船舶管路系统泄漏检测方法研究现状.pdf
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1、I智能航运|Intelligent Shipping船舶管路系统泄漏检测方法研究现状大连海事大学船舶电气工程学院大连海事大学轮机工程学院刘婷郑凯张跃文杜太利邹永久张鹏近年来,船舶智能技术一直是船舶行业关注的热点。交通强国建设纲要中指出“加强新型载运工具研发,强化智能船舶、新能源船舶等自主设计建造能力,广泛应用于智能航运、自动化码头等新型装备设施”。作为船舶智能化的重要领域,智能机舱的可靠性是决定智能船舶进行长途海上安全航行的关键,因此,必须对机舱内部管路状态进行合适的监控,确保在发生破损故障时能够及时发现和评估该故障对船舶整体的影响。随着在船舶机舱中安装和配备的各种智能感知设备越来越丰富,对管
2、路状态进行全方位的监测和评估也将逐渐成为可能。实际上,管路泄漏检测技术经过几十年的发展,各种检测技术推陈出新,虽然未针对智能船舶需求形成一整套成熟解决方案,但这些技术的相关应用却可以为船52中国船检 CHINA SHIP SURVEY 2023.8舶管路监测提供有价值的参考。为此,本文从4个方面对船舶管路系统泄漏检测方法的研究现状进行分析,重点阐述典型的管路泄漏检测方法,并结合指标进行定量评估,最后根据研究现状探讨船舶管路系统泄漏检测方法的发展方向。船舶管路系统泄漏检测存在的问题和需求分析若将船舶视为一个在海上行走的庞大生物体,船上的管路就可以被看作是连接生物体各器官的血脉,其重要程度不言而喻
3、。如图1所示,船舶管路系统主要分为动力管路和辅助管路两种,是联系主辅机和各相关设备的脉络,为船舶设备提供各种燃料、润滑油、冷却水和压缩空气等工质,保证设备良好运行。然而,船舶管路的安装、运行和管理工作条件复杂,始终处于强振动、强噪声、腐蚀、高温、潮湿的恶劣环境之下,管路破损故障频发。管路系统破损时,轻则伴随内部工质跑、冒、滴、漏,重则将导致设备或结构失效,甚至发生沉没事故。因此,及时发现并修补船舶管路破损是保证船舶设备可靠运行的基本要求,也是确保船舶安全航行的基本保证。目前,船舶管路系统泄漏检测仍主要依赖于人工巡检,但船舶管路系统应用普遍,其重要组成结构图1 典型的船舶机舱管路主要为管路和阀门
4、等,分布于船舶检测行业需求体系如图2 所示。的各部位,数量巨大,间距小,维图2 中,需求1 为是否准确判修保养工作量巨大。并且,船舶内断泄漏,重在考虑检测算法的准确部维护空间有限,巡检效率低,极性,最大程度地避免漏检和误检;易发生漏检或误检。此外,船舶内需求2 为准确定位泄漏位置,重在有时存在放射性、高温高压的管衡量算法的定位能力,以期快速准路,进一步提高了船舶管路系统检确定位泄漏点;需求3为泄漏多少测的难度。因此,船舶管路系统的定量准,重在衡量算法的定量检测分布集中、密集、多样且关联的设能力,包括最小泄漏检测的灵敏备较多以及结构的特殊性和复杂性度、泄漏液体的分辩能力及泄漏量导致现有的管路泄漏
5、检测手段在船的量化误差等;需求4为检测算法舶管路系统中缺乏普遍适用性。基适应性强,好的检测算法应能适于此,在船舶管路系统泄漏检测领应于不同结构的管路及不同物理域驱需可靠的远程自动检测方法,性质的液体,且检测方法对机舱环避免人员直接暴露在机舱环境内进境中不同类型的噪声具有鲁棒性;行检测,降低劳动强度且可以持续需求5 为泄漏事件检出快,重在衡使用。量算法实际应用的可能性,主要考结合船舶管路系统泄漏检测的虑算法部署在硬件平台的可行性行业需求和研究现状分析,检测算和泄漏事件检测的实时性及维护法性能的高低应综合考虑算法的定处理的快速性;需求6 为泄漏范围性、定位、定量检测能力的同时,覆盖广,重点关注检测
