小波在输油管道泄漏检测系统中的应用

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小波变换用于输油管道漏磁检测信号处理

小波变换用于输油管道漏磁检测信号处理小波变换是一种信号分析和处理技术，广泛应用于信号处理、图像处理、模式识别等领域。

在输油管道漏磁检测中，小波变换可以对管道传输
信号进行处理，以检测管道中是否存在漏磁问题。

小波变换可以将信号分解成不同频率的分量，从而可以更好地分析信
号的特征。

在输油管道漏磁检测中，小波变换可以将信号分解为不同大小
的波包，并根据波包的能量和特征进行分析。

通过小波变换，可以较好地
区分出背景噪声和管道漏磁信号，并以此来定位和诊断管道中的漏磁问题。

与传统的滤波技术相比，小波变换具有更好的局部性和时空分辨率，
可以更准确地检测管道漏磁问题。

同时，小波变换也可以通过选择不同的
小波基函数来适应不同的信号特征，从而提高漏磁检测的准确率和可靠性。

因此，小波变换在输油管道漏磁检测信号处理中具有广泛的应用前景。

第二代小波降噪在燃气管道泄漏检测中的应用_武文娇

第29卷第3期2013年9月北京建筑工程学院学报Journal of Beijing University of Civil Engineering and ArchitectureVol．29No．3Sep．2013文章编号：1004－6011（2013）03－0046－03第二代小波降噪在燃气管道泄漏检测中的应用武文娇，陈志刚（北京建筑大学机电与汽车工程学院，北京100044）摘要：针对燃气管道泄漏检测信号面临的噪声干扰问题，本文运用第二代小波变换原理并结合插值细分方法，构造预测算子和更新算子，通过对燃气管道介质音波信号预处理，提取到音波低频特征较明显的有用信号，实现了对背景噪声有效的降噪处理，提高了音波的信噪比，为后续泄漏识别奠定了基础．关键词：燃气管道泄漏检测;第二代小波;差值细分;降噪预处理中图分类号：TE89文献标志码：AApplication of Second Generation WaveletDenoising in Gas Pipeline Leak DetectionWu Wenjiao ，Chen Zhigang（School of Mechanical-Electronic and Automobile Engineering ，Beijing University of Civil Engineering and Architecture ，Beijing 100044）Abstract ：To solve noise from gas pipeline leak detection ，the prediction operator and update operator are constructed according to the principle of second generation wavelet transform combined with interpolation subdivision scheme．Based on preprocessing of gas pipeline medium sonic signal ，the useful signal marked low frequency is extracted ，the effective denoising to the background of noise is achieved and the signal-to-noise ratio is improved．Therefore it is the foundation to gas pipeline leak identification．Key words ：gas pipeline leak detection ；second generation wavelet ；interpolation subdivision scheme ；denoising preprocessing收稿日期：2013－05－15基金项目：国家自然科学基金项目：基于瞬时能量分布的城市燃气管道泄漏诊断方法研究（51004005）作者简介：武文娇（1990—），女，硕士研究生，研究方向：城市燃气管道泄漏监测与识别技术研究．在燃气管道泄漏监测过程中，由于环境的复杂性、停泵、调泵和阀门切换等原因，均会产生噪声，降低信号的信噪比，甚至使有用的信号被噪声淹没，造成误报警和漏报警．因此，在对信号进行泄漏诊断分析之前需要从原始信号中去除噪声信号［1］，分离出音波特征信号，即降噪预处理．目前，信号降噪处理方法非常多，传统的降噪算法大多是以线性系统为基础；当信号为非线性时，传统方法降噪效果很差．然而，燃气管道在运输过程中是复杂的非线性系统，因此，当管道出现破裂、泄漏尤其是小泄漏时，若用传统降噪方法处理采集信号，其细微的信号参数变化很容易被其他强信号及噪声掩盖，可能导致由细微泄漏发出的微小信号混作为噪声而被一起过滤，造成遗漏和错误的警报．因此，在燃气管道泄漏检测信号预处理工作中，需要采用一种有效的方法对其进行降噪处理．然而，第二代小波具有时频局部化的特征，很好地继承了传统小波变换，但不再采用傅里叶变换，所有运算都在时域中进行，它的基函数通过设计预测算子和更新算子取代某函数的平移和伸缩的方法而获得．这样，第二代小波变换速度比传统小波更快，降噪效果也更为明显．1第二代小波变换原理Sweldens 首次提出第二代小波变换采取提升方第3期武文娇等：第二代小波降噪在燃气管道泄漏检测中的应用法进行构造［2］．它基于插值细分方法，不再依赖于有限的小波基函数，在信号压缩、信号降噪和特征提取等领域有较多应用．该原理主要包括分解和重构两部分．