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王伟林，您好！我们是专门做输油管道监测的，下面的文章如果对你有用，我们可以详细讨论 1. HKH系列管道泄漏监测软件系统应用原理 1．概述 管道泄漏报警从宏观角度看并不困难。很早以前，人们已经用电接点压力表、压力开关、记录仪等工具，有效的发现了管道的泄漏，但是这种办法最大的不足是不能定位，而且对于小规模泄漏这样报警也是不合理的。这是因为管道运行中由于各种原因会产生大量的噪声（压力、流量波动），不同的管道输送环境中，这些噪声幅值也不同，一般从0.01Mpa到0.2Mpa不等，而且它在时域分布上没有准确的规律。从统计学角度看，在一定时间内每条管线的这种分布还是有一定的规律，人们还是能够认识、区分这种变化规律的，把这种认识运用到管道泄漏监测技术中，就使该项技术不断进步，实用价值越来越大。 目前国内外应用的管道泄漏监测方法有许多种，但是占主导地位的还是负压力波法和统计法，从国内具体管道上的使用效果来看，由于这些方法各有它的适用范围，都不能够完全适应中国油气管道泄漏持续时间短、突发性强、泄漏情况复杂的特点。针对这一情况，我公司在国内外先进管道泄漏监测技术的基础上研制开发了适合我国管道实际状况的《HKH系列管道泄漏监测报警定位系统》这一智能型监测装置，它是综合了负压力波法和统计法二者的优点而研制出的、基于模糊神经网络的人工智能型管道泄漏监测系统。该技术克服了负压力波法只能对突然发生的大规模泄漏准确检测的局限性和统计法较灵敏但相对滞后和定位误差大的缺陷，能够在多种复杂情况下对各种大小泄漏进行及时报警和准确定位，这种技术广泛的适应性和它的优良性能在实际应用中得到了很好的验证。国家知识产权局专利局已经宣布我公司的“流体输送管道泄漏监测定位方法”为国家发明专利。 1.2.负压力波法的局限性 负压力波法和传统方法相比是一个巨大的进步，它不但解决了定位问题而且也比传统方法误报少得多，从本质上说它是一种声学方法，即利用在管输介质中传播的声波进行检测的方法。我们知道，当管道发生泄漏时，由于管道内外的压差，泄漏点的流体迅速流失，使该点管道内压力下降，流体分子间隙变疏，泄漏点两边密度高的液体就向密度小的泄漏点补充，从而产生了一个新的波源，该波以一定速度依次向管道的两端传播，这就是所谓的负压力波。根据负压力波到达上下游监测点的时间差和管道内压力波的传播速度就可以计算出泄漏点的位置。该法常用的定位公式如下： X = ( L + aΔt ) / 2 ———————— ① 式中：X —— 泄漏点的位置 L ——被监测的管道的长度 α ——波在管道中传播的速度 Δt——首末两站点收到波的时间差 α= ———————— ② 式中：ρ——流体密度； K ——液体的体积弹性系数； E ——管材弹性系数； D ——管道的平均直径 δ——管壁厚度； Ψ——系数，对于埋地管道，Ψ＝1－μ²； μ——泊松系数，钢管的μ=0.3； 从上述公式可以看出，ρ和K除了与流体的特性有关外还和流体的温度和压力相关，一般这两项误差可以用数学模型来近似解决，当然这种情况下的定位公式就不是上式了，所以说①式只不过是一个近似的公式。但是真正的问题并不在这里，它在于负压力波法本身并没有脱离原始的报警方法。 下面我们结合图一和图二来看一下这种识别方法的局限性是怎样产生的： a b c d 图一 　　 图二 一般认为图一中上面的曲线是负压力波，下面的直线是人工设置的报警阈值线，当压力下降曲线与阈值线相交时，就会发出报警，虽然事件发生在时刻a而不是报警的时刻b，但是由于压力下降比较快，a与b之间的时间差不大，所以对定位的影响不大，这就是为什么负压力波法在信号强时自动报警定位误差也不大的原因。