摘要：探討了實時模型法、負壓波法、模式識別法3種天然氣管道泄漏檢測技術的原理、特點、適用情況及應用案例。
關鍵詞：天然氣管道；泄漏檢測；SCADA監測點；實時模型法；負壓波法；模式識別法
Detection of Natural Gas Pipeline Leakage Based on Limited SCADA Monitoring Points
WANG Shuai，YU Jianjun，YAN Mingqing
Abstract：The principle，characteristics，applicability and application case of three kinds of detection technologies of natural gas pipeline leakage，including real-time model method，negative pressure wave method and pattern recognition method are introduced.
Key words：natural gas pipeline；leakage detection；SCADA monitoring point；real-time model method；negative pressure wave method；pattern recognition method
1 概述
近些年來，我國長輸天然氣管道和城市天然氣管網相繼設置了SCADA系統。它可對天然氣管網一些節點的壓力和流量進行自動監測，并實時將監測點的壓力和流量信號傳回控制中心，以此來監控整個天然氣輸配系統的運行狀況[1]。但SCADA系統的監測裝置價格很高，在管網中設置的監測點數量往往有限(約每5km設置1個監測點)，而且目前缺乏有效的故障診斷方法，在遇到管道突發泄漏或小泄漏量事故時，難以及時找出事故發生的具體位置。因此利用有限個SCADA監測點來識別天然氣輸配系統的泄漏事故有著重要的實際應用意義。
2 利用2個監測點檢測長輸管道泄漏
長輸管道具有分支少、流量大、管網運行壓力高等特點。因此，可以僅在管道首末兩端分別設置1個SCADA遠傳裝置，傳送首末端固定傳感器采集到的管道實時數據，利用控制中心的計算機進行數據分析，可以判定管道是否存在泄漏并定位泄漏點。固定傳感器采集到的數據包括管道監測點的壓力、流量，管道中天然氣的溫度和相關聲波參數(主要應用于負壓波法)等。利用兩個SCADA監測點來監測復雜的管道運行，可以減少人力和財力支出，在管道泄漏檢測中有較大的發展空間。目前在該領域研究較深的方法有實時模型法和負壓波法。
2.1 實時模型法
① 實時模型法的泄漏檢測及定位原理
用模型在線檢測管道的壓力和流量，并與壓力、流量的實測值比較來診斷泄漏事故，這是實時模型法的基本思想。實時模型法以管網SCADA系統的實測參數為邊界條件，以管道沿程的熱力、動力平衡微分方程和氣體連續性方程建立管道的實時模型。在沒有分支的管道首末端各設置1個SCADA監測點，采集實時數據進行模擬后加以分析，可以檢測出管道是否存在泄漏。
要建立管道的實時模型，需要把管道劃分成無數個管長為出的微元管段。由熱力學方程、動力學方程、連續性方程和狀態方程[2～3]，同時考慮氣體壓縮因子方程Z=Z(p，T)，得到方程組，見式(1)。
式中cp——天然氣的比定壓熱容，J/(kg·K)
Dj——焦耳-湯姆遜系數，K/Pa
p——天然氣壓力，Pa
dx——微元管道的長度，m
T——天然氣溫度，K
K——管道的傳熱系數，W/(m2·K)
D——管道內徑，m
T0——管道埋深處的土壤溫度，K
qm——天然氣的質量流量，kg/s
ρ——天然氣密度，kg/m3
g——重力加速度，m/s2
λ——摩擦阻力系數
v——天然氣流速，m/s
Z——壓縮因子
根據式(1)建立管道模型，利用SCADA系統同一時刻對管道兩端實時采集到的數據，分別進行兩組管道數據的仿真：由起點到終點的模型仿真和由終點到起點的模型仿真。如果管道運行正常，則以上兩組仿真數據與實測數據偏差較小(允許相對誤差為5%[4])。但當管道發生泄漏后，仿真數據將不能與實測數據中的1個或幾個吻合，由此可以判定管道發生了泄漏。當天然氣在管道泄漏點處有相同的邊界條件時，由流體的連續性可知，泄漏點處的壓力和溫度也相同。因此當管道泄漏時，根據管道起點邊界條件繪制的壓力曲線1和根據終點邊界條件繪制的壓力曲線2將相交于L點，見圖1，此時可判定L點對應的管道位置x0就是泄漏點位置。泄漏量為起點到終點模型仿真在泄漏點處的流量與終點到起點模型仿真在泄漏點處的流量之差。
