CN105987285B - 一种管道异常点的快速检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种管道异常点的快速检测方法，所述快速检测方法包括以下步骤：将三分量磁传感器和加速度传感器固定在球形内检测器里的任意位置，将球形内检测器投管巡检，测量管道内磁场和加速度，巡检完毕，将球形内检测器记录的磁场信号下载到上位机，进行数据处理；利用加速度信号的数据子集构建的转换矩阵；利用磁场信号、转换矩阵对旋转磁场做坐标变换；利用转换后的磁场来识别管道的弯头、环焊缝、应力集中、阀室、划痕、打孔盗油阀异常点。本发明特别适用于海底管道，且实时便捷，检测周期短，<48小时/100km。利用该方法已经在成品油管道上识别出了部分异常点。
Description
技术领域
本发明涉及管道检测技术领域，尤其涉及一种管道异常点的快速检测方法。
背景技术
对油气管道异常点的检测具有重要意义。油气管道异常点通常包括：弯头、环焊缝、应力集中、划痕、打孔盗油阀、以及阀室立管等。其中对于弯头和环焊缝的识别可以给管道内检测器的里程定位提供精确的参考点和校准点，以提高管道缺陷的定位精度。对应力集中、划痕等早期缺陷的检测可以在管道泄漏发生之前提前对管道进行维修、更换，可避免灾难的发生。对打孔盗油阀的检测可以减小国有资产损失和降低管道运行的安全隐患。
现有技术中存在以下两类油气管道异常点检测方法：
第一类是外检测法，也就是从管外面进行检测。对于海底管道异常点(弯头、环焊缝、应力集中、划痕)的检测需要通过潜水员或ROV(Remote Operated Vehicle)来进行，但是潜水员工作的水深范围只有0m～50m，ROV工作的水深范围只有50m～500m。对于陆地管道异常点(弯头、环焊缝、应力集中、阀室、划痕、盗油阀)的进行外检测需要开挖管道覆土。
第二类是内检测法，也就是依靠管道内检测器(Pipeline Inspection Gauge,PIG)从管道内部进行检测，既适用于海底管道也适用于陆地管道，包括：基于超声原理的PIG和基于漏磁原理的PIG。现有超声或漏磁原理内检测器一般是柱形的，在前后压力差的作用下前进，通过分析超声信号和漏磁信号获得管道内壁的腐蚀、缺陷以及焊缝状况等，通过壁面缺陷来判断是否存在泄漏。
发明人在实现本发明的过程中，发现现有技术中至少存在以下缺点和不足：
1、外检测法实施难度很大、成本高、检测周期非常长、检测效率低，不能很好地满足工程需要，尤其是对于深水海管和超深水海管检测难度更大，几乎没有实施的可能性。
2、而传统PIG体积庞大，且与管壁紧密贴合，对管道变形十分敏感，存在高卡堵风险。超声和漏磁PIG检测过程需要与管壁有良好的耦合。
3、漏磁PIG需要对管道进行饱和磁化，会消除应力集中区的磁记忆信号，有一定的局限性。利用PIG对管道进行检测的前期准备时间很长，发球时间也很长，所以基本上1条管道1年才能检测1次。
因此，急需一种全管线、短周期、低成本、实施便捷的管道异常点检测方法。
发明内容
本发明提供了一种管道异常点的快速检测方法，本发明用于将测得的旋转磁场映射到静态管道坐标系下的磁场，利用转换后的磁场来识别管道的弯头、环焊缝、应力集中、阀室、划痕、打孔盗油阀等异常点，详见下文描述：
一种管道异常点的快速检测方法，所述快速检测方法包括以下步骤：
将三分量磁传感器和加速度传感器固定在球形内检测器里的任意位置，将球形内检测器投管巡检，测量管道内磁场和加速度，巡检完毕，将球形内检测器记录的磁场信号下载到上位机，进行数据处理；
利用加速度信号的数据子集构建的转换矩阵；
利用磁场信号、转换矩阵对旋转磁场做坐标变换；
