一种燃气管道隐患确定方法及系统与流程

1.本技术涉及管道检测领域，尤其是涉及一种燃气管道隐患确定方法及系统。


背景技术：

2.目前家用燃气主要指天然气，天然气作为一种清洁的城市能源，被广泛使用于家庭和公共机构中。若燃气管道由于年久失修出现腐蚀造成管道壁穿孔或燃气管道间的橡胶连接处的胶圈老化，则极易出现燃气泄漏。
3.若燃气出现泄漏，由于天然气在燃气管道中均处于带压状态，若管道破裂或胶圈老化时，带压天然气的释放能量大，会加剧天然气泄漏口的扩大，且若遇到明火，极易酿成火灾等事故，严重威胁人的生命安全。
4.在现有技术中，为有效避免天然气泄漏的事故发生，通常会安排工作人员对位于室外地面上的燃气管道进行定期排查。
5.针对上述中的现有技术，申请人认为在排查时间段外，亦可能会发生燃气泄漏事故，当在排查时间段外发生燃气泄漏事故时，难以及时发现。
6.申请内容为了便于及时发现燃气泄露，对燃气泄露进行及时预警，本技术提供一种燃气管道隐患确定方法及系统。
7.第一方面，本技术提供的一种燃气管道隐患确定方法采用如下的技术方案：一种燃气管道隐患确定方法，包括：基于预设的电涡流传感器，获取燃气管道的管道壁厚度；判断所述管道壁厚度是否小于预设的厚度阈值；若所述管道壁厚度小于所述厚度阈值，判定所述燃气管道存在泄露风险；基于预设的甲烷激光传感器，判断燃气管道是否泄漏；若所述燃气管道泄漏，发出泄漏信息；所述泄露信息包括泄漏位置和泄漏高度。
8.通过采用上述技术方案，首先通过电涡流传感器检测燃气管道的管道壁厚度，后通过甲烷激光传感器判断燃气管道是否泄露的方式实现对燃气泄露的自动报警即发出泄露信息，准确判断燃气泄露的同时，有利于及时发现燃气泄露，对燃气泄露进行及时预警。
9.可选的，在所述判定所述燃气管道存在泄露风险之后，包括：获取所述电涡流传感器预设的感应编码；在预设的管理数据库中，查询所述感应编码对应的检测区域。
10.通过采用上述技术方案，当电涡流传感器检测的管道壁厚度小于厚度阈值时，通过查询电涡流传感器对应的检测区域，有利于为后续对检测区域内的其余燃气管道进行管道壁厚度检测做准备。
11.可选的，所述甲烷激光传感器预设于无人机上；所述无人机停放于无人机停机坪上；所述基于预设的甲烷激光传感器，判断燃气管道是否泄漏，包括：控制所述无人机至所述检测区域对燃气管道进行检测；
基于所述甲烷激光传感器检测是否存在泄漏的甲烷；若存在，判定所述燃气管道泄漏。
12.通过采用上述技术方案，甲烷激光传感器设置于无人机上的方式，有利于对架空的燃气管道进行燃气泄漏检测，由于架空的燃气管道高度较高，故采用无人机的方式便于有效节省人力。
13.可选的，在所述若所述管道壁厚度小于所述厚度阈值，判定所述燃气管道存在泄露风险之后，还包括：基于预设的年限数据库获取所述检测区域内的若干所述燃气管道的使用年限；基于预设的电涡流传感器，获取所述检测区域内每个所述燃气管道的管道壁厚度；基于预设的权重分配算法对所述管道壁厚度和所述使用年限分配权重，并基于所述权重生成风险等级。
14.通过采用上述技术方案，对管道壁厚度和使用年限分配权重，并基于权重生成风险等级，有利于对燃气管道泄漏进行风险预警。
15.可选的，所述基于预设的权重分配算法对所述管道壁厚度和所述使用年限分配权重，包括：将所述检测区域内的所有燃气管道的个数作为样本数量；将每个所述燃气管道的管道壁厚度和使用年限作为检测指标；基于所述样本数量和所述检测指标，计算指标变异性、指标冲突性和信息量；基于所述指标变异性、指标冲突性和所述信息量，计算权重；所述指标变异性的计算公式如下：其中，n指样本数量，x
ij
