基于SPRT的海底管道泄漏监测系统研究

公彦蒙， 翁晓霞， 白　勇， 李清平， 姚海元

(1. 浙江大学 建筑工程学院， 杭州 310058； 2. 中海油研究总院， 北京 100027)



基于SPRT的海底管道泄漏监测系统研究

公彦蒙1， 翁晓霞1， 白勇1， 李清平2， 姚海元2

(1. 浙江大学 建筑工程学院， 杭州 310058； 2. 中海油研究总院， 北京 100027)

摘要：随着海底管线的不断增加，海底管线在油气输送中占有越来越重要的地位。由于海底管道易老化、易腐蚀，从而容易发生泄漏，海底管线泄漏后，对环境、经济等均造成严重影响。为了保证海底管线的安全运输和可持续发展，需要对海底管线进行泄漏监测。该文试制了一套海底管线泄漏监测系统，包括硬件部分和软件部分。硬件部分包括数据采集装置和无线通讯装置，软件部分包括数据处理模块、泄漏监测模块、模式识别模块及定位模块等。根据管线有无流量，采用不同的定位模块，通过实验室验证和现场实验验证，得到泄漏监测系统具有误报警率低，泄漏定位准确等优点，为我国泄漏监测研究提供参考。

关键词：海底管线泄漏监测系统；硬件部分；软件部分；模块

0引言

随着经济的不断发展，管道运输在我国国民经济中占有越来越重要的地位，管道泄漏监测技术也日益受到关注。海底管道作为海上油气输送的生命线，在管道运输中占有重要地位。由于海底环境复杂，海底管道易腐蚀、易老化，从而导致管道易发生泄漏。海底管道一旦发生泄漏，不仅污染海洋环境，造成重大经济损失，还会造成人员伤亡。

就现有的泄漏监测技术而言，国内外还没有出现令人满意的泄漏监测系统。目前关于泄漏监测的理论方法日趋完善，有管外监测方法和管内监测方法，基于软件的监测方法和基于硬件的监测方法等。国内学者常采用负压波法，清华大学、天津大学等均对负压波法在陆地管道的泄漏监测进行了深度研究。此外，声波法也得到了广泛的应用，国内外研制了一系列基于声波的监测设备，如美国休斯顿声学系统公司(ASI)研制的声学检漏系统(WaveAlert VII)，应用于美国Colorado天然气陆地管道中。该文利用质量守恒、序贯概率比(Statistical Probability Ratio Test-SPRT)和模式识别方法对海底管道进行泄漏监测研究，利用水力坡降法和负压波法对管道进行泄漏定位。

1序贯概率比检验(SPRT)在管道泄漏监测中的应用

根据传统质量守恒原理，管道入口和出口的质量流量差等于零。考虑到管存量的变化，对传统的质量守恒做修正，得到修正后的质量平衡原理，即管道入口和出口的质量流量差等于管存量的变化量。在此将入口质量流量与出口质量流量差减去管存量的变化设定为修正的质量平衡项，作为统计分析的一个参数。工况的变化并不会引起修正的质量平衡项的变化。由于噪声及仪器漂浮的影响，修正的质量平衡项并不等于零，但在某段时间内的统计平均值保持恒定。当发生泄漏时，修正的质量平衡项增大，利用SPRT计算泄漏和不泄漏的概率。如果修正的质量平衡项的统计平均值长时间保持较大值，则此时泄漏的概率就会增加，当泄漏的概率远远大于不泄漏的概率时，就会发生泄漏报警。

1.1泄漏监测技术路线图

泄漏监测系统包括硬件部分和软件部分，其中泄漏监测系统示意图如图1所示。

图1　泄漏监测系统示意图

在管道两端分别安装流量、压力和温度计，通过数据采集装置PLC，将现场数据采集到软件数据库中。软件安装到现场的计算机中，通过无线通讯设备可以观察现场管道情况，管道泄漏监测系统软件原理图如图2所示。

软件首先对采集的数据进行数据有效性验证。有效性验证完毕后，根据有无流量数据分为动态监测和静态监测两种监测方法。动态监测中根据管道两端均有流量和只有一端有流量又有不同的泄漏监测方式。将3种泄漏监测方法相结合，分别为质量守恒、序贯概率比(SPRT)和模式识别。当管道两端均有流量时，采用质量守恒、序贯概率比以及模式识别进行泄漏监测；当仅有一端有流量时，采用模式识别法进行泄漏监测；当两端均无流量时，采用压力点分析、序贯概率比和模式识别法进行泄漏监测[1]。

图2　泄漏监测系统软件原理图

1.2监测原理

当管道两端均有流量数据时，根据修正后的质量守恒定律，管道入口的质量流量与出口的质量流量的差值等于管存量的变化量。由此得到以下公

(1)

