倪浩华 石慧强

内蒙古西部天然气管道运行有限责任公司 

 

摘要：针对油气管道现有监测手段单一传感误报突出、多源噪声难以解耦、复杂工况识别精度低等问题。本文构建振动—次声波—超声波多模态传感阵列，融合边缘计算、多声源耦合声场传播模型与CNN-LSTM深度时序网络，自主研发一体化硬件采集终端与GIS云边协同预警平台。现场激振试验表明：管道导波效应可降低振动衰减系数20%；系统传感器信噪比≥70 dB，采集频率1000 Hz；相较于传统阈值算法在施工密集区误报率和漏报率较高的问题，多模态融合模型识别准确率达96.1%、误报率为4.2%、漏报率为2.8%，可精准区分施工冲击与环境耦合噪声，大幅提升预警可靠性。

关键词：油气长输管道；多声源耦合声场；CNN-LSTM；多传感器融合；边缘计算

 

油气长输管道是国家能源调配核心基础设施，第三方机械开挖、钻孔作业是管道安全最大外部威胁。当前用于现场监测的单一振动传感器在复杂环境下误报率较高、识别精度低，多源数据融合技术普及率不足，协同分析准确率也有限；传统阈值预警算法在施工密集区误报、漏报严重，难以区分施工振动、车流、地质微动等干扰信号[1]。

美国、德国等发达国家已采用分布式光纤多传感监测，但存在海量数据集中处理延迟严重、衰减模型未考虑管土耦合效应、算法适配国内复杂地形能力差等短板。综上，管道智能监测面临的核心问题是：多类施工机械声源与车辆、风噪、地质微动等干扰在管土介质中相互耦合，单一传感器频段覆盖有限、固定阈值算法难以解耦识别，导致误报漏报率高、预警实时性差。为攻克上述难题、填补国内管道多声源耦合智能监测技术空白，本文按照“多模态感知—声场建模—深度识别—协同预警”全链条技术路线开展研发，形成软硬件一体化监测系统。

1  系统总体设计

系统整体分为边缘采集硬件、多模态传感器网络、多声源耦合深度学习算法、云边协同预警软件四大模块，实现信号采集、边缘预处理、智能识别、实时预警闭环管控。

1.1  边缘计算采集硬件模块

以低功耗ARM芯片为核心，集成4G通信、北斗授时定位、太阳能锂电双供电、32GB本地存储、多通道振动采集单元，设备埋深适用0～3 m，适配管道野外长期无人值守场景。硬件核心参数如表 1所示。

表 1 边缘采集硬件核心参数

 

边缘节点完成本地信号预处理，降低云端传输压力：采用基线校正消除温漂直流分量，小波变换分离瞬态施工冲击与平稳环境噪声，提取RMS、峰峰值、峭度等时域特征与FFT频域特征并压缩；配置本地数据冗余缓存，网络中断时自动存储，通信恢复后断点续传。

1.2  多模态传感器阵列布设方案

选用三类传感器构建全频段感知阵列：振动传感器捕捉中远距离机械振动；次声波传感器识别大型设备低频远距离噪声；超声波传感器覆盖管道近距离高频扰动，消除单一传感监测盲区[2]。

结合管道地形、风险等级设计三类布设方案：平原直管段采用线性等距布设；居民区、水源等高后果核心区采用环形包围布设；山地、管网交错区域采用蜂窝分布式布设，全域覆盖无监测死角。传感器三角形定位试验布置见图 1。

图 1 传感器定位试验布置示意图 

1.3  多声源耦合声场与CNN-LSTM信号处理算法

施工扰动激发的声波在管土介质中以弹性波形式传播：振动传感器感知的中频弹性波、次声波传感器捕捉的低频声波与超声波传感器检测的高频声波，同源于同一多声源耦合声场的不同频段分量，三类信号时域同步耦合、频域互补。为此，首先建立管土耦合声场衰减模型，刻画多声源耦合声场沿管道的传播衰减规律；继而利用多传感器TDOA时差实现声源定位；最终通过CNN-LSTM网络融合三类频段信号，实现多噪声干扰下施工扰动的精准识别。

