天然气管道泄漏扩散云团光谱检测研究进展

吴国忠 李茜 王玉石 李栋 齐晗兵 王秋实

摘 要： 天然氣管道泄漏易造成环境污染、爆炸等事故，目前检测天然气管道泄漏方法众多，而光谱检测技术具有非接触、快速、可高空测量等优点受到行业人士的关注。首先分析了天然气管道光谱检测技术特点，然后综述了天然气管道光谱检测技术涉及到的天然气管道泄漏扩散特性和天然气光谱性质，论述了现有研究的不足以及发展趋势。

关 键 词：天然气管道；泄漏；扩散特性；光谱检测

中图分类号：TE 832 文献标识码： A 文章编号： 1671-0460（2015）07-1721-04

Research Progress of Spectra Detection Technology of

Diffusion Cloud in Natural Gas Pipeline Leakage

WU Guo-zhong1，LI Qian1，WANG Yu-shi2，LI Dong1，QI Han-bing1，WANG Qiu-shi1

（1. School of Civil Engineer and Architecture， Northeast Petroleum University， Heilongjiang Daqing 163000，China；

2. Experiment and Detection Research Institute， PetroChina Xinjiang Oilfield Company， Xinjiang Karamay 834000，China）

Abstract： Natural gas pipeline leakage is easy to cause environmental pollution， explosion and other accidents， and now many methods can detect pipeline leakage， and spectrum detection technology has the advantages of non-contact， rapid and high altitude measurement. In this paper， characteristics of the spectrum detection technology was analyzed， and then gas diffusion characteristics of pipeline leak and gas optical properties were summarized， and the deficiency of existing research and development trend were discussed.

Key words： natural gas pipeline； leakage； diffusion characteristics； spectra detection

随着社会经济的快速发展，天然气作为一种清洁、高效、便宜的能源正越来越受到人们青睐。这不仅为人们的生活提供了便利，与此同时也带来了相应的风险。天然气的输送主要通过管道输送，国内天然气管道总长里程约5.5万km[1]，敷设形式主要有两种架空管道和埋地管道。由于管道自身以及外界因素的影响，管壁很容易老化变薄，最终可能造成管道泄漏事故的发生。管道泄漏影响正常输送，容易发生着火、爆炸，造成重大的人员伤亡，严重威胁周边人们的身体健康以及经济财产安全。

天然气管道泄漏的检测方法有很多，如生物检测[2]、声波检测法[3]、负压波法[4]以及光谱检测法[5]等。每种检测方法都有各自的利弊，其中光谱检测法属于非接触测量方法，具有可高空测量、响应迅速等特点，因此光谱检测技术在天然气管道泄漏检测领域具有很好的应用前景。天然气管道泄漏扩散云团光谱特性是天然气管道泄漏光谱检测技术开发的关键基础。天然气管道泄漏扩散云团光谱特性涉及天然气管道泄漏扩散特性和天然气光谱性质，其中近年来有关天然气管道泄漏扩散研究很多，然而对天然气光谱性质研究较少。

本文首先分析了天然气管道光谱检测技术特点，然后综述了天然气管道光谱检测技术涉及到的天然气管道泄漏扩散特性和天然气光谱性质，论述了现有研究的不足以及发展趋势。

1 天然气管道泄漏光谱检测技术

天然气管道泄漏光谱检测技术主要包括激光检测技术、光纤检测技术、红外检测技术。

1.1 激光检测技术

激光检测技术是目前应用较多的一项光谱检测技术，其原理如图1所示。该技术利用气体对光谱选择吸收的特性，当激光扫过泄漏点时，一部分激光能量被气体云团吸收，另一部分气体通过反射被探测器吸收，根据回波功率和初始功率利用朗博比尔定律反演气体浓度，基本公式如[6]

（1）

式中：P — 激光的回波功率；

k — 光学接收效率；

P0 — 初始功率；

S — 吸收光程；

ν — 激光频率；

CR — 甲烷气体的路径积分浓度。

图1 激光检测试验系统原理图[7]

