Cortex_M3的次声波输气管道泄漏检测系统

Ｃｏｒｔｅｘ－Ｍ３的次声波输气管道泄漏检测系统＊王秀芳，姜金海，姜春雷（东北石油大学电气信息工程学院，大庆１６３３１８）＊黑龙江省教育厅科学技术重点项目（１２５１１ｚ００２）。

摘要：随着国内外天然气管道建设的迅速发展，管道的安全运行在当前尤为重要。

采用基于Ｃｏｒｔｅｘ－Ｍ３内核的高性能ＳＴＭ３２处理器对管线中的声波进行采集和分析，从而判断出管道是否泄漏。

在检测到泄漏之后，把泄漏信号远传到数据中心，在管道两端ｍｓ级时间同步的情况下能对泄漏点进行精确定位，实现了输气管道泄漏快速检测和报警的功能，以及管网的数字化智能监控。

关键词：次声波；泄漏检测；ＡＲＭ；ＧＰＳ；ＧＰＲＳ中图分类号：ＴＰ２７４ 文献标识码：ＡＳｕｂｓｏｎｉｃ　Ｇａｓ　Ｐｉｐｅｌｉｎｅ　Ｌｅａｋ　Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　Ｓｙｓｔｅｍ　ｏｆ　Ｃｏｒｔｅｘ－Ｍ３Ｗａｎｇ　Ｘｉｕｆａｎｇ，Ｊｉａｎｇ　Ｊｉｎｈａｉ，Ｊｉａｎｇ　Ｃｈｕｎｌｅｉ（Ｓｃｈｏｏｌ　ｏｆ　Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　＆Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，Ｎｏｒｔｈｅａｓｔ　Ｐｅｔｒｏｌｅｕｍ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｄａｑｉｎｇ　１６３３１８，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｗｉｔｈ　ｔｈｅ　ｒａｐｉｄ　ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ｏｆ　ｆｏｒｅｉｇｎ　ａｎｄ　ｄｏｍｅｓｔｉｃ　ｎａｔｕｒａｌ　ｇａｓ　ｐｉｐｅｌｉｎｅ　ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ，ｔｈｅ　ｓａｆｅ　ｏｐｅｒａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｐｉｐｅｌｉｎｅ　ｉｓ　ｐａｒｔｉｃｕ－ｌａｒｌｙ　ｉｍｐｏｒｔａｎｔ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｃｕｒｒｅｎｔ．Ｈｉｇｈ－ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ　ＳＴＭ３２ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　Ｃｏｒｔｅｘ－Ｍ３ｃｏｒｅ　ｉｓ　ｕｓｅｄ　ｔｏ　ｃｏｌｌｅｃｔ　ａｎｄ　ａｎａｌｙｚｅ　ｓｏｕｎｄ　ｗａｖｅｓｉｎ　ｔｈｅ　ｐｉｐｅｌｉｎｅ，ｓｏ　ａｓ　ｔｏ　ｄｅｔｅｒｍｉｎｅ　ｗｈｅｔｈｅｒ　ｔｈｅ　ｐｉｐｅｌｉｎｅ　ｌｅａｋｓ　ｏｒ　ｎｏｔ．Ｉｆ　ｔｈｅ　ｌｅａｋ　ｉｓ　ｄｅｔｅｃｔｅｄ，ｔｈｅ　ｌｅａｋ　ｓｉｇｎａｌ　ｉｓ　ｔｒａｎｓｆｅｒｅｄ　ｔｏ　ｔｈｅ　ｄａｔａ　ｃｅｎ－ｔｅｒ，ａｎｄ　ｔｈｅ　ｓｙｓｔｅｍ　ｃａｎ　ｌｏｃａｔｅ　ｔｈｅ　ｌｅａｋ　ｐｏｉｎｔ　ｐｒｅｃｉｓｅｌｙ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｃａｓｅ　ｏｆ　ｍｓ－ｃｌａｓｓ　ｔｉｍｅ　ｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎ　ａｔ　ｔｈｅ　ｂｏｔｈ　ｅｎｄｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｐｉｐｅｌｉｎｅ．Ｔｈｅｓｙｓｔｅｍ　ａｃｈｉｅｖｅｓ　ｔｈｅ　ｇａｓ　ｐｉｐｅｌｉｎｅ　ｌｅａｋ　ｒａｐｉｄ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ａｎｄ　ａｌａｒｍ，ａｎｄ　ｄｉｇｉｔａｌ　ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ　ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ　ｏｆ　ｓｕｂ　ｐｉｐｅｌｉｎｅ　ｎｅｔｗｏｒｋ．Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：ｉｎｆｒａｓｏｕｎｄ；ｌｅａｋ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；ＡＲＭ；ＧＰＳ；ＧＰＲＳ引　言随着管道运输在天然气集输系统中所占的比重日益增大，由于管道占压、腐蚀、老化及盗气引起的管道泄漏情况也严重威胁输气管道系统的安全正常运行。

