一种气体管道泄漏定位试验系统及其定位方法
【专利摘要】本发明公开了一种气体管道泄漏定位试验系统，包括：CO2气体压缩机、气体过滤器、第一控制阀、高压缓冲罐、气液分离器、模拟漏气管道、第二控制阀、气体回收装置、控制器。模拟漏气管道的进口端设置有漏气口，第一侧设置有多个声发射传感器和第一温度传感器，第二侧设置有第二温度传感器和压力传感器，下方设置有加热装置。本装置依靠声发射技术，通过泄漏信号的特征提取，结合RBF神经网络来进行CO2输送管道的泄漏定位，能够解决CO2泄漏定位难的问题，定位准确性高、定位效率高。
【专利说明】
一种气体管道泄漏定位试验系统及其定位方法
技术领域
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[0001]本发明属于气体管道泄漏定位技术领域，具体是涉及一种气体管道泄漏定位试验系统及其定位方法。
【背景技术】
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[0002]随着能源危机和环境问题日益严重，碳捕获和封存(Carbon Capture andStorage，CCS)技术被认为是处理全球气候变暖、减少温室气体最有效的一种方法。CCS技术是指通过碳捕捉技术，将工业和有关能源产业所生产的二氧化碳分离出来，再通过碳储存手段，将其输送并封存到海底或地下等与大气隔绝的地方。CCS具有减少整体减缓成本以及增加实现温室气体减排灵活性的潜力。CCS的广泛应用取决于技术成熟性、成本、整体潜力、在发展中国家的技术普及和转让及其应用技术的能力、法规因素、环境问题和公众反应。
[0003]目前，使用管道运输通过CCS技术捕获的C02是公认的最经济、最可靠的方式，气体输送管道采用地下铺设方式可以实现长距离的输送，但是长距离运输管道需要管道有足够的压力，管道在地下环境及内压力作用下会出现老化现场，即使用管道运输C02时经常会出现泄漏问题，泄漏的C02又重新回到大气层中，影响全球气候。所以，在运输C02的过程中迫切需要一种合适的泄漏定位方法，能够及时对泄漏点进行定位，从而提高二氧化碳输送管道的安全性。
【发明内容】
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[0004]为解决现有技术中的问题，本发明提出了一种气体管道泄漏定位试验系统及其定位方法。
[0005]为达到上述目的，本发明的技术方案如下:
[0006]—种气体管道泄漏定位试验系统，包括:
[0007]CO气体压缩机。
[0008]气体过滤器，所述气体过滤器的输入端与所述CO气体压缩机的输出端连接。
[0009]第一控制阀，所述第一控制阀设置在所述CO气体压缩机和所述气体过滤器之间的连接管道上。
[0010]高压缓冲罐，所述高压缓冲罐的输入端与所述气体过滤器的输出端连接。
[0011]气液分离器，所述气液分离器的输入端与所述高压缓冲罐的输出端连接。
[0012]模拟漏气管道，所述模拟漏气管道设置在封闭的保护箱内，所述模拟漏气管道的输入端穿过所述保护箱与所述气液分离器的输出端连接，所述模拟漏气管道的进口端设置有漏气口，所述模拟漏气管道的第一侧设置有多个声发射传感器和第一温度传感器，所述模拟漏气管道的第二侧设置有第二温度传感器和压力传感器，所述模拟漏气管道的下方设置有加热装置。
[0013]第二控制阀，所述第二控制阀设置在所述气液分离器和所述模拟漏气管道之间的连接管道上。
[0014]气体回收装置，所述模拟漏气管道的输出端穿过所述保护箱与所述气体回收装置连接。
[0015]控制器，所述控制器分别与所述第一控制阀、所述第二控制阀、所述声发射传感器、所述第一温度传感器、所述第二温度传感器、所述压力传感器、所述加热装置连接。
[0016]作为上述技术方案的优选，所述控制器内设置有信号接收器、滤波器、模数转换器、信号处理器、报警器，所述信号接收器、所述滤波器、所述模数转换器、所述信号处理器、所述报警器依次连接。
[0017]作为上述技术方案的优选，所述控制器内还设置有通信装置，所述控制器通过所述通信装置与远端监控中心进行数据通信。
