一种大型输水建筑物泄漏噪声的水下识别方法与流程

本发明涉及一种大型输水建筑物泄漏噪声的水下识别方法，属于输水建筑物工程检测领域。

背景技术：

大型输水建筑物包括渡槽、倒虹吸、暗涵(渠)、隧洞、大型管道等结构型式，是调水工程的关键节点，其运行安全对于保障供水安全和公共安全具有重要意义。大型输水建筑物在长期运行过程中由于接缝处止水破坏、混凝土开裂等原因产生渗漏，影响结构安全运行，以致引发结构破坏的案例屡见不鲜。因此，对在役大型输水建筑物定期进行渗漏缺陷检测，并择机进行修补加固是十分必要的。

长期以来，对于输水建筑物大多需要定期放空进行服役状态检测。然而，一方面，随着经济的发展，社会对于供水保障率的要求日益提高，用于放空检测的时间越来越短，相邻两次放空检测之间的时间间隔越来越长，充水或者运行状态下检测的需求日益强烈。另一方面，放空条件下对于止水和防水密封的可靠性、裂缝是否发生贯穿等影响渗漏的关键因素的检测和判定难度比较大，充水或者运行状态下反而更易于发现渗漏缺陷。因此，发展充水或者运行状态下的渗漏缺陷检测方法是必然的选择。

电法物探是常见的渗漏缺陷检测方法，常用于水库边坡、堤防等岩土工程。但是大型输水建筑物多为薄壁混凝土结构，应用电法物探对此类结构的渗漏缺陷进行检测的案例较少。大型输水建筑物在运行过程中发生渗漏时，渗漏点附近局部流场会发生改变，通过检测垂直于待测壁面的流速，可以对渗漏点进行定位。杜国平等开发了三维流速矢量声纳测量系统，通过检测分析流场的局部变化，从而对渗漏点进行定位；该方法源于水文地质物探中的测井法，尤其适用于流速微小的渗流检测。结合声纳法、水下机器人高清摄像和喷墨示踪，杨启贵等开发了用于面板堆石坝的视声一体化综合检测方法；应用该方法需要将设备贴近待测面板，因此适用于在渗漏区域大致已知情况下的精细检测，对于长距离输水建筑物的渗漏缺陷普查，效率不高。

与堆石坝面板破损不同，大型输水建筑物的漏损点的面积小得多，渗漏流速却可能大很多，此时也称为泄漏。泄漏不仅会改变局部流场，而且这种局部变化会以波动的形式向四周传播，并在承载水流的结构中激发出应力波。因此，基于声学检测原理可以对泄漏点进行识别和定位。类似的研究工作在油气输送管道、市政供水管道工程中开展较早，取得的成果较多。总体上，现有声学检测方法包括：负压波法、应力波法、瞬变检测法、泄漏噪声检测法。

与油气输送管道、市政供水管道相比，大型输水建筑物结构尺寸和自重要大得多，而输送压力小得多，结构分段之间通常形成柔性防水连接；因此，大型输水建筑物的局部泄漏引起的负压波和应力波的能量较小，传播过程中衰减较快，难以用于检测定位。负压波法、应力波法属于被动声学检测技术，瞬变检测法属于主动声学检测技术，通过控制阀门制造水击压力波，并对经过泄漏点的水压波动进行分析从而识别定位泄漏点。瞬变检测法目前也主要用于中小口径输水管道系统。

泄漏引起的流体声学信号频域范围较广，负压波本质上属于次声波范畴，对于较高频率的流体声学信号进行检测同样可以对微小泄漏点进行定位。加拿大puretechnologies公司(2018年已被xylem公司收购)开发的智慧球可以实现在管道内移动过程中，通过侦测流体内传播的声学信号来识别定位泄漏点。国内天津大学也开发了类似的球形内检测器，其内部传感器包括水听器、加速度计、磁力计和陀螺仪等，其中，水听器用于记录流体声学信号；当检测器经过泄漏点时，流体声学信号的强度和频率分布会表现出不同的特征。目前，国内外的相关研究都仅限于油气管道泄漏检测，对于大型输水建筑物泄漏检测方法及其精度研究尚属于空白。显然，大型输水建筑物泄漏噪声的频谱特征与油气管道、市政供水管道等都有很大的区别，油气管道泄漏检测方法并不能直接移用过来。