图二中上面的曲线一般不认为是负压力波，其实在本质上它们都是由泄漏引起的管道压力下降波，图二与图一最大的差别是信号相对比较小，事件发生在时刻c而报警发生在时刻d，这种情况下得出的自动报警定位信息显然是不正确的。在生产过程中，管道压力一般都是经常调整的，而人为设定的阈值必然也要跟着调整，这不仅难以操作还增加了人为因素的不利影响。当管道压力缓慢向一个方向变动时，人们也无法跟随着调整阈值，结果往往是使报警系统失去使用价值。为了解决这个问题，人们在管道泄漏监测报警技术中采用了阈值自动跟踪法，如下图所示： 压力曲线 压力曲线 阈值线 阈值跟踪线 a b 图三：报警阈值不同曲线形状 为了便于理解我们结合图三进行讨论。图三a中固定阈值线是电接点压力表和报警记录仪之类仪表所设置的一个数值在时间上的延伸，它在图上是一条无限延长的直线，当管道压力波触及该线时，就会发出报警。但管道操作是经常发生的，该值也必须随操作而重新设定。 图三b中阈值自动跟踪曲线是由当前压力平均值加上所设定的阈值合成的，因此它有相对的平稳性和滞后性。从长时间来看它是跟踪的，从短时间来看它是滞后的。从图上可以看出，当压力突降时会突破阈值，而正常的压力变化却达不到阈值，因此能够响应较快和相对较小的压力变动信号，从整体性能上看自动阈值跟踪技术并没有使负压力波法的基本性能有所提高。这两种阈值设定法所设定的阈值都应当远离压力波动噪声区才能有效工作。而前一种无法设定的太小，后一种则可稍小些，但都无法避免压力波动引发的误报。 即使采用了压力、流量相关识别技术来尽量减少误报，使得负压波法在相对泄漏量较大的管线上应用有较好的效果，但对缓慢开阀门的盗油、相对较慢的盗油、大输油量管线上的盗油、管道腐蚀穿孔造成的泄漏、或长距离信号的衰减等引起的泄漏报警就无能为力了。 1.3.统计法的特点 1993年，Xue Jun Zhang首先提出了统计法检漏的基本思想和算法，1995 年，壳牌公司开发出了这种检漏方法，到目前为止，该法仍被世界公认为是最先进的管道泄漏检测方法。该法的最大突破是不用复杂的模型就能发现较小的泄漏，当泄漏确定之后，就用测量的流量和压力统计平均值估算泄漏情况，用最小二乘法来定位。 ———————— ③ 式中：k是由摩擦因数、流体密度和管径而决定的常数，m是流态系数。这两个系数的选择直接影响到定位精度，更为严重的是一旦发生泄漏以后压力的下降是一个很长的过程，而只有稳定以后的数据对上式才有意义，报警系统如果等待那么长的时间就失去了价值，这就使得统计法虽然能够发现较小的泄漏但却不能及时的报警和准确的定位。 1.4.基于模糊神经网络的人工智能型管道泄漏监测系统。 模糊识别是大脑认识事物的方式，而这种认识是由大脑的神经细胞来完成的。人们早就希望把大脑的这种认识事物的能力运用到计算机技术中，尽管到今天为止还没有人能够制造出真正的人类智能型计算机，但在向这一目标前进的过程中毕竟已经取得了大量令人瞩目的成果。 北京昊科航公司在总结前人经验的基础上进行了深入的探索，为了使管道泄漏监测系统在小信号时也能准确识别和定位，采用了基于模糊神经网络的人工智能系统，从而使管道泄漏监测系统的整体性能发生了根本的转变。 1.4.1.消除了仪表的系统误差 迄今为止,任何一家管道泄漏监测系统的整体精度均依赖于仪表系统的误差指标,也就是说监测报警系统的最好精度指标总要低于仪表的综合精度指标,而任何一块仪表的名义精度和使用精度都是不同的，如果一块0.2级的仪表在实际应用中只使用了其量程的一半,就是在标准环境条件下,其误差也只能作为0.4级使用,且不用说使用仪表的环境根本不可能是标准环境了,因此折算到报警系统上去误差就更大了,而一个报警系统依赖的仪表不止一两块，这样结果误差会远大于名义误差。因此,有许多管道泄漏监测系统的供应商都明确忠告用户,系统的性能取决于仪表的精度。