技术特征：
1.一种基于负压波衰减驱动的管道泄漏自适应动态补偿定位方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：
步骤1：建立动态负压波衰减模型；
分析管道内流体的动态过程，利用特征线解法求解管流方程，结合实验观察的负压波衰减规律建立动态负压波衰减模型；利用现场实验数据对高点和压差做数据拟合形成拟合公式，融入至已建立的动态负压波衰减模型中；所述管流方程包括流体的连续方程和运动方程；
步骤2：提取管线两端压力特征，设定信号的特征区间；
首先提取出泄漏时段两端的压力特征数据；其次选择适当的小波尺度，利用小波分析方法对压力数据做去噪滤波处理，寻找出小波变换的极值点并确定为确定性信号的边沿点；最后围绕得出的极值点设定特征区间；所述确定性信号为压力数据的确定性信号，压力数据由确定性信号和噪声信号组成；
步骤3：对负压波的衰减做补偿处理，在特征区间中寻找最优特征点；
首先确定特征基准点及特征区间、判断区间内压力信号是否满足补偿条件，若不满足则说明该段信号特征明显无需补偿，直接返回该基准点为泄漏特征点，若满足则在特征区间中以特征点为中心，对负压波的衰减做补偿处理；其次围绕信号边沿条件和预测泄漏率两项指标建立相应的目标函数，构成多目标优化数学模型，并采用多目标粒子群寻优方法对多目标优化数学模型求解，在特征区间中找出最优特征点；判断该最优点是否符合设定的指标条件，若不符合则以该最优点为新的基准点重新代入多目标优化模型计算、若符合则返回该最优点为泄漏特征点；
步骤4：基于所获得的定位结果进行效果评估，所评估的效果包括负压波补偿复原效果和定位精度效果。
2.根据权利要求1所述的基于负压波衰减驱动的管道泄漏自适应动态补偿定位方法，其特征在于：所述步骤1包括：
步骤1.1、分析管道内流体的动态过程，建立管流方程；其中管流方程包括流体的连续方程和运动方程两个偏微分方程，构成一组双曲型偏微分方程；
步骤1.2、利用特征线解法和有限差分法对该组双曲型偏微分方程求解，结合泄漏点的边界条件和对泄漏率的定义，得到泄漏点处的负压波表达式为：
其中，δpl为在泄漏处的压力变化，n为泄漏率，vp为负压波的波速，v是断面的平均流速，ρ是流体平均密度；
步骤1.3、经过多次泄漏实验观察及分析，在泄漏点处产生的赋值衰减类似于指数衰减，且衰减指数与管线长度呈正比例关系，将一个动态系数融入至传统负压波衰减模型中形成动态衰减因子，即在管道两端的负压波压力的表达式为：
上述表达式即为建立的动态负压波衰减模型，其中，ps为管道入口负压波压力值，pe为管道出口负压波压力值，x为泄漏点距管道入口的距离，l为管线长度，β为负压波的衰减因子，k为动态管道比例系数，k的表达式为：
其中，lth为管线长度阈值，超过该阈值的衰减因子即为动态衰减变量；
步骤1.4、通过调整不同的运行流量，做多次相同泄漏流量的放油测试，得出变化的压差数据；利用得出的压差数据做数据拟合，得出该管线的高点造成压力衰减的衰减公式为：
δp＝f(x,v,h,xh)
其中，δp为负压波压力值，h为管段最高海拔，xh为管道的海拔高度一维向量；
将衰减公式融入至已建立的动态负压波衰减模型中：
3.根据权利要求2所述的基于负压波衰减驱动的管道泄漏自适应动态补偿定位方法，其特征在于：所述步骤2包括：
步骤2.1、提取出满足泄漏条件的管道两端的离散压力队列，其中起始端即距离泄漏点较近的监控站压力队列为x1(t)，终止端即距离泄漏端较远的监控站压力队列为x2(t)；利用三样条插值法做信号保持，生成连续压力信号x1(t)和x2(t)；其中t为压力信号采样周期；所述泄漏条件包括两类条件，分别为压力整体下降条件和局部突降条件；起始端需同时满足两类条件，终止端仅需满足压力整体下降条件，即可认为两端压力信号满足泄漏条件；
步骤2.2、利用小波变换方法对压力数据做去噪处理，具体方法为：
步骤2.2.1、压力信号由确定性信号和噪声叠加而成，小波变化后数据是两部分信号的小波变换之和；在大尺度下，能准确提取确定性信号的边沿，即负压波拐点；取ψ(t)为高斯低通函数，
其中，*表示卷积，a为尺度因子，b为位移参数，
步骤2.2.2、由上述泄漏条件可知，在起始端压力信号符合整体下降条件和局部突降条件，终止端只满足压力整体下降条件的情况下；对两端信号小波变化尺度因子区别选择，为保障起始端局部突降信号的有效性，其尺度因子的选择应小于终止端；
