一、国内外油气管道泄漏检测技术的发展现状（论文文献综述）
黎晨[1]（2021）在《基于声发射信号的管道泄漏检测及定位方法研究》文中指出随着管道运输行业的蓬勃发展,管道老化、管道泄漏等问题也日益凸显。管道泄漏不仅会造成环境污染,而且严重影响人们的生命和财产安全。因此针对管道进行泄漏检测和泄漏点定位的研究具有十分重要的意义。本文分析了管道泄漏和定位研究中的重点和难点问题,设计了一套基于STM32的管道泄漏声发射信号检测和定位系统。本文的主要做了如下的工作:（1）通过对现有管道泄漏检测方法的分析,并基于管道泄漏声发射信号的产生原理及其传播特性,提出通过对管道泄漏声发射信号的检测完成对管道泄漏的定位。（2）通过对现有信号去噪方法的分析,设计了一种改进的小波阈值函数,并采用该改进的小波阈值函数对含噪信号进行了去噪,结果表明改进的小波阈值函数其去噪效果优于其它阈值函数。基于上述分析,通过对变分模态分解VMD算法在信号处理中所显示出的优点,提出了一种变分模态分解VMD和改进的小波阈值的联合去噪算法。通过对已知信噪比的不同含噪信号的去噪处理,验证了所提出的联合去噪算法能够更加有效地提高信号的信噪比。（3）完成了基于STM32的管道泄漏检测和定位系统的设计。硬件方面主要包括单片机和传感器的选型以及信号调理模块的设计;软件方面主要包括下位机和上位机的设计,下位机主要完成对采集到的传感器信号的软件去噪处理,同时判定管道是否泄漏,并估计泄漏点位置,之后将得到的管道泄漏信息传送给上位机进行显示。（4）搭建了管道泄漏检测与定位系统,并进行了相关实验。实验时,使用三种不同加权函数加权的广义互相关算法对两传感器的信号进行了时延估计并对结果进行了对比。最终选用SCOT函数加权的广义互相关算法实现了对管道泄漏声发射信号传播速度的计算,同时完成了管道泄漏位置的估计。实验结果表明本文设计的管道泄漏检测与定位系统可以有效地检测出管道是否发生泄漏,并能准确估计出泄漏点的位置。同时,实验结果证明,本文所设计的联合去噪算法能有效抑制噪声对定位精度的影响。
王伟超[2]（2021）在《埋地管道智能检漏数据集成与分析方法研究》文中研究说明近年来,随着世界各国能源需求的快速发展,埋地管道的应用越来越广泛。埋地管道布设于复杂的地下环境,因环境荷载、第三方活动等易使管道出现损伤从而发生泄漏,泄漏初期传统的监测和检测方法难以及时识别泄漏,待管道发生严重的爆管事件才能有所意识并采取补救措施。故本文中采取先进的监测技术手段对埋地管道进行实时监测,从多维度实现埋地管道运行过程中的泄漏监测具有十分重要的意义。现有的管道泄漏监测技术和方法仅能判别泄漏事故的发生,未能对泄漏事故程度进行评估,对管道泄漏程度进行评价可为管道运维人员作出事故处理决策提供有效的依据。故本文中通过管道泄漏模型试验分析埋地管道泄漏扩散影响因素,基于分布式光纤监测数据探究泄漏扩散主要影响因素对泄漏过程土体环境温度时程变化的影响。试验数据表明:在不同的泄漏扩散影响因素条件下,泄漏点的温度时程变化趋势和温度变化率峰值存在明显的差异,及同一扩散影响因素不同取值条件下对其产生的影响程度也存在较大的差异,因此基于此差异的存在利用泄漏模拟试验数据通过多元变量线性拟合的方式建立埋地管道泄漏程度识别方法量化关系式,以此对泄漏程度进行量化分析及定性评价。基于分布式光纤传感器的定位信息是以光纤连接端的有效监测起始点为基准点,各监测点定位信息表示监测点与基准点之间的距离值,此定位信息直观性和交互性较差。故本文提出基于百度地图API的埋地管道地理信息可视化表达方法,该方法以在百度地图底层逻辑之上添加点、线、面等覆盖物的方式来表示管线在现实世界的布设位置及用途等;通过Web Brower窗体平面坐标系与百度地图视图区域经纬度坐标之间的转换关系建立地理信息与监测数据之间的集成方法,当在百度地图界面执行相应的触发动作时即可实现地理信息与监测数据交互;并通过标定实验建立管道GIS地理定位与光时域反射技术定位信息之间的对应关系,当基于分布式光纤监测数据识别管道泄漏时,可通过两种定位信息之间的对应关系得到事故段的地理位置信息,并以褐红色管线的形式在百度地图视图界面进行提示。基于以上方法利用LabVIEW平台编写埋地管道泄漏监测软件,为验证系统的实用性、有效性,应用示范管道进行系统验证。验证结果表明:示范管道全管段及事故管段在百度地图视图界面的可视化效果良好,监测数据与地理信息之间的集成性、交互性较高,以及泄漏程度计算结果与工况设置值之间的误差较小,即该系统实用性较好。
张旭[3]（2021）在《基于φ-OTDR系统的声波信号在管道泄漏监听中的应用》文中研究说明近年来,由于管道的老化、人为破坏、自然灾害等因素,油气管道泄漏事故频发,不仅对人民的生命财产安全构成一定威胁,还对环境造成污染,因此管道泄漏检测技术的研究具有重要意义。φ-OTDR（phase-sensitive optical time-domain reflectometer,相位敏感光时域反射计）分布式光纤振动传感系统具有可连续分布式测量、灵敏度高、测量距离远等优点,非常适合应用于油气管道的泄漏检测。本文在φ-OTDR系统的基础上,对管道的声波信号进行监听,利用BP神经网络对管道泄露声波信号进行分析和识别,论文主要的研究工作如下:（1）从光纤散射原理出发,介绍光时域反射仪与光时域反射技术。在此基础上描述φ-OTDR分布式传感系统的结构和原理,并对其重要性能指标进行分析。（2）研究管道泄漏声音信号处理的基本过程,对泄漏声音样本信号进行预处理,并对预处理后的管道泄漏声音信号进行MFCC（Mel Frequency Cepstral Coefficents,梅尔频率倒谱系数）特征提取。在实际管道泄漏监测中不可避免会存在噪声干扰,针对此问题,本文提出了一种新型小波阈值去噪法,可以对声波信号实现较好的去噪效果。（3）研究基于监听的管道泄露信号识别过程。首先阐述声波监听过程,然后对神经网络原理进行阐述,最后建立基于监听的BP神经网络管道泄漏模型,可以对泄漏声波信号样本进行识别,该方法有较好的泄漏识别效果,验证了基于监听的管道泄露识别技术的可行性和可靠性,为油气管道的泄漏监测提供了理论依据。