利用转换后的磁场来识别管道的弯头、环焊缝、应力集中、阀室、划痕、打孔盗油阀异常点。
其中，所述利用加速度信号的数据子集构建的转换矩阵的步骤具体为：
分别对数据子集进行中值滤波，得到滤波后的信号子集；通过滤波后的信号子集获取中间变量数据子集；计算中间变量数据子集的幅值，构建矩阵集合。
其中，所述利用磁场信号、转换矩阵对旋转磁场做坐标变换的步骤具体为：
将B2x(k)、B2y(k)、B2z(k)分割成一系列数据子集，每个数据子集点数为N0；
利用R12j对Exj,Eyj,Ezj作如下运算，得到坐标变换后的磁场数据子集Gxj,Gyj,Gzj，设Gxj＝{gxj(i)|i＝1,2,…,N0},Gyj＝{gyj(i)|i＝1,2,…,N0},Gzj＝{gzj(i)|i＝1,2,…,N0},1≤j≤N1，且满足
其中，gxj(i)为Gxj的元素；gyj(i)为Gyj的元素；gzj(i)为Gzj的元素；exj(i)为Exj的元素；eyj(i)为Eyj的元素；ezj(i)为Ezj的元素。
本发明提供的技术方案的有益效果是：本发明可以利用不易卡堵的球形内检测器通过测量磁场来识别管道的弯头、环焊缝、应力集中、阀室、划痕、打孔盗油阀等异常点，特别适用于海底管道，且实时便捷，检测周期短，<48小时/100km。利用该方法已经在成品油管道上识别出了部分异常点。
附图说明
图1为一种管道异常点的快速检测方法的流程图；
图2为利用变换的磁场检测到了大麦塘阀室；
(a)原始管道旋转磁场，(b)对旋转磁场做坐标变换之后的磁场。
图3为利用变换的磁场检测到管道下方有一根铁水管通过，与盗油阀相似；
(a)存在外部铁管时原始的管道内的旋转磁场；(b)存在外部铁管时对旋转磁场做坐标变换之后的磁场；(c)照片：油气管道外有一根细铁水管。
图4为利用变换的磁场检测到环焊缝；
(a)环焊缝处原始的管道内的旋转磁场；(b)环焊缝处对旋转磁场做坐标变换之后的磁场；(c)现场油气管道的环焊缝照片。
图5显示利用变换后的磁场检测到A、B、C三处不同方位的弯头。
(a)原始包含3个弯头的一段管道内的旋转磁场，(b)对该段管道内的旋转磁场做坐标变换之后的磁场。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面对本发明实施方式作进一步地详细描述。
本发明实施例的设计原理如下：球形内检测器内部安装有三轴磁力计和加速度计。磁力计的三个轴分别和加速度计的三个轴平行。球形内检测器在海底管道内流体的推动下滚动前进，同时记录所测磁场和加速度。测得的加速度可以用来构建旋转矩阵，用于将测得的旋转磁场映射到静态管道坐标系下的磁场。利用转换后的磁场来识别管道的弯头、环焊缝、应力集中、阀室、划痕、打孔盗油阀等异常点。
实施例1
一种管道异常点的快速检测方法，参见图1，该快速检测方法包括以下步骤：
101：将三分量磁传感器和加速度传感器固定在球形内检测器里的任意位置，将球形内检测器投管巡检，测量管道内磁场和加速度，巡检完毕，将球形内检测器记录的磁场信号下载到上位机，进行数据处理；
102：利用加速度信号的数据子集构建的转换矩阵；利用磁场信号、转换矩阵对旋转磁场做坐标变换；
103：利用转换后的磁场来识别管道的弯头、环焊缝、应力集中、阀室、划痕、打孔盗油阀异常点。
其中，利用加速度信号的数据子集构建的转换矩阵的步骤具体为：
分别对数据子集进行中值滤波，得到滤波后的信号子集；通过滤波后的信号子集获取中间变量数据子集；计算中间变量数据子集的幅值，构建矩阵集合。
其中，利用磁场信号、转换矩阵对旋转磁场做坐标变换的步骤具体为：
将B2x(k)、B2y(k)、B2z(k)分割成一系列数据子集，每个数据子集点数为N0；