表示第i个样本第j项检测指标的数值，sj表示第j项检测指标的指标变异性；所述指标冲突性的计算公式如下：其中，n指样本数量，p表示检测指标的总数量，r
ij
表示检测指标i和j之间的相关系数，rj表示第j项检测指标的指标冲突性；所述信息量的计算公式如下：cj＝sj×rj
；其中，cj指第j个检测指标的信息量；所述权重的计算公式如下：
其中，wj指权重。
16.通过采用上述技术方案，由于检测指标为管道壁厚度和使用年限，故可基于指标变异性、指标冲突性和信息量计算管道壁厚度和使用年限两个权重，通过计算权重的方式，可直观比较出管道壁厚度和使用年限的重要性，从而使管理人员对燃气泄漏有更直观的了解，进而针对权重作出管理决策。
17.可选的，所述权重包括厚度权重和年限权重；所述厚度权重与所述年限权重相加的和为1；所述基于所述权重生成风险等级，包括：判断所述年限权重是否高于预设的权重阈值；若所述年限权重大于预设的权重阈值，生成第一风险等级；若所述年限权重不大于所述权重阈值，判断所述厚度权重是否大于所述权重阈值；若所述厚度权重大于所述权重阈值，生成第二风险等级。
18.通过采用上述技术方案，第一风险等级指使用年限占据的权重较大，表明此时检测区域内使用年限较长的燃气管道出现泄漏的概率较大；第二风险等级指管道壁厚度占据的权重较大，表明此时检测区域内燃气管道的管道壁厚度是影响燃气管道出现泄漏的关键因素；第一风险等级与第二风险等级便于后台管理人员了解检测区域内的燃气管道的情况，从而有利于针对性的检测燃气管道泄漏。
19.可选的，在所述生成第一风险等级后，包括：对使用年限大于或等于预设的年限阈值的燃气管道生成报修信息；显示所述检测区域内若干所述燃气管道的位置信息；在所述生成第二风险等级后，执行所述基于预设的甲烷激光传感器，判断燃气管道是否泄漏的步骤。
20.通过采用上述技术方案，由于第一风险等级表示燃气管道的使用年限对燃气管道泄漏的影响较大，故在生成第一风险等级后，生成报修信息，有利于对检测区域内的燃气管道进行整修以便于有效避免燃气泄漏的出现；第二风险等级表明燃气管道的管道壁厚度对燃气管道的泄漏影响较大，故在生成第二风险等级后，对检测区域内的燃气管道进行是否泄漏排查，有效节省人力。
21.第二方面，本技术提供的一种燃气管道隐患确定系统采用如下的技术方案：一种燃气管道隐患确定系统，包括中央控制主机、甲烷激光传感器和电涡流传感器，所述甲烷激光传感器和所述电涡流传感器均与所述中央控制主机连接；所述电涡流传感器用于检测燃气管道的管道壁厚度，所述甲烷激光传感器用于检测燃气管道是否泄漏甲烷；所述中央控制主机用于判断所述管道壁厚度是否小于预设的厚度阈值，并在所述管道壁厚度小于所述厚度阈值时判定所述燃气管道存在泄露风险，在所述甲烷激光传感器检测到甲烷时，发出泄露信息，所述泄露信息包括泄漏位置和泄漏高度。
22.通过采用上述技术方案，首先通过电涡流传感器检测燃气管道的管道壁厚度，后通过甲烷激光传感器判断燃气管道是否泄露的方式实现对燃气泄露的自动报警即发出泄露信息，准确判断燃气泄露的同时，有利于及时发现燃气泄露，对燃气泄露进行及时预警。
23.可选的，所述甲烷激光传感器预设于无人机上；所述无人机停放于预设的无人机停机坪上，所述无人机与所述中央控制主机无线连接，所述无人机用于获取泄漏位置和泄漏高度，并将所述泄漏位置和所述泄漏高度发送至所述中央控制主机。
24.通过采用上述技术方案，甲烷激光传感器设置于无人机上的方式，有利于对架空的燃气管道进行燃气泄漏检测，由于架空的燃气管道高度较高，故采用无人机的方式便于有效节省人力。