（1）管土耦合振动衰减模型。

振动信号在土壤中满足指数衰减规律：

y ＝ E0 e－α d  （1）

式中：y为信号RMS能量；E0为振源初始幅值；α为衰减系数；d 为振源与传感器距离。

实测结果显示：纯土壤传播衰减系数约为0.0170；管道上方受钢质管壁导波作用，衰减系数降至约0.0136，衰减速率降低约20%，远距离信号能量留存显著提升，为传感器布设间距、有效监测半径计算提供理论依据。振动信号指数衰减拟合曲线见图 2。

图 2 通道振动信号指数衰减曲线 

（2）TDOA时差定位算法。

多传感器同步采集三轴振动波形，通过互相关算法提取P纵波、S横波到达时差（TDOA），结合双曲线最小二乘法求解扰动坐标。测试发现介质非均质导致波速随距离递增，测试数据如表 2所示。

表 2 不同距离S波传播速度测试结果

 

引入实测波速梯度修正模型后，时钟同步误差稳定控制在5 ms以内，定位精度满足工程需求。不同距离测点P/S波波形对比见图 3。

图 3 3个不同测点P/S波波形对比图 

（3）CNN-LSTM混合识别网络。

信号经去噪、归一化后构建时频联合特征向量输入网络：CNN卷积层提取挖掘、钻孔等冲击信号局部时频特征；LSTM层捕捉机械作业连续时序变化规律；输出层区分挖掘、钻孔、压路、环境噪声四类信号，触发分级预警。融合低频次声、中频振动、高频超声多频段数据，配套环境自适应校正算法，动态修正不同土壤、埋深下模型参数，解决传统固定阈值适应性差的缺陷。

1.4  云边协同预警软件平台

软件包含Web预警管理平台与本地TRinsightPro信号分析上位机，采用微服务B/S五层架构（物联网接入层、网关层、展示层、业务层、数据持久层），兼容多终端浏览器访问。

Web平台集成46项标准化功能：GIS可视化展示管道、传感器、预警点位；远程管控设备在线状态、电量、采集增益；实时波形查看、历史信号回溯、分级告警推送、自动生成监测报表；多角色分级权限管理，全操作日志留存。

本地专用软件设置管线地图、监听设备、操作日志、实时信号四大模块，支持自定义时窗、批量设备调控、波形转音频导出，用于现场调试与样本采集。

2  现场试验与结果分析

2.1  试验方案

选取典型埋地管道试验段，以挖掘机为标准振源，开展现场激振试验。采用三角形阵列布设传感器，埋深1 m，测点间距9 m～172 m，分“振源远离管道纯土壤”“振源管道上方管土耦合”两组对比测试，同步采集X/Y/Z三轴振动、次声波、超声波三类传感器数据，开展衰减规律、波速、定位、多模态信号识别四类试验，试验流程参照油气管道现场检测相关规范执行。

2.2  试验结果分析

信号衰减特性。管道上方衰减系数更低，远距离测点（109 m、172 m）信号能量始终高于纯土壤工况，验证管道导波长效保能作用；振源初始幅值E0在无管道工况更高，但衰减速度快，超过100 m后有效信号大幅衰减。

波形与波速特征。实测波形可清晰分离P/S波初值，波速随传播距离增大呈梯度上升，反映土壤介质非均质性；基于实测波速修正TDOA算法后，定位误差满足高后果区监测管控要求[3]。