技术实现要素：

针对上述问题，本发明的目的是提供一种大型输水建筑物泄漏噪声的水下识别方法，以大型充水渡槽为例，对无压流道泄漏状态下，开展水下移动检测的原理性实验，研究泄漏点的识别和定位方法，为开发大型输水建筑物的水下泄漏检测系统奠定基础。

为实现上述目的，本发明采取以下技术方案：一种大型输水建筑物泄漏噪声的水下识别方法，其包括以下步骤：1)对大型输水建筑物发生泄漏时产生的泄漏噪声进行连续采集，得到水声信号；2)采用迭代法对采集的水声信号进行连续谱提取，得到泄露噪声的连续谱；3)对提取的泄漏噪声的连续谱的历时和沿程分布模式进行识别分析，并根据识别分析结果对大型输水建筑物的泄漏点进行定位。

进一步地，所述步骤1)中，对大型输水建筑物发生泄漏时产生的泄露噪声进行连续采集的方法，包括以下步骤：

1.1)根据实际经验确定大型输水建筑物可能发生泄露的泄漏点位置，并根据该泄漏点位置确定数据采集轨迹；

1.2)沿数据采集轨迹均匀设置若干测点，并采用水听器阵列按照预设速度在各测点位置进行水声信号连续采集，得到水声信号。

进一步地，所述步骤1.2)中，所述水听器阵列以预设间隔δd布设，预设间隔δd为0.5m或1m。

进一步地，所述步骤1.2)中，所述水听器阵列包含不少于3个水听器。

进一步地，所述步骤1.2)中，所述水听器阵列包含12个或24个水听器。

进一步地，所述步骤1.2)中，所述水听器阵列在各测点进行采集时水听器的采集频率为0.1hz-15mhz。

进一步地，所述步骤1.2)中，所述测点间隔根据试验场地大小取为1m、3m或5m。

进一步地，所述步骤2)中，连续谱信号的提取方法包括以下步骤：

2.1)对水听器阵列中各水听器的测量值结果取平均值，采用矩形框对得到的平均值数据进行截断采样，并对截断采样数据进行短时快速傅里叶分析；

2.2)采用迭代法对步骤2.1)得到的短时快速傅里叶分析结果进行连续谱提取，得到泄漏噪声的连续谱。

进一步地，所述步骤2.2)中，进行连续谱提取的公式为：

式中，hi(fj)表示第i次迭代结果，下标j表示短时快速离散傅里叶分析得到的第j个频点；ai-1,j表示以i-1次迭代的第j个频点取中心长度为2n的频段信号强度的随动均值；m表示倍数，且m≥1；kd表示折减系数，且0＜kd≤1。

进一步地，所述步骤3)中，所述泄漏噪声信号的历时和沿程分布为：

式中，h(s,t)表示实测泄漏噪声的历时曲线，p(s)表示实测泄漏噪声信号功率的沿程分布，s表示传感器位置坐标，σ、μ、p0、k为待定参数，其中，μ指示了泄漏源的位置坐标，δt表示用于计算功率的窗口时长。

本发明由于采取以上技术方案，其具有以下优点：(1)本发明通过理论分析发现大型输水建筑物泄漏噪声的频谱中既包含连续谱，反映湍流和空化的随机性；也包含能量较高的线谱，反映泄流与管壁结构摩擦的作用，因此，通过提取水下移动检测数据中的连续谱，以识别泄漏信号，泄露源定位方法简单可靠。(2)本发明根据实测的泄漏噪声信号的沿程分布结果可以对泄漏源进行定位，定位结果更加准确。(3)本发明通过提取水下移动检测数据中的连续谱，并对其强度的沿程分布进行分析，对泄流量大于2l/s的模拟泄漏源的定位精度为0.9m；对于泄流量小于0.5l/s的模拟泄漏源则不能识别定位；从而验证了本发明方法的可行性和可靠性。本发明可以广泛应用于大型输水建筑物的安全检测领域。

