分布式光纤油气长输管道泄漏检测和预警技术探究

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1、分布式光纤油气长输管道泄漏检测和预警技术探究  摘要随着我国社会经济的不断发展和进步,从而使得对于能源的需求也越来越大,特别是油气资源。在运输油气资源的过程当中,因为管道具有自身的一些优势,所以它成为了运输油气资源的一种非常重要的手段。但是在实际的运输中,因为很多人为因素和自然因素,经常都会发生管道泄漏的事故,这样对于环境的污染以及人们的生命财产都有非常严重的影响。文章主要针对分布式光纤油气长输管道泄漏检测及预警技术进行研究和分析。关键词分布式光纤;油气长输管道;泄漏检测及预警技术;研究中图分类号:TE973.6文献标识码:A文章

2、编号:1671-7597(2014)04-0041-016管道运输因为它的经济性和安全性,现在被应用的越来越广泛。为了能够保证管道运输的安全运行,各个国家的科技工作都非常重视管道的泄漏检测技术。经过相关的数据统计发现,发生管道泄漏事故的主要原因就是因为外部的腐蚀和影响以及管道材料的缺陷等。现在经常用来判断是否发生油气泄漏的主要方法就是通过管道输送的压力、温度以及流量等一些相关参数的变化来判断,但是这种方法很容易受到输送工艺和介质特征等方面的影响,而且经常都是在发生了泄漏之后才会报警。本文主要就是针对了现在泄漏检测技术存在的一些问题

3、,对分布式光纤油气长输管道的泄漏检测及预警技术进行介绍。这种技术在进行泄漏检测的时候主要就是用光纤来作为传感器的振动信号对管道的沿途进行检测。这种方法不仅可以很好的检测出管道的泄漏情况,还可以对所检测的沿途管道当中发生危害的管道事件进行预警。1对分布式光纤油气长输管道泄漏检测及预警技术机理的研究分析从对光纤传感器研究开始到现在,光纤传感器的种类已经非常多了,而且还有很多的光纤传感器正在研制当中。最近几年,在很多的领域光纤传感器作为一种比较新的技术得到了非常好的发展。光纤除了可以作为光波传输的媒介之外,同时光波在光纤当中传输的时候,

4、表征光波的一些特征参量,比如相位、波长、振幅以及偏振态等都会因为一些外界因素的作用而间接或者直接的发生变。所以在对各种待测量进行探测的时候,就可以把光纤当作是传感器的组件来使用。从定位的精度、发展的前景以及探测的灵敏度来看,用分布式光纤传感器作为基本原理的预警技术是以后管道在实时检测技术当中最有应用前景和发展前景的一个方向,同时它也是科研的一个热点项目。6如果是从传感机理上来分析光纤传感器的话,就可以把它分成相位型和振幅型两种。相位型的光纤传感器工作的原理就是一段在单模光纤当中传输的相干光,在待测的物理场作用之下,就会产生相位的调

5、制。如果是从理论上来讲的话,相位型的光纤传感器和现有的一些传感器相比较,在灵敏度方面要高出很多,而且它还可以使得光纤上面的涂层改变,从而使得它传感的物理量也有所改变。2对分布式光纤泄漏检测及预警的信号特征提取分析在对油气进行管道运输的时候,管道基本上都是埋在地下的,但是这些埋地的管道沿途需要穿越的环境却是比较的复杂,它们需要穿越的环境都是不相同的,比如人口密度比较大的城市、乡镇、农田、铁路、公路以及河流等。那么在对长输管道进行监测的过程当中,怎么样才能够比较准确的识别出,在油气传输的过程当中管道沿线发出的哪些动作是需要报警,哪些动

6、作又不需要报警,就成为了分布式光纤油气长输管道泄漏检测及预警系统当中的一个主要任务。在分布式光纤油气长输管道泄漏检测及预警系统中,核心的技术就是进行模式的识别。而在模式的识别模块当中,对检测信号特征向量的提取又是比较关键的一个环节。在对分布式光纤油气6长输管道泄漏检测及预警系统的检测信号进行特征向量提取的时候,主要采用的方法就是小波包分解、经验模态的分解技术以及多尺度的混沌特性分析三种技术。虽然在具体的操作当中采用的方法不同,但是这些方法最终的目的都是在对检测信号的特点进行描述的时候,都是采用的多个特征值组成的向量去进行描述,也就

7、是说需要把检测信号的一维数据转换成为n维空间的向量,而这个向量也就是检测信号的特征向量。特征向量主要就是用来识别检测信号。选择的特征向量的好坏,对于系统对检测信号识别的质量有着比较直接的关系。在对检测信号特征提取技术进行研究的时候,最主要还是针对的多种检测信号的特征提取技术。因为现在人们能够想到的对管道的安全有威胁的动作数量还是比较的有限,在以后的发展过程当中,可以根据实际的情况来对这些动作的类型进行补充。所以就需要对多种有效的检测信号的特征提取技术进行研究,这样才能够很好的去应对实际的生产对系统识别方法需求的不断增加。3对分布式

8、光纤泄漏检测及预警检测信号的模式进行识别的方法研究6在分布式光纤油气长输管道泄漏检测及预警系统当中,难度最大同时也是最关键的技术进行对信号进行模式识别,系统对于模式识别提出的要求就是应该要在周围的环境比较复杂、距离比较长、破坏的因素比较多的条件之下

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