对于离散信号｛F （k ），k =1 N ｝，令S =｛F （k ），k =1 N ｝，第二代小波变换的分解过程分三个步骤实现：1）剖分：利用Lazy 小波将用来进行分析的信号剖分成两部分，即偶数样本S e 和奇数样本S o ：S e =｛S j ，2k ，k =1 N 2j ｝（1）S o =｛S j ，2k +1，k =1 N 2j ｝，j =－1，－2，…，J （2）2）预测：用偶样本估计奇样本，产生细节信号d j －1：d j －1=S o －PSe （3）式中P 为预测系数向量；3）更新：用奇样本将偶样本进行更新，进而产生逼近信号S j －1，通过选取适当的更新系数向量U ，使S j －1保持信号某些原始特性：S j －1=S e +Ud j －1（4）第二代小波变换在时域上进行，j －1尺度的逼近信号S j 分解S j －1（低频部分）和d j －1（高频部分）．重构过程如下：恢复更新：S e =S j －1－Ud j －1，j =－1，－2，…，J （5）恢复预测：S o =d j －1+pS e （6）数据合并：｛S j ，2k ，k =1 N 2j ｝=S e （7）｛S j ，2k +1，k =1 N 2j ｝=S o （8）图1剖分图2合并从上述内容可以看出，第二代小波分解的关键是确定预测算子和更新算子．利用插值细分法使得逼近信号能保留原始信号较明显特征．2燃气管道泄漏检测燃气管道音波信号来源广泛，包括管道泄漏及破裂，压缩机调节，控制阀调节，注气分输、管壁敲击等．它们产生的音波信号混叠在强背景噪声中，具有一定的相似性和隐蔽性，给燃气管道泄漏检测带来一定难度．因此，燃气管道泄漏检测过程中，首先要进行对采集信号进行预处理．2.1燃气管道泄漏检测原理当燃气管道发生开裂时，管道内外瞬时形成强大压差使燃气快速喷出而形成泄漏，并造成管道燃气物理弹性力量释放，产生瞬时振荡音波信号．该信号属于连续声发射信号，并以管内介质为载体向上下游传播，最终被安装在上下游的音波传感器检测到，然后通过一系列数字信号处理装置进行数据分析［2］．根据上下游传感器接收到泄漏音波特征信号的时间差Δt 以及音波在管内介质中的传播速度v 通过公式（9）计算可以得出泄漏点位置．图3为燃气管道泄漏检测的原理图，A 、B 为两组音波传感器，其中一组备用安装，可以保证在一个失效的情况下不影响实验数据的采集，将采集到的上下游信号进行汇总后分析处理，进一步判别该管道是否发生泄漏．图3燃气管道检测原理图X =L －ν·Δt2（9）其中，X 为泄漏距参考传感器的距离（m ）；L 为两传感器之间的距离（m ）；ν为音波传播的速度（m /s ）；Δt 为上下游获取泄漏信号的时间差（s ）．在基于音波信号的燃气管道泄漏检测方法中，其中一个关键的过程是要对音波信号进行降噪预处理．2.2基于第二代小波的音波信号预处理2.2.1信号采集环境在Labview 环境下开发燃气管道泄漏诊断系74北京建筑工程学院学报2013年统，采用NI 公司9234数据采集系统，PCB 公司生产的高频音波传感器对某段燃气管道首末端音波信号进行双通道同步采集，采集频率设置为35MHz ．信号采集后的重要工作是对原始信号进行在线处理和分析，为后续泄漏诊断奠定良好的基础．2.2.2预处理流程第二代小波采用插值细分原理，在时域中进行所有的运算，原理清晰、计算高效，在信号降噪和特征提取等领域有较多应用［3］．图4为第二代小波变换方法对燃气管道音波信号预处理和特征提取过程中的检测流程，通过对原始采样信号的剖分和合并过程，可实现弱特征信号的提取，进而为准确识别泄漏工况等干扰奠定基础．图4管道泄漏检测流程图2.2.3信号降噪结果图5是用音波传感器采集到燃气管道原始音波信号，原始信号中通常含有大量的噪声信号和外部环境干扰信号，选取一组特征不明显的信号采用第二代小波变换方法进行预处理，分析结果如图7所示．图5原始信号与噪声信号从图6和图7可以看出，采用了第二代小波降噪方法比用传统信号降噪方法信噪比更高，且特征波形更为突出，如在第940采集点处波动信号细节图6传统小波降噪后图7采用第二代小波降噪效果表现更为明显，表明降噪后的重构信号更为准确，且包含了更加丰富的局部特征信息．因此，第二代小波降噪在燃气管道泄漏检测过程中起到了很好的降噪效果．3结论在燃气管道泄漏监测过程中，面临的噪声干扰特别严重，外部干扰有可能远远大于有用信号．基于第二代小波变换对音波发射信号进行处理，能够保留原始的低频信号，不仅实现了原信号的准确表示，而且有效去除噪声对信号的影响，十分适合管道信号预处理．因此，利用低频重构信息为原信号概貌并且能突出信号趋势的特点，对全低频带即各层低频重构信号做进一步分析，以解决管道泄漏检测与定位问题．参考文献：［1］武伟强，赵会军，王克华，等．次声波法输气管道泄漏检测系统的信号处理［J ］．油气储运，2012（5）：376－378［2］Wim Sweldens．The lifting scheme ：Aconstruction of sec-ond generation wavelets ［J ］．SIAM Journal on Mathemati-cal Analysis ，1997，29（2）：511－546［3］周瑞．基于第二代小波的机械故障信号处理方法研究［D ］．哈尔滨：哈尔滨工业大学，2009［责任编辑:牛志霖］84。

基于小波分析的输油管道泄漏检测

图１中，．。别是泄漏点到上、游泵站的分下
距离，是压力波在管道中的传播速度，为管长．Ｌ通过分析管道两端的压力信号可判断泄漏的发生，并根据两端压力突降点出现的时间差进行泄漏的定位．项技术的难点，于从压力信号中准确的找到这在压力突降点，较好的排除包括噪声和各种工况造并
１引言（ｎｒｄｃｉｎＩｔｏｕｔ）ｏ
用长输管线输送流体是一种既方便又经济的运输方法，用于各种液体、体和固体粉末的输送．被气随着管道输送工程的发展，道的泄漏等故障越来管越引起人们的关注．道一旦发生泄漏事故，了因管除
成的干扰．
变换在时域和频域中具有可调节的分辨率，用于适分析信号的奇异点及奇异性的大小剖．文介绍本利用小波变换进行输油管线泄漏检测的基本原理，并结合现场试验的一些具体问题介绍了泄漏检测和定位算法的工程实现．
端并未安装高精度流量计．以，于信号处理的方所基
法更适合于国内输油管线的泄漏检测．当管道发生泄漏时，漏点附近产生压力突降．泄这一压力变化以负压波的形式向管道两端传播．

