天然气管道阀门内漏声发射检测方法及关键技术研究进展

发布日期：2017-08-04 18:24　　　浏览次数：次

阀门可以定义为接通、截断流体通路或者改变流体流动方向、流量以及压力值的装置，广泛应用于国民经济的主要领域。根据Valve word的统计，全球工业阀门市场需求中，石油天然气行业所占比例最高，达到37．40％；其次是能源电力领域，占市场需求的21．30％；第三位是化工领域占11．50％，前三大领域所占比例总和为市场总需求的70．20％。国家西气东输一线、二线项目中，一线全长4 200 km，管径1 016 mm，设计输气压力10 MPa，全线压气站所需站场35座，线路截断阀室137座[1]；二线项目干线长4 873 km，支干线3 918 km，需全焊接球阀4 000多个，压气站所需阀门近百台，总价值高于35亿元，支线球阀预计20亿元[2]。天然气管道阀门要求具有很好的密封性，不能存在内漏，一旦内漏将严重威胁天然气管道的安全运行。阀门内漏检测比较困难，但是声发射检测技术作为一种新型的声学无损检测技术，被证明是一种有效的检测手段，其具有便携、快速、经济、高效的检测特点，无需拆卸即可对阀门整体进行检测，减少了不必要的阀门拆卸费用，及时辨别内漏阀门。

因此，笔者针对阀门内漏声发射检测技术展开研究，并对声发射检测过程中的声学机理、声学特征参数提取、阀门内漏流量识别等关键问题进行了阐述。

1 阀门内漏声发射检测原理

声发射是指物体在受到形变、裂纹扩展或外界作用时，局部由于迅速释放弹性能量而产生瞬态应力波的一种物理现象m]。当材料局部产生声发射现象时，由声源发射出的声发射信号会包含材料内部缺陷性质、状态变化以及内部结构特征等信息。

声发射源在类别上可分为两类：由于应力作用引起的材料和结构中与形变和裂纹直接有关的弹性波发射源，为第一类声源，也称之为主动声发射源；声发射源为第二类声发射源，或者称之为被动声发射源，主要来源于爆炸、燃烧、摩擦、泄漏等与形变和断裂无直接关系的弹性波声发射源。输气管道阀门内漏所产生的声发射源为第二类，主要是由于阀门受到磨损、腐蚀、划伤等损伤时，阀门的密封面密封不严导致泄漏发生。在泄漏过程中，由于泄漏点处具有压差，泄漏孔后高速流动的气体与静止或者流动相对较慢气体急剧混合产生喷流噪声，同时由于受到阀门内部复杂的固体流道边界影响也会产生强涡流噪声；当截流口上游压力大于下游压力1．893倍时，则会出现阻塞现象，并产生阻塞喷注噪声发射源，以上声发射源携带着泄漏点信息(泄漏强度等)沿阀体向两侧传播，采用声发射传感器拾取该声发射信号，并对其进行采集和分析处理，则可以对泄漏强度进行判断。

2 阀门内漏声学检测关键技术研究

2．1输气管道球阀内漏声学机理及特征研究

阀门内漏过程中形成的喷流噪声发声机理及声源特性研究属于气动声学的研究范畴，所包含的基本物理过程是流体中的湍流流动、波动、涡和声等运动之间的相互作用。1952年，Lighthill根据Navier-Stokes方程建立了关于声波波动量与流场参数的关系模型，即著名的Lighthill方程[5]。由于最初的Lighthill方程的求解是建立在自由空间假设下得到的，只能解决例如喷气噪声的问题，对于有固体边界条件的问题并不适用。1955年Curle用基尔荷夫(Kirchhoff)方法将Lighthill理论推广到考虑静止固体边界的影响[6]。1969年Ffowcs Williams和Hawkings在前人研究的基础之上进一步提出了FW—H方程，该方程考虑到了物体在流体中运动发声问题，提出了运动物体与流体相互作用产生声源是由位移产生的单极子声源，气体喷流作用产生的四极子声源相互叠加而成[7]。国内研究学者在气动声学领域也取得了一定的科研成果，其中马大猷在1978年将喷注噪声功率作为驻点压力的函数公式推广到亚声速喷注范围，并得到喷流喷注噪声的发生机理，1979年又将驻点压力公式推广到高压阻塞喷注范围，1987年又在Lighthill流体动力噪声理论的基础上，以相同的量纲分析法推导出与Lighthill—U8定律完全等效的压力定律，该定律不仅同样适用于低压空气喷注，还可以推广到高压阻塞喷注范围m1|。传统的喷流噪声理论分析研究方法主要应用在特定的假设条件下，以空气喷流噪声和典型圆柱体在空气流中发声作为研究对象，对解决诸如气体在阀门内漏过程中气动发声这一类实际工程问题，还有一定的距离。近年来，对于阀门内漏声场机理和声压场、声速场、能量场、频域场等特征，研究者们进行了一定的相关实验研究，M．Noipitak等人[12]研究了以空气为介质的5．08 cm(2 in)球阀内漏过程的声场特征，结果表明内漏过程中的声场分布范围主要集中在100～400 kHz内，且空气内漏过程中声场强度明显高于液体内漏过程。国内研究员[1州]分析了承压阀门内漏过程中流体流动状态以及声源产生机理，建立了阀门内漏产生的声源信号幅度与内漏率的一般关系。

