油田集输管道泄漏次声波在线监测实验研究_苗文成.pdf
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1、31油田集输管道泄漏次声波在线监测实验研究*苗文成1孙秉才2许斌3高磊3杨旭2(1.中国石油天然气股份有限公司 勘探与生产分公司,北京 100007;2.中国石油集团安全环保技术研究院有限公司,北京 102206;3.中国石油天然气股份有限公司 长庆油田分公司,陕西 西安 710021)摘要在一个呈“V”型,大高程差间歇输油管道开展泄漏次声波监测现场试验研究,模拟同一位置、不同孔径下的泄漏特征,提出了信号白化降噪与自适应滤波相结合的数据处理算法,有效剔除了背景噪声的干扰,突出了泄漏信号下降沿特征,提高了泄漏识别定位能力,结果表明,该方法可检出最小 3mm孔径的泄漏,且定位误差均在 100 m
2、以内,可为油田集输管道泄漏监测提供有效支撑。关键词集输管道次声波在线监测现场实验Research on infrasound on-line monitoring of oilfield gathering and transportation pipeline leakageMIAO Wencheng1SUN Bingcai2XU Bin3GAO Lei3YANG Xu2(1.PetroChina Exploration&Production Company,Beijing 100007,China)AbstractThis paper in a way by the V type larg
3、e elevation difference intermittent oil pipeline to carry out leak in-frasound monitoring field test research,simulation of the same location,different aperture diameter under the leakcharacteristics,proposed a signal whitening noise reduction.The data processing algorithmcombined with adaptive fil-
4、tering effectively eliminates the interference of background noise,highlights the falling edge characteristics of the leaksignal,and improves the ability to identify and locate leaks.Key wordsgathering pipelineinfrasonic waveonline monitoring field experiment0引言集输管道是油气田企业生产的重要地面设施,随着其服役时间增加,受管内介质腐蚀等
5、因素影响,易发生管道泄漏事故1,如2015年“326”泄漏事故,泄漏约 10 m3;2015 年“58”泄漏事故,油水泄漏近2.4 m3,泄漏点位于河流上游,直接威胁到当地饮水安全2;2020年的“828”事故,外输管线沉降撕裂管壁发生泄漏,泄漏近 10 m3,为了降低泄漏造成经济损失和环境污染,在增强集输管道本质安全的同时,亟需提高泄漏监测预警能力,及时准确发现泄漏位置并报警,以免泄漏扩大。目前,应用于管道泄漏监测的技术有负压波、质量流量平衡、分布式光纤以及次声波等监测技术,其中负压波适用于管内介质压力波动小的泄漏监测,不适用于低压管道,且存在不满管管道;质量流量平衡法一般和其他监测手段相配
