一种管道泄漏检测器、检测系统及检测方法
技术领域
本发明涉及管道泄漏检测技术领域，尤其是涉及一种管道泄漏检测器、检测系统及检测方法。
背景技术
随着我国国民经济的迅速发展，管道运输在经济发展中的角色越来越重要。管道运营具有成本低、供给稳定、节能、安全等优点。但是，随着管线的增多以及运营年龄的增长，管壁由于施工缺陷、冲刷腐蚀、磨损等自然因素和打孔盗油等人为破坏原因，管道泄漏事故频频发生。
对于石油、天然气等能源输送管道，输送介质的泄漏不仅造成宝贵自然资源的浪费、环境污染并影响油田的正常生产、直接威胁输油管道、设施的安全运行，甚至威胁到周围居民的生命财产安全。
如何能够实时监测管道泄漏事故的发生，并尽快定位泄漏点，对降低自然资源损失和环境污染、预防重大故事的发生，具有重要的现实意义。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种管道泄漏检测器、检测系统及检测方法。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种管道泄漏检测器，包括：
采集变送器：包括用于管道泄漏发生时检测管道中压力的压力变送器和检测管道泄漏流量的流量变送器，以及用于判定泄露原因的振动变送器；
主处理器：接收采集变送器采集到的数据，同时将采集数据反馈至数据中心服务器；
数据采集传输接口：设置多个，用于将现场采集变送器采集的数据传输至主处理器；
GPS模块：用于从GPS卫星上获取标准的时间信号，并授时给主处理器使得主处理器在采集的数据上实时地标记时间戳；
数据存储器：用于存储采集变送器采集到的数据；
数据反馈传输模块：用于将数据存储器中的数据传输至数据中心服务器。
所述的数据传输接口包括USB接口和模/数转换模块，所述的振动变送器通过USB接口连接至主处理器，所述的压力变送器和流量变送器分别通过模/数转换模块连接至主处理器。
所述的模/数转换模块包括用于将压力变送器或流量变送器采集的4～20mA电流信号转换为0.4V～2V电压信号的电流-电压转换电路以及用于将模拟电压信号转化为数字信号的模/数转换芯片。
所述的数据反馈传输模块包括IoT模块。
该管道泄露检测器还包括用于在数据反馈传输模块将数据传输至数据中心服务器时进行数据缓存的FIFO存储器。
该管道泄露检测器还包括用于主处理器将采集数据反馈至数据中心服务器前对数据进行加密的加密芯片。
所述的主处理器包括采用ARM Cortex-A8内核的AM3352。
一种管道泄漏检测系统，该系统包括多个管道泄漏检测器，所述的管道泄漏检测器分布在管道上不同的检测站点处，所述的振动变送器粘贴在管道裸露部分的正上方，所述的压力变送器和流量变送器设置在对应站点位置处的管道中，该系统还包括用于对各采集变送器采集到的各检测站点处的数据进行处理获取管道泄露位置、泄露量和泄露原因的数据中心服务器。
一种管道泄漏检测方法，该方法基于管道泄漏检测系统，所述的管道泄漏检测方法包括如下步骤：
(1)提取压力变送器采集的压力数据中发生突变的两个检测站点的压力数据；
(2)根据提取的压力数据上的标记时间戳的时间差计算泄漏点位置；
(3)读取泄漏点两侧的检测站点的流量变送器检测的流量数据；
(4)根据流量数据计算介质损失量；
(5)读取振动变送器的振动数据；
(6)根据振动数据判定泄露原因。
与现有技术相比，本发明具有如下优点：
(1)本发明采用GPS对主处理器授时，使得主处理器在采集的数据上实时地标记时间戳，GPS模块的同步误差在微秒数量级，进而在采用带有时间戳标记的压力数据进行泄露点位置确定时能够大大提高定位准确性；
(2)本发明融合三类变送器，包括压力变送器、流量变送器和振动变送器，从而实现泄漏点位置、泄露量以及泄露原因的全面检测，使得泄漏检测更加精密和准全；
(3)本发明采用IoT模块进行主处理器和数据中心服务器之间的数据传输，保证数据传输的实时性，从而能快速定位泄漏故障并做出善后处理，降低自然资源损失和环境污染；