从国内外近期的研究成果来看，阀门内漏过程中声源主要为阀门喷流产生的四极子声源以及泄漏气体与阀壁相互作用而产生的偶极子声源，且声压及频率分布与阀门压差和内漏孔径等条件有关。目前阀门内漏检测方面的研究主要集中在低压力(入口压力小于1 MPa)条件下检测，对于高压天然气管道阀门内漏发声机理和声场特性，国内外还没有进行深入的研究，而这方面的研究对于揭示阀门内漏喷流噪声机理和声场分布规律具有重要意义。

2．2 输气管道球阀内漏声学特征信号提取方法

研究从国内外研究成果来看，阀门内漏过程中的声场特征信号变化在相当大的程度上能够较为准确地反映阀门内漏程度。与其他方法相比，声学检测方法灵敏度、重复精度和可靠性高，操作便捷，不需要对阀门进行拆卸，可实现在线连续检测和阶段性检测，在评价阀门内漏程度方面具有很好的发展应用前景。但由于输气管道阀门多位于天然气站场，站场高噪声环境导致阀门内漏过程中声信号具有不确定性、突发瞬态性、多样性等特点，使声信号处理成为阀门内漏声学检测技术中的难点和瓶颈。如何采用有效的信号处理方法，在环境噪声的影响下准确地提取内漏声源的特征参数，获取声源信息，提高内漏识别准确度，将成为推动输气管道阀门内漏检测技术发展的关键。

一般而言，解决噪声干扰既可以采用硬件抑制的方法，如在信号检测传感器后端连接滤波器，也可以采用各种信噪分离算法消除噪声影响。信噪分离算法的处理方式灵活性强，所以使用面广并具有特别的重要性，多年来国内外科研工作者对强噪声环境下声场特征提取方面做了大量的研究工作。文献[15]采用自功率谱分析和FFT功率谱分析的方法进行阀门气体内漏声发射信号的降噪处理。文献[16]采用了三层小波包分解方法进行阀门气体内漏声发射信号降噪处理，确定降噪处理后的声发射信号能量主要集中在12，5～75．0 kHz。文献[17]针对阀门内漏声发射信号的非平稳特征，利用EMD方法将阀门内漏声发射信号自适应分解为一簇本征模态函数(IMF)，并对分解后的信号进行Hilbert谱和HHT边际谱分析，可以提取到阀门内漏声发射信号的本质特征。文献[18]采用小波分解方法对球阀内漏声发射信号进行四层小波分解，对分解后的声发射信号求取不同频带特征，计算结果确定采用小波分解后的时域A4，D4，D1频带均方根值，频域A4，D4峰值与阀门内漏程度有良好的相关性，可以有效消除噪声影响。文献[19]采用了一种双声发射检测传感器的模式进行阀门内漏的声发射检测，并采用了互相关和小波变换的方法实现检测信号的去噪。通过计算结果确定该方法能够有效地去除各类噪声的干扰，较大程度保存内漏信号的波形和时频特性。文献[20]采用双压电传感器对阀门泄漏的声信号进行采集，利用DSP技术进行谱分析，并通过将泄漏谱在频域相减实现弱小泄漏的有效检测。文献[21]采用最小二乘法对实验数据进行分析处理，提取泄漏声发射信号的振铃计数、能量、幅值、均方根值和中心频率等，包括这些变量随阀门类型、阀门尺寸、进口压力和漏孑L尺寸的变化规律。Majid Ahadi[22]采用小波变换的方法对塑料管道内部液体内漏声发射信号进行分析处理，利用小波分析的方法提取在背景噪声、管道固有频率、液体飞溅等因素干扰下表征阀门液体内漏声发射信号。文献[23]则针对复杂噪声背景下的管道小内漏信号难以检测、无法准确提取小内漏负压波信号拐点进行内漏点定位的问题，利用小波时频图、时频等高线图以及时频剖面图挖掘管道内漏敏感特征，准确提取负压波拐点。文献[24]对深海采矿环境中超声波传输过程强噪声干扰采用小波分析方法将超声回波信号进行小波分解，研究结果表明：小波分析方法有很好的降低回波信号中噪声的效果。