小波变换法在输油管道泄漏检测中的应用研究

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２００７年第８期（总第１３期）９
农业装备与车辆工程
ＡＲＣＬＵＡＱＩＭＥＴ＆ＶＨＣＥＥＧＮＥＩＧＧＩＵＴＲＬＥＵＰＮＥＩＬＮＩＥＲＮ
Ｎｏ８０７．２０
ｔｅｓｄｅｈｎｅｏｅｐｅｓｒｉｎ１Ｔｅｃｌｕａｅｅｕｔｎｉａｅｔａｈｉｉｅｅｃａｅｃｌｕａｅｙｔｉｗｙｔｈｕｄｎｃａｇｆｔｒｓｕｅｓｇａ．ｈａｃｌｔｄｒｓｌｉｄｃｔｈｔｔｅｔｈｓｍｅｄｆｒｎｅｃｎｂａｃｌｔｄｂｈｓａ．Ｉｆ
（ｏａｌ１３Ｔｔｙ９）
白田卫，兰翼，自栋杨
（山东理工大学轻工与农业工程学院，山东淄博２５４）５０９摘要：针对管道泄漏诱发的负压波传播到管道泄漏上下游监测点时，会使该点压力信号幅值产生瞬态下降这一现象．对管道监测点采集的压力信号进行小波变换，并根据小波变换模极大值对应着信号突变点这一理论，计算出负压波传播到管道上下游监测点的时间差．根据此时间差计算出泄漏点的位置。对滤波前后的信号对应的数据求标准方差．从数学方面验证小波变换方法对信号中夹杂的噪声的抑制作用。
（ｃｏｌｆｉｔｎｕｔ＆ＡｒｕｕｅｎｉｅｒｇＳａｄｎｎｅｓｙｆｅｈｏｇ，ｉｏ２５４，ｈｎ）ＳｈｏｏＬｇｄｓｙｈＩｒｇｃｌｒＥｇｎｅｎ，ｈｎｏｇＵｉｒｔｏＴｃｎｌｙＺｂ５０９Ｃｉｉｔｉｖｉｏａ

小波奇异性分析在管道泄漏检测中的应用

ｐｏｓｔｏｅｋａｏａｉｎｏｆｐｉｌｎｓｉｉｎｌａｇｅｌｃｔｏｐｅｉｅ．Ｋｅｒ：ｐｉｅｉｅｋａｅ；ｗａｅｅｒｎｆｍ；ｓｇｌｓｎｌｒｐｎｔ；ｍａｉｕｍｏｙｗｏｄｓｐｌｎｅｌａｇｖｌｔｔａｓｏｒｉｎａｉｇｕａｏｉｓｘｍｍｄｕｌａｕｅｖｌｅ
定位管道泄漏位置。
关键词：管道泄漏；小波变换；信号奇异点；模极大值
中图分类号：Ｅ７Ｔ９３
文献标志码：Ｂ
文章编号：０７７２（０１０ — ０５０１０ — ３４２１）６０７ — ４
ＡｐｐｌｃｔｏｏｎｕａｉｙＡｎａｙｉｓｄｏａｌｔＴｒｎｓｏｍｎｐｌｎａｇｔｃｉｎｉａｉｎｆＳｉｇｌｒｔｌｓｓＢａｅｎＷｖｅｅａｆｒｉＰｉｅｉｅＬｅｋａｅＤｅｅｔｏ
第４７卷
第６期
石
油
化
工
自
动
化
Ｖｏ１４７，Ｎｏ．．６
Ｏｃｏｅｔｂｒ。２０１１
２１０１年１Ｏ月
ＡＵＴ０ＭＡＴ１ＮＮ０ＩＰＥＴＲ０一ＣＨＥＭＩＬＮＤＵＳＴＲＹＣＡＩ
小波奇异性分析在管道泄漏检测中的应用
ＬｕＴｏｄａｎｇ
（ｈｎｌＥｎｉｅｒｎ＆ＣｏｓｌｉｇＣｏＬｄ，Ｄｏｇｉｇ，２２Ｓｅｇｉｇｎｅｉｇｎｕｔ．ｔ．ｎｎｙｎ５０７６，Ｃｈｎ）ｉａ

