海上油氣田機(jī)泵機(jī)械密封泄漏信號(hào)檢測(cè)方法設(shè)計(jì)

作者簡介：鞠文杰（1982-），高級(jí)工程師，從事海洋石油工程的研究，juwenjie82@163.com。

引用本文：鞠文杰.海上油氣田機(jī)泵機(jī)械密封泄漏信號(hào)檢測(cè)方法設(shè)計(jì)[J].化工自動(dòng)化及儀表，2024，51（3）：417-421.

DOI：10.20030/j.cnki.1000?3932.202403007

摘 要 為避免出現(xiàn)大型海上油氣田開采事故，保證機(jī)泵機(jī)械密封裝置正常運(yùn)行，提出針對(duì)海上油氣田機(jī)泵機(jī)械密封的泄漏信號(hào)檢測(cè)方法。利用小波包分解細(xì)化海上油氣田機(jī)泵機(jī)械密封振動(dòng)信號(hào)高頻部分，運(yùn)用希爾伯特變換重構(gòu)信號(hào)，歸一化處理信號(hào)矢量提取機(jī)械裝置異常信號(hào)，使用匹配追蹤法去除信號(hào)噪聲。計(jì)算油體流動(dòng)規(guī)律，通過音波評(píng)估信號(hào)波動(dòng)范圍，以溫度與壓力為前提，將高斯函數(shù)作為分類核函數(shù)，采用支持向量機(jī)構(gòu)建泄漏信號(hào)檢測(cè)判斷函數(shù)，完成機(jī)械密封泄漏信號(hào)檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：所提方法信號(hào)降噪能力較強(qiáng)，在保證機(jī)械密封泄漏檢測(cè)準(zhǔn)確性的同時(shí)，檢測(cè)耗時(shí)最短，有效提高了海上油氣田開采效率，可帶來可觀的經(jīng)濟(jì)收益。

關(guān)鍵詞 海上油氣田 機(jī)泵機(jī)械 密封泄漏智能檢測(cè) 信號(hào)提取 支持向量機(jī)

中圖分類號(hào) TH17?? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼 A?? 文章編號(hào) 1000?3932（2024）03?0417?05

石油機(jī)泵是海上油氣開采的基本設(shè)備，機(jī)泵中負(fù)責(zé)石油流通的裝置為機(jī)械密封[1，2]，機(jī)械密封借助介質(zhì)壓力和彈簧力，將流體進(jìn)行密封。但在惡劣開采環(huán)境下，密封端面極易損壞或者因過度摩擦造成密封失效[3]，進(jìn)而引發(fā)石油泄漏問題。為此，亟需研究機(jī)泵機(jī)械密封泄漏檢測(cè)方法。

針對(duì)機(jī)械泄漏問題，不同專家給出不同的方法。文獻(xiàn)[4]以紅外氣體成像為目標(biāo)，把二維高斯模型概率函數(shù)作為相似性度量，創(chuàng)建聚類損失函數(shù)，為得到更多氣體泄漏數(shù)據(jù)，采用氣體成像數(shù)據(jù)集訓(xùn)練模型，輸出泄漏檢測(cè)值。文獻(xiàn)[5]在待檢測(cè)目標(biāo)中引入干擾信號(hào)，利用分布式傳感器收集動(dòng)態(tài)壓力，分析待測(cè)物體泄漏處對(duì)干擾信號(hào)的反射，運(yùn)用動(dòng)網(wǎng)格技術(shù)建立二維仿真模型，分析反射信號(hào)特征，得出泄漏檢測(cè)結(jié)果。但上述方法在實(shí)施過程中，具有價(jià)格高昂、難以維護(hù)等弊端，經(jīng)濟(jì)適用性不強(qiáng)。

由此，筆者設(shè)計(jì)了一種機(jī)泵機(jī)械密封泄漏智能檢測(cè)方法，該方法利用小波包分解、歸一化能量譜提取裝置信號(hào)，通過匹配追蹤法完成信號(hào)的降噪，使用支持向量機(jī)輸出泄漏智能檢測(cè)結(jié)果。在實(shí)驗(yàn)探究中，通過對(duì)比不同驗(yàn)證指標(biāo)證明了所提方法的優(yōu)越性。

1 機(jī)械密封裝置振動(dòng)信號(hào)提取及降噪

為精準(zhǔn)描述機(jī)械密封泄漏情況，計(jì)算任務(wù)開始前，根據(jù)機(jī)械密封端面狀態(tài)[6，7]提取機(jī)械密封裝置的振動(dòng)信號(hào)，為推理工作提供數(shù)據(jù)支持。融合小波包分解和歸一化能量譜完成信號(hào)提取，詳細(xì)過程如下。