从相关文献中可以看出：对于阀门内漏过程中的声发射信号降噪处理主要采用小波分析的方法，此方法是目前分析内漏声场信号的有效方法。但是由于强噪声条件下输气管道阀门内漏声源与噪声严重混叠，声场特征复杂，因而小波分析方法在对天然气管道阀门内漏声发射信号处理中的特殊问题还需要进行系统、深入的研究，这也是提高天然气管道阀门内漏流量量化检测的一个关键技术问题。

2．3 输气管道球阀内漏流量预测研究

阀门内漏检测不仅需考虑阀门是否内漏，其中阀门内漏流量的数值更是人们关注的重点，同时内漏流量的大小也为阀门维修操作提供必要的先知条件，所以对阀门流量的预测是当今国内外研究的热点问题之一。预测的关键是通过阀门内漏过程检测到声发射信号特征，并与内漏流量之间建立关系模型，从而达到通过检测内漏声发射信号进而识别出阀门内漏程度。阀门流量预测研究主要集中在通过实验数据建立数据拟合函数进行预测，W．Kaewwaewnoi等人[25]通过理论分析和实验研究发现在以液体为介质的阀门内漏过程中，当内漏率增大时声发射信号均方根会逐渐加强(声发射信号均方根由阀门压差、内漏率、尺寸、类型等参数决定)，并根据Lighthill方程建立了均方根值与阀门内漏流量的函数模型。M．Noipitak等人[12]在Kaewwaewnoi研究的基础之上进行了以氮气为介质的截止阀内漏率与声场特征关系实验，建立起了内漏流量与声发射信号均方根值之间的对数函数关系方程，国内研究人员也有对内漏流量的预测报道，文献E26]采用最小二乘法获得阀门内漏流量与声发射信号RMS值的回归方程。文献[27]同样给出了阀门气体体积泄漏率与声发射信号RMS值的函数关系模型。从国内外目前的研究成果来看，相关文献中多采用单一声发射信号均方根值作为特征参数进行内漏流量的预测，然而阀门内漏是一个多变量、非线性、时变性过程，并且涉及大量的不确定因素，因而该过程为一复杂过程，上述所提到的预测方法多为在室内实验环境下测得结果，所以不具有普遍性，且对泄漏过程的预测采用建模的方法很难获得精确的数学模型。近年来随着建模技术及计算机技术的发展，支持向量机方法在模式识别领域也逐渐受到人们的关注。目前支持向量机回归预测分析主要集中在金融、股指等领域，在管道泄漏尤其是管道阀门内漏流量回归预测方面研究较少，主要涉及为管道及阀门是否发生泄漏以及泄漏程度大小的定性分析，如文献[28]将支持向量机方法应用到天然气管道的小泄漏信号的识别问题中，通过识别小泄漏信号进而识别管道是否发生泄漏。文献[29]N采用独立分量分析与支持向量机相结合的方法进行管道泄漏过程中的压力信号识别，该方法有很好的识别准确率和泛化能力。文献[30]采用基于主元分析和支持向量机多分类器的阀门故障诊断方法。笔者在前期研究过程中采用了小波包熵和支撑向量机相融合的方法进行输气管道阀门不同内漏程度的定性识别研究，结果证明了采用支持向量机方法在管道阀门内漏识别中的可行性和有效性。

3 结论

该文对天然气管道阀门内漏声发射检测方法和关键技术进行研究，给出如下相关建议：应用声发射检测方法进行输气管道阀门内漏早期诊断是目前具有发展潜力的技术手段，但是针对输气站场复杂环境噪声对检测结果的影响，可以通过以下关键技术进行解决：首先通过理论分析探讨输气管道阀门内漏声发射产生机理和声发射特征；其次针对天然气管道阀门所处环境，采用小波分析等方法进行降噪处理，对降噪处理后的内漏声发射源信号进行特征参数提取；最后应用该特征参数进行基于支持向量机理论等人工智能回归预测研究，建立起输气管道阀门内漏流量与声发射检测信号之间的量化智能回归预测模型，实现天然气管道阀门内漏声发射量化检测的实际应用。

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张海峰1，陈鑫1，马斌良2，李振林1，张海东3，刘治超

(1．中国石油大学(北京)机械与储运工程学院，北京102249；2．中国石油天然气股份有限公司独山子石化分公司，新疆克拉玛依833600；3．中海油田服务股份有限公司物探事业部，北京100010)

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