利用R12j对Exj,Eyj,Ezj作如下运算，得到坐标变换后的磁场数据子集Gxj,Gyj,Gzj，设Gxj＝{gxj(i)|i＝1,2,…,N0},Gyj＝{gyj(i)|i＝1,2,…,N0},Gzj＝{gzj(i)|i＝1,2,…,N0},1≤j≤N1，且满足
其中，gxj(i)为Gxj的元素；gyj(i)为Gyj的元素；gzj(i)为Gzj的元素；exj(i)为Exj的元素；eyj(i)为Eyj的元素；ezj(i)为Ezj的元素。
综上所述，本发明实施例通过上述步骤101至步骤103，实现了将测得的旋转磁场映射到静态管道坐标系下的磁场，利用转换后的磁场来识别管道的弯头、环焊缝、应力集中、阀室、划痕、打孔盗油阀等异常点。该方法特别适用于海底管道，且实时便捷，检测周期短。
实施例2
下面结合具体的计算公式对实施例1中的方案进行进一步地介绍，详见下文描述：
201：数据收集部分；
将三分量磁传感器和三分量加速度传感器固定在球形内检测器里的任意位置，获取管道中的磁场信号和球形内检测器的加速度信号，并将磁场信号和加速度信号传输至上位机；
该步骤的详细操作为：将三分量磁传感器和加速度传感器固定在球形内检测器里的任意位置，将球形内检测器投管巡检，测量管道内磁场和加速度，巡检完毕，将球形内检测器记录的磁场信号下载到上位机，进行数据处理。
其中，本发明实施例对三分量磁传感器和三分量加速度传感器的型号不做限制，只要求磁传感器的三个轴分别和加速度传感器三个轴分别平行，例如：三分量磁传感器和三分量加速度可以封装在一个芯片内，也可以分别封装在两个芯片内。设磁传感器的三个轴的信号分别为B2(k)＝{(B2x(k),B2y(k),B2z(k))|k＝1,2,3,…}，与这三个轴分别平行的加速度分量信号则记为a2(k)＝{(a2x(k),a2y(k),a2z(k))|k＝1,2,3,…}，k为离散采样点序号。
202：构建转换矩阵；
利用加速度信号的第j个数据子集构建的转换矩阵的形式如下式所示：
下面的第(1)-(3)步，计算r12j(i)的第三行，第(4)步计算r12j(i)的第一行，第(5)-(7)步计算第二行。
(1)将a2x(k)、a2y(k)、a2z(k)分割成一系列数据子集，设每个数据子集点数为N0，本次试验中取N0＝260，设第j个数据子集表示为Sxj＝{a2xj(i)|i＝1,2,…,N0},Syj＝{a2yj(i)|i＝1,2,…,N0},Szj＝{a2zj(i)|i＝1,2,…,N0},1≤j≤N1，a2xj(i)为第j个x分量加速度数据子集的元素；a2yj(i)为第j个y分量加速度数据子集的元素；a2zj(i)为第j个z分量加速度数据子集的元素。
(2)分别对Sxj、Syj、Szj进行中值滤波，中值滤波的秩为1；再进行均值滤波，均值滤波的阶数为4；得到滤波后的信号子集Wxj、Wyj、Wzj。秩为1，阶数为4不是固定的，本次试验中取此值效果较好。
(3)设1个重力加速度对应的加速度传感器的输出数值为g0，则将Wxj、Wyj、Wzj分别除以g0、然后减去各自的平均值，得到中间变量数据子集Vxj＝{vxj(i)|i＝1,2,…,N0},Vyj＝{vyj(i)|i＝1,2,…,N0},Vzj＝{vzj(i)|i＝1,2,…,N0},1≤j≤N1，vxj(i)为中间变量数据子集Vxj的元素；vyj(i)为中间变量数据子集Vyj的元素；vzj(i)为中间变量数据子集Vzj的元素
(4)计算球形内检测器的滚动周期的四分之三PAj＝0.75*fj/fs，设PAj的整数部分为PA1j，对Vxj做如下线性插值运算得到中间变量数据子集Uxj：
Uxj＝Vxj(i+PAj)
