导读:本文包含了音波泄漏检测论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:输油管线,泄漏检测系统,负压波,数据采集与监控系统
音波泄漏检测论文文献综述
金梅[1]（2019）在《基于负压波泄漏检测的系统配置方式研究》一文中研究指出油品泄漏不仅严重污染环境而且可能导致输油管线发生爆炸,泄漏检测系统可以及时发现并定位泄漏点,从而提高了企业的自动化管理水平。介绍了负压波泄漏检测的工作原理,对比分析了基于数据采集与监控系统(SCADA)的泄漏检测系统配置方式以及在各输油站场设置独立工作站的负压波泄漏检测系统配置方式。通过实际运行情况得出以下结论:在各输油站场设置独立工作站构成的负压波泄漏检测系统能更快速、更准确地定位出输油管线的泄漏点,实用性强,效果显着。(本文来源于《石油化工自动化》期刊2019年03期）
肖雯雯,石鑫,许艳艳,葛鹏莉,高多龙[2]（2019）在《改进的音波泄漏检测系统在塔河油田的应用研究》一文中研究指出为实现塔河油田管道泄漏的精准定位与可靠监测,借助于负压波法和音波法的原理,将次声波泄漏监测技术和负压波法泄漏监测技术进行优化组合。通过2种监测技术相互校准、耦合,建立了适用于现场的单音波管道泄漏监测仪加采集压力信号方式的管道泄漏监测系统工艺技术,从而减少误报率和提高了泄漏位置定位准确率。测试结果表明:改进的音波泄漏检测系统可实现对最小孔径3 mm泄漏点的可靠检测和定位,同时可应用于高黏度含溶解气稠油管道和天然气管道。(本文来源于《安全、健康和环境》期刊2019年06期）
李代柏[3]（2017）在《音波泄漏检测技术在普光气田的应用》一文中研究指出针对普光气田地面集输管道距离长、穿越地形复杂、难以对全管段进行泄漏检测的现状,应用音波泄漏检测技术,确保在有毒气体泄漏的情况下及时进行报警,便于进行应急处置。介绍了该技术的结构功能及应用效果。(本文来源于《安全、健康和环境》期刊2017年04期）
李代柏[4]（2017）在《音波泄漏检测技术在普光气田的应用》一文中研究指出普光气田作为目前国内H_2S、CO_2含量最高的气田,在开发过程中由于H2S具有剧毒,安全风险极大,地面集输管道气田生产的生命线,但是存在距离长、穿越地形复杂,难以对全管段进行泄漏检测,音波泄漏检测技术的应用,确保在有毒气体泄漏的情况下及时进行报警,便于进行应急处置,保证人员和设备的安全。(本文来源于《化学工程与装备》期刊2017年04期）
张鹏程[5]（2015）在《基于音波的输气管道泄漏检测技术研究》一文中研究指出在长输气管道的运行中,由于自然腐蚀、老化、人为损坏等原因,管道泄漏情况时有发生,天然气具有易燃易爆的特点,如果泄漏情况不能被及时发现,就可能给社会和环境带来重大损失,甚至造成人员伤亡。因此对输气管道泄漏检测技术的研究就变得尤为重要。本文依托高压输气管道实验系统,对基于音波法的泄漏检测技术进行了研究。为了降低采集到的音波信号的噪声,采用小波变换的方法进行去噪,确定了去噪的最优小波基、分解层数、阈值处理方法等各项参数。通过对音波信号时域、频域、小波域的分析,提取出可用于泄漏判断的特征量。选取合适的特征量作为神经网络的输入,以是否发生泄漏为输出建立了BP神经网络,实现泄漏的准确判断。最后完成了基于LabVIEW的泄漏检测系统的设计。本文通过试验研究与理论分析,得出以下主要结论:(1)系统采集的音波信号属于非平稳信号,适用于小波变换法去噪。(2)确定了小波阈值法去噪参数,最优小波基为’sym2’小波基,11层分解,阈值选取规则为试探法的Stein无偏风险阈值(heursure)规则,软阈值处理方法。(3)利用连续小波实现信号的时频分析,最优小波基为‘mexh’小波。(4)均值、方差、斜率均值、自相关、频谱、功率谱、小波能量等可以作为泄漏判断的特征量。(5)建立了多参量的泄漏诊断系统,选取均值、方差、自相关、功率谱密度、小波包频带1能量这五个特征量,处理后组成特征向量,建立基于BP神经网络的多参量泄漏诊断系统,可以实现准确诊断。(6)设计了基于LabVIEW的泄漏检测系统,利用LabVIEW实现了小波去噪、特征提取、神经网络诊断、互相关法排除了工况干扰,为算法在工程上的应用提供了参考。(本文来源于《中国石油大学(华东)》期刊2015-05-01）
