埋地管道气体泄漏多点无源激光监测数据的智能预警系统的制作方法

本发明涉及管道安全监测预警，具体为埋地管道气体泄漏多点无源激光监测数据的智能预警系统。

背景技术：

1、埋地管道的气体泄漏监测对于保障管道安全运行至关重要。现有技术中已发展出多种埋地管道泄漏监测方法，包括基于管道运行参数，例如压力、流量、温度等变化的间接检测法、基于分布式光纤传感的物理量感知法，以及基于激光吸收光谱的气体浓度检测法等，上述方法为实现管道泄漏监测提供了不同技术路径。

2、然而，现有技术仍存在以下技术问题：

3、1、现有监测技术多为泄漏发生后的被动检测，缺乏基于多物理场耦合分析的泄漏前风险预测能力，现有系统主要通过感知泄漏引发的温度、压力或振动等物理量变化来判断泄漏事件，无法在管道结构发生渐进式劣化但尚未形成泄漏时就发出风险预警。

4、2、现有监测手段通常依赖单一物理量进行泄漏判断，单一信号容易受环境温度干扰、管道运行噪声等因素影响而导致误判，难以准确区分真泄漏与环境干扰，且缺乏多物理场数据的协同验证机制。

5、3、现有泄漏定位方法多基于离散监测点的数据独立分析或依赖光纤分布式传感的时延估计，监测点之间的空白区域缺乏有效的数据支撑，定位精度受限于监测点的布设密度，难以实现高精度的泄漏源反演定位。

6、4、现有系统在检测到泄漏后通常仅输出报警信号，缺乏对泄漏原因的在线诊断能力以及诊断结果与定位结果之间的闭环校验机制，难以区分不同泄漏原因并提供针对性的应急决策支持。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供了埋地管道气体泄漏多点无源激光监测数据的智能预警系统，解决了上述背景技术提到的问题。

2、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：埋地管道气体泄漏多点无源激光监测数据的智能预警系统，包括：

3、数据感知模块，由沿管道间隔布设的多个无源光感终端及连接各终端的光纤传输网络构成，各终端为无需供电的纯光学器件，通过可调谐半导体激光吸收光谱技术检测甲烷浓度，并同步采集管道应变、土壤温度和振动数据，检测信号经光纤传输至监控中心；

4、智能预警模块，用于根据各监测点处的甲烷浓度、管道应变数据、土壤温度数据和振动数据进行多物理场融合分析，判断是否发生气体泄漏以及确定泄漏预警等级；

5、泄漏定位模块，内置物理信息神经网络模型，用于在智能预警模块判定发生气体泄漏时，根据各监测点处的甲烷浓度和管道应变数据，在气体扩散物理方程和管道力学平衡方程的双重约束下进行应变场与浓度场的联合反演，确定泄漏位置；

6、泄漏诊断模块，用于提取泄漏事件发生前后预设时间段内的多物理场监测数据的特征向量，将特征向量与预存的多种泄漏原因对应的特征模板进行匹配，推断泄漏原因；

7、其中，泄漏诊断模块将其推断的泄漏原因反馈至泄漏定位模块，泄漏定位模块根据泄漏原因对应的物理约束条件对泄漏位置进行校验和修正，以解决现有技术中泄漏原因诊断与泄漏位置定位相互独立导致的定位精度不足的技术问题。

8、所述泄漏定位模块对泄漏位置进行校验和修正的具体实现方式为：所述泄漏定位模块根据泄漏诊断模块反馈的泄漏原因类型，调取与该泄漏原因类型相对应的物理约束参数，所述物理约束参数包括腐蚀速率模型参数、应力集中区域分布参数或力学断裂准则参数，并将所述物理约束参数作为附加约束条件加入所述物理信息神经网络模型的损失函数中，重新进行应变场与浓度场的联合反演计算，将重新计算得到的泄漏位置作为修正后的定位结果输出；若重新计算得到的泄漏位置与初始定位结果之间的空间偏差超过预设偏差阈值，则所述泄漏诊断模块根据修正后的泄漏位置重新提取对应的历史数据进行泄漏原因的二次确认，并将二次确认后的泄漏原因再次反馈至所述泄漏定位模块进行迭代修正，直至所述空间偏差小于所述预设偏差阈值或迭代次数达到预设迭代次数阈值。

9、所述泄漏诊断模块还用于调取所述泄漏位置在泄漏事件发生前的历史应变数据，所述历史应变数据包括该位置在泄漏事件发生前预设时长内各时间点的应变数值序列；所述泄漏诊断模块根据如下公式计算泄漏事件发生前的应变累积变化速率：

10、；

11、其中，表示时刻的应变值，表示泄漏发生时刻，表示历史数据回溯时长，表示所述历史数据回溯时长内的应变累积变化速率平均值；

12、所述泄漏诊断模块根据如下公式计算泄漏事件发生后的浓度上升速率：

13、；

14、其中，表示时刻的甲烷浓度值，表示泄漏发生后数据采集时长，表示所述数据采集时长内的浓度上升速率平均值；

15、所述泄漏诊断模块计算所述应变累积变化速率与所述浓度上升速率之间的相关系数，当所述相关系数大于预设相关系数阈值时，确认所述泄漏原因为腐蚀类型泄漏；当所述历史应变数据中不存在累积性应变变化而泄漏事件发生后的振动频谱特征与预设施工机械振动频谱特征匹配时，确认所述泄漏原因为第三方施工破坏类型泄漏。