6、算法的覆盖还应充分考虑算法的适应性、检测范围,主要考虑能否在有限设备成响应速度和覆盖范围等实用因素。本下覆盖所有管路,实现多点泄漏因此,本文构建船舶管路系统泄漏同时检测。2023.8CHINASHIPSURVEY中国船检53I智能航运|Intelligent Shipping利用数学和物理过程模型对泄漏进阳舶管路系托漫品检洲行业国求行建模,进而将传感器的测量数据法瑞位置定位准R2清端位置定位设益管路泄漏检测方法及研究现状近几年,工业界和学术界提出了大量管路泄漏检测的方法,且论文发表数量逐年提高(如图3所示)。尤其是随着传感器技术和智能数据处理技术等先进技术的发展,高性能的管路泄漏检测方法在不同
7、领域均受到了关注与重视。现代管路泄漏检测方法一般基于管路外部测量变量或管路内部测量变量以构建检测模型,从而实现实时在线检测与定位。其中,管外检查通常基于检测管路外部的泄漏特征,常用的有声学法、光纤法。而管内检测主要依据传感器采集管内压力、流量和温度等数据,基于负压力波、流量平衡法等方法,应用阈值分析或者支持向量机、BP神经网络等人工智能方法提取和筛分信号的演变特征,实现泄漏检测,结果相对比较准确。从整体上,泄漏检测性能高度依赖于正常工况下的管路模型及传感器的测量精度,以滋洲多少定量准R3液微小淡灵敏度力图2 船舶管路系统泄漏检测行业需求泄漏后测量数据与模型的不一致程度检测并量化泄漏。尤其是对于
8、微泄漏等问题,噪声环境下传感器的微小波动极易产生误报,检测精度驱待提升。在管路泄漏检测领域的相关文献中,从研究方法角度分析,可归为4类:第1 类是过程和物理模型驱动的泄漏检测,主要考虑液体在管路中的速度、密度、压力和温度等物理性质,建立管路内液体流动的数学及物理模型。其泄漏检测的原理是基于管路内液体的实际物理行为与所构建正常工况管路模型之间的不一致性;第2 类是将物理模型和传感器数据结合进行泄漏检测,图3泄漏检测文献年度分布图(WOS数据库)检牌法虎强R4环装活应性算选实时性韩法复款度温华件检出快RS多点涯端检调能力与模型进行比较分类以实现泄漏检限蓝广R6测。在该类方法中,分类步骤通常由数据驱
9、动的方法实现;第3类方法则仅利用压力、流量等传感器数据,基于数据分析方法推导过程模型用于泄漏状况分类及检测;第4类是利用外部视觉实现泄漏状况的检测和分类,其本质属于数据驱动的一种。与物理模型驱动方法相比,数据驱动方法的优势在于无需对过程和所输送介质信息进行深入了解和提前掌握。因此,本文主要从物理模型驱动、物理模型及数据联合驱动、传统数据驱动和外部视觉检测四方面对管路泄漏检测领域的相关研究热点与趋势进行分析。1、物理模型驱动的泄漏检测方法早期泄漏检测方法的研究中,物理模型驱动的方法占主导地位,其核心原理是基于测量管路中液体流入量和流出量之间的差值以及压力变化实现泄漏检测。如图4所示,如果沿管路不