刘超[6]（2015）在《基于音波数据驱动的输气管道泄漏检测》一文中研究指出随着我国经济的发展和能源结构实现战略调整,天然气这种高效、清洁的能源在能源结构中所占比重越来越大。管道运输是天然气的主要运输方式,国家也在积极大量的建设天然气运输管道。由于管道自身缺陷问题、自然环境条件、人为破坏等原因使得管道时常发生泄漏。管道泄漏将会不仅会造成经济损失和资源浪费,同时还会对周围环境造成破坏,严重时将威胁到人身安全,因此管道泄漏检测及泄漏点定位技术是保证天然气管道运输安全的重要手段。音波法作为一种灵敏度高、定位精度高的管道泄漏检测技术具有很好的发展潜力。本文依托实验室设计的音波法管道泄漏检测系统,采集管道不同泄漏孔径的泄漏音波以及稳定音波信号的数据。首先,对不同音波信号进行特征提取,定性分析各个特征对音波分类效果的影响。其次,利用主成份分析(PCA)方法对提取的不同音波的高维特征进行降维处理,分析采用主成份分析方法对提取的高维音波特征降维后,低维音波特征分类效果。然后,利用线性判别分析(LDA)方法对提取的不同音波的高维特征进行线性判别分析,分析其对高维音波特征的降维效果。最后应用K-均值聚类算法对由线性判别方法获得的低维音波特征进行聚类分析和分类处理。通过对音波信号数据的研究,本文得出:(1)稳定音波和泄漏音波是具有可分性,不同泄漏孔径产生的泄漏音波具有可分性;(2)主成份分析方法可以对提取的多维特征进行降维,但使用其低维音波特征的分类效果不明显;(3)线性判别分析方法可以对提取的高维特征进行降维,在该低维空间中,属于同一类的各音波信号能够紧密的聚集在一起,非同一类的音波信号之间的空间差异较大。(本文来源于《中国石油大学(华东)》期刊2015-05-01）
钱昊铖[7]（2015）在《音波法输气管道泄漏检测系统实施与应用研究》一文中研究指出近年来,国内油气管道行业发展势头迅猛,储运管道总长已达十多万公里,但随之也带来了更加频繁的管道安全事故。为了减轻和预防此类事故对人民生命财产安全造成的伤害,必须制定一套合理的油气管线泄漏检测与定位系统。由于目前已应用的管道泄漏检测系统多采用单工况(泄漏工况、正常运行工况)辨识算法,因此对运行平稳的管道应用效果较好,而对运营状态变化较大的管道适应性却较差。针对该技术难点本文以管道音波信号波动为检测输入量,进行了管道泄漏检测与定位系统的开发。首先,为了解决管道运行工况辨识难的问题,本文引入善于模态识别的人工神经网络作为管道多工况判定识别算法。为了达到最好的多工况识别效果,本文还以工况区分度高、实时计算简易和神经网络分辨性强为准则,对种类繁多的音波信号特征量(时域特征量、频域特征量和时频域联合分析特征量)进行了优选,同时结合优选结果对多种类型的网络应用效果进行了对比和分析,从而得出BP神经网络在泄漏判定准确率和抗干扰能力上相比其它几种神经网络具有更高适用性。其次,BP网络虽然使用广泛,具有诸多优越性能,但也存在一些如:训练收敛不稳定、易陷局部最优、样本依赖性强等缺陷。因此本文针对BP网络的泛化能力、训练收敛稳定性以及模态识别精度叁个方面提出了优化算法。其中分别采用了贝叶斯归一化训练方法用来提高网络泛化性能;改进的自适应遗传算法用来提高网络收敛稳定性;模糊神经网络算法用来提高模态识别精度。通过多次试验验证可以得出,优化后的BP网络具有更好的网络性能以及工况辨识效果。最后,为了编制出计算高效且适用性更强的长输管线音波泄漏检测与定位系统,本文选择编程简便、外部接口较多且计算机系统适用性较强的Visual Basic6.0来编写系统主体,同时引入MATLAB,利用其工具箱函数高效编写工况判断核心算法,并将Access数据库嵌入VB从而实现了泄漏报警记录的实时保存和显示。总体来说,本文介绍了一种以管道音波信号为基础,优化后的泄漏多工况辨识BP神经网络为核心算法,采用NI-DAQmx、MATLAB、Visual Basic以及Access数据库混合编制出的管道泄漏检测与定位系统,并通过系统有效性实验验证了该软件系统在实验室内的良好应用效果。(本文来源于《中国石油大学(华东)》期刊2015-04-01）
刘翠伟,李雪洁,李玉星,刘光晓,钱昊铖[8]（2014）在《基于音波法的输气管道泄漏检测与定位》一文中研究指出为研究输气管道音波法泄漏检测技术的基本原理和应用方法,从而为音波法泄漏检测技术在输气管道上的推广使用提供理论和实践基础,首先根据现场实验工况建立仿真模拟模型,对泄漏音波产生机理进行分析与验证;其次根据仿真模拟结果完成现场实验,并对现场实验数据进行了时频联合分析,包括短时傅里叶变换、小波变换、Hilbert-Huang变换和广义S变换,提取可用于远距离传播的音波信号特征;然后应用可远距离传播的信号特征,对长距离输气管道的泄漏进行检测,取得了较好的效果;最后采用提取的音波特征量进行泄漏定位,定位精度高。研究结果表明,通过信号处理得到泄漏音波信号特征可以用于长距离输气管道泄漏检测。(本文来源于《化工学报》期刊2014年11期）