北京昊科航科技有限责任公司的"流体输送管道泄漏监测定位方法"彻底的解决了这个问题,它使得过去完全不能检测的小信号的提取成为可能,从而给用户节约了一大笔的仪表开支,过去依靠0.2级流量计才能获得的泄漏信号,在今天甚至用2.5级的流量计也能检测到。这种革命性的变革在管道泄漏检测过程中的定位、及时报警和小泄漏的监测上起到了决定性的作用。这是一项国家发明专利,任何一个厂家或个人未经本公司允许均不得使用,我们也欢迎各界朋友和我们精诚合作,举报侵权者,我公司将给予重谢,也欢迎想使用的朋友与我们就许可证的问题进行合作. 1.4.2.一个不需要设置报警阈值的人工智能系统. 任何报警设备,几乎毫无例外的都要设置一个报警的门限值。即阈值,这早已成了人们的常识,这是因为报警往往依赖于一个被测的物理参数,如果这个参数超过了某种指标,那就报警。但人对事情的识别并不是这样的,假如让我们识别到来的客人是不是熟人,那报警的阈值是什么数字?是什么也没有,有的是我们头脑中过去积累的经验和印象,这就是模糊识别。而识别条件依赖的物质条件是人脑的神经网络,所以我们可以说人脑是一个复杂的模糊神经网络系统。我们的管道泄漏监测报警定位系统就是一种初级的、模糊工作的系统，所以该系统报警并不需要设置一个阈值，因为一个阈值并不能完全表达泄漏的特征。以一两个数值为门限就判定是否泄漏这在大信号情况下尚可，而在小信号下是完全不行的，它需要凭以往的经验，凭记忆去分析新到来的客人是谁，要学习新知识、结识新朋友，这就是我们开发的基于模糊神经网络的管道泄漏监测报警定位系统。小信号的检测使我们能及时得到管道运行中各种信息的变化，而模糊神经网络系统则能从这种细微的变化中识别出泄漏信息，而网络的自学习功能则使系统能最大限度地适应各种管道环境条件，从而缩短了调试周期，增加了系统的可靠性和广泛的适应性。 1.4.3.HKH系统的泄漏定位技术。 HKH管道泄漏报警系统的定位综合考虑了各种情况，从根本原理上讲，和负压力波法相似，也是一个已知时间和速度求路程的问题，只不过这种速度往往因各种环境和流体状况而变，所以速度既不是平均速度也不是匀加速度运动，而是根据具体管道特性确定的数字模型。对于事件发生时刻的认识与以往的任何一种方法都不同，因为没有阈值，这是凭经验和知识估计、寻找出来的。比如，图一中的a点，图二中的c点，是我们用肉眼观察出来的，这也是模糊神经网络处理后的输出结果，其特点是比人的速度快，比人工观察选点更精确、更及时，它不是简单的几种模式识别能做到的，这就是人工智能的特点，所以，它的定位效果是最好的。 2. 系统工作原理 2.1.原理框图 　　　首站　　　　　　　　　　　　　输油管线　　　　　　　　　　　　末站 （有线或无线） 图四 2.2.HKH人工智能系统的工作程序。 为使读者方便理解，我们这里说明一下这种人工智能系统的主要解题流程： 第一步、对采集的数据进行预处理，剔除错误数据和其它干扰波； 第二步、积累经验，分析管道运行的规律，提取各种特征； 第三步、把提取的特征输送到定性分析神经网络中，由该网络分析识别是否发生了泄漏； 第四步、根据上述过程所得出的结果，再次进行检查、验证，如无误则可确定事件发生的时刻； 第五步、根据管道输油工况来分析确定管道上压力波的传播速度； 第六步、求出泄漏位置，进行报警。 图五：管道泄漏监测报警定位系统工作图 图六：历史曲线永久保存 3.系统的主要性能指标和特点 3.1.性能指标 3.1.1.系统误报率≦2％； 3.1.2.系统漏报率≦1％； 3.1.3.泄漏监测灵敏度≧瞬时流量的0.5％； 3.1.4.系统定位精度≦±（250米＋管长×1％）。 3.2.