[0018]作为上述技术方案的优选，所述漏气口上设置有调节阀，所述调节阀用于控制所述漏气口的口径大小，所述调节阀与所述控制器连接。
[0019]作为上述技术方案的优选，所述保护箱上设置有气体导出口，所述气体导出口通过管道与所述气体回收装置连接。
[0020]一种气体管道泄漏的试验系统的定位方法，包括如下步骤:
[0021]S1:控制器通过控制第一控制阀、第二控制阀及高压缓冲罐来调节模拟漏气管道中的压力，通过控制加热装置来控制模拟漏气管道中的温度，并通过控制调节阀来控制漏气口的口径大小。
[0022]S2:多个声发射传感器、第一温度传感器、第二温度传感器、压力传感器将获取的气体泄漏信号信息、温度信号信息、压力信号信息发送到控制器中。
[0023]S3:控制器中的信号接收器接收所述气体泄漏信号信息、温度信号信息、压力信号信息并发送到滤波器中。
[0024]S4:滤波器接收气体泄漏信号信息、温度信号信息、压力信号信息，去除背景噪声和干扰后发送到模数转换器。
[0025]S5:模数转换器将滤波后的气体泄漏信号信息、温度信号信息、压力信号信息转换为数字信号，并发送给信号处理器。
[0026]S6:信号处理器将获取的气体泄漏信号信息、温度信号信息、压力信号信息进行归一化处理，将归一化处理后的特征向量作为RBF组合神经网络的输入，以泄漏定位值作为RBF组合神经网络的输出变量，建立RBF组合神经网络模型，选取训练样本进行网络训练。
[0027]S7:重复步骤S1-S6，信号处理器接收不同状态下的气体泄漏信号信息、温度信号信息、压力信号信息作为测试样本输入到所述步骤S中的RBF组合神经网络模型实现泄漏点定位，并计算定位误差。
[0028]本发明的有益效果在于:本系统依靠声发射技术，通过泄漏信号的特征提取，结合RBF神经网络来进行C02输送管道的泄漏定位，能够解决C02泄漏定位难的问题，定位准确性高、定位效率高。
【附图说明】
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[0029]以下附图仅旨在于对本发明做示意性说明和解释，并不限定本发明的范围。其中:
[0030]图1为本发明一个实施例的气体管道泄漏定位试验系统结构示意图；
[0031 ]图2为本发明一个实施例的控制器内部结构示意图；
[0032]图3为本发明一个实施例的气体管道泄漏的试验系统的定位方法流程图。
[0033]图中符号说明:
[0034]K02气体压缩机，2-气体过滤器，3-第一控制阀，4-高压缓冲罐，5-气液分离器，
6-模拟漏气通道，7-保护箱，8-第二控制阀，9-气体回收装置，10-控制器，601-漏气口，602-声发射传感器，603-第一温度传感器，604-第二温度传感器，605-压力传感器，606-加热装置，607-调节阀，701-气体导出口，1001-信号接收器，1002-滤波器，1003-模数转换器，1004-信号处理器，1005-报警器，1006-通信装置。
【具体实施方式】
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[0035]如图1所示，本发明的气体管道泄漏定位试验系统及其定位方法，包括:
[0036]C02气体压缩机I。
[0037]气体过滤器2，所述气体过滤器2的输入端与所述C02气体压缩机I的输出端连接。
[0038]第一控制阀3，所述第一控制阀3设置在所述C02气体压缩机I和所述气体过滤器2之间的连接管道上。
[0039]高压缓冲罐4，所述高压缓冲罐4的输入端与所述气体过滤器2的输出端连接。
[0040]气液分离器5，所述气液分离器5的输入端与所述高压缓冲罐4的输出端连接。
[0041]模拟漏气管道6，所述模拟漏气管道6设置在封闭的保护箱7内，所述模拟漏气管道6的输入端穿过所述保护箱7与所述气液分离器5的输出端连接，所述模拟漏气管道6的进口端设置有漏气口 601，所述模拟漏气管道6的第一侧设置有多个声发射传感器602和第一温度传感器603，所述模拟漏气管道6的第二侧设置有第二温度传感器604和压力传感器605，所述模拟漏气管道6的下方设置有加热装置606。所述漏气口 601上设置有调节阀607，所述调节阀607用于控制所述漏气口 601的口径大小，所述调节阀607与所述控制器10连接。所述保护箱7上设置有气体导出口701，所述气体导出口 701通过管道与所述气体回收装置9连接。
