第３４卷第ｌ２期 文章编号：１００６—９３４８（２０１７）１２—００１４—０４ 计算机仿真 ２０１７年ｌ２月 航空煤油储运管在临界压力下泄露检测仿真 迟奕男，校云鹏，赵鹏程 （中国人民解放军空军勤务学院，江苏徐州２２１０００） 擒要：对航空煤油储运管在临界压力下泄露的检测，能够有效保护环境以及提高人们的生命安全系数。对临界压力下煤油 泄露进行检测，需要检测由航空煤油储运管泄漏产生的声波振动信号，确定不同传感器输出声波振动信号的延时。传统方 法提取煤油储运管独立元信息并进行排序，分别计算统计量，但忽略了确定输出声波振动信号的延时，导致检测精度偏低。 提出基于相关函数的航空煤油储运管临界压力下泄露检测方法，根据信号特征向量来区分储运管内各种运行情况，提取储 运管离散信号的特征向量；然后通过利用声波传感器检测由航空煤油储运管泄漏产生的声波振动信号，确定不同传感器输 出声波振动信号的延时，根据传感器的几何分布和传感器输出的声波传输速度，对泄漏点进行定位。仿真测试证明，所提方 法能够实现航空煤油储运管临界压力下泄露的准确检测与定位。 关ｔ词：航空煤油；储运管；ｌｆ缶界压力；泄薅检测 中豳分类号：３１０７３ 文献标识码：Ｂ Ｌｅａｋ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ Ａｖｉａｔｉｏｎ Ｋｅｒｏｓｅｎｅ Ｓｔｏｒａｇｅ ａｎｄ Ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ Ｐｉｐｅ ｕｎｄｅｒ Ｃｒｉｔｉｃａｌ Ｐｒｅｓｓｕｒｅ ＣＨＩ Ｙｉ—ｎａｎ，ＸＩＡＯ Ｙｕｎ—ｐｅｎｇ，ＺＨＡＯ Ｐｅｎｇ—ｃｈｅｎｇ （ＰＬＡ Ａｉｒｏｒｆｃｅ Ｌｏｇｉｓｔｉｃ Ｃｏｌｌｅｇｅ，Ｘｕｚｈｏｕ ２２１０００，Ｃｈｉｎａ） ＡＢＳＴＲＡＣＴ：Ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ，Ｗｅ ｐｒｏｐｏｓｅ ａ ｌｅａｋ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ａｖｉａｔｉｏｎ ｋｅｒｏｓｅｎｅ ｓｔｏｒａｇｅ ａｎｄ ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ ｐｉｐｅ ｕｎｄｅｒ ｃｒｉｔｉｃａｌ ｐｒｅｓｓｕｒｅ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｆｕｎｃｔｉｏｎ．Ｆｉｒｓｔ ｏｆ ａｌｌ，ｔｈｉｓ ｍｅｔｈｏｄ ｄｉｓｔｉｎｇｕｉｓｈｅｄ ｖａｒｉｏｕｓ ｒｕｎｎｉｎｇ ｃｏｎｄｉ— ｉｆｏｎｓ ｉｎ ｓｔｏｒａｇｅ ａｎｄ ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ ｐｉｐｅ ｉｎ ａｃｃｏｒｄａｎｃｅ ｗｉｔｈ ｓｉｇｎａｌ ｆｅａｔｕｒｅ ｖｅｃｔｏｒ ａｎｄ ｅｘｔｒａｃｔｅｄ ｆｅａｔｕｒｅ ｖｅｃｔｏｒ ｏｆ ｄｉｓｃｒｅｔｅ ｓｉｇｎａｌ ｉｎ ｓｔｏｒａｇｅ ａｎｄ ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ ｐｉｐｅ，ａｎｄ ｔｈｅｎ ｄｅｔｅｃｔｅｄ ａｃｏｕｓｔｉｃ ｖｉｂｒａｔｉｏｎ ｓｉｇｎａｌ ｆｒｏｍ ｌｅａｋａｇｅ ｏｆ ａｖｉａｔｉｏｎ ｋｅｒｏｓｅｎｅ ｓｔｏｒａｇｅ ａｎｄ ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ ｐｉｐｅ ｂｙ ｕｔｉｌｉｚｉｎｇ ａｃｏｕｓｔｉｃ ｗａｖｅ ｓｅｎｓｏｒ ｔｏ ｄｅｔｅｒｍｉｎｅ ｔｉｍｅ ｄｅｌａｙ ｏｆ ｖｉｂｒａｔｉｏｎ ｓｉｇｎａｌｓ ｏｆ ｏｕｔｐｕｔ ａｃｏｕｓｔｉｃ ｗａｖｅ ｏｆ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｓｅｎｓｏｒｓ．Ａｔ ｌａｓｔ，ｔｈｉｓ ｍｅｔｈｏｄ ｌｏｃａｔｅｄ ｌｅａｋ ｐｏｉｎｔ ｉｎ ｌｉｎｅ ｗｉｔｈ ｇｅｏｍｅｔｒｉｃ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｏｆ ｓｅｎｓｏｒ ａｎｄ ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ ｓｐｅｅｄ ｏｆ ａｃｏｕｓｔｉｃ ｗａｖｅ ｆｒｏｍ ｓｅｎｓｏｒ．Ｔｈｅ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｍｅｔｈｏｄ ｃａｎ ａ— ｃｈｉｅｖｅ ａｃｃｕｒａｔｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｌｏｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｌｅａｋａｇｅ ｏｆ ａｖｉａｔｉｏｎ ｋｅｒｏｓｅｎｅ ｓｔｏｒａｇｅ ａｎｄ ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ ｐｉｐｅ ｕｎｄｅｒ ｃｒｉｔｉｃａｌ ｐｒｅｓｓｕｒｅ・ ＫＥＹＷＯＲＤＳ：Ａｖｉａｔｉｏｎ ｋｅｒｏｓｅｎｅ；Ｓｔｏｒａｇｅ ａｎｄ ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ ｐｉｐｅ；Ｃｒｉｔｉｃａｌ ｐｒｅｓｓｕｒｅ；Ｌｅａｋ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ 的状态即称之为该物质的超临界状态 “Ｊ。物质在临界压 １ 引言 临界状态是指纯物质的气体和液体两相平衡共存的极 力下会形成一种特殊的流体，航空煤油在临界压力下保存运 输是比较安全的，但是由于航空煤油储运管运输距离长，容 限热力状态，是纯物质的气态状态和液体状态平衡共存时的 种边缘状态”ｊ。在此种状态时，纯物质饱和液体与蒸汽的 一易受到外界的偶然碰撞影响、受到周围环境腐蚀、储运管的 老化以及非法入侵等各种主客观因素影响，引起航空煤油储 运管的临界压力下泄露 。航空煤油储运管的临界压力 下泄露位置如果不能快速、准确地检测与定位，很容易造成 环境的严重污染，甚至会严重危险人们的生命和财产 安全 。 热力状态参数相同，气体和液体之间的分界面消失，不存在 表面张力，气化潜热为零 ｊ。