倪鸿雁 ，陈绪兵，胡晶宇 ，杨 凯

1.中石化节能环保工程科技有限公司，湖北 武汉 430223；

2.武汉工程大学机电工程学院，湖北 武汉 430205；

3.化工装备强化与本质安全湖北省重点实验室（武汉工程大学），湖北 武汉 430205

管道运输凭借成本低、可靠性高等优势已成为石油、天然气等能源物质主要的运输方式之一。而石油、天然气具有易燃易爆等特点，在进行管道运输时具有一定的泄漏风险，特别对于天然气，一旦发生泄漏，容易导致人员伤亡、环境破坏以及经济损失等重大问题［1-2］。因此，为了降低管道运输风险，国内外油气企业、相关科研院所均开展了输气管道泄漏检测技术研究。

次声波泄漏检测技术是近年来研究的热点之一。如阚玲玲等［3］基于声学和流体力学等理论，研究了天然气管道发生泄漏时次声波产生的机理、信号特点和采集方法。Muggleton等［4］提出了由泄漏产生的声振耦合频散效应，发现传播距离对次声波的衰减影响不大。王少锋等［5］通过对采集的泄漏信号进行小波降噪和重构后进行互相关分析定位泄漏源的位置。

本文从理论上分析了输气管道泄漏时次声波的产生机理与泄漏点的定位原理，并对管道内流场进行了FLUENT仿真分析，最后编写了管道泄漏声波去噪软件验证了小波变换法的去噪效果。

1 次声波产生机理与泄漏点定位原理

1.1 次声波产生机理

由于输气管道运行压力较高，当泄漏发生时，气体从泄漏点喷射流出，管道内气体产生压力和速度脉动，并在泄漏点附近形成强烈的湍流而产生喷射四极子声源。同时，因管道内存在阀门、弯头等扰流附件，气体在管道内传播时还会伴随产生偶极子声源。四极子声源与偶极子声源相互叠加，最终在管道内产生声波波动信号［6-9］。不同频率的声波在管道中传播存在较大的差异性，其中次声波信号凭借在远距离传输时不易产生衰减的特点被广泛应用于输气管道泄漏检测。

借助声比拟理论，并通过FW-H方程和Light⁃hill方程可以描述输气管道泄漏时声波的产生和传播规律：

式（1）～（3）中：ρ为管道气体密度；ρ0为自由气体的密度；c0为传播速度；δij为克罗内克符号；p0为流场静压；pij为压力张量；vi、vj为速度分量；tij为黏滞应力。

式（2）中Tij为全空间内气体密度的动态情况，当管道未发生泄漏时，等式右边声源项为零，则表示无自发声波的解；当管道发生泄漏时，由于气体射流流场产生紊乱现象，即ρvivj项不为零，必然有次声波产生。

1.2 泄漏点定位原理

当管道发生泄漏时，泄漏点产生的次声波信号沿管道向两端传播，并被布置在管道两端的次声波传感器实时接收，提取次声波传感器接收到的泄漏特征信号，以识别是否发生泄漏，并根据次声波信号到达管道两端的时间差，计算泄漏点的具体位置，输气管道泄漏点定位原理如图1所示。

图1 管道泄漏点定位原理Fig.1 Location principle of pipeline leakage point

假设首站传感器所在位置为A，末站传感器所在位置为B，其间的距离为L，泄漏点为C，A与C之间的距离为x，同一泄漏的次声波信号从C点传到A点的所用时间为t1，从C点传到B点的所用时间为t2，则：

若次声波在管道中的传播速度为v，则泄漏点的位置可以表示为：

2 输气管道泄漏流场仿真

以新疆煤制气外输管道工程（新粤浙）长输气管道为参考模型，建立了管道泄漏仿真模型如图2所示，该仿真模型管道长2 000 mm，管径1 210 mm，壁厚26.4 mm，管道内气体流速约为12.7 m/s，管道泄漏呈现大口径、高流速、强干扰等特性。

