Page 85 - 《应用声学》2020年第3期

第 39 卷 第 3 期 李凤等： 天然气管道泄漏的声 -压耦合识别方法 405

采用经典的离散傅里叶变换 (Discrete Fourier 产生的气动噪声存在特定的频率 (带)，该主导频率
transform, DFT)，对图 2 所示的动态声波信号展开 对应的音色是泄漏的特有声音，可以作为分辨泄漏
了频谱分析，试图明确泄漏的声源特性，如图 5 所 噪声与环境噪声的一个依据。也就是说，管道泄漏
示。可以看到，不同流量下噪声的频率特性基本 的噪声具有相似的频谱特性而与泄漏量的大小无
一致，主要频率在 5 kHz ∼ 9 kHz 频带范围内，其 关。当然，本文的本实验点样较少，不能确定普遍
中存在一个约 7 kHz 的主导频率。随着泄漏量的增 的、精确的主导频率特征，需要更多的参数化实验
大，主导频率的幅值也在增加。因此，管道泄漏时 研究。

0.03 0.03

0.02 0.02
ᆒږ ᆒږ

0.01 0.01

0 0
0 2 4 6 8 10 0 2 4 6 8 10
ᮠဋ/kHz ᮠဋ/kHz
(a) m  =1.3 L/min (b) m  =1.6 L/min
0.03 0.03

0.02 0.02
ᆒږ ᆒږ

0.01 0.01

0 0
0 2 4 6 8 10 0 2 4 6 8 10
ᮠဋ/kHz ᮠဋ/kHz
(c) m  =1.9 L/min (d) m  =2.2 L/min
图 5 不同泄漏量下声波信号的频谱
Fig. 5 Spectrum of acoustic signals at different leakage levels

2 耦合泄漏识别方法研究 别。假设声波传感器测到的信号为 A(t)，压力传感
器测得的信号为 P(t)，它们都可表示为时均与波动
本文实验结果表明，管道泄漏伴随着两种显著 值之和：
的特征 ——泄漏噪声与压力降，且二者发生的时间
A(t) = ¯a(t) + a(t), (1)
是同步的。因此，在实验或者工程实践中，若能够检
测到管壁的声强和管内流场的压力降同时跃升，则 P(t) = ¯p(t) + p(t), (2)
可确定管道发生了泄漏。基于这一特性，两种信息
其中，¯a(t) 和 a(t) 分别为声波的时均和波动信号，
融合有望提高泄漏识别的准确性。
¯ p(t) 和 p(t) 分别为压力波的时均和波动信号，同理
2.1 声-压耦合法的原理 A(t)和P(t)为对应的时均值。通过梯度运算(∇)可
¯
¯
本文耦合检测方法的基本思想是，考察是否同 求压力降低的速率。
时发生泄漏噪声与压力降，可采用相关算法予以判 对A(t)和P(t)的波动值进行相关性运算：