基于海量振动干扰事件的油气管线监测实时聚类预警方法
技术领域
本发明涉及油气管线检测技术领域，尤其涉及基于海量振动干扰事件的油气管线监测实时聚类预警方法。
背景技术
现有油气管线实时预警监测系统一般根据光纤时域信号的幅值和相位特性，对振动源干扰事件进行分类识别。如果幅值和相位阈值设置较低，则识别出的振动干扰事件数量大、许多微弱的地表正常活动亦被识别为异常的干扰事件，从而降低了监测系统的预警准确性；反之，如果幅值和相位阈值设置较高，则又容易因为触发预警的阈值设置过高而漏报预警。因此，这种通过脉冲数据特性的阈值预警机制往往具有预警准确性差、预警误报率高等缺点，难以满足实际生产需要。
因此，发明基于海量振动干扰事件的油气管线监测实时聚类预警方法来解决上述问题很有必要
发明内容
本发明的目的在于提供基于海量振动干扰事件的油气管线监测实时聚类预警方法，以解决上述技术问题。
本发明为解决上述技术问题，采用以下技术方案来实现：
基于海量振动干扰事件的油气管线监测实时聚类预警方法，包括基于瑞利散射的相干光时域反射振动传感系统，其特征在于：所述基于瑞利散射的相干光时域反射振动传感系统包括激光器、放大器、声光调节器、耦合器、数字信号处理器、驱动器、隔离器、延迟光纤、压电陶瓷驱动器、光电探测器、中央处理器和环形器，所述放大器的数量为2个、耦合器的数量为5个分别为C1、C2、C3、C4、C5、声光调节器的数量为2个、激光器、数字信号处理器、驱动器、隔离器、延迟光纤、压电陶瓷驱动器、光电探测器、中央处理器和环形器数量均为1个设置，所述激光器经过放大器和一个耦合器采用3dB宽带分为两路设置，两个所述声光调制器分别对两路连续光进行移频，并调制为脉冲光，其中输出的脉冲光分别经所述耦合器的C2和C3分束，其中的一路光波输入到所述耦合器C4产生干涉，所述耦合器C4输出的干涉信号经光电探测与采集后作为外差解调的一一个参考信号，所述耦合器C2和C3输出的另外两路光脉冲信号注入传感光纤，其中一路脉冲经过长度为2L的延迟光纤，所述耦合器C5输出的光脉冲经过放大器再经环形器注入传感光纤，其中脉冲光在传感光纤中产生后向瑞利散射光，其中散射光经过压电陶瓷驱动器产生干涉信号，干涉信号经光电探测器接收后由经数字信号处理器处理，得到待测信息；
所述油气管线监测实时聚类预警方法包括以下步骤：
S1：基于脉冲数据的幅值相位特性，得到振动干扰事件的初步分类数据；
S2：积累一定周期的振动干扰事件数据后，对其进行密度聚类分析；
S3：移动时间窗，进行第二次密度聚类分析；
S4：两次聚类分析结果进行域分析；
S5：循环持续移动时间窗，动态叠加密度聚类分析结果，实现实时报警。
优选的，所述步骤S2中密度聚类分析采用DBSCAN算法，采用切比雪夫距离进行密度聚类分析。
本发明的有益效果是：
(1)本发明通过对于高强度、高频率振动源的干扰行为引起的“热点”区域，密度聚类算法本身就具有空间可连性的自适应聚类功能，能够将周围一定时空的振动事件根据其密度规律合并为更大的同一类簇，从而减少报警数量。并且，对“热点”区域而言，高强度或高频率的振动源干扰行为必然引起更大时空范围的振动事件，因此，密度聚类算法与入侵事件的客观规律相一致，具有一定的科学依据。
(2)本发明通过采用了时空密度阈值来作为报警阈值，报警阈值具有双坐标系的空间属性，阈值设置更合理，更符合入侵事件的客观规律。
(3)本发明通过采用了滚动叠加的动态增长聚类分析方法，将具有时空连续性的振动事件合并为一个报警，通过“持续”或“已结束”两种状态来标记该报警的实时动态，从而进一步减少了报警数量。
附图说明
图1为发明的脉冲数据的幅值相位特性示意图；
图2为发明的密度聚类分析结构示意图；
图3为发明的二次密度聚类分析结构示意图；
图4为发明的动态实时聚类分析流程图；
图5为发明的基于脉冲数据幅值与相位特性识别出振动事件分类分布图；
图6为发明的是图5的基础上进行密度聚类后的效果示意图；
图7为发明的一天之内的预警事件分布图；
图8为发明的实时聚类分析方法的动态发展过程结构示意图；
图9为发明的基于瑞利散射的相干光时域反射振动传感系统图。
具体实施方式
为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施例，进一步阐述本发明，但下述实施例仅仅为本发明的优选实施例，并非全部。基于实施方式中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得其它实施例，都属于本发明的保护范围。下述实施例中的实验方法，如无特殊说明，均为常规方法，下述实施例中所用的材料、试剂等，如无特殊说明，均可从商业途径得到。
实施例一：