6、合适用,不能直接定位3;分布式光纤监测法适用于第三方破坏和泄漏监测,定位精度高,但成本高,敷设难度大;次声波泄漏监测技术灵敏度高,可弥补负压波监测技术在压力波动大不满管输送管道泄漏监测方面的不足,但因灵敏度高,易受噪声干扰。经调研,MUGGLETON J M 等4建立了声波在管道中的传播模型,并通过实验验证了模型的正确性以及在埋地管道中的衰减特性;KIMMS等5对声波进行了时频分析,得出了管道中声波的截止频率,为管道泄漏检测所需的滤波器带宽提供了选择;PARKCS等6采用最小方差反频法精确估计噪声中的到达时间差;YANG L J 等7通过对实验室测试数据的处理,证明了声波泄漏检测技术的可行性;
7、CHEN Z G 等8提出了一种基于瞬时能量分布和相关分析的声学方法,能够成功地检测出泄漏,平均识别率达到93.3%,但以上研究主要集中在长输管道泄漏监测,针对集输管道泄漏的次声波法监测技术现场应用较少,为此,本文针对强噪声背景下小孔径集输管道泄漏开展现场实验研究。*基金项目:中国石油天然气股份有限公司科学研究与技术开发项目(2017D-1608)。2023 年第 49 卷第 3 期March 2023321次声波监测技术原理管道发生泄漏后,受管内介质压力作用,介质会从泄漏口喷出,流体喷射会与管壁摩擦产生声波信号,音波信号会沿管道上下游传播,传播过程中,高频部分会随传输距离增加而逐渐衰减,低频
8、部分衰减速度较慢,会被管道两端安装的次声波传感器接收,通过判断接收信号突变的时差,定位泄漏位置,如图 1 所示。图 1集输管道泄漏次声波信号当系统完成管道泄漏判断后,便会对泄漏点进行定位。定位原理是通过计算次声波到达两端传感器的时延进而得到泄漏点位置 x。设次声波传播速度为 v,管道内流体流速为 u,则次声波到达上游传感器时间为9:t1=0 x1v(x)udx到达下游传感器时间为:t2=xL1v(x)+udx时间差:t=t1-t2,在同一管道内,次声波传播速度可看作定值,从而简化得到定位公式:x=L(v u)+(v2u2)t2v由于 v 比 u 大 3 个数量级以上,所以忽略管道内流体流速的影
9、响,则定位公式可简化为:x=L+vt22泄漏监测现场试验2.1现场实验设计集输管道泄漏次声波在线监测现场实验在某山区采油站场开展,整条集输管线基本沿道路和山势起伏铺设,长度达到 8.9km、高程差约 285m如图 2。管道直径89mm、罐壁厚度4.5mm、输油首站的压力为1.02.4MPa,输油末站的压力为0.10.5MPa,模拟泄漏点距离首站 5302.9m。整段管线输送介质为油水混合物,其中介质含水量达到 80%。现场集输管道采用间歇输油方式,次声波泄漏监测系统在线检测中发现,在停输时段,集输管道压力相对较低,管道噪声处于相对较低的水平,一旦启泵输油,集输管道压力升高,噪声水平立即飙升到信
10、号限幅的水平。首站至末站集输油管线的管道压力是时变的,管道噪声也是时变的。不同工况下的管道压力如表 1 所示。表 1泵油/非泵油下管道压力单位:MPa泵油状态非泵油状态输油站上游2.1 2.61.0 1.5输油站下游0.3 0.60.1 0.3测试点点1.5 1.60.5 0.7图 2集输管道高程差为有效排除站场工艺操作带来的噪声影响,需要在首末站分别安装 2 个传感器。按照实验方案首站安装了 2 个次声传感器、1 台次声数据采集器和 1套北斗/GPS 天线。次声数据采集器装配在首站机房的通信单元机柜,北斗天线装配在机房顶端。在输油管道末站通信单元机房安装了相同数据采集器以及卫星定位设备,由于
11、末站进站口内空间距离狭小,只安装了 1 个次声传感器。现场实验通过在测试点的阀门安装不同孔径的孔板来模拟不同大小的泄漏点。其中孔板包含 2、3、5、8mm 以及 10mm 等 5 种不同大小的孔径。在放油点通过人工打开阀门模拟泄漏,稍作停顿便关闭阀门。监测中心记录每次实验首末站管道压力、测试点压力、泄漏位置、开阀时间、报警时间等,通过分析实验数据对系统灵敏度及定位精度做出评价。2.2泄漏点定位计算泄漏定位的关键在于得到上下游次声波传感器接收到的泄漏信号的时间差。但是,在实际工况下,传感器接收到的声波信号不仅包含了泄漏源的信号,还夹杂了大量的干扰噪声。尤其当启停泵、泵速调节、阀门调节等时候,都会