王芳[4]（2020）在《基于信号增强的管道泄漏检测方法研究》文中研究指明管道是现代油气资源输送的一种重要运输方式,随着现代社会对能源需求的快速增长,极大的促进了管道建设的发展,而管道一旦发生泄漏将造成不可估量的严重后果,因此对管道输送的安全监测必不可少。管道泄漏检测可分为三个步骤,首先是获得可有效表征管道泄漏的被测量,目前常用的被测量（如压力、声波）无法有效地表征缓慢泄漏,进而导致漏报的发生;其次是对被测信号进行泄漏诊断,普遍采用时频域特征提取结合模式识别的泄漏诊断方法,该类方法将一帧信号的整体作为诊断对象,无法区别和分离一帧信号中存在的泄漏和干扰信号,从而产生漏报和误报;最后是对泄漏进行定位,常用的定位方法为基于延时互相关分析的泄漏定位方法,其中的时间差和速度决定了泄漏定位的精度。因此,研究可有效表征突发和缓慢泄漏的被测量、泄漏信号诊断方法以及定位方法,为管道的泄漏监测提供可靠的技术手段,具有重要的理论意义和应用价值。本文在分析总结前人对管道泄漏检测研究的基础上,研究了基于信号增强的管道泄漏检测方法,主要完成了以下工作:1、研究了基于数字补偿器的泄漏压力信号增强方法。通过分析常用被测量在表征管道泄漏中的优缺点,基于声波信号变送器建立了以压力信号为输入的数字补偿器,实现了对泄漏压力信号的增强。现场管道实验验证表明,本文提出的基于数字补偿器的泄漏压力信号增强方法从根本上解决了压力和声波信号无法有效表征缓慢泄漏的问题,为后续的异常信号检测和准确定位提供可靠有效的泄漏信息,进而解决由于被测量无法有效表征缓慢泄漏而造成的漏报问题。2、研究了泄漏压力信号的增强原理,并提出了数字补偿器参数自适应优化算法。通过对数字补偿器时域和频域的理论推导,分析了数字补偿器参数在泄漏压力信号增强过程中的作用,从而阐述了数字补偿器对泄漏压力信号的增强原理;基于此,提出了数字补偿器参数的自适应优化算法,实现了突发、缓慢泄漏压力信号的实时有效增强;并以现场管道为实验平台,验证了本文提出的数字补偿器参数自适应优化算法的有效性。3、提出了一种异常信号直接检测方法。通过建立一种信号分解的方法体系,将一帧信号分解为多个子信号;基于信噪比定义,建立了子信号信噪比与异常子信号个数之间的函数关系,从而实现了异常信号的直接检测;通过溯源方法提取异常子信号在一帧信号中的具体位置和幅值大小。现场管道实验验证表明,本文所提出的异常信号直接检测方法,消除了对样本的依赖性,同时避免了离线重复建模过程,并进一步挖掘了一帧信号中的异常信息,实现了一帧信号中异常子信号的准确检测和提取,为后续泄漏的准确定位提供了基础。4、提出了一种基于时间差修正的泄漏定位方法。通过对数字补偿器相频响应特性的理论推导,以及对压力信号频率特性的分析,建立了基于相位分析的时间差修正方法,解决了由数字补偿器相移引起的定位不准确问题。在异常信号直接检测方法的基础上,将上下游同极性异常子信号进行两两延时互相关分析,建立了基于信号匹配的时间差修正方法,解决了由干扰和泄漏混合在一帧信号中而造成的漏报、误报问题,实现了泄漏的精确定位。现场管道实验验证表明,本文所提出的泄漏定位方法有效地减少了漏报和误报,提高了泄漏的定位精度。本文在基于信号增强的管道泄漏检测领域所做的研究,为管道输送的安全、稳定、高效运行提供了有效的理论支撑与技术保障;为管道的缓慢泄漏检测提供了新思路、新方法,具有广泛的应用前景。
姚岱男[5]（2020）在《流体管道泄漏压力波动特性仿真研究》文中研究表明自我国发现石油和天然气以来,在生产生活中得到了广泛应用。管道运输作为石油、天然气的运输和储存主要方式有诸多优点,但是如果发生泄漏会造成极大危害。本文研究了国内外的管道泄漏检测技术,由于负压波检测方法和音波检测法方法在现今的实用性以及两者之间的相似性,重点从原理、公式和适用范围对二者进行了对比分析。并以有限元分析的方法建立模型,模拟各种工况下运输管道泄漏时管道内流体的分布情况。比照实验室现有管道模型参数,通过SOLIDWORKS软件确定并画出二维的管道模型,利用ICEM软件划分网格,再用FLUENT软件建立本文的有限元分析模型来模拟各种工况下运输管道泄漏时的特性。本文建立了直管、T型管、弯管和变径四种模型,分为两种情况从压力云图、速度云图、温度云图、矢量图和湍动能图等方面进行对比分析,一种是在相同压力下,模拟对不同泄漏孔径的管道内部流体的变化情况,发现泄漏孔径与泄漏口处的压力差呈正相关,泄漏口直径越大,管内压力下降越多,与管外形成的压力差越大;与泄漏速率呈正相关,孔径越大,泄漏速率越快,泄漏的质量流量越大;泄漏口处的温度与泄漏速度呈负相关,泄漏速率越大,温度越低。另一种是在同一泄漏孔径下,模拟在不同压力下管道内部流体的变化情况,发现输入压力越高,泄漏时泄漏口处管内外的压力差越大,泄漏速率越快。最后,搭建实验平台及设计数据采集处理系统,对气体泄漏过程进行了模拟,设置监测点,探究了进口压力对泄漏孔处压力变化的影响情况,将实验结果与仿真结果进行对比发现二者存在一定误差,但处于合理范围之内。另外通过FLUENT软件对气体运输管道中不同泄漏孔位置进行了仿真,并利用实验平台,将管道注入气体对应同一泄漏位置,得出管道首末端的压力变化曲线,对比发现实验结果和仿真结果基本相符,二者与实际结果的误差均小于3%,表明FLUENT软件仿真对研究管道泄漏的问题上具有工程实用性。
段运达[6]（2020）在《基于小波与深度神经网络的管道泄漏检测研究》文中提出管道运输业发展迅猛,以其经济,方便等特点俨然成为五大运输方式之一,对国民经济发展起着推动作用。我国每年的管道铺设数量也大大增加,已形成遍布全国的管道网络,然而我国很多管网服役几十年必须面对其老化问题,且不法分子偷盗国家资源也时有发生,从而导致管道泄漏事故频繁发生,造成国家资源财产的损失且破坏生态环境。所以管道发生泄漏时如何有效的发现泄漏并准确的找到泄漏位置对于保护国家财产安全减少损失有重要意义。然而管道运行环境复杂且含有很多不确定因素,当管道发生泄漏时常常伴有大量噪声信息的干扰,从而使现有的管道泄漏检测精度降低。本文搭建了小型管网系统模拟管道泄漏并实时采集数据,设计了一套基于小波与深度神经网络的油气管道泄漏检测平台。分析了管道运行可能存在的噪声干扰,对小波去噪的方法进行改进优化很好的保留了管网泄漏的真实信息并用负压波法对其定位,利用简单的数学知识解决了负压波波速难测量的问题,对微小泄漏的检测效果也很不错。实际的管道泄漏检测常常会因为一些工况干扰导致误报警的发生,从而浪费人力财力。本文提出改进的深度信念网络应用于管网的异常检测分类,深度信念网络故障识别分类性能良好,可以很好的避免管道异常误报警的问题。
姜涛[7]（2019）在《基于光纤应变传感技术的管道健康监测》文中研究表明管道是石油以及天然气的主要输送途径,但是由于管道通常埋于地下并且需要穿越地质条件恶劣的地区,在自然因素和人为因素作用下,管道事故常有发生,而油气管道一旦发生事故,将会导致严重的后果。所以实时监测管道的运营状况,对潜在的事故进行预警,对于确保管道的安全具有重大意义。因此本文利用光纤传感技术研究如何对管道进行健康监测,主要进行了以下工作:第一章首先介绍了管道运输业的发展现状,根据发生的管道事故总结了影响管道安全的主要因素分别是腐蚀、泄漏以及较大变形。阐述了国内外专家学者针对存在的问题所提出的管道安全检测和监测方法,总结了现有方法的优势和不足之处,尤其是对于应用光纤传感技术的管道安全监测方法进行了详细的介绍与分析。基于现有方法的不足之处,本文提出基于光频域反射技术和光纤光栅传感技术的管道健康监测的方法。第二章提出通过管道环向应变场测量管道内腐蚀的方法。利用弹性力学原理推导了管道环向应变与壁厚的关系,并应用Abaqus有限元分析软件分析了管道发生均匀腐蚀和局部腐蚀情况下管道的环向应变场分布特性。