本文選題：氣泡聲學　切入點：水下氣體泄漏　出處：《天津大學》2016年博士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：水下氣體泄漏廣泛存在于自然界以及工業(yè)環(huán)境中,尤以海洋環(huán)境下最為常見。海洋開發(fā)過程中,由于油氣管道破損、海底冷泉、可燃冰開采和碳封存失效所導致的氣體泄漏不僅會導致直接經(jīng)濟損失,還將引發(fā)安全和環(huán)境問題,產(chǎn)生惡劣影響。水下氣體泄漏檢測技術(shù)的應(yīng)用能夠有效發(fā)現(xiàn)泄漏的存在,在泄漏早期及時采取修復和補救措施,避免造成更加嚴重的后果。因此,研究水下氣體泄漏檢測技術(shù)具有重要意義�；谒職怏w泄漏時將形成氣泡這一特有現(xiàn)象,本文提出了以氣體泄漏時所產(chǎn)生的氣泡聲學信號作為識別目標的泄漏檢測方法,具有適用性強、靈敏度高等優(yōu)點,有望成為現(xiàn)有技術(shù)的重要補充。由于氣體的可壓縮性,氣泡將具有一定的彈性,因此在受到激勵時將發(fā)生脈動并在液體中產(chǎn)生聲學信號。本文分析了氣泡脈動過程中的動力學模型,研究了氣泡聲學信號的傳播和衰減特性,并在實驗室環(huán)境下搭建了模擬水下氣體泄漏平臺,基于高速成像技術(shù)研究了不同流量下氣泡的形成過程及聲學信號特點。同時,引入了時頻分析方法對聲學信號的產(chǎn)生原因進行研究,證實氣泡生成時的“夾斷”現(xiàn)象以及氣泡的融合和分裂均將提供激發(fā)氣泡產(chǎn)生聲學信號的初始能量。微量泄漏條件下,氣泡的生成具有周期性和重復性。針對這一特點,本文提出了一種基于時頻能量分析的微量泄漏信號檢測方法以及相應(yīng)的自適應(yīng)諧波檢測算法,可識別出噪聲環(huán)境下的微量泄漏信號和氣泡產(chǎn)生的頻率,并基于置信度分析研究了窗函數(shù)長度、噪聲強度和信號衰減系數(shù)對算法性能的影響。與傳統(tǒng)頻域分析方法相比,該方法具有更好的抗噪聲干擾能力。針對含噪信號中氣泡聲學信號的位置識別問題,本文提出了基于雙穩(wěn)系統(tǒng)及量子粒子群尋優(yōu)隨機共振的氣泡信號位置識別方法。本文選取脈沖形式的輸出信號作為衰減振蕩信號的最優(yōu)隨機共振結(jié)果,基于雙穩(wěn)系統(tǒng)模型,利用量子粒子群尋優(yōu)實現(xiàn)了噪聲環(huán)境下的氣泡信號位置識別方法,進一步提出了反向隨機共振方法,可有效改善氣泡信號的位置識別精度,有助于泄漏源的定位。隨著泄漏流量的增加,泄漏所產(chǎn)生的氣泡聲學信號將具有持續(xù)性特征,可采取基于陣列的信源數(shù)估計算法對其進行識別。本文提出了一種分析基于最小描述長度準則的信源數(shù)估計算法性能的新方法,相比現(xiàn)有分析方法在小快拍數(shù)下具有更好的預測精度,多泄漏源條件下可對不同信源數(shù)估計結(jié)果的概率進行計算,解決了算法欠估計程度的分析問題,對水下泄漏檢測陣列的參數(shù)選擇和設(shè)計具有指導意義。
[Abstract]:Underwater gas leakage exists widely in the natural and industrial environments, especially in the marine environment. The gas leakage caused by combustible ice mining and carbon sequestration failure will not only lead to direct economic loss, but also lead to safety and environmental problems, which will have adverse effects. The application of underwater gas leakage detection technology can effectively detect the existence of leakage. Timely repair and remedial measures should be taken at the early stage of the leakage to avoid more serious consequences. Therefore, it is of great significance to study the underwater gas leakage detection technology. In this paper, a leak detection method based on bubble acoustic signals produced during gas leakage is proposed, which has the advantages of strong applicability and high sensitivity, and is expected to be an important supplement to the existing technology. Bubbles will be elastic, so they will pulsate and produce acoustic signals in liquid when excited. In this paper, the dynamic model of bubble pulsation is analyzed, and the propagation and attenuation characteristics of bubble acoustic signals are studied. A simulated underwater gas leakage platform is built in laboratory environment. The bubble formation process and acoustic signal characteristics under different flow rates are studied based on high speed imaging technology. In this paper, time-frequency analysis is introduced to study the causes of acoustic signals. It is proved that the phenomenon of "clamping" during bubble formation and the fusion and splitting of bubbles will provide the initial energy to stimulate bubbles to produce acoustic signals. The generation of bubbles has periodicity and repeatability. In this paper, a micro-leakage signal detection method based on time-frequency energy analysis and the corresponding adaptive harmonic detection algorithm are proposed. The microleakage signal and the frequency produced by bubbles in noisy environment can be identified. Based on confidence analysis, the effects of window function length, noise intensity and signal attenuation coefficient on the performance of the algorithm are studied. This method has better ability to resist noise interference, aiming at the position recognition of bubble acoustic signal in noisy signal. In this paper, a method of bubble signal location identification based on bistable system and quantum particle swarm optimization stochastic resonance is proposed. The output signal in pulse form is selected as the optimal stochastic resonance result of the attenuation oscillation signal, and based on the bistable system model. The position recognition method of bubble signal in noisy environment is realized by quantum particle swarm optimization, and the inverse stochastic resonance method is proposed, which can effectively improve the position recognition accuracy of bubble signal. Contribute to the location of the leak source. As the leakage flow increases, the bubble acoustic signals generated by the leakage will have persistent characteristics, This paper presents a new method to analyze the performance of the source number estimation algorithm based on the minimum description length criterion. Compared with the existing analysis methods, the prediction accuracy is better under the condition of small beat number. Under the condition of multiple leakage sources, the probability of different source number estimation results can be calculated, and the analysis problem of the degree of underestimation of the algorithm can be solved. It is of guiding significance for parameter selection and design of underwater leak detection array.
【學位授予單位】：天津大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：P754

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本文編號：1570437