能及时检测出管道泄漏情况并对泄漏位置进行及时定位，可以最大限度地减少经济损失和环境污染［１］。

目前，国内外有很多方法对油气输送管道进行泄漏检测。

根据检测媒介的不同可分为直接检测法和间接检测法。

直接检测法主要靠人工巡线，通过观察泄漏时表露出地表的痕迹和散发出的气味等进行判断；间接检测法就是根据泄漏引起管道内压力、流量、声音等的变化进行检测［２］。

直接检测法工人的劳动强度过大，且在北方由于冰雪覆盖等环境的原因大大增加巡线的难度。

间接检测法最常用的是负压波法和瞬态模型法，负压波法对液体的效果比较明显，而对气体泄漏的效果并不明显。

瞬态模型法是基于多数据融合之后进行大量的数值计算所得到的结果进行判断的，而目前针对气体的各类传感器的精度有待提高。

基于次声波在传播过程中衰减小、传感器灵敏度高、传感器安装简单等特点，本文将ＡＲＭ与次声波检测技术进行结合，大大提高了泄漏检测的精度及反应速度。

１检测原理当高压气体发生泄漏时，由于内外压差的不同会激发广谱音频信号，随着信号的传播，频率较高的音频信号衰减很快，而频率低于２０Ｈｚ的次声波信号会传播很远。

通过安装在管道两端的次声波传感器进行声波接收，再通过ＡＲＭ对接收到的信号进行滤波处理能很容易地分辨出泄漏信号，通过ＧＰＳ模块对管道两端的设备进行ｍｓ级精确授时，通过ＧＰＲＳ模块将泄漏信号及时间发送至检测中心后，很容易对泄漏位置进行准确定位。

声波泄漏检测原理如图１所示［３］。

声波泄漏检测法定位公式如下［４］：Ｘ＝Ｌ２＋（Ｔ１－Ｔ２）ａ２（１）式中：Ｘ为泄漏点到首站的距离；Ｌ为两个传感器之间的距离；Ｔ１、Ｔ２分别为首站、末站检测到泄漏信号的时间；ａ。

２，：ｅｌｓｅ／／如果是ＧＰＲＭＣ数据包，开始接收Ｇｅｔｄａｔａ（ｄａｔａ）；｝｝２．２．２数据处理程序由于接收到的信号含有很大成分的高频背景噪音，所以必须进行滤波后才能进行判断。

常用的数字滤波器可以用下面的差分方程表示：ｙ（ｎ）＝∑Ｎｋ＝１ａｋｙ（ｎ－ｋ）＋∑Ｍｋ＝０ｂｋｘ（ｎ－ｋ）（２）其中，ｘ（ｎ）为输入序列，ｙ（ｎ）为输出序列，ａｋ、ｂｋ为各自的系数。

其对应的系统函数为：Ｈ（ｚ）＝Ｙ（ｚ）Ｘ（ｚ）＝∑Ｍｋ＝０ｂｋｚ－ｋ１－∑Ｎｋ＝１ａｋｚ－ｋ（３） 所以对于滤波器设计，关键就是根据现有的条件推导出滤波器的系统函数，然后再变换到时域的差分形式，再转换到代码。