[0042]第二控制阀8，所述第二控制阀8设置在所述气液分离器5和所述模拟漏气管道6之间的连接管道上。
[0043]气体回收装置9，所述模拟漏气管道6的输出端穿过所述保护箱7与所述气体回收装置9连接。
[0044]控制器10，所述控制器10分别与所述第一控制阀3、所述第二控制阀8、所述声发射传感器602、所述第一温度传感器603、所述第二温度传感器604、所述压力传感器605、所述加热装置606连接。如图2所示，所述控制器10内设置有信号接收器1001、滤波器1002、模数转换器1003、信号处理器1004、报警器1005，所述信号接收器1001、所述滤波器1002、所述模数转换器1003、所述信号处理器1004、所述报警器1005依次连接。所述控制器10内还设置有通信装置1006，所述控制器10通过所述通信装置1006与远端监控中心进行数据通信。
[0045]如图3所示，上述气体管道泄漏的试验系统的定位方法，包括如下步骤:
[0046]S1:控制器10通过控制第一控制阀3、第二控制阀8及高压缓冲罐4来调节模拟漏气管道6中的压力，通过控制加热装置606来控制模拟漏气管道6中的温度，并通过控制调节阀607来控制漏气口 601的口径大小。
[0047]S2:多个声发射传感器602、第一温度传感器603、第二温度传感器604、压力传感器605将获取的气体泄漏信号信息、温度信号信息、压力信号信息发送到控制器10中。
[0048]S3:控制器10中的信号接收器1001接收所述气体泄漏信号信息、温度信号信息、压力信号信息并发送到滤波器1002中。
[0049]S4:滤波器1002接收气体泄漏信号信息、温度信号信息、压力信号信息，去除背景噪声和干扰后发送到模数转换器1003。
[0050]S5:模数转换器1003将滤波后的气体泄漏信号信息、温度信号信息、压力信号信息转换为数字信号，并发送给信号处理器1004。
[0051]S6:信号处理器1004将获取的气体泄漏信号信息、温度信号信息、压力信号信息进行归一化处理，将归一化处理后的特征向量作为RBF组合神经网络的输入，以泄漏定位值作为RBF组合神经网络的输出变量，建立RBF组合神经网络模型，选取训练样本进行网络训练。
[0052]S7:重复步骤S1-S6，信号处理器1004接收不同状态下的气体泄漏信号信息、温度信号信息、压力信号信息作为测试样本输入到所述步骤S6中的RBF组合神经网络模型实现泄漏点定位，并计算定位误差。
[0053]本实施例所述的气体管道泄漏定位试验系统，包括:C02气体压缩机、气体过滤器、第一控制阀、高压缓冲罐、气液分离器、模拟漏气管道、第二控制阀、气体回收装置、控制器。模拟漏气管道的进口端设置有漏气口，第一侧设置有多个声发射传感器和第一温度传感器，第二侧设置有第二温度传感器和压力传感器，下方设置有加热装置。本装置依靠声发射技术，通过泄漏信号的特征提取，结合RBF神经网络来进行C02输送管道的泄漏定位，能够解决C02泄漏定位难的问题，定位准确性高、定位效率高。
[0054]显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。
【主权项】
1.一种气体管道泄漏定位试验系统，其特征在于，包括: C02气体压缩机(I); 气体过滤器(2)，所述气体过滤器(2)的输入端与所述C02气体压缩机(I)的输出端连接； 第一控制阀(3)，所述第一控制阀(3)设置在所述C02气体压缩机(I)和所述气体过滤器(2)之间的连接管道上； 