摘要：石油天然气的输送是一个非常庞大的工程，任何一点泄漏都有可能带来极大的安全隐患。本文仅从长输管线泄漏的检测与定位方法给出一定的建议，但在真实情况下，一旦发现了石油或天然气的泄漏，工作人员就必须及时上报、疏散人群、运用有效的方法进行修补，防止因油气泄漏而导致的燃爆现象，威胁到人们的生命财产安全。
关键词：油气管道；泄漏检测；定位；原理介绍；对比
天然气作为新型的清洁能源，正逐渐被社会广泛使用，目前我国天然能源效果处于急剧上升的趋势，石油天然气是现代社会人们生产生活所需的主要能源，对于石油天然气长输管道泄漏的检测与定位进行研究，有助于石油天然气的正常运输。通过分析油气长输管道泄漏的原因，通过案例阐明管道泄漏带来的损失与影响，继而对石油天然气管道泄漏的检测与定位技术进行探讨。通过这样的研究，希望能够降低石油天然气能源的不必要损耗，并减少环境污染。
1.基于硬件的泄漏检测与定位技术
1.1热红外成像法
该方法所利用的是管道泄漏的液体和气体对红外辐射产生的影响，将管道所处位置土壤的温度与其它区域土壤的温度进行对比，根据对比结果即可判断管道是否发生了泄漏。该种方法的缺点较为明显，不能连续的对油气管道进行检测，在使用该种方法时，对管道的埋深有很高的要求，目前管道公司基本都不采用该种方法。
1.2探地雷达法
该种方法就是通过机载的雷达向地下管道发射脉冲信号，通过接收脉冲信号并对其进行处理，最终达到管道泄漏检测的目的，该种方法的使用成本较高，不适用于管径较小的管道，因此，基本不采用该种方法。
1.3气体成像法
该种方法是通过不同气体在相同光学技术的前提下成像难度的不同，对天然气管道实施泄漏检测。一般来说，空气中的氧气和氮气在光学技术的作用下成像难度相对较大，但是天然气中的烃类成分成像难度较为容易，通过气体成像技术不但可以判断泄漏位置，还可以对泄漏量进行估计。
1.4传感器法
目前，最常见的泄漏检测传感器有两种，分别是嗅觉传感器和光纤传感器。嗅觉传感器是利用该仪器对气体敏感性的不同，通过按照一定的间距在管道上合理布置，从而达到检测管道泄漏的目的，该种传感器在理论上十分可行，但是研发难度相对较大，所以该种泄漏检测技术仍处于理论阶段。一般来说，对于管长为10km的管道而言，在利用该种技术泄漏定位误差不超过5m，定位精度相对较高，该种传感器的生产成本较高，大多数管道公司都不采用该种技术。
1.5漏磁探伤检测法
该种技术是通过对管道施加磁场，如果管道是完整的，则磁感应线在管壁内的分布是均匀的，如果管道存在泄漏，则在泄漏位置处磁感应线将会产生畸变，通过感应探头，收集管道内的磁感应线信息，并对这些信息进行储存和处理，即可获取管道内外壁的缺陷信息，同时也可以达到泄漏检测的目的。
1.6管道机器人检测法
该种技术主要是在机器人上搭载各种类型的传感器或管道检测、监控装置，从而达到及时获取管道内外壁图像的目的，并根据获取的图像判断泄漏位置。该种技术的检测周期相对较短，且收集的信号较为稳定，能够准确、及时的获取泄漏信息。现已有相关公司通过在机器人上搭载视觉传感器对海底管道进行了泄漏检测和定位。
2.基于软件的泄漏检测与定位技术
2.1负压波法
