Leak detection algorithm for pipeline networks
Creators: name: Παπασταύρου Γεώργιος-Ναπολέων Θεολόγου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2021
Subjects: Ανίχνευση διαρροής
Στατιστικά θορύβου
Ανάπτυξη αλγορίθμου
Leakage detection
Noise statistics
Algorithm development

description: Τα δίκτυα σωληνώσεων αποτελούν εδώ και πάρα πολλά χρόνια τα κύρια μέσα μεταφοράς ρευστών προϊόντων. Λαμβάνοντας υπόψη τη σημασία της συνεχής παρακολούθησης τέτοιων συστημάτων, για την αύξηση της αξιοπιστίας και ελαχιστοποίηση των απωλειών, το έργο αυτό επικεντρώνεται στην ανάπτυξη μιας τεχνικής για τον εντοπισμό διαρροών σε αγωγούς (είτε αυτοί μεταφέρουν αέριο είτε υγρό), με βάση την ακουστική μέθοδο. Αυτή η μέθοδος είναι μια μη καταστροφική μέθοδος που έχει παρουσιάσει αξιόπιστα αποτελέσματα. Η μεθοδολογία συνιστά την καταγραφή πειραματικών δεδομένων μέσω ενός αισθητήρα (π.χ. πιεζοηλεκτρικού αισθητήρα, επιταχυνσιόμετρο) εγκατεστημένου στην επιφάνεια του αγωγού χωρίς να υπεισέρχεται σε αυτόν, ο οποίος αισθητήρας είναι συνδεδεμένος με έναν μετατροπέα από αναλογικό σε ψηφιακό σήμα για την ψηφιοποίηση και αποθήκευση των δεδομένων. Τα σήματα ακουστικής εκπομπής του αγωγού μεταφέρουν πληροφορίες σχετικά με την ακεραιότητα της δομής. Αυτή η εργασία στοχεύει στη μελέτη των χαρακτηριστικών των σημάτων και στην ανάπτυξη ενός αποτελεσματικού αλγορίθμου για την ανίχνευση διαρροών. Σύμφωνα με τη βιβλιογραφία, υπάρχουν πολλά χαρακτηριστικά που διαφοροποιούνται σε περίπτωση διαρροής, σε σχέση με την ομαλή λειτουργία. Τα χαρακτηριστικά στο πεδίο του χρόνου και της συχνότητας είναι το κλειδί για τη μελέτη αυτή και εξετάστηκαν σε βάθος. Πιο αναλυτικά, οι χαμηλές συχνότητες (έως 11kHz) μελετήθηκαν σε βάθος λόγω της αύξησης του εύρους των αισθητήρων και συνεπώς μείωση του κόστους. Ο προτεινόμενος αλγόριθμος λαμβάνει υπόψη του χαρακτηριστικά της συχνότητας του θορύβου αλλά και σημάτων διαρροών καθώς και ορισμένα στατιστικά του θορύβου. Ένα άλλο σημαντικό πλεονέκτημα αυτής της μεθόδου είναι η παρακολούθηση του δικτύου σωληνώσεων σε πραγματικό χρόνο, που οδηγεί σε μία σχεδόν άμεση απόκριση. Η ελαχιστοποίηση των απωλειών είναι ζωτικής σημασίας για τομείς όπως τα διυλιστήρια πετρελαίου και σταθμούς παραγωγής ενέργειας, καθώς διαρροές σε τέτοιους κλάδους μπορούν να προκαλέσουν οικονομική καταστροφή αλλά και να επηρεάσουν αρνητικά το περιβάλλον. Ωστόσο, η εφαρμογή μίας τέτοιας μεθόδου σε θορυβώδη περιβάλλοντα εξακολουθεί να αποτελεί πρόκληση. Λόγω των υψηλών επιπέδων του θορύβου και της πολυπλοκότητας του ακουστικού σήματος σε χαμηλές συχνότητες, η ανίχνευση γεγονότων γίνεται εξαιρετικά δύσκολη. Εκτός από αυτό, τα τυχαία και περιοδικά συμβάντα όπως η αποσυμπίεση μιας αντλίας καθιστούν ακόμη πιο δύσκολη την ανίχνευση διαρροών. Όλα αυτά τα εμπόδια επαληθεύτηκαν μέσα από την πειραματική εργασία και η πρόκληση αυτής της έρευνας ήταν να ξεπεραστούν τέτοιου είδους δυσκολίες. Μία πειραματική διάταξη μαζί με δύο δομές αγωγών σε μία μονάδα πετρελαίου ήταν οι τομείς εφαρμογής της παρούσας εργασίας. Ο αλγόριθμος αυτής της εργασίας δοκιμάστηκε για ένα ευρύ φάσμα παραμέτρων σε πραγματικές συνθήκες με υψηλή ακρίβεια. Ανεξάρτητα από τις δυσκολίες, τα αποτελέσματα αυτής της εργασίας έχουν δείξει αξιόπιστη ανίχνευση διαρροών σε επαρκείς αποστάσεις, ενώ επιτεύχθηκε και η ικανότητα διάκρισης τυχαίων γεγονότων
description: Pipe networks constitute the means of transporting fluids widely used nowadays. Considering the importance of monitoring pipeline systems, to increase the operational reliability and minimize the losses, this work focuses on the development of a technique to detect leakages (either gas or liquid) in pipelines, based on the acoustic method. This method is a non-destructive method which has presented reliable results. The methodology consisted of capturing the experimental data through a sensor (e.g., piezoelectric, accelerometer) installed at the surface of the pipeline without penetrating it and coupled to an analog to digital converter to store and analyze the data. Acoustic emission signals of pipeline carry information about structure integrity. This work aims to study the characteristics of signals and develop an efficient algorithm for leakage detection. According to the literature, there are a lot of features that varies from normal operation to leakage cases. Time domain and frequency domain features are the key to our study and have been examined in depth. Especially low frequencies (up to 11kHz) are mainly studied because of the increase in the range of sensors and thus the reduction of the cost. The proposed detection algorithm considers the frequency contents of the noise and the signals of the leaks as well as some statistical characteristics of the noise. Another important benefit of this method is the real time monitoring of the pipe network which leads to an almost instant response. Minimizing the losses is crucial for domains like oil refineries and power plants, as they can cause financial break down, impact the environment negatively and affect the functioning of domestic household. However, applying such a method in noisy environments is still a challenge. Because of the level of noise and the complexity of acoustic signal in low frequencies, the identification of an event becomes very difficult. In addition to that, accidental and periodic events like pump decompression make the leak detection even harder. All these obstacles have been verified by experimental work and the challenge of this thesis was to overcome that kind of difficulties and make the final decision trustworthy. An experimental set up along with two pipeline structures in a petroleum plant were the application domains of the presented research. The algorithm of this research has been tested for a wide range of parameters in real conditions with high accuracy. Regardless the difficulties, the results of this work have shown reliable detection of leaks in sufficient distances while the ability of the discrimination of accidental events been achieved. The implementation of this algorithm to a single board computer was the last part of this work, as the processing and the storage requirements are limited