基于腐蚀后的环向应变场分布特性以及光频域反射技术,本文提出了一种用于监测管道内部腐蚀的应变场传感网,利用应变场传感网获得的应变分布重构应变场,通过重构的应变场可以对腐蚀进行精确、直观的定位,同时结合管道安全性评价准则,提出了利用应变场进行管道安全性评价的方法。第三章对本文提出的管道腐蚀监测方法进行试验验证。利用管道内部不同缺陷角度以及缺陷深度模拟不同类型的管道腐蚀,通过光频域反射技术测量管道截面上的环向应变分布,结果表明通过光频域反射技术能够有效测量单个管道截面上的内腐蚀信息。为了验证应变场传感网能否有效地监测一定范围内的管道腐蚀过程,开展了管道腐蚀过程监测试验,试验证明通过应变场传感网能够有效地定位和评估管道局部腐蚀。第四章对管道泄漏定位问题进行了研究,提出了一种基于光纤光栅传感器阵列的管道泄漏定位方法以及一种基于阈值检测的线性拟合法计算负压波拐点发生时间。基于环向应变与管道内压的关系,提出通过环向应变监测管道的泄漏。结合光纤光栅传感技术的优点,提出基于光纤光栅传感器阵列的管道泄漏定位方法,这种方法不需要已知负压波波速就能进行泄漏定位。为了计算负压波拐点的发生时间,通过试验研究了负压波导致的环向应变变化特点,在此基础上提出了一种基于阈值检测的线性拟合法。为了验证本文的方法是否有效,进行了真实管道泄漏试验,试验证明基于阈值检测的线性拟合法可以准确地计算负压波拐点发生时间,基于光纤光栅传感器阵列的泄漏定位方法能够有效地对管道泄漏进行监测和定位。第五章研究了寒冷地区的管道变形监测方法。针对多年冻土以及季节性冻土地区的管道会产生较大变形从而影响管道安全的问题,本章提出应用光频域反射技术测量冻土中的管道轴向应变,应用连续的轴向应变计算管道的连续曲率,基于切角递推算法实现管道变形的重构。为了检验本文提出的方法是否适用于极寒天气下的管道变形监测,本文开展了模拟试验,试验中利用饱和粉质砂土产生的冻胀力使管道产生一定的变形,基于光频域反射技术测量管道轴向的应变分布,利用应变分布重构管道的形状,结果表明本文的方法能够有效测量管道的应变分布,通过应变分布可以获得管道的应力状态并重构管道的形状,可以对冻土地区的管道变形进行有效监测。第六章为本文的总结以及对未来研究工作的展望。
李凤[8]（2019）在《基于声压交互的城市燃气管道泄漏识别方法研究》文中认为泄漏检测技术是预防管道失效、降低管道风险的重要手段。为了减小城市燃气管道泄漏造成的经济损失、人员伤亡和环境破坏,保证天然气管线安全平稳的运行,需要及时发现泄漏并准确定位泄漏点。由于当前针对城市燃气管道广泛采用的单一检测技术具有一定的局限性,提高城市燃气管道泄漏检测技术的可靠性和定位的精度是安全工程领域的重要方向。本文针对目前单一信号识别城市燃气管道的局限性问题,研究了一种基于声压交互识别泄漏的方法,以提高管道泄漏识别方法的准确性。本文的主要工作及结论如下:（1）燃气管道泄漏的CFD数值模拟研究。建立了燃气管道泄漏的CFD计算模型,模拟了管道泄漏口从关闭到打开过程的管道流场动态发展过程,认识了泄漏状态下的管道局部流场变化,分析了管道泄漏喷射区的压力脉动和噪声水平,以及声压信号的产生和传播过程,展示了基于声压交互的管道泄漏识别方法的可行性。（2）小孔泄漏工况下的声压特性理论研究。依据泄漏过程中管壁声强和管内压力降低同时出现跃升的现象,提出了一种基于声压交互的管道泄漏识别方法。而根据噪声在管壁、压力波在气体流场中传播的速度差,和通过同一位置检测到二者信号的时间差,来测量泄漏点与传感器测点的距离,实现泄漏点定位。（3）泄漏信号特征与工作参数关联的参数化实验研究。实验研究了不同的工作压力、泄漏口径和管道直径下,泄漏噪声和压力降的变化趋势。实验结果发现,泄漏噪声强度随着管内工作压力的增大而提高,压力降低速率随着工作压力的增大而迅速增大;泄漏噪声强度随着泄漏口径的增大而增大,但管内工作压力越高则泄漏口径大小的影响越小;管径越大,泄漏噪声的平均声强越大,而管道内压力降低的速率则越小。（4）声压交互识别方法的相关函数值及影响研究。在兼顾计算量和捕捉突变量与波动量的情况下,选定了时间间隔（分辨率）Δt=0.1s。比较不同工作参数（管道压力、泄漏口径、管道直径）的相关函数值,发现相关函数值随着管内工作压力的下降而减小,随着泄漏口径的减小而减小,随着管道直径的减小而减小。（5）声压交互识别方法的抗干扰能力实验研究。设置了一组存在泄漏和三种典型外加扰动的实验方案,研究声压交互识别方法对于燃气管道典型干扰的过滤能力。结果发现,与单纯的声波法或压力波法相比,声压交互方法中两种信号相互起到了门函数的作用,对于非泄漏引起的干扰信号进行了过滤,从而提高了声压交互识别方法的抗干扰能力。
梁洪卫[9]（2019）在《油气管道泄漏声波信号检测与识别技术研究》文中研究说明伴随着天然气管道数量的增加及运行年限的增长,天然气管道泄漏现象时有发生,极易造成严重事故,因此,对管道的运行状态进行实时监测具有非常重要的意义。本文以气体管道声波信号的采集、去噪、特征提取以及气体管道的运行状态识别为研究对象,通过实验分析确定了气体管道泄漏声波信号在不同状态下的频率范围;研究了小波阈值去噪算法并改进了阈值函数,研究了VMD算法,提出了VMD-Wavelet去噪算法;研究了气体管道声波信号的各种特征参数,搭建了基于VMD-Wavelet的云模型特征熵提取方法;研究了BP神经网络,提出了VMD-En-BP神经网络模型。本文所作主要工作如下:首先,研究声波法泄漏检测基本原理,设计了气体管道泄漏检测实验系统。分析了不同状态下泄漏信号的时域、频域特性,得出泄漏声波信号能量主要集中在低频段。其次,研究了硬阈值、软阈值以及Garrote阈值等经典小波阈值函数,提出一种改进小波阈值函数,利用改进的小波阈值函数对典型信号进行去噪处理,并与经典小波阈值函数作对比,结果表明改进小波阈值函数在信噪比、均方误差方面均能取得更好的去噪效果。再次,研究了VMD算法、Hausdorff距离、峭度以及小波变换等方法,提出了一种VMD-Wavelet去噪算法。该算法首先对含噪声信号进行VMD分解,利用Hausdorff距离来选取有效模态分量;计算未选择模态分量的峭度值,筛选峭度值大于选定阈值的分量,用改进的小波阈值函数滤除该分量的高频噪声;最后利用处理后的各个IMF分量重构信号。理论分析和仿真结果表明该方法不仅对典型信号具有良好的去噪效果,而且对实际气体管道泄漏信号、敲击信号以及正常运行信号均能取得较好的去噪效果。然后,通过仿真分析验证了EMD分解提取的各种运行状态下声波信号的模态分量频谱图中无法准确提取状态特征,而VMD分解后的IMF1、IMF2能体现各种运行状态下声波信号中心频率的差异。因此本文提出了基于VMD-Wavelet的云模型特征熵提取方法,该方法利用VMD-Wavelet算法对气体管道正常运行、敲击、泄漏三种状态下采集的声波信号进行去噪、选取有效模态进行重构、计算重构信号的En值;仿真分析发现利用该方法计算出的三种状态下重构信号的云模型特征熵有较好的区分度,可作为状态识别的特征参数。最后,研究了BP神经网络,搭建了VMD-BP和En-BP两种神经网络模型,根据各自的优缺点,提出了VMD-En-BP神经网络模型,利用该模型对气体管道运行状态进行识别,实验结果表明该模型能够准确识别气体管道正常运行、敲击、渗漏、小泄漏和大泄漏五种运行状态。