小波分析在输油管道泄漏检测与定位中的应用

ｐｅｉｅｙａｄｔｌａｎｆｒｔｅｌａａｅｉｆｒｔｎｒｃｓｌｎｉｙｗｒｏｅｋｇｎｏｍａｉ．ｍｅｈｏＫＥＹＷＯＲＤＳ：ｅｋｇｅｅｔｎａｄｌｃｔｎ；ＰｅｓｒａｅＬａａｅｄｔｃｉｎｏａｉｏｏｒｓｕｅｗｖ；Ｗａｅｅｎｌｓｓｉｇｌｒｐｉｔｄｔｃｉｎ；Ｓｇａｖｌｔａａｙｉ；Ｓｎｕａｎｅｅｔｏｏｉｌｎｄｎｉｅｅｏｓ
ｏｏｉｏｉｇｉｈｉｐｐｌｅｌａｅｅｔｎｓｓｅ，ｔｅｐｐｒｕｅｈｅａｉｅｐｅｓｒｖｈｏｙａｄｔｅｆｓｉｎｎｎｔｅｏｌｉｅｉｅｋｄｔｃｉｙｔｍｐｔｎｏｈａｅｓｓｔｅｎｇｔｒｓｕｅｗａｅｔｅｒｎｈｖ
第２卷第９７期
文章编号：０６—９４（００）９—０５０１０３８２１０３６—
真
２０月０年９１
小波分析在输油管道泄漏检测与定位中的应用
苏维均周莺于重重，，
（．北京工商大学计算机与信息工程学院，１北京１０４；＋深圳信息职业技术学院信息中心，００８２广东深圳５８２）１０９摘要：针对输油管道泄漏检测系统中泄漏判断和定位的准确性受采集信号质量和算法的影响，依据负压波理论，利用小波阈
ｗｖｌｔｔｒｓｏｄｍｅｈｄｔｅｏｓｈｉｎｌｎｏａｅｔｅｌａａｅｐｓｔｎｈｌｏｔｍａｅｎｔｅｒｌｔｎａｅｅｈｅｈｌｔｏｏｄｎｉｅｔｅｓｇａｓａｄｌｃｔｈｅｋｇｏｉｏ．Ｔｅａｇｒｈｂｓｄｏｅａｉ・ｉｉｈｏｓｉｅｗｅｈｖｌｔｔｎｆｒａｉｎｍｏｕｕｘｍｕｎｈｉａ ’ ｉｇｌｒｙｄｔｒｉｅｈａｏａｉｎｈｐｂｔｅｎｔｅｗａｅｅｒｓｍｔｄｌｓｍａｉｍａｄｔｅｓｇｌＳｓｕａｔｅｅｎｓｔｅｌｋｌｃｔ．ａｏｏｎｎｉｍｅｏ

小波分析在输油管道泄漏检测中的应用

小波分析在输油管道泄漏检测中的应用一、小波分析的基本原理小波分析是一种时频分析方法，可以将信号分解成具有不同频率和时域特征的子信号。

与传统的傅里叶变换相比，小波分析具有局部性和多尺度性的特点，能够更加准确地描述信号的时频特征。

小波分析的基本原理是将信号通过小波变换，将其分解成不同频率的小波系数，并通过小波系数的变化来描述信号的时频特征。

在信号处理中，小波分析可以用于信号的去噪、压缩、特征提取等方面，在输油管道泄漏检测中，可以利用小波分析来对信号中的泄漏特征进行提取和分析。

输油管道泄漏通常会产生一定的压力、流量或声音等信号，这些信号中包含了泄漏特征。

传统的泄漏检测方法往往需要大量的经验和专业知识，而且很难对泄漏信号进行准确的分析和提取。

利用小波分析可以更好地对输油管道泄漏信号进行处理和分析，从而实现对泄漏的及时准确检测。

小波分析可以用于对泄漏信号的去噪。

由于输油管道周围环境的复杂性，泄漏信号往往会受到各种噪声的干扰，这会使得泄漏信号的特征变得模糊不清。

通过小波分析，可以将泄漏信号分解成不同频率的小波系数，然后对高频噪声进行去除，从而提高泄漏信号的清晰度和准确性。

小波分析可以用于对泄漏信号的特征提取。

泄漏信号中包含了丰富的信息，例如频率、振幅、持续时间等特征，利用小波分析可以更好地对这些特征进行提取和描述。

通过对泄漏信号的特征提取，可以更准确地对泄漏进行识别和定位。

小波分析还可以用于对不同类型泄漏信号的分类。

根据泄漏的类型和特征，可以将泄漏信号进行分类，然后利用小波分析来对不同类型的泄漏信号进行识别和分析。

通过对泄漏信号的分类和识别，可以更好地对管道泄漏问题进行分析和处理。

近年来，小波分析在输油管道泄漏检测中得到了广泛的应用，并取得了一些成功的案例。

下面将介绍一些典型的小波分析在输油管道泄漏检测中的应用案例。

案例二：利用小波分析对泄漏信号进行去噪和分析。

研究人员利用小波分析对泄漏信号进行了去噪处理，去除了信号中的噪声干扰，提高了泄漏信号的清晰度和准确性。

小波分析在输油管道泄漏检测中的应用

３ｅｒｌｍｉｒｔ（ｕｄｎ）Ｄｎｙｎ２７０，ｈｎ）．ＰｔｅＵｎｖｓ）Ｈａｏｇ，ｏｇｉｇ５００Ｃｉａｏｕｅｉｒ
Ａｓｒｃ：ｅｅａｎｔｎｏｅｋｇｆｔｅｏｌｐｐｌｅｉａｅｏｅａｉｎｉｈｍｐｒａｔｐｓｉｎ．ＴｈｓａｔｌａｅｈｂｔａｔＴｈｘｍｉａｉｆｌａａｅｏｈｉｉｅｉｎｓｆｐｒｔｓｉｔｅｉｏｔｎｏｉｏｏｎｏｎｔｉｒｉｅｔｋｓｔｅｃ
ｗａｅｅｎｌｓｓｔｏ，ｔｅａａｙｉｏｉｎｌｏｓｌｎｔｎａｄｔｉｄｆｓｎｕａｏｎｓｅａｎｔｎ．Ｗｉｈｔｅａｏｔｎｉｖｌｔａａｙｉｏｌｈｎｌｓｆｇａｎｉｅｉａｉｎｗｏｋｎｓｏｉｇｌｒｐｉｔｘｍｉａｉｓｓｅｍｉｏｏｔｈｄｐｉｎｏｐｏｕｔｎｐｏｅｓｈｍｐｒａｔａａｙｉａｄｔｅａｐｉｔｎｏｈｃｕｌａａａｅｉｌｍｅｔｄ．Ｆｏｔａｕｒｄｃｉｒｃｓ．ｔｅｉｏｔｎｎｌｓｎｈｐｌａｉｆｔｅａｔａｔｒｍｐｅｎｅｏｓｃｏｄｒｍｈｔｗｅｓｍｍａｉｅ０ｒｚｄｓｍｅｅｐｒｅｃｓｏｈｖｌｔａａｙｉａｏｔｔｅｌａａｅｌｃｔｎｏｉｐｐｌｅｘｅｉｎｅｆｅｗａｅｅｎｌｓｓｂｕｈｅｋｇｏａｉｆｏｌｉｅｎ．ｔｏｉＫｅｒｓｗａｅｅｎｌｓ；ｌａａｅｌｎｔｎｎｉｙｗｏｄ：ｖｌｔａａｙｉｅｋｇ；ｅｉａｉｏｓｓｍｉｏｅ；ｉｆｃｉｎｐｉｔｄｔｃｉｎｎｌｔｏｎｅｅｔｅｏｏ

