[发明专利]一种基于小波包用于天然气管道安全监测装置的管道安全识别方法

说明书

本发明公开一种基于小波包的天然气管道安全监测装置的管道安全识别方法，属于管道监测技术领域。该过程包括：利用多功能数据采集卡采集信号调理模块输出的声音信号；利用小波包分解计算得到检测信号的特征向量；对水合物凝聚和管道泄漏事件分别选择若干采集样本；对BP神经网络进行训练和测试；利用已达要求的BP神经网络能够对异常事件类型进行定位。相比于现有技术，本发明能够自动提取故障特征并根据测量参数自动判断故障类型，克服了现有技术因人工判断主观性与片面性所造成的判断结果可信度低的问题，解决了已有技术判断过程存在时延的缺陷，提升了故障监测的效率，降低了实施成本。

技术领域

本发明涉及一种基于小波包用于天然气管道安全监测装置的管道安全识别方法，属于管道监测技术领域。

背景技术

随着天然气产业的快速发展，为满足国民经济对天然气供应的需要，天然气管道的建设、运营、维护和保障成为能源建设领域的重中之重。天然气从生产到销售需经过采集、净化、运输、配气等过程，大部分都是在密闭的管道中完成的，且全球95％的天然气供应通过管道输送。一般在役天然气管道具有大管径、长距离、高压力、巨输量的特点，在其运送过程中极易发生水合物凝聚堵塞管道以及管道泄漏等事故，一旦发生事故将会造成巨大的生命财产损失和环境污染。

因此，如何及时发现天然气管道内的异常情况并准确加以判断，进而减少其对正常生产的影响并避免事故发生，是业界人士关注焦点。目前，国内外对于天然气管道内水合物监测技术研究处于起步阶段，国外一些学者已报道一些相关工作，但国内尚未见类似成果报道。

美国北达科他大学A.R.Hasan等人开展了基于瞬态压力分析方法来对天然气井内的部分堵塞进行定位。该方法理论上可对堵塞物的体积和位置进行估算，但未提出计算堵塞物的位置的具体方法，也无法对天然气管道泄漏进行监测，另外文中指出该方法中堵塞物的厚度和长度对堵塞物定位结果影响较大。

英国曼彻斯特大学Barry Lennox教授领导的研究小组通过向管道发射声波后检测声波回波来确定管道沿线是否存在泄漏，已通过短距离实验管道测试。该技术的检测原理是管道泄漏的声阻抗有别于平滑管道，因而声波传播到事发点时该处会产生反射波，从而可被接收端捕获，系统根据反射波返回时间即可进行定位。上述的技术无法同时监测出管道内泄漏以及水合物凝聚情况，且无法进行识别。

发明内容

本发明的目的在于提出一种能有效监测出管道内部的异常情况并加以定位，简单、可靠的天然气管道安全监测装置的管道安全识别方法。

本发明是通过以下技术方案加以实现：一种基于小波包用于天然气管道安全监测装置的管道安全识别方法。可选的，上述天然气安全监测装置包括：基于声学激励的在线监测装置。

可选的，基于声学激励的在线监测装置包括：扬声器、功率放大器、多功能数据采集卡和麦克风。其中麦克风是用来记录反射波信号，从而根据反射波传播时间来确定水合物或泄漏点等堵塞物的位置。

可选的，所述多功能数据采集卡采用

以上述装置基于小波包用于天然气管道安全监测装置的管道安全识别方法，包括以下过程：

建立危害管道安全事件类型的BP神经网络模式库；

将完成训练的BP神经网络用于实时监控危害管道安全事件。

可选的，建立危害管道安全事件类型的BP神经网络模式库包括：

振动信号特征向量提取；

以事件的特征向量为BP神经网络的输入，训练及测试BP神经网络以建立事件模式库。

可选的，振动信号特征向量提取包括如下步骤：