(2)

式中：τ(t)为在时间t时的质量不平衡修正项；Qii(t)为t时刻第i个入口的流量；Qoj(t)为t时刻第j个出口的流量；ΔQk(t)为t时刻第k个管段管存的变化量。

由于仪表的固有误差和流体的可压缩性，修正的质量不平衡项τ(t)总围绕一个值上下波动。当发生泄漏或者仪表损坏时，τ(t)才会发生变化。

为了减少泄漏监测的时间，采用序τ(1),τ(2),…,τ(n)贯概率比计算泄漏和不泄漏的概率。经过数据处理后，设序列是来自具有未知均值μ和已知方差σ2的正态总体。在原假设H0：τ(t)服从均值为μ，方差为σ2的正态分布和备择假设H1：τ(t)服从均值为μ+Δμ，方差为σ2的正态分布分别成立的条件下，得到两者的联合密度函数分别为：

(3)

(4)

由此得到对数似然比的累计公式为：

(5)

式中：μ为不泄漏时τ(t)的平均值；Δμ是由泄漏量确定的参数；σ2是由管线中压力和流量的变化决定的，代表了管线的不同操作工况。针对管线的操作状态，有三种操作工况，分别为稳态、小瞬变、大瞬变。通过识别管线的不同操作状态，有效地降低了误报警率。

当管道发生泄漏时，λ(t)会增加，否则λ(t)会降低并保持在负数范围内波动。这里根据管线潜在的泄漏量设定了7个LAMBDA值，即Δμ。当系统监测到泄漏后，利用此时λ(t)的平均值减去未泄漏时在线更新的μ值，即可得到相应的泄漏量。

当管道两端均无流量数据时，采用以下监测方法。对单独管段内的压力进行泄漏监测。泄漏监测的原理与动态监测相似，监测公式如下：

(6)

式中：Pi(t)为入口压力；Po(t)为出口压力。

对数似然比累计公式如下：

(7)

管线关断后，由于冷却，管线内的压力迅速下降。为了避免误报警，此时管线的运行状态应该立即调整为大瞬变状态，同时，统计参数σ2的值也是最大的。

1.3定位原理

该文采用两种定位方法：水力坡降法和负压波法。水力坡降线的原理图如图3所示。

图3　水力坡降线计算原理图

图4　负压波法原理图

管线输送正常时，进出口流量在某一恒定值上下波动，压力坡降线呈斜直线。发生泄漏时，泄漏点前的流量变大，压力坡降变陡，泄漏点后流量变小，压力坡降变平，即泄漏会导致沿线的压力梯度分布呈折线变化，转折点即为泄漏点。

对管道进行分段计算，求解传质、传热、动量传递以及质量守恒方程[4]。负压波定位的原理如图4所示。

负压波以一定的速度向管道两端传播，而管壁则像一个波导管，负压波传播时衰减很小，可以传播很远。经过若干时间后，设置在管道首末两端的压力传感器P1、P4将捕捉到特定的瞬态压力波形，根据负压波传播到管道首末两端的时间差，就可以确定管道的泄漏孔位置。

由于波在管道中的传播速度不断减小，在此对负压波速度进行修正。假设管道内负压波从泄漏孔传播到管道首末两端的时间分别为t1、t2，则有：

(8)

(9)

(10)

泄漏点位置的计算公式为：

(11)

式中：X为泄漏点距上游站测压点的距离，m；L为上下游站间距，m；a为负压波的传播速度，m/s；u为管道内流体的速度，m/s；Δt为上游站压力突变时间与下游站压力突变时间差，s。

2泄漏监测测试结果

该文从泄漏和工况变化两方面进行测试，测试结果见表1。

表1　泄漏测试结果表

从表1可以看出，实验对不同的泄漏量进行泄漏测试，最大泄漏量约为42%，最小泄漏量接近4%。最高的泄漏量精度达到0.35%，最低的泄漏量精度达到18.9%。软件对于大泄漏的泄漏量测试精度较高，但是随着泄漏量的减小，泄漏量精度并非呈规律性的减小，主要原因是现场中的一些外界因素，如管道的震动等造成压力的变化，导致泄漏量精度的测量并非呈规律性变化。对于泄漏量为42%时，软件的反应时间为14 min；对于泄漏量为4%时，软件的反应时间为39 min。通过以上测试结果，说明该文所研制的软件系统具有敏感性高的特点。

对于管道泄漏定位，实验设置了2个泄漏位置(距离入口的位置，管道总长为94 m)进行测量。最大的泄漏定位误差为1.38%，最小的泄漏定位误差为0.1%。为了验证所采用水力坡降线模型的准确性，该文与OLGA进行对比，对比结果如图5～图7所示。