附图说明

图1是本发明泄漏噪声的提取，图1(a)是原始信号频谱；图1(b)是泄漏噪声频谱；

图2是本发明充水渡槽试验情况，其中，图2(a)是平面布置示意图，图2(b)是立面布置示意图；图2(c)是水听器阵列上各水听器编码示意图。

图3是本发明移动检测水声信号的时频映像，其中，图3(a)是原始数据带通滤波后，图3(b)是泄漏噪声连续谱提取后；

图4是泄漏点的定位示意图；

图5是大型充水渡槽泄漏噪声的水下识别路线图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明进行详细的描述。

本发明提供的一种大型输水建筑物泄漏噪声的水下识别方法，其包括以下步骤：

1)对大型输水建筑物发生泄漏时产生的泄漏噪声进行连续采集，得到水声信号。

研究表明，输水管道泄漏时产生的声学信号来源于：泄漏点附近流场改变引发湍流、泄流与管壁摩擦以及空化现象。上述三种现象各自引起的声学信号的强度和频率分布与管道内流速、输送压力、水流中含气量以及管壁结构和泄流口形状、尺寸和粗糙程度等因素有关。其中，低频的能量大部分会沿水体传播，高频的能量则会沿固体和水体同时传播。对比上述三种现象的发生机理可以知道，湍流和空化噪声具有随机性，但在一段时间内仍然属于平稳过程；而泄流与管壁的摩擦作用则与结构的自振特性相关，具有明显的规律性。因此，泄漏噪声的频谱中既包含连续谱，反映湍流和空化的随机性；也包含分立的能量较高的谱线，反映泄流与管壁摩擦的作用。

对于大型输水建筑物来说，诱发结构振动的因素不仅包括泄漏过程，还包括其他大量的环境因素。一般情况下，泄流与结构摩擦作用产生的声学信号难以与环境噪声相互分离。因此，识别泄漏噪声中的连续谱，具有更重要的意义。

对于输水管道，通过实验验证泄漏噪声识别方法时，通常利用支管上的阀门开闭来模拟泄漏过程。对于大型输水建筑物来说，则一般不具备连接支管的条件。研究表明，水泵工作时，水泵进水口近场附近的水压脉动信号同样包括两类，一是与近场湍流和空化有关，具有随机性，表现为连续谱，另一类则与水泵内部叶片和传动轴的机械运动有关，具有较强的规律性，表现为能量较高的线谱。由于水泵进水口近场噪声与泄漏噪声有一定的相似性，因此本发明采用水泵抽水过程来模拟泄漏源。

具体的，对大型输水建筑物发生泄漏时产生的泄漏噪声进行连续采集时，包括以下步骤：

1.1)根据实际经验确定大型输水建筑物可能发生泄露的泄漏点位置，并根据该泄漏点位置确定数据采集轨迹；

1.2)沿数据采集轨迹均匀设置若干测点，并采用水听器阵列按照预设速度在各测点位置进行水声信号连续采集，得到水声信号。

2)采用迭代法对采集的水声信号中进行连续谱提取，得到泄漏噪声的连续谱。

具体的，连续谱信号的提取方法包括以下步骤：

2.1)对水听器阵列中各水听器的测量值结果取平均值，采用矩形框对得到的平均值数据进行截断采样，并对截断采样数据进行短时快速傅里叶分析。

2.2)采用迭代法对步骤2.1)得到的短时快速傅里叶分析结果进行连续谱提取，计算公式如下：

式中，hi(fj)表示第i次迭代结果，下标j表示短时快速傅里叶分析得到的第j个频点；ai-1,j表示以第j个频点取中心长度为2n的频段信号强度的随动均值；m表示倍数，且m≥1；kd表示折减系数，且0＜kd≤1；本发明中m和kd均取为1.0。

如图1(a)和图1(b)所示，其中，图1(a)为原始水声信号的频谱，图1(b)是经过100次迭代得到的泄漏噪声信号强度的频率分布图，图1(a)和1(b)分别进行了归一化处理。可以看到，图1(b)中泄漏噪声的频谱分布曲线的光滑程度明显改善。

