1000-824105-0376-03文章编号：（2012）
次声波法输气管道泄漏检测系统的信号处理
武伟强1 赵会军1 王克华2 王小兵1 周宁1 王树立1
1.常州大学江苏省油气储运技术重点实验室，江苏常州 213016；2.山东胜利职业学院，山东东营 257000
武伟强等.次声波法输气管道泄漏检测系统的信号处理.油气储运，2012，31（5）：376-378.
摘要：对输气管道泄漏产生的次声波信号进行采集时，受传感器的频域限制，次声波传感器检测到的信号尖端被舍弃，同时自然界中的环境噪声亦对次声波信号产生强烈的干扰。为了降低次声波检测误报率，通过特殊算法对检测信号进行尖端补偿，将真正的泄漏信号与干扰信号快速分离，并选用小波变换的方法对补偿后的信号进行处理，使采集的信号在时域和频域两方面都具有良好的局部特性，且在时频平面的不同位置具有不同的分辨率，对噪声具有更好的抑制作用，同时较精确地提取信号的突变点。通过以上尖端补偿和小波变换信号处理，可以明显地降低误报率和漏报率。关键词：次声波；管道；泄漏检测；定位；小波变中图分类号：TE89 文献标识码：A doi：
10.6047/j.issn.1000-8241.2012.05.014
随着油气管道服役时间的不断延长以及管道老化，泄漏事故时有发生。因此，对油气管道泄漏检测技术进行研究，具有较强的实际意义。长期以来，国内外对利用应力波法、负压波法等方法进行泄漏检测开展了大量研究，但由于各种测漏方法对检测信号的处理尚存不足，使其应用效果不够理想。对基于次声波法的输气管道泄漏检测与定位技术中检测到的次声波信号进行尖端补偿和小波变换，能够使检测精度显著提高，检测误报率和漏报率大幅度下降，应用优势明显。
2次声波信号的处理
2.1泄漏信号的尖端补偿
受传感器频域的限制，次声波传感器检测到的信号尖端会被舍弃（图2）。但在泄漏检测中，需要通过信号尖端分析检测信号的奇异点，因此，可以先将传感器检测到的模拟信号转换成数字量，即使检测信号数字化，再利用计算机的数据处理能力，对数字化数据进行处理，实现特征数据线性化，即实现对信号尖端的补偿。其过程为：根据传感器的输入-输出特性（图3），设
1次声波法泄漏检测与定位系统
基于次声波法的输气管道泄漏检测与定位方法是通过检测气体泄漏时与管壁摩擦产生的低频次声波特征信号而进行管道泄漏检测和定位。该系统（图1）的主要构成：微机系统（RTU首末站各1套，主机1台）；一次仪表（动态压力变送器首末站各1套）；数据传输（信号转换和传输系统1套）。
y=f(x)，x为被检测参量，y为输出电量。将被其中：检测参量x分成n个均匀的区间，每个区间的端点xk
yk编制成表格储存起都对应一个输出yk，将这些xk、xk+1）来。实际的测量值xi一定会落在某个区间（xk，内，即xk＜xi＜xk+1。因此，可利用插值曲线近似代替这段区间的实际曲线，然后通过近似曲线公式，计算输出量yi[1]。
选用通过3个区间点的n段曲线代替y=f(x)的值。运用三点抛物线插值法，可证明yi的计算公式：
图1
次声波法输气管道泄漏检测与定位系统模式图376
2012-1-18 15:36:20 网络出版地址：http://www.cnki.net/kcms/detail/13.1093.TE.20120118.1536.003.html网络出版时间：
Wu Weiqiang，et al：
Infrasound wave method-based signal processing of leak detection system of gas pipeline
3个步骤：①小波分解：首先选择一个小波，然后确定其分解的阶次N，最后将含有噪声的次声波信号按照相应的小波基求得各阶次小波分解后的高频系数。②小波分解高频系数的阈值量化处理：选择适当的阈值对从1到N的每一层高频系数进行量化处理。③小波重构：根据分解得到的N阶低频概貌和经过阈值处理后得到的1到N阶的高频系数，用小波合成法重构信号，得到降噪后的信号（图4）。以上步骤的关键是如何选取阈值并进行量化处理，可采用3种方法：①强制降噪处理：将小波分解结构中的高频系数全部变为0，然后对信号进行重构处理。该方法较简单，重构后的信号也较平滑，但容易丢失信号的有用成分。②默认
