肖姝穎，王 帥

(天津城市建設(shè)學(xué)院 能源與機(jī)械工程系，天津 300384)

天然氣管網(wǎng)是城市最重要的生命線工程之一.由于管道老化、腐蝕、焊縫缺陷及其他自然或人為損壞等不可避免的原因，管道泄漏事故頻頻發(fā)生，污染了生存環(huán)境，造成嚴(yán)重的資源浪費(fèi)并威脅到人們的生命財(cái)產(chǎn)安全.

燃?xì)夤芫W(wǎng)泄漏故障診斷，首先要確定出現(xiàn)故障管道的位置，以便實(shí)施維修和搶救，及時(shí)消除故障，恢復(fù)管網(wǎng)的完整性；進(jìn)而則要求確定管網(wǎng)故障的性質(zhì)和程度[1].近些年來，我國燃?xì)庀到y(tǒng)的長輸管線和城市管網(wǎng)相繼布設(shè)了SCADA(supervisory control and data acquisition，簡稱SCADA)系統(tǒng)，即數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制系統(tǒng).它可對天然氣管網(wǎng)一些節(jié)點(diǎn)的壓力和流量進(jìn)行自動監(jiān)測，并采用無線傳送方式實(shí)時(shí)將監(jiān)測點(diǎn)的壓力和流量信號傳回控制中心，以此來監(jiān)控整個(gè)天然氣輸配系統(tǒng)的運(yùn)行工作狀況[2].但由于 SCADA系統(tǒng)的測點(diǎn)價(jià)格昂貴，監(jiān)測點(diǎn)數(shù)目在管網(wǎng)中的數(shù)目布設(shè)往往是有限的(目前約為每5 km布設(shè)1個(gè))，而且缺乏有效的故障診斷方法，在遇到突發(fā)管道泄漏事故以及小泄漏量的故障時(shí)，仍難以及時(shí)找出故障的具體位置.基于現(xiàn)有的SCADA系統(tǒng)和計(jì)算機(jī)技術(shù)，建立燃?xì)夤芫W(wǎng)模型，通過分析采集到的燃?xì)獗O(jiān)測點(diǎn)的測量參數(shù)，從而判定管網(wǎng)故障情況的模式識別法會有廣闊的應(yīng)用空間.因此利用有限的SCADA數(shù)據(jù)監(jiān)測點(diǎn)來識別天然氣輸配系統(tǒng)的泄漏故障有著重要的工程實(shí)際意義.

1 模式識別的概念

燃?xì)夤芫W(wǎng)的故障診斷主要是運(yùn)用模式識別方法.所謂模式識別(pattern recognition)，是根據(jù)研究對象的特征或?qū)傩?，利用以?jì)算機(jī)為中心的機(jī)器系統(tǒng)，運(yùn)用一定的分析算法認(rèn)定它的類別，系統(tǒng)應(yīng)使分類識別的結(jié)果盡可能地符合真實(shí)情況[3]. 燃?xì)夤芫W(wǎng)發(fā)生故障的管段會在其測量參數(shù)上反映出來，這些測量參數(shù)可以是壓力、流量、聲波傳播性質(zhì)，燃?xì)鉂舛鹊?一個(gè)測點(diǎn)的測量參數(shù)即可構(gòu)成表征該測點(diǎn)所在管段的管道運(yùn)行狀態(tài)的特征矢量，燃?xì)夤芫W(wǎng)不同部位發(fā)生故障，整個(gè)管網(wǎng)的特征矢量會有所不同，可以通過試驗(yàn)(廣義的試驗(yàn)，例如數(shù)值模擬)得出關(guān)于管網(wǎng)發(fā)生故障時(shí)特征矢量的數(shù)值特性數(shù)據(jù)庫(模式分類).在日常運(yùn)行中將由實(shí)時(shí)監(jiān)測到的特征矢量值與已訓(xùn)練好的模式庫進(jìn)行對比，從而對故障管段做出診斷.

2 模式識別系統(tǒng)的算法原理

特征提取與選擇、訓(xùn)練學(xué)習(xí)、分類識別是任何模式識別方法或系統(tǒng)的三大核心.一個(gè)功能較完善的識別系統(tǒng)在進(jìn)行識別前，首先要進(jìn)行學(xué)習(xí)(即利用大量的數(shù)據(jù)計(jì)算，使識別的數(shù)據(jù)庫詳實(shí)，范圍涵蓋面廣，類似人類的知識儲備故稱學(xué)習(xí))，燃?xì)夤收显\斷模式識別系統(tǒng)及識別過程的原理如圖1所示.

