基于模型的天然气管道泄漏检测技术研究

【摘要】： 管道输送已经成为当前石油天然气的主要输送方式。随着我国天然气工业的不断发展，由于管道老化、自然腐蚀以及人为因素等原因造成的管道泄漏问题日益严重，导致严重的社会后果。目前，针对石油管道的泄漏检测技术已日趋成熟，而由于天然气输送的特殊性，使得天然气管道泄漏的检测技术还很不完善，因此加强对天然气管道泄漏检测与定位技术的研究具有重要的理论意义和实际应用价值。 本文在详细分析天然气管道泄漏检测技术研究现状的基础上，研究基于混合模型的气体管道泄漏检测与定位方法。通过对天然气管道的机理分析，分别给出了天然气管道无泄漏情况和泄漏情况的状态空间模型，描述气体在不同情况下的运行状态。针对机理模型精度不足的缺点，采用RBF神经网络技术建立管道的“黑箱”模型，将影响管道状态的时变参数作为网络模型的输入，将管道状态空间模型的拟合误差作为网络模型的输出，从而建立具有实时在线学习功能的天然气管道神经网络模型。论文给出了基于天然气管道机理模型和神经网络模型的管道混合模型，从而修正机理模型的误差，补偿动态参数对管道模型的影响。文章最后讨论了基于李雅普诺夫稳定性理论的管道泄漏检测方法，通过对非线性系统特征值的分析判断管道的泄漏，并估计泄漏量的规模及泄漏点的位置。 实验分析证明了管道泄漏状态空间模型的可靠性、混合模型有助于提高管道模型的精度，同时基于李雅普诺夫稳定性理论的管道泄漏检测技术具有一定的可行性。 【关键词】：天然气管道 RBF神经网络 混合模型 Lyapunov稳定性
【学位授予单位】：北京化工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2006
【分类号】：TP274.4
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-10
• 第一章 绪论10-19
• 1.1 引言10
• 1.2 管道泄漏检测与定位技术研究现状10-17
• 1.2.1 基于硬件的管道泄漏检测技术11
• 1.2.2 基于软件的管道泄漏检测技术11-15
• 1.2.3 气体管道泄漏检测方法综述15-17
• 1.3 本课题的研究意义和主要研究内容17-19
• 1.3.1 本课题的研究意义17-18
• 1.3.2 本课题的主要研究内容18-19
• 第二章 基于气体管道传输机理的动态模型19-29
• 2.1 引言19
• 2.2 气体在管道中流动的数学模型19-21
• 2.2.1 气体在管道中流动的基本方程19-20
• 2.2.2 气体状态方程20
• 2.2.3 气体管道数学模型20-21
• 2.3 偏微分方程数值求解21-25
• 2.3.1 偏微分方程数值求解方法21-22
• 2.3.2 隐式差分法求解偏微分方程22-23
• 2.3.3 方程组求解23-25
• 2.4 气体管道状态空间模型25-28
• 2.4.1 管道无泄漏状态空间模型25-26
• 2.4.2 管道泄漏状态空间模型26-28
• 2.5 小结28-29
• 第三章 神经网络在气体管道模型中的应用29-40
• 3.1 引言29
• 3.2 人工神经网络29-30
• 3.3 RBF神经网络30-35
• 3.3.1 RBF神经网络的基本结构和数学模型30-32
• 3.3.2 RBF神经网络的基本学习算法32-33
• 3.3.3 RBF神经网络的K-meas聚类法33-35
• 3.4 基于机理模型和神经网络模型的混合建模35-39
• 3.4.1 混合建模思想35
• 3.4.2 混合模型结构35-37
• 3.4.3 确定神经网络模型的输入输出37-39
• 3.4.4 网络输入变量归一化处理39
• 3.5 小结39-40
• 第四章 基于李雅普诺夫稳定性理论的管道泄漏检测方法40-45
• 4.1 引言40
• 4.2 李雅普诺夫稳定性40-41
• 4.2.1 稳定性定义与稳定性条件40-41
• 4.2.2 系统平衡状态41
• 4.3 小偏差线性化方法与李雅普诺夫第一法41-43
• 4.3.1 小偏差线性化方法的基本思想41
• 4.3.2 状态方程在平衡状态附近的线性化41-42
• 4.3.3 李雅普诺夫第一法42-43
• 4.4 利用李氏第一法检测气体管道泄漏43-44
• 4.5 泄漏点和泄漏量的确定44
• 4.6 小结44-45
• 第五章 基于MATLAB的数据仿真实验45-54
• 5.1 基于MATLAB的气体管道机理模型数据仿真45-49
• 5.1.1 气体管道稳态模型仿真实验45-47
• 5.1.2 气体管道泄漏模型仿真实验47-49
• 5.2 神经网络模型仿真训练和混合模型实现49-51
• 5.2.1 RBF神经网络模型训练及其仿真49-51
• 5.2.2 混合模型精度验证与仿真51
• 5.3 基于李雅普诺夫第一法的气体管道泄漏检测实验仿真51-53
• 5.3 小结53-54
• 第六章 结论与展望54-56
• 6.1 结论54
• 6.2 展望54-56
• 参考文献56-60
• 致谢60

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