使用小波包分解細(xì)化信號(hào)高頻部分，挑選對(duì)應(yīng)頻帶和信號(hào)頻譜相匹配[8，9]，劃分頻譜窗口，增強(qiáng)信號(hào)分辨率，讓提取結(jié)果精度更好。利用傳感器獲取機(jī)泵機(jī)械密封裝置振動(dòng)非平穩(wěn)信號(hào)：

a（t）=F（ω）

b（k）

a（2t-k）

a（t）

=

c（k）

a（2t-k）（1）

其中，a（t）是低通濾波器組b（k）處理后的信號(hào);a（t）是高通濾波器組c（k）處理后的信號(hào);

a（2t-k）表示初始振動(dòng)信號(hào);F（ω）為截止頻率;a是振動(dòng)信號(hào)周期。

隨著小波包分解層數(shù)的增多，頻率分辨率增加，時(shí)域分辨率會(huì)逐步減小[10]。為增加時(shí)域分辨率，利用小波包重構(gòu)進(jìn)行運(yùn)算，信號(hào)在小波包分解后獲得23個(gè)振動(dòng)小波包，解析式為：

O=a（t）B*O（t）+a（t）C*O（t）（2）

其中，O是第j層小波包分解的第i個(gè)小波包;B*、C*分別是低通濾波器B、高通濾波器C的對(duì)偶算子。

機(jī)械密封裝置產(chǎn)生流體泄漏后，會(huì)引發(fā)振動(dòng)沖擊信號(hào)時(shí)間漂移，改變波峰幅值[11]。為明確幅值詳細(xì)變化情況，利用希爾伯特變換計(jì)算3層節(jié)點(diǎn)重構(gòu)信號(hào)。分別偏移正、負(fù)頻率成分，完成遞進(jìn)函數(shù)h（t）約束。則該函數(shù)及其幅值計(jì)算公式分別為：

h（t）=Ox（t）+jI[x（t）]（3）

G（t）=（4）

其中，I[x（t）]是信號(hào)x（t）的希爾伯特變換;

G（t）是信號(hào)x（t）的包絡(luò)。

相同頻率中，正常設(shè)備信號(hào)與產(chǎn)生泄漏的機(jī)械密封裝置信號(hào)相比，能量差別很大，也就是后者各頻帶成分信號(hào)能量內(nèi)涵蓋大量故障數(shù)據(jù)。以能量為元素特征矢量完成機(jī)械密封裝置信號(hào)提取。通過變換運(yùn)算后獲得序列K，按照信號(hào)時(shí)序特性將其劃分成m段，計(jì)算各段時(shí)間的信號(hào)能量，過程為：

L=G（t）dt=|x|（5）

其中，x是離散點(diǎn)值。

創(chuàng)建結(jié)構(gòu)特征矢量以量化描述機(jī)械密封裝置信號(hào)時(shí)頻特征，以8個(gè)能量單位為核心組建的特征矢量為：

T=L[L，L，…，L]（6）

若能量值較小，L一般也為一個(gè)較小值，這對(duì)信號(hào)提取比較不利[12]。改進(jìn)特征矢量T，并歸一化處理矢量，輸出最終的去噪后的振動(dòng)信號(hào)提取值：

L=TL（7）

2 機(jī)泵機(jī)械密封泄漏信號(hào)檢測(cè)方法設(shè)計(jì)

為更精準(zhǔn)地判斷設(shè)備泄漏情況，提取降噪后的機(jī)械密封裝置振動(dòng)信號(hào)后，使用支持向量機(jī)完成機(jī)械密封泄漏信號(hào)檢測(cè)。

將介質(zhì)流動(dòng)擬作一元流動(dòng)，其符合質(zhì)量、動(dòng)量及能量守恒，創(chuàng)建介質(zhì)流動(dòng)持續(xù)型方程、動(dòng)量方程與能量方程[13]，定義流體壓力、溫度與流量的隱含關(guān)聯(lián)，解析式為：

d（T-T）+gsin θC

+

φ=0（8）

其中，d為介質(zhì)熱導(dǎo)率;?為介質(zhì)密度;p為裝置內(nèi)部壓力;θ為機(jī)械密封裝置和水平面的傾角;t為時(shí)間參數(shù);V為介質(zhì)流速;D為機(jī)械密封裝置內(nèi)徑;g為重力加速度;X為裝置方位變量;R為熱傳遞指數(shù);C為石油比熱容;T為石油溫度;T為海面溫度;φ為水力摩擦指數(shù)。

