一种利用主动声源对城市供水管道中的声速进行估算和泄漏位置进行定位的新方法

《Journal of Water Process Engineering》：A novel method for sound speed estimation and leak localization in urban water supply pipelines using active acoustic sources

　　刘海星|郑润|徐子阳|王新源|周天芳|刘树明
大连理工大学水利工程学院，中国辽宁省大连市116024

摘要
由于供水基础设施的老化，加上外部干扰和内部腐蚀，管道泄漏频繁发生。目前，大多数泄漏检测研究几乎完全依赖于被动声学方法。然而，这些方法往往导致信号严重衰减，特别是在非金属管道中，从而导致信噪比（SNR）低和定位误差较大。最近，主动声学泄漏检测作为一种有前景的替代方法出现，它提供了更好的SNR，并理论上可以实现更长的检测范围。尽管如此，信号处理的复杂性增加仍然是实际应用中的主要挑战。为了解决这些限制，本研究提出了一种基于主动声源的创新泄漏定位方法。在管道内部安装了一个低频电动力声源和一个水听器，以激发和监测内部声压变化。利用管道系统中已知阀门位置的反射来测量现场声速，并通过分析泄漏引起的反射信号的到达时间来实现泄漏定位。开发了一种基于粒子群优化（PSO-MF）的匹配滤波器来准确提取反射回波的时间延迟。将所提出的方法与传统的匹配滤波器（MF）和相关方法进行了比较。实验结果表明，PSO-MF方法在时间延迟提取和泄漏定位方面都取得了最低的误差，显著优于基线方法。总体而言，研究结果突显了PSO-MF方法的有效性，并进一步证实了主动声学技术在城市供水系统泄漏检测和监测中的可行性。

引言
城市供水网络是公共基础设施的核心组成部分，任何异常事件都可能直接影响日常生活[1]、[2]。然而，由于供水网络的老化、外部干扰和内部腐蚀，管道泄漏频繁发生，导致大量水资源损失、运营成本增加以及潜在的次生灾害[3]。根据世界银行的研究，发展中国家每天大约有4500万立方米的水资源流失，其年经济价值超过30亿美元[4]。因此，及时准确地检测和定位管道泄漏对于确保供水系统的安全运行至关重要。近年来，由于其非破坏性、快速响应和相对较低的实施成本，声学检测技术受到了广泛关注。

目前，被动声学检测方法被广泛用于供水网络中的泄漏检测和定位[5]。这些方法依赖于水从泄漏孔中逸出时产生的声学信号，这些声信号通常沿着管道壁、周围土壤和管道内的水传播[6]。根据信号的传播路径，可以使用不同类型的检测设备来诊断管道泄漏。对于沿管道壁传播的声学信号，可以使用噪声记录器、相关器和加速度计等传感器来检测和定位泄漏[7]、[8]、[9]。对于通过土壤传播到地面的信号，可以使用水泄漏检测器来定位泄漏[10]。此外，对于通过管道内水传播的声学信号，可以使用水听器来检测泄漏[11]。然后可以使用传统的信号处理技术和新兴的机器学习方法来分析收集到的被动声学信号，以确定泄漏情况并在管道内定位泄漏[12]。尽管被动声学检测方法相对成熟，但仍存在重大挑战，特别是信号衰减和环境噪声干扰，这在非金属管道中尤为明显。低信噪比（SNR）通常会导致互相关方法的峰值幅度显著降低，并伴随着随机局部峰值的增加。这导致时间延迟估计出现较大误差，最终导致泄漏定位结果不可靠，从而限制了这些方法在实际工程应用中的适用性。

为了克服与被动技术相关的限制，一些主动方法被提出用于检测和定位管道泄漏。例如，基于瞬态压力波的方法已被广泛研究[13]。这种方法使用压力波发生器或电磁阀在管道内生成瞬态压力波，当管道系统遇到堵塞和泄漏时，会产生反射波[14]、[15]、[16]。通过监测反射波的到达时间和幅度，可以检测到泄漏。然而，这种方法会在管道内产生不稳定的压力，可能会对脆弱的管道造成进一步损坏。因此，最近引入了一种更安全的方法，该方法在管道内激发声波而不是瞬态压力波。这种方法使用外部主动声源将预设的声波注入管道，这些声波的能量远高于管道泄漏产生的声波[17]、[18]、[19]。当入射波遇到管道内的阻抗不连续性（如管道截面的变化、阀门或泄漏）时，入射波会发生反射、吸收和传输[20]。通过监测反射声波的到达时间，可以定位管道故障的位置[21]、[22]。显然，与传统的被动声学方法相比，这项技术显著克服了低SNR问题。此外，与瞬态压力波方法不同，它避免了在管道内产生不稳定压力的风险，特别适合用于脆弱或老化的管道系统。