在模拟滤波电路中最容易实现的低通滤波电路就是ＲＣ滤波，这里以ＲＣ滤波器为原型，将普通硬件ＲＣ低通滤波器的微分方程用差分方程来表示，变为可以采用软件算法来模拟硬件滤波的功能。

ＲＣ滤波器的微分表示形式为：ＲＣｄｕｘｄｔ＋ｕｙ＝ｕｘ（４） 设采样间隔为Ｔ，在ｔ＝ｎＴ各点的取样值为ｕｙ（ｎＴ），当Ｔ足够小时可得：ｄｕｙｄｔ＝ｕｙ［（ｎ＋１）Ｔ－ｕｙ（ｎＴ）］Ｔ（５） 当把输入ｕｘ（ｔ）也作等间隔取样，在ｔ＝ｎＴ各点的取样值为ｕｘ（ｎＴ），可得：ｕｙ［（ｎ＋１）Ｔ－ｕｙ（ｎＴ）］Ｔ＝－１ＲＣｕｙ（ｎＴ）＋１ＲＣｕｘ（ｎＴ）（６） 令Ｔ＝１，有：ｕｙ（ｎ＋１）－ａｕｙ（ｎ）＝ｂｕｘ（ｎ）（７） 其中：ａ＝１－１ＲＣ；ｂ＝１ＲＣ。

在模拟电路中，截止频率ｆＬ＝１２πＲＣ，此处ＲＣ的值决定上限截止频率。

滤波之后在对数据求导数，当信号的上升或下降斜率到达一定值时认为管道发生泄漏。

计算公式如下：Ｄｅｒ＝∑Ｍｎ＝Ｋ｜ｙ（ｎ）－ｙ（ｎ－１）｜Ｍ－Ｋ（８） 其中，Ｍ＞Ｋ，Ｍ－Ｋ的大小决定判断的灵敏度。

３　现场测试在现场进行测试时，测试环境为：管道长度为３ｋｍ，管道压力０．７１ＭＰａ，管直径为４００ｍｍ，放气口直径为３０ｍｍ。

现场测试数据如表１所列。

表１　现场测试数据实验次数泄漏量／瞬时流量测试时间是否检测到泄漏１　１％１０：３３－１０：３６没有反应２　２％１０：４５－１０：４８没有反应３　４％１１：０４－１１：０７检测到泄漏，发送数据４　６％１１：１８－１１：２１检测到泄漏，发送数据５　７％１１：３８－１１：４１检测到泄漏，发送数据６　８％１１：５５－１１：５７检测到泄漏，发送数据７　６％１２：０４－１２：０６检测到泄漏，发送数据８　５％１２：１７－１２：１９检测到泄漏，发送数据９　３％１２：３２－１２：３４没有反应１０　２％１２：４０－１２：４２没有反应采集信号和处理后的效果如图６、图７所示。

图６未进行滤波的信号图７滤波后的泄漏信号现场实验表明，本系统对于天然气管道的小量泄漏具有很好的反应速度及灵敏度。

结　语本系统利用ＳＴＭ３２Ｆ１０３ＲＢＴ６作为主控芯片，利用其内置的高精度Ａ／Ｄ转换器对次声波信号进行实时采集，再对采集到的信号进行快速滤波及判断。

对输气管道小泄漏能做到快速检测，及时报警。

对天然气输气（下转第６６页）进行节点配置、数据的发送和接收。

首先是根据帧ＩＤ判断有无节点配置任务，若有则根据ＳＩＤ执行各种节点配置任务；接着根据收到的数据帧内容控制车窗的自动上升和自动下降；最后将车窗信息，包括电枢电流、车窗位置等发给主节点。

