何俊 胡至华 柳寅 李召 李昆洪 王永琦

西南管道公司

 

摘要：管道光缆振动信号的精确拾取是振动事件时空定位的关键技术之一。本文利用Φ-OTDR分布式光纤振动传感器采集光缆振动信号数据，对时窗能量比法（STA/LTA）和AR-Akaike信息准则法（AR-AIC）进行改进，提出融合STA/LTA和AR-AIC的“两步法”新算法，分析比较不同算法对振动初至信号的初至拾取效果。结果表明，“两步法”能准确拾取振动信号的波至时刻；对振动信号的拾取准确率远优于单一的STA/LTA和AR-AIC法，误差分布范围也较理想。新算法的提出一定程度上提升了光缆振动信号初至拾取效率和精度，可为后续管道周边振动事件的自动、高精度定位计算提供借鉴。

关键词：振动信号；初至拾取；Φ-OTDR；STA/LTA法；AR-AIC法

 

管道周边第三方施工活动是管道安全的常见威胁。据统计，在中国、美国和欧洲等国家，此类活动所引发的管道安全事故占比分别为68%、29.8%、28%。因而近年来发展了相关的监测预警技术[1]。

振动信号监测技术主要通过监测管道周围的土体振动信号来识别第三方活动。振动信号主要通过分布式光纤、加速度传感器和振动电缆等三种方式采集。其中，分布式光纤传感技术利用光纤传感与传输于一体，可实现长距离、大范围的传感与组网，并可灵敏检测光纤任一点的振动、应变、温度等物理量的空间分布和变化，从而实现对管道周边第三方施工行为的全天候、实时监测[2-3]。而实时判识第三方活动并精准定位，一直是管道光缆振动监测技术研究的重要内容，本文通过对振动信号初至拾取方法进行对比研究，提出了先采用STA/LTA 识别振动事件，初步确定初至范围，然后再使用AR-AIC 方法精确初至拾取的“两步法”新算法。

1  基于Φ-OTDR的光纤传感原理

基于Φ-OTDR技术的传感。其中，硬件部分主要由光信号解调设备、信号处理主机、探测光缆等三部分构成。主要利用分布式光纤监测周围环境的异常变化从而实现管道本体的实时监测[4]。

瑞利散射是一种弹性散射现象，由光纤纤芯中尺度远小于入射波长的微观粒子所产生。瑞利散射光波长、偏振态与入射光相同。当异常事件发生时，瑞利散射光强会发生波动或出现菲涅尔反射峰。通过监测不断产生的后向瑞利散射光强度变化，可以得到光纤通路上信号的衰减变化，从而得到光纤异常变化点的位置（图 1）[3]。

图 1 基于Φ -OTDR的光纤传感原理

2  基于振动信号初至拾取的第三方活动识别

初至拾取是振动信号处理的关键一步，而振动信号初至的精确拾取是第三方活动定位的关键技术之一。早期的拾取方法是人工、非实时分析；随着计算机技术和信号处理技术的发展，初至拾取技术也由早期的人工分析过渡到人机互动的半自动分析以及后来的自动实时检测。

2.1  时窗能量比法（STA/LTA）

STA/LTA比值是一种类似于Signal/Noise方法，STA对时间序列振幅的快速变化非常敏感，而LTA则提供了关于背景噪声的信息。为避免STA和LTA窗口重叠，对于确保两个值之间的统计独立性非常重要。根据因果关系原则，STA窗口总是引导LTA窗口[5]。

本研究借鉴国内外通用的初至拾取技术，拟采用STA/LTA（Short–Term Average/Long–Term Average）之比来反映信号幅度、频率等特征的变化，当振动信号到达时，STA/LTA值会有一个突变，当其比值大于某一个阈值R时，则判定有灾害事件发生。R的计算公式如下：

其中，Wιta、Wsta分别是长、短时窗长度；A(i)是信号的幅度值。

2.2  AR-Akaike信息准则法（AR-AIC）

AIC法是对AR过程给定阶数的统计模型进行估计，试图检测最适合观测数据的最低阶数。它是衡量估计统计模型的复杂性和优越性的标准，建立在熵的概念基础上，从信息论和极大似然原理导出的，在振动信号数据波至时间拾取中用来确定两种不同平稳序列的分界位置[6]。

在振动信号数据记录中，由于噪声分量和振动信号分量具有不同的统计性质，可分别看作是一个局部平稳过程来近似处理，并可以用自回归模型（AR，Autoregressive model）进行表示，假设第k点是噪声分量和振动信号分量的最佳分界处，则信号在第k点被分成两段，对应的AR-AIC值可表示为：

式中：N为信号数据长度（采样点数），k为AR过程阶数，i为2个局部统计时段的分界点，σ22,max和σ21,max为2个局部统计时段的拟合误差，C为常数。

为简化计算自回归方程，Maeda[7]提出了新的AIC拾取方程，它可在不使用自回归模型系数的情况下，直接从时间序列中计算AIC值，对应的表示式如下：

式中，k为输入信号波形的第k个采样点，var{χ(1, k)}表示信号波形中χ(1)、χ(2)…χ(k)的方差，var{χ(k+1, N)}表示信号波形中χ(k+1)、χ(k+2)…χ(N)的方差。