2.1 預(yù)處理

2.1.1 去噪

經(jīng)SCADA系統(tǒng)采集的管網(wǎng)運(yùn)行參數(shù)，并不能完全符合對采集數(shù)據(jù)的要求，外界的一些擾動有可能會導(dǎo)致測量參數(shù)的失真.因此需要對所采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行甄別篩選，排除偶發(fā)性人為或儀表失真干擾，確保進(jìn)入到下一環(huán)節(jié)的參數(shù)能夠代表管網(wǎng)的實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài).

對燃?xì)夤芫W(wǎng)流量的去噪，主要是將管道自身流量突變(如管道的閥門調(diào)節(jié)等)時(shí)的數(shù)據(jù)排除.

圖1 燃?xì)夤收显\斷模式識別系統(tǒng)及識別過程的原理

2.1.2 特征提取

測量參數(shù)經(jīng)過去噪后，就可以進(jìn)行特征參數(shù)的提取.提取特征參數(shù)的任務(wù)就是從管網(wǎng)的運(yùn)行相關(guān)參數(shù)中提取出能夠表示管網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)的特征值.

特征參數(shù)的選取必須能夠有效地區(qū)分不同的運(yùn)行狀態(tài)，且在同一運(yùn)行狀態(tài)的變化保持相對穩(wěn)定，同時(shí)要求特征參數(shù)計(jì)算簡便，選擇高效快速的計(jì)算機(jī)算法可以保證識別的實(shí)時(shí)性.例如因天然氣管網(wǎng)中用氣的不均勻性，需要人工對管網(wǎng)訓(xùn)練時(shí)分區(qū)域和時(shí)間段來設(shè)置特征參數(shù)，考慮用戶用氣量的變化來產(chǎn)生管網(wǎng)各種代表性狀態(tài)的數(shù)據(jù)，建立相應(yīng)的模式庫(特征空間).將一天分為幾個(gè)時(shí)段，將周末和工作日、冬季和夏季分開來處理，會有助于特征空間的訓(xùn)練學(xué)習(xí)以至故障的診斷，從而保證數(shù)據(jù)庫的詳實(shí)，避免系統(tǒng)的誤報(bào).

燃?xì)夤芫W(wǎng)的特征矢量可由燃?xì)夤芫W(wǎng)的測量參數(shù)組成.特征矢量由一組相互并不關(guān)聯(lián)的特征量構(gòu)成，是多維度的.例如，選定燃?xì)夤芏蔚哪骋稽c(diǎn)測量以下瞬時(shí)參數(shù)：氣體的流量Q，溫度T，壓力P，聲波傳播性質(zhì)W，測量點(diǎn)附近的天然氣濃度D.這5個(gè)參數(shù)則可以構(gòu)成一個(gè)五維的特征矢量S

系統(tǒng)提取不同運(yùn)行狀態(tài)時(shí)的個(gè)性特征參數(shù)并進(jìn)行存儲，形成燃?xì)夤芫W(wǎng)的特征參數(shù)數(shù)據(jù)庫，即特征空間.

2.2 系統(tǒng)的訓(xùn)練

當(dāng)測量參數(shù)轉(zhuǎn)換為特征矢量后，開始模式識別系統(tǒng)的訓(xùn)練學(xué)習(xí)過程.由于管網(wǎng)運(yùn)行時(shí)存在瞬時(shí)性和動態(tài)性，同一測點(diǎn)的不同狀態(tài)不同時(shí)刻其特征矢量是不斷變化的.應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)原理，用這些離散的特征矢量建立代表管網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)的特征空間，然后以管段運(yùn)行狀態(tài)作為劃分標(biāo)準(zhǔn)，將特征空間劃分為幾類子空間.例如可以把管道的狀態(tài)分為三類：正常運(yùn)行、管道泄漏和檢修調(diào)控(上游的流量調(diào)節(jié)).則在這三種運(yùn)行狀態(tài)下形成的特征矢量會形成三個(gè)子空間.人為地調(diào)整管道運(yùn)行狀態(tài)，不斷地用特征矢量修正特征空間.經(jīng)過多次的學(xué)習(xí)訓(xùn)練后，特征空間已足夠大(可以包括已訓(xùn)練的所有運(yùn)行狀態(tài)).重復(fù)“特征空間—模式識別—參數(shù)修正”的循環(huán)過程.由于特征空間是由離散型的特征矢量構(gòu)成，可以定義當(dāng)模式識別的準(zhǔn)確度達(dá)到0.001%時(shí)學(xué)習(xí)訓(xùn)練停止.利用學(xué)習(xí)完成后的特征空間即可得到可以識別管道狀態(tài)的判別模式.

