Ανάπτυξη εναλλακτικών μεθόδων ανίχνευσης διαρροών σε βιομηχανικές σωληνώσεις
Creators: name: Καμπελόπουλος Δημήτριος Εμμανουήλ
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2021
Subjects: ακουστικές μετρήσεις
μηχανική εκμάθηση
leak detection
acoustic measurements
machine learning

description: Στη μελέτη αυτή αναπτύχθηκαν τρεις μέθοδοι για το πρόβλημα της ανίχνευσης διαρροών σε θορυβώδεις βιομηχανικές σωληνώσεις. Αυτές οι μέθοδοι είναι μη-επεμβατικές και βασίζονται σε ακουστικές μετρήσεις στην επιφάνεια του σωλήνα αξιοποιώντας ένα σετ από επιταχυνσιόμετρα. Κάθε μέθοδος περιλαμβάνει μια ξεχωριστή διαδικασία ώστε τελικά να διακρίνει ένα πιθανό γεγονός διαρροής από τον απλό θόρυβο λειτουργίας. Η σωλήνωση που μελετήθηκε επιλέχθηκε από τις εγκαταστάσεις ενός διυλιστηρίου. Οι τρεις μέθοδοι αναπτύχθηκαν βασισμένοι σε αυτή τη διάταξη και αξιολογήθηκαν βάσει μιας σειράς μετρήσεων θορύβου και διαρροών. Η πρώτη μέθοδος εστιάζεται σε μία μοναδική μετρική, την ενεργό τιμή (rms) του λαμβανόμενου ακουστικού σήματος και η λειτουργία της βασίζεται μόνο σε μια σειρά από μετρήσεις θορύβου χωρίς την απαίτηση για διαρροές κατά τη διαδικασία εκπαίδευσης. Η γενική λειτουργία στηρίζεται στον καθορισμό κατωφλίων που ανανεώνονται βάσει των προηγουμένως λαμβανόμενων τιμών rms και μετά από μια αρχική μελέτη των χαρακτηριστικών του θορύβου και μια μέτρηση αναφοράς μπορεί να προστατευτεί επιτυχώς μια σωλήνωση από διαρροές. Η παρουσία μιας διαρροής μοντελοποιείται ως μια μακροπρόθεσμη αύξηση στις τιμές του rms και τα μεταβατικά γεγονότα μπορούν να διαφοροποιηθούν βάσει της διάρκειάς τους. Η μέθοδος, επίσης, συνδέεται με ένα σύνολο παραμέτρων που χρησιμοποιήθηκαν για να κάνουν τον αλγόριθμο πιο προσαρμόσιμο σε διαφορετικές διατάξεις σωληνώσεων. Η επίδρασή τους στις προβλέψεις του αλγορίθμου διερευνήθηκαν μέσω μιας πολύ-παραμετρικής διαδικασίας σάρωσης. Μέσω της διαδικασίας αυτής αναλύθηκε η συνολική ευστοχία της προτεινόμενης μεθόδου καθώς και οι περιορισμοί της σχετικά με την ελάχιστη διαρροή που μπορεί να ανιχνευτεί. Η δεύτερη μέθοδος είναι μια δυαδική προσέγγιση μηχανικής εκμάθησης που περιλαμβάνει την εκπαίδευση αλγορίθμων σε δύο κλάσεις, θόρυβο και διαρροή. Αφού τοποθετηθούν οι αισθητήρες, μια αρχική μέτρηση θορύβου λαμβάνεται ως αναφορά και ένα σύνολο μετρικών εξάγονται από τα δεδομένα της μέτρησης σύμφωνα με την αναφορά αυτή. Ένα σετ δεδομένων δημιουργήθηκε από αυτές τις μετρικές και χρησιμοποιήθηκε για την εκπαίδευση δύο μοντέλων μηχανικής εκμάθησης, τα Support Vector Machines και τα Decision Trees. Τα δυο μοντέλα αξιολογήθηκαν σύμφωνα με τη βαθμολογία ευστοχίας και ανάκλησής τους. Η τρίτη μέθοδος είναι, επίσης, μια προσέγγιση μηχανικής εκμάθησης αλλά αξιοποιεί την τεχνική one class classification και απαιτεί μόνο την κλάση του θορύβου για τη λειτουργία της. Τέσσερεις classifiers εκπαιδεύτηκαν σε ένα σετ δεδομένων που αποτελείται από τα σήματα που καταγράφτηκαν κατά την κανονική λειτουργία της διάταξης. Τα δεδομένα αυτά αποτελούνται από ένα σύνολο μετρικών που εξάχθηκαν από τα δεδομένα μέτρησης με έμφαση σε κάποιες κοινές φασματικές μετρικές. Οι προβλέψεις κάθε μοντέλου αξιολογήθηκαν σε ένα διαφορετικό σετ δεδομένων για testing που αποτελείται από μετρήσεις θορύβου και διαρροών. Η μέθοδος συνδέεται και αυτή με την εισαγωγή ενός συνόλου παραμέτρων κατά τη διαδικασία εξαγωγής των μετρικών και κατά την εκπαίδευση. Επιπλέον, δόθηκε έμφαση στο να διερευνηθούν οι βέλτιστοι συνδυασμοί τιμών παραμέτρων που οδηγούν στα καλύτερα αποτελέσματα για κάθε μοντέλο. Τέλος, διερευνήθηκαν τα πλεονεκτήματα και οι περιορισμοί των μεθόδων και παρουσιάστηκαν κάποιες σκέψεις για την πρακτική τους εφαρμογή καθώς και τη μελλοντική τους ανάπτυξη
