基于分布式光纤的水下管道泄漏检测定位及数据分析方法

发布时间：2017-04-23 05:08

  本文关键词：基于分布式光纤的水下管道泄漏检测定位及数据分析方法，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：水下管道的工作环境较陆地更加恶劣,管道发生泄漏的事故率较高。管道储运的原油、石油、天然气等介质的泄漏,不仅会对环境造成巨大的污染,对经济造成巨大损失,还会对当地人民的生命安全构成威胁。本文以水下油气管道作为检测对象,运用干涉型分布式光纤传感器,选择合适的信号解调法,对分布式光纤水下管道泄漏检测定位技术及数据分析方法进行了研究。(1)研究了基于Mach-Zehnder和Sagnacd的混合干涉原理,根据管道泄漏检测方法和定位原理,针对水下环境,设计了检测水下管道泄漏定位的模拟实验装置,改善了实验检测环境。研究了光纤干涉仪的信号解调方法,对PGC解调模型进行了数学分析,设计并制作了PGC解调电路。(2)依据水下油气管道泄漏检测方法和定位原理,针对检测系统进行了不同实验环境、不同泄漏点位置以及不同管道压力的实验及分析,提出了水下管道泄漏检测系统的技术指标,对系统的精确度、稳定性、以及灵敏度做了分析。(3)由于传统定位方法定位误差较大,因此,本文依据支持向量机原理,建立了泄漏点样本数据的回归模型,分别利用网格搜索法及粒子群优化法对支持向量机的相关调整参数进行了优化,对泄漏点样本进行了训练及预测,并对预测的泄漏点位置进行了分析。经网格搜索法优化后,实验样本的平均绝对误差为118.85 m,误差减小了30 m。经粒子群优化法进行参数优化后,误差减小了79.7 m。经数据处理后,系统的定位精度都得到了提高。其中,PSO-SVM的预测值更为准确。(4)在实验中,能够对长度为1.3 m、外径为40 mm、管壁厚度为3 mm、模拟泄漏孔的直径为2.5 mm、管道压力为0.5 MPa的管道泄漏进行有效检测。提出了改善检测系统性能和定位精度的方法,解决了该水下油气管道检测系统的相关优化问题。
【关键词】：水下管道 光纤传感器 支持向量机 网格搜索法 粒子群优化
【学位授予单位】：中国计量学院
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TE973.6;TP212
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• Abstract7-15
• 1 绪论15-27
• 1.1 课题背景、研究的目的和意义15-17
• 1.1.1 课题背景15-16
• 1.1.2 课题研究目的及意义16-17
• 1.2 分布式光纤传感器分类及国内外应用研究17-20
• 1.2.1 散射型分布式光纤传感器17-18
• 1.2.2 偏振型分布式光纤传感器18
• 1.2.3 干涉型分布式光纤传感器18
• 1.2.4 微弯型分布式光纤传感器18-19
• 1.2.5 荧光型分布式光纤传感器19-20
• 1.3 干涉型分布式光纤传感定位技术的国内外研究20-24
• 1.3.1 干涉型分布式光纤的绝对相位求取定位技术21-24
• 1.3.2 基于相对相位求取的干涉型分布式光纤定位技术24
• 1.4 论文研究的主要内容及结构安排24-25
• 1.4.1 论文研究的主要内容24-25
• 1.4.2 论文的结构安排25
• 1.5 本章小结25-27
• 2 分布式光纤传感器检测系统理论研究27-35
• 2.1 传感原理研究27-28
• 2.1.1 光纤传输光的基本原理27-28
• 2.1.2 干涉原理28
• 2.2 分布式光纤传感器检测系统原理28-33
• 2.2.1 光路测量架构28-29
• 2.2.2 检测系统原理分析29-33
• 2.3 检测系统重要技术参数分析33-34
• 2.3.1 延迟光纤长度的选择33-34
• 2.3.2 调制器光纤的长度34
• 2.3.3 系统检测范围的确定34
• 2.4 本章小结34-35
• 3 检测系统信号解调技术35-40
• 3.1 相位载波（PGC）解调检测方案35-37
• 3.1.1 干涉信号检测方案概述35
• 3.1.2 PGC解调方案实现原理35-36
• 3.1.3 PGC模型的数学分析36-37
• 3.2 PGC解调系统设计37-39
• 3.2.1 PGC解调电路模块38-39
• 3.3 本章小结39-40
• 4 实验设计与数据分析40-52
• 4.1 实验装置与条件40-41
• 4.2 油气管道泄漏检测系统定位技术41-42
• 4.3 水下管道泄漏检测实验42-46
• 4.3.1 不同实验环境对检测系统的影响42-43
• 4.3.2 不同泄漏点位置对检测系统的影响43-45
• 4.3.3 不同管道压力对检测系统的影响45-46
• 4.4 检测系统稳定性和精确度分析46-48
• 4.5 检测系统灵敏度分析48-49
• 4.6 检测系统的优化49-50
• 4.6.1 信号强度的优化49-50
• 4.6.2 信号衰减的优化50
• 4.6.3 检测系统定位精度的优化50
• 4.7 本章小节50-52
• 5 基于支持向量机的泄漏点回归模型52-66
• 5.1 机器学习理论52-53
• 5.2 支持向量机53-56
• 5.2.1 支持向量机回归算法53-54
• 5.2.2 核函数54-55
• 5.2.3 支持向量机参数优化55-56
• 5.3 网格搜索法56-60
• 5.3.1 网格搜索法的基本思想56
• 5.3.2 改进的网格搜索法56
• 5.3.3 样本选择及优化56-58
• 5.3.4 优化步骤58-59
• 5.3.5 仿真分析59-60
• 5.4 粒子群优化60-63
• 5.4.1 粒子群优化理论60-61
• 5.4.2 优化步骤及流程61-62
• 5.4.3 仿真结果分析62-63
• 5.5 GS-SVM与PSO-SVM的比较63-65
• 5.6 本章小结65-66
• 6 结论与展望66-68
• 6.1 论文总结66-67
• 6.2 未来展望67-68
• 参考文献68-72
• 附录A 检测系统实验装置图72-73
• 作者简介73

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本文编号：321865