3)对提取的泄漏噪声信号的连续谱的历时和沿程分布模式进行识别分析，并根据识别分析结果对大型输水建筑物的泄漏点进行定位。

泄漏噪声的历时分布具有鲜明的特点，当泄漏量变化不大时，泄漏噪声的强度在时间轴上应保持稳定的连续分布。据此，可以区分泄漏噪声和其它短历时和偶发性的干扰性振动。

如图1(a)所示，对于单泄漏源，泄漏噪声的强度沿程分布应以泄漏源为中心向流道两侧衰减，则根据实测的泄漏噪声沿程分布结果可以对泄漏源进行定位。假定泄漏源信号强度沿程分布为高斯分布，则对水听器阵列经过泄漏源附近时测得的信号强度沿程分布进行拟合如下：

式中，h(s,t)表示提取的泄漏噪声历时曲线，p(s)表示实测信号功率的沿程分布，s表示水听器位置坐标，σ、μ、p0、k为待定参数，其中，μ指示了泄漏源的位置坐标；δt表示用于计算功率的窗口时长。

实施例一

1实验方法

本实施例中选取南水北调中线双洎河渡槽开展现场检测实验。该渡槽全长810m，包括进出口渐变段、进出口闸室段、进出口连接段和槽身段。其中，槽身段长600m，为梁式渡槽，每30m一跨，共20跨。槽身两联四孔，单孔净宽7.0m，净高7.45m，2孔1联，共2联。槽身为预应力混凝土矩形槽，槽身断面如图2(a)和图2(b)所示。选取东侧第2孔槽身作为实验流道。实验恰逢检修期，该孔流道两端闸门关闭，槽内为静水，水深6.1m，其余孔流道仍按正常输水要求充水运行。

如图5所示，对模拟泄露源产生的泄露噪声进行连续采集的方法，包括以下步骤：

首先，把模拟泄漏源(本发明中为水泵)竖直沉入大型输水建筑物底板的各模拟泄漏点处。

其次，根据预设泄漏强度对各泄漏源的流量进行设置，持续模拟连续泄漏过程。

把模拟泄漏源竖直沉入渡槽底部，可选水泵为模拟泄漏源，如图2(a)所示，泄漏源流入左侧第1孔，如图2(b)所示，模拟持续泄漏过程。实验中，将两个模拟泄漏源1、2沿渡槽轴向布设，且选取5m作为间隔布设2个泄漏源；经现场计测，泄漏源1泄流量约为0.5l/s，泄漏源2的泄流量为2.0l/s。泄露源1和泄露源2由柴油发电机3提供动力。

再次，采用水听器阵列3按照预设速度对各测点的水声信号进行采集，采集数据包括泄漏未开启时以及泄漏开启后各测点的水声信号。优选地，水听器阵列包含12个或24个水听器阵列，水听器间距可设为0.5m或1m等情况不等。

采用水听器阵列3电缆检测模拟泄漏噪声，该水听器阵列3由天津远洋声学公司定制，其中包含12个间距为0.5m的水听器，且使水听器阵列悬浮于渡槽中线轴水深约3m位置(渡槽半深)，见图2(b)，模拟泄漏源开始工作后，通过人力拉动电缆使得水听器阵列沿槽身轴向移动实现水下移动检测过程。每次移动3m，到达预定位置后保持静置5分钟，在该状态下采集信号，水听器阵列各水听器编码见图2(c)所示。采用geode24道地震仪5采集沿途信号，采样频次1khz，采集仪通过电缆与水听器阵列相连进行连续信号采集。如图2(a)所示位置，开始采集信号，在d0时刻以前，未开打开模拟泄漏源进行信号采集，到d0时刻，开启模拟泄漏源进行信号采集，间隔5分钟后，移动水听器阵列3m距离，到d3位置时，进行信号数据采集，以此类推，检测到d60位置时，信号数据采集完成。