信号识别性能。传统固定阈值算法施工密集区误报率、漏报率较高。CNN-LSTM多模态融合模型依托实测声场样本训练，同步融合中频振动、低频次声、高频超声三通道特征：仅采用振动单通道时识别准确率91.3%、误报率8.6%；融合三类声场信号后，识别准确率提升至96.1%，误报率为4.2%、漏报率为2.8%，平均单次识别耗时约120 ms，可精准区分机械施工与风噪、车流、地质微动等干扰，充分体现多声源耦合声场多模态融合识别优势。

硬件稳定性。设备720 h连续无人值守运行，﹣10℃～55℃温变下采集精度无漂移；IP67防护可抵御淋雨扬尘；连续阴雨7天太阳能锂电稳定供电，32 GB存储可缓存15天原始数据，网络波动无数据丢失。

3  应用效果与改进方向

一体化监测系统经工程应用，表明硬件模块化、标准化程度高，适配平原、山地、城市管网各类高后果区，具备规模化推广价值，符合管道完整性管理规范相关要求；预警系统实现24 h全自动监测，预警响应时延达秒级，GIS地图实时标注扰动位置与机械类型，运维人员可快速处置违规施工，显著降低第三方损坏事故风险。目前，形成了以下四项核心成果。

硬件：高可靠边缘采集硬件系统、设备下位机嵌入式软件，已完成多段高后果区现场部署。

软件：《油气管道高后果区智能振动监测预警系统》取得软件著作权，配套本地信号分析上位机。

知识产权：发明专利《一种基于多声源耦合声场的管道振动监测方法》已受理。

数据集：构建万级多模态振动信号样本库，覆盖挖掘、钻孔、压路、各类环境噪声。

通过实践发现，还存在极端暴雨、霜冻改变土壤介质特性，短时降低信号信噪比；超远距离山地管道分布式节点同步精度有待提升；现有样本地域单一，模型跨场景泛化能力不足；硬件未规模化量产，单台设备成本偏高等短板。建议融合温湿度、土壤含水率参数优化声场自适应抗干扰算法；完善长距离北斗同步组网方案；全国多区域扩充实测样本，迭代CNN-LSTM网络；推进硬件集成化量产降低部署成本；梳理成套技术经验，推动相关监测规范纳入行业标准。

4  结论

针对油气管道高后果区第三方施工监测技术瓶颈，提出“多模态传感+边缘计算+多声源耦合声场+CNN-LSTM时序深度学习”的一体化监测预警系统，完成硬件、算法、软件全链条研发与现场试验验证。建立管土耦合指数衰减模型，量化管道导波降低振动衰减20%的物理规律，为传感器布设提供理论支撑；研发北斗同步低功耗边缘采集终端，各项硬件指标满足野外恶劣环境长期监测需求；融合TDOA时差定位与CNN-LSTM网络，解决传统阈值算法高误报、漏报痛点，实现多噪声耦合下施工行为精准识别；搭建云边协同GIS可视化预警平台，形成“感知—计算—研判—预警—处置”完整安全管控闭环。

整套软硬件一体化监测系统已落地工程应用，拥有自主知识产权，可全面提升油气管道尤其是高后果区的智能化防控水平，为国内智慧管网建设提供可落地成套技术方案。后续通过算法迭代、硬件标准化、行业标准共建，可进一步拓宽应用场景，助力油气管道安全高质量发展。

 

参考文献：

[1]邱秀分，张峰，孙志伟.分布式光纤传感管道破坏联合检测方法[J].油气储运，2021，40(08)：888-894.

[2]程青青.多源数据融合管道智能监测预警技术及应用[J].管道保护，2026(03)：56-62.

[3]韩永垚，张莹.分布式光纤振动传感监测系统在油气管道应用[J].石油天然气学报，2025，47(02)：253-261.

 

基金项目：内蒙古自治区科技厅2025年重点研发和成果转化计划项目“基于深度时序网络与多声源耦合声场油气管道监测预警技术研究”（项目编号：2025YFHH0093）

作者简介：倪浩华，1989年生，本科，高级工程师，主要从事管道保护工作。联系方式：18848118802，873599807@qq.com。