description: In this work, three methods are developed for the problem of leak detection in noisy industrial pipelines. These methods are non-invasive and rely on acoustic measurements on the surface of the pipe by utilizing a set of accelerometers. Each method involves a unique process to ultimately distinguish a potential leak event from the normal operating noise. The pipeline under inspection is selected from the facilities of an oil refinery. The three methods were developed based on this pipeline and were evaluated on a set of noise and leak measurements. The first method is based on a single feature, the root mean square (rms) of the acquired acoustic signal and its operation is based only on a set of noise measurements without requiring leaks for the training process. The general operation relies on defining updateable thresholds based on the previously acquired rms values and after an initial study of the noise characteristics and a reference startup measurement it can successfully monitor a pipeline for leaks. The presence of a leak is modeled as a long-term increase in the rms values and transient events can be distinguished based on their duration. This method also involves a set of parameters, used to make the algorithm more adaptable to different pipeline scenarios. Their effect on the algorithm’s predictions is investigated through a multi-parametric scan process. Through this procedure, the overall accuracy of the proposed method is analyzed as well as its limitations in terms of the minimum detectable leak. The second method is a binary machine learning approach which involves training a set of algorithms on two classes, noise, and leaks. After the sensors are set, an initial noise measurement is kept as a reference and then a set of features are extracted from the raw measurement data according to that reference. A dataset is built from these features and is used to train two machine learning models, the Support Vector Machines (SVM) and the Decision Trees (DT). These two models are tested and evaluated in terms of accuracy and recall. The third method is, also, a machine learning approach but it employs the one class classification technique and requires only the noise class for its operation. Four classifiers are trained on a dataset that consists of the normal signals measured during the pipeline’s normal operation. The dataset consists of a set of features that are extracted from the raw data with emphasis on some commonly applied spectral descriptors. Each model’s predictions are evaluated on a different test dataset with noise and leak measurements. This method, also, involves the introduction of parameters during the feature extraction and the training phase. A focus is given to investigate the most optimal parameter combinations to achieve the best results for each classifier. After the analysis of each proposed method, some general conclusions can be made about their overall effect. The advantages and limitations of these methods are, also, explored and some thoughts are presented on their practical application and their future development