高压缓冲罐(4)，所述高压缓冲罐(4)的输入端与所述气体过滤器(2)的输出端连接；气液分离器(5)，所述气液分离器(5)的输入端与所述高压缓冲罐(4)的输出端连接；模拟漏气管道(6)，所述模拟漏气管道(6)设置在封闭的保护箱(7)内，所述模拟漏气管道(6)的输入端穿过所述保护箱(7)与所述气液分离器(5)的输出端连接，所述模拟漏气管道(6)的进口端设置有漏气口(601)，所述模拟漏气管道(6)的第一侧设置有多个声发射传感器(602)和第一温度传感器(603)，所述模拟漏气管道(6)的第二侧设置有第二温度传感器(604)和压力传感器(605)，所述模拟漏气管道(6)的下方设置有加热装置(606); 第二控制阀(8)，所述第二控制阀(8)设置在所述气液分离器(5)和所述模拟漏气管道(6)之间的连接管道上； 气体回收装置(9)，所述模拟漏气管道(6)的输出端穿过所述保护箱(7)与所述气体回收装置(9)连接； 控制器(10)，所述控制器(10)分别与所述第一控制阀(3)、所述第二控制阀(8)、所述声发射传感器(602)、所述第一温度传感器(603)、所述第二温度传感器(604)、所述压力传感器(605)、所述加热装置(606)连接。2.根据权利要求1所述的气体管道泄漏定位试验系统，其特征在于:所述控制器(10)内设置有信号接收器(1001)、滤波器(1002)、模数转换器(1003)、信号处理器(1004)、报警器(1005)，所述信号接收器(1001)、所述滤波器(1002)、所述模数转换器(1003)、所述信号处理器(1004)、所述报警器(1005)依次连接。3.根据权利要求2所述的气体管道泄漏定位试验系统，其特征在于:所述控制器(10)内还设置有通信装置(1006)，所述控制器(10)通过所述通信装置(1006)与远端监控中心进行数据通信。4.根据权利要求1所述的气体管道泄漏定位试验系统，其特征在于:所述漏气口(601)上设置有调节阀(607)，所述调节阀(607)用于控制所述漏气口(601)的口径大小，所述调节阀(607)与所述控制器(1)连接。5.根据权利要求1所述的气体管道泄漏定位试验系统，其特征在于:所述保护箱(7)上设置有气体导出口(701)，所述气体导出口(701)通过管道与所述气体回收装置(9)连接。6.—种气体管道泄漏的试验系统的定位方法，其特征在于，包括如下步骤: S1:控制器(10)通过控制第一控制阀(3)、第二控制阀(8)及高压缓冲罐(4)来调节模拟漏气管道(6)中的压力，通过控制加热装置(606)来控制模拟漏气管道(6)中的温度，并通过控制调节阀(607)来控制漏气口(601)的口径大小；S2:多个声发射传感器(602)、第一温度传感器(603)、第二温度传感器(604)、压力传感器(605)将获取的气体泄漏信号信息、温度信号信息、压力信号信息发送到控制器(10)中；S3:控制器(10)中的信号接收器(1001)接收所述气体泄漏信号信息、温度信号信息、压力信号信息并发送到滤波器(1002)中； S4:滤波器(1002)接收气体泄漏信号信息、温度信号信息、压力信号信息，去除背景噪声和干扰后发送到模数转换器(1003); S5:模数转换器(1003)将滤波后的气体泄漏信号信息、温度信号信息、压力信号信息转换为数字信号，并发送给信号处理器(1004); S6:信号处理器(1004)将获取的气体泄漏信号信息、温度信号信息、压力信号信息进行归一化处理，将归一化处理后的特征向量作为RBF组合神经网络的输入，以泄漏定位值作为RBF组合神经网络的输出变量，建立RBF组合神经网络模型，选取训练样本进行网络训练； S7:重复步骤S1-S6，信号处理器(1004)接收不同状态下的气体泄漏信号信息、温度信号信息、压力信号信息作为测试样本输入到所述步骤S6中的RBF组合神经网络模型实现泄漏点定位，并计算定位误差。
【文档编号】F17D5/06GK106090628SQ201610420245
【公开日】2016年11月9日
【申请日】2016年6月14日 公开号201610420245.9, CN 106090628 A, CN 106090628A, CN 201610420245, CN-A-106090628, CN106090628 A, CN106090628A, CN201610420245, CN201610420245.9
【发明人】王文庆
【申请人】东莞市联洲知识产权运营管理有限公司