基于流量平衡法的泄漏识别改进算法

张弢甲，富 宽，刘胜楠，郑健峰，施 宁

(中国石油管道科技研究中心油气管道输送安全国家工程实验室，河北廊坊 065000)

摘要：流量平衡法和负压波法相结合，是目前长输油品管道实用的泄漏监测技术，但仍然可能漏报稳态下的小泄漏和工况下产生的泄漏。文中在流量平衡法的基础上，对流量计误差产生的原因进行分析建模，改进输差的估计方法，并利用图像的方法提高识别准确性，解决了因流量计导致的稳态和工况时的漏报问题，并在原油和成品油管道上进行验证，得到了很好的效果。

关键词：泄漏识别；流量平衡法；图像处理；瞬态工况

0 引言

负压波法和流量平衡法是长输管线上常用的两种泄漏识别算法[1]，而流量平衡法需要非常精准的流量计支持。质量流量计精度虽然可达到0.2%，但改造现有管网的成本很高，除交接计量站场外，在现有管网中尚未大面积推广。

长输管道普遍安装外夹式超声波流量计，最优工况下的误差可以达到0.5%。但超声波流量计很少在其最优工况下运行，无法标定或者标定不及时，不同工况下的误差也在变化，最差情况下有5%以上的误差，对流量平衡法的输差估计造成了很大的困难，存在漏报的可能性。

本文在传统的流量平衡法的基础上进行改进，将流量一维信号转换图像二维信号，优化了输差估计的方法，利用图像对输差进行时间校偏，并在图像数据上进行泄漏识别。

1 基于流量平衡的泄漏监测系统

1.1 负压波和流量平衡算法

负压波结合流量平衡法，是一种简单有效的管道泄漏监测方法，依靠在管道两端安装的压力传感器和流量计，获取上、下游的压力值和流量值，根据两端压力、流量的变化进行泄漏识别[2]。

管道泄漏前后压力、流量变化如图1所示。

当管道没有发生泄漏时，上游和下游的流量保持稳定，两端流量的差值会维持在某一定值的附近；当管道发生泄漏后，上游流量增加，下游流量减少，两端流量的差值会明显增大。当差值增加到超过设定的阈值时，基本可以判定管道发生泄漏。

当通过流量输差判定为泄漏事件后，再根据管道入口和出口的压力波形进行定位。管道发生泄漏时表现为：上游压力降低，下游压力降低，定位点不在管到两端。当同时满足以上泄漏特征时，可以断定管道有泄漏发生，否则可以判定为疑似泄漏。

压力定位公式：

x=v·t1，L-x=v·t2，

x=

式中:x为泄漏点距管道上游测压点的距离;L为管道全长;v为压力波在管道内的传播速度;t1-t2为上下游传感器接收到压力波的时间差。

1.2 漏报原因分析

流量计的测量误差是造成流量平衡法漏报的主要因素之一。图2所示为某流量计在管线停输状态的输出，横坐标为时间轴，纵坐标为瞬时流量，单位为m3/h，可以看出该流量计没有经过零点标定，无法保证停输下数值为0。该误差在起输后也会干扰流量计的输出，需要对比标定、零点标定才能保证误差符合要求[3]。

要检出1%的管道泄漏量，流量计误差必须控制在0.5%以内。图3为厂家提供的不同管径流量计的误差曲线(曲线对称)，DN10表明该曲线为10 mm管径的误差范围。由图3可看出，当管道停输时，流速趋于0，流量计计量误差增加到5%以上，无法检测到1%的泄漏量，此时流量平衡法失效，无法识别泄漏。

管道存余量即管道内油品的体积，是造成流量平衡法漏报的另一个主要因素。管道存余量在时间t内的变化量为流量输差在时间t内的某种积分形式。稳态输送时，管道存余量时刻在波动，使流量输差理论上会在零点附近波动。输差波动幅度越大，越容易产生漏报。利用静态流量平衡法和动态流量平衡法都可以在一定程度上解决稳态下存余量估计问题，提高泄漏监测的精度[4]。但当工况操作发生时，管道存余量会发生大幅度变化，当管道再次进入稳态后，输差不会恢复到零点附近，此时无法简单依靠输差阈值来识别泄漏，存在漏报的可能。

当管道压力从瞬态进入稳态后，经典流量平衡法无法估计输差波动范围，本文依据历史流量压力数据，估计新的期望输差，提高系统灵敏度。同时利用图像处理的方法，从全管线多个流量计的数据中全局寻找最大输差，优化泄漏识别算法。