这样可以补偿舍弃的信号尖端。在实时控制时，如果计算机配置较低或同时处理的问题较多，图像显示可能有几十毫秒的延迟，但对于检测定位系统而言，不会造成影响。
图2
传感器检测的信号尖端被舍弃信号阈值降噪处理：对次声波信号利用Matlab中默认阈值产生函数确定的阈值进行降噪处理。③自定义软（或硬）阈值降噪处理：利用实际降噪处理过程中的经验公式给出阈值，这往往比默认阈值的可信度要高[6]。
图3
传感器的输入-输出特性
2.2泄漏信号的小波变换
小波变换是近年兴起的一种信号处理方法，其将时间域或空间域的信号变换到小波域[2-4]，是一种将能量有限的信号分解为由一个具有快速衰减性和振荡性的函数伸缩和平移得到的一个函数族（称为小波基函数）的过程。小波变换中的窗函数在时频域平面中随中心频率变化而改变，在高频处时窗变窄，在低频处时窗变宽，利用噪声与信号在各个尺度上的小波谱具有不同的表现这一特征消除泄漏噪声。变换过程为：首先通过带通滤波将信号划分为不同的频带，然后将某些频带信号噪声信号置零，再由重构算法重构除噪后的信号
[5-6]
图4 基于次声波法的输气管道泄漏检测与定位降噪算法流程
3试验应用
试验管道全长2.5 km，管径65 mm，进站压力 4.1 MPa，出站压力6.2 MPa，排量20~25 m3/h，泄漏测试放气点距首站1.4 km，信号采样周期为10 ms。系统测得的泄漏信号（图5）表明：信号的奇异点无法显示，管道泄漏产生的次声波信号基本被噪声信号淹没。经尖端补偿和小波变换处理后的信号（图6）表明：基于插值法的信号尖端补偿和信号小波变换对信号的降
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。
由于输气管道泄漏产生的次声波信号是低频信号，而噪声信号通常是高频信号。因此，在基于次声波法的输气管道泄漏检测与定位系统中可以利用小波变换的经典去噪方法——小波分解和信号重构来消除噪声。以下采用由粗及精的策略来跟踪各尺度下小波变换的模极大值，通过信号的小波分解，保留所需频带信号，然后以所需频带信号为依据重建信号。具体分为
377
噪是有效的。由此可以根据上下游两个传感器得到泄漏奇异信号的时间差，结合次声波信号的传播速度和上下游传感器之间的距离，确定泄漏点的位置。经计算，该方法提取的泄漏点位置与设定泄漏点的位置误差为86.5 m，在一定程度上提高了定位精度。
参考文献：
[1] 宋文绪，杨帆.传感器与检测技术[M]．1版.北京：高等教育出
版社，2004：375．
[2] 罗幼芝.小波变换应用于信号去噪研究[J]．吉林师范大学学报，
2005（1）：62-64．
[3] 崔锦泰.小波分析导论[M].程正兴，译.西安：西安交通大学出
版社，1995：24-28．
[4] 胡广书.现代信号处理教程[M]. 1版.北京：清华大学出版社，
2004：12-46．
[5] 周旦红，王晓宇，张俊杰.基于小波变换的信号突变特征提取与
定位[J].无线电通信技术，2005，31（4）：8-9．
[6] 梁斌.原油管道泄漏检测与定位技术的研究[D].东营：中国石
油大学（华东），2009：39-40．
图5 管道泄漏时采集到的次声波信号
（收稿日期：2011-07-04；编辑：潘红丽）
武伟强，在读硕士生，1984年生，2009年毕业于常州大作者简介：
学油气储运工程专业，现主要从事油气管输泄漏检测与定位技术的相关研究。
电话：[1**********]；Email：
图6 算法补偿和滤噪后的次声波信号
本刊链接
[1] 胡世杰，尹维臣，李绍文，等.相关函数及其在管道泄漏检测中
4结论
基于次声波法的输气管道泄漏检测与定位技术是目前国内外很有研究前景的课题。上述次声波法在输气管道泄漏检测中的试验应用及其信号的处理方法表明：次声波法输气管道泄漏检测与定位系统具有安装方便、操作简单等特点，便于实际应用。次声波信号的处理在整个系统的应用中很重要，需要根据实际管道所输气体的流动和物性参数以及信号采集系统的信号采样周期，具体选择不同的信号插值补偿算法和小波变换阀值。通过信号的尖端补偿和小波变换处理，可以还原被舍弃的部分重要信号，并对还原后的信号进行消噪，提高了系统的检测精度。
的应用[J].油气储运，30（3）.
