【摘 要】
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随着社会对能源结构合理化的要求日益提高,安全高效的能源运输方式成为了重点发展的技术之一。管道因运输量大、受环境影响小等优势,已成为石油、天然气等资源的主要运输方式,其中,阀门是管道上的重要控制部件,控制管道线路内流体的通断、流向和流量。然而,阀门在使用过程中可能因介质冲击、元件老化等原因引发内漏现象,造成经济损失,甚至带来人员伤亡。因此,研究有效的阀门内漏无损检测方法,在不影响阀门正常工作情况下监
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随着社会对能源结构合理化的要求日益提高,安全高效的能源运输方式成为了重点发展的技术之一。管道因运输量大、受环境影响小等优势,已成为石油、天然气等资源的主要运输方式,其中,阀门是管道上的重要控制部件,控制管道线路内流体的通断、流向和流量。然而,阀门在使用过程中可能因介质冲击、元件老化等原因引发内漏现象,造成经济损失,甚至带来人员伤亡。因此,研究有效的阀门内漏无损检测方法,在不影响阀门正常工作情况下监测其内漏情况,具有重要的实际意义。本学位论文以闸阀和球阀为研究对象,研究阀门在不同开度、不同压差、不同管径时的声发射信号特点,同时对采集的阀门内漏信号进行降噪处理,提出一种能够识别阀门内漏的方法,主要研究工作如下:（1）阀门内漏流场及声源特性分析。基于流体力学理论,对闸阀、球阀的内漏流场进行理论和数值模拟分析,得到闸阀、球阀在不同上下游压差和不同阀门开度下的压力及速度分布,分析数据得知阀门开度是影响流体压力和速度分布的主要因素,上下游压差则对其影响较小;结合气动声学理论分析阀门内漏流致噪声的特点。（2）阀门内漏信号采集及降噪预处理。针对不同尺寸的闸阀和球阀,搭建模拟实验装置并测试不同工况下的阀门内漏声发射现象,分析不同开度、不同压差、不同管径下的内漏声发射信号的时频特性;针对环境噪声提出基于变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）的信号分解重构降噪方法,对原始信号进行模态分解,选择相关性较大的模态信号进行重构,实现原始信号的降噪处理。（3）阀门内漏识别方法研究。采用小波包能量占比方法,提取降噪信号前6个频段的能量占比作为支持向量机（Support Vector Machine,SVM）的输入特征量;对比不同核函数以及不同优化算法组建的SVM识别效果,提出基于麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm,SSA）和SVM的阀门内漏识别算法,验证了该算法能够同时用于闸阀和球阀的内漏识别。
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