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基于声-压信号融合的城市供水管道泄漏监测 被引量:4

Leakage monitoring of urban water supply pipelines based on fusion of acoustic-pressure signals
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摘要 高效监测城市供水管道漏损对于节约水资源和保障居民用水安全具有重要意义。现有泄漏检测方法主要依赖于单一信号,单一信号因其自身局限性或对小泄漏引起的微小波动不敏感或易受管道正常运行行为干扰,无法通过识别方法层面解决。研究基于声学信号和压力信号各自优势,建立基于声-压信号融合的泄漏监测策略,有效解决了声信号误报率高与压力信号漏报率高的问题,提高了检测系统精度。在某长距离在役供水管道进行泄漏模拟原位测试验证泄漏监测策略的识别效果并讨论两类流体内参数信号的可识别距离。经验证,所提策略使误报率降低6.02%,漏报率降低4.57%。 Efficient monitoring of leakage in urban water supply pipelines is of paramount importance for conserving water resources and ensuring the safety of residential water use.Existing leakage detection methods mainly rely on a single type of signal.Due to the inherent limitations of single signals,they are either insensitive to the minor fluctuations caused by small leaks or susceptible to interference from normal pipeline operations,which cannot be resolved through identification methods alone.This study exploits the respective advantages of acoustic and pressure signals and establishes a leakage monitoring strategy based on fusion of acoustic-pressure signals,effectively addressing the issue of high false positives in acoustic signals and high false negatives in pressure signals.The proposed strategy was validated through in-situ leak simulation tests on a long-distance operational water supply pipeline,evaluating the detection effectiveness and discussing the identifiable distance for both types of fluid parameter signals.The results demonstrate that the proposed strategy reduces the false alarm rate by 6.02%and the miss detection rate by 4.57%.
作者 张祎 李素贞 Zhang Yi;Li Suzhen(College of Civil Engineering,Tongji University,Shanghai 200092,China)
出处 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期69-76,共8页 Chinese Journal of Scientific Instrument
基金 国家自然科学基金(52378525)项目资助。
关键词 供水管道 内流参数监测 自适应降噪:数据融合 泄漏识别 water supply pipeline internal pipeline parameters monitoring adaptive denoising data fusion leakage identification
作者简介 张祎,2018年于山东大学大学获得学士学位,现为同济大学博士研究生,主要研究方向为生命线工程监测。E-mail:2110018@tongji.edu.cn;通信作者:李素贞,2000年于同济大学获得学士学位,2003年于同济大学获得硕士学位,2007年于日本茨城大学获得博士学位,现为同济大学副教授,主要研究方向为生命线工程监测。E-mail:Lszh@tongji.edu.cn。
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