[2] 田园，欧剑，贺三，等.长输管道严密性漏失检测新方法[J].油气
储运，29（8）.
[3] 王洪超，胡文兴，邱红辉，等. cRIO远程数据采集装置及其应
用[J].油气储运，30（12）.
[4] 王金柱，王泽根，张丙辰，等.基于SCADA和GIS的油气调控
运行系统[J].油气储运，30（12）.
[5] 孙伟，叶建华，张宇.基于SCADA的原油管道泄漏监测系统[J].
油气储运，29（12）.
[6] 首晓洁，赵晓龙，孙慧，等.PIPELEAK管道检漏与定位系统及
其应用[J].油气储运，28（10）.
[7] 付俊涛，李玉星，王武昌，等.输气管道泄漏音波的产生及传播
特性[J].油气储运，31（5）.
378
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1000-824105-0376-03文章编号：（2012）
次声波法输气管道泄漏检测系统的信号处理
武伟强1 赵会军1 王克华2 王小兵1 周宁1 王树立1
1.常州大学江苏省油气储运技术重点实验室，江苏常州 213016；2.山东胜利职业学院，山东东营 257000
武伟强等.次声波法输气管道泄漏检测系统的信号处理.油气储运，2012，31（5）：376-378.
摘要：对输气管道泄漏产生的次声波信号进行采集时，受传感器的频域限制，次声波传感器检测到的信号尖端被舍弃，同时自然界中的环境噪声亦对次声波信号产生强烈的干扰。为了降低次声波检测误报率，通过特殊算法对检测信号进行尖端补偿，将真正的泄漏信号与干扰信号快速分离，并选用小波变换的方法对补偿后的信号进行处理，使采集的信号在时域和频域两方面都具有良好的局部特性，且在时频平面的不同位置具有不同的分辨率，对噪声具有更好的抑制作用，同时较精确地提取信号的突变点。通过以上尖端补偿和小波变换信号处理，可以明显地降低误报率和漏报率。关键词：次声波；管道；泄漏检测；定位；小波变中图分类号：TE89 文献标识码：A doi：
10.6047/j.issn.1000-8241.2012.05.014
随着油气管道服役时间的不断延长以及管道老化，泄漏事故时有发生。因此，对油气管道泄漏检测技术进行研究，具有较强的实际意义。长期以来，国内外对利用应力波法、负压波法等方法进行泄漏检测开展了大量研究，但由于各种测漏方法对检测信号的处理尚存不足，使其应用效果不够理想。对基于次声波法的输气管道泄漏检测与定位技术中检测到的次声波信号进行尖端补偿和小波变换，能够使检测精度显著提高，检测误报率和漏报率大幅度下降，应用优势明显。
2次声波信号的处理
2.1泄漏信号的尖端补偿
受传感器频域的限制，次声波传感器检测到的信号尖端会被舍弃（图2）。但在泄漏检测中，需要通过信号尖端分析检测信号的奇异点，因此，可以先将传感器检测到的模拟信号转换成数字量，即使检测信号数字化，再利用计算机的数据处理能力，对数字化数据进行处理，实现特征数据线性化，即实现对信号尖端的补偿。其过程为：根据传感器的输入-输出特性（图3），设
1次声波法泄漏检测与定位系统
基于次声波法的输气管道泄漏检测与定位方法是通过检测气体泄漏时与管壁摩擦产生的低频次声波特征信号而进行管道泄漏检测和定位。该系统（图1）的主要构成：微机系统（RTU首末站各1套，主机1台）；一次仪表（动态压力变送器首末站各1套）；数据传输（信号转换和传输系统1套）。