武俊超[10]（2019）在《基于光纤光栅传感器的管道泄漏监测研究》文中研究说明全国输油管道的总里程在不断增长,一些管道因违规施工、地质自然灾害及年久腐蚀破坏等原因都有可能引发泄漏事故,给社会造成巨大的经济损失和环境造成严重的污染。因此加强对管道的监测管理,及时发现管道泄漏迅速采取挽救措施,避免造成更大的危害和财产损失很有必要和意义。本文基于光纤光栅传感器可布置成网以及可实时在线监测的特点,对管道的泄漏行为进行监测研究。由于管道泄漏发生的突然性和瞬时性的特点,会引发管内流体产生负压波,使管道的环向应变发生变化。基于管道的环向应变原理,利用光纤光栅应变传感器监测灵敏的特点,对泄漏引起的管道环向应变进行监测研究。设计实验方案研究管道泄漏的变化规律,并自主设计一套可以监测管道环向应变的实验装置,对实验装置的监控性能进行测试分析。经测试发现,设计的实验装置可以准确地监测到管道应变随管内压力增大而增大,管道应变随管道壁厚增加而减小的变化规律,也可以监测到管道在阀门启闭和承受外部载荷冲击等工况下的瞬态应变变化。通过实验测试可知,实验装置依靠捕捉到管道泄漏引起的负压波导致管道环向应变变化的泄漏信号,来判断管道泄漏事故的。并利用实验装置研究管内压力、管道壁厚、泄漏流速等因素对实验装置监测管道环向应变变化的泄漏信号的影响,总结其影响规律。
二、国内外油气管道泄漏检测技术的发展现状（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、国内外油气管道泄漏检测技术的发展现状（论文提纲范文）
（1）基于声发射信号的管道泄漏检测及定位方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 管道泄漏的主要检测方法 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 运输管道泄漏检测研究现状 |
| 1.3.2 泄漏声发射信号检测研究现状 |
| 1.4 本文主要工作内容 |
| 2 管道泄漏声发射信号特性与泄漏检测 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 管道泄漏声发射信息的产生机制 |
| 2.3 管道泄漏声发射信号的特征分析 |
| 2.3.1 管道泄漏声发射信号的特点 |
| 2.3.2 声波在管道中的传播特性 |
| 2.3.3 管道泄漏声发射信号的数学模型 |
| 2.4 管道泄漏声发射信号的处理 |
| 2.4.1 管道泄漏声发射信号去噪 |
| 2.4.2 管道泄漏检测和定位方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 管道泄漏声发射信号的去噪算法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 小波变换及小波阈值去噪算法 |
| 3.2.1 连续型小波变换 |
| 3.2.2 离散型小波变换 |
| 3.2.3 小波变换去噪 |
| 3.2.4 小波阈值去噪算法 |
| 3.2.5 其他阈值函数 |
| 3.3 改进的阈值函数 |
| 3.3.1 改进的阈值函数 |
| 3.3.2 基于改进的阈值函数的去噪仿真实验 |
| 3.4 变分模态分解VMD的原理 |
| 3.4.1 瞬时频率的定义 |
| 3.4.2 本征模态分量IMF的定义 |
| 3.4.3 变分模态分解VMD的基本原理 |
| 3.5 变分模态分解VMD和改进的小波阈值算法联合去噪仿真 |
| 3.5.1 变分模态分解和改进的小波阈值算法联合去噪流程 |
| 3.5.2 联合去噪算法仿真 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 管道泄漏声发射信号检测系统设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 硬件部分设计 |
| 4.2.1 硬件系统的总体方案 |
| 4.2.2 核心单片机模块的选择 |
| 4.2.3 传感器的选型 |
| 4.2.4 信号调理模块设计 |
| 4.3 核心单片机模块软件设计 |
| 4.3.1 ADC+DMA采样模块设置 |
| 4.3.2 通讯模块设置 |
| 4.3.3 定时器模块设置 |
| 4.3.4 信号处理软件设计 |
| 4.4 上位机软件设计 |
| 4.4.1 Qt及 Qt Creator基础知识介绍 |
| 4.4.2 系统软件方案设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 管道泄漏检测与定位系统实验与分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 实验平台的搭建 |
| 5.3 基于时延估计的管道泄漏检测与定位模型 |
| 5.4 管道泄漏声发射信号沿管壁传播速度估计 |
| 5.4.1 广义互相关算法 |
| 5.4.2 仿真实验 |
| 5.5 实验验证及误差分析 |
| 5.5.1 实验验证 |
| 5.5.2 误差分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间主要研究成果 |
（2）埋地管道智能检漏数据集成与分析方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 埋地管道泄漏检测与监测方法及研究现状 |
| 1.2.2 地理信息可视化技术及研究现状 |
| 1.3 课题研究的主要内容 |
| 2 基于实时监测数据的管道泄漏程度识别方法研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 埋地管道泄漏扩散过程研究分析 |
| 2.2.1 埋地管道泄漏导致的热量扩散过程分析 |
| 2.2.2 埋地管道泄漏扩散影响因素分析 |
| 2.3 基于实时监测数据的泄漏程度模拟试验研究 |
| 2.3.1 埋地管道泄漏程度模拟试验说明 |
| 2.3.2 埋地管道泄漏程度模拟实验工况说明 |
| 2.3.3 基于分布式光纤监测数据的泄漏程度试验结果分析 |
| 2.3.4 泄漏程度量化计算及评价等级确定 |
| 2.4 埋地管道泄漏程度识别方法验证 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 监测数据与地理信息的集成方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 监测数据与地理信息的集成方法概述 |