＝{uxj(i)＝vxj(i+PA1j)+(PAj-PA1j)(vxj(i+1+PA1j)-vxj(i+PA1j))i＝1,2,...,N0}
其中，vxj是中间变量数据子集Vxj的元素，uxj(i)是中间变量数据子集Uxj的元素。对Vyj、Vzj做类似的线性插值运算得到Uyj、Uzj。
(5)计算Uxj、Uyj、Uzj的幅值，分别记为Axj、Ayj、Azj，计算：
其中，x22j为球形内检测器的旋转轴的x分量；y22j为球形内检测器的旋转轴的y分量；z22j为球形内检测器的旋转轴的z分量。
取四种组合：
[x22j y22j z22j]＝[β1|x22j|β2|y22j|β3|z22j]，
其中，(β1 β2 β3)∈{(1 1 1),(-1 1 1),(1 -1 1),(-1 -1 1)}，β1、β2、β3为球形内检测器的旋转轴的x、y、z分量的符号。
(6)构建如下转换矩阵集合：
其中，vyj(i)为中间变量数据子集Vyj的元素；vzj(i)为中间变量数据子集Vzj的元素；uyj(i)为中间变量数据子集Uyj的元素；uzj(i)为中间变量数据子集Uzj的元素。因为第二行有四种符号取值，因此R12j有四种配置。
(7)计算四种情况R12j的正交误差ER12j：
ER12j＝{er12j(i)＝||r12j(i)T·r12j(i)-diag(1,1,1)||2|i＝1,2,...,N0}
其中，diag(1,1,1)表示对角线上的元素全为1、其余元素全为0的3×3的矩阵，er12j(i)为正交误差ER12j的元素；r12j(i)为转换矩阵R12j的元素；r12j(i)T为r12j(i)的转置；||·||2表示弗罗贝尼乌斯范数，例如：
选取误差较小的一组符号组合：如图所示当(β1,β2,β3)＝(-1,1,1)时R12j的正交误差ER12j远小于其他三种情况，排除R12j的另外三种情况，R12j唯一确定。
203：对旋转磁场做坐标变换；
(1)将B2x(k)、B2y(k)、B2z(k)分割成一系列数据子集，每个数据子集点数为N0，本次试验中取N0＝260，设第j个坐标变换前的磁场数据子集表示为Exj＝{e2xj(i)|i＝1,2,…,N0},Eyj＝{e2yj(i)|i＝1,2,…,N0},Ezj＝{e2zj(i)|i＝1,2,…,N0},1≤j≤N1，e2xj(i)为坐标变换前的磁场数据子集Exj的元素；e2yj(i)为坐标变换前的磁场数据子集Eyj的元素；e2zj(i)为坐标变换前的磁场数据子集Ezj的元素。
(2)利用R12j对Exj,Eyj,Ezj作如下运算，得到坐标变换后的磁场数据子集Gxj,Gyj,Gzj，设Gxj＝{gxj(i)|i＝1,2,…,N0},Gyj＝{gyj(i)|i＝1,2,…,N0},Gzj＝{gzj(i)|i＝1,2,…,N0},1≤j≤N1，且满足
其中，gxj(i)为Gxj的元素；gyj(i)为Gyj的元素；gzj(i)为Gzj的元素；exj(i)为Exj的元素；eyj(i)为Eyj的元素；ezj(i)为Ezj的元素。
204：利用转换后的磁场来识别管道的弯头、环焊缝、应力集中、划痕、打孔盗油阀、阀室等异常点。
对于阀室的识别：阀室的磁信号常年不会变化，第一次检测时可以在阀室跟踪球形内检测器经过的时刻，此时刻的转换后的磁场作为以后寻找阀室的样本，通过比对来识别阀室，以后再检测时不用再在阀室跟踪球形内检测器了。
对于弯头的识别：反演之后当磁场的任一分量出现阶梯状特征时，即可以判断管道走向发生了突然改变，即出现了弯头。
对于环焊缝的识别：焊缝处的转换后的磁场会出现尖峰，该尖峰每隔12m左右出现一个，如果出现的尖峰不在环焊缝处，则可以怀疑是其他类型的磁异常。