４ＬＩＮ通信的测试结果本测试借助Ｋｖａｓｅｒ公司出品的ＬＩＮ通信测试工具Ｌｅａｆ　Ｐｒｏｆｅｓｓｉｏｎａｌ　ＬＩＮ及其配套软件ＣＡＮＬａｂ完成。

测试时测试工具设置为主节点，ＴＬＥ９８３２单片机设置为从节点，比特率设置为１９　２００ｂｐｓ。

初始ＮＡＤ设置为０ｘ０６，初始帧ＩＤ为无条件帧０ｘ００、０ｘ０１和诊断配置帧０ｘ３Ｃ、０ｘ３Ｄ，ＳｕｐｐｌｉｅｒＩＤ和Ｆｕｎｃｔｉｏｎ　ＩＤ都为０ｘ００００。

首先测试节点配置的各个功能：先测试分配ＮＡＤ功能，将ＮＡＤ修改为０ｘ０３；接着测试有条件分配ＮＡＤ功能，将ＮＡＤ修改为０ｘ０８；然后测试分配一系列帧ＩＤ功能，并保存设置；最后重新上电，并读取从节点信息。

节点配置功能的测试结果如图６所示。

图６　节点配置功能的测试结果然后通过ＬＩＮ总线控制车窗自动上升和下降，测试结果如图７所示。

图７　车窗自动上升下降功能的测试结果 最后通过ＬＩＮ总线获得车窗上升过程中电枢电流的数据，并转换成图形，如图８所示。

其中电流值为经过Ａ／Ｄ转换后的结果。

图８　车窗上升过程中的电枢电流值结　语本文基于ＬＩＮ２．１协议设计了防夹车窗控制系统中的通信模块。

可以看出，该模块可以很好地满足用户在数据传输和诊断等方面的需求。

ＬＩＮ总线自身的发展必将推动车身控制领域的进一步发展。

编者注：本文为期刊缩略版，全文见本刊网站ｗｗｗ．ｍｅｓｎｅｔ．ｃｏｍ．ｃｎ。

参考文献［１］朱元，肖宇，吴志红．基于ＸＣ８６６单片机的门控系统ＬＩＮ总线通信模块设计［Ｊ］．新特器件应用，２００９，１１（８）：２５－３０．［２］马军，李泽滔．基于ＬＩＮ总线的电动车窗控制器设计［Ｊ］．微型机与应用，２０１１，３０（１６）：５７－６３．［３］李爽．车身总线在车辆监控系统车载终端中的应用研究［Ｄ］．青岛：中国海洋大学，２００６．［４］Ｉｎｆｉｎｅｏｎ．ＴＬＥ９８３２Ｔａｒｇｅｔ　Ｄａｔａ　Ｓｈｅｅｔ，２０１０．［５］ＬＩＮ　Ｃｏｎｓｏｒｔｉｕｍ．ＬＩＮ　Ｓｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ　Ｐａｃｋａｇｅ（Ｒｅｖｉｓｉｏｎ　２．１），２００６．江涛（硕士研究生），研究方向为现场总线、汽车电子。

（责任编辑：芦潇静　收稿日期：２０１２－０２－２４）（上接第５８页）　管道泄漏检测仅靠人工巡线、盗气情况只能靠长期观测等问题提供了一个全新的解决方法，为减少经济损失和环境污染提高管网的管理自动化水平发挥了重要作用。

本系统已经在现场进行测试而且效果良好，具有广阔的应用前景。

参考文献［１］胡灯明，骆晖．国内外天然气管道事故分析［Ｊ］．石油工业技术监督，２００９（９）：８－１２．［２］李瑾．输气管线泄漏检测系统设计［Ｊ］．胜利油田职工大学学报，２００７，２１（２）：７４－７５，７８．［３］景晓斐．输气管道音波泄漏检测技术研究［Ｄ］．沈阳：沈阳工业大学，２００６．［４］巩艳，袁宗明．油气管道音波泄漏检测技术［Ｊ］．管道技术与设备，２０１０（２）：２０．［５］赵永红．数字滤波的ＤＳＰ实现方法［Ｊ］．科技信息，２０１１（４）．王秀芳（博士后在读），从事无线通信、油气信息传输与处理方向的教学和研究工作；姜金海（硕士研究生），主要研究领域为嵌入式系统应用、智能检测及信号处理。