小波分析在输水管道泄漏检测系统中的应用

ＵｉｎｐｎＺＪａ — ｉｇ．ＨＡＯＸ — ｉｇｉｐｎ
（，ｎｒａｏｎｉｅｎｏｌｅｏＴｉａｅｈｏｇｎｖｒｔ，Ｔｉａ００２１ＩｆｍｔｎＥｇｅｒｇＣｌｇｆａｕｎＴｃｎｌｙＵｉｅｉｏｉｎｉｅｙｏｓｙａｕｎ３０４，Ｓａｘ，Ｃｉａｙｈｎｉｈｎ；
２ＳａｘＷａｊｚａＹｌｗＲｖｒｒｅｔｏｐｒｔｎａｕｎ００１，Ｓａｘ，Ｃｉ）．ｈｎｉｎｉｈｉｅｏｉｏｃＣｒｏａｏ，Ｔｉａ３０２ｈｎｉｈｎａｌｅＰｊｉｙａ
Ａｓｒｃ：ｅｏｖｒｉｒｏｒｊｔｓａｋｙｐｏｃｏｈｎｉｒｖｎｅｔｌｉｔｔａｒｓｏｔｇｅｅ；ｏｗｉｂｔａｔＹｌｗＲｅｖｓｎＰｏｅｒｅｔｆａｘＰｏｉｃａｅａｅｗｔｈｒｅｔｒｉｆｈｃａｌｉＤｅｉｃｅｉｊＳｏｌｖｅｈｅａｈｎｈ
维普资讯
水利水电技术
第３７卷
２００６年第８期
小波分析在输水管道泄漏检系中的应用测统
李剑平，赵喜萍
（．太原理工大学信息工程学院，山西太原１２．山西省万家寨引黄工程总公司，山西太原００２３０４；００１）３０２
ａｅｉｔｄｃｄｈｒｉ．ｒｎｒｕｅｅｎｏｅ
Ｋｙｗｒｓｅｌｖｒｉｒｉｒｊｃ；ｗｔｏｖｙｃｉｌｅｌａａｅｄｔｔｇｗｖｌｔａｙｉｅｏｄ：ＹｌｗＲｅｖｓｏＰｏｅｔａｒｎｅａｅｐｐｉ；ｅｌｇｅｃｉ；ａｅｌｓｏｉＤｅｎｅｃｎｅｎ【ｅｎｅａｎｓ

基于小波变换的油气管道泄露信号检测

- 100 -科技经济与资源环境科技经济导刊 2016.30期基于小波变换的油气管道泄露信号检测张璐（中国石油天然气股份有限公司东北销售宁波分公司浙江宁波 315040）迄今为止，全世界的管道总长度已达几百万公里。

管道运输具有经济、方便、高效等特点，在油气储运方面得到广泛的应用。

受外界环境和人为破坏等因素的影响，油气管道泄漏事故时常发生，一旦泄漏可能造成中毒、火灾、和爆炸等灾害，对人类、动植物和自然环境造成长期性危害。

因此，亟需寻找一种能快速判断出管道有无泄漏和精确检测泄漏点的技术。

油气管道在泄露时，检测仪器接收到较平稳的信号会变成含有异常点（奇异性）的非平稳信号，通过对这些异常点的检测，我们能及时发现油气管道泄露的情况，进而对泄露部位进行修理，从而保障油气管道能正常运行[2]。

通常利用傅里叶变换来研究信号的奇异性，但是傅里叶变换只能确定信号的整体信息，难以描述信号的时频局部特征，而小波分析是一种全新的时频分析方法，对非平稳瞬态信号具有宽频响应的特点，能描述信号的局部时-频特征，为油气管道泄露信号的检测提供了有力工具[3]。

1 基本原理设2()()t L R ϕ∈满足以下21()Rd ψωωω−<+∞∫（1）式中：()ψω为()t ϕ的傅里叶变换，()t ϕ为一个小波母函数或基本小波。

将小波函数进行平移和伸缩就可以得到：12,()()0,a b t bt a a b Raϕϕ−−=>∈ （2）式中：a 为伸缩因子（或尺度因子）；b 为平移因子。

,()a b t ϕ为小波基函数，与a ，b 有关，可以由母函数()t ϕ经过伸缩和平移后求得。

设某一信号为2()()x t L R ∈，将其与小波基函数进行内积，即可以得到小波变换的表达式：1,,(,),()()()x a b a b R t b W a b x t a x t dta ϕϕ−−==∫（3）式中，(,)x W a b 为()x t 的连续小波变换（CWT）。