y=f(x)，x为被检测参量，y为输出电量。将被其中：检测参量x分成n个均匀的区间，每个区间的端点xk
yk编制成表格储存起都对应一个输出yk，将这些xk、xk+1）来。实际的测量值xi一定会落在某个区间（xk，内，即xk＜xi＜xk+1。因此，可利用插值曲线近似代替这段区间的实际曲线，然后通过近似曲线公式，计算输出量yi[1]。
选用通过3个区间点的n段曲线代替y=f(x)的值。运用三点抛物线插值法，可证明yi的计算公式：
图1
次声波法输气管道泄漏检测与定位系统模式图376
2012-1-18 15:36:20 网络出版地址：http://www.cnki.net/kcms/detail/13.1093.TE.20120118.1536.003.html网络出版时间：
Wu Weiqiang，et al：
Infrasound wave method-based signal processing of leak detection system of gas pipeline
3个步骤：①小波分解：首先选择一个小波，然后确定其分解的阶次N，最后将含有噪声的次声波信号按照相应的小波基求得各阶次小波分解后的高频系数。②小波分解高频系数的阈值量化处理：选择适当的阈值对从1到N的每一层高频系数进行量化处理。③小波重构：根据分解得到的N阶低频概貌和经过阈值处理后得到的1到N阶的高频系数，用小波合成法重构信号，得到降噪后的信号（图4）。以上步骤的关键是如何选取阈值并进行量化处理，可采用3种方法：①强制降噪处理：将小波分解结构中的高频系数全部变为0，然后对信号进行重构处理。该方法较简单，重构后的信号也较平滑，但容易丢失信号的有用成分。②默认
这样可以补偿舍弃的信号尖端。在实时控制时，如果计算机配置较低或同时处理的问题较多，图像显示可能有几十毫秒的延迟，但对于检测定位系统而言，不会造成影响。
图2
传感器检测的信号尖端被舍弃信号阈值降噪处理：对次声波信号利用Matlab中默认阈值产生函数确定的阈值进行降噪处理。③自定义软（或硬）阈值降噪处理：利用实际降噪处理过程中的经验公式给出阈值，这往往比默认阈值的可信度要高[6]。
图3
传感器的输入-输出特性
2.2泄漏信号的小波变换
小波变换是近年兴起的一种信号处理方法，其将时间域或空间域的信号变换到小波域[2-4]，是一种将能量有限的信号分解为由一个具有快速衰减性和振荡性的函数伸缩和平移得到的一个函数族（称为小波基函数）的过程。小波变换中的窗函数在时频域平面中随中心频率变化而改变，在高频处时窗变窄，在低频处时窗变宽，利用噪声与信号在各个尺度上的小波谱具有不同的表现这一特征消除泄漏噪声。变换过程为：首先通过带通滤波将信号划分为不同的频带，然后将某些频带信号噪声信号置零，再由重构算法重构除噪后的信号
[5-6]
图4 基于次声波法的输气管道泄漏检测与定位降噪算法流程
3试验应用
试验管道全长2.5 km，管径65 mm，进站压力 4.1 MPa，出站压力6.2 MPa，排量20~25 m3/h，泄漏测试放气点距首站1.4 km，信号采样周期为10 ms。系统测得的泄漏信号（图5）表明：信号的奇异点无法显示，管道泄漏产生的次声波信号基本被噪声信号淹没。经尖端补偿和小波变换处理后的信号（图6）表明：基于插值法的信号尖端补偿和信号小波变换对信号的降
www.yqcy.net
。