(4)本发明管道泄漏检测器侧设置加密芯片对传输前的数据进行加密，对应地，在数据中心服务器设置解密芯片进行数据解密，从而提高数据传输的安全性，防止黑客对数据篡改和利用。
附图说明
图1为本发明管道泄漏检测器的结构框图；
图2为本发明实施例中电流-电压转换电路的电路图；
图3为本发明实施例中GPS模块的电路图；
图4为本发明实施例中IoT模块的电路图；
图5为本发明实施例中加密芯片的电路图；
图6为本发明管道泄漏检测系统的结构框图；
图7为本发明管道泄漏检测系统中采集变送器的安装示意图；
图8为本发明管道泄漏检测方法的流程框图。
其中，0为管道泄漏检测器，1为压力变送器，2为流量变送器，3为振动变送器，4为主处理器，5为USB接口，6为电流-电压转换电路，7为模/数转换芯片，8为GPS模块，9为程序存储器，10为数据存储器，11为FIFO存储器，12为晶振模块，13为USB2.0接口，14为电源模块，15为备用电源，16为LED指示灯，17为复位按键，18为IoT模块，19为加密芯片，20为数据中心服务器。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。注意，以下的实施方式的说明只是实质上的例示，本发明并不意在对其适用物或其用途进行限定，且本发明并不限定于以下的实施方式。
实施例
如图1所示，一种管道泄漏检测器，包括：
采集变送器：包括用于管道泄漏发生时检测管道中压力的压力变送器1和检测管道泄漏流量的流量变送器2，以及用于判定泄露原因的振动变送器3。
主处理器4：接收采集变送器采集到的数据，同时将采集数据反馈至数据中心服务器20，主处理器4包括采用ARM Cortex-A8内核的AM3352。
数据采集传输接口：设置多个，用于将现场采集变送器采集的数据传输至主处理器4，具体地：数据传输接口包括USB接口5和模/数转换模块，振动变送器3通过USB接口5连接至主处理器4，压力变送器1和流量变送器2分别通过模/数转换模块连接至主处理器4。其中，模/数转换模块包括用于将压力变送器1或流量变送器2采集的4～20mA电流信号转换为0.4V～2V电压信号的电流-电压转换电路6以及用于将模拟电压信号转化为数字信号的模/数转换芯片7。
GPS模块8：用于从GPS卫星上获取标准的时间信号，并授时给主处理器4使得主处理器4在采集的数据上实时地标记时间戳。
数据存储器10：用于存储采集变送器采集到的数据，本实施例中数据存储器10采用NADN FLASH。
程序存储器9：用于存储主处理器4的运行程序，本实施例中程序存储器9采用NORFLASH。
数据反馈传输模块：用于将数据存储器10中的数据传输至数据中心服务器20，数据反馈传输模块采用IoT模块18。
FIFO存储器11：用于在数据反馈传输模块将数据传输至数据中心服务器20时进行数据缓存的FIFO存储器11，本实施例FIFO存储器11采用DDR3 SDRAM，采用FIFO存储器11能避免数据传输时的总线冲突。
电源模块14：用于为管道泄漏检测器提供电源。
备用电源15：用于电源模块断电时的系统数据紧急备份和传输。
复位按键17：用于数据采集器死机时的重新启动。
LED指示灯16：用于采集变送器的数据采集指示。
晶振模块12：为数据采集器程序运行提供时钟。
USB2.0接口13：用于数据采集器的调试和参数配置。
加密芯片19：将采集数据反馈至数据中心服务器20前对数据进行加密。
本实施例中振动变送器3是Micro Optics OS7100，其测量范围是0-300Hz，由于采用铠装光缆保护，可以在管道平面波的高频截止频率内，对管道中打孔盗油等低频振动信号进行检测。OS7100粘贴在输油管道裸露部分的正上方。解调部分采用的是FBG解调仪，其型号为SM130-500，解调频率为500Hz，满足振动传感器的解调需求。当在距离光纤光栅振动传感器一定距离的管道上有打孔盗油的振动信号存在时，通过光缆将传感器接收的信号传输到解调仪上，再通过USB接口5连接数据采集器得到FBG的中心波长变化，经过转换关系可以得到振动信号的信息。