利用FLUENT软件可以对管道内部的流态进行模拟，得到管道内的气体压强和流速分布如图3～图4所示。

图2 输气管道仿真模型Fig.2 Simulation model of gas pipeline

图3 管道内气体压强分布Fig.3 Distribution of gas pressure in pipeline

图4 管道内气体流速分布Fig.4 Distribution of gas velocity in pipeline

从仿真结果可以看出，当管道发生泄漏时，主干管道和支管连接处靠近下游一侧气体压强偏大，气体在阀门前被压缩，达到一定压力后喷射流出，这种周期性的重复在支管内形成强烈的漩涡，根据涡声理论［10］，管道内势必有声波产生；同时，主干管道和支管连接处靠近上游一侧流速减缓，泄漏口附近流场产生紊乱现象，而远离泄漏口的主干管道中心以及主干管道下部仍然呈现层流特征，这与管道直径较大有一定关系。由于泄漏时存在复杂紊乱的流场，必然会产生强干扰噪声，因此需要深入研究次声波信号的去噪方法。

3 次声波信号的去噪方法

输气管道发生泄漏，泄漏气体冲击管道会产生振动。同时，管道运行时的正常操作如泵的调节和开闭、阀门的启闭与切换等也会引起振动噪声。由于噪声信号的存在，使得次声波信号分辨率降低，降低了检测系统的灵敏度［11-13］。因此，有必要对检测到的混杂振动信号进行分析，通过相关的信号处理，有效消除管道的背景噪声和已知干扰信号，抑制混杂振动信号中的噪声对泄漏检测信号影响，增大泄漏检测信号的信噪比。

次声波信号的降噪处理通常采用傅里叶变换法和小波变换法［14-15］。小波变换法是由傅里叶变换发展而来的，其母函数的构造及分析都是在傅里叶变换的基础上产生的，所以它具有很多原始算法不具备的优势。傅里叶变换法和小波变换法去噪流程对比如图5所示。

图5 傅里叶变换法和小波变换法去噪流程对比图Fig.5 Comparison of Fourier transform and wavelet transform denoising processes

对两种算法的去噪效果进行定量分析，可以从信噪比（SNR）及均方根误差（RMSE）两个指标进行比较。SNR越大，RMSE越小，则信号去噪效果越好。计算公式如下：

式（7）中为实际无噪声信号为去噪方法处理后的估计信号；n为采集信号数。

通过实验采集榆林到济南输气管线（榆济线）泄漏实验的次声波信号，通过MATLAB分析计算两种去噪算法的SNR和RMSE，结果如表1所示。

表1 两种去噪算法的SNR和RMSETab.1 SNRand RMSEof two denoising algorithms

由分析可知，小波变换法去噪效果明显优于傅里叶变换法。基于以上理论，设计并开发了管道泄漏声波去噪软件，该软件极大的减轻了信号处理的工作量，具有运用简便，计算准确等特点。将该软件对榆济线采集的WAV格式次声波信号进行处理，获得处理后的信号波形图，并通过GDI+技术在软件界面中显示，如图6所示。

图6 次声波信号软件去噪图Fig.6 Software denoising of infrasonic signal

以上去噪效果表明，小波变换法能够有效处理复杂背景下的非平稳强噪声信号。因此，将小波变换法用于输气管道泄漏产生的次声波信号进行去噪处理，具有良好的效果。

4 结 语

1）采用次声波法能够有效检测输气管道泄漏，并准确定位泄漏点。

2）FLUENT仿真结构表明，当管道发生泄漏时，模拟泄漏口附近流场出现紊乱现象，并形成强烈的漩涡，必然会产生次声波和强干扰噪声。

3）小波变换去噪效果优于傅里叶变换法，将小波变换法用于输气管道泄漏的次声波去噪处理具有良好的效果。

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