[发明专利]一种大型复杂天然气管网系统泄漏检测方法

摘要

一种大型复杂天然气管网系统泄漏检测方法，步骤一、静态仿真，得到管道内沿线压力、流量和温度的初始分布；步骤二、在线仿真得到管道内沿线压力、流量和温度的实时分布；步骤三、参数学习，根据敏度分析理论，在隐式法和特征线法气体管道动态仿真状态空间模型基础上,提出基于管道瞬变流动状态空间模型的管道参数实时在线估计和学习模型；步骤四、泄漏检测，计算各压力测点的仿真压力与实测压力偏差，通过仿真—实测压力偏差分布的相关性分析，实现大型复杂油气管道系统的泄漏状态辨识和诊断；本发明突破分段检测的限制，创立了CPM大型复杂天然气管道系统泄漏检测体系。

主权项

一种大型复杂天然气管网系统泄漏检测方法，包括以下步骤：步骤一、静态仿真，以节点压力法来分析管网流体定常流动；根据定常流动的假设和关系式，考虑到管网静态流动特点，即各参数不随时间变化，得到相应的各元件的静态分析模型；然后用系统及节点的质量守恒关系，建立以节点压力为未知量的非线性代数方程组；最后用拟牛顿法求解该方程组，得到流体管网定常流动的计算机模拟解；对所测管道进行静态仿真，得到管道内沿线压力、流量和温度的初始分布；步骤二、在线仿真，应用管网仿真软件进行在线仿真，通过标准OPC通讯接口，提供与SCADA系统和其它OPC应用软件的实时双向通讯，按需求自动读取SCADA系统的实时运行数据和设备状态参数，运行数据包括压力、流量和温度，设备状态参数包括阀门位置、泵/压缩机启/停/功率/转速，并据此状态和数据动态建模，实现在线仿真；得到管道内沿线压力、流量和温度的实时分布；步骤三、参数学习，根据敏度分析理论，在隐式法和特征线法气体管道动态仿真状态空间模型基础上，如式(1)所示，提出基于管道瞬变流动状态空间模型的管道参数实时在线估计和学习模型；如式(2)所示，建立管道实时在线学习过程；计算过程如表1所示，以适应管道参数的不确定性和缓慢变化过程，从而通过学习‑观测过程耦合，消除和减少管道参数不确定性和缓慢变化所造成的影响，实现在线自适应精确动态仿真，为管道动态模型泄漏检测技术提供动态模型仿真基础，Xj+1(θ)=F(Xj,Uj+1,θj)+Γ(Xj,θj)wjZj+1=hXj+1---(1)]]>式中，θ为待估计参数形成的r维向量，θ∈Rr，它是时间序列的缓变参数，或是空间分布参数，根据学习和估计的需要确定其形式；Wk=1λ(AktAk)-1Δθk+1=Δθk+a‾k+1WkPkak+1t(ek+1-ak+1Δθk)Wk+1=1λ(Wk-a‾k+1Wkak+1tak+1Wk)a‾k+1=(λ+ak+1Wkak+1t)-1---(2)]]>式中，为一数量，其中λ为记忆因子，满足0≤λ≤1；表5参数学习步骤及计算过程步骤四、泄漏检测，计算各压力测点的仿真压力与实测压力偏差，通过仿真‑实测压力偏差分布的相关性分析，实现大型复杂油气管道系统的泄漏状态辨识和诊断。