图像声纳在油气田气体泄漏监测中的应用∗

2018-04-27 03:33陈艳静
舰船电子工程 2018年4期
关键词:声纳油气田波束

陈艳静

(昆明船舶设备研究试验中心 昆明 650051)

1 引言

当油气田发生气体泄漏时会发出不同于生产噪声的异常声音,使用油气田气体泄漏监测系统能够获取到泄漏气体的水下结构发出的异常声响,通过图像声纳技术实时监测油气田气体泄漏情况,探测获取油气田气体泄漏的异常声音,提取其水声信号特征并自动识别、估计泄漏气体的水下结构方位与泄漏量,实现油气田气体泄漏故障的在线、实时监测与报警,为油气田水下结构的安全生产运行提供技术保障,降低油气田气体泄漏造成的严重经济损失和海洋环境污染,具有明显的经济效益和重要的社会意义。

2 图像声纳工作原理

图像声纳一般采用主动方式,利用换能器发射声信号,经目标反射后,由水听器接收到回波,所接收的回波信号作为信息传递的载体,携带着探测空间范围内各种物体的信息,通过数据处理便可以得到声纳图像数据,对水下目标进行成像。对接收到的数据通常进行波束形成,通过对基阵各阵元的发射或接收信号,进行时延或相移处理,使声信号在预成方向上获得指向性。若对接收基阵进行波束形成处理,则可使系统只接收特定方向的信号,从而抑制来自其它方向的信号和干扰,提高阵增益和信噪比,得到高精度的方位分辨率,同时具有较高的图像分辨率。如果接收系统形成多个波束,则可以分辨多个目标,从而允许大面积的水下成像。图像声纳能够克服复杂的水文环境,特别是在一些浑浊水域以及水文条件较差的环境下,仍然具有较远的作用距离,使得它能在各种状况的水下探测中得到应用。一般的光学摄像机在浑浊的海水中成像范围十分有限,一般仅能在几米的距离内成像,而声学方法的成像范围可以达到十几米到几百米的区域。

3 气体监测系统组成

图1 气体监测系统组成框图

气体监测系统组成如图1所示,由图像声纳装置和气体泄漏模拟装置组成。气体泄漏模拟装置主要用于模拟水下结构漏气的情况,以便图像声纳进行声数据采集。图像声纳系统采集信号,将信号进行转换解调,通过信号预处理方法对信号进行滤波放大等处理,将多路信号进行波束形成,最后计算出泄漏点位置,与气体泄漏模拟装置布放的实际位置进行比对。

4 湖试试验

采用发射频率600kHz的图像声纳进行岸上连接与调试,通过调试测试工作后,将水下湿端部分放入水中制定位置,调整图像声纳发射端的发射角度,消除码头对其干扰,即可在开阔水域进行相应的湖试试验。湖试试验主要为性能测试,考量图像声纳对气体泄漏模拟装置气体泄漏点方位的定位能力和测量误差。

试验开始前,气体泄漏模拟装置放在水下20m,图像声纳在水下5m,图像声纳放置于码头外2m,气体泄漏模拟装置与图像声纳水平距离180m。实验在湖中开阔水域进行,用高压气管模拟水下输气管道,气管280m,空压机能保证产生5MPa的高压气体。

试验过程中,装载气体泄漏模拟装置的试验小船携带便携式GPS并记录相应的位置坐标,测量并记录图像声纳处的GPS坐标值后,再开始进行拉距试验,试验坐标处理记录如表1所示。

表1 试验结果测量值记录表

将图像声纳湿端放置于指定点处,首先需要对环境背景噪声进行测量,采用图像声纳环搜模式进行探测,其探测结果图如图2所示。当气体泄漏装置开始工作时,图像声纳基本探测到漏气点位置时将图像声纳工作模式调整为扇形扫描模式,提高工作效率,探测结果如图3、图4所示。

图2 试验开始前环搜漏气点目标结果图

图3 气体泄漏量小时的结果图

图4 气体泄漏量大时的结果图

从图3和图4中可以看出,图像声纳对气体泄漏模拟装置的气体泄漏量大小能够从图像声纳成像区域看出,即气体泄漏量大的试验中图像声纳成像图中强度大的区域也就大。由此可见,图像声纳能够有效对油气田水下结构气体泄漏进行监测。

5 结语

本论文主要论述了图像声纳在油气田气体泄漏监测中的应用,通过模拟气体泄漏装置,利用图像声纳进行数据分析解算,显示气体泄漏位置。为油气田的安全运行提供技术保障,减少损失和海洋污染。

[1]王闰成.侧扫声纳图像变形现象与实例分析[J].海洋测绘.2002,22(5):42-45.

[2]卢迎春,桑恩芳.基于主动声纳的水下目标特征提取技术综述[J].哈尔滨工程大学学报.1997,18(6):43-54.

[3]Kenneth R Castlemen著.数字图像处理[M].北京:电子工业出版社.2002:3-14.

[4]R.J.尤立克著.水声原理[M].哈尔滨:哈尔滨船舶工程学院出版社.1990:258-274.

[5]章新华.水下目标自动识别的核心技术[J].兵工学报.1998,19(3):275-280.

[6]刘卫光,李跃,张休社,范文新.图像信息融合与识别[M].北京:电子工业出版社.2008:2-105.

[7]赵巍,毛士艺.一种基于假彩色的像素级多传感器图像融合算法[J].电子学报.2003,3(3):368-371.

[8]Stephen C Wales,Richard M Heitmeyer.An Ensemble Source spectra Model for Merchant Ship-radiated Noise[J].J.Acoust.Soc.Am,2002,111(3):1211-1231.

[9]邱卫海,刘文帅,王修波.国外舰船噪声测试技术[J].船舶科学技术.2011,33(4):147-150.

[10]王琪,刘雁春,暴景阳.多波束测深仪与侧扫声纳信号检测技术分析[J].海军大连舰艇学院学报.2002,25(6):33-35.

[11]张小平.高分辨率多波束图像声纳关键技术研究[J].哈尔滨工程大学博士学位论文.2005:15-57.

[12]杨冬.近场波束形成算法及其应用研究[D].成都:电子科技大学,2012.

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