| 3.3 监测数据与地理信息的集成方法架构设计 |
| 3.3.1 监测数据与地理信息的集成方法框架 |
| 3.3.2 地理信息可视化方法体系架构 |
| 3.3.3 监测数据与地理信息集成方法数据流 |
| 3.4 地理信息可视化功能设计 |
| 3.4.1 基础地图功能 |
| 3.4.2 不同类型管线的标记功能 |
| 3.4.3 事故信息可视化智慧管理功能 |
| 3.4.4 可视化管线历史事件查询及交互功能 |
| 3.5 地理信息可视化与监测数据集成方法验证 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 埋地管道泄漏监测系统集成与软件实现 |
| 4.1 系统功能需求分析 |
| 4.2 软件系统实现的相关技术体系 |
| 4.2.1 LabVIEW软件开发平台 |
| 4.2.2 地理信息可视化技术——百度地图API |
| 4.3 埋地管道泄漏监测软件系统集成 |
| 4.3.1 埋地管道泄漏监测系统架构 |
| 4.3.2 埋地管道泄漏监测软件系统集成 |
| 4.3.3 埋地管道泄漏检测软件功能的具体实现 |
| 4.4 系统数据库设计 |
| 4.4.1 智能监测系统数据库需求分析 |
| 4.4.2 智能监测系统数据库概念及逻辑设计 |
| 4.4.3 Access数据库信息交互在Lab VIEW中的实现 |
| 4.5 埋地管道泄漏监测系统验证 |
| 4.5.1 示范埋地管道工程建设及传感器布设 |
| 4.5.2 示范管道泄漏模拟工况 |
| 4.5.3 示范管道泄漏模拟工况的验证结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（3）基于φ-OTDR系统的声波信号在管道泄漏监听中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 管道监测系统研究的背景与意义 |
| 1.2 管道泄漏检测方法综述 |
| 1.2.1 基于信号的泄漏检测方法 |
| 1.2.2 基于人工智能的管道泄漏检测方法 |
| 1.2.3 基于模型的泄漏检测方法 |
| 1.3 管道泄露检测研究现状 |
| 1.3.1 管道泄漏监测技术的国外研究现状 |
| 1.3.2 管道监测泄漏技术的国内研究现状 |
| 1.4 管道泄漏检测方法的发展趋势 |
| 1.5 论文主要工作与创新点 |
| 2 系统原理和性能指标 |
| 2.1 光线中的散射 |
| 2.2 OTDR原理 |
| 2.3 φ-OTDR系统原理 |
| 2.4 φ-OTDR系统性能指标 |
| 2.4.1 系统空间分辨率 |
| 2.4.2 动态范围 |
| 2.4.3 系统信噪比 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 声波信号处理 |
| 3.1 声波信号预处理 |
| 3.1.1 声波信号预加重 |
| 3.1.2 声波信号端点检测 |
| 3.1.3 声波信号分帧 |
| 3.1.4 声波信号加窗 |
| 3.2 声波信号特征提取 |
| 3.2.1 声波特征参数的选取 |
| 3.2.2 提取MFCC特征参数 |
| 3.2.3 MFCC参数归一化 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 声波信号回放及去噪 |
| 4.1 声波信号回放 |
| 4.1.1 数据采集 |
| 4.1.2 声波信号读写 |
| 4.1.3 声波信号存储与回放 |
| 4.2 声波信号去噪 |
| 4.2.1 小波基本理论 |
| 4.2.2 传统小波阈值算法 |
| 4.2.3 新型阈值降噪算法 |
| 4.2.4 新型小波阈值去噪算法仿真分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 监听中的泄露声波信号识别 |
| 5.1 声波信号的监听 |
| 5.1.1 音频格式说明 |
| 5.1.2 声波信号的监听 |
| 5.2 泄露声波信号识别 |
| 5.2.1 人工神经网络概念 |
| 5.2.2 BP神经网络原理及模型 |
| 5.2.3 BP神经网络模式识别过程 |
| 5.2.4 BP神经网络模型泄漏识别 |
| 5.3 实验结果分析 |
| 5.4 总结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 后续展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录1 攻读硕士学位期间参与的项目和发表的论文 |
（4）基于信号增强的管道泄漏检测方法研究（论文提纲范文）
| 学位论文数据集 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 管道运输发展状况 |
| 1.3 管道运输存在的安全问题 |
| 1.4 管道泄漏检测技术的研究现状 |
| 1.4.1 被测量检测方法研究现状 |
| 1.4.2 异常信号检测方法研究现状 |
| 1.4.3 管道泄漏定位方法研究现状 |
| 1.5 研究意义与主要研究内容 |
| 1.5.1 研究意义 |
| 1.5.2 主要研究内容 |
| 第二章 基于数字补偿器的泄漏压力信号增强方法研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 管道泄漏的压力表征方法 |
| 2.2.1 管道压力理论基础 |
| 2.2.2 突发/缓慢泄漏定义 |
| 2.2.3 管道泄漏的压力表征 |
| 2.3 管道泄漏的声波表征方法 |
| 2.3.1 管道声波理论基础 |
| 2.3.2 管道泄漏的声波表征 |
| 2.4 泄漏压力信号的增强方法 |
| 2.4.1 数字补偿器的设计 |
| 2.4.2 压力信号的预处理 |
| 2.4.3 虚拟声波信号的获取方法 |
| 2.4.4 管道泄漏的虚拟声波表征 |
| 2.5 实验结果与分析 |
| 2.5.1 实验平台介绍 |
| 2.5.2 数字补偿器分析 |
| 2.5.3 典型案例分析 |
| 2.6 小结 |
| 第三章 泄漏压力信号的增强原理研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 时域分析 |
| 3.2.1 压力信号的时域分析 |
| 3.2.2 数字补偿器的时域分析 |
| 3.3 频域分析 |
| 3.3.1 压力信号的频域分析 |
| 3.3.2 数字补偿器的频域分析 |
| 3.4 数字补偿器的参数优化 |
| 3.4.1 约束条件 |
| 3.4.2 优化目标 |