特点 HKH系列管道泄漏监测报警定位系统技术比较表 人工智能型 高级应用型 高精度低成本型 主要特点 l 基于模糊神经网络系统的技术l 具有统计法的0.5％瞬时流量的灵敏度l 拥有专利的测量误差消除技术l 极低的误报l 自动识别管道各种操作环境l 永远无需人为设置各种阈值l 具有负压波法的高定位精度l 通讯方式灵活，可采用局域网、有线电话、GSM（GPRS）通信、数传电台等各种方式l 采用分辨力百万分之五的专用压力变送器l 适合各种层次的使用l 不需要专门设置值班岗位l 为使用人员提供各种数据，充分满足高灵敏度、低误报、高定位精度的要求l 可以组成网络，提供远程技术服务l 智能型生产日报表l 报警记录和历史曲线永久保存l 远端可选择嵌入式方案，无死机现象l 可选择扁平盘装电脑、触摸显示屏l 极低的使用费用。公网通信时只有当泄漏发生时才自动连接上网的高级智能型自动识别方式l 高可靠、免维护的设计l 电子地图报警指示，为GPS导航提供地理坐标 l 拥有专利的测量误差消除技术l 瞬时泄漏1％以上的灵敏度l 极高的定位精度l 智能型噪声去处技术l 分辨力百万分之五的专用压力变送器l 可选择的多种通讯模式l 报警阈值自动跟踪l 可根据需要设置成一个无误报的系统l 可根据需要选择高灵敏度的方式l 充分适应各种管道环境l 可组成网络，满足各级管理人员的要求l 远端可选择嵌入式方案构成一个无死机的系统l 智能型生产日报表l 报警记录和历史曲线永久保存l 可选择扁平盘装电脑、触摸屏l 极低的使用费用，公网通讯时自动选择，当泄漏发生时自动识别，然后连接上网l 高可靠、免维护的设计l 电子地图报警指示，为GPS导航提供地理坐标l 培训使用人员 l 方便易懂的操作方式l 瞬时泄漏5%以上的灵敏度l 可选择的定位精度，最小可控制在500米内l 可选择的通讯模式l 可选择组成一个误报较少的系统l 充分适应各种管道环境特别是小管道l 报警记录与历史曲线长期保存l 可选择极低的使用费，方便灵活的设定方式l 高可靠、免维护的设计原则l 免费培训工作人员l 可设置成一个具有1.5％泄漏量的高灵敏系统l 较短的调试周期 这里的特点分为三部分,人工智能型是我们向用户重点推荐的系统,该系统是一个高度自动化的系统，它完全排除了人为因素产生的不利影响，从而使该系统自动 适应生产工作的变化,保证了报警的及时性、准确性。 第二部分是一个人工可以干预的系统,可以人工设定报警阈值,这种阈值是自动踊跃的,报警效果取决于人的因素,需要人为根据情况修改设定值,报警定位的技术指标是按成熟技术人员使用来考核的。 第三部分是一个简单人工系统,适合要求不高的场合。 4.系统应用 4.1.结构示意图 结构图Ⅰ 　　结构图Ⅱ （对于有流量信号的管道） 　（对于无流量信号的管道） 　　　　　工业用计算机 采集模块　　　　　通讯设备 　　　　　　　　　　　压力变送器 脉冲信号发生器 输油管线　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　输油管线 图七　　　　　　　　　　　　　　　　　　　图八 4.2.应用案例 案例1 . 抚顺－营口成品油输送管线 2002年11月，我们开始了对抚顺－营口这条成品油管线的系统安装、调试工作。该管线全长246.4km，采用中间越站－泵输油到末站的输油生产工艺，共分两段：从抚顺首站到中间站为129.1km，管线为Φ355×7；另一段为117.3km，为Φ377×7管线。 在安装调试的过程中，我们发现这条成品油输送管线的情况非常复杂：输油为顺序输送成品油工艺，管道中最多可存在两个混油头，汽油顶柴油和柴油顶汽油的切换都是按不停泵直接切换油源的办法实现的。输油过程中不加热、冷输，而输油温度会随各种条件而变，比如冬季首站出站汽油温度一般在零下十几度，而末站收油一般在零上几度到十几度；柴油则往往是出站温度较高，而到末站温度反而降到零度左右。由于油从炼油厂进入到储油罐再到外输的这段时间内热损失不同，油温是一个不定值；油流运动惯性大，进罐管线端部有盲板，油流进罐无节流元件，这种结构特点造成管道压力不稳、油流速度发生变化，油流冲击盲板，产生回波，该回波阻挡油流继续前进，结果形成了末站压力升高时瞬间流量却下降，而流量上升时则压力下降，同时流量变化还滞后，这种过程周期幅值均有随机特点，一般压力变化波动值占测量值的10％左右，这种波动形成的噪声对泄漏监测很不利。