[发明专利]检测管道泄漏的方法和系统

权利要求书

1.一种检测管道泄漏的方法，其特征在于，包括：

a)获取被检测管道在第一时刻下的多个相关参数，所述多个相关参数包括管道泄漏率、管内流体温度、管内流体压力和管外环境温度；

b)将所述多个相关参数输入神经网络模型以获得所述被检测管道在所述第一时刻之后的第二时刻下的预测管内流体温度、预测管内流体压力以及预测管外环境温度；

c)获取所述被检测管道在所述第二时刻下的实际管内流体温度、实际管内流体压力以及实际管外环境温度；

d)基于所述预测管内流体温度和所述实际预测管内温度之间的差值、所述预测管内流体压力和所述实际管内流体压力之间的差值以及所述预测管外环境温度和所述实际管外环境温度之间的差值确定预测误差；

e)将所述预测误差与误差阈值进行比较，当确定所述预测误差大于所述误差阈值时，则调整当前的管道泄漏率并重复步骤b)至步骤e)，当确定所述预测误差小于或等于所述误差阈值时，将当前的管道泄漏率确定为最终的管道泄漏率；以及

f)将所述最终的管道泄漏率与管道泄漏率阈值进行比较，当确定所述最终的管道泄漏率大于所述管道泄漏率阈值时，则判定所述被检测管道存在泄漏，当确定所述最终的管道泄漏率小于或等于所述管道泄漏率阈值时，则判定所述被检测管道不存在泄漏。

2.如权利要求1所述的检测管道泄漏的方法，其特征在于，所述多个相关参数还包括以下参数中的至少一个：管道直径、管道长度、管道材质、管道壁厚、所述被检测管道所包含的阀门类型、所述被检测管道所包含的阀门个数、管内流体类型和管外环境类型。

3.如权利要求1所述的检测管道泄漏的方法，其特征在于，所述神经网络模型为多层前馈神经网络模型。

4.如权利要求1所述的检测管道泄漏的方法，其特征在于，所述神经网络模型的输入包括：管道泄漏率、管内流体温度、管内流体压力、管外环境温度以及以下参数中的至少一个：管道直径、管道长度、管道材质、管道壁厚、所述被检测管道所包含的阀门类型、所述被检测管道所包含的阀门个数、管内流体类型和管外环境类型，所述神经网络模型的输出包括：管内流体温度、管内流体压力以及管外环境温度。

5.如权利要求1所述的检测管道泄漏的方法，其特征在于，还包括：分别通过设置在所述被检测管道两端的第一次声波传感器和第二次声波传感器采集次声波信号；基于所述次声波信号确定所述被检测管道的泄漏点的位置，其中，所述泄漏点的位置根据如下公式计算：

其中，X为所述泄漏点距所述第一次声波传感器的距离，D为所述第一次声波传感器和所述第二次声波传感器之间的距离，v为所述次声波信号传播的速度；Δt为所述第一次声波传感器接收到所述次声波信号的时间与所述第二次声波传感器接收到所述次声波信号的时间之差。