| 3.5 实验结果与分析 |
| 3.6 小结 |
| 第四章 异常信号的直接检测方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 异常信号直接检测方法 |
| 4.2.1 信号的分解 |
| 4.2.2 异常信号的直接检测 |
| 4.2.3 异常子信号的溯源 |
| 4.3 实验结果与分析 |
| 4.3.1 典型案例分析 |
| 4.3.2 对比实验结果与分析 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 基于时间差修正的泄漏定位方法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于延时互相关分析的泄漏定位方法 |
| 5.3 基于相位分析的时间差修正方法 |
| 5.3.1 相位分析 |
| 5.3.2 基于相位分析的时间差修正 |
| 5.4 基于信号匹配的时间差修正方法 |
| 5.4.1 干扰信号分析 |
| 5.4.2 基于信号匹配的时间差修正 |
| 5.5 实验结果与分析 |
| 5.5.1 泄漏定位方法有效性检验 |
| 5.5.2 泄漏检测方法对比实验 |
| 5.6 小结 |
| 第六章 结论和展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 博士期间的研究成果及发表的学术论文 |
| 作者和导师简介 |
| 博士研究生学位论文答辩委员会决议书 |
（5）流体管道泄漏压力波动特性仿真研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 创新点摘要 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 管道泄漏检测的研究背景及意义 |
| 1.2 管道泄漏检测技术和数值模拟研究的国内外研究现状 |
| 1.2.1 管道泄漏检测技术 |
| 1.2.2 管道泄漏数值模拟研究 |
| 1.3 管道泄漏的主要形式 |
| 1.4 本文研究内容 |
| 第二章 负压波和音波泄漏检测方法的概述与分析 |
| 2.1 负压波泄漏检测方法的研究 |
| 2.1.1 负压波泄漏检测的基本原理及定位方法 |
| 2.1.2 影响准确定位的关键因素 |
| 2.1.3 负压波泄漏检测的关键性技术 |
| 2.1.4 负压波泄漏检测的优缺点 |
| 2.2 音波泄漏检测方法的研究 |
| 2.2.1 音波泄漏检测的基本原理及定位方法 |
| 2.2.2 影响准确定位的关键因素 |
| 2.2.3 音波泄漏检测的关键性技术 |
| 2.2.4 音波泄漏检测的优缺点 |
| 2.3 负压波和音波泄漏检测的区别 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 管道泄漏的数值模拟及分析 |
| 3.1 FLUENT软件简介 |
| 3.2 管道泄漏的计算模型选取和建立 |
| 3.2.1 流体运动的基本控制方程 |
| 3.2.2 物理模型的建立 |
| 3.2.3 网格划分 |
| 3.2.4 求解器的选择 |
| 3.2.5 初始条件和边界参数 |
| 3.3 管道模型泄漏的数值模拟 |
| 3.3.1 管道模型泄漏的压力变化 |
| 3.3.2 管道模型泄漏的速度变化 |
| 3.3.3 管道模型泄漏的温度变化 |
| 3.3.4 管道模型泄漏的矢量图和湍动能变化 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 实验平台搭建及验证 |
| 4.1 实验平台搭建 |
| 4.1.1 泄漏检测系统的硬件组成 |
| 4.1.2 泄漏检测系统的软件组成 |
| 4.2 实验结果及分析 |
| 4.2.1 运输管道不同进口压力的实验结果 |
| 4.2.2 运输管道不同泄漏点位置的仿真及实验结果 |
| 4.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 发表文章目录 |
| 致谢 |
（6）基于小波与深度神经网络的管道泄漏检测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的背景及意义 |
| 1.2 管道泄漏检测方法 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 管道泄漏检测研究现状 |
| 1.3.2 深度神经网络研究现状 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 第二章 负压波法泄漏检测 |
| 2.1 基本原理及定位 |
| 2.2 负压波检测关键 |
| 2.2.1 负压波波速的确定 |
| 2.2.2 系统时间统一 |
| 2.3 系统噪声 |
| 2.4 平台设计 |
| 2.4.1 总体设计 |
| 2.4.2 系统的硬件组成 |
| 2.4.3 系统软件设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 小波变换在管道泄漏检测中的应用 |
| 3.1 小波理论 |
| 3.1.1 连续小波变换 |
| 3.1.2 离散小波变换 |
| 3.1.3 多分辨率分析 |
| 3.2 小波分析信号去噪 |
| 3.2.1 常用的小波去噪方法 |
| 3.2.2 小波函数 |
| 3.2.3 阈值函数及阈值 |
| 3.2.4 分解尺度 |
| 3.3 小波模极大值突变点检测 |
| 3.4 泄漏点检测定位 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于深度神经网络的管道泄漏检测 |
| 4.1 深度学习理论 |
| 4.2 常见的深度神经网络模型 |
| 4.2.1 栈式自动编码网络 |
| 4.2.2 卷积神经网络 |
| 4.2.3 深度信念网络 |
| 4.3 基于DBN的管道泄漏检测 |
| 4.3.1 管网运行状态分析 |
| 4.3.2 深度信念网络模型建立 |
| 4.3.3 参数设置 |
| 4.3.4 模型分类性能测试 |
| 4.4 管网泄漏仿真分析 |
| 4.4.1 管网数据标准化及参数设置 |
| 4.4.2 管道运行状态异常判定 |
| 4.4.3 DBN隐含层数对分类性能的影响 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（7）基于光纤应变传感技术的管道健康监测（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 主要符号表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 管道运输发展现状 |