小波分析在输油管道泄漏检测中的应用

小波分析在输油管道泄漏检测中的应用小波分析是一种数学工具，常常用于信号处理和图像处理领域。

在输油管道泄漏检测中，小波分析可以用于对传感器数据进行处理和分析，从而识别出管道是否发生泄漏。

小波分析通过对传感器数据进行小波变换，将信号分解成不同频率的成分，再通过小波重构将这些成分合并。

通过分析小波系数的幅值和相位等信息，可以提取信号中的瞬时特征，比如瞬时能量和瞬时频率等。

对于泄漏信号，由于其在时间和频率上的瞬时特征变化较为显著，通过小波分析可以更容易地检测出泄漏信号。

在实际应用中，可以通过收集一段时间内的传感器数据，进行小波分析，得到对应的小波系数。

然后，通过设定阈值，对小波系数进行判断，如果某个小波系数的幅值超过了阈值，则可能存在泄漏。

进一步分析小波系数的相位信息，可以判断出泄漏的位置。

除了检测泄漏，小波分析还可以用于定量评估泄漏的严重程度。

通过分析小波系数的能量分布，可以判断泄漏的大小。

泄漏信号的能量主要分布在高频小波系数中，通过计算高频小波系数的能量比，可以估计泄漏的大小。

小波分析在输油管道泄漏检测中有着广泛的应用。

其优点是可以捕捉到信号中的瞬时特征和局部特征，对于泄漏信号的检测和定量评估具有较好的效果。

小波分析也可以用于处理其他类型的信号，比如声音信号和图像信号等，具有较强的适用性。

小波分析也存在一些局限性。

一方面，小波函数的选取对分析结果有着重要影响，不同的小波函数适用于不同类型的信号。

小波分析对噪声的敏感性比较高，对于噪声较大的信号，可能会导致误检和误判。

在应用小波分析进行泄漏检测时，需要综合考虑这些因素，进行合理的参数选择和分析方法的设计。

小波分析在输油管道泄漏检测中的应用

小波分析在输油管道泄漏检测中的应用随着现代工业的快速发展，安全问题成为了焦点，其中输油管道的安全问题是一个需要特别关注的问题。

在输油管道输送石油时，由于管道受到环境的一些特殊因素的影响，如温度的变化、管道的老化、外力的冲击等，管道上可能会发生泄漏。

这时通过检测系统检测泄漏的位置可以保证输油管道的安全运行，同时也可以保障环境的安全。

传统的输油管道泄漏检测方法是安装一些传感器进行检测，从而判断管道是否发生泄漏。

但是传统的方法存在一些诸如灵敏度低、误判率高、无法准确判断泄漏位置等问题。

而小波分析无疑是一种较为重要的算法，在许多领域有应用，其中包括管道泄漏检测。

通过对小波分析的研究和应用，我们可以实现对输油管道泄漏检测的高效、准确和可靠。

小波分析是一种将信号进行时频分解的算法，它本质上是一种多尺度分析方法。

通过小波分析，我们可以将一个信号分解为若干个不同频率的分量，从而对信号的特征进行更加细致的分析。

对于泄漏的信号，我们通过对其进行小波分解，可以将泄漏信号分解成若干个不同频率的分量，从而更准确地判断泄漏的位置和程度。

1. 信号处理小波分析的应用首先要建立一个数学模型，以将输油管道传感器收集的数据转化为数字信号。

通过对传感器收集的数据进行数字化，我们可以获取到更加具体的细节，将信号进行离散化。

然后，我们可以选择不同的小波基函数，将信号进行小波变换，从而得到信号的频域和时域特征，将时域频率信息作为判断泄漏位置的依据。

2. 特征提取对于输油管道传感器收集到的信号，我们可以对其通过小波分析进行特征提取。

在小波变换过程中，我们可以通过计算小波系数的均值、标准差、方差、最大值、最小值等统计量来提取信号的特征。

这些特征可以反映出信号的整体信息和变化趋势，从而更准确地识别管道泄漏信号的特征。

3. 缺陷诊断当输油管道发生泄漏时，我们可以通过小波分析来检测泄漏的位置和程度。

通过对信号进行小波分解，我们可以找到频率特征与泄漏特征匹配的分量，并更准确地确定泄漏位置。

小波分析在输油管道泄漏检测中的应用

小波分析在输油管道泄漏检测中的应用
小波分析是一种用于信号处理的数学工具，可以将一个信号通过分解成多个不同频率
的子信号，从而更好地分析信号的特征和性质。

在输油管道泄漏检测中，小波分析可以用
于检测并识别泄漏信号，并给出泄漏的位置和程度。

输油管道泄漏是一种常见的事故，可能会导致石油和其他化学物质的泄漏，给环境和
人们的生命财产安全带来威胁。

为了提前发现并及时处理这些泄漏，需要有效的检测方法
来监测管道的运行状况。

可以将管道的传感器信号进行小波分析，将其分解成不同频率的子信号。

对于每个子
信号，可以根据其频率特性和幅值来判断是否存在泄漏信号。

一般来说，泄漏信号的频率
较高，而背景噪声的频率较低，因此可以通过设置合适的阈值来区分泄漏信号和背景噪
声。

可以利用小波分析的多尺度特性来确定泄漏信号的位置和程度。

不同尺度的小波分解
可以提供不同精度的信号分析，较高的尺度可以检测到较大范围的泄漏，而较低的尺度可
以检测到较小范围的泄漏。

通过分析不同尺度的小波分解结果，可以确定泄漏的位置和程度。

可以利用小波分析的时频分析能力来分析泄漏信号的瞬态特性。

泄漏信号通常具有较
短的持续时间和较高的频率成分，通过小波分析可以更好地分析这些瞬态信号的时频特性，从而提高泄漏检测的准确性和可靠性。

小波分析在输油管道泄漏检测中的应用