Fig.1 The principle diagram of the laser test system[7]

目前对天然气管道泄漏的检测，主要采用机载激光雷达技术。例如，张帅等[8]采用波长为1.65 μm可调谐半导体激光器对天然气管道泄漏进行了测试，并通过进行了天然气泄漏模拟实验，针对遥测回波吸收光谱特性，提出了改进软阈值小波去噪法，提高了移动遥测灵敏度，可达80×10-6。

1.2 光纤检测技术

光纤检测技术是一种新兴的检测技术，主要基于干涉的光纤传感检测技术，其原理是泄漏气体使光纤内两束光的相位发生变化，从而检测管道泄漏。光纤检测可以快速检测管道泄漏并定位泄漏位置，但需要接触测量。周琰等人[9]基于Mach-Zehnder干涉原理，利用半导体激光器（LD）光源以及光纤作为传感器，在管径159 mm和长100 m的压缩空气管道进行检测试验，通过分析管道沿途的振动信号，实现管道泄漏检测，其定位相对误差为0.41%。

1.3 红外成像检测技术

红外成像检测技术[10-11]主要是通过红外成像系统探测到泄漏气体云团与背景的辐射差，或气体泄漏前后温度场的差异，实现管道气体泄漏检测，属于非接触式检测方法。李家琨[12]等采用非制冷焦平面探测器设计了一套宽波段气体泄漏红外成像检测系统，利用子波段切换方式，实现在3～12 μm红外波段大多种气体高灵敏度检测。

2 天然气管道泄漏扩散特性

2.1 架空天然气管道

影响架空天然气管道泄漏扩散特性的因素有大气温度、环境风速、日光、管道泄漏条件等。目前研究架空天然气管道泄漏扩散特性的方法主要分为实验研究和数值仿真研究。

气体泄漏扩散实验，是研究气体扩散特性的基本方法，可以在不需要任何假设的情况下，获得实际情况下的气体扩散特性，得到的数据更加可靠。国外关于气体或液化气体泄漏扩散特性的实验研究，从20世纪80年代到现在一直很活跃，试验介质包括液化天然气、液化石油气、二氧化硫、液氨及氟化氢等，多利用相似原理进行分析和野外风洞实验[13]，已经提出了一系列扩散模型，而且分析了风速等外界环境的影响。例如肖淑衡[14]等人利用1.2 m×0.6 m×0.6 m的有机玻璃罩模拟扩散区域，风机送风控制风向和风速，采用高度为20 cm的储罐进行泄漏实验，在10个不同位置设置探针取样，对大气边界层天然气泄漏扩散过程及影响因素进行了研究，结果表明，泄漏方向和风速对扩散浓度影响较大，静风时空间点的气体浓度随泄漏时间逐渐增大，风速越大，空间点的气体浓度值下降越大。

数值仿真在天然气泄漏扩散中应用比较广泛，现在常用的气体扩散模型主要采用標准κ-ε湍流模型，组分模型采用不发生化学反应的物质运输模型，选用耦合隐式求解，一阶迎风控制离散格式。李振林等人[15]利用FLUENT采用耦合隐式解法，标准κ-ε模型及不发生化学反应的物质运输模型，对高含硫天然气管道破裂泄漏扩散规律进行了数值模拟，结果显示，天然气总能到达计算区域上边界，低空受风速影响较小，高度越高，风速影响越大。

从多数学者的研究可以看出，影响天然气扩散特性的因素主要有温度、风速以及泄漏条件等。天然气的温度对其扩散影响很大，而天然气具有光谱选择性气体，由此可见，分析天然气光谱特性对其扩散的影响也是今后的研究内容之一。