通過定義流體壓力、溫度與流量的隱含關(guān)聯(lián)可知，若產(chǎn)生泄漏現(xiàn)象，機(jī)械密封裝置中會(huì)產(chǎn)生異常振動(dòng)，可以憑借振動(dòng)判斷信號(hào)波動(dòng)范圍。無泄漏現(xiàn)象時(shí)，雖然機(jī)械密封裝備使用時(shí)會(huì)產(chǎn)生環(huán)境噪聲，但是數(shù)據(jù)強(qiáng)度基本為平滑狀態(tài)，僅具有細(xì)小波動(dòng)。發(fā)生泄漏后，振動(dòng)強(qiáng)度顯著升高，在抵達(dá)波峰后下滑，通過若干個(gè)振幅下降周期后，振動(dòng)信號(hào)趨于穩(wěn)定。

采用幅值累計(jì)差分均值法計(jì)算振動(dòng)波幅值，記作：

ζ=p（9）

其中，ζ是t時(shí)段下振動(dòng)波信號(hào)幅值;M是時(shí)間區(qū)域長度;ζ是t時(shí)段后鄰近區(qū)域振動(dòng)波幅值累計(jì)強(qiáng)度;ζ是t時(shí)段前鄰近區(qū)域振動(dòng)波幅值累計(jì)強(qiáng)度。在真實(shí)海上油氣田機(jī)泵機(jī)械密封裝置操作中，多數(shù)信息為非線性且時(shí)序性強(qiáng)[14]，對(duì)其進(jìn)行檢測(cè)需要極強(qiáng)的泛化能力，因此運(yùn)用具備高強(qiáng)度非線性處理與泛化性能的支持向量機(jī)完成機(jī)械密封泄漏檢測(cè)任務(wù)。支持向量機(jī)是把低維空間信息映射至高維空間實(shí)施分類，以此明確是否產(chǎn)生泄漏。方法如下。

將高斯函數(shù)作為支持向量機(jī)分類核函數(shù)，高斯徑向基函數(shù)寬度?在分類中具有關(guān)鍵作用。采用核函數(shù)性質(zhì)與幾何距離來挑選ζ，挑選過程為：

Y（ζ）=ζminη（x，x）·（y，y）（10）

其中，η是高斯核函數(shù);x是樣本數(shù)據(jù);y是樣本標(biāo)簽;l是核函數(shù)的超參數(shù)。機(jī)械密封振動(dòng)信號(hào)樣本受溫度與壓力變化影響[15]，測(cè)量間隔時(shí)間較大，各信號(hào)點(diǎn)的值差距較大，這讓樣本更具完整性。創(chuàng)建n維空間評(píng)估函數(shù)g（x），讓樣本分類間隔為最大，結(jié)合拉格朗日函數(shù)與序列最小優(yōu)化算法獲取機(jī)械密封泄漏振動(dòng)信號(hào)判斷的評(píng)估函數(shù)為：

g（x）=Y（?）sgn

a

η（

x，

x）+b

（11）

其中，a、b均為拉格朗日指數(shù)。

依照式（11）判斷裝置泄漏情況，若函數(shù)值大于0，則機(jī)械密封裝置未產(chǎn)生泄漏;若函數(shù)值小于0，則裝置產(chǎn)生泄漏。

3 實(shí)驗(yàn)研究

為驗(yàn)證筆者所提方法在機(jī)械密封泄漏檢測(cè)中的有效性，將文獻(xiàn)[4]實(shí)例分割法、文獻(xiàn)[5]擾動(dòng)響應(yīng)法作為對(duì)照組，分別從信號(hào)降噪、檢測(cè)精度與時(shí)效性3個(gè)方面進(jìn)行實(shí)驗(yàn)探究，實(shí)驗(yàn)軟件為Fluent。實(shí)驗(yàn)挑選的機(jī)械密封型號(hào)為104?50，該裝置使用組合式動(dòng)環(huán)座，利用蓋盤施加彈簧力。

3.1 信號(hào)降噪對(duì)比

機(jī)械密封裝置運(yùn)行時(shí)，分別使用3種方法降噪處理初始信號(hào)，初始信號(hào)及實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖1、2所示。

觀察圖2a～c可知，實(shí)例分割法降噪過程中依舊保留了較多的噪聲信號(hào)，降噪效果不理想;擾動(dòng)響應(yīng)法直接丟棄了高頻分量，損失了大量有效信號(hào)，破壞了信號(hào)完整性。與此相比，筆者所提方法在降噪時(shí)，可以保留0.0～3.9 kHz范圍內(nèi)的有效發(fā)射信號(hào)，剔除了超出3.9 kHz的噪聲信號(hào)。