然而，主动和被动声学方法都需要准确提取时间延迟，然后根据声速来估计泄漏位置。因此，泄漏定位的准确性在很大程度上取决于对管道内声速和时间延迟的精确估计。目前，大多数测量管道声速的方法依赖于理论公式来估计理论值，而不是现场测量。然而，由于管道材料、直径和壁厚等因素，理论声速估计存在显著误差[23]。例如，Almeida等人的研究表明[24]，当声速估计的误差为10%时，对于100米长的管道，泄漏定位误差可能达到5米。此外，传统的现场测量方法通常至少需要两个传感器来估计声速[25]、[26]，这在实践中往往难以实现，因为现场环境可能无法支持安装足够数量的传感器来进行声速估计。此外，大多数现有研究目前采用基于相关性的方法来估计时间延迟。在传统的被动声学方法中，时间延迟是通过计算两个传感器捕获的信号之间的互相关函数并识别对应于最大峰值的延迟来确定的[27]。然而，对于主动声学方法，由于泄漏定位依赖于管道内的反射声学信号，最大相关峰值通常不是由泄漏引起的反射，而是来自激励信号[19]。此外，多个反射源的存在通常会导致相关函数中出现多个峰值，显著增加了使用基于相关性的方法准确提取有效时间延迟的复杂性和难度。

为了克服这些挑战，本研究探索了使用低频电动力声源激发水管道中的单周期正弦波，并使用单个水听器捕获管道内的声学信号进行泄漏检测。提出了一种基于粒子群优化（PSO-MF）的匹配滤波方法来准确提取反射声信号的时间延迟。此外，还基于已知阀门位置及其反射信号的到达时间实现了管道声速的现场测量方法。随后通过结合泄漏引起的反射信号的到达时间和实际测量的管道声速来确定泄漏位置。本研究的主要贡献总结如下：
(1) 提出了一种PSO-MF方法，使用粒子群优化系统地优化了关键的匹配滤波参数，特别是窗口位置和长度。分析了六种不同的窗口函数，以评估不同窗口参数下峰值信噪比（PSNR）的变化，确保了时间延迟的稳健和准确提取。
(2) 使用管道系统内已知的阀门位置进行了现场声速测量。通过将测量得到的速度（在300 Hz到800 Hz的激励频率范围内使用四种不同的时间延迟提取技术获得）与理论计算出的声速进行比较，验证了所提出方法的准确性。
(3) 利用泄漏引起的反射时间延迟和测量的管道声速来估计泄漏位置。使用绝对误差和准确性指标评估了不同方法的定位性能。

总体而言，本研究提供了对主动声学方法在城市供水管道中泄漏定位有效性的探索性评估。实验结果表明，所提出的PSO-MF方法在声速估计准确性和泄漏定位精度方面均优于传统方法，充分展示了主动声学技术在实际工程应用中的巨大潜力。

方法论
本研究提出了一种基于主动声源的管道泄漏检测新方法。图1展示了这项研究的整体框架，包括四个关键组成部分：数据收集、时间延迟估计、声速估计和泄漏定位。为了进行主动声学泄漏检测实验，建立了一个实验装置来收集声学数据。为了提高延迟估计的准确性，使用粒子群优化（PSO-MF）方法进行了匹配滤波器参数优化。

PSO-MF方法的参数优化结果
本节讨论了使用PSO-MF方法在不同窗口位置和窗口长度下目标函数指标PSNR（峰值信噪比）的变化。此外，还测试了六种不同窗口函数的结果，如图5所示。图5(a-f)显示了六种窗口函数（Boxcar、Hanning、Hamming、Blackman和Bartlett）在各种窗口位置和长度下的优化结果。图5(g)说明了它们之间的关系。

结论
目前，供水管道中的泄漏检测研究主要依赖于被动声学检测技术。然而，由于信号严重衰减，特别是在非金属管道中，收集到的信号通常具有较低的信噪比，导致泄漏定位精度较大。因此，迫切需要开发一种新的泄漏检测方法来应对这些挑战。为了解决这个问题，本研究提出了一种创新的主动方法。

作者贡献声明
刘海星：撰写 – 审稿与编辑、监督、项目管理、资金获取、正式分析。
郑润：撰写 – 原始草稿、可视化、软件、方法论、调查、数据管理、概念化。
徐子阳：撰写 – 原始草稿、可视化、方法论、调查、概念化。
王新源：撰写 – 审稿与编辑、方法论、调查。
周天芳：撰写 – 审稿与编辑、方法论、概念化。
刘树明：

利益冲突声明
作者声明他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系可能影响本文报告的工作。

致谢
本研究得到了中国国家重点研发计划（项目编号2023YFC3208103）和中国国家自然科学基金（项目编号52479004）的支持。对这些财务支持表示衷心的感谢。