信噪比也是影响定位的一个重要因素。我们发现，由于信噪比太小，在放油的过程中曲线上几乎看不出什么拐点，而负压波法是基于瞬变理论的，它适合管道运行持续稳定并且是有大规模泄漏发生的情况。在这条管线上，无法依靠负压波法来定位检测。 采用模糊神经网络技术开发的泄漏监测技术就较好的解决了这一系列问题。我们根据该管线的特点研究制订了一套与之相适应的方案并投入实施，实际数据显示，在输油量为486m3/小时的条件下，在191km分输油站以每小时2m3的速度放油，系统识别和定位都收到了非常理想的效果，这是靠肉眼观察记录曲线图所无法做到的。 经检验，系统达到了以下性能指标： n 系统运行特点：无误报、无漏报、系统工作正常； n 适应性强：任意更换油头，倒罐，启停泵，系统均能自动适应，无需人工设置任何参数；定位准确：对于有瞬变特性的泄漏波，一般不大于500米；对于无瞬变特性的泄漏波，一般在1－2公里内； n 操作方便:无需人为设置任何参数，无其它操作； n 功能完善：系统对泄漏数据长期保存，每次泄漏开始阶段它都生成一个图片永久保存，系统有报表功能； n 灵敏度高：在上述条件下3吨/小时可以报警，如果允许有小量误报，可达1.5吨/小时瞬时泄漏量。 图九、地理位置简图 图十、盗油检测曲线图 案例2. 大庆采油九厂新一联－新肇联原油管线 该管线全长24.43km，主要有以下三大特点： I. 管道中间安装了加热炉，由于加热炉对波的传输起一个缓冲的作用，势必会对波速产生影响，改变了波的特性；更重要的是，当油到达加热炉时由于突然升温，就引起了流体密度的急剧下降，出炉后由于管道与环境发生热交换，流体温度又会逐渐下降，而流体密度逐渐增大，这就影响到定位精度的确定。有数据显示，在干旱、炎热的季节，加热炉温度的变化能够引起上千米的定位误差。 II. 首站输油泵安装有变频调速器，当管道中的压力变化时变频器就会自动调整管道压力，使管道压力恢复均衡状态。所以，当泄漏发生时，首站变频器也会自动调整管压，这就改变了泄漏波的特性，从而影响到我们对泄漏的检测。 III. 末站进站油管线与脱水器出口管线直接相连后直接进大罐，而该罐进油的同时又向外输油，脱水器的操作和新肇联原油外输的操作都会对流体的流动状态产生影响，而由此产生的波动实时传回首站，引起首站出战压力和流量产生附加波动噪声，给我们的管道监测工作带来困难。 为了解决以上问题，我们制定出了相应的软件、硬件选择方案。软件方面我们选取了人工智能型管道泄漏监测报警定位系统，这是因为人工智能的自学习和推理功能刚好能解决以上问题；硬件方面为了提高分辨力，我们专门定制了分辨率达百万分之五的压力变送器，以测量出管道压力的微小变化并采用了性能可靠的16位模数转换器。通讯则根据管线的具体环境选择了无线数传电台方式，同时将两段管线的系统合并跨加热炉监测，有效的降低了系统成本和管理费用。该系统达到了以下性能指标： n 全自动系统，无论使用多长时间，无论怎样调整生产参数，从来都不需 要人为设置任何参数，不需要人为干预； n 系统能够自动识别人工对工艺流程的操作，如启停泵，倒流程等； n 系统的自学习功能可以随时根据历史资料和当前变化分析压力、流量参 数，无论这些参数波动大小，都能得出正确的结论； n 在压力流量波动20％的条件下，能够发现千分之五的泄漏； n 具有统计法的高灵敏度，又有负压波法响应快的特点，定位精度又比统 计法高； n 同比条件下，系统定位精度高于负压波法和其它任何基于软件的方法； n 系统提供的历史曲线图片和生产报表，能够以另一种方式提供管道是否 泄漏的铁证； n 系统具有自诊断的功能，如果通讯中断，系统能及时提示故障性质，方 便维护； n 系统响应时间短，误报率低，没有漏报。