2.3 模式識別

系統(tǒng)經(jīng)過訓(xùn)練后已具有識別功能，當(dāng)采集到的瞬時(shí)測量參數(shù)轉(zhuǎn)化為特征矢量后，系統(tǒng)自動地將其與模式庫進(jìn)行匹配對比(即模式識別)，判斷其是否發(fā)生事故.目前針對各種特征參數(shù)提出的模式匹配方法的研究越來越深入.針對燃?xì)夤芫W(wǎng)的特殊性，判別域代數(shù)界面方程法中的位勢函數(shù)法和統(tǒng)計(jì)判決法中的正態(tài)模式參數(shù)判別法以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法這三種方法較適合燃?xì)夤芫W(wǎng)故障診斷的模式識別[4-5].

模式識別技術(shù)在非線性映射方面的優(yōu)勢，可以克服其他數(shù)學(xué)模型如多元回歸分析等在處理非線性問題上的不足，從而提高故障診斷的準(zhǔn)確性.由于采集到分布比較好、范圍足夠大的實(shí)際數(shù)據(jù)是非常困難的，因此模擬部分?jǐn)?shù)據(jù)來補(bǔ)充實(shí)際數(shù)據(jù)的不足，無論對研究和實(shí)際應(yīng)用都是非常必要的.

3 管網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)的故障診斷

3.1 管網(wǎng)泄漏故障診斷原理

天然氣輸配管網(wǎng)是由大量的管段組成，以上介紹的模式識別方法僅可診斷單一測點(diǎn)是否處于事故狀態(tài)，要診斷整個(gè)管網(wǎng)何處管段發(fā)生泄漏事故還需要配合其他的檢測方法.整個(gè)管網(wǎng)中存在 m根管道，每段管道的瞬時(shí)運(yùn)行狀態(tài)可以用一個(gè)維數(shù)為 n的特征矢量來表示.則整個(gè)管網(wǎng)的瞬時(shí)運(yùn)行狀態(tài)可以形成一個(gè)m×n的特征矩陣B.而對于管網(wǎng)的長時(shí)間運(yùn)行，特征矢量中的每一個(gè)分量元素的特征空間可以作為特征空間矩陣P′的一個(gè)元素.

管網(wǎng)特征空間矩陣

其中，Aij代表一個(gè)特征矢量的單一分量的特征空間.

根據(jù)圖1的原理，可以利用模式識別系統(tǒng)對特征空間矩陣 P′進(jìn)行識別，判別管網(wǎng)是否運(yùn)行正常.當(dāng)某一段管道發(fā)生事故時(shí)，矩陣B會反應(yīng)出發(fā)生管道的編號，進(jìn)而縮小尋找事故發(fā)生地點(diǎn)的范圍.

3.2 管網(wǎng)泄漏地點(diǎn)的定位

目前根據(jù)給定管段首末端的參數(shù)來定位泄漏點(diǎn)的技術(shù)有較大的發(fā)展.在確定了發(fā)生事故的管道后，由于事故管段前后的兩個(gè)SCADA測點(diǎn)的相關(guān)數(shù)據(jù)已經(jīng)知道.因此，可以應(yīng)用計(jì)算機(jī)遠(yuǎn)端方法來定位泄漏點(diǎn)位置[6-7].這樣就保證了燃?xì)庑孤z測定位的及時(shí)性，也可以減少人力資源的支出.

定位原理是利用管道SCADA系統(tǒng)同一時(shí)刻對管線兩端實(shí)時(shí)采集到的數(shù)據(jù)，分別進(jìn)行兩組管道數(shù)據(jù)的仿真：由起點(diǎn)到終點(diǎn)管線的模型仿真和由終點(diǎn)到起點(diǎn)管線的模型仿真.如果管道運(yùn)行正常，那么以上兩組仿真的數(shù)據(jù)不會與實(shí)際測量的數(shù)據(jù)有較大偏差(目前允許誤差為5%[4]).但是當(dāng)管道發(fā)生泄漏后，方程的運(yùn)算結(jié)果會與實(shí)測值中一個(gè)或幾個(gè)不能吻合，由此可以判定管道發(fā)生了泄漏.天然氣在管道泄漏點(diǎn)處有相同的邊界條件，由流體的連續(xù)性可知，此處的壓力和溫度是相同的.因此根據(jù)管道起點(diǎn)邊界條件繪制的壓力曲線1和根據(jù)終點(diǎn)邊界條件繪制的壓力曲線2相交于L點(diǎn)(見圖2)，此時(shí)就可以斷定L點(diǎn)所對應(yīng)的x0就是管道泄漏點(diǎn)的位置.泄漏量可由仿真起點(diǎn)到終點(diǎn)和終點(diǎn)到起點(diǎn)在此處的流量之差得到.