由于输气管道泄漏产生的次声波信号是低频信号，而噪声信号通常是高频信号。因此，在基于次声波法的输气管道泄漏检测与定位系统中可以利用小波变换的经典去噪方法——小波分解和信号重构来消除噪声。以下采用由粗及精的策略来跟踪各尺度下小波变换的模极大值，通过信号的小波分解，保留所需频带信号，然后以所需频带信号为依据重建信号。具体分为
377
噪是有效的。由此可以根据上下游两个传感器得到泄漏奇异信号的时间差，结合次声波信号的传播速度和上下游传感器之间的距离，确定泄漏点的位置。经计算，该方法提取的泄漏点位置与设定泄漏点的位置误差为86.5 m，在一定程度上提高了定位精度。
参考文献：
[1] 宋文绪，杨帆.传感器与检测技术[M]．1版.北京：高等教育出
版社，2004：375．
[2] 罗幼芝.小波变换应用于信号去噪研究[J]．吉林师范大学学报，
2005（1）：62-64．
[3] 崔锦泰.小波分析导论[M].程正兴，译.西安：西安交通大学出
版社，1995：24-28．
[4] 胡广书.现代信号处理教程[M]. 1版.北京：清华大学出版社，
2004：12-46．
[5] 周旦红，王晓宇，张俊杰.基于小波变换的信号突变特征提取与
定位[J].无线电通信技术，2005，31（4）：8-9．
[6] 梁斌.原油管道泄漏检测与定位技术的研究[D].东营：中国石
油大学（华东），2009：39-40．
图5 管道泄漏时采集到的次声波信号
（收稿日期：2011-07-04；编辑：潘红丽）
武伟强，在读硕士生，1984年生，2009年毕业于常州大作者简介：
学油气储运工程专业，现主要从事油气管输泄漏检测与定位技术的相关研究。
电话：[1**********]；Email：
图6 算法补偿和滤噪后的次声波信号
本刊链接
[1] 胡世杰，尹维臣，李绍文，等.相关函数及其在管道泄漏检测中
4结论
基于次声波法的输气管道泄漏检测与定位技术是目前国内外很有研究前景的课题。上述次声波法在输气管道泄漏检测中的试验应用及其信号的处理方法表明：次声波法输气管道泄漏检测与定位系统具有安装方便、操作简单等特点，便于实际应用。次声波信号的处理在整个系统的应用中很重要，需要根据实际管道所输气体的流动和物性参数以及信号采集系统的信号采样周期，具体选择不同的信号插值补偿算法和小波变换阀值。通过信号的尖端补偿和小波变换处理，可以还原被舍弃的部分重要信号，并对还原后的信号进行消噪，提高了系统的检测精度。
的应用[J].油气储运，30（3）.
[2] 田园，欧剑，贺三，等.长输管道严密性漏失检测新方法[J].油气
储运，29（8）.
[3] 王洪超，胡文兴，邱红辉，等. cRIO远程数据采集装置及其应
用[J].油气储运，30（12）.
[4] 王金柱，王泽根，张丙辰，等.基于SCADA和GIS的油气调控
运行系统[J].油气储运，30（12）.
[5] 孙伟，叶建华，张宇.基于SCADA的原油管道泄漏监测系统[J].
油气储运，29（12）.
[6] 首晓洁，赵晓龙，孙慧，等.PIPELEAK管道检漏与定位系统及
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[7] 付俊涛，李玉星，王武昌，等.输气管道泄漏音波的产生及传播
特性[J].油气储运，31（5）.
378
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