步骤2.3、求解得出极值点x(ti)，设定泄漏特征区间
4.根据权利要求3所述的基于负压波衰减驱动的管道泄漏自适应动态补偿定位方法，其特征在于：所述步骤3包括：
步骤3.1、设定负压波补偿条件，判断压力信号是否满足补偿条件；若不满足，则跳过步骤3和步骤4；若满足，则保持起始端压力信号，对终止端压力信号x2(t)做负压波衰减补偿；所述负压波补偿条件为终止端压力信号仅满足压力整体下降条件，不满足局部突降条件；
步骤3.2、设置初始拟定特征基准点为步骤2求解x2(t)得出的极值点x(ti)，特征区间
步骤3.3、设置压力信号处理队列时间长度为
利用提取的离散压力队列生成压差队列{δp1、……δpm-2、δpm-1}，m∈[2,n]，队列长度为m-1，总压差为
步骤3.4、将起始端特征点和终止端特征点代入定位距离公式，得出泄漏点距起始端距离d(t)，代入负压波衰减公式：
δp＝δpde-β(l-d(t))
其中，δpd为泄漏点处压差；负压波衰减压力为δps＝δpd-δp＝(eβ(l-d(t))-1)δp；
依照权重系数和负压波衰减压力对压差队列做衰减补偿，δp′i＝δpi λiδps，形成新的压差队列{δp′1、δp′2……、δp′m-1}；补偿后的压差队列与原离散压力队列相结合，
利用三样条插值法对补偿后的压力队列做信号保持处理，形成补偿后的连续压力信号xs(t)；
步骤3.5、建立多目标约束优化的数学模型；围绕边沿条件和预测泄漏率两个指标，设定对应的目标函数，如下：
其中，
步骤3.6、根据管道运行参数标准，设定多目标约束优化的约束条件，如下：
其中，第一个约束条件为压差约束，δpc为终止端压差的干扰补偿，与工况设备调整值相关；第二个约束条件为时差约束，其中ts为起始端拐点时间，根据补偿条件设定，泄漏点位于起始段至管线中点区间，则设定终止端特征点时间变量应大于起始端拐点时间加上管道时间的四分之一；即构成完整的多目标约束优化数学模型，如下式所示；
步骤3.7、选取多目标粒子群算法对上述多目标约束优化数学模型求解；设定寻优的初始参数、迭代次数及终止条件，求解出最优解集；
步骤3.7.1、鉴于多目标求解的特征，解集为最佳的非支配前沿面即pareto解集；该多目标约束优化数学模型具有两个目标，则pareto解集中粒子的适应度值由其两个对应的目标值和最大最小目标值决定；由于目标函数和补偿条件存在部分耦合性，根据其耦合度的大小设置其对适应度计算的权重系数；
步骤3.7.2、根据pareto解集中适应度值的大小，动态适应度值最大的设置为当前的全局最优解；以全局最优解为导向，动态地改变权重系数、引导粒子的迭代过程，循环地执行步骤3.3及3.4的变量更新及对应的补偿过程，并利用步骤3.7.1对其对应的函数模型进行目标求解，通过得到的目标值不断地更新pareto解集，直至达到最高迭代次数为止；迭代完毕后，当前的全局最优解即为此次粒子群算法中求解得到的最优解。
5.根据权利要求4所述的基于负压波衰减驱动的管道泄漏自适应动态补偿定位方法，其特征在于：所述步骤4根据最终识别的结果进行效果评估，其依据下述评价准则进行效果评估：
评估准则1：定位精度为：
其中，δd为定位距离与实际距离的差，即多目标函数寻找最优的特征点后，该特征点对应的泄漏点距起始端距离d(t)与实际泄漏点距起始端距离的差值；
评估准则2：负压波衰减补偿后压力信号是否满足局部突降条件。
技术总结
本发明提供一种基于负压波衰减驱动的管道泄漏自适应动态补偿定位方法，涉及管道检测技术领域。本发明可以将现场采集的大量压力衰减数据在合理的时间内进行有效的分析，结合实验和拟合数据构成动态压力衰减模型。围绕信号边沿条件和衰减模型的预测泄漏率两项指标建立相应的目标函数，构成多目标优化数学模型，并采用多目标寻优方法对模型求解，在特征区间中找出最优特征点，方法直观、简单，且灵敏度高、漏报率低；采用不同尺度因子对两端特征不同的压力数据小波变化，提高了结果的稳定性。因此本发明采用了多目标优化的策略和自适应动态补偿的方法来解决管道中负压波衰减过大状态的泄漏检测及定位问题，可以同时达到高精度和高准确性的目标。
技术研发人员：胡旭光;马大中;宋秦风;孟冠军;张化光;刘金海;王伟亮;柳辉;汪刚;冯健
受保护的技术使用者：东北大学
技术研发日：2021.05.31
技术公布日：2021.07.30
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