如果油气管道存在泄漏问题，则在泄漏点处，油气的密度就会产生一定的变化，进而导致管道的压力出现变化，由于管道内油气资源的流速并不会立即产生变化，所以泄漏点处与管道其它位置将会出现压差，这部分压差会沿管道传播，该部分传播的压差就成为负压波，通过安装在管道上下游的负压波检测接受装置，即可判断是否存在泄漏，同时，根据上下游检测装置接受负压波的压差，即可判断泄漏位置。在使用该种技术时，并不需要建立管道数学模型，其原理较为简单，适用范围也相对较广，大多数管道公司都使用该种技术进行泄漏检测和定位，但该种技术对于微小泄漏的检测精度和准确度较差，一定程度上制约了该种技术的发展。
2.2互相关分析法
由于大多数管道材料都具有一定的弹性，所以在油气资源泄漏时，由于流体压力的变化会使得管道产生了一定的弹性波，通过安装在管道上下游的弹性波检测装置，并建立弹性波的互相关函数，即可获取管道的泄漏位置信息。该种技术是由振动、信号处理等多学科交叉而成，由于在使用该种技术时并不需要建立专门的数学模型，其计算量相对较小，使得该技术具有很大的发展前景，但是该种技术与负压波法一样，对于微小泄漏的检测精度和准确度都相对较差。
2.3支持向量机检测法
对于油气管道而言，其在运行阶段的泄漏次数相对较少，导致泄漏样本也相对较少，在另一方面，支持向量机的方法具有很强的小样本学习能力，这使得该种技术可以很好的用于泄漏检测。目前，已有相关学者通过接收管道正常运行时和泄漏时的振动信号，并对信号进行处理，使用支持向量机的方法对样本进行识别和分类，从而实现管道泄漏判断。该种方法虽然具有很强的适应性，且分类识别精度较高，如何对核函数进行合理的选择仍是制约检测精度的关键。
2.4神经网络检测法
该种方法主要是通过建立管道泄漏时上下游压力信号的映射关系，来实现管道泄漏检测的目的。由于我国大多数油田所生产的原油具有凝点高的特性，所以只能通过加热和加压输送，所以长输管道的工况会出现多次变化，导致泄漏检测难度相对较大，而神经网络检测法能很好的适应工况变化条件下的信号特征，使得该种技术十分适合我国油气管道。
2.5小波变换法
该种方法是在上世纪80年代发展起来的一种时频分析技术，利用该种技术可以对油气管道的泄漏信号进行处理、去燥，并能很好的提取出管道泄漏信号的特征，以此达到泄漏识别的目的。虽然管道泄漏时压力会出现突变，但是由于受到客观因素的影响，使得突变信号的噪声相对较大，这使得其它泄漏检测技术精度严重减低，而是用小波变换法能很好的去除噪声干扰，从而提高检测精度
2.6经验模态分解检测法
该种方法是从管道上下游接受的泄漏信号中，分离出较多的固有模态函数和一个残余分量，并进一步对这些信号进行分析处理，从而得到有效的泄漏信息，以此实现对管道的识别和定位。与小波分析法相对，具有很强的自适应性，且不需要对基函数进行选择。当管道泄漏信号存在采集频率过高，会导致该技术不能准确判断拐点问题的出现。
3.泄漏检测与定位技术对比
通过对比常见管道泄漏检测与定位技术，基于软件的泄漏检测方法明显优于基于硬件的泄漏检测方法，在基于软件的泄漏检测方法中，负压波法的应用范围较广，说明该种方法具有很强的适应性，但是从泄漏检测精度和准确度方法考虑，优先推荐支持向量机检测法和神经网络法。
4.结论与认识
(1)基于硬件的泄漏检测方法都存在成本较高、检测和定位精度较差的问题，基于软件的泄漏检测方法能很好的克服这两大难点问题，所以基于软件的泄漏检测方法明显好于基于硬件的泄漏检测方法。
(2)目前的泄漏检测方法中，负压波法的应用范围最广，这也说明该种方法具有很强的适用性，但是该种方法由于存在微小泄漏检测和定位精度较低的问题，这严重制约了该种技术的发展。
参考文献
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