2检测结果

2.1泄漏噪声的识别

首先，依据沿程实测数据对泄漏信号进行识别。对水听器阵列中12个水听器的测值结果取平均值，截断采样数据用于短时快速傅里叶分析。为从频域上识别泄漏信号，需提高频率的分辨率。本实施例按矩形框截取。去除其中频率较低的次声信号，并应用式(1)、(2)提取连续谱，得到水听器阵列静置于各测点附近测得的水声信号时频分析结果。

如图3所示，将未开泄漏源时以及开泄漏源以后各测点附近的时频分析结果一起进行二维映像。作为对比，图中同时给出了原始数据10～400hz带通滤波后的映像结果。图3(a)和图3(b)中的色阶指示了声强的大小。由于原始数据中分立的谱线能量远高于周围的连续谱。可以看到，原始数据存在大量的能量较为集中的线谱，这些线谱强度的时间分布(沿程分布)没有明显的规律性，因而难以推断泄漏信号对应的频率和位置。这是因为，环境因素引起的结构振动也对应能量较高的线谱，与泄漏信号混杂在一起，难以区分。

提取连续谱以后，可以发现随机噪声强度的沿程分布和历时分布存在一定的规律性。总体上看，d42、d45测点所测信号中，100～150hz和200～270hz频段随机噪声强度显著高于周围其他测点，并且信号在时间轴上持续分布，因此，泄漏源应在d42、d45附近，泄漏噪声主要分布于100～150hz和200～270hz。

d6～d60各测点所测信号中，100～150hz频段随机噪声的强度沿程逐渐增大，表明d60测点以外存在较强的干扰源，这部分随机噪声主要来自于现场供电源(柴油发电机)的机械振动；100～150hz频段的随机噪声混杂了泄漏信号和干扰信号。

d0测点在开泄漏源(泵)后所测信号中，100～150hz和200～270hz频段随机噪声的强度显著高于d0测点未有泄漏源前和d3测点，这表明d0测点附近存在其他干扰因素。经现场检查，由于模拟泄漏源水管长度较长，水流从d0测点下游流入左侧第1孔(见图2b)。因此，这部分噪声来自于模拟泄漏源抽出的水流入左侧第1孔时产生的噪声。

2.2泄漏点的定位

选取渗漏历时强度具有典型特征的d39、d42、d45和d48测点时各传感器所测信号，提取其中200～270hz频段的泄漏噪声，按式(4)求得信号功率的沿程分布，再按式(3)进行拟合，如图4所示。可以看到，由于水听器阵列均布有12个水听器，水听器间隔0.5m，每次前进3m，前一测点7-12号水听器位置与后一测点位置1-6号水听器位置相同，因此，前一测点7-12号水听器功率测值与后一测点1-6号水听器相同。d36和d39测点、d39和d42测点、d45和d48测点都可以观察到类似测值首尾相接的现象，d42测点7-12号水听器功率低于d45测点1-6号水听器功率。这是由于在静水状态下牵引电缆很难保持顺直状态，存在一定自然弯曲，人力牵引状态下，水听器阵列在槽身横向位置会发生变化；当水听器阵列远离泄漏源时，槽身横向位置变动引起的误差较小，当水听器阵列靠近泄漏源时，槽身横向位置变动引起的误差较大。

图4中标识出了在不同测点位置水听器阵列各传感器测得泄漏噪声的功率，可以求得泄漏点的位置为d36+9.9m，即测点d45+0.9m为识别泄漏位置，与泄漏位置2相差0.9m。图4中标识出了布设的两处泄漏源所处的位置和识别出的泄漏位置。可以看到，由于泄漏源2泄漏流量较大，产生的噪声信号强度较大，通过本发明方法可以比较准确的定位，泄漏源2的实际位置为45m，因此定位误差为0.9m；泄漏源1泄流量较小，产生的噪声信号强度被背景噪声所掩盖，因此无法识别和定位。

上述各实施例仅用于说明本发明，其中各部件的结构、连接方式和制作工艺等都是可以有所变化的，凡是在本发明技术方案的基础上进行的等同变换和改进，均不应排除在本发明的保护范围之外。