[实用新型]一种适用于管道阴极保护的电源输出预测调节系统

说明书

本实用新型涉及一种适用于管道阴极保护的电源输出预测调节系统，包括服务器，DA转换模块和电源输出控制模块。该系统以管道阴极保护电位检测系统为基础，在服务器上对检测到的电位值做数据预测，然后利用GPRS无线通信将预测出来的数据传输给DA转换模块，DA转换模块将数字量转换成控制信号，控制电源输出模块的输出电压。该系统采用的预测电压的方法使整个管道阴极保护自动化，节省了人工调整电源输出电压的人力。

技术领域

本实用新型属于管道阴极保护系统技术领域，具体涉及一种适用于管道阴极保护的电源输出预测调节系统，该方法与系统可以根据采集到的数据预测下一时刻管道上采集点的电压，根据预测到的电压自动调节电源输出到管道上的电压，使管道上的电压一直处于保护电压范围之内，对管道保护自动化具有推动作用。

背景技术

管道运输是油气运输中最可靠，快捷，经济的主要方式。油气的运输管道从原油，天然气的生产，精炼，存储到用户的使用全过程起了非常重要的作用。

运输油气的管道会采用阴极保护法防止被土壤腐蚀，增加管道的使用寿命。阴极保护技术是电化学保护技术的一种，其原理是向被腐蚀金属结构物表面施加一个外加电流，被保护结构物成为阴极，从而使得金属腐蚀发生的电子迁移得到抑制，避免或减弱腐蚀的发生。管道阴极保护就是通过某种方式在被保护的金属管道上施以足够的阴极电流，通过使管道阴极极化消除钢质管道在电解质中腐蚀原电池的阳极区，从而使管道受到保护。

预测是指根据系统发展变化的实际数据和历史资料,运用现代科学理论和方法,以及各种经验、判断和知识,对事物未来一定时期内的可能变化情况进行推测、估计和分析，为制定政策、编制计划提供科学依据。径向基(RBF) 网络是1985年Powell M.J.D提出的一种以函数逼近理论为基础构造、具有单个隐藏层的三层前馈型神经网络，具有良好的通用性。RBF神经网络的训练速度行当快，并且在训练时不会发生震荡，也不会陷入局部最小。该预测模型在一定程度上提高了预测精度，具有一定的现实意义。

现行管道阴极保护系统是在管道上输入低于大地的电压，使管道与大地之间有恒定的离子转移，进而防止管道被氧化。阴极保护中会实时检测管道上电压是否正常，当电压值异常时，人工调节电源的输出，使管道上的电压恢复到保护管道的范围值内。‘适用于管道阴极保护的电源输出预测调节系统’的目的是使用管道上电压的测量数据预测下一时刻管道上电压值，在管道电压将要异常时，自动调节电源输出，是管道上的电压在保护电压范围内，进而保护管道，避免了管道由于环境原因受到的腐蚀。

本系统的电源给石油管道供电以后，石油管道上负电压，与地下埋的阳极形成阴极保护电路，测试仪对石油管道上的电压进行实时监测，传输到服务器进行保存并处理。在服务器上对接收到的测量数据通过RBF神经网络算法处理，预测出下一时刻的电压值是否符合保护管道的要求。将预测出来的电压数据通过无线网络GPRS传给DA模块，当预测得的电压值在保护电压范围之内时，电源输出到管道上的电压不变。当超出电压范围时，进一步与保护电压的范围作比较，如果数值偏大，则电源输出到管道上的电压降低，反之，电源输出到管道上的电压升高。从而使管道上的电压始终处在保护电压范围之内，防止管道腐蚀。该系统采用的预测电压的方法保护了管道免于腐蚀。同时该系统使整个管道阴极保护自动化，节省了人工调整电源输出电压的人力。在管道防护需求越来越高以及石油管道检测点环境恶劣的背景下，该系统具有重要的意义。

该适用于管道阴极保护的电源输出预测调节系统，虽然实现了对管道上的数据的采集的处理，设计了RBF神经网络对采集到的数据进行预测，并且将预测的结果通过无线传输网络传输给各个DA转换模块，DA模块输出的模拟信号对电源输出进行调节，实现了管道保护系统的自动化。

但是，该适用于管道阴极保护的电源输出预测调节系统，仅仅用于保护管道免受腐蚀，在管道遭遇到人为破坏时无法预测。并且，在实际应用中因为电源输出的值和管道上实际的值的关系因管道上的环境不同而存在变化，因此调节电源输出的环节需要更加精确的数学模型。

实用新型内容