12、产生一些干扰噪声信号,这些因素加大了泄漏信号提取和识别的难度,进而影响泄漏检测和定位精度10。鉴于上述原因,次声波泄漏监测系统的核心问题便是从现场工况产生的复杂噪声的声信号中提取出有价值的泄漏特征信号,33并尽可能地滤除杂波干扰以提高泄漏信号质量。上游信号在背景噪声作用下,检测信号处于限幅的失真状态,这样不利于信号的分析。通过频域分析发现,泄漏信号波形与管道背景噪声信号波形的特性不同。泄漏信号的功率谱集中在低频,而背景噪声的功率谱集中在高频。针对集输管道声波信号噪声干扰大的问题,提出了原始数据白化后滤波处理算法,增强了微泄漏次声信号的识别能力,信噪比提高 6 dB。处理过程为:首先将原始信号进
13、行白化处理,消除有效泄漏信号与噪声信号间的相关性。之后对信号进行相关性运算即构造一个冲激响应h(i)与时间反折信号进行卷积。白化处理后的信号x(n)作为自适应滤波器的输入,自适应滤波器输出为 y(n)=hTx(n),自适应算法跟踪输入信号变化,使误差输出 x(n)能量最小。自适应滤波器 LMS 算法为11:h(n+1)=h(n)+e(n)x(n)e(n)=r(n)-hT(n)x(n),滤波器参数hT(n)=h0(n),h1(n),hn-1(n),x(n)=x0(n),x1(n),xn-1(n),学习率 随输入信号的功率自适应变化。在这里通过 Matlab 进行模拟,将白化后信号与滤波系数做卷积
14、函数计算可得到滤波后的信号图,需要保证信号长度大于滤波系数长度以免造成信号失真。滤波后的信号更加平缓,背景噪声影响更小,能够达到更好的定位效果,见图 3图 6。图 3滤波前信号为定位泄漏点需要对消噪处理后的次声波信号进行互相关运算,得到次声波信号到达上下游传感器的时延。传统相关定位方法应用于油田集输管道定位误差大且很不稳定。造成定位误差大的根本原因是泄漏信号传播到末端传感器呈现多峰震荡信号特征。为了克服油田集输管道首末端传感器采集信号直接相关造成多个大小接近相关峰的困扰,将对滤波后信号进行筛选12。管道内次声波信号是对压力变化的反映,当管道发生泄漏时,压力会瞬间下降,信号将由平稳状态迅速向下振
15、荡,所以采集到的次声波信号中下降沿段最有可能是泄漏发生时的信号。对采集到信号进行滤波处理后,通过判决、筛选后选出下降沿泄漏信号进而进行互相关算法时延计算。利用公式 X=(L+vt)2(L 为管道总长,v 为次声波传播速度,t 为时延)计算求得泄漏点位置。实验结果发现该算法能够克服管道震荡泄漏信号造成的定位精度低、不稳定的缺陷。图 4翻转后信号图 5冲激响应图 6滤波后信号通过现场模拟泄漏,以 10mm的泄漏孔径为例,图 7 为处理后的首末站信号,也可以观察到泄漏所产生的振荡信号。将首末站信号对齐可观察到相同泄漏信号到达首末站的时延如图 8 所示。通过关注下降沿的泄漏定位算法进行定位,首先对滤波
16、后信号进行积分、微分、判决和筛选,选择出最有可能成为泄漏信号的信号下降沿如图 9 所示。对泄漏信号进行互相关分析能够准确得到泄漏信号到达上下游传感器的时延 1.33s,进而得到报警位置为 5272m,34误差为 30.9 m,响应时间为 32 s。图 710 mm 泄漏首末站传感器的次声波信号图 8首末站信号对齐处理2.3微小泄漏分析实验过程中进行 10、8、5mm及 3mm 孔径的泄漏模拟,通过对现场采集信号处理后发现,可发现通过滤波及筛选处理后可清楚找到泄漏信号。对 2mm孔径泄漏的信号处理发现,产生多个振荡峰无法精确得到泄漏信号,因此该信号处理方法能够监测最小孔径为 3 mm 见图 10
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