对于打孔盗油阀的识别：打孔盗油阀处的转换后的磁场会出现尖峰，该尖峰不会出现在环焊缝处，即不会落在每隔12m左右的位置上。最好的办法是人工制造多个盗油阀立管，通过试验采集盗油阀磁异常样本。
对于其他的转换后的磁场异常可以归类为应力集中和划痕，如果多次检测，均稳定出现，则可以将异常点按照强烈程度从高到低排列，对前十个逐个开挖排查。通过多次现场实验，积累应力集中和划痕处的磁异常的样本。
综上所述，本发明实施例通过上述步骤201至步骤204，实现了将测得的旋转磁场映射到静态管道坐标系下的磁场，利用转换后的磁场来识别管道的弯头、环焊缝、应力集中、阀室、划痕、打孔盗油阀等异常点。该方法特别适用于海底管道，且实时便捷，检测周期短。
实施例3
下面结合图2、图3、图4和图5对实施例1和2中的方案进行可行性验证，详见下文描述：
1)把三分量磁传感器和三分量加速度传感器安装在球形内检测器中，开启球形内检测器的电源，电子系统开始数据采集和存储磁场信号和加速度信号，将球形内检测器密封、紧固好。
2)从油气管道始端的发球筒将球形内检测器发射到油气管道内，球形内检测器在管道内的流体的推动下，滚动前进，同时记录磁场信号和加速度信号。
3)当球形内检测器到达油气管道末端时，从收球筒内取出球形内检测器，用干布擦拭干净球形内检测器。
4)打开球形内检测器，用数据线连接球形内检测器和上位机电脑，下载数据到上位机，利用前述算法对磁场数据和加速度数据进行数据处理。
图2显示了变换前后大麦塘阀室内管道内的磁场。(a)原始管道旋转磁场，(b)对旋转磁场做坐标变换之后的磁场。可以看到，x磁场分量的特征在变换之后比变换之前更加明显。
图3显示利用变换的磁场检测到管道下方有一根铁水管通过，与盗油阀相似。(a)存在外部铁管时原始的管道内的旋转磁场；(b)存在外部铁管时对旋转磁场做坐标变换之后的磁场；(c)照片：油气管道外有一根细铁水管与盗油阀相似。可以看到，变换之前，仅能从z分量看出异常，变换之后从y分量和z分量都能看出异常。
图4为利用变换的磁场检测到环焊缝：(a)环焊缝处原始的管道内的旋转磁场；(b)环焊缝处对旋转磁场做坐标变换之后的磁场；(c)现场油气管道的环焊缝照片。可以看到，变换之前，仅能从x分量看出异常，变换之后从x分量、z分量、总量都能看出异常。
图5显示利用变换后的磁场检测到A、B、C三处不同方位的弯头。(a)原始包含3个弯头的一段管道内的旋转磁场，(b)对该段管道内的旋转磁场做坐标变换之后的磁场。可以看到，变换之前，仅能从x分量识别出A、B两处弯头，变换之后则可以从x分量识别出A、B、C三处弯头。
综上所述，本发明实施例利用转换后的磁场来识别管道的弯头、环焊缝、应力集中、阀室、划痕、打孔盗油阀等异常点。该方法特别适用于海底管道，且实时便捷，检测周期短。
本发明实施例对各器件的型号除做特殊说明的以外，其他器件的型号不做限制，只要能完成上述功能的器件均可。
本领域技术人员可以理解附图只是一个优选实施例的示意图，上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (3)
1.一种管道异常点的快速检测方法，其特征在于，所述快速检测方法包括以下步骤：
将三分量磁传感器和加速度传感器固定在球形内检测器里的任意位置，磁传感器的三个轴分别和加速度传感器三个轴分别平行，将球形内检测器投管巡检，测量管道内磁场和加速度，巡检完毕，将球形内检测器记录的磁场信号下载到上位机，进行数据处理；
利用加速度信号的数据子集构建的转换矩阵；
利用磁场信号、转换矩阵对旋转磁场做坐标变换；
利用转换后的磁场来识别管道的弯头、环焊缝、应力集中、阀室、划痕、打孔盗油阀异常点。
