[发明专利]基于卷积神经网络的输气管线阀门内漏识别装置及方法

说明书

本发明涉及一种基于卷积神经网络的输气管线阀门内漏识别装置，包括：阀门内漏检测装置；阀门内漏检测装置由传感器、前置信号放大器和数据采集器组成，传感器接入前置信号放大器，前置信号放大器接入数据采集器，数据采集器接入计算机；传感器用于感测阀门内漏信号和非泄漏噪声信号。本发明的有益效果是：本发明建立了一种能够学习噪声信号与内漏信号之间微弱差异的预测能力较强的阀门内漏识别装置，提升处于复杂背景噪声工况下阀门的内漏诊断准确率，降低阀门内漏误检概率以及避免健康阀门在没有内漏时的维修拆卸甚至更换，同时降低阀门内漏带来的经济损失及生产安全隐患。

技术领域

本发明属于输气管线阀门内漏诊断领域，尤其涉及一种基于卷积神经网络的输气管线阀门内漏识别装置及方法。

背景技术

天然气是一种清洁能源，燃烧后产生的CO₂和NO_x较少、无SO₂和颗粒物等优点使其在工业和民用领域得到了广泛的应用。《BP世界能源展望》显示，未来我国天然气市场仍将有超过200％的巨大增长空间，也加快了油气管道的建设和发展。随着天然气管道网络的完善，管道阀门的使用量和使用种类也在逐步增加。阀门作为天然气管道的控制元件，有接通或截断流体通路、调节和节流、防止倒流、调节压力、释放过剩的压力及排液阻气等用途。为了保证天然气输送作业的正常运行，要求管道阀门具有良好的密封性。阀门内漏指当阀门启闭件与阀座密封面间的接触处失效，管线介质在压力差的作用下经过失效部位向低压管线泄漏。阀门作为输气设施的关键部件，在频繁开关、长期运行、操作或维护不当的情况下，会引起阀门开关不到位和密封面损伤问题，进而引起阀门内漏。

据统计，炼油厂、火电厂以及输气站场关断阀门(主要为：球阀、旋塞阀、闸阀、截止阀和蝶阀等)内漏可造成每年成百上千万美元的损失。在天然气工业领域，购买阀门的费用占站场投资总费用的8％，而维修和更换阀门的费用占维修更换设备总费用的10％左右。据某能源集团公司统计，2017年通用阀门共发现241条缺陷，其中内漏缺陷28条，占比11.6％；2018年通用阀门共发现371条，其中内漏61条，占比16.4％。上述数据表明，阀门内漏在天然气站场普遍存在，并损耗了大量的人力物力。但是当内漏速率较小时，发生误检的概率大大上升。由于输气管线关键阀门具有工作压力高、口径大的特性，若发生误检，不仅造成介质流失，影响正常的输送作业，也会带来生产安全隐患。