一种埋地管道泄漏工况下甲烷浓度组合预测方法与流程

摘要: 本发明涉及埋地管道泄漏监测与预测,具体涉及一种埋地管道泄漏工况下甲烷浓度组合预测方法。背景技术:1、埋地油气管道在运行过程中,一旦发生泄漏,甲烷在土壤环境中的扩...
一种埋地管道泄漏工况下甲烷浓度组合预测方法与流程

本发明涉及埋地管道泄漏监测与预测,具体涉及一种埋地管道泄漏工况下甲烷浓度组合预测方法。

背景技术:

1、埋地油气管道在运行过程中,一旦发生泄漏,甲烷在土壤环境中的扩散、迁移和聚集会受到管道压力、土壤性质、泄漏孔径、埋深以及伴生组分等因素的共同影响。对泄漏初期甲烷浓度时程进行快速预测,有利于开展泄漏风险评估、监测点布设以及预警策略制定。

2、现有方法通常针对单一因素或少量工况建立经验关系,难以在保留基准浓度曲线主要特征的同时,对多因素耦合作用下的浓度变化进行统一表达。特别是在部分工况数据不完整的情况下,如何将已有实验或仿真结果转换为可拼接、可推广的组合预测模型,仍缺乏有效方案。

技术实现思路

1、针对上述存在的问题,本发明提出一种埋地管道泄漏工况下甲烷浓度组合预测方法,通过基准工况与分项增量项叠加的形式,将管道压力、硫化氢含量、土壤密度、管道埋深和泄漏孔径统一纳入预测模型,在已知样本范围内实现不同工况下甲烷浓度曲线的快速求取。

2、本发明的技术方案在于:

3、一种埋地管道泄漏工况下甲烷浓度组合预测方法,方法如下:

4、获取基准工况下泄漏孔下方监测点的甲烷浓度时程和泄漏孔上方监测点的甲烷浓度时程;

5、依据目标工况,构建反应土壤密度影响的土壤工况增量项、反应泄漏孔径影响的孔径工况增量项、反应管道埋深与管道压力耦合影响的埋深工况增量项及反应硫化氢含量与管道压力耦合影响的硫化氢含量-管道压力耦合增量项;

6、将上述各增量项分别与所述基准工况下对应监测点的甲烷浓度时程进行叠加,得到目标工况下泄漏孔下方监测点和上方监测点的甲烷浓度预测结果。

7、其中,目标工况下泄漏孔下方监测点的甲烷浓度预测结果为:

8、;

9、所述目标工况下泄漏孔上方监测点的甲烷浓度预测结果为:

10、;

11、式中:、分别为目标工况下泄漏孔下、上方监测点的甲烷浓度预测结果;、分别为基准工况下泄漏孔下、上方监测点的甲烷浓度时程;、分别为泄漏孔下、上方监测点的土壤工况增量项;、分别为泄漏孔下、上方监测点的孔径工况增量项;、分别为泄漏孔下、上方监测点的硫化氢含量-管道压力耦合增量项;、分别为泄漏孔下、上方监测点的埋深工况增量项;为时间;为无量纲硫化氢含量;为无量纲压力;为无量纲管道埋深;为无量纲土壤参数;为无量纲泄漏孔径。

12、其中,土壤工况增量项具体为:

13、;;

14、;

15、式中:为土壤特征向量;、分别为泄漏孔下、上方监测点的土壤系数矩阵;、分别为泄漏孔下、上方监测点的土壤时间基函数向量。

16、其中,孔径工况增量项具体为:

17、;;

18、;;

19、式中:为泄漏孔径特征向量;、分别为泄漏孔下、上方监测点的泄漏孔径系数矩阵;、分别为泄漏孔下、上方监测点的泄漏孔径时间基函数向量;为泄漏孔径。

20、其中,埋深工况增量项具体为:

21、;;

22、其中,;