实践证明，系统安装使用的三 年中性能可靠、合理、实用。 另外，我公司在以下几条管线的泄漏监测上也都取得了很好的成效： 案例三、 专门打击用塑料袋盗油的输油管线泄漏报警定位系统技术 商曲线是山东胜利油田大明公司所属济阳县济北石化有限责任公司的一条原油输送管线。公司与2002年4月对该管线进行勘察测试，制定了软、硬件方案，经过一个月的周期顺利的完成了从方案设计到现场安装、调试的全部任务。经甲方多次放油测试检验，认为基本性能已达到了合同的要求。这条管线已经稳定运行一年多的时间，尤其是针对当地人主要使用塑料袋来偷油，每次泄漏量少，泄漏次数频繁的特点，系统对这种极小量的泄漏也都能够及时发出报警，并进行准确定位，在监测报警定位过程中为济北石化作出了可喜的业绩。 案例四、 高含水高凝油的输油管线泄漏监测报警定位系统技术 这是03年10月份刚完成的又一项合同任务，是胜利油田孤岛采油厂的一条原油输送管线。管线不长，但要穿越黄河，同时油水混合比例不稳定，流体含水从30％－99％不等，变化没有规律，再加上出现高凝油和稀油的问题，可以说是一项难度很大的工程，凭着先进的系统技术和认真的研究、分析，我们从接到合同到完成任务不足一个月时间就完成了。 案例五、翻山有真空管段的输油管线泄漏监测报警定位系统技术 这是长庆油田所属从曲子站到华池站的一条原油输送管线。这条线的特点是管线长约72公里，经过高山管线坡度大，高低落差达到了400米，中间管道存在真空管段，按一般技术方案不能完成任务，我们经过几次现场测试，取得第一手资料，进行了周密的技术方案设计，成功的解决了以上难题，2002年7月通过现场安装、调试完成了合同要求。但这条线至今还没有验收，主要是中介公司与油田未签定最后合同。 案例六、Φ720mm长输管线泄漏监测报警定位系统技术 这是管道公司所属的农安到垂杨长距离输送原油的管线，经与长春输油公司一年来的合作取得了相当好的效果。我们认为这是我公司在Φ720mm长输管线上的泄漏报警定位技术的突破，它克服了信号微弱、干扰波情况复杂等诸多困难，为我国大口径长距离输油监测所做的一大贡献，但因种种原因工作尚在进行中。 5.系统建设周期 系统的设备安装施工，在原有管道上带产进行，施工期间基本不影响生产。对甲方的现场要求是在管线两端有可以安放计算机的房间，并提供通讯线路（局域网，有线电话，无线电台均可）。如确需现场动火、土方施工的工程，由甲方组织承担，本系统一般不需以上施工。工程周期分为以下几个阶段： 1、 泄漏监测探头的安装。根据管道运行特点和管理条件，由甲方配合完成压力、流量和温度探头的安装，信号线布线。以上信号都可与原自控系统共享使用。一般设备安装每站两天时间（不包括保温施工）。 2、 系统集成由我公司独立完成。每站约两天时间。 3、 系统调试。在甲方的配合下完成系统调试，一般为每段一周时间。需甲方提供满足试验条件的放油过程。直接的实验方法是实地打眼。 4、 采用GPS导航系统的方案，制作高精度电子地图每百公里管道长度需要10天。 图八：实地安装示意图 6.技术支持 6.1.售后服务 我们对系统提供自现场验收之日起，一年的免费技术服务。对于需要现场解决和处理的问题，我公司将根据现场的实际情况，选派工程技术人员在24小时内到达现场，快速及时的为用户解决存在的问题。另外，我们还对系统软件在一年内实行免费升级，并对公司的泄漏监测系统实行终身维修、维护服务。 6.2.设备质保期 系统所提供的全部设备免费保修一年（人为因素损坏或非设备质量除外） 6.3.人员培训 　　组织有关人员学习掌握系统使用维护技术及管理要求，使工作人员能基本了解泄监系统的原理和构成，达到熟练掌握系统的日常操作管理。此项工作可由我公司提供的工作人员现场服务时同步完成。

此外 ，RTU在灯光照明方面也有应用