小波分析在输油管道泄漏检测中的应用小波分析是一种用于信号处理和数据分析的数学方法，它可以将信号分解成不同频率的组成部分。

它在输油管道泄漏检测中的应用可以帮助工程师更好地识别泄漏信号，并提高泄漏检测的准确性和效率。

输油管道泄漏会产生特定的声音信号，这些信号会受到管道损坏位置、泄漏类型和环境背景噪声等因素的影响。

传统的泄漏检测方法通常采用频谱分析或时域分析来监测和识别泄漏信号，但由于信号的非线性和复杂性，这些方法往往难以准确地分析和识别泄漏信号。

小波分析的优势之一在于它能够同时分析信号的时间和频率特征，这使得它在处理非平稳信号上更具优势。

对于输油管道泄漏信号，小波分析可以将信号分解成不同频率的小波系数，通过分析这些系数的变化和强度，可以更准确地确定泄漏信号的存在和位置。

1. 信号采集：使用合适的传感器和数据采集系统获取管道泄漏的声音信号。

2. 信号预处理：对采集到的信号进行预处理，包括去噪和滤波等操作，以降低背景噪声的干扰。

3. 小波分解：采用小波变换将信号分解成一系列不同尺度和频率分量的小波系数。

4. 特征提取：通过分析小波系数的变化和强度，提取与泄漏信号相关的特征，并根据这些特征来判断泄漏的存在和位置。

5. 判别和分类：根据预先建立的判别模型，对提取到的特征进行判别和分类，以确定是否存在泄漏，并进一步识别泄漏类型。

6. 结果显示：将泄漏检测结果显示在监控系统或人机界面上，以便工程师及时了解管道的状态并采取必要的措施。

小波分析在输油管道泄漏检测中的应用具有较高的准确性和灵敏度。

它能够捕捉到泄漏信号的时间和频率特征，可以有效地区分泄漏信号和背景噪声，避免误报和漏报的情况发生。

小波分析的计算效率也比较高，可以在实时监测和预警系统中实时处理大量的声音信号数据。

小波分析在应用过程中也存在一些挑战和问题，比如小波函数的选择、尺度和频率的确定以及特征提取方法的选择等。

这些都需要工程师对小波分析方法有深入的理解和研究，并根据具体的应用场景进行合理的调整和优化。

小波分析在输油管道泄漏检测中的应用

小波分析在输油管道泄漏检测中的应用输油管道是石油行业中非常重要的设备之一，但是随着输油管道年限的增加、设备老化和外界环境因素的影响，管道泄漏的风险也随之上升。

因此，对于输油管道泄漏检测技术的研究一直备受关注。

在现有不断发展的泄漏检测技术中，小波分析成为一种新兴的方法，被广泛应用于输油管道泄漏检测。

本文将详细介绍小波分析技术在输油管道泄漏检测中的应用及其优势。

一、小波分析技术小波分析是一种多尺度分析方法，可以将非平稳信号分解成不同尺度上的子信号。

小波分析通过自适应分解特征，具有时空分辨率高、局部性强、计算量小等优点。

同时，小波分析具有不变量、正交性、多分辨率等数学性质，适用于信号分析、压缩、去噪、边缘检测等领域。

1. 小波分析技术的优势小波分析技术具有时域和频域上具有优异的分析特性，使得它在输油管道泄漏检测中，能够自适应地提取出噪声、干扰并具有更高的泄漏检测率，较其他方法更为准确。

2. 信号特征提取将传感器检测到的信号进行小波分解，可以将非平稳信号分解成不同尺度上的子信号，然后通过多尺度分析方法，可以获取到在不同频率下，信号的变化情况，从而提取出信号中有用的泄漏特征信息，如波形的变化、频率变化等。

3. 基于小波包变换的检测方法基于小波包变换的检测方法是将传感器在检测到正常状态下的信号进行小波分解，然后提取出频带特征，建立一个小波包变换的模型，来进行泄漏检测。

该方法在实际应用中能够识别出小幅泄漏，对管道泄漏的检测准确性明显提高。

通过以上的介绍，可以发现，小波分析技术在输油管道泄漏检测中具有以下几点优势：1. 非平稳信号处理的能力由于复杂环境、不稳定工况等原因，输油管道的信号往往是非平稳的，这使得信号处理变得比较困难。

小波分析技术具有时域和频域上的分析能力，能够分解非平稳信号，从而提取出信号中有用的泄漏特征信息。

2. 计算量小、速度快小波分析是一种基于快速算法的分析方法，分解和重构时间短，处理速度快，能够实现实时检测。

小波和盲源分离融合技术在管道泄漏检测中的应用研究的开题报告

小波和盲源分离融合技术在管道泄漏检测中的应用研究的开题报告一、研究背景随着国家环保政策的不断加强，管道泄漏问题成为一个重要的环保问题。

目前水、天然气、油气等管道的泄漏检测主要依靠传统方法，如压力变化、气体浓度、温度变化等。

但这些方法对于小泄漏或漏点周围环境已发生变化而不易检测。

因此，研究并开发新的泄漏检测技术，显得十分重要。

同时，盲源分离和小波分析技术在信号处理和图像处理方面有着广泛的应用。

基于盲源分离和小波变换理论，在工程领域中已有很多研究和应用。

因此，将这两种技术结合起来应用于管道泄漏检测中，具有很高的潜力和应用价值。

二、研究目的和内容本研究旨在探究小波和盲源分离融合技术在管道泄漏检测中的应用方法。

具体地，研究内容包括以下几个方面：1.了解小波和盲源分离的原理和方法，研究其在信号处理领域的应用；2.分析管道泄漏信号的特点，确定小波和盲源分离技术在管道泄漏检测中的适用性；3.开发适用于管道泄漏检测的小波和盲源分离融合算法，实现对泄漏信号的分离和检测；4.设计泄漏检测实验并进行实验验证，评估小波和盲源分离融合技术在管道泄漏检测中的效果。

