齐卫雪 石光辉
(太原市热力集团有限责任公司，山西 太原 030000)
1 概述
太古长输供热工程在城市供热中的影响力巨大，目前已经实现了四个采暖季的平稳供热，上个采暖季最大供热面积达到7 120万m2，涉及用热单位十家。在三个采暖季的运行过程中，太古一级网曾经由于各种原因发生过多次突发泄漏事故，严重的造成了整个太古系统的短时间停运。并且由于太古一级网管线位于市区主干道，运行期突发泄漏时极有可能造成次生灾害。因此，当太古一级网发生突发泄漏时，如何快速的判断查找泄漏点并快速进行隔离，是保证整个一级网及长输供热工程安全平稳运行面临的一个重要课题。
太古一级网系统是既有管网，不可能对整个管网不进行大规模改动，利用现有技术检漏更换保温管或者外敷检漏光缆显然不具备可实施性。根据实际需求，提出了太古一级网突发泄漏时的快速定位方法，该方法是根据采集的泄漏瞬间压力信号的不同特性，对其进行有效识别后，将识别结果反馈给上位机，再结合地理信息系统实现定位[1]。经过多次试验，已经实现了对泄漏瞬间压力信号的完整有效采集，该方法的难点及核心在于对泄漏瞬间压力信号的有效识别。本文以太古一级网为分析对象，采用某次太古一级网压力信号数据进行分析，研究泄漏瞬间压力信号的识别算法。
2 试验简述及信号采集
本文选取太古一级网五座热力站进行相应试验，利用一座热力站进行排污，模拟管线突发泄漏情况，采用参考文献[2]的小型压力波硬件对试验时的泄漏瞬间压力数据进行采集。在试验时，通过不同的阀门开度模拟泄放时压力波变化情况，为避免全网平衡及附近补水对压力信号的干扰，退出平衡并关闭周边热力站补水。在试验时，在每座热力站安装一部高频率(20 Hz)压力信号采集器，采集五座实验热力站一级网压力用来进行分析。参与实验五座热力站分别为217站、222站、234站、243站、221站，具体位置分布见图1，其中217热力站为泄放热力站(用于模拟管线突发泄漏情况)。试验采集到的各站泄漏瞬间压力值如表1所示，泄漏瞬间原始压力信号如图2所示，横坐标代表采集数据个数，纵坐标代表泄漏点压力。此图只用来表示各热力站泄漏瞬间压力变化趋势，不表示泄漏对各站压力影响的时间先后关系。
表1 试验热力站泄漏瞬间压力值 MPa
3 试验信号的处理
无论是太古一级网泄露试验的采集过程还是其他信号的采集，数据采集过程中都受到外界环境干扰，采集到的泄漏压力信号混杂有噪声，为了提高判断的准确性，需要对采集到的泄漏压力信号进行处理。传统的处理方法傅里叶变换方法是一种纯频域分析方法，只能对信号做全局变换，不能表达信号的局部特性。小波变换是一种同时具有时频特性的分析方法，具有多分辨率分析的特点。即在低频部分时间分辨率较低，频率分辨率较高；在高频部分时间分辨率较高，频率分辨率较低。本文利用MATLAB小波工具箱对太古一级网本次试验的泄漏瞬间压力信号进行分析处理[3]。
3.1 小波基选择
对某次太古一级网试验采集的泄漏瞬间压力信号进行小波变换，小波变换的关键因素是小波基的选取，不同的小波基具有不同的特点，选取小波基函数的不同，滤波效果也会有所差异。以217热力站的泄露压力信号为例，采用不同的小波基在同一尺度下进行小波分解。分别选用haar，db3，db5和sys2小波基对泄露压力信号进行5层分解，分解结果如图3所示，其中s表示原泄漏瞬间压力信号。
由图3可以看出，利用haar小波基对信号进行分解，能够很好的识别泄漏瞬间压力信号；另外，参考其他波形处理的文献，对于连续性较差的波形，haar小波具有最高的时间分辨率，能够很好的识别瞬时特征。因此，选用haar小波基进行小波变换。
3.2 尺度确定
根据以上分析结果，选用haar小波对泄漏瞬间压力信号进行9层分解，结果如图4所示。
由图4可以看出，第五层分解已经能够看出信号的变化趋势，但第九层分析效果最好，波形的显示更加直观，因此，选用尺度9对泄露压力信号进行分析。
4 对泄露信号进行定位
利用haar小波基对泄漏瞬间压力信号进行小波变换后，选用启发式阈值选择(heursure)作为阈值选择规则；进行软阈值处理；消噪后的泄漏瞬间压力信号如图5所示。
利用压力平均值比较的方法，判断泄漏出现的时间。由图5可以看出，泄漏瞬间压力波形维持时间在500个点左右，因此我们选择500个采样点作为一个比较段。假设正常运行时压力波动范围为P0，1分钟前500个数据平均值与当前500个数据平均值的差值为ΔP，如果ΔP>P0，则说明该段时间有泄露。具体判断步骤如下：
1)取某个热力站t时刻500个数据点计算平均值P(t)；
2)再取该热力站t时刻的1分钟前的500个数据点计算平均值P(t0)；
3)如果两个时刻的压力差值P(t0)大于此热力站正常运行时压力波动范围P0，则说明此热力站的一次管网可能存在泄漏现象。此时报警提示运行人员，进行管网巡查，确定漏点具体位置，实施抢修；
4)如果附近几个热力站同时出现泄漏报警，则推断漏点在这几个热力站之间，缩小管网巡查范围，快速发现漏点。
某个点(热力站)判断方法如图6所示。
利用该判断方法对太古一级网五个热力站的试验数据进行测试。在217热力站和222热力站出现泄漏信号，判断漏点在两个热力站之间；实际模拟测试时，217热力站为模拟泄放的热力站，测试点位置离泄漏位置最近，一级网压力波动明显，能够在泄漏时刻识别出泄漏信号，在3000～3500段发生泄漏，判断结果与图5相符。对于泄漏辅信号，离泄放站最近的222热力站，压力波动有一定的衰减，但是仍然能够识别出泄漏压力信号；但是其余三个热力站，由于距离较远，泄漏压力信号衰减严重，利用此方法不能进行有效识别。
5 结语
本文利用haar小波基对泄漏压力信号进行小波变换，泄漏压力信号在去噪之后能够有效的滤掉干扰信号；再利用平均值比较法，用当前时间段与前1分钟时间段平均值的差值与正常压力波动范围进行比较，通过比较结果能够判断出泄漏压力主信号是否出现泄漏。本文的研究方法为太古供热一级网泄露的判断提供了一定的理论基础，也为行业内供热管网的管理提供了一种方法。但是，在泄漏信号传递过程中，压力信号衰减严重，泄漏压力辅信号变化不明显，还需对泄漏压力辅信号识别以及判断算法进行研究，形成综合的识别判断方法，提高供热一级网突发泄漏时的快速定位方法的准确性。另外，在判断是否发生泄漏时，压力波动范围P0值的大小，跟具体的热力站以及初寒、严寒、末寒期的流量有关系，不能一概而论。