② 實時模型法的考慮因素及適用情況
a. 實時模型法中決定精度的根本是模型的仿真程度，模型的敏感參數為壓力，因此在建立模型時需要充分考慮管道的熱環境和沿程阻力及局部阻力對壓力的影響，以保證模型的準確性。文獻中的模型缺少對沿程阻力變化和管道熱環境變化的考慮[5]。
b. 實時模型法只適用于高壓干管且在同一時刻只有1個泄漏點的情況。對同一時刻發生多點泄漏或在某一點發生泄漏后其擾動尚未傳到管道兩端時又有新泄漏發生，以及中壓管網的情況，實時模型法并不適用。
2.2 負壓波法
① 負壓波法的泄漏檢測及定位原理
當流體輸送管道發生泄漏時，其泄漏部位立即產生物質損失，這將引起泄漏區的流體密度減小，壓力降低。由于流體具有連續性，管道中的流體不會立即改變速度，泄漏點和相鄰兩側區域之間的壓力差導致流體從上、下游區域向泄漏區填充，從而引起泄漏區相鄰區域的密度減小、壓力降低。這種現象依次向泄漏區上、下游擴散，在水力學上稱為負壓波(或減壓波)，其傳播速度就是聲波在管道流體中的傳播速度[6～7]。
在管道首末兩端安裝壓力傳感器，并由SCADA系統記錄傳感器傳送的數值。當泄漏發生時，會在管道內產生負壓波動，從泄漏點向上、下游傳播，并以指數規律衰減，這種壓力波動和正常壓力波動大不相同，具有幾乎垂直的前緣。首末兩端的壓力傳感器分別在不同時刻捕捉到負壓波信號，從而判斷管道發生了泄漏，根據負壓波傳到管道兩端的時間差和負壓波波速可以進行泄漏點定位[8]。
負壓波法進行泄漏點定位見圖2。負壓波從泄漏點到達管道首、末端的時間分別為t1、t2。令△t=t1-t2，則存在如下關系：
式中x——泄漏點距離管道首端的距離，m
a——負壓波波速，m/s
L——被測管道長度，m
v——流體速度，m/s
△t——負壓波從泄漏點到達管道首、末端的時間差，s
式(2)中，a一般大于1000m/s，v為1.5～3.0m/s，因此v通常忽略不計，式(2)可以簡化為式(3)。在式(3)的3個變量中，L已知，a與△t待求。
影響負壓波法對泄漏點進行準確定位的兩個關鍵因素[8～9]為：負壓波傳播到首、末兩端傳感器的時間差的準確確定和管道內負壓波波速的確定，即負壓波法定位的誤差主要來自a和△t。在傳統的常波速泄漏定位法中，負壓波在管道中的傳播速度被視為定值，通常為1000～1200m/s。實際上負壓波的傳播速度計算見式(4)，準確的a值有助于泄漏點的準確定位。
式中W——流體的體積彈性系數，Pa
E——管材的彈性模量，Pa
δ——管壁厚度，m
C——與管道約束條件有關的修正系數
要得出較準確的△t，需要管道首、末端的系統時間必須同步。基于負壓波進行泄漏檢測和定位的后續方法主要有相關分析法、時間序列分析法和小波變換法等[9～11]。
② 負壓波法的局限性及適用情況
a. 負壓波法的局限性在于要求泄漏的發生是快速和突發性的。該方法的抗干擾能力差，易誤報警。
b. 要求首、末端傳感器的時間精度始終保持相同，否則定位會失真。負壓波法要求泄漏點產生突然壓降，對快速突發的泄漏和量較大的泄漏敏感，對于緩慢發生的泄漏或已經發生的泄漏則失效。
2.3 應用案例
實時模型法和負壓波法只用兩個SCADA監測點即可檢測長輸管道泄漏，目前已經取得實驗的成功并進行了實際應用。
① 四川省某輸氣管道長23.5km，管道外徑為426mm，壁厚為7mm，運行壓力為1.5MPa，起點溫度為305.3K，終點溫度為296.5K，在距管道起點5.6km處人為制造了1個泄漏點。采用實時模型法進行泄漏檢測和定位。監控軟件采用BWRS狀態方程，18s后發出了泄漏報警信號，47s后將泄漏點定位于距管道起點5.38km處。
② 采用負壓波法對英國某天然氣管道進行泄漏檢測和定位。管道長220km，內徑為560mm，每隔10km安裝1個截止閥，兩個截止閥之間設置5個壓力測點。該系統能在60s內檢測出直徑為6.4mm的泄漏點，泄漏點定位精度為152m。
