基于Markov特征的油气管道泄漏检测与定位方法.pdf

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1、第３８卷第４期仪器仪表学报Ｖｏｌ３８Ｎｏ４２０１７年４月ＣｈｉｎｅｓｅＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｃｉｅｎｔｉｆｉｃＩｎｓｔｒｕｍｅｎｔＡｐｒ．２０１７基于Ｍａｒｋｏｖ特征的油气管道泄漏检测与定位方法刘金海，臧东，汪刚（东北大学信息科学与工程学院沈阳１１０００４）摘要：针对传统的基于压力信号的管道泄漏检测方法误报率和漏报率偏高，同时定位误差较大的缺点，设计了一种基于Ｍａｒｋｏｖ特征的管道泄漏检测与定位方法。首先，将管道压力数据构造为Ｍａｒｋｏｖ链的形式，并提取其动态特征；然后，将所提取的特征应用于ＮｅｙｍａｎＰｅａｒｓｏｎ异常检测方法之中，检测全部压力数据样本的状态，并对检测

2、到的异常样本进行同源信号匹配，修正检测结果；最后，将相似性定位方法与连续小波定位方法结合，确定管道首末两端响应压力变化的时间差，并根据管道长度和压力波传输速度等信息，对泄漏源定位。所提方法能应用于小泄漏和缓慢泄漏的检测与定位，易于实现，误报率与漏报率显著降低，定位精度提高。通过对历史数据的分析，验证了所提方法的可行性和有效性。关键词：油气管道；Ｍａｒｋｏｖ链；ＮｅｙｍａｎＰｅａｒｓｏｎ异常检测；相似性定位；连续小波定位中图分类号：ＴＨ８７８ＴＨ８６５ＴＥ８３２ＴＥ８８文献标识码：Ａ国家标准学科分类代码：４４０．５５Ｌｅａｋａｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄｌｏｃａｔｉｏｎｍｅｔ

3、ｈｏｄｏｆｏｉｌａｎｄｇａｓｐｉｐｅｌｉｎｅｓｂａｓｅｄｏｎＭａｒｋｏｖｆｅａｔｕｒｅｓＬｉｕＪｉｎｈａｉ，ＺａｎｇＤｏｎｇ，ＷａｎｇＧａｎｇ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＮｏｒｔｈｅａｓｔｅｒｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈｅｎｙａｎｇ１１０００４，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｉｍｉｎｇａｔｓｈｏｒｔｃｏｍｉｎｇｓｏｆｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｌｅａｋａｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓｂａｓｅｄｏｎｐｒｅｓｓｕｒｅｓｉｇｎａｌ，ｓｕｃｈａｓｈｉｇｈｆａｌｓｅｐｏｓｉｔｉｖｅｒａｔｅａｎｄｆａｌｓｅｎｅｇａｔｉｖｅｒａｔｅ

4、，ａｎｄｌａｒｇｅｌｏｃａｔｉｏｎｅｒｒｏｒ，ａｌｅａｋａｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄｌｏｃａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｏｆｏｉｌａｎｄｇａｓｐｉｐｅｌｉｎｅｂａｓｅｄｏｎＭａｒｋｏｖｆｅａｔｕｒｅｉｓｄｅｓｉｇｎｅｄ．Ｆｉｒｓｔｏｆａｌｌ，ａＭａｒｋｏｖｃｈａｉｎｉｓｂｕｉｌｔｆｒｏｍｔｈｅｐｉｐｅｌｉｎｅｐｒｅｓｓｕｒｅｄａｔａ，ａｔｔｈｅｓａｍｅｔｉｍｅ，ｔｈｅｄｙｎａｍｉｃｆｅａｔｕｒｅｓａｒｅｅｘｔｒａｃｔｅｄ；ｔｈｅｎ，ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｄｅｔｅｃｔａｌｌｐｒｅｓｓｕｒｅｄａｔａｓａｍｐｌｅｓｔａｔｅｓ，ｔｈｅＮｅｙｍａｎＰｅａｒｓｏｎａｎｏｍａｌｙｄｅｔｅｃｔｉｏｎ

5、ｍｅｔｈｏｄｉｓａｐｐｌｉｅｄｔｏｔｈｅｄｙｎａｍｉｃｆｅａｔｕｒｅｓ；ｍｅａｎｗｈｉｌｅ，ｔｈｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓａｒｅｃｏｒｒｅｃｔｅｄｔｈｒｏｕｇｈｃｈｅｃｋｉｎｇｗｈｅｔｈｅｒｔｈｅｄｅｔｅｃｔｅｄａｂｎｏｒｍａｌｓａｍｐｌｅｓａｒｅｍａｔｃｈｉｎｇｗｉｔｈｔｈｅｓａｍｅｓｏｕｒｃｅｓｉｇｎａｌ；ｌａｓｔ，ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙｌｏｃａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄａｎｄｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｗａｖｅｌｅｔｌｏｃａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄａｒｅｃｏｍｂｉｎｅｄｔｏｄｅｔｅｒｍｉｎｅｔｈｅｔｉｍｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｏｆｔｈｅｐｒｅｓｓｕｒｅｃｈａｎｇｅｓａｔｂｏｔｈｅｎｄ

6、ｓｏｆｔｈｅｐｉｐｅ，ａｎｄｔｈｅｌｅａｋａｇｅｉｓｌｏｃａｔｅｄａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｈｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆｐｉｐｅｌｉｎｅｌｅｎｇｔｈａｎｄｐｒｅｓｓｕｒｅｗａｖｅｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｓｐｅｅｄ．Ｔｈｅｍｅｔｈｏｄｐｒｅｓｅｎｔｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒｃａｎｂｅｕｓｅｄｉｎｔｈｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎｏｆｌｉｔｔｌｅｌｅａｋａｇｅａｎｄｓｌｏｗｌｅａｋａｇｅ，ｉｓｅａｓｙｔｏｉｍｐｌｅｍｅｎｔ；ｍｏｒｅｏｖｅｒ，ｔｈｅｆａｌｓｅｐｏｓｉｔｉｖｅｒａｔｅａｎｄｆａｌｓｅｎｅｇａｔｉｖｅｒａｔｅａｒｅｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙｄｅｃｒｅａ

7、ｓｅｄ，ｔｈｅｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇａｃｃｕｒａｃｙｉｓｉｍｐｒｏｖｅｄ．Ｔｈｅｈｉｓｔｏｒｉｃａｌｄａｔａａｎａｌｙｓｉｓｖｅｒｉｆｉｅｓｔｈｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓａｎｄｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｏｉｌａｎｄｇａｓｐｉｐｅｌｉｎｅ；Ｍａｒｋｏｖｃｈａｉｎ；ＮｅｙｍａｎＰｅａｒｓｏｎａｎｏｍａｌｙｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙｌｏｃａｔｉｏｎ；ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｗａｖｅｌｅｔｌｏｃａｔｉｏｎ气管道故障的有效检测和及时处理已迫在眉睫