2.根据权利要求1所述的一种管道异常点的快速检测方法，其特征在于，所述利用加速度信号的数据子集构建的转换矩阵的步骤具体为：
分别对数据子集进行中值滤波，得到滤波后的信号子集；通过滤波后的信号子集获取中间变量数据子集；计算中间变量数据子集的幅值，构建矩阵集合。
3.根据权利要求1所述的一种管道异常点的快速检测方法，其特征在于，所述利用磁场信号、转换矩阵对旋转磁场做坐标变换的步骤具体为：
将磁传感器的三个轴的信号B2x(k)、B2y(k)、B2z(k)分割成一系列数据子集，每个数据子集点数为N0；
利用加速度信号的第j个数据子集构建的转换矩阵R12j对第j个坐标变换前的磁场数据子集Exj,Eyj,Ezj作如下运算，得到坐标变换后的磁场数据子集Gxj,Gyj,Gzj，设Gxj＝{gxj(i)|i＝1,2,…,N0},Gyj＝{gyj(i)|i＝1,2,…,N0},Gzj＝{gzj(i)|i＝1,2,…,N0},1≤j≤N1，且满足
其中，gxj(i)为Gxj的元素；gyj(i)为Gyj的元素；gzj(i)为Gzj的元素；exj(i)为Exj的元素；eyj(i)为Eyj的元素；ezj(i)为Ezj的元素；
其中，vxj(i)是中间变量数据子集Vxj的元素，vyj(i)为中间变量数据子集Vyj的元素；vzj(i)为中间变量数据子集Vzj的元素；uxj(i)是中间变量数据子集Uxj的元素，uyj(i)为中间变量数据子集Uyj的元素；uzj(i)为中间变量数据子集Uzj的元素，x22j为球形内检测器的旋转轴的x分量；y22j为球形内检测器的旋转轴的y分量；z22j为球形内检测器的旋转轴的z分量。
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Citations (5)
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|---|---|---|---|---|
| WO2002029312A2 (en) * | 2000-10-03 | 2002-04-11 | Tuboscope I/P, Inc. | Self tracking sensor suspension mechanism |
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Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2002029312A2 (en) * | 2000-10-03 | 2002-04-11 | Tuboscope I/P, Inc. | Self tracking sensor suspension mechanism |
| CN102966850A (zh) * | 2012-11-19 | 2013-03-13 | 天津大学 | 一种管道走向的检测方法 |
| CN103063737A (zh) * | 2012-12-28 | 2013-04-24 | 中国石油集团川庆钻探工程有限公司 | 连续油管磁法检测方法 |
| EP2927678A1 (en) * | 2013-07-30 | 2015-10-07 | Oil Transporting Joint Stock Company "Transneft" (JSC "Transneft") | Magnetic measuring system for a flaw detector having longitudinal magnetization |
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