③ 清華大學與勝利油田油氣集輸公司聯合研制的長輸管道泄漏監測系統采用負壓波法進行泄漏檢測和定位，利用小波變換法和相關分析法同時進行檢測。該泄漏監測系統對32km管道進行了在線檢測，檢測結果顯示：最小泄漏量為5m3/h，泄漏點的定位精度約為管道長度的2%。
3 城市天然氣管網泄漏檢測的模式識別法
① 模式識別法的原理
城市天然氣管網系統具有壓力級制偏低，分支多，管網復雜，多成環狀等特點。從理論方面來看，無論一個管網有多大，2個監測點均無法唯一確定泄漏點的具體位置，泄漏點的定位至少需要3個壓力監測點。實時模型法和負壓波法均不能解決城市天然氣管網的泄漏檢測問題，筆者認為基于計算機人工神經網絡的模式識別法能夠解決這個難題。
模式識別法可以根據管網中設置的3個監測點的壓力變化來診斷故障。SCADA監測點在管網中的布置方式會影響診斷效果，因此盡量使監測點在管網中均勻布置。首先要對天然氣管網各種代表陛的故障情況與3個監測點壓力變化之間的關系進行學習，建立管網壓力、流量的特征矢量，形成故障模式的特征空間(模式庫)并儲存。一旦天然氣管網出現故障，將3個監測點的數據與特征空間進行對比，分析出故障發生的位置和類別。充分利用模式識別技術在非線性映射方面的優勢，彌補其他數學模型如多元回歸分析等在處理強非線性問題上的不足，提高故障診斷的準確性[12]。
特征值的提取與選擇、訓練學習和分類識別是任何模式識別系統的3個核心問題[13]。一個功能較完善的識別系統在進行識別前，首先要進行學習，天然氣管網故障診斷模式識別系統的原理見圖3。
一個測點的測量參數可構成表征該測點所在管道運行狀態的特征矢量，天然氣管網不同部位發生故障，同—測點的特征矢量會有所不同。可以通過試驗(廣義的試驗，如數值模擬等)得出管網發生故障時特征矢量的數值特性知識(模式分類)。在日常運行中將實時監測得到的特征矢量值與特征空間進行對比，判斷監測得到的特征矢量值屬于何種管網故障的特征矢量值范圍，從而做出對故障管道的診斷。特征空間和特征矢量的建立決定了模式識別的準確性和精確性，因此在建立特征矢量初期，要考慮管網壓力損失對特征矢量的影響，為了增加模式識別的可靠性，應該選取適當的特征矢量維度和分量類別[14]。
目前針對各種特征矢量提出的模式匹配方法的研究越來越深入。針對天然氣管網的特殊性，判別域代數界面方程法中的位勢函數法、統計判決法中的正態模式參數判別法以及人工神經網絡法這3種方法比較適合天然氣管網故障診斷的模式識別[12]。采集分布較好、分布范圍較廣的實際數據非常困難，可以模擬部分數據以補充實際數據的不足，對于研究和實際應用都非常必要。
② 應用案例
文獻[15]將模式識別法應用于城市給水系統，并且全部采用水力分析來模擬所需數據，即采用管網局部破壞狀態下的水力分析來得到所需數據。雖然給水系統和天然氣系統在水力學工況上有很大差異，但是利用模式識別的方法和思路可以應用到天然氣管網中。
③ 小結
a. 模式識別的算法有很多種，算法復雜度的度量應獨立于程序語言種類，這樣能可靠地進行復雜度比較，可提供數據內在的固有的信息量[13]。
b. 天然氣管網用氣的不均勻性要求對管網訓練時區分區域和時間段進行設置，考慮用氣量的變化得到管網各種代表性狀態的數據，建立相應的特征空間。比如可將一天分為幾個時段，區分周末和工作日、冬季和夏季，有助于特征空間的訓練學習及故障診斷，保證數據庫的詳實，避免系統誤報。
c. 本文僅考慮設置3個監測點的情況，若增至4個監測點，其中的1個作為備用，可大大提高故障診斷系統的可靠性。即當其中1個監測點出現問題或維修時，其余3個仍可以進行故障診斷。
4 結語
目前城市天然氣管網利用有限個SCADA測點進行檢測的方法仍處于試驗階段，該方法有廣闊的應用前景，研究人員可以加大科研投入。在天然氣管道泄漏檢測中，多種方法相結合能保證運行人員安全和減少不必要的經濟損失。為保證定位精確和搶修及時，在管道泄漏點定位時還應與其他方法相結合，如利用手持式激光探測儀、激光雷達等[16]。
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(本文作者：王帥1 玉建軍1 嚴銘卿2 1.天津城市建設學院 天津 300384；2.中國市政工程華北設計研究總院 天津 300074)
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