而超临界状态是指物质的压力 以及温度同时超过它的临界压力和临界温度的状态，从另外 一个角度说，是指纯物质的对比压力与对比温度同时大于１ 目前应用的航空煤油储运管临界压力下泄露检测方法 收稿１３期：２０１７—０７—１３修回Ｅｔ期：２０１７—０７—２２ —主要有航空煤油储运管的管内爬机检测、储运管管内探测球 １４一 法、红外和激光检测法等，但是这些检测方法存在设备成本 ＝ 较高、检测可靠度较低、储运管全线检测困难等缺点，需要进 一（ｓｐｒｌ（ｆ）一ｓ—ｐｒ１） （３） 步研究。为此提出了一种基于ＦＢＧ传感网络的航空煤油 选取现场采集获得的航空煤油储运管上下游压力波信号去 噪后的序列 （ｆ），选取其中长度为Ⅳ。的子序列 （ｚ），其 表达式为 （１）＝ （ ＋Ｚ一１） （４） 储运管临界压力下泄露检测方法 Ｊ，该方法以悬臂梁结构为 基础，设计了具有温度自补偿功能的航空煤油储运管的ＦＢＧ 传感网络检测探头，同时设计了储运管的感应层与应力传导 方式，并结合了航空煤油储运管的ＦＢＧ传感信息实现临界 压力下泄露检测。该方法存在检测结果不准确的问题。佟 根据上式（４），计算航空煤油储运管降噪子序列信号的 功率谱为ｐｘ“（ｚ），对其进行归一化处理可得 淑娇、王如君等人设计了一种ＶＰＬ的航空煤油储运管临界压 力下泄露检测系统 Ｊ，该系统基于流体动力学与容量守恒原 理，开发了基于ＶＰＬ的航空煤油储运管检测系统，建立航空 Ｄ ）： 墨 丽 ： （５）’ 煤油储运管道模拟平台，通过储运管的组态编辑器、储运管 的图像界面、储运管道工作室以及储运管的ＳＣＡＤＡ接口，开 展和实现临界压力下泄露检测和分析。该系统存在检测过 程操作复杂，容易出现误判。文献［１０］的几名学者提出了一 种基于ＫＩＣＡ的航空煤油储运管临界压力下泄露检测方法， 首先利用核方法将航空煤油储运管的压力、温度以及流量参 数非线性映射到具有较好线性结构的特征子空间；其次采用 独立分量分析法提取航空煤油储运管特征子空间的独立元 信息并进行排序，然后分别计算Ｉ２和ＳＳＰＥ两个统计量，由 核密度估计储运管正常运行条件下的控制限；最后依据计算 结果是否超限实现临界压力下泄露检测。该方法的检测经 济成本较高。 为了解决快速、准确检测和定位临界压力下储运管临界 压力下泄露的难题，提出了一种基于相关函数的临界压力下 储运管临界压力下泄露检测方法。 ２航空煤油储运管临界压力下泄露检测原理 首先选取航空煤油储运管上下游一定长度的正常信号 模板序列，计算其傅里叶变换信号功率谱，进行归一化处理 并计算其信号功率谱的均值和方差；然后计算航空煤油储运 管降噪子序列信号的功率谱，并进行归一化处理，分别计算 航空煤油储运管信号子序列功率谱的均值和方差；最后分别 计算采集获得的储运管动态压力波信号子序列与正常压力 波信号模板序列的结构相似度，根据相似度计算结果判断是 否发生临界压力下泄露。 选取航空煤油储运管上下游长度为 的储运管正常信 号模板序列ｒ （１），计算ｒＪ（ｆ）的傅里叶变换信号功率谱ｐ （Ｚ），并将其进行归一化处理，其计算表达式如下 式中，ｉ＝１，２；ｆ＝１，２，…，Ⅳｌ。 根据上述式（１），分别计算航空煤油储运管信号功率谱 的均值和方差，其计算表达式分别如下 ＝ 芝 （刍印Ⅳ’ ｆ） （２） 式中√：１，２，…，Ⅳ一Ｎ，；其中，Ⅳ表示航空煤油储运管采集 点数。 