2 基于图像识别的流量平衡算法实现

2.1 灰度图转换

首先将某个站场采集的一维流量数据S，转换为灰度图像I，并通过均值滤波来去除信号噪声。转换公式为

I(j)=[S(j)-m]/255

式中：m为一维流量信号中S的最小值；j为波形时间序列索引。

图4(a)为某站场8时采集的流量数据，横坐标的0对应8:00，30对应8:30，60对应9:00。图4(b)的像素幅值为流量数值归一化后的图像灰度值。可以看出，在8:45时，因为流量数据有大幅度的升高，图像幅值也急剧变亮。

2.2 估算期望输差比例图

流量与很多因素相关，如温度、压力、流量计噪声等。去除这些因素引起的流量偏差后，可以保证在稳态工况下，各个通道的流量基本一致[5]。利用历史稳态数据，对温度、压力、流量建模，可以估算新的稳态数据。管道中上游和下游采集到的流量信号转换的灰度图像为X、Y，定义“X-Y”为输差图，“X/Y”为输差比例图，满足以下关系：

F=X·CPLx·CTLx=Y·CPLy·CTLy

式中F为20 ℃标况下的理论流量。

CPL=

CTL= exp{-α20(t-20)[1+0.8α20 (t-20)]}

式中：p为当前压力；t为当前温度；γt为与当前油品密度和温度相关的一个常量；α20为与当前油品密度相关的常量。

因此，可以推导出：

X=F/(CPLx·CTLx)=F·(1-γxt·px)/CTLx

Y=F/(CPLy·CTLy)=F·(1-γyt·py)/CTLy

X/Y=a-(b·px-c·py)

式中：a=1+

可以假设在压力和温度相近的各个稳态工况下，γxt 、γyt、CPLy和CTLy变化可以忽略不计。收集相近压力和温度下的历史稳态工况，将采集到的数据 [1，py,py]和[Y/X]代入公式，a、b、c常量可用最小二乘法求出。可以看出稳态时，输差既与当前流量相关，也与上下游的压力差相关。当没有工况发生时，管道满足流量平衡约束，利用当前管道两端的流量、压力数据，可以估计期望输差。

a、b、c并非一直固定不变，在长距离、大口径的原油管道中，温度变化对a、b、c的影响最大。但一般工况操作时，不会伴随剧烈的温度变化，可以通过长时间的流量数据积累来去除温度对模型系数的误差影响。

2.3 估算流量差图

期望的上游流量图X′为

X′=[a-(b·px-c·py)]·Y

定义当前管道上游的流量差图：

▽X=X-X′

式中X为实际的上游流量图。

在该管道内没有发生泄漏的情况下，流量差图▽X应该在0点附近波动，而泄漏后， ▽X的亮度有增大的趋势。某原油管道13时进行放油实验，采集首站、中间站、末站的流量数据得到图5(a)，横坐标0对应13:00，30对应13:30，60对应14:00，3行图像对应3个站场的原始流量数据；图5(b)中，第一行图像是根据首站和中间站流量数据计算得到的流量差图，第二行图像是根据中间站和末站流量数据计算得到的流量差图。分析图5(b)，基本可以得出，第一行的流量差图泄漏特征明显，即首站和中间站之间存在泄漏。

为了优化寻找显著性区域的过程，将泄漏点下游的图像Y和上游图像X的特征对齐，可用图像点、线、块的特征进行配准，对各通道图像进行横坐标的时间校准，如图5(c)所示；再计算流量差图▽X，如图5(d)所示。分析图5(d)可知，首站和中间站的流量差图的泄漏特征比图5(b)更加明显。