孙玉萍[9]（2014）在《基于音波数据驱动的输气管道泄漏检测》一文中研究指出随着国内外经济的快速发展,天然气的需求量越来越大,因而陆上输气管道的铺设越来越多,管道的运输任务也越来越重。然而,由于管道腐蚀、自然破坏、人为破坏等诸多原因,管道泄漏时有发生。管道泄漏不但会造成环境污染、带来经济损失,严重时更会导致人员伤亡等事故。因此为保障管道正常安全运行,管道泄漏检测就变得尤为重要。本文用的音波法泄漏检测是近十几年发展成熟的一种方法,具有灵敏度高、定位准确等优点。本文依托实验室内的高压输气管道装置设计了基于音波数据驱动的泄漏检测方案,完成了实验室音波数据的采集;采用高质量时频分辨效果的广义S变换对泄漏音波信号进行时频分析与去噪处理;分析并提取了泄漏及干扰信号信号包括时域及小波域上的部分特征,为泄漏判断提供了依据;对泄漏及干扰信号常用统计特征进行了基于遗传算法的特征选取,得到了最有利于工况分类的特征组合,最后建立了基于支持向量机(SVM)的多类分类器,完成了泄漏及干扰信号的分类识别,降低了泄漏检测的误报率。通过进行基于音波数据驱动的泄漏检测试验研究,本文得出的主要结论有:①泄漏音波信号具有明显区别于管道正常运行时信号的时域及频域的特征,可以设定某个统计特征的阈值对泄漏进行判断;②针对泄漏信号高频多噪音、低频泄漏特征明显的特点,用高质量时频分辨效果的广义S变换进行时频分析及时频去噪能够取得很好的结果;③并不是所有的统计特征都适合用于信号分类,基于遗传算法的特征选取能够选取到较为合适的适用于特征分类的最佳特征子集;④对泄漏及干扰信号进行基于支持向量机的分类识别,能够提高泄漏信号的识别率,从而降低整个泄漏检测的误报率。(本文来源于《中国石油大学(华东)》期刊2014-05-01）
路通达[10]（2014）在《基于音波法的输气管道泄漏检测技术研究》一文中研究指出近些年来,输气管道泄漏事故频繁发生,研究更加可靠和准确的泄漏检测方法已迫在眉睫。在总结国内外较实用泄漏诊断方法的基础上,针对输气管道的泄漏检测难题,介绍了音波法泄漏检测与定位的基本原理,阐述了利用多重小波分解进行泄漏定位的数据处理方法。经过两年多的现场试运行证明,音波法泄漏检测具有反应快、精度高、定位准确和低误报率等特点。(本文来源于《自动化与仪表》期刊2014年03期）
音波泄漏检测论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为实现塔河油田管道泄漏的精准定位与可靠监测,借助于负压波法和音波法的原理,将次声波泄漏监测技术和负压波法泄漏监测技术进行优化组合。通过2种监测技术相互校准、耦合,建立了适用于现场的单音波管道泄漏监测仪加采集压力信号方式的管道泄漏监测系统工艺技术,从而减少误报率和提高了泄漏位置定位准确率。测试结果表明:改进的音波泄漏检测系统可实现对最小孔径3 mm泄漏点的可靠检测和定位,同时可应用于高黏度含溶解气稠油管道和天然气管道。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
音波泄漏检测论文参考文献
[1].金梅.基于负压波泄漏检测的系统配置方式研究[J].石油化工自动化.2019
[2].肖雯雯,石鑫,许艳艳,葛鹏莉,高多龙.改进的音波泄漏检测系统在塔河油田的应用研究[J].安全、健康和环境.2019
[3].李代柏.音波泄漏检测技术在普光气田的应用[J].安全、健康和环境.2017
[4].李代柏.音波泄漏检测技术在普光气田的应用[J].化学工程与装备.2017
[5].张鹏程.基于音波的输气管道泄漏检测技术研究[D].中国石油大学(华东).2015
[6].刘超.基于音波数据驱动的输气管道泄漏检测[D].中国石油大学(华东).2015
[7].钱昊铖.音波法输气管道泄漏检测系统实施与应用研究[D].中国石油大学(华东).2015
[8].刘翠伟,李雪洁,李玉星,刘光晓,钱昊铖.基于音波法的输气管道泄漏检测与定位[J].化工学报.2014
[9].孙玉萍.基于音波数据驱动的输气管道泄漏检测[D].中国石油大学(华东).2014
[10].路通达.基于音波法的输气管道泄漏检测技术研究[J].自动化与仪表.2014