根据上式，分别计算航空煤油储运管信号子序列功率谱 的均值和方差，其计算表达式分别如下 ｓｐｘｉ，ｉ ＝ １∑Ｘｓｐ（ｉｄ【 ，ｆ） （Ｌ６）ｏ ２ ： （ｓｐｘｉ ）－ｓｐｘ （７） 根据上述分析，分别计算航空煤油储运管上下游传感器 采集获得的储运管动态压力波信号子序列与正常压力波信 号模板序列的结构相似度，其计算表达式如下 ＳＳｔＭ（ × 篙 ㈣ 式中，ｃ 、ｃ：为避免公式中分子和分母为零而添加的稳定 常数。 当ＳＳＩＭ的取值小于一定阈值时，即可判断航空煤油储 ｉ云管发牛临界压力下泄露 ３航空煤油储运管临界压力下泄露检测 ３．１航空煤油储运管信号特征提取 首先对航空煤油储运管离散信号进行小波包分解和小 波包重构；然后根据储运管离散信号各频带内不同情况下的 特征向量来区分储运管内各种运行情况，提取储运管离散信 号的特征向量。具体步骤描述如下。 假设ｄ 表示航空煤油储运管离散信号的频带函数；ｄ 表示航空煤油储运管离散信号的小波包基；ｎ 和ｂ 分别表 示为航空煤油储运管离散信号的小波分解共轭滤波器的系 数。则航空煤油储运管离散信号的小波包分解计算表达式 如下 ｄ （Ｊ ，２ｎ）＝∑ ｄ （ ＋１，ｎ） （９） ｄ （ ，２ｎ＋１）＝∑ｂｋ一２ｄｋ（Ｊ ＋１，ｎ） （１０） 上式表示航空煤油储运管离散信号按照小波包基展开时，包 一１５一 括低通滤波和高通滤波两部分，每一次分解将航空煤油储运 管离散信号上层／＋１的第ｎ个频带进一步分割变细为离散 【 】ｘＲｑ㈩ ｒ ＝）】 信号下厨 的第２ｎ与２ｎ＋１两个频带。 则航空煤油储运管离散信号的小波包重构表达式为 叫 （ Ｄ２）】（１７） ｄ （ ＋１，ｎ）＝∑Ｐ 一２ｄｋ（ｊ ，２ｎ）＋ｑ 一２ｄ （ ，２ｎ＋１） （１１） 其中，×表示卷积运算；Ｒ Ｅ．ｒ一（Ｄ 一Ｄ ）】表示ｑ（ｔ）的自相关 函数；根据相关函数的性质可知，当ｒ＝Ｄ。一Ｄ：时，ｑ（ｔ）和Ｐ （ｔ）的互相关函数Ｒ （ ）取最大值，根据Ｒ （７－）取最大值时 对应的时间差ｒ求得（Ｄ 一Ｄ ）的值。 从而根据计算获得的（Ｄ 一Ｄ ）的值可以计算航空煤油 其中，Ｐ 和ｑ 分别表示航空煤油储运管离散信号的小波重 构共轭滤波器系数。 根据上述计算，应用航空煤油储运管离散信号各频带内 储运管检测点到临界压力下泄露点之间的距离，其计算表达 不同情况下的特征向量来区分储运管内各种运行情况，提取 储运管离散信号的特征向量，假设储运管离散信号频带，，的 压力信号表示为．ｓ ；ｓ 对应的能量表示为Ｅ ，其计算表达 式如下 Ｅ ＝ｆ ＩＳ （￡）ｌ ｄｔ＝∑ Ｉ （１２） 其中， 表示航空煤油储运管重构信号ｓ 的离散点的 幅值。 ３．２基于相关函数的航空煤油储运管临界压力下泄露检测 针对上述提取获得的航空煤储运管特征向量，结合相关 函数的性质和原理，分析了其在航空煤油储运管微泄漏检测 中的应用原理，以及储运管微泄漏点定位的计算方法，提出 了一种基于相关函数的航空煤油储运管微泄漏检测方法，通 过利用声波传感器检测由航空煤油储运管泄漏产生的声波 振动信号，采用相关技术确定不同传感器输出声波振动信号 的延时，根据传感器的几何分布和传感器输出的声波传输速 度，对泄漏点进行定位。具体方法如下所述： 假设临界压力下声波从航空煤油储运管临界压力下泄 露点 传播到临界压力下泄露点Ｐ所需的时间表示为Ｄ，， 声波从航空煤油储运管泄露点 传播到泄露点Ｑ所需的时 间表示为Ｄ ，则航空煤油储运管相应的频率响应函数表达 式如下 日（ｉｗ）＝Ｈ。