2.4 计算图像特征进行泄漏识别

遍历流量差图可以看出，在泄漏点上游和下游计算出的流量差图中形成高亮色块，归纳到图像特征，非常明显。通过寻找是否存在显著区域，来识别泄漏。

定义显著性特征为基于模板的亮度特征。模板时间长度为10 min，求该模板内的平均亮度，具体计算过程如下：

式中：i为流量差图▽x的流量计位置索引；j为流量差图▽x的时间序列索引；T为高亮区域块中心点；n为该区域前后5 min内的数据数量。

当该值超过阈值输差时，则判定为i个流量计和i+1个流量计之间有泄漏发生。如果全部低于阈值，则判定为没有泄漏发生。

3 现场实验

3.1 实验1

A管道为原油管道，管道全长516 km，管径720 mm，最小输量900 m3/h，最大输量1 400 m3/h，设计运行压力1.5 MPa，采集A1、A2、A3站场的压力、流量数据。在A2至A3之间的某个阀室放油模拟管道泄漏，16时采集的流量数据见图6(a)，横坐标0对应16:00，30对应16:30，60对应17:00；稳态输送过程中，4时采集的流量数据见图6(b)，横坐标0对应4:00，30对应4:30，60对应5:00；工况操作下，11时采集的流量数据见图6(c)，横坐标0对应11:00，30对应11:30，60对应12:00。图6(a)～图6(c)中的“流量波形”图对应于图5(c)，即A1、A2、A3站场的流量数据，“流量差图”图对应于图5(d)，即通过A1、A2 的流量波形计算得到的流量差图和A2、A3 的流量波形计算得到的流量差图。

由图6(a)的流量差图可以看出，A2、A3之间，在16:30分左右开始泄漏，与放油时间相符。由图6(b)和图6(c)的流量差图可以看出，稳态输送和瞬态工况过程中，并没有连续的大面积的高亮区域，没有泄漏发生。

3.2 实验2

B管道为成品油管道，管道全长101 km，管径323.9 mm，最小输量400 m3/h，最大输量700 m3/h，设计运行压力11.2 MPa，采集B1、B2、B3站场的压力、流量数据。在B1至B2之间的某个阀室放油模拟管道泄漏，13时稳态下放油采集的流量数据见图7(a)，横坐标0对应13:00，30对应13:30，60对应14:00；11时瞬态调量过程中伴随放油的流量数据见图7(b)，横坐标0对应11:00，30对应11:30，60对应12:00。图7(a)、7(b)各自的流量波形图对应于图5(c)，即3个站场的流量数据，流量差图对应于图5(d)，即通过B1、B2 的流量波形计算得到的流量差图和B2、B3 的流量波形计算得到的流量差图。

由图7(a)的流量差图可以看出，B1、B2之间，在13:30分左右开始泄漏，与放油时间相符。由图7(b)的“流量差图”可以看出，B1、B2之间，在11:10左右开始泄漏，与放油时间相符。

4 结束语

本文解决了工况后进入稳态时，因对输差难以估计而造成漏报的问题。实验数据显示，稳态下发生泄

漏时，泄漏识别正确。而工况操作时，因管道余存量无法实时估计，无法识别泄漏。但当管道再次进入稳态后，因输差可以实时修正，可以补报工况时产生的泄漏。该算法适用于成品油和原油管道，对管道泄漏识别进行了有效的技术提升。

参考文献：

[1] 王立坤，王洪超，熊敏,等.长距离输油管道泄漏监测技术分析及研究建议[J].油气储运，2014(11):1198-1201.

[2] 李新建，邓雄.基于负压波和流量平衡的管道泄漏监测系统研究[J].石油和化工设备，2009，12(1):30-34.

[3] 杨华，孟宪海.超声波流量计在原油精密配输中的计量误差[J].油气储运，2014(8):873-877.

[4] 陈春刚.基于动态质量平衡的管道泄漏检测方法研究[D].西安：西安交通大学，2003.

[5] 全国石油天然气标准化技术委员会.石油和液体石油产品油量计算：动态计量：GB/T 9109.5—2009 [S].北京：中国标准出版社,2009：7.

Improved Algorithm for Leak Recognition Based on Flowrate Balance Method

ZHANG Tao-jia， FU Kuan， LIU Sheng-nan， ZHENG Jian-feng， SHI Ning

(National Engineering Laboratory of Transportation Safety of Oil & Gas Pipeline,PetroChina Pipeline R & D Center, Langfang 065000， China)

Abstract:The combination of flowrate balance method and negative pressure wave method is more practical for leak detection of long-distance oil pipelines， but still can fall to report the small leakage in steady operation and leakage under working condition. Based on flowrate balance method, causes for the flowmeter induced error was analyzed and modeled, improving the flowrate difference estimation method, improving the detection rate by imaging processing, solving the problem of falling to report the small leakage in steady operation and leakage under working condition. This technique performs well both in crude oil and product oil pipeline, and obtains the good effect.

Keywords:leak recognition; flowrate balance method; image processing; transient operation condition

收稿日期：2016-07-04

中图分类号：TE88

文献标识码：A

文章编号：1004-9614(2017)04-0019-04

作者简介：张弢甲(1985—)，助理工程师，硕士，主要从事油气管道的安全防护监测技术研究工作。

E-mail: zhangtaojia_172@163.com