本发明提供了一种基于海量振动干扰事件的油气管线监测实时聚类预警方法，包括基于瑞利散射的相干光时域反射振动传感系统，其特征在于：所述基于瑞利散射的相干光时域反射振动传感系统包括激光器、放大器、声光调节器、耦合器、数字信号处理器、驱动器、隔离器、延迟光纤、压电陶瓷驱动器、光电探测器、中央处理器和环形器，所述放大器的数量为2个、耦合器的数量为5个分别为C1、C2、C3、C4、C5、声光调节器的数量为2个、激光器、数字信号处理器、驱动器、隔离器、延迟光纤、压电陶瓷驱动器、光电探测器、中央处理器和环形器数量均为1个设置，所述激光器经过放大器和一个耦合器采用3dB宽带分为两路设置，两个所述声光调制器分别对两路连续光进行移频，并调制为脉冲光，其中输出的脉冲光分别经所述耦合器的C2和C3分束，其中的一路光波输入到所述耦合器C4产生干涉，所述耦合器C4输出的干涉信号经光电探测与采集后作为外差解调的一一个参考信号，所述耦合器C2和C3输出的另外两路光脉冲信号注入传感光纤，其中一路脉冲经过长度为2L的延迟光纤，所述耦合器C5输出的光脉冲经过放大器再经环形器注入传感光纤，其中脉冲光在传感光纤中产生后向瑞利散射光，其中散射光经过压电陶瓷驱动器产生干涉信号，干涉信号经光电探测器接收后由经数字信号处理器处理，得到待测信息；
所述油气管线监测实时聚类预警方法包括以下步骤：
S1：基于脉冲数据的幅值相位特性，得到振动干扰事件的初步分类数据；
S2：积累一定周期的振动干扰事件数据后，对其进行密度聚类分析；
S3：移动时间窗，进行第二次密度聚类分析；
S4：两次聚类分析结果进行域分析；
S5：循环持续移动时间窗，动态叠加密度聚类分析结果，实现实时报警；
其中，第步骤S1为对振动干扰事件初步分类:以瑞利散射的相干光时域反射振动传感监测系统为例，在其100km的监测光纤上，2小时时间范围共计识别出182862次振动干扰事件，其中数量占比最多的为车辆行走的噪声干扰事件，滤除车辆行走噪声干扰事件后，共计6449次人工开挖和9090次机械施工振动事件，如图1所示。
其中步骤S2中的密度聚类分析采用DBSCAN算法，采用切比雪夫距离进行密度聚类分析，如图2、3所示，半径参数设置为5，数量阈值设置为30，则识别出的聚类结果为：共识别出10次人工开挖和60次机械施工聚集事件，若以此作为预警事件，可以发现，相对于之前的振动事件规模，预警事件数量大幅降低，初步具备实用化预警管理目的；
但是该聚类分析方法是对前2小时的干扰事件进行分析的，实际应用中，不可能延迟如此长的时间积累足够数据量之后再开始进行密度聚类分析，因此，采用实时聚类分析方法，通过持续移动时间窗，将多次聚类分析结果进行域分析，从而实现动态实时聚类分析目的，具体过程如图4所示：
本发明如图5-7以时间和空间为平面坐标系建立振动干扰事件的时空分布图，再对其进行密度聚类分析，本实时聚类分析方法通过邻域大小、邻域内最小数量两个控制参数作为阈值控制识别精度，支持设置时间分辨率系数、空间分辨率系数，来改变坐标系的压缩比例，从而实现调整振动干扰事件的时空阈值目的，从而可以更好的以入侵事件的振动事件分布特征作为典型预警事件来设置密度聚类的时空阈值指标，更好的匹配入侵事件的数据特征，提供预警的准确性和有效性；
本发明采用了基于实时分析的聚类分析方法，系统通过对聚类分析结果进行域的并集、交集等计算来滚动叠加，实现聚类结果的动态增长，从而支持实时告警触发机制；
从触发的报警事件来看，本发明所触发的预警事件具有动态特征，随着入侵事件的时间发展，入侵事件引起的振动干扰行为在空间分布上也会出现动态变化，本发明的实时聚类方法，可以记录下每一次聚类分析时的振动事件密度聚类特征，从而可以完整记录下整个入侵事件时间周期内的动态演变过程。如果再对该过程进行分析，还可以进一步实现对入侵事件行为模式的识别，因此，本发明提出的实时聚类分析方法，具有计算分析开销较低，物理模型意义直观形象容易理解，实践性强，具有较大的推广应用价值。
基于本发明提出的实时聚类分析方法，如图8演示了某管道光纤预警系统中某次预警事件的动态发展过程。
从图8可以发现，经过聚类分析，光纤里程0.4km处的机械施工类型干扰事件由于分布密集，触发预警事件；随着实时聚类分析的开展，该预警事件也呈现出动态发展过程，其报警坐标范围从最初的0.3-0.4km范围持续增大至0.3-0.48km,报警对应的异常干扰事件持续时间持续40余分钟，数量从40次逐步发展至138次，从发展趋势的分布情况来看，主要集中分布于0.34km-0.38km范围内，且偶发较大桩号的异常干扰事件。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的仅为本发明的优选例，并不用来限制本发明，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