3.2 泄漏檢測(cè)精度對(duì)比

設(shè)定機(jī)械密封裝置介質(zhì)壓力是0.4 MPa，轉(zhuǎn)速是3 500 r/min。利用壓力氣動(dòng)、閥門等設(shè)備調(diào)整介質(zhì)壓力，壓力符合實(shí)驗(yàn)要求后，調(diào)節(jié)電機(jī)轉(zhuǎn)速并運(yùn)行5 min，采集裝置運(yùn)行數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)采集時(shí)間間隔為2 s。對(duì)104?50型機(jī)械密封樣本進(jìn)行120次實(shí)驗(yàn)評(píng)估，取每10次實(shí)驗(yàn)結(jié)果均值為對(duì)比值，探究3種方法下裝置摩擦扭矩、泄漏量與對(duì)應(yīng)真實(shí)值的差異，結(jié)果如圖3、4所示。

從圖3、4的數(shù)值對(duì)比可知，實(shí)驗(yàn)初期，3種方法的變化趨勢(shì)和真實(shí)值基本相同，但在30次實(shí)驗(yàn)后，對(duì)比方法均出現(xiàn)不同程度的數(shù)值偏差，檢測(cè)精度隨之下降。而筆者所提方法在整個(gè)實(shí)驗(yàn)過程中均與真實(shí)值最為接近，檢測(cè)偏差最小，不會(huì)因不確定因素降低數(shù)值計(jì)算的準(zhǔn)確性。

3.3 泄漏檢測(cè)時(shí)效性對(duì)比

泄漏檢測(cè)效率是其能否大范圍推廣使用的必要條件，以時(shí)間為衡量標(biāo)準(zhǔn)，共進(jìn)行7個(gè)周期的檢測(cè)實(shí)驗(yàn)，結(jié)果如圖5所示。

由圖5可知，筆者所提方法在第3次迭代時(shí)即可完成泄漏檢測(cè)，且整體耗時(shí)最短，節(jié)省了計(jì)算資源，大幅提高了技術(shù)人員設(shè)備調(diào)試進(jìn)度與泄漏檢測(cè)效率，更具操作可用性。

4 結(jié)束語

為保證海上油氣田的順利開采，需要提升機(jī)泵機(jī)械密封效果，及時(shí)判斷機(jī)泵機(jī)械密封裝置是否泄漏。為此，提出一種基于支持向量機(jī)的機(jī)泵機(jī)械密封泄漏智能檢測(cè)方法。所提方法具體剖析了泄漏原因，通過端面狀態(tài)評(píng)估、信號(hào)提取等工作獲得裝置數(shù)據(jù)，使用支持向量機(jī)完成泄漏計(jì)算，為機(jī)泵日常檢修與維護(hù)工作提供充分借鑒，減少機(jī)械維修時(shí)間與資金成本。

參 考 文 獻(xiàn)

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（收稿日期：2023-04-11，修回日期：2024-02-23）

Leakage Signal Detection Method Designed for Mechanical

Seals of Pumps in Offshore Oil and Gas Fields

JU Wen?jie

（China Offshore Oil Engineering Co.，Ltd.）

Abstract?? For purpose of avoiding? the accident in offshore large?scale? oil gas fields and ensuring? normal operation of mechanical seal devices for pumps， a leakage signal detection method for the mechanical seal leakage of pumps was proposed. In which， having wavelet packet decomposition used to refine high?frequency part of the mechanical seals vibration signals of the pump in the offshore oil gas field， the Hilbert transform used to reconstruct signals， and the signal vector normalized to extract any abnormal signal of the mechanical device， as well as the matching tracing method adopted to de?noise the signals. In addition， the oil flow law was calculated and through making use of sound wave， the signal fluctuation range was evaluated and both temperature and pressure were taken as the premise， including having the Gaussian function used as the classification kernel function， and the support vector machine used to build leakage signal detection judgment function so as to complete mechanical seal leakage signal detection. The experimental results show that， the proposed method has strong signal noise reduction ability， and the detection time becomes the shortest while ensuring the accuracy of mechanical seal leakage detection， which effectively improves the exploitation efficiency of offshore oil gas fields and can bring about considerable economic benefits.

Key words?? offshore oil and gas fields， pump machinery， intelligent detection of seal leakage， signal extraction， SVM