圖2 輸氣管道的壓力梯度曲線模擬圖

3.3 測量節(jié)點(diǎn)數(shù)量的確定

城市管網(wǎng)系統(tǒng)具有壓力級制偏低(中壓)，分支點(diǎn)多，管網(wǎng)復(fù)雜(多成環(huán)狀)等特點(diǎn).從理論上講，一個(gè)管網(wǎng)，不論其大小，2個(gè)監(jiān)測點(diǎn)無法唯一確定具體位置，因此故障位置診斷需要至少3個(gè)壓力監(jiān)測點(diǎn).

城市的SCADA節(jié)點(diǎn)數(shù)量有限，如何利用適當(dāng)?shù)谋O(jiān)測點(diǎn)數(shù)來確定管網(wǎng)的故障是模型的優(yōu)化問題.若按一般的思路，由整個(gè)管網(wǎng)的測點(diǎn)作分量建立特征向量，進(jìn)行模式識別，則故障管段產(chǎn)生的特征權(quán)重太小，在特征向量空間中難于分辨.因此可將管網(wǎng)空間劃分為已知的子空間，在各子空間中對測點(diǎn)進(jìn)行識別.測點(diǎn)數(shù)量的推導(dǎo)過程如下

(1)設(shè)有 m個(gè)測點(diǎn)，取 3個(gè)檢測點(diǎn)的組合數(shù)為

管網(wǎng)有B根管段，每一管段需對應(yīng)一種測點(diǎn)組合，所以

例：B＝200，確定 m

式(3)近似于

(2)當(dāng)采用2個(gè)檢測點(diǎn)采集數(shù)據(jù)時(shí)，則m≥22.

(3)實(shí)際將整個(gè)管網(wǎng)分成若干小區(qū)，在小區(qū)內(nèi)用3點(diǎn)組合對應(yīng)各管段.設(shè)分為 S個(gè)小區(qū)，平均每個(gè)小區(qū)有B/S根管段，每個(gè)小區(qū)的測點(diǎn)數(shù)為

例：設(shè) B/S＝20，即 S＝200/20＝10，則 mi≥7，全管網(wǎng)測點(diǎn)數(shù)為

以上推導(dǎo)可以看出：①若采用測點(diǎn)數(shù)多的組合，那么系統(tǒng)分辨率會降低；而點(diǎn)數(shù)少的組合，則需要更多測點(diǎn)；②若管網(wǎng)分區(qū)較多，每個(gè)小區(qū)分配的管段數(shù)會減少，則全部管網(wǎng)的測點(diǎn)將增加.因此，采用3點(diǎn)組合，每小區(qū)20根管段，即B/S＝20較適合.

4 結(jié) 論

(1) 模式識別的算法.模式識別的算法有很多種，算法復(fù)雜度的度量應(yīng)獨(dú)立于程序語言種類，這樣能可靠地進(jìn)行復(fù)雜度比較，可提供數(shù)據(jù)內(nèi)在固有的信息量.一個(gè)算法優(yōu)良的識別分類器應(yīng)該是模型的算法復(fù)雜度與該模型相適應(yīng)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的描述長度之和最小.

(2) 檢測測點(diǎn)在管網(wǎng)中的布設(shè).模式識別法可以根據(jù)管網(wǎng)中設(shè)置的 3個(gè)監(jiān)測點(diǎn)的壓力變化來診斷故障.SCADA節(jié)點(diǎn)在管網(wǎng)中的布置方式會影響診斷的效果，因此盡量使節(jié)點(diǎn)在管網(wǎng)中均勻布置.(3) 現(xiàn)場泄漏檢測.為保證定位的精確和搶修的及時(shí)，事故管道現(xiàn)場定位時(shí)還應(yīng)該與其他的方法相結(jié)合，如天然氣泄漏現(xiàn)場的手持式激光探測儀，激光雷達(dá)等[8].

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