（ｉｗ）ｅｘｐ（１ｉｗＤ ） （１３） （ ）＝ （ｉｗ）ｅｘｐ（１ｉｗＤ２） （１４） 则临界压力下从ｐ（ｔ）到ｑ（ｔ）的航空煤油储运管相应的频率 响应函数表达式为 （ｉｗ）＝ ｅｘｐ㈠ －Ｄ２）】（１５） 根据航空煤油储运管线性系统输入和输出的互谱密度 函数关系式可得，ｑ（ｔ）和Ｐ（ｔ）的互谱密度函数计算公式如下 （ｉｗ）＝Ｓｑ（ｉｗ ｉｗ） Ｓｐ（ｉｗ）ｅｘｐ【一ｉｗ（Ｄｌ—Ｄ２）】 （１６） 其中，Ｓ。表示航空煤油储运管输入的谱密度函数；．ｓ 表示航 空煤油储运管输出的谱密度函数。 对上述式（１６）两边取傅里叶逆变换，可得两者的互相关 函数，其表达式如下 Ｒ （ｒ）＝Ｆ 【Ｓ （ｉｗ）】 一】６一 式为 ｌ—Ｌ２＝ （Ｄｌ—Ｄ２） （１８） 其中， 代表航空煤油储运管发生临界压力下泄露时产生的 声波振动信号的传播速度；Ｌ 代表Ｐ（ｔ）到泄露点 的储运 管长度； 代表ｑ（ｔ）到泄露点 的储运管长度。由于ｑ（ｔ） 到Ｐ（ｔ）之间的储运管长度（￡。＋ ）的值已知，则可以计算出 工。和Ｊ已２的值，从而确定航空煤油储运管发生临界压力下泄 露的具体位置。 ４仿真结果与分析 在ＭＡＴＬＡＢ仿真环境下，将所提方法应用于国内某航空 煤油储运管临界压力下泄露检测与定位。该储运管线路除 首站和末站只有一个储运管压力测量点之外，其余泵站均设 有入口和出口两个储运管压力测量点，即每段航空煤油储运 管道上有两组压力数据，航空煤油储运管道上的压力数据采 样频率为１２０Ｈｚ，航空煤油储运管线概况如下表１所示，仿真 测试对航空煤油储运管信号做了５层小波分解和单支重构 处理，以验证所提方法的可行性与有效性。图１为实验测 试图。 图１仿真测试图 表１航空煤油储运管线概况 表１中的ＣＰ表示航空煤油储运管特征参数；ＳＳ１一ＳＳ２ 表示航空煤油储运管分输站１一分输站２；ＳＳ２一ＳＳ３表示航 空煤油储运管分输站２一分输站３；ｌｅｎｇｔｈ表示航空煤油储运 的Ｉ临界压力下泄露放油实验，采集其中１ｈ的数据，由于航空 煤油储运管分输站出站口压力容易受到输油泵振动、储运管 管线长度；ＭＥＧ表示航空煤油储运管最大高程落差；ＷＳ表 示航空煤油储运管信号声波振动信号波速；ＳＦ表示航空煤 油储运管信号声波采样频率。 图２为航空煤油储运管航空煤油储运管分输站一分输 站２管线的工况数据信息，工况操作为航空煤油储运管分输 站２下载阀的开度增大，进出分输站的压力变化趋势与发生 临界压力下泄露时的变化趋势相同。航空煤油储运管压力 液位变化等因素的影响，而分输站进站口压力经过较长的储 运管道的阻力消耗噪声干扰较小，由此说明航空煤油储运管 输油管线中出口压力噪声要大于人口压力噪声。航空煤油 储运管的管径为３５５．６ｒａｍ，仿真测试使用放油阀门口径大约 为４２ｍｍ，临界压力下泄露点位置为距离储运管分输站２出 站口３８．７ｋｍ，实验操作为慢开阀，放油阀门开度达到满管状 态，然后关闭放油阀门，整个泄露测试过程持续６ｒａｉｎ，航空煤 油临界压力下泄露量约为０．１ｍ ，储运管煤油临界压力下泄 露速度为２．２ｍ ／ｈ，这段时间内储运管内管道平均瞬时流量 信号在短时间内迅速下降，然后逐渐趋于平稳，航空煤油储 运管进、出分输站信号在下降期间变化速率为０．００６ＭＰａ／ｓ。 