23、式中:为埋深特征向量;、分别为泄漏孔下、上方的埋深系数矩阵;、分别为泄漏孔下、上方监测点的埋深时间基函数向量。

24、其中,硫化氢含量-管道压力耦合增量项具体为:

25、;;

26、其中,;;

27、式中:为硫化氢含量-压力耦合特征向量;为泄漏孔下方监测点的硫化氢-压力耦合系数矩阵;为硫化氢含量-压力耦合时间基函数向量;依次为土壤工况、埋深工况、孔径工况的上下监测点浓度增量之间的最小二乘斜率;为时变传递系数。

28、还包括:将目标工况的管道压力、硫化氢含量、土壤密度、管道埋深和泄漏孔径依次转换为无量纲参数,依次为无量纲压力、无量纲硫化氢含量、无量纲土壤参数、无量纲管道埋深和无量纲泄漏孔径;

29、无量纲参数的具体获得过程为:

30、

31、式中:为管道压力;为硫化氢含量;为土壤密度;为管道埋深;为泄漏孔径。

32、其中,所述土壤工况增量项、孔径工况增量项、埋深工况增量项及泄漏孔下方监测点的硫化氢含量-管道压力耦合增量项的具体确定过程为:

33、构建各类工况对应的浓度增量矩阵;

34、对浓度增量矩阵进行奇异值分解,取前 r个主成分作为时间基函数向量,其中 r的取值满足累积奇异值能量占比不低于预设阈值η;预设阈值η的取值范围为0.95≤η≤0.999;

35、将各浓度增量矩阵投影到对应时间基函数向量上,获得模态系数矩阵;

36、采用最小二乘法拟合模态系数矩阵与特征向量之间的关系,得到对应的系数矩阵;

37、进而以特征向量、系数矩阵与时间基函数向量的乘积为增量项。

38、本发明的技术效果在于:

39、其一,采用基准响应加分项修正的建模思路,保留基准浓度时程的主要形态特征;

40、其二,通过奇异值分解与最小二乘法拟合相结合的方式,将多类工况浓度数据压缩为系数矩阵和时间基函数向量,提高模型调用效率;

41、其三,对于上方监测点缺失的硫化氢含量-管道压力耦合增量项,利用其他工况的上下响应关系构造时变传递系数,实现缺失的近似补足。

1.一种埋地管道泄漏工况下甲烷浓度组合预测方法,其特征在于,方法如下:

2.根据权利要求1所述埋地管道泄漏工况下甲烷浓度组合预测方法,其特征在于,

3.根据权利要求2所述埋地管道泄漏工况下甲烷浓度组合预测方法,其特征在于,所述土壤工况增量项具体为:

4.根据权利要求3所述埋地管道泄漏工况下甲烷浓度组合预测方法,其特征在于,所述孔径工况增量项具体为:

5.根据权利要求4所述埋地管道泄漏工况下甲烷浓度组合预测方法,其特征在于,所述埋深工况增量项具体为:

6.根据权利要求5所述埋地管道泄漏工况下甲烷浓度组合预测方法,其特征在于,所述硫化氢含量-管道压力耦合增量项具体为:

7.根据权利要求1所述埋地管道泄漏工况下甲烷浓度组合预测方法,其特征在于,还包括,将目标工况的管道压力、硫化氢含量、土壤密度、管道埋深和泄漏孔径依次转换为无量纲参数,依次为无量纲压力、无量纲硫化氢含量、无量纲土壤参数、无量纲管道埋深和无量纲泄漏孔径。

8.根据权利要求7所述埋地管道泄漏工况下甲烷浓度组合预测方法,其特征在于,所述无量纲参数的具体获得过程为:

9.根据权利要求2所述埋地管道泄漏工况下甲烷浓度组合预测方法,其特征在于,所述土壤工况增量项、孔径工况增量项、埋深工况增量项及泄漏孔下方监测点的硫化氢含量-管道压力耦合增量项的具体确定过程为: