小波分析在输油管道泄漏检测中的应用

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　　摘 要：原油管道输送过程中的腐蚀、人为破坏和自然灾害等可使管道穿孔泄漏，造成严重的经济损失甚至破坏生态环境。及时发现泄漏事故并准确定位，迅速采取措施，減少事故造成的损失，是原油管输中十分必要和紧迫的问题，同时也具有显著的社会经济效益。本文首先介绍了小波分析的基本原理，对一些典型噪声进行消噪，并用Matlab仿真，结果显示，此方法可行。
　　关键词：小波分析;输油管道;泄漏检测
　　Abstract：Corrosion， man-made destruction and natural disasters during the transportation of crude oil pipelines can cause pipeline perforation and leakage， resulting in serious economic losses and even damage to the ecological environment. It is a very necessary and urgent problem in crude oil pipeline transportation to discover leakage accidents in time and locate them accurately， take prompt measures to reduce the losses caused by accidents， and at the same time， it has a remarkable society.Economic performance. Firstly， the basic principle of wavelet analysis is introduced. Some typical noises are de-noised and simulated by matlab. The results show that this method is feasible.
　　Key words：Wavelet analysis;Oil pipeline;Leakage detection
　　1 泄漏检测基本原理
　　输油管道在运行于稳定状态时，其内部的流体将具有很高的压力。当管道某点发生泄漏时，由于管内外的压力差很大，在泄漏部位立即有物质损失，压力将突然下降，泄漏点两边的液体迅速填充了泄漏区，又引起了与泄漏区相邻区域的压力下降，这种现象依次向泄漏区周围扩散，相当于在泄漏点处产生了以一定速度传播的负压力波。由于输油管道的波导作用，这种由于泄漏产生的负压力波能够沿管道传播数十公里以上的距离。其传播的速度大致等于声波在管输流体内的传播速度，一般会达到1000-2000m/s。通过在管道两端设置动态压力传感器可以捕捉到这种负压力波。当管道突发泄漏，且泄漏量较大时，这种负压力波能够很快被压力传感器捕捉到，并根据管道两端传感器捕捉到负压力波的时间差来定位泄漏点。该方法具有很快的响应速度和较高的定位精度，定位公式为：
　　X=L-v×Δt/2（式①）
　　式中：X-泄漏点距起始端的距离，单位m;L-管线全长，单位m;Δt-一上下端压力突变点的时间差，单位s;v-一压力波在输送介质中的传播速度，单位m/s。
　　上述公式中L对于一条确定管道为定值，v可通过现场实验实测得到，计算Δt则必须获得上下两站压力突变点发生的准确时刻，如果上下站下位机采样时钟不一致，则计算出的Δt将毫无意义。为此，采用GPS全球卫星定位技术，将下位机嵌入GPS接收装置，定时校准上下站采样时钟。物理地点不同的下位机都以校准的采样时钟为采样依据，彻底解决了分布系统采样时间的同步问题。
　　2 小波变换原理及应用
　　小波变换是一种信号的时间-尺度（时间–频率）分析方法，具有多分辨率分析的特点，而且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力，是一种窗口大小固定不变但其形状可改变，时间窗和频率窗都可以改变的时域局部化分析方法。即在低频部分具有较高的频率分辨率和较低的时间分辨率，在高频部分具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率，很适合于探测正常信号中夹带的瞬态反常现象并展示其成分，所以被誉为分析信号的显微镜，利用连续小波变换进行动态系统故障检测与诊断具有良好的效果。
　　小波变换就是选择适当的基本小波或母小波，通过对基本小波平移、伸缩而形成的一系列的小波，然后将欲分析的信号投影到由平移、伸缩小波构成的信号空间中。设函数ψ（t）?L1（R）∩L2（R），并且ψ?（0）=0，即? ψ（t）dt=0，则称ψ（t）为一个基本小波或母小波。对母小波ψ（t）做伸缩和平移得：
　　ψa，e（t）=1/√|a|（t-b/a），a，b?R，a≠0 （式②）
　　称为ψa，e（t）小波函数，其中a为尺度因子，b为平移因子。变量a反映函数的尺度（或宽度），变量b检测小波函数在t轴上的平移位置。一般地，母小波ψ（t）的能量集中在原点，小波函数ψa，e（t）的能量集中在b点。
　　设ψ（t）?L2（R）满足条件：
　　Cψ=? |ψ（ω）| 2/ |ω|dω（式③）
　　则称ψ为允许小波，式②称为允许条件。由式①和式②可知，小波函数不仅要求具有一定的震荡性，即它包含着某种频率特征，而且还要求具有一定的局部性，即它在一个区间上恒等于0或很快地收敛于0。
　　设ψ（t）是基本小波，ψa，e（t）是由式①定义的连续小波函数。对于f（t）?L2（R），其连续小波变换定义为WT （a，b）=1/1/√|a| ? f（t）（t-b/a）dt=f，ψa，e，其中，a≠0，b、t均为连续变量，ψ·（t）表示ψ（t）的复共轭。
　　小波分析对信号消噪的基本思想是：根据信号与噪声在不同尺度上的模极大的不同传播特性，从所有小波变换模极大值中选择信号的模极大值而去除噪声的模极大值，然后用剩余的小波变换模极大值重构信号。对于离散的采样点，当通过理想低通与理想高通滤波器后，其变换结果可分为低频概貌和高频细节输出，且其输出的带宽减半。以此类似，对分解后的低频部分重复上述过程，即每一级分解都将输入信号分解为低频概貌和高频细节输出。这样，就能够对原始信号进行多分辨率分解，使得频率的分辨率变得越来越高。
　　综上所述，经计算机仿真，小波分析在对信号进行消噪和奇异点检测方面有很好的效果。
　　参考文献：
　　[1]程家铭，张汉国.输油管道负压波法测漏原理及实现[J].石油机械，2012.
　　[2]杨丹，赵海滨.Matlab图像处理实例详解[M].北京：清华大学出版社，2013.
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