仿真检测结果如下表２所示，从表２中可以看出，航空煤油 储运管各个尺度定位结果基本一致，航空煤油储运管分输站 １一分输站２管线的储运管长度为５２．７４ｋｉｎ，定位绝对误差 为０．０６ｋｍ，相对误差为０．１１％。由此说明，采用所提方法能 够准确、快速地检测到航空煤油储运管临界压力下泄露点并 实现高精度定位。 戛 善 ・Ｒ 出 时间，ｓ （ａ）航空煤油储运管分输站１出站压力变化 时间／８ （ｂ）航空煤油储运管分输站２进站压力变化 图２航空煤油储运管分输站ｌ一分输站２工况数据 表２航空煤油储运管临界压力下泄露定位结果 表２中的Ｉ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ｖ和ＡＶ分别代表航空煤油储运 管声波振动的第一层至第五层低频信号以及平均值。 图３为航空煤油储运管分输站２一分输站３之间所进行 约为１９２ｍ’／ｈ，航空煤油泄露量相当于储运管输送量的 １．２４％，采用当前检测方法无法实现航空煤油储运管临界压 力下泄露位置的准确检测与定位。 时间／ｓ （ａ）航空煤油储运管分输站１出站压力 ３．１０ ３．０８ 詈 ３．０４ ３．０２ ０ ０ ５００ １０００ １５００ ２０００ ２５００ ３０００ ３５００ 时间，ｓ （ｂ）航空煤油储运管分输站３进站压力 图３分输站２一分输站３临界压力下泄露测试数据（１ｈ） 选取慢开放油阀ｆ－Ｉｘ￣应的压力下降区间的５ｍｉｎ数据进 行航空煤油储运管临界压力下泄露定位测试，如图４所示， 在储运管压力下降期间，进站信号和出站信号压力变化速率 分别为０．３×１０ ＭＰａ和０．４×１０～ＭＰａ，约为航空煤油储运 管ｌ临界压力下泄露检测工况操作时压力变化速率的１／２０，同 样对其进行检测，测试结果如表２所示。航空煤油储运管泄 露点位置为距离出站的４０．６５ｋｍ，临界压力下泄露位置定位 绝对误差为０．９５ｋｍ，相对误差为２．４％。与快速变化的航空 煤油储运管泄露信号，储运管临界压力下泄露信号各尺度的 定位结果差异更大，这是由于储运管发生临界压力下泄露 时，进站口和出站口压力单位时间下降率不相等，造成对储 运管进站口和出站口信号检验时积累 （下转第３６５页） 一１７— 参考文献： ［１］童莉，等．ＰＣＢ三维ＣＴ图像的直方图变权累加增强算法［Ｊ］． 计算机工程，２０１５，４１（１）：２３６—２３９． ［２］ 邱奕敏，周毅．基于小波变换的雾霾立体图像增强算法研究 ［８］ 王小元，等．基于视觉感知的低照度图像增强算法［Ｊ］．计算 机工程，２０１６，４２（８）：２４９—２５４． 等．三维图像分数阶微积分去噪增强算法［Ｊ］．计算机 ［９］ 马瑜，工程与设计，２０１５，（６）：１５８６—１５９１． ［Ｊ］．计算机工程与应用，２０１５，５１（９）：３０—３３． ［３］ 李勇，苗壮，王青竹．纹理引导的稀疏张量表示及在肺ＣＴ图像 中的应用［Ｊ］．光学精密工程，２０１５，２３（２）：５５０—５５６． ［４］李毅，等．尺度变化的Ｒｅｔｉｎｅｘ红外图像增强［Ｊ］．液晶与显 示，２０１６，３１（１）：１０４—１１１． ［１Ｏ］ 滕翠，梁川，梁碧珍．基于攻击路径图的网络攻击意图识别技 术研究［Ｊ］．现代电子技术，２０１６，３９（７）：９３—９６． ［作者简介］ 钱乐旦（１９７９一），男（汉族），浙江温州人，实验师， 硕士，研究方向：虚拟现实技术、ＰＫＩ安全体系、网络 设计与管理、网络编程。 ［５］ 代少升，等．基于人眼视觉特性的红外图像增强算法［Ｊ］．半 导体光电，２０１６，３７（Ｉ）：１１５一Ｉ１８． ［６］ 温海滨，等．消除光晕和细节增强的多尺度Ｒｅｔｉｎｅｘ红外图像 增强［Ｊ］．红外技术，２０１６，３８（２）：１４９—１５６． 周 潇（１９８２一），女（汉族），浙江温州人，硕士，实 验师，研究方向：ＰＫＩ安全体系、网络设计与管理、网 络编程。 ［７］刘建娟．雾天环境下低维图像模糊区域快速增强仿真［Ｊ］．计 算机仿真，２０１７，３４（２）：３９７—４００． （上接第１７页） 样本数量不一致，使得检测结果存在较大的差异性。通过采 用所提方法，能够消除由于噪声影响和储运管压力信号下降 号，无需检测流量、温度等其它因素即可准确检测和定位临 界压力下泄露位置信息，检测成本较低，操作也更加便捷。 参考文献： ［１］李健，等．长输油气管道泄漏监测与准实时检测技术综述［Ｊ］． 仪器仪表学报，２０１６，３７（８）：１７４７—１７６０． ［２］ 刘炜，刘宏昭．应用模糊熵和相似度的管道泄漏检测与定位 ［Ｊ］．机械科学与技术，２０１６，３５（３）：４３７—４４３． 速率不同的干扰。 ［３］刘酷，等．塘燕复线泄漏检测系统检测精度改进方法［Ｊ］．油 气储运，２０１５，３４（７）：７９１～７９４． ［４］ 龚骏，等．多工况下基于ＲＢＦ神经网络的管道泄漏检测［Ｊ］． 油气储运，２０１５，３４（７）：７５９—７６３． 时间／ｓ ［５］ 郝永梅，等．广义回归神经网络在燃气管道泄漏检测中的应用 ［Ｊ］．消防科学与技术，２０１５，３４（７）：９５０—９５３． （ａ）航空煤油储运管分输站２出站压力 ［６］石岗，孙良．恒压型边界液体管道泄漏信号检测仿真研究［Ｊ］． 计算机仿真，２０１６，３３（７）：４４５—４４８． ［７］ 刘志勇，等．基于瞬变流频率响应分析的输水管道泄漏检测 ［Ｊ］．水利学报，２０１５，４６（１１）：１３５２—１３５９． ［８］ 杨凯，陈勇，刘焕淋．基于ＦＢＧ传感网络的输油管道泄漏检测 方法［Ｊ］．半导体光电，２０１６，３７（５）：７５０—７５３． ［９］佟淑娇，等．基于ＶＰＬ的输油管道实时泄漏检测系统［Ｊ］．中 国安全生产科学技术，２０１７，１３（４）：１１７—１２２． 时间，ｓ （ｂ）航空煤油储运管分输站３进站压力 ［１０］刘兴华，等．基于ＫＩＣＡ的石油管道泄漏检测方法研究［Ｊ］． 西南师范大学学报（自然科学版），２０１６，４１（６）：１３２—１３８． 图４储运管分输站２一分输站３临界压力下泄露测试数据 ５结论 在工程现场由于很多因素是不受人为控制的，例如航空 ［作者简介］ 迟奕男（１９９６一），男（汉族），山东招远人，研究方 向：油料供应与管理。 煤油储运管附近的噪声、放油阀门产生的声响等等外在的声 音信号，很容易将储运管临界压力下泄露信号屏蔽掉，造成 失误判断。特别是当储运管大、小两种泄露同时发生时，通 常只能发现大泄露而将临界压力下泄露屏蔽了。采用所提 校云鹏（１９８７一），男（汉族），河南开封人，硕士，讲 师，研究方向：油料供应与管理。 赵鹏程（１９７６一），男（汉族），吉林吉林人，博士，副 教授，研究方向：油料储运、机场供油信息化和自动化。 方法，只需要检测储运管临界压力下泄露点产生的声波信 ．－－－——３６５－－－——
