城镇燃气管网泄漏检测与风险评估优化方法研究

引言

城镇燃气管网是城市基础设施的重要组成部分，承担着天然气等清洁能源的输送任务，在保障居民生活、促进工业生产等方面发挥着不可替代的作用。随着城市化进程的加快，燃气管网覆盖范围不断扩大，管网结构日趋复杂，加之部分管网服役时间超过设计年限，管道腐蚀、第三方破坏、施工缺陷等因素导致的泄漏风险显著增加。燃气泄漏不仅造成能源浪费，更可能引发爆炸、中毒等安全事故，对公共安全构成严重威胁。通过优化泄漏检测与风险评估方法，实现泄漏的早发现、早处置和风险的精准防控，对于降低事故发生率、保障城市安全运行具有重要意义。

一、城镇燃气管网泄漏特点与检测技术现状

1.1 泄漏特点分析

输气管道发生泄漏的原因主要取决于内外部原因：内部方面由于材料原因、工艺造成管道接缝缺陷、老化腐蚀等；外部方面由于第三方破坏、冻土变形、暴雨、高温等恶劣天气等造成的管道外部压力变化、瞬时泄漏等。因此要求燃气管网泄漏检测具有灵敏、全面、迅速的检测能力。

1.2 现有检测技术的局限性

当前应用的燃气管网泄漏检测技术可分为传统技术和新型技术两大类，但均存在一定局限性：常规检测方法：巡检采用人耳聆听及人鼻嗅闻以及手持检测仪器的方式，人为主观因素过多，对漏气量较小的泄漏感知不强；通过测量管网压力变化进行泄漏的初步检测，精确度相对不高，难以准确定位泄漏点；利用泄漏检测车辆对路面进行检测存在交通、建筑遮挡等外部因素，现场检测范围有限等缺点。新型探测方法：分布式光纤探测法具备遥测、实时检测能力，易受温度、振动等外界因素干扰，系统漏报率高；红外成像法能够直观揭示燃气泄漏范围，但其漏报率较高，容易受外界环境因素影响，例如雾霾、下雨、阴天等，而且价格昂贵；超声波探测法对于高压泄漏反映比较灵敏，但是对于低压的微小泄漏反映很差。

二、城镇燃气管网泄漏检测优化方法

2.1 多技术融合的泄漏检测体系

采用“地面检测 + 在线检测 + 无人机检测”相结合的检测技术体系，构建检测全覆盖。地面检测主要包括搭载甲烷激光传感器的巡检车和人工手持高精度检测仪巡检，主要针对阀门井、管段连接处等泄漏风险较大的管网区域；在线检测主要是针对管网关键节点安装甲烷等智能传感器、压力传感器、流量传感器等进行实时检测，利用边缘计算节点对实时检测数据进行本地解析，进行异常跳变的预警分析；无人机巡检主要是搭载红外摄像机和气体采样仓，在某些人工无法进入的检测区域开展定期检测，如绿化带、水体上空区域等无法采用人工巡检、在线检测的区域，以弥补人工地面巡检和在线检测的空缺。利用数据融合平台将多维度的检测结果综合到一张地图上，通过加权融合的方式，对不同检测技术的检测结果进行交叉验证分析。比如在在线检测甲烷检测某一区域数值出现异常后，调用无人机进行近距离检测复核，并且派人工现场进行实地检查，通过多维度信息的比对分析可提高泄漏识别准确性，降低误报率。

2.2 基于人工智能的泄漏识别模型

通过人工智能算法对海量检测数据进行挖掘，提高泄漏辨识的灵敏性和检测效率。从已有的泄漏案例和正常工况中提取用于泄漏辨识的数据集，包括各类泄漏、各类工况下传感器数据及图像数据。采用深度学习算法建立泄漏辨识模型：卷积神经网络 (CNN) 处理红外图像和现场图像，自动生成泄漏区域的视觉特征；长短期记忆网络(LSTM) 处理传感器时序数据，识别泄漏导致的参数变化规律；将两模型的输出结果通过注意力机制进行融合实现对泄漏状态的综合判断。模型随着越来越多的泄漏案例学习不断提高对微泄漏、复杂环境泄漏的判断能力。

2.3 泄漏点精准定位方法

综合管网拓扑和多源检测信息进行泄露点位精确定位。通过在线检测系统中的压力、流量信息，利用水力模型计算出泄漏量的影响范围，初拟泄漏疑似区；根据检测车、无人机检测信息，应用三角定位法确定疑似区精确定位范围；对于埋地管线利用地质雷达探测技术，确定管线埋深及走向，精准定位漏点。开发泄漏定位可视化平台，将定位结果与管网 GIS 地图叠加显示，标注泄漏点的坐标、泄漏等级及周边环境信息，为抢修人员提供精准导航，缩短泄漏处置时间。

三、城镇燃气管网风险评估优化方法

3.1 动态风险评估指标体系

将管道本体状态、运行环境、管理水平等因素纳入动态风险定量评价指标，并将其作为构建风险管理等级评价指标的基础。管道本体状态指标主要包括管体材质、运行龄期、管道腐蚀速度、焊口质量等通过定期检测、历史检测数据获得；运行环境主要指土质腐蚀性、地表施工状况、地质变化情况、气候条件等通过在线监测手段、与第三方信息交互渠道实时获得；管理水平主要包括定期巡检频次、维护保养质量、员工培训频次等通过企业管理记录定期获得。根据各指标的重要程度通过层次分析法设定权重，其中体现高风险要素的量化评价指标，最终实现风险可测量、易比较。

3.2 基于数字孪生的风险模拟模型

建设燃气管网数字孪生体，对风险进行动态模拟和预测。数字孪生体以管网GIS 数据为载体，结合管道参数、运行数据、环境数据，形成与物理管网“孪生体”。并利用不同的工况参数输入来模拟管网在不同工况下的风险演变规律。模拟某段老管线运行过程中在腐蚀介质强腐蚀和高压运行条件下发生泄漏的概率变化，预测其 1~5 年的风险程度；模拟第三方施工开挖对管道冲击影响，评价不同施工距离下的风险程度等。

3.3 风险分级管控策略

针对评估结果划分管网风险等级，分别为高风险、极高风险、中风险、低风险，分为 4 个等级进行差异化管理。极高风险等级即在最短时间内根据隐患等级及时整改，包括但不限于更换管道、增加巡视频次、增设防护栏等措施；高风险等级即制定短期内整改计划，加强巡视、维修，防范措施落级；中风险等级，通过定期巡检以及状态分析来动态掌控中风险等级，一旦状态发生变化需要进行动态处理；而低风险等级，仍然参照常规管理，尽量减少不必要的投入。即风险预警机制，针对某一等级区域风险超出阈值设置条件时，即产生预警信号，将相关信号推送给管理人员及维护人员，同时给出相应的风险处置建议，形成风险闭环。

结论

城镇燃气管网泄漏检测与风险评估是保障管网安全运行的核心环节。本文提出的多技术融合检测体系和基于人工智能的泄漏识别模型，有效提升了泄漏检测的灵敏度和准确性；动态风险评估指标体系与数字孪生模拟模型，实现了风险的精准量化和动态预警；风险分级管控策略则提高了风险防控的针对性和效率。这些优化方法的应用，能够显著降低燃气管网泄漏事故发生率，提升城市公共安全水平。

参考文献

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