基于信号增强的缓慢泄漏检测方法

目前管道泄漏检测方法可有效检测突发泄漏,对于缓慢泄漏则存在检测灵敏度低、定位不准确等问题。基于此,提出了一种基于信号增强的缓慢泄漏检测方法。通过信号压缩（抽取及移位）克服缓慢泄漏压力信号下降平缓的缺点;根据声波信号具有波形尖锐突出、对突发泄漏敏感的优点,通过建立以压力为输入、虚拟声波为输出的声波信号变送器模型,将压力信号转换为声波信号,克服了泄漏压力信号容易被淹没在管道压力波动及背景噪声中的缺点,实现了缓慢泄漏信号的增强;利用临近插值方法重构虚拟声波信号,基于延时互相关分析实现了缓慢泄漏的准确定位。实验结果表明,该方法具有显著的信号增强效果和定位精度,实现了缓慢泄漏的准确检测。     

基于时域积分的泄漏声波信号增强方法

在管道泄漏检测中,泄漏信号的信噪比是影响误报和漏报的主要因素。传统的小波去噪和EMD分解方法受小波基选择、分解尺度选择和重构分量选择的影响难以保证稳定、有效的信号增强效果。通过分析动态压力变送器的传递函数,发现动态压力变送器的输出信号中缺失了反映声波信号低频响应特性的积分项,提出了基于时域积分的、增益可调的泄漏声波信号增强方法,现场实测数据的测试结果表明:基于时域积分的泄漏信号增强方法具有稳定显著的信号增强效果和定位精度,无需复杂的参数寻优,为微小泄漏的检测以及减少误报和漏报提供了有效的技术支持。     

基于HHT的泄漏电缆周界入侵信号的检测方法

总结希尔伯特-黄变换(HHT)在泄漏电缆周界入侵信号检测系统中的应用现状。模拟了7种不同的入侵方式,并对入侵信号进行检测、提取和仿真,得到入侵信号的频率-幅值-相位三维谱分布情况,实现对入侵物体速度、强度和范围的检测,满足快速、准确、多信息的信号检测需求。证实HHT能够准确确定周界入侵信号的瞬时特性,可对非线性和非平稳信号进行有效的时频分析,适用于泄漏电缆周界入侵信号检测系统。     

基于小波分析的输气管道泄漏信号消噪方法

当输气管道发生泄漏时,由传感器采集到的压力波信号中混杂有大量噪声,主要来自于仪器仪表的测量噪声,输送过程中的外界干扰,噪声信号严重干扰了泄漏点确定的准确度。由于小波变换具有能够分析到信号的任意细节的优点,本文对小波分析方法进行了理论分析,并采用db1小波对噪声信号进行了多尺度分析、重构,经过处理后的信号较好地恢复压力波信号地本来面貌。     

基于综合方法应用的管道泄漏检测研究

分析管道泄漏检测中经常出现的两个问题,对其中一个由于两个站点之间的干扰信号产生时间差,会引起误报警的情况,提出用序贯概率比检验法(SPRT)解决,并用检测延迟的补偿法来弥补SPRT检验法检测延迟的缺点,从而提高系统的检测速度,再用小波变换法进行泄漏定位。两种方法的结合不但可以有效地去除干扰噪声,而且缩短了泄漏检测的响应时间,提高了泄漏定位的精度。实验表明该方法克服了序贯概率比的缺点,具有良好的应用前景。     

天然气泄漏检测方法研究进展

泄漏是造成天然气损耗的主要原因之一,主要从取样检测、光学、声学和泄漏量检测等方面综述了天然气泄漏检测技术的发展现状,剖析了各种方法的优缺点及适应性.动态模型法、负压波法和压力点分析法等基于软件的检测方法具有连续检测、反应速度快等特点,但对漏点定位不精确、误报率较高,声检测技术、光纤传感技术等基于硬件的检测方法具有广阔的应用前景.火焰电离检测、催化燃烧等方法具有极高的准确性,可与连续检测方法配合使用.实现连续、实时监测,提高对微小、缓慢泄漏的检测灵敏度,仍是天然气泄漏检测领域研究的热点.     

管道泄漏检测方法浅析

介绍了管道泄漏检测的主要方法及其简要原理,讨论了各种方法的优越性和局限性,并指出实际生产中应采用的方案     

探讨阀门泄漏检测方法

随着现代科学技术的发展,阀门在工业、建筑、农业、国防、科研以及人民生活等方面使用日益普遍,现已成为人类活动的各个领域中不可缺少的通用机械产品,对阀门的使用安全性能和密封性能等要求越来越高。如果阀门存在泄漏现象,由此引起的火灾、爆炸、中毒、烫伤事故或者造成产品质量低劣、能源浪费、设备腐蚀、物料增耗、环境污染,甚至造成停产等事故,已是屡见不鲜。针对阀门内漏的隐蔽性,文章就阀门是否存在内漏及内漏量大小的判断方法作一探讨。     