25.综上所述，本技术具有以下至少一种有益技术效果：1.首先通过电涡流传感器检测燃气管道的管道壁厚度，后通过甲烷激光传感器判断燃气管道是否泄露的方式实现对燃气泄露的自动报警即发出泄露信息，准确判断燃气泄露的同时，有利于及时发现燃气泄露，对燃气泄露进行及时预警。
26.2.第一风险等级与第二风险等级便于后台管理人员了解检测区域内的燃气管道的情况，从而有利于针对性的检测燃气管道泄漏。
27.3.通过计算权重的方式，可直观比较出管道壁厚度和使用年限的重要性，从而使管理人员对燃气泄漏有更直观的了解，进而针对权重作出管理决策。
附图说明
28.图1是本技术实施例一种燃气管道隐患确定方法的整体流程图。
29.图2是本技术实施例一种燃气管道隐患确定方法中基于预设的权重分配算法对管道壁厚度和使用年限分配权重的流程图。
30.图3是本技术实施例一种燃气管道隐患确定系统的整体结构图。
31.附图标记说明：1、中央控制主机；2、甲烷激光传感器；3、电涡流传感器。
具体实施方式
32.本技术实施例公开一种燃气管道隐患确定方法。
33.参照图1，一种燃气管道隐患确定方法包括：s100、基于预设的电涡流传感器，获取燃气管道的管道壁厚度。
34.本实施例中，电涡流传感器用于检测燃气管道的管道壁厚度，电涡流传感器可准确测量被测体即管道壁与探头端面之间静态和动态的相对位移变化，通过电涡流效应的原理，准确测量被测体即管道壁与探头端面的相对位置。
35.电涡流传感器检测管道壁厚度的原理为当管道壁的厚度发生变化时,此时传感器探头与燃气管道壁之间的距离改变,从而引起输出电压的变化，即可通过电涡流传感器测量燃气管道壁的管道壁厚度。
36.s200、判断管道壁厚度是否小于预设的厚度阈值。
37.s300、若管道壁厚度小于厚度阈值，判定燃气管道存在泄露风险。
38.本实施例中，厚度阈值为预设，且不同的燃气管道由于规格不同，厚度阈值亦不
同。对步骤s200至步骤s300举例说明，若燃气管道的标准厚度为35mm，设定厚度阈值为10mm，若电涡流传感器检测的管道壁厚度为8mm，由于8mm《10mm，此时判定燃气管道存在泄露风险。
39.若管道壁厚度大于或等于厚度阈值，则无动作。
40.具体的，在判定燃气管道存在泄露风险之后，包括：s301、获取电涡流传感器预设的感应编码。
41.感应编码为预设，即在设置电涡流传感器时，即对电涡流传感器进行编码，每个电涡流传感器均有唯一编码，便于管理人员通过编码确定电涡流传感器的位置、型号等信息。
42.s302、在预设的管理数据库中，查询感应编码对应的检测区域。
43.管理数据库内存储有感应编码及感应编码对应的检测区域。本实施例中检测区域内包括若干条燃气管道。
44.具体的，在若管道壁厚度小于厚度阈值，判定燃气管道存在泄露风险之后，还包括： s310、基于预设的年限数据库获取检测区域内的若干燃气管道的使用年限。
45.年限数据库内存储有若干燃气管道和燃气管道对应的使用年限。
46.s320、基于预设的电涡流传感器，获取检测区域内每个燃气管道的管道壁厚度。
47.s330、基于预设的权重分配算法对管道壁厚度和使用年限分配权重，并基于权重生成风险等级。
48.对管道壁厚度和使用年限分配权重，便于直观看出检测区域内影响燃气管道寿命的原因。风险等级便于后台管理人员了解检测区域内的燃气管道的情况，从而有利于针对性的检测燃气管道泄漏。
49.具体的，参照图2，基于预设的权重分配算法对管道壁厚度和使用年限分配权重，包括：s331、将检测区域内的所有燃气管道的个数作为样本数量。
50.s332、将每个燃气管道的管道壁厚度和使用年限作为检测指标。
51.s333、基于样本数量和检测指标，计算指标变异性、指标冲突性和信息量。
52.s334、基于指标变异性、指标冲突性和信息量，计算权重。