压力变送器1和流量变送器2输出的数据为4-20mA电流信号。通过图2设计的电流-电压转换电路6将电流信号转化成电压信号送给模/数转换芯片7进行数据采集。图2中，L1、L2为铁氧体磁珠，型号为BLM21P，R2为100Ω、0.1％、25ppm高精密电阻，以保证输入电流为20mA，则输出电压为2.0V。
GPS模块8的原理是从GPS卫星上获取标准的时间信号，并将这些信号传输给数据采集器。GPS模块8的同步误差在微秒数量级。用GPS授时的方法给数据采集器的数据实时标记时间，并把数据通过无线网络传输至数据中心。本实施例中，GPS模块8采用NEO-6，图3为GPS模块8的电路图，其中，U31为NEO-6芯片，U32为放大器，U32可采用MAX2659。
本实施例中IoT模块18采用泰利特公司基于高通MDM9206 LTE物联网调制解调器的四频段双模式ME910 4G模块，其已通过移动网络LTE M1类(Cat M1)应用认证。可提供稳定可靠的物联网LTE M1类网络，图4为IoT模块18的电路图。
本实施例中加密芯片19采用ATECC608A，加密芯片19的电路图如图5所示，图中，U21为ATECC608A芯片，本发明对管道泄漏检测器所采集的压力数据、流量数据和振动数据等明文信息，采用加密芯片19进行加密，使得加密后的密文信息无法直观地看出它所表达的真正含义。这样做的目的是使得黑客即使截获这些信息也不容易破解，以使管道运行信息的安全性得到一定程度的保障。当数据中心接收到加密后的密文信息后，数据中心根据解密钥匙将密文还原为明文，根据后续的算法以判断管道是否存在泄露。
如图6所示，一种管道泄漏检测系统，该系统包括多个管道泄漏检测器0，管道泄漏检测器0分布在管道上不同的检测站点处，振动变送器3粘贴在管道裸露部分的正上方，压力变送器1和流量变送器2设置在对应站点位置处的管道中，该系统还包括用于对各采集变送器采集到的各检测站点处的数据进行处理获取管道泄露位置、泄露量和泄露原因的数据中心服务器20。
图7为采集变送器安装示意图，在管道的每一个站点安装压力变送器1、流量变送器2和振动变送器3(图7仅示出2个检测站点)。当管道发生泄漏时，图6中假设p点为泄露点，泄漏处介质密度的迅速减小使得压力瞬间降低产生压差，这种压差使得周围的介质向泄漏处补充，在管道内瞬间形成负压波，该负压波沿着管道从泄漏点向管道上、下游两端传播，上、下游中距离泄漏点最近的压力变送器1率先检测到的压力下降。数据采集器负责将带有时间戳的压力下降数据无线传输给数据中心，通过检测泄漏点两端的压力下降的时间差，便可以计算出泄漏点的具体位置。
如图8所示，一种管道泄漏检测方法，该方法基于管道泄漏检测系统，管道泄漏检测方法包括如下步骤：
(1)提取压力变送器1采集的压力数据中发生突变的两个检测站点的压力数据；
(2)根据提取的压力数据上的标记时间戳的时间差计算泄漏点位置；
(3)读取泄漏点两侧的检测站点的流量变送器2检测的流量数据；
(4)根据流量数据计算介质损失量；
(5)读取振动变送器3的振动数据；
(6)根据振动数据判定泄露原因，包括是电钻钻孔、铁锤还是铁锹敲击管道。
其中，步骤(2)泄露点位置通过如下方式得到：设定管道的长度为L，泄漏点到上游站的距离为L1，泄漏点信号传输到上游站和下游站的时间分别为t1和t2，根据负压波的传播速度不变可得：
由此，可得到泄漏点到上游站的距离L1：
步骤(4)介质损失量具体通过如下方式得到：利用泄漏点两侧的检测站点的流量变送器2检测的流量数据差进行曲线积分，得到监测时间段介质的损失量。
步骤(6)根据振动数据判定泄露原因可通过机器学习算法对振动数据进行识别，具体为预先采集不同泄漏原因(包括电钻钻孔、铁锤敲击、铁锹敲击等)下对应的振动数据，基于有标签的振动数据进行训练获机器学习模型，进而在检测时只需将采集到的振动数据输入至训练好的机器学习模型便可得到相应的泄漏原因。
上述实施方式仅为例举，不表示对本发明范围的限定。这些实施方式还能以其它各种方式来实施，且能在不脱离本发明技术思想的范围内作各种省略、置换、变更。
