技术摘要：
本发明提出了一种油气管道积液智能化检测系统，该系统包括：超声发射模块、超声传感器、信号调理模块和处理分析模块等。超声发射模块用于驱动超声波传感器发出超声波信号。超声传感器用于向管道内部发出超声波信号，以获取管道内部不同物质形态界面的回波信号。对接收  全部
背景技术：
考虑环境和管壁的温度差异等影响，含硫气田的油气在传输过程中会进行换热， 然后析出液体，即所谓的积液。它的出现会产生一系列问题。第一，积液的聚集使管道截面 积中的气液比减小，输送气体的有效面积减小，降低输气管道的输送效率；第二，液态水的 存在是输气管道中水合物产生的必要条件，水合物聚集到一定量必然发生“冰堵”；第三，在 输送气体的过程中，气体会对波动的液体做功，导致能耗增加；第四，含H2S和CO2较多的酸性 积液会使管道发生电化学腐蚀，甚至可能造成管道的穿孔；第五，积液的聚集会使管道内的 流型发生变化，出现对管道伤害较大的段塞流。 油气管线属于一个密闭系统，在低持液率条件下起伏管线低洼处的气液两相流动 为分层流，两相之间具有明显的分界面。因此，此类管线中液位的测量类似密闭容器中液位 高度的测量，与之不同的是管线中的气液是流动的，而密闭容器中的气液处于静止状态。密 闭容器中的液位测量是通过在容器顶部或底部安装超声探头，利用超声测距的原理来实现 的。对油气管线来说，这两种方法同样都存在一定的缺陷，超声波顶部液位测量需要破坏管 道结构并且液面波动使超声探头无法接收到回波信号，底部液位测量受到管道中固体沉积 物的影响。
技术实现要素：
本发明提出了一种油气管道积液智能化检测系统，在管道外壁设置超声波传感 器，基于同步压缩小波的特征提取方法，结合支持向量机算法，实现管道积液液位高速的准 确测量。 为了实现上述目的，本发明提出了一种油气管道积液智能化检测系统，该系统包 括：超声发射模块、超声传感器、超声接收模块、信号调理模块、信号采集模块和处理分析模 块； 所述超声发射模块用于接收输入的脉冲信号，对所述脉冲信号进行隔离升压后驱 动超声波传感器发出超声波信号； 所述超声传感器设置在管道外壁底部，用于向管道内部发出超声波信号，以获取 管道内部不同物质形态界面的回波信号； 所述超声接收模块用于对接收的所述回波信号滤除交流部分，并通过二极管对滤 除交流部分的回波信号做限幅处理得到限幅后的信号； 所述信号调理模块用于对限幅后的信号放大、带通滤波以及消除共模噪声；所述 信号采集模块用于对信号调理模块处理后的模拟超声信号变换成数字超声信号； 所述处理分析模块用于将采集到所述数字超声信号经离散小波变换、相变换、同 4 CN 111735518 A 说　明　书 2/6 页 步压缩及信号重构进行特征值提取，获取能够表征不同液位高度的时频矩阵，进一步利用 非负矩阵分解精简和优化特征空间进行将维，以计算得到的稀疏表达矩阵作为最终信号特 征，构建超声回波信号与液位高度之间的对应模型，利用支持向量回归机算法，实现油气管 道积液高度的检测。 进一步的，所述超声波传感器位于在管道外壁底部，且间隔放置在同一圆周上。 进一步的，所述超声发射模块接收输入的PWM脉冲信号，且所述脉冲信号的激励频 率等于所述超声波传感器的频率；所述PWM脉冲信号经过反相器进行反向处理后，利用变压 器进行隔离和升压，在次级线圈产生200V高压用于超声波传感器发射超声波信号。 进一步的，信号调理模块包括信号放大电路、带通滤波电路和单端转差分电路； 所述信号放大电路采用三极管放大器对限幅后的信号进行电流放大； 所述带通滤波电路采用运算放大器芯片，所述带通滤波电路的中心频率为2MHz； 所述单端转差分电路采用单端转差分芯片，将电流放大且滤波后的超声信号转换 成差分信号，消除共模噪声。 进一步的，将数字超声信号经离散小波变换的计算过程为： 所 述 数 字 超 声 信 号 的 表 达 式 为 f ( t ) ，经 过 连 续 小 波 计 算 的 结 果 其中，a为尺度因子，b为平移因子； 为ψ(t)的共轭；ψ (t)为一个基本小波；对f(t)在时间tm处进行离散化得到向量f，对Wf(a,b)进行采样，采样点 为(aj,tm)；其中， nv为自定义变量；L为最大尺度。 进一步的，对Wf(a,b)进行离散小波相变换，其中离散小波相变换的公式为： 其中，ωf为Wf的离散化表示； 为Wf(aj,tm)的偏导数，In(g)为离散小波 相变化函数。 进一步的，对Wf(a,b)进行同步压缩小波变换，具体计算方法公式为： 其中 ，ω l＝2 lΔωω，Δω＝1 / (n a - 1 ) l o g (n / 2) ，l＝0 ,1 ,L ,n a - 1 ； MAD为平均绝对离差， 为第nv个最优尺度的小波系数 的大小。 进一步的，所述信号重构进行特征值提取的过程为：通过在频率ωl处连续小波变 换的逆变换，从Tf中求出fk，从而得到第k组分，进一步，构建时频矩阵[f1,f2,L,fk]作为信号 特征，fk的具体计算公式为： 其中， 进一步的，所述利用非负矩阵分解精简和优化特征空间，以计算得到的稀疏表达 5 CN 111735518 A 说　明　书 3/6 页 矩阵作为最终信号特征的过程为： 首先，对数据样本对应的时频矩阵进行归一化； 其次，随机选取不同积液高深度下M个训练样本构成训练矩阵Vn×m，减去M个训练样 本之后剩余训练样本构成测试矩阵V'n×m，其中，n表示每个样本的维度，m为样本数量； 最后，以Kullback-Leber散度为目标函数，求解最优化值， 得到基矩阵W和系数矩阵H，使 得系统数据Vn×m＝Wn×r·Hr×m；所述系数矩阵Hr×m中的列向量即为训练矩阵中对应列向量在 新特征空间中的特征向量，同时，利用矩阵Wn×r同样可以得到测试矩阵所对应的系数矩阵 H'r×m。 进一步的，所述利用训练样本，结合支持向量回归机算法，建立油气管道积液高度 测量模型的过程为： 建立模型公式 其中，{x＝xi,i∈R,i＝1,2,3,L,n}为超声回 波信号特征；{y＝yi,i∈R,i＝1,2,3,L,n}为油气管道积液高度； 为映射函数；所述映 射函数为径向基函数；wa为权重向量，b为偏置项。