Acoustic Leak Localization Method for Pipelines in High-Noise Environment Using Time-Frequency Signal Segmentation

Kousiopoulos, Georgios-Panagiotis; Kampelopoulos, Dimitrios; Karagiorgos, Nikolaos; Papastavrou, George-Napoleon; Konstantakos, Vasileios; Nikolaidis, S.

doi:10.1109/tim.2022.3150864

Cited by 19 publications

(10 citation statements)

References 22 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…− часові ряди: аналіз змін у часі для виявлення відхилень від звичайних патернів [10] (запропонована діагностична модель, яка не ґрунтується на формі сигналу витоку, амплітуді чи розподілі енергії у частотній області, а використовує статистичні характеристики у часовій області від акустичних датчиків) та [11] (метод локалізації витоків на основі акустико-вібраційних сигналів витоків, які сегментуються як у часовій, так і у частотній областях, а ідентифікація позиції витоку досягається за допомогою алгоритму різниці часу прибуття разом зі статистичним аналізом);…”

Section: результати дослідженьunclassified

Огляд Сучасного Стану Методів Контролю Витоків З Трубопроводів

Безгачнюк,

Штаєр

2024

ISJEA

View full text Add to dashboard Cite

Актуальною проблемою трубопровідного транспорту є контроль витоків з трубопроводів. Незважаючи на значну кількість робіт в цьому напрямі статистика аварій, які трапляються на газо-, нафто- та продуктопроводах, вражає, а існуючі методи та системи контролю витоків або дороговартісні для впровадження, або володіють не достатньою чутливістю для виявлення можливих витоків, особливо “малих”. Основними критеріями вибору методу і, відповідно, системи, яка його реалізує, є матеріал трубопроводу, доступ до нього, можливість моніторингу стану трубопроводу та точність локалізації витоку. Робота містить аналіз сучасного стану методів контролю витоків та систем, які їх реалізують. Системи контролю витоків, які є популярними на ринку, часто поєднують кілька методів контролю для покращення точності результату контролю, наприклад, система виявлення витоків PipePatrol, яка об’єднує технологію динамічного моделювання в режимі реального часу (балансовий метод контролю витрати) із запатентованим модулем розпізнавання моделей витоків. Проте такий підхід не є універсальним, особливо при зміні режиму транспортування, що супроводжується локальними змінами тиску та витрати. Перспективними методами контролю витоків, що незалежні від середовища транспортування, є акустичні методи контролю, які супроводжуються створенням тестових коливань в середовищі транспортування та реєструванні відбитих коливань від неоднорідностей трубопроводу. Наведено характеристику найпоширеніших методів та систем, вказано на обмеження в їх використанні. Виділено перспективний напрямок подальших досліджень, який полягає в забезпеченні ефективного контролю за станом трубопроводів на основі розширення інформативних складових діагностичних сигналів в тестовому акустичному методі контролю витоків з трубопроводу.

show abstract

Section: результати дослідженьunclassified

Огляд Сучасного Стану Методів Контролю Витоків З Трубопроводів

Безгачнюк,

Штаєр

2024

ISJEA

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…It is easy to neglect false positives to achieve high results. Kousiopoulos et al [8] used statistical analysis on acoustic data with a focus on detecting leak locations where the leak diameter ranged from 3 to 7 mm, but they also had no mention of non-leak cases in the results section. Quy and Kim [9] applied adaptive thresholding to acoustic data for leak localization, for leak diameter of 0.3 mm and pipe flow rate of 10 m 3 /h (2.7 L/s) on an indoor pipeline with sensors spaced only 2.6 m apart.…”

Section: A Literature Review and Novelties Of This Studymentioning

confidence: 99%

“…Another proposal is to use acoustic point sensors [7,8,9], which can detect leak-induced vibrations. Acoustic sensors have the advantage of high sensitivity, allowing them to detect very small leaks (<0.001L/s) [10].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

See 1 more Smart Citation

Machine-Learning-Assisted Leak Detection Using Distributed Temperature and Acoustic Sensors

Gemeinhardt,

Sharma

2024

IEEE Sensors J.

View full text Add to dashboard Cite

Small leaks, many of which often go undetected using conventional gauges, remain an urgent problem for an aging pipeline infrastructure. This paper proposes a method that allows for an automated and robust leak detection and localization system by fusing Distributed Acoustic Sensor (DAS) and Distributed Temperature Sensor (DTS) data for machine learning. Distributed fiberoptic sensing creates an advantage over conventional gauges by providing real-time continuous measurements along the entire length of the fiber-instrumented pipeline at a high spatiotemporal resolution and sensitivity that can detect small leaks, as well as the leak location. High sensitivity, however, can create noisy data. Thus, machine learning is applied for a robust method of distinguishing non-leak data from leak signatures for accurate leak detection and localization. The workflow is demonstrated on an experimental pipeline setup exposed to environmental noise. The results illustrate reliable detection of small leaks between 0.04 L/s to 0.30 L/s with F1 scores over 0.9, on a range of DAS frequency bands combined with DTS data. The fusion of two different types of distributed fiber-optic sensors not only increases the likelihood of small leaks being detected but decreases the number of false alarms by filtering noise that only appears in one sensor domain. Furthermore, the machine learning approach utilizes segmentation, allowing for precise localization and quick investigation, as well as AI explainability of the sensor data deemed a leak signature.

show abstract

“…Acoustic emission techniques have a higher sensitivity than optical gas leak detection methods [13]. Kousiopoulos et al [14] proposed a leak detection method based on time domain and frequency domain signal segmentation in a high noise environment, which effectively and precisely achieves leak detection using TDOA (Time Difference Algorithm) with statistical analysis. Wang and Yao [15] combined pneumatic acoustic theory with numerical simulation results and proposed a pneumatic acoustic measurement method for measuring gas leakage rate with a single acoustic pressure sensor.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Similarity evaluation method of single flow point energy consumption mapping based on Fréchet distance

Chen,

Lan,

Yan

et al. 2023

Meas. Sci. Technol.

View full text Add to dashboard Cite

Aiming at the problem of inaccurate measurement results caused by factors such as gas leakage during the calibration of the standard meter gas flow standard device of the same type and small diameter, this paper proposes a similarity assessment method of single flow point energy consumption mapping based on Fréchet distance (FD). First, through the statistical analysis of the historical energy consumption data of gas flow standard device, a discrete standard energy consumption mapping is formed. Next, the energy consumption mapping to be tested is standardized and the similarity of the energy consumption mapping is determined by the binary matrix accelerated search of the FD between the energy consumption mapping to be tested and the standard energy consumption mapping. Finally, the similarity threshold is calculated by combining the standard deviation of the FD and the reliability of the gas flowmeter calibration process is evaluated accordingly. The test shows that the method in this paper can effectively determine the reliability of the gas flowmeters calibration results.

show abstract

Acoustic Leak Localization Method for Pipelines in High-Noise Environment Using Time-Frequency Signal Segmentation

Cited by 19 publications

References 22 publications

Огляд Сучасного Стану Методів Контролю Витоків З Трубопроводів

Огляд Сучасного Стану Методів Контролю Витоків З Трубопроводів

Machine-Learning-Assisted Leak Detection Using Distributed Temperature and Acoustic Sensors

Similarity evaluation method of single flow point energy consumption mapping based on Fréchet distance

Contact Info

Product

Resources

About