| 1.1.2 管道运输存在问题 |
| 1.1.3 小结 |
| 1.2 国内外管道检测技术研究现状 |
| 1.2.1 管道腐蚀检测技术 |
| 1.2.2 管道泄漏检测技术 |
| 1.2.3 管道变形检测技术 |
| 1.2.4 小结 |
| 1.3 基于光纤传感技术的管道健康监测方法 |
| 1.3.1 光纤传感 |
| 1.3.2 基于光纤传感技术的管道腐蚀监测方法 |
| 1.3.3 基于光纤传感技术的管道泄漏监测方法 |
| 1.3.4 基于光纤传感技术的管道变形监测方法 |
| 1.3.5 小结 |
| 1.4 本文的研究意义以及主要研究内容 |
| 2 管道内腐蚀监测方法研究 |
| 2.1 管道内腐蚀作用下的环向应变场分布特征 |
| 2.1.1 环向应变测量理论 |
| 2.1.2 均匀腐蚀情况下环向应变场分布特征 |
| 2.1.3 局部腐蚀情况下环向应变场分布特征 |
| 2.1.4 小结 |
| 2.2 基于应变场传感网的管道内腐蚀监测方法 |
| 2.2.1 光频域反射技术 |
| 2.2.2 光纤传感器的应变测量试验以及安装方法研究 |
| 2.2.3 应变场传感网结构设计以及间距设置研究 |
| 2.2.4 基于应变场传感网的应变场重构算法 |
| 2.2.5 腐蚀后管道适用性评价 |
| 2.2.6 小结 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 管道内腐蚀监测试验 |
| 3.1 既有腐蚀管道监测试验 |
| 3.1.1 管道腐蚀模型介绍 |
| 3.1.2 试验系统介绍 |
| 3.1.3 均匀腐蚀试验结果 |
| 3.1.4 局部腐蚀试验结果 |
| 3.1.5 小结 |
| 3.2 基于应变场传感网的管道腐蚀过程监测试验 |
| 3.2.1 试验设计 |
| 3.2.2 结果分析 |
| 3.2.3 管道剩余强度评价 |
| 3.2.4 小结 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 基于光纤光栅传感技术的管道泄漏监测 |
| 4.1 管道泄漏监测和定位原理 |
| 4.1.1 基于环向应变的泄漏监测原理 |
| 4.1.2 基于光纤光栅传感器阵列的泄漏定位方法 |
| 4.1.3 小结 |
| 4.2 基于Kalman滤波器的环向应变信号处理 |
| 4.2.1 Kalman滤波器 |
| 4.2.2 标量Kalman滤波算法 |
| 4.3 负压波拐点定位方法 |
| 4.3.1 负压波测量试验 |
| 4.3.2 负压波拐点定位方法 |
| 4.3.3 小结 |
| 4.4 应用光纤光栅应变箍传感器阵列的管道泄漏试验 |
| 4.4.1 试验设计 |
| 4.4.2 试验工况介绍 |
| 4.4.3 试验结果分析 |
| 4.4.4 小结 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于光频域反射技术的冻土中管道变形监测 |
| 5.1 基于分布式应变的管道形状还原算法 |
| 5.1.1 基于应变的平面曲线重构算法 |
| 5.1.2 管道结构的平面形状重构试验 |
| 5.1.3 小结 |
| 5.2 基于光频域反射技术的冻土中管道变形监测试验 |
| 5.2.1 试验介绍 |
| 5.2.2 试验结果分析 |
| 5.2.3 小结 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间科研项目及科研成果 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（8）基于声压交互的城市燃气管道泄漏识别方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 泄漏检测技术研究进展 |
| 1.2.2 解决单一方法局限性的研究进展 |
| 1.3 研究的目标及内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 拟解决的关键问题 |
| 1.3.4 技术路线图 |
| 2 燃气管道泄漏过程的数值模拟研究 |
| 2.1 管道泄漏识别方法的理论基础 |
| 2.1.1 单一泄漏识别方法及原理 |
| 2.1.2 单一泄漏识别方法的优缺点 |
| 2.1.3 基于声压交互识别管道泄漏的方法及原理 |
| 2.2 管道泄漏数值仿真模型的建立 |
| 2.2.1 几何模型 |
| 2.2.2 网格划分 |
| 2.2.3 边界条件 |
| 2.3 管道泄漏流场的CFD仿真分析 |
| 2.3.1 求解器及模拟过程简介 |
| 2.3.2 管道内流场变化分析 |
| 2.3.3 泄漏口噪声强度分析 |
| 2.3.4 基于压力波的泄漏识别分析 |
| 2.3.5 声压交互识别泄漏的可行性 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 声压交互燃气管道泄漏识别方法研究 |
| 3.1 管道泄漏实验平台 |
| 3.1.1 实验管架平台 |
| 3.1.2 数据采集系统 |
| 3.2 泄漏声压特性的实验测量研究 |
| 3.2.1 管道泄漏特性实验 |
| 3.2.2 泄漏噪声特性分析 |
| 3.2.3 泄漏压力降特征分析 |
| 3.3 声压交互识别泄漏的方法 |
| 3.3.1 泄漏信号的关键特征 |
| 3.3.2 声压交互泄漏识别方法的提出 |
| 3.3.3 声压交互泄漏点定位 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 声压交互燃气管道泄漏识别方法的应用研究 |
| 4.1 多工况下的泄漏声压特性参数化研究 |
| 4.1.1 不同管道压力下的泄漏声压特性 |
| 4.1.2 不同泄漏口径下的泄漏声压特性 |
| 4.1.3 不同管道条件下的泄漏声压特性 |
| 4.2 声压交互识别方法的实验应用 |
| 4.2.1 时间分辨率的选择 |
| 4.2.2 不同工况下的交互识别方法应用 |
| 4.3 声压交互识别方法的抗干扰性 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 主要结论 |
| 5.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的论着及取得的科研成果 |
（9）油气管道泄漏声波信号检测与识别技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 创新点摘要 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究目的及意义 |
