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          管道研究

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          基于管道光纜振動信號初至拾取的新算法

          來源:《管道保護》2022年第6期 作者:何俊 胡至華 柳寅 李召 李昆洪 王永琦 時間:2022-12-29 閱讀:

          何俊 胡至華 柳寅 李召 李昆洪 王永琦

          西南管道公司

           

          摘要:管道光纜振動信號的精確拾取是振動事件時空定位的關鍵技術之一。本文利用Φ-OTDR分布式光纖振動傳感器采集光纜振動信號數據,對時窗能量比法(STA/LTA)和AR-Akaike信息準則法(AR-AIC)進行改進,提出融合STA/LTA和AR-AIC的“兩步法”新算法,分析比較不同算法對振動初至信號的初至拾取效果。結果表明,“兩步法”能準確拾取振動信號的波至時刻;對振動信號的拾取準確率遠優于單一的STA/LTA和AR-AIC法,誤差分布范圍也較理想。新算法的提出一定程度上提升了光纜振動信號初至拾取效率和精度,可為后續管道周邊振動事件的自動、高精度定位計算提供借鑒。

          關鍵詞:振動信號;初至拾;Φ-OTDR;STA/LTA法;AR-AIC法

           

          管道周邊第三方施工活動是管道安全的常見威脅。據統計,在中國、美國和歐洲等國家,此類活動所引發的管道安全事故占比分別為68%、29.8%、28%。因而近年來發展了相關的監測預警技術[1]。

          振動信號監測技術主要通過監測管道周圍的土體振動信號來識別第三方活動。振動信號主要通過分布式光纖、加速度傳感器和振動電纜等三種方式采集。其中,分布式光纖傳感技術利用光纖傳感與傳輸于一體,可實現長距離、大范圍的傳感與組網,并可靈敏檢測光纖任一點的振動、應變、溫度等物理量的空間分布和變化,從而實現對管道周邊第三方施工行為的全天候、實時監測[2-3]。而實時判識第三方活動并精準定位,一直是管道光纜振動監測技術研究的重要內容,本文通過對振動信號初至拾取方法進行對比研究,提出了先采用STA/LTA 識別振動事件,初步確定初至范圍,然后再使用AR-AIC 方法精確初至拾取的“兩步法”新算法。

          1  基于Φ-OTDR的光纖傳感原理

          基于Φ-OTDR技術的傳感。其中,硬件部分主要由光信號解調設備、信號處理主機、探測光纜等三部分構成。主要利用分布式光纖監測周圍環境的異常變化從而實現管道本體的實時監測[4]。

          瑞利散射是一種彈性散射現象,由光纖纖芯中尺度遠小于入射波長的微觀粒子所產生。瑞利散射光波長、偏振態與入射光相同。當異常事件發生時,瑞利散射光強會發生波動或出現菲涅爾反射峰。通過監測不斷產生的后向瑞利散射光強度變化,可以得到光纖通路上信號的衰減變化,從而得到光纖異常變化點的位置(圖 1)[3]。


          圖 1 基于Φ -OTDR的光纖傳感原理

          2  基于振動信號初至拾取的第三方活動識別

          初至拾取是振動信號處理的關鍵一步,而振動信號初至的精確拾取是第三方活動定位的關鍵技術之一。早期的拾取方法是人工、非實時分析;隨著計算機技術和信號處理技術的發展,初至拾取技術也由早期的人工分析過渡到人機互動的半自動分析以及后來的自動實時檢測。

          2.1  時窗能量比法(STA/LTA)

          STA/LTA比值是一種類似于Signal/Noise方法,STA對時間序列振幅的快速變化非常敏感,而LTA則提供了關于背景噪聲的信息。為避免STA和LTA窗口重疊,對于確保兩個值之間的統計獨立性非常重要。根據因果關系原則,STA窗口總是引導LTA窗口[5]。

          本研究借鑒國內外通用的初至拾取技術,擬采用STA/LTA(Short–Term Average/Long–Term Average)之比來反映信號幅度、頻率等特征的變化,當振動信號到達時,STA/LTA值會有一個突變,當其比值大于某一個閾值R時,則判定有災害事件發生。R的計算公式如下:


          其中,Wιta、Wsta分別是長、短時窗長度;A(i)是信號的幅度值。

          2.2  AR-Akaike信息準則法(AR-AIC)

          AIC法是對AR過程給定階數的統計模型進行估計,試圖檢測最適合觀測數據的最低階數。它是衡量估計統計模型的復雜性和優越性的標準,建立在熵的概念基礎上,從信息論和極大似然原理導出的,在振動信號數據波至時間拾取中用來確定兩種不同平穩序列的分界位置[6]。

          在振動信號數據記錄中,由于噪聲分量和振動信號分量具有不同的統計性質,可分別看作是一個局部平穩過程來近似處理,并可以用自回歸模型(AR,Autoregressive model)進行表示,假設第k點是噪聲分量和振動信號分量的最佳分界處,則信號在第k點被分成兩段,對應的AR-AIC值可表示為:


          式中:N為信號數據長度(采樣點數),k為AR過程階數,i為2個局部統計時段的分界點,σ22,max和σ21,max為2個局部統計時段的擬合誤差,C為常數。

          為簡化計算自回歸方程,Maeda[7]提出了新的AIC拾取方程,它可在不使用自回歸模型系數的情況下,直接從時間序列中計算AIC值,對應的表示式如下:


          式中,k為輸入信號波形的第k個采樣點,var{χ(1, k)}表示信號波形中χ(1)、χ(2)…χ(k)的方差,var{χ(k+1, N)}表示信號波形中χ(k+1)、χ(k+2)…χ(N)的方差。

          3  實際應用

          3.1  現場實驗

          采用基于Φ-OTDR分布式光纖振動傳感器進行現場實驗,沿著埋地天然氣管道布設的同溝敷設光纜,采集典型的第三方活動振動信號。通過距離管道周邊一定距離進行錘擊,制造激勵信號,利用Φ-OTDR傳感系統對各個基準點的激勵信號進行探測。根據反饋信號值,判斷振動信號位置,并依據信號初至時刻,從而得出各基準點所對應的光纜長度,將其與管道里程進行匹配(圖 2)。


          圖 2 振動信號現場采集

          3.2  數據分析

          筆者從實際振動數據截取了一段信號進行測試分析,通過STA/LTA法和AR-AIC法綜合判識振動信號初至時刻。

          在STA/LTA 法中,振動信號在 R值曲線中對應一個類似的山峰,當曲線陡峭即斜率很大時初至點相對容易拾;當曲線比較緩時初至點很難拾取,而且受信噪比影響很大。AR-AIC 法則是通過判斷AR-AIC 值最小值的方法拾取振動事件初至信號,所以需要初步確定這個“局部”的大概范圍,該“局部”實際上就是包含振動事件到來時刻的一個時間范圍[8-9]。筆者通過“兩步法”,即通過STA/LTA 法確定事件的大致范圍,然后在該范圍內計算AR-AIC 值,最后再判斷AR-AIC 值的最小值,依據最小值對應的時間即事件初至時刻(圖 3)。


          圖 3 基于STA/LTA法和AR-AIC法的“兩步法”信號初至拾取流程

          如圖 4所示,STA/LTA圖包含短時窗的長時窗在時間軸上逐點移動,計算得出STA和LTA,如果二者比值R大于設定閾值,則認為第三方活動事件發生,其中R值突變處即為初至點。AR-AIC圖顯示了振動信號的AR-AIC響應曲線,在10 s附近可清晰地看到有一個全局最小值,此點正好對應于時域信號系列中幅值突變點,即信號初至時刻。


          (a)原始信號 (b) STA/LTA法 (c) AR-AIC法
          圖 4 基于時窗能量比和AR-AIC法的初至信號拾取

          對55組振動信號進行數據分析,通過不同方法拾取準確率對比,以人工拾取到時為準,誤差±15 ms為準確的到時拾取,統計對比結果如表 1所示。經對比分析可知,利用“兩步法”相較于傳統的STA/LTA、AR-AIC法均有所提高,其準確拾取率可達94.55%,約高于單獨任一方法5%左右,且錯誤率相對較低。

          表 1 不同初至拾取方法準確率對比


          4  結論

          本研究利用Φ-OTDR分布式光纖振動傳感器對管道光纜振動信號的采集,通過改進STA/LTA法、AR-AIC法,提出了一種“兩步法”的光纜振動信號初至拾取思路。該法充分結合STA/LTA 方法算法簡單、計算速度快的優點和AR-AIC法拾取初至精度高的優點,實現快速、精準確定事件初至時刻,以便快速預警與研判。但新算法識別效果受信號采集和閾值點選取影響較大,如何有效快速選取最佳識別參數、壓制環境噪聲的干擾,提升信號初至識別率將是下一步工作的重點。

           

          參考文獻:

          [1]劉澤龍,李素貞,張祎. 埋地管道光纖周界振動監測與預警技術[J].振動測試與診斷,2022,42(03):593-599+623-624.

          [2]李健,陳世利,黃新敬,等. 長輸油氣管道泄漏監測與準實時檢測技術綜述[J].儀器儀表學報,2016,37(08):1747-1760.

          [3]劉建霞. Φ-OTDR分布式光纖傳感監測技術的研究進展[J].激光與光電子學進展,2013,50(08):199-204.

          [4]吳慧娟,劉欣雨,饒云江. 基于Φ-OTDR的光纖分布式傳感信號處理及應用[J].激光與光電子學進展,2021,58(13):39-59.

          [5]Akram J, Eaton D W. A review and appraisal of arrival-time picking methods for downhole microseismic data[J]. Geophysics, 2016, 81(02): KS71-KS91.

          [6]Bayer F M, Cribari N F. Model selection criteria in beta regression with varying dispersion[J]. Communications in Statistics-Simulation and Computation, 2017, 46(01): 729-746.

          [7]Maeda N. A method for reading and checking phase times in autoprocessing system of seismic wave data[J]. Journal of the Seismological Society of Japan, 1985,(38): 365-379.

          [8]張萬剛,李夕海,孟亮. 基于小波包分解及STA/LTA法的次聲事件信號檢測[J].核電子學與探測技術,2015,35(09):853-856.

          [9]陳炳瑞,吳昊,池秀文,等. 基于STA/LTA巖石破裂微震信號實時識別算法及工程應用[J].巖土力學,2019,40(09):3689-3696.


          作者簡介:何俊,1988年生,助理工程師,貴陽輸油氣分公司遵義作業區管道工程師,現主要從事管道管理工作。聯系方式:13638526326,765161821@qq.com。


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