图5　入口压力为100 bar时，软件LDS与OLGA的压降曲线对比图

图6　入口压力为120 bar时，软件LDS与OLGA的压降曲线对比图　　　　　　　　图7　入口压力为150 bar时，软件LDS与OLGA的压降曲线对比图

图5～图7显示了该文所研制的软件LDS与商用软件OLGA的压降对比结果，误差分别为0.6%, 0.2%, 1.5%，说明研制的软件具有较高的定位精度。

以泄漏量99.72 kg/h为例，软件LDS测试结果如图8、图9所示。

图8　泄漏量为99.72 kg/h时的软件泄漏报警示意图

图9　泄漏量为99.72 kg/h时的压降曲线图

由图8可以看出，当管道发生泄漏时，软件能够进行正确的泄漏报警，并能给出泄漏量和泄漏位置以及泄漏量百分比。通过25次实验，软件并未发生漏报警情况，即漏报警率为零。从图9中可以看出，压力曲线的折点位置69.2 m。

管道运行过程中，会有增大流量、减小流量、关泵等操作，工况的改变可能会造成软件进行泄漏报警，即误报警。为此，该文对所研制的软件进行了误报警测试，测试次数为20次，有增大流量、减小流量、开泵、关泵、开阀、关阀等6个操作，工况分为小瞬变和大瞬变，测试结果见表2。

表2　误报警测试结果表

续表2　误报警测试结果表

表2显示了增大流量、减小流量、开阀、关阀、开泵等各进行3次操作测试，关泵进行5次操作测试，20次操作测试中均未发生误报警，即误报警率为零，说明软件系统具有低误报警、可靠性高的特点。误报警软件测试结果如图10、图11所示。

图10　增大流量操作测试结果图　　　　　　　　　　　　　　　　　图11　开泵操作测试结果图

当增大流量时，图10显示操作状态为小瞬变状态，泄漏状态为无泄漏，即未发生误报警。表明软件对工况改变比较敏感。当开泵时，图11显示操作状态为大瞬变，泄漏状态为无泄漏，即未发生误报警。表明软件对工况改变比较敏感。

3结论

该文介绍了基于SPRT(序贯概率比)的泄漏监测系统，利用质量守恒、SPRT、模式识别三种方法进行泄漏监测，降低了系统的误报警率。同时考虑管道有无入口流量的情况，选用不同的泄漏监测方法，针对管道有无入口流量选用不同的泄漏定位方法。泄漏测试表明，该系统能够检测到小泄漏，并能进行泄漏报警，给出泄漏量和泄漏位置。在泄漏测试中，并未发生漏报警且定位准确，说明软件的可靠性高。工况改变测试表明，该系统未发生误报警，表明系统具有较高的灵敏性。

参考文献

[1]Zhang J. Designing a Cost Effective and Reliable Pipeline Leak Detection System[J]. Pipes and Pipelines International, 1997, 42(1): 20-26.

[2]Jun Z，Michael T. Statistical Pipeline Leak Detection Techniques for All Operating Conditions[C]. 26th Environmental Symposium & Exhibition, Califomia， 2000.

[3]Idelchik I E. Handbook of Hydraulic Resistance 2nd Edition[M]. Hemisphere Publishing Corporation, 1992.

[4]De H V, Raithby G D. A transient two-fluid model for the simulation of slug flow in pipelines -I. Theory[J]. International Journal of Multiphase Flow, 1995, 21(3):335-349.

收稿日期：2015-06-11

基金项目：国家科技重大专项课题“深水流动安全保障与水合物风险控制技术”(2011ZX05026-004)。

作者简介：公彦蒙(1988-)，女，工程师。

文章编号：1001-4500(2016)03-0042-08

中图分类号:P75

文献标识码：A

SPRT-based Subsea Pipeline Leak Detection System Study

GONG Yan-meng1， WENG Xiao-xia1， BAI Yong1， LI Qing-ping2， YAO Hai-yuan2

(1. College of Civil Engineering and Architecture, Zhejiang University, Hangzhou 310058， China; 2. CNOOC Research Institute, Beijing 100027, China)

Abstract：With the increasing subsea pipelines, subsea pipelines play more and more important role in the transport of oil and gas. Submarine pipelines are easy to aging, corrosive, thus they are prone to leak，which can cause serious impact on the environment, economy etc. In order to ensure safe transport and sustainable development of subsea pipelines, it is necessary to detect subsea pipelines. In this paper, a submarine pipeline leak detection system was designed, including hardware and software components. The hardware components include data acquisition devices and wireless communication devices. Software components include data processing module, leak detection module, pattern recognition module and positioning module. According to presence or absence of flow, different positioning modules were taken. Verified by laboratory and field experiments, leak detection system has a false alarm rate, and accurate leak location. A reference for leak detection was provided.

Keywords：subsea pipeline leak detection system; hardware part; software part; modules