基于遗传算法优化神经网络的管道泄漏检测方法研究

介绍了遗传算法的基本思想和操作原理,并对遗传算法优化神经网络的方法进行阐述,重点分析了遗传算法对神经网络的网络连接权和阈值的优化。将遗传算法与神经网络相结合应用于管道泄漏检测中,该算法既有神经网络的学习能力和鲁棒性,又有遗传算法的很强的全局搜索能力,能够快速准确地识别管道泄漏。通过试验进行对比,证明遗传算法优化后的神经网络效果更好。     

基于GA_Elman神经网络的长输管道泄漏检测方法

为提高长输管道泄漏检测的准确率,提出基于GA＿Elman神经网络的管道泄漏检测方法,该方法通过使用遗传算法（GA）对Elman神经网络的权值和阈值进行优化,不但克服了Elman神经网络易陷入局部极值的缺陷,而且提高了Elman神经网络的预测精度。实验证明该方法可用于管道泄漏检测,其效果优于BP神经网络与Elman神经网络检测模型,预测精度96.9%。     

输油管道小泄漏特征信号提取方法研究

针对管道发生小泄漏时产生微弱信号难以识别的难题,提出采用小波包分解的频带能量特征提取方法,根据不同工况下和小泄漏产生时信号的频带能量不同,建立管道运行状态的特征向量和模式库,从而提高了对管道运行的监测能力。     

基于功率谱比对的液氯输送管道泄漏检测方法

针对液氯输送管道泄漏检测难以获取泄漏信号样本用于特征提取和诊断建模的难题,提出了一种基于功率谱比对的无泄漏信号样本管道泄漏检测方法。鉴于相同类型传感器应用于不同介质时表现出相似的输出信号特性,通过分析、比较现有的气体管道泄漏信号和正常信号的频域特征,提出了基于双移动窗和功率谱比对的频域特征提取方法。以液氮模拟输送管道正常信号为目标类数据,在无泄漏信号样本条件下建立了基于SVDD的面向液氯输送管道泄漏检测的诊断模型,实现泄漏的可靠检测。现场模拟检验结果表明：该方法能够有效实现液氯输送管道泄漏检测。     

基于声发射技术的阀门泄漏在线检测方法

概括了声发射技术及其在线检测阀门的优点,阐述了检测原理、检测系统的构成和检测方法,指出了阀门泄漏常见检测点和典型波形信号,最后探讨了其应用价值。     

基于LDAR检测技术的泄漏分析

采用LDAR检测技术对某石油化工企业的密封点泄漏情况进行数据分析,通过对比分析芳烃抽提装置(AEU)、丙烯腈(AN)、聚丙烯(PP)三个装置的阀门、法兰、连接件、开口管线、泄压装置等密封组件的平均泄漏数值和泄漏率,研究不同化工装置由产品介质、操作参数和工艺引起的差异.法兰、开口管线、连接件等组件的平均泄漏数值较高,并且...     

基于Hellinger距离的管道泄漏检测

本文提出一种基于Hellinger距离的管道泄漏检测方法。该方法首先根据管道正常运行时的压力数据,利用滑动窗方法建立时间序列,并基于Hellinger距离构建管道泄漏检测的统计量。为了能够更加准确的监测管道的泄漏,通过休哈特控制图(Shewhart control chart)建立控制限。仿真结果表明该方法简单、有效且具有较好的实时性。     

燃气管道泄漏检测技术和方法

燃气管道泄漏是燃气管道安全输送的主要隐患。介绍了目前国内外燃气管道泄漏的主要检测方法,根据泄漏检测原理,总结归纳了现有的各种检测方式,同时指出了各种检测方法的优缺点及适用条件。     

埋地燃气管道泄漏检测方法

本文首先介绍了埋地燃气管道检漏的一般方法：查清管道位置、发现异常点和漏点,然后进行了城市燃气管网泄漏的工况分析,详细说明了主动检漏的原理,最后指出了燃气管网检漏需要多种仪器共同使用才能做到主动检漏。     

MDEA换热器泄漏快速检测方法研究

介绍了气相色谱法检测循环水中N-甲基二乙醇胺(MDEA)的方法,用于定位泄漏的MDEA换热器。确定了气相色谱法检测水中MDEA的检测条件,单个样品检测时间约6 min,相对标准偏差(RSD)值小于2.5%,加标回收率92%~120%,方法准确可靠。与传统的COD法相比,气相色谱法节省了定位泄漏换热器的时间,降低了泄漏的MDEA对循环水的污染程度,具有较好的参考借鉴价值。     

储罐底板泄漏点检测方法探讨

常压储罐底板泄漏点的查找,通常需要清空储罐进入罐内。通过了解储罐基础和底板的结构,存储产品的特性和储罐运行工况,采用目视检查、NDT检测、抽真空测试和磁泄漏扫查方法中的一种或组合查找泄漏点。     

浅论输送管道泄漏检测及其方法

输送管道在国民经济发展中起着不可替代的重要作用。由于管道常年在自然环境、介质腐蚀和冲刷条件下运行,受到各种不利因素影响,不可避免地受到各种损伤。因此,管道泄漏检测对管道安全、可靠运行就起着非常重要的作用。