2.2 埋地天然气管道

在埋地管道泄漏扩散的实验方面，多数学者做了有关气体渗流的实验，从而研究气体在土壤中的扩散过程。熊兆红等人[16]以泄漏孔径为20 mm的埋地管道为研究对象，利用0.5 m×0.5 m×0.5 m的土箱进行实验，土箱侧面钻有测压孔，在测压孔处连有压力传感器，通过测得的压力值研究天然气在土壤中的扩散规律，得到了非达西渗流系数的经验公式。谢昱姝等[17]在实验坑（4 m×4 m×2 m）中布置泄漏口为2 mm的管道，泄漏口在坑正中央，泄漏口周围埋有浓度传感器，并通过GasClam系统每隔3 min自动检测土壤温度、压力及大气压力，实验结果表明，扩散时间与距泄漏口距离呈近似幂指数关系，泄漏量和泄漏压力直接影响泄漏过程。

埋地管道泄漏扩散数值模拟方面，张鹏和程淑娟[27]建立燃气在土壤中泄漏的计算模型和扩散模型，通过量纲分析方法进行求解，结果发现，压力一定条件下，泄漏孔径越大，泄漏量越大，扩散速率越大，同时发现土壤属性是影响扩散的关键因素。Qin等人[18]基于单相渗流和高速非达西渗流理论，研究了埋管道小泄漏的扩散规则，建立了渗流的数学模型用FVM求解控制方程，最后通过实验验证。

从上述文献可以看出，现在常用的埋地管道泄漏气体扩散研究方法主要是通过非达西定律理论建立扩散模型，利用CFD模拟采用标准κ-ε湍流模型和多组分模型并用FVM求解，影响因素中土壤的属性天然气扩散距离和扩散浓度影响较大。

3 天然气光谱特性

天然气光谱特性是指天然气的吸光度、透射率以及光学常数等光学物性随波长的变化情况。光谱学测量技术是测量天然气光谱特性的主要方式，包括傅立叶红外光谱技术、可调谐半导体激光吸收光谱技术、差分光学吸收光谱技术和声光声谱法。

3.1 傅里叶红外光谱技术

傅里叶红外光谱技术是基于迈克尔逊干涉原理，利用傅里叶变换光谱仪测得物质的原始光谱图，然后计算机对原始光谱图进行快速傅里叶变换计算，从而得到波数或波长的函数光谱图。此方法具有灵敏度高、控制系统简单、测量范围广等优点。

陈淑星[19]采用傅里叶变换红外光谱技术研究了甲烷的光谱特性，通过实验得到甲烷主次吸收峰（主吸收峰 3 017 cm-1，次吸收峰1 305 cm-1）附近波数光谱，通过光谱数据建立偏最小二乘法（PLS）预测模型，分析了温度和压强对甲烷红外光谱的影响。其结果表明，压强范围为20～205 kPa，温度范围为28.5～140 ℃时，甲烷红外光谱的谱带吸收强度和宽度均随温度和压强的升高而增大，吸收峰面积与温度和压强变量之间均近似成线性关系，预测模型相对误差不超过2.79%。

3.2 可调谐半导体激光吸收光谱技术

可调谐半导体激光吸收光谱技术（TDLAS）是利用气体红外吸收的性质，把近红外可调谐半导体激光器和基于波长或频率调制的探测技术相结合，得到被测气体在特征吸收光谱范围内的吸收谱线，通过分析求出待测气体的浓度。半导体激光器因其快速调谐和单色性高的特性，在对目标气体测量过程中能够有效地避免干扰气体的影响。可调谐半导体激光吸收光谱技术的原理也是朗博比尔定律，波长调制过程是通过把一个正弦分量叠加到激光器注入电流来实现。

夏慧等[20]基于TDLAS技术采用分布反馈式砷化镓半导体激光器扫描甲烷在1 653.72 nm波长附近吸收峰，通过对不同温度和不同浓度两种条件的测量表明，370 K和500 K时最小探测限分别为100×10-6和245×10-6。