53.具体的，指标变异性的计算公式如下：其中，n指样本数量，x
ij
表示第i个样本第j项检测指标的数值，sj表示第j项检测指标的指标变异性；指标冲突性的计算公式如下：其中，n指样本数量，p表示检测指标的总数量，r
ij
表示检测指标i和j之间的相关系
数，rj表示第j项检测指标的指标冲突性；信息量的计算公式如下：cj＝sj×rj
；其中，cj指第j个检测指标的信息量；权重的计算公式如下：其中，wj指权重。
54.步骤s331至步骤s334采用客观赋权法，即基于检测指标的对比强度和检测指标之间的冲突性来综合衡量检测指标的客观权重。对比强度指同一个指标各个样本数量之间取值差距的大小，以标准差的形式来表现。标准差越大，说明波动越大，即各样本数量之间的取值差距越大，权重会越高；检测指标之间的冲突性，用相关系数进行表示，若两个检测指标之间具有较强的正相关，说明其冲突性越小，权重会越低。
55.对步骤s331至步骤s334进行举例说明，首先将检测指标与样本数量汇总于一个图表内，如下图所示： 管道壁厚度(单位：mm)使用年限(单位：年)样本12010样本2525由图可知，样本数量n＝2，x
11
＝20，x
12
＝10，x
21
＝5，x
22
＝25。将以上数据代入指标变异性的计算公式得到：变异性的计算公式得到：变异性的计算公式得到：变异性的计算公式得到：由图可知，p＝2，将以上数据代入指标冲突性的计算公式得到：相关系数r
ij
均为-1；相关系数是用以反映变量之间相关关系紧密程度的统计指标。相关系数以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度。由于相关系数的计算已被广泛使用，故在此不做赘述。
56.由于r
ij
＝-1，r1＝4，r2＝4。
57.将以上数据代入信息量计算公式得到：c1＝r1×
s1＝22.3607
×
4＝89.4428
c2＝r2×
s2＝25.4951
×
4＝101.98将以上数据代入权重的计算公式得到：将以上数据代入权重的计算公式得到：对w1和w2保留两位小数，得到w1＝0.47，w2＝0.53。
58.需要说明的是，图表中的数据仅供举例使用且图表内的数据由于单位不同，已做无量纲化处理。为消除因量纲不同对评价结果的影响，需要对各指标进行无量纲化处理。无量纲化处理本实施例中可采用正向化或逆向化处理，若所用检测指标的值越大越好，则采用正向指标，若所用检测指标的值越小越好，则采用逆向指标。
59.正向指标公式为：逆向指标公式为：
60.具体的，权重包括厚度权重和年限权重；厚度权重与年限权重相加的和为1；基于权重生成风险等级，包括：s335、判断年限权重是否高于预设的权重阈值。
61.s336、若年限权重大于预设的权重阈值，生成第一风险等级。
62.s337、若年限权重不大于权重阈值，判断厚度权重是否大于权重阈值；s338、若厚度权重大于权重阈值，生成第二风险等级。
63.对步骤s335至步骤s338举例说明，设权重阈值为0.7，由步骤s331至步骤s334的举例可知，w1为厚度权重，w2为年限权重，w2＝0.53＜0.7，此时无动作，若计算得到 w2＝0.81＞0.7，此时生成第一风险等级。同理，若计算得到的w1＞0.7，则生成第二风险等级。
64.具体的，在生成第一风险等级后，包括：s3361、对使用年限大于或等于预设的年限阈值的燃气管道生成报修信息。
65.第一风险等级指检测区域内使用年限造成的燃气管道泄漏的概率较大，此时则生成报修信息，用于提示管理人员对使用年限超出年限阈值的燃气管道进行更换或维修。