10、同位置分布的压差传感器测得的压力具有显著差异,则实线疗点零管理压力部力A图4管路压力模型54中国船检 CHINASHIP SURVEY2023.8表明存在泄漏的迹象。物理模型驱动的泄漏检测算法中,以基于负压波的方法最为经典。该方法利用泄漏稳态条件下的负压波进行检测,可分析影响泄漏量的敏感因素,如孔口尺寸和上下游压力。但通常基于负压波的方法对噪声敏感,检测精度依赖于传感器的精度,不适合短距离管路。为了提高基于负压波方法的检测精度,可针对泄漏量大小进行分类检测。其中,针对较大泄漏量的检测,可采用基于压力波振幅衰减模型的动态检测模式;针对较小泄漏量的检测,可采用基于压降模型的静态检测模式。若压力的振
11、幅衰减低于由数学模型计算得到的值,则检测到泄漏。此外,部分研究利用流量及压力的李雅普诺夫稳定性及平衡点概念,将泄漏建模为平衡方程中的一个因子。当模型偏离平衡点,流量模型不稳定则判定检测到泄漏。同时,该方法通过声波信号在液体中传播的时滞可实现泄漏定位,但该方法对于任何足够小的扰动均保持稳定状态,很难检测到微漏。利用声发射传感器是另一种对管路泄漏特性建模的方法。声发射方法的主要原理是管路泄漏会引起流,从而导致弹性波在管路材料中传播。因此,该方法与管路材料有关,很难应用于不同材质的复杂管路。物理模型驱动的泄漏检测方法依赖于残差的生成和评估,其性能取决于模型参数和传感器的精度,需要大量的模拟和校准工作
12、。因此,检测算法的定性、定位和定量检测能力受限于管路系统的已有先验知识和检测设备的覆盖率。大多数研究构建的是正常工况下的管路物理模型,未能充分考虑泄漏状态下液体行为的具体变化机理。此外,微泄漏时传感器信号的变化缓慢且波动较小,其振动幅度往往低于传感器的检测灵敏度,直接导致基于物理模型的方法失效。其次,检测算法在船舶管路系统中适应性较差。在振动及高噪声的船舶环境下,传感器信号极易受到噪声的影响,导致漏检或者误检。因此,物理模型驱动的方法在船舶管路系统泄漏检测中有一定局限性。2、物理模型及数据联合驱动的泄漏检测方法将数据驱动与物理模型相结合是提高管路泄漏检测精度的有效方式。利用流量和压力建立水力和
13、热力瞬态模型,将水力和热力瞬态变化分析法和改进的粒子群优化算法相结合,从管路起点和终点的传感器中获取检测数据,利用计算数据与实验数据的偏差判断是否出现泄漏。该方法仅能用于泄漏检测,无法实现泄漏状态的定量分析。将实时瞬态机理模型与卷积神经网络数据驱动模型相融合,形成管路混合建模方法,可准确预测管路运行工况。该方法创新性融入了管路输送过程中的知识特征模型,以提高检测精度。最后应用混合预测模型的输出与实际测量值比较得到的残差进行管路泄漏的检测和定位。但该方法未能验证在微小泄漏和多点泄漏检测中的有效性。此外,还有研究利用管路末端的压力和流量传感器以及非线性模型,通过Water-Hammer方程和卡尔曼
14、滤波器算法估计泄漏系数,但该方法无法同时检测管路上不同位置的多处泄漏。采用负压波和梯度法进行泄漏检测时,假设压力沿管路呈线性变化,无法模拟所有的流体动力学。因此,可通过信号处理以及流量、压力信号的组合拓展负压波方法,当整体压力信号的衰减大于单个压力信号的变化时,可检测到泄漏及其位置。然而,该方法的精度很大程度上取决于安装在管路两端的流量计及动力学性能,不适用于噪声环境和管路距离较短的情况。物理模型和数据联合驱动的泄漏检测方法的研究中,大多将数据驱动模型用于物理模型中某一参数的建模,未能从机理层面突破物理模型驱动方法的局限性。3、传统数据驱动的泄漏检测方法近年来,基于传统数据驱动的管路泄漏检测算
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