3.3 差分吸收光谱技术

差分吸收光谱技术（DOAS）是利用同一气体或不同气体对不同波段吸收不同的特性，通过分析某一波段的的吸收光谱，从而得到待测气体的浓度。此方法具有工作效率高、测量范围广、浓度测量下限低等优点，由于测量极限取决于差分吸收截面，可测得浓度低于1×103 mg/m3的气体[21]。周斌等人[22]在利用差分吸收光谱技术对大气污染物的研究中，并通过最小二乘法拟合光谱曲线，发现噪声和其他气体影响差分吸收光谱系统精度信噪比越小测量误差越大，干扰气体吸收截面与待测气体越相似误差越大，因此选择合适的波段很重要。

3.4 光声光谱法

光声光谱法是利用红外吸收的原理，一般采用半导体激光器作为光源，照射到光声池，光声池内气体吸收特定波长的光被激发，又通过受辐射跃迁回基态而引起温度和压强的变化，产生光声信号，实现光、温、聲的能量转化，原理如图2。

图2 光声光谱原理图[23]

Fig.2 The principle diagram of the photoacoustic spectroscopy[23]

光声光谱法具有选择性好灵敏度高、响应快等优点，对一氧化碳、瓦斯、乙炔等气体的检测都有较好的效果。例如，陈伟根[23]等人利用分布反馈式半导体激光器搭建了实验平台，研究26 ℃、0.1 MPa条件下，CO分子在近红外1.567 μm光声信号与红外特性，及其与气体浓度和激光功率的影响。实验发现，当气体吸收不饱和时，光声信号与气体浓度和激光功率呈线性关系。

4 结 论

现有的关于天然气管道泄漏扩散云团光谱性质的研究，主要是对天然气管道泄漏扩散特性和天然气光谱性质分别讨论，但没有扩散云团的光谱特性的研究。天然气管道泄漏扩散特性多采用商业软件进行模拟，但大多数研究只考虑风速、压力等的影响，并没有考虑天然气温度、粘度等物性和天然气的光谱特性对其扩散过程的影响。对于天然气光谱特性的研究，天然气光谱特性的数据仍不是很完善，特别是天然气光谱特性与温度之间的关联关系，研究不深入或研究范围较窄，因此还有待更进一步研究。天然气管道泄漏扩散云团的光谱特性的研究，将更好地为激光检测技术提供理论和实验依据。

参考文献：

[1]王保群， 林燕红， 焦中良. 我国天然气管道现状与发展方向[J]. 国际石油经济， 2013 （8）： 76-79.

[2]Batzias F A， Siontorou C G， Spanidis P M P. Designing a reliable leak bio-detection system for natural gas pipelines[J]. Journal of hazardous materials， 2011， 186（1）： 35-58.

[3]Lee L H， Rajkumar R， Lo L H， et al. Oil and gas pipeline failure prediction system using long range ultrasonic transducers and Euclidean-Support Vector Machines classification approach[J]. Expert Systems with Applications， 2013， 40（6）： 1925-1934.

[4]刘恩斌， 李长俊， 彭善碧. 应用负压波法检测输油管道的泄漏事故[J]. 哈尔滨工业大学学报， 2009， 41（11）： 285-287.

[5]Bushmeleva K I， Plyusnin I I， Bushmelev P E， et al. Modeling the optimal parameters for a remote sensing device[J]. Measurement Techniques， 2011， 54（3）： 294-299.

[6]李正文， 亓洪兴， 肖功海， 等. 实用化机载天然气管道泄漏监测红外激光雷达[J]. 红外与毫米波学报， 2011， 30（2）： 184-188.

[7]李克， 李振林， 宫敬， 等. 天然气管道小泄漏高空激光检测试验[J]. 中国石油大学学报： 自然科学版， 2010， 34（1）： 129-133.

[8]张帅， 刘文清， 张玉钧， 等. 基于激光吸收光谱技术天然气管道泄漏定量遥测方法的研究[J]. 物理学报， 2012， 61（5）： 50701-050701.

[9]周琰， 靳世久， 张昀超， 等. 分布式光纤管道泄漏检测和定位技术[J]. 石油学报， 2006， 27（2）.

[10]Inagaki T， Okamoto Y. Diagnosis of the leakage point on a structure surface using infrared thermography in near ambient conditions[J]. NDT & E International， 1997， 30（3）： 135-142.