三、研究意义本研究可以提供一种新的管道泄漏检测方法，克服传统方法检测小泄漏或在环境变化的情况下检测困难的问题。

该方法具有响应速度快、准确性高、适用性广等优点。

同时，该研究对于小波和盲源分离技术在信号处理和图像处理方面的应用，也具有一定的参考和借鉴意义。

四、研究方法和步骤本研究采用实验和理论相结合的方法，主要步骤如下：1.了解小波和盲源分离的原理和方法，分析其在信号处理领域的应用；2.分析管道泄漏信号的特点，确定小波和盲源分离技术在管道泄漏检测中的适用性，确定相应的小波基函数和盲源分离方法；3.实现小波和盲源分离融合算法的程序编写，进行仿真实验验证；4.设计泄漏检测实验并进行实验验证，评估小波和盲源分离融合技术在管道泄漏检测中的效果；5.总结研究结果，得出该方法的优缺点，并对未来的应用和研究方向进行探讨。

小波Semisoft阈值函数在输油管道泄漏信号处理中的应用

第7卷　第21期　2007年11月167121819(2007)2125658204　科　学　技　术　与　工　程Science Technol ogy and Engineering　Vol .7　No .21　Nov .2007Ζ　2007　Sci .Tech .Engng .小波Se m isoft 阈值函数在输油管道泄漏信号处理中的应用吴荔清　娄胜南(中国石油大学(华东)信息与控制工程学院,东营257061)摘　要　输油管道中存在的噪声影响了有用泄漏信号的提取,为了提高泄漏检测系统的灵敏度,降低系统的误报警率,利用小波半软(se m is oft )阈值函数对实测的泄漏信号进行去噪处理,并与其他几个常用阈值函数的去噪结果进行比较,结果表明,半软阈值函数法可有效地去除管道信号中的噪声。

关键词　小波　半软阈值法　泄漏检测　去噪方法中图法分类号　T N911.72; 文献标识码　A2007年7月23日收到第一作者简介:吴荔清(1976—),男,汉族,福建莆田人,讲师,硕士,研究方向:信号与信息处理。

E_mail:wuliqing@upc .edu .cn 。

输油管道泄漏自动监测技术一直都是国内外研究的热点问题之一,特别是随着计算机技术的发展以及SCADA 系统在管道上的应用,泄漏检测和定位技术发展为以软件为主、软件与硬件相结合的方法,在线实时检测、采集输油管道上的压力、流量等信号进行分析,并进行泄漏检测和定位。

但是输油管道的压力信号中参杂有大量的噪声,主要来自于工矿干扰、仪器仪表的测量噪声和输送过程中的随机噪声等,这些噪声对管道的泄漏检测与定位造成极大的干扰,常常引起误报警、定位精度差等不良结果。

因此,对于采集的压力和流量信号进行有效地去噪处理,提取有用的泄漏信息,是提高泄漏检测系统的可靠性、降低误报警的重要环节。

传统的以傅里叶变换为基础的信号处理技术对于这种管道信号处理效果较差。

小波变换是近十年来发展起来的一种新的信号处理工具,其特有的多分辨分析技术使得小波分析在时域和频域中都具有良好的分析能力[1],可以有效地提取泄漏产生的特征信号,滤除噪声,提高信噪比。

小波变换用于输油管道漏磁检测信号处理

小波变换用于输油管道漏磁检测信号处理
王德荣;王鹏飞
【期刊名称】《管道技术与设备》
【年(卷),期】2007(000)004
【摘要】采用漏磁法对输油管道进行无损检测时,采集的漏磁信号具有数据量大和附带大量噪声的特性.为了去除信号中夹杂的噪声,采用小波变换中的Mallat算法对漏磁信号进行处理,使信号便于储存和分析.通过信号处理实验,取得了良好的效果.【总页数】2页(P8-9)
【作者】王德荣;王鹏飞
【作者单位】中国航空油料有限责任公司厦门分公司,福建厦门,361006;后勤工程学院,重庆,400016
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.输油管道漏磁检测信号处理研究 [J], 张起欣;张世富
2.小波变换用于输油管道漏磁检测信号处理 [J], 袁霄
3.小波变换用于输油管道漏磁检测信号处理 [J], 王鹏飞;谢凌;李著信
4.小波变换用于输油管道漏磁检测信号处理 [J], 王鹏飞;谢凌;李著信
5.基于连续小波变换的输油管道裂纹缺陷漏磁检测研究 [J], 宋志强;李著信;张镇;姜玉泉
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小波变换用于输油管道漏磁检测信号处理

小波变换用于输油管道漏磁检测信号处理Wavelet Transformation Applied to MFL Signal Processing of OilPipeline王鹏飞1 谢凌1 李著信2（1.后勤工程学院;1.西南油气田分公司重庆气矿邻水采输气作业区;2.后勤工程学院）摘要: 管道腐蚀是目前输油管道运营中的重要难题。

漏磁检测是无损检测中的一种重要方式，采用漏磁法对输油管道进行无损检测时，采集的漏磁信号具有数据量大和附带有大量噪声的特性。

采用小波变换中的Mallat 算法可以有效地对漏磁信号进行处理，使信号便于储存和分析。

关键词：漏磁检测;小波;信号处理中图分类号：TP391 文献标示码：A Abstract: Pipeline corrosion is an important problem in pipeline transportation. Magnetic flux leakage(MFL) method is a main method of non-destructive inspection of ferromagnetic pipelines The inspection signals derived from MFL method contain often a great deal of noise. Based on the Mallat algorithm of wavelet transformation, the MFL signal can be processed efficiently in order to be analyzed and stored.Key words ： MFL inspection;Wavelet;Signal processing1 引言油管是将原油从地下输送到地面的唯一通道，这些输油管道通常工作在高温高压和强腐蚀的恶劣环境中，而油井中的盐水、溶解氧、H 2S、CO 2和有机酸等物质又大大加剧了输油管道的腐蚀和穿孔，这些都导致管道缺陷的产生。