基于小波变换融合盲源分离算法的泄漏声波特征提取方法技术
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及油气管道声波法泄漏监测领域，尤其是一种基于小波变换融合盲源分离算法的泄漏声波特征提取方法。
技术介绍
目前可以应用于油气管道的泄漏监测方法有许多种，其中，声波法与传统的质量平衡法、负压波法、瞬态模型法等相比具有诸多优点：灵敏度高、定位精度高、误报率低、检测时间短、适应性强；测量的是管线流体中的微弱动态压力变化量，与管线运行压力的绝对值无关；响应频率更宽，检测范围更宽等。输气管道发生泄漏时产生声波信号，随着传播距离的增加泄漏信号产生衰减，波形特征被噪声覆盖，为提取有效的泄漏特征，国内外学者进行了大量的研究，根据调研结果，现阶段国内外涉及输气管道泄漏声波特征提取方法的专利主要有：美国专利US6389881公开了一种利用音波技术进行管道泄漏检测的技术，该技术利用传感器采集管内动态压力，采用模式匹配滤波技术对信号进行滤波处理，排除噪声，降低干扰，提高了定位精度；中国专利200710177617.0公开了一种基于压力和声波信息融合的泄漏检测方法，该方法分别采集管道上下游压力和声波信号(0.2-20Hz内)，经过数据滤波、特征级融合和决策级融合三个层次的处理获...
【技术保护点】
基于小波变换融合盲源分离算法的泄漏声波特征提取方法，其特征是，包括以下步骤：步骤一：在被测管道上设置传感器，通过传感器对泄漏点进行信号采集，获取泄漏声波采集信号；步骤二：利用小波变换对泄漏声波采集信号进行多层小波分解，每一层小波分解依次获得对应的近似信号，将所述泄漏声波采集信号和近似信号作为观测信号，并对观测信号采用盲源分离算法进行处理，获取目标信号；步骤三，对步骤二中的目标信号进行评价，并对观测信号组成进行优选。
【技术特征摘要】
1.基于小波变换融合盲源分离算法的泄漏声波特征提取方法，其特征是，包括以下步骤：步骤一：在被测管道上设置传感器，通过传感器对泄漏点进行信号采集，获取泄漏声波采集信号；步骤二：利用小波变换对泄漏声波采集信号进行多层小波分解，每一层小波分解依次获得对应的近似信号，将所述泄漏声波采集信号和近似信号作为观测信号，并对观测信号采用盲源分离算法进行处理，获取目标信号；步骤三，对步骤二中的目标信号进行评价，并对观测信号组成进行优选。2.如权利要求1所述的基于小波变换融合盲源分离算法的泄漏声波特征提取方法，其特征是，所述步骤一中，声波传感器采用动态压力传感器。3.如权利要求1所述的基于小波变换融合盲源分离算法的泄漏声波特征提取方法，其特征是，所述步骤二中，所述步骤二中，小波变换采用的小波基为sym8，分解层数根据传感器采集的泄漏声波采集信号中含有的信号种类决定，所述信号种类包括泄漏声波信号，背景噪声以及流动噪声。4.如权利要求3所述的基于小波变换融合盲源分离算法的泄漏声波特征提取方法，其特征是，所述背景噪声包括动力设备的运转，管道外部环境的噪声以及硬件设备、电路产生的噪声；所述流动噪声包括流体流动产生的湍流噪声。5.如权利要求1所述的基于小波变换融合盲源分离算法的泄漏声波特征提取方法，其特征是，所述步骤二中，观测信号获取方法具体步骤如下：步骤S201：将泄漏声波信号作为原始信号，确定小波分解层数N，N大于等于2，将原始信号作为待分解信号，进行小波分解，分解首次分别获取第一层细节信号和第一层近似信...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘翠伟，张玉乾，李玉星，方丽萍，石海信，梁金禄，胡其会，耿晓茹，韩金珂，梁杰，
申请(专利权)人：中国石油大学华东，钦州学院，
类型：发明
国别省市：山东;37
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