| 1.2 管道泄漏检测技术国内外研究现状 |
| 1.2.1 管道泄漏检测方法及分类 |
| 1.2.2 声波法油气管道泄漏检测技术研究现状 |
| 1.2.3 油气管道状态识别技术发展现状 |
| 1.2.4 声波法管道泄漏检测技术的应用现状分析 |
| 1.3 论文的主要内容及结构安排 |
| 第二章 气体管道泄漏声波信号时频特性分析 |
| 2.1 声波法气体管道泄漏检测理论基础 |
| 2.2 声波法管道泄漏检测系统设计 |
| 2.2.1 模拟系统硬件设计 |
| 2.2.2 传感器选型 |
| 2.2.3 数据采集系统设计 |
| 2.3 气体管道泄漏声波信号特性分析 |
| 2.3.1 不同泄漏口径时泄漏声波信号特性分析 |
| 2.3.2 不同管内压力下的泄漏声信号特征 |
| 2.3.3 强噪声下不同泄漏口径的泄漏声波信号特征 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 气体管道泄漏声波信号去噪 |
| 3.1 气体管道泄漏声波信号噪声特性分析 |
| 3.2 小波阈值去噪算法改进 |
| 3.2.1 小波去噪过程 |
| 3.2.2 小波阈值去噪及其改进 |
| 3.2.3 改进小波阈值去噪算法在管道声波信号去噪中的应用 |
| 3.3 EMD去噪方法研究 |
| 3.3.1 EMD分解步骤 |
| 3.3.2 EMD去噪原理及仿真 |
| 3.3.3 EMD去噪算法在管道泄漏声波信号去噪中的应用 |
| 3.4 改进的VMD算法及其在气体管道泄漏声波信号中的应用 |
| 3.4.1 变模态分解算法理论基础 |
| 3.4.2 可变模态分解原理 |
| 3.4.3 VMD去噪特性分析 |
| 3.4.4 VMD-Wavelet信号去噪算法 |
| 3.4.5 VMD-Wavelet去噪算法在管道泄漏声波信号去噪中的应用 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 气体管道泄漏声波信号特征提取方法研究 |
| 4.1 气体管道运行声波信号IMF特征值提取 |
| 4.1.1 基于EMD算法的气体管道特征提取 |
| 4.1.2 基于VMD算法的气体管道特征提取 |
| 4.2 气体管道运行声波信号云模型特征熵值提取 |
| 4.2.1 云模型基本原理 |
| 4.2.2 其他特征参数 |
| 4.2.3 基于VMD-Wavelet的云模型特征熵 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 气体管道运行状态识别 |
| 5.1 人工神经网络 |
| 5.2 BP神经网络 |
| 5.2.1 BP神经网络模型 |
| 5.2.2 BP神经网络算法 |
| 5.3 VMD-En-BP神经网络气体管道状态识别模型 |
| 5.3.1 VMD-BP模型搭建及气体管道状态识别 |
| 5.3.2 En-BP模型搭建及气体管道状态识别 |
| 5.3.3 VMD-En-BP模型搭建及气体管道状态识别 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（10）基于光纤光栅传感器的管道泄漏监测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 管道建设的发展状况 |
| 1.1.2 管道泄漏事故的安全问题 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 管道泄漏检测监测方法综述及研究现状 |
| 1.2.1 国内外管道泄漏检测监测方法研究综述 |
| 1.2.2 用于监测管道泄漏的光纤光栅传感器的研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 第二章 光纤光栅传感器监测泄漏的理论研究 |
| 2.1 基于管道环向应变监测泄漏的基本原理 |
| 2.2 光纤光栅应变传感器 |
| 2.2.1 光纤光栅传感技术的工作机理 |
| 2.2.2 光纤光栅应变传感器的基本原理 |
| 2.2.3 应用光纤光栅应变传感器监测环向应变的理论 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 实验装置设计 |
| 3.1 装置设计 |
| 3.1.1 泄漏实验平台 |
| 3.1.2 实验管道模型 |
| 3.1.3 泄漏系统 |
| 3.1.4 监控系统 |
| 3.1.5 信号采集系统 |
| 3.2 实验装置适用性分析 |
| 3.2.1 实验装置测试准备工作 |
| 3.2.2 管内压力变化时管道变形监测 |
| 3.2.3 不同壁厚时管道变形监测 |
| 3.2.4 管道瞬态变形监测 |
| 3.2.5 外部载荷冲击时管道变形监测 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 不同因素对泄漏引起管道环向应变变化的影响研究 |
| 4.1 管内压力对模拟泄漏引起的管道环向应变变化的影响 |
| 4.1.1 实验内容和方法 |
| 4.1.2 实验结果分析 |
| 4.2 管道壁厚对模拟泄漏引起的管道环向应变变化的影响 |
| 4.2.1 实验内容和方法 |
| 4.2.2 实验结果分析 |
| 4.3 泄漏流速对模拟泄漏引起的管道环向应变变化的影响 |
| 4.3.1 实验内容和方法 |
| 4.3.2 实验结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
四、国内外油气管道泄漏检测技术的发展现状（论文参考文献）
- [1]基于声发射信号的管道泄漏检测及定位方法研究[D]. 黎晨. 西安理工大学, 2021(01)
- [2]埋地管道智能检漏数据集成与分析方法研究[D]. 王伟超. 大连理工大学, 2021(01)
- [3]基于φ-OTDR系统的声波信号在管道泄漏监听中的应用[D]. 张旭. 武汉邮电科学研究院, 2021(01)
- [4]基于信号增强的管道泄漏检测方法研究[D]. 王芳. 北京化工大学, 2020(01)
- [5]流体管道泄漏压力波动特性仿真研究[D]. 姚岱男. 东北石油大学, 2020(03)
- [6]基于小波与深度神经网络的管道泄漏检测研究[D]. 段运达. 东北石油大学, 2020(03)
- [7]基于光纤应变传感技术的管道健康监测[D]. 姜涛. 大连理工大学, 2019(01)
- [8]基于声压交互的城市燃气管道泄漏识别方法研究[D]. 李凤. 重庆科技学院, 2019(11)
- [9]油气管道泄漏声波信号检测与识别技术研究[D]. 梁洪卫. 东北石油大学, 2019(01)
- [10]基于光纤光栅传感器的管道泄漏监测研究[D]. 武俊超. 中国民航大学, 2019(02)