66.s3362、显示检测区域内若干燃气管道的位置信息。
67.本实施例中，位置信息可通过预设于燃气管道内的电涡流传感器获取，亦可通过无人机进行获取，具体的，通过电涡流传感器获取，即在设置电涡流传感器时，录入电涡流传感器的安装位置。
68.s3363、在生成第二风险等级后，执行基于预设的甲烷激光传感器，判断燃气管道是否泄漏的步骤。
69.在发出泄漏信息后，包括：基于泄漏位置和泄漏高度，生成维修计划表。
70.维修计划表用于显示泄漏位置和泄漏高度，便于维修人员基于泄漏位置和泄漏高度携带对应的工具进行检修。
71.参照图1，s400、基于预设的甲烷激光传感器，判断燃气管道是否泄漏。
72.甲烷激光传感器的原理为：根据分子吸收光谱原理“甲烷分子会吸收特定波长的光”以及朗伯-比尔定律“甲烷气团对光的吸收量，与气团的厚度和气团的浓度成比例”，将一束特定波长的光束穿透泄漏的甲烷气团，根据光束变弱的程度，即可测量被穿过气团中甲烷的浓度。
73.具体的，甲烷激光传感器预设于无人机上；无人机停放于无人机停机坪上；基于预设的甲烷激光传感器，判断燃气管道是否泄漏，包括：s410、控制无人机至检测区域对燃气管道进行检测。
74.由于无人机停放于无人机停机坪上，则在判断出燃气管道壁低于厚度阈值时，即启动无人机对检测区域的燃气管道进行检测燃气是否泄漏。当无人机检测完毕后，即返回无人机停机坪，从而可实现对燃气管道的实时检测，节省人力。
75.s420、基于甲烷激光传感器检测是否存在泄漏的甲烷。
76.s430、若存在，判定燃气管道泄漏。
77.若甲烷激光传感器检测到存在泄漏的甲烷，则判定燃气管道发生泄漏。
78.参照图1，s500、若燃气管道泄漏，发出泄漏信息；泄露信息包括泄漏位置和泄漏高度。
79.显示泄漏位置和泄漏高度便于使管理人员确定泄漏的燃气管道的基本信息。
80.若燃气管道未发生泄漏，本实施例中，发出提示信息，用于提示管理人员管道壁厚度低于厚度阈值，需及时进行修理。
81.本技术实施例一种燃气管道隐患确定方法的实施原理为：首先通过电涡流传感器检测燃气管道的管道壁厚度，后通过甲烷激光传感器判断燃气管道是否泄露的方式实现对燃气泄露的自动报警即发出泄露信息，准确判断燃气泄露的同时，有利于及时发现燃气泄露，对燃气泄露进行及时预警。
82.本技术实施例还公开一种燃气管道隐患确定系统。
83.参照图3，一种燃气管道隐患确定系统包括中央控制主机1、甲烷激光传感器2和电涡流传感器3，甲烷激光传感器2和电涡流传感器3均与中央控制主机1连接；其中甲烷激光传感器2与中央控制主机1无线连接，电涡流传感器3与中央控制主机1通过电线连接。
84.电涡流传感器3用于检测燃气管道的管道壁厚度，甲烷激光传感器2用于检测燃气管道是否泄漏甲烷；中央控制主机1用于判断管道壁厚度是否小于预设的厚度阈值，并在管道壁厚度小于厚度阈值时判定燃气管道存在泄露风险，并在甲烷激光传感器2检测到甲烷时，发出泄露信息，泄露信息包括泄漏位置和泄漏高度。
85.甲烷激光传感器2预设于无人机上；无人机停放于预设的无人机停机坪上，无人机与中央控制主机1无线连接，无人机用于获取泄漏位置和泄漏高度，并将泄漏位置和泄漏高度发送至中央控制主机1。
86.本技术实施例一种燃气管道隐患确定系统的实施原理为：首先通过电涡流传感器3 检测燃气管道的管道壁厚度，后通过甲烷激光传感器2判断燃气管道是否泄露的方式实现对燃气泄露的自动报警即发出泄露信息，准确判断燃气泄露的同时，有利于及时发现燃气泄露，对燃气泄露进行及时预警。
87.以上均为本技术的较佳实施例，并非依此限制本技术的保护范围，故：凡依本技术的结构、形状、原理所做的等效变化，均应涵盖于本技术的保护范围之内。