[11]Sadovnychiy S， Ramirez T. Theoretical base for pipeline leakage detection by means of IR camera[C]//Aerospace /Defense Sensing， Simulation， and Controls. International Society for Optics and Photonics， 2001： 177-183.

[12]李家琨， 顿雄， 金明磊， 等. 宽波段气体泄漏红外成像检测系统设计[J]. 红外与激光工程， 2014， 43（6）： 1966-1971.

[13]Hodgkinson J， Shan Q， Pride R D. Detection of a simulated gas leak in a wind tunnel[J]. Measurement Science and Technology， 2006， 17（6）： 1586.

[14]肖淑衡， 梁栋. 液化天然气站气体泄漏扩散的模拟实验[J]. 中山大学学报论丛， 2007， 27（2）： 92-95.

[15]李振林， 姚孝庭， 张永学， 等. 基于FLUENT的高含硫天然氣管道泄漏扩散模拟[J]. 油气储运， 2008， 27（5）： 38-41.

[16]熊兆洪， 李振林， 宫敬， 等. 埋地管道小泄漏模型及数值求解[J]. 石油学报， 2012， 33（3）： 493-498.

[17]谢昱姝， 吴宗之， 吕良海， 等. 城市管道天然气在土壤中泄漏扩散实验研究[J]. 中国安全生产科学技术， 2012， 8（4）： 13-17.

[18]Luo Q， Li Z， Li K， et al. Numerical Model for Small Leakage of Buried Natural Gas Pipeline[C]//ICPTT 2013@ sTrenchless Technology.ASCE，2013： 366-379.

[19]陈淑星. 温度压强对甲烷红外光谱的影响[J]. 光谱实验室， 2012， 29（006）： 3273-3278.

[20]夏慧， 刘文清， 张玉钧， 等. 可调谐半导体激光吸收光谱法对高温甲烷的测量研究[J]. 光学技术， 2008， 34（2）： 298-301.

[21]周斌， 刘文清. 差分光吸收光谱法测定大气污染气体的研究[J]. 环境科学研究， 2001， 14（5）： 23-26.

[22]周斌， 刘文清. 差分吸收光谱法测量大气污染的测量误差分析[J]. 光学学报， 2002， 22（8）： 957-961.

[23]陈伟根， 彭晓娟，等. 基于分布反馈半导体激光器的CO气体光声光谱检测特性[J].中国电机工程学报， 2012， 32（13）： 124-130.

Freeport-McMoRan公司可能削减北美小型铜钼矿产量

自由港麦克莫兰（Freeport-McMoRan）在北美的小型铜矿和钼矿可能减产，以帮助削减成本，此前该公司在大宗商品价格低迷之际对成本和支出进行了评估。作为最大的美国上市铜生产商，自由港公司称正在重新审视矿业及石油天然气业务，以便额外大幅削减资本支出和运营成本，因铜、钼、石油和黄金价格疲软。 今年该公司估价下跌一半，因担心该公司沉重的债务负担，且铜价跌至六年低位。伦敦金属交易所（LME）三个月期铜周二收盘上涨2.2%至每吨5，300美元，周一收报5，188美元，且曾触及六年低位5，164美元。

Morningstar的分析师Daniel Rohr表示，该公司可能减少旗下北美一些运作的产量来削减成本，2008-09年度也曾如此。

钼是一些铜矿生产的副产品。

自由港并未给出这些矿山的成本数据。在截至6月的三个月内，北美矿场生产的净现金成本为每磅1.74美元。而位于印尼矿厂生产铜的净现金成本仅为每磅81美分，位于非洲的Tenke矿为1.07美元，而南美运作为1.90美元。

福四通金属分析师Ed Meir指出，减产将成为“明年多数商品市场的主题”。Jefferies的分析师Christopher LaFemina在一份给客户的报告中称，尽管减少成本和支出是正确的方向，投资者可能将继续关注该公司高达209亿美元的沉重债务负担。