16、所述智能预警模块根据所述管道应变数据的时间变化趋势识别应变异常模式，所述应变异常模式包括缓慢累积型异常和突变型异常；所述智能预警模块根据如下公式计算预设时间窗口内的应变累积变化量以判定缓慢累积型异常：

17、；

18、其中，表示起始时刻的应变值，表示经过预设时间窗口后的应变值，表示所述预设时间窗口内的应变累积变化量；所述缓慢累积型异常的判定条件为所述应变累积变化量大于预设累积阈值，且应变值在所述预设时间窗口内持续单调增加；

19、所述智能预警模块根据如下公式计算应变变化速率以判定突变型异常：

20、；

21、其中，表示时刻的应变变化速率，表示相邻两次采样的时间间隔；所述突变型异常的判定条件为所述应变变化速率大于预设变化速率阈值；

22、所述智能预警模块根据不同的应变异常模式发出不同等级的预警，当识别出缓慢累积型异常时发出一级预警，当识别出突变型异常时发出二级预警，当监测点的甲烷浓度值超过预设浓度阈值且该监测点的应变数据同时存在异常时发出三级预警。

23、当所述智能预警模块识别出缓慢累积型异常时，自动将对应监测区域的甲烷浓度报警阈值从常规阈值降低至第一调整阈值；当识别出突变型异常时，自动将对应监测区域的甲烷浓度报警阈值降低至第二调整阈值，所述第二调整阈值低于所述第一调整阈值。

24、所述泄漏定位模块还用于在确定泄漏位置后，将泄漏孔等效直径或泄漏速率作为待反演参数加入所述物理信息神经网络模型，以所述泄漏诊断模块确认的泄漏原因对应的泄漏孔径范围作为先验约束条件，通过匹配各监测点处的实测浓度变化量和应变变化量，反演得到泄漏速率估算值；所述泄漏诊断模块根据所述泄漏速率估算值进行定量分级评估，确定泄漏事件的泄漏严重程度等级。

25、进一步地，还包括扩散预测模块，所述扩散预测模块在所述泄漏定位模块确定泄漏位置且所述泄漏诊断模块确认泄漏原因后，以所述泄漏位置为扩散源、以所述泄漏原因对应的土壤参数和所述泄漏速率估算值为输入条件，基于所述气体扩散物理方程正向推演泄漏气体在土壤中的时空扩散分布，生成泄漏影响范围预测结果和气体聚集高风险区域标记。

26、所述泄漏诊断模块预存的特征模板包括腐蚀穿孔特征模板、第三方施工破坏特征模板、材料缺陷特征模板和地质沉降特征模板；所述腐蚀穿孔特征模板包含应变持续缓慢增加的时间序列特征和浓度渐变上升特征；所述第三方施工破坏特征模板包含应变瞬间突变特征和高频振动突发特征；所述材料缺陷特征模板包含局部应力长期偏离正常范围且无外部诱因的孤立异常特征；所述地质沉降特征模板包含大范围区域内的应变同步变化特征和浓度间歇性出现特征；所述泄漏诊断模块通过计算所述特征向量与各所述特征模板之间的多维特征相似度，将相似度最高的特征模板对应的泄漏原因作为推断的泄漏原因输出。

27、进一步地，还包括数字孪生模块，所述数字孪生模块将各监测点处在泄漏事件发生前预设历史时段内的历史多物理场监测数据、泄漏事件发生过程中的实时多物理场监测数据、所述泄漏定位模块输出的泄漏位置以及所述泄漏诊断模块确认的泄漏原因作为一组完整样本数据存入样本数据库；当所述样本数据库中的样本数量达到预设样本数量阈值时，所述数字孪生模块利用所述样本数据对所述物理信息神经网络模型的权重参数和偏置参数进行增量训练更新，并对各所述特征模板的特征向量进行聚类中心更新，使系统的定位精度和诊断准确率随运行时间增长而持续提升。

28、所述无源光感终端沿埋地管道按照预设间隔距离布设，所述数据感知模块的监测容量为预设监测容量值，所述光纤传输网络的最大传输距离为预设传输距离值；各所述无源光感终端通过波分复用技术与同一根光纤连接，在同一光纤中同时传输浓度检测激光、应变传感信号、温度传感信号和振动传感信号。

29、（1）本发明通过智能预警模块根据管道应变数据的时间变化趋势识别缓慢累积型异常和突变型异常并发出分级预警，实现了基于管道结构劣化趋势的泄漏前风险预判，能够在管道发生渐进式劣化但尚未形成泄漏时就发出预警，克服了现有技术多为泄漏发生后被动检测的缺陷。

30、（2）本发明通过数据感知模块同步采集各监测点处的甲烷浓度、管道应变、土壤温度和振动数据，由智能预警模块进行多物理场融合分析，实现了多物理场数据的协同验证，有效区分真泄漏与环境干扰，解决了现有技术依赖单一物理量容易导致误判的问题。

31、（3）本发明通过泄漏定位模块内置物理信息神经网络模型，在气体扩散物理方程和管道力学平衡方程的双重约束下进行应变场与浓度场的联合反演以确定泄漏位置，实现了监测点之间空白区域的有效数据支撑和高精度泄漏源反演定位，解决了现有定位方法受限于监测点布设密度的问题。

32、（4）本发明通过泄漏诊断模块提取多物理场监测数据的特征向量匹配泄漏原因特征模板以推断泄漏原因，并将诊断结果反馈至泄漏定位模块进行迭代校验修正，实现了泄漏原因诊断与泄漏位置定位的双向交互校验闭环，解决了现有系统仅输出报警信号、缺乏原因诊断能力和闭环校验机制的问题。