基于红外热成像技术的阀门内漏状态识别及量化分析

摘要

阀门在石化行业承担着重要的作用，对介质在管道、储罐装置内的流动起到调节和控制作用，一旦发生泄漏，不仅会影响工艺流程的正常运行，同时可能会造成环境污染和人员伤亡，所以有必要采取有效的防范措施控制事态发展，保障现场安全。红外热成像技术以目标物体的表面温度差异为基础进行状态识别，具有快捷直观的特点，而阀门内漏之后壁面温度场会重新分布，这种变化会反映在红外热图上从而实现阀门泄漏状态的实时判定。因此开展阀门内漏红外热成像技术检测研究，对现场人员快速响应和预防事故的发生具有重要的意义。　　建立阀门内漏三维模型，利用fluent软件模拟不同工艺参数和介质类型条件下的阀门内漏流场和温度场分布，研究不同内漏间隙、阀前压力、流体温度、介质类型对流场和温度场的影响，为红外检测实验设计提供理论指导。　　借助中国石油大学（华东）流体泄漏与扩散试验系统搭建红外检测实验装置，利用气体循环系统参数可调、温度可控、流量可读的优点，开展不同泄漏量、压力、介质温度等不同参数影响下的阀门内漏红外检测实验研究，并利用红外热图进行阀门内漏状态识别，同时，提取图像温度特征值进行参数影响性分析。　　采集阀门不同失效模式的温度特征信号，对比分析BP神经网络和SVM支持向量机两种方法在阀门内漏故障模式识别的性能优劣，并研究网格搜索、粒子群算法、遗传算法三种参数寻优网络精度，数据训练和测试结果表明基于网格搜索的SVM能够满足要求，模型精度、训练精度和测试精度分别为97.019%、99.46%和99.18%，可以用于未知阀门内漏的模式预测。　　根据内漏传热模型计算多种实验参数下的内漏速率，并采用BP神经网络和SVR进行回归分析，研究表明BP神经网络具有较好的模型精度，并提出基于最小二乘法的拟合方法，在单因素影响性分析的基础上进行内漏速率公式拟合。建立以泄漏冲击指数为横坐标、泄漏概率为纵坐标的风险矩阵，最后设计得到阀门内漏红外检测系统软件，用于指导工程现场安全管理工作。

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