3  实际应用

3.1  现场实验

采用基于Φ-OTDR分布式光纤振动传感器进行现场实验，沿着埋地天然气管道布设的同沟敷设光缆，采集典型的第三方活动振动信号。通过距离管道周边一定距离进行锤击，制造激励信号，利用Φ-OTDR传感系统对各个基准点的激励信号进行探测。根据反馈信号值，判断振动信号位置，并依据信号初至时刻，从而得出各基准点所对应的光缆长度，将其与管道里程进行匹配（图 2）。

图 2 振动信号现场采集

3.2  数据分析

笔者从实际振动数据截取了一段信号进行测试分析，通过STA/LTA法和AR-AIC法综合判识振动信号初至时刻。

在STA/LTA 法中，振动信号在 R值曲线中对应一个类似的山峰，当曲线陡峭即斜率很大时初至点相对容易拾取；当曲线比较缓时初至点很难拾取，而且受信噪比影响很大。AR-AIC 法则是通过判断AR-AIC 值最小值的方法拾取振动事件初至信号，所以需要初步确定这个“局部”的大概范围，该“局部”实际上就是包含振动事件到来时刻的一个时间范围[8-9]。笔者通过“两步法”，即通过STA/LTA 法确定事件的大致范围，然后在该范围内计算AR-AIC 值，最后再判断AR-AIC 值的最小值，依据最小值对应的时间即事件初至时刻（图 3）。

图 3 基于STA/LTA法和AR-AIC法的“两步法”信号初至拾取流程

如图 4所示，STA/LTA图包含短时窗的长时窗在时间轴上逐点移动，计算得出STA和LTA，如果二者比值R大于设定阈值，则认为第三方活动事件发生，其中R值突变处即为初至点。AR-AIC图显示了振动信号的AR-AIC响应曲线，在10 s附近可清晰地看到有一个全局最小值，此点正好对应于时域信号系列中幅值突变点，即信号初至时刻。

（a）原始信号 （b） STA/LTA法 （c） AR-AIC法
图 4 基于时窗能量比和AR-AIC法的初至信号拾取

对55组振动信号进行数据分析，通过不同方法拾取准确率对比，以人工拾取到时为准，误差±15 ms为准确的到时拾取，统计对比结果如表 1所示。经对比分析可知，利用“两步法”相较于传统的STA/LTA、AR-AIC法均有所提高，其准确拾取率可达94.55%，约高于单独任一方法5%左右，且错误率相对较低。

表 1 不同初至拾取方法准确率对比

4  结论

本研究利用Φ-OTDR分布式光纤振动传感器对管道光缆振动信号的采集，通过改进STA/LTA法、AR-AIC法，提出了一种“两步法”的光缆振动信号初至拾取思路。该法充分结合STA/LTA 方法算法简单、计算速度快的优点和AR-AIC法拾取初至精度高的优点，实现快速、精准确定事件初至时刻，以便快速预警与研判。但新算法识别效果受信号采集和阈值点选取影响较大，如何有效快速选取最佳识别参数、压制环境噪声的干扰，提升信号初至识别率将是下一步工作的重点。

 

参考文献：

[1]刘泽龙，李素贞，张祎. 埋地管道光纤周界振动监测与预警技术[J].振动测试与诊断，2022，42(03)：593-599+623-624.

[2]李健，陈世利，黄新敬，等. 长输油气管道泄漏监测与准实时检测技术综述[J].仪器仪表学报，2016，37(08)：1747-1760.

[3]刘建霞. Φ-OTDR分布式光纤传感监测技术的研究进展[J].激光与光电子学进展，2013，50(08)：199-204.

[4]吴慧娟，刘欣雨，饶云江. 基于Φ-OTDR的光纤分布式传感信号处理及应用[J].激光与光电子学进展，2021，58(13)：39-59.

[5]Akram J, Eaton D W. A review and appraisal of arrival-time picking methods for downhole microseismic data[J]. Geophysics, 2016, 81(02): KS71-KS91.

[6]Bayer F M, Cribari N F. Model selection criteria in beta regression with varying dispersion[J]. Communications in Statistics-Simulation and Computation, 2017, 46(01): 729-746.

[7]Maeda N. A method for reading and checking phase times in autoprocessing system of seismic wave data[J]. Journal of the Seismological Society of Japan, 1985,(38): 365-379.

[8]张万刚，李夕海，孟亮. 基于小波包分解及STA/LTA法的次声事件信号检测[J].核电子学与探测技术，2015，35(09)：853-856.

[9]陈炳瑞，吴昊，池秀文，等. 基于STA/LTA岩石破裂微震信号实时识别算法及工程应用[J].岩土力学，2019，40(09)：3689-3696.

作者简介：何俊，1988年生，助理工程师，贵阳输油气分公司遵义作业区管道工程师，现主要从事管道管理工作。联系方式：13638526326，765161821@qq.com。