城市地下综合管廊管线数据采集研究 本文关键词：管线，数据采集，地下，城市，研究
城市地下综合管廊管线数据采集研究 本文简介：摘要：本文主要对城市地下综合管廊内的电力电缆、给排水管道、燃气管道等进行数据采集及监测。通过对监测得到的数据分析处理，判断故障是否存在，并可以根据分析结果准确定位故障发生的位置及原因，对故障点尽快处理，保障地下综合管廊环境及人员安全。关键词：地下管廊；采集；监测系统；诊断在经济日益发展的今天，人们对
城市地下综合管廊管线数据采集研究 本文内容：
摘要：本文主要对城市地下综合管廊内的电力电缆、给排水管道、燃气管道等进行数据采集及监测。通过对监测得到的数据分析处理，判断故障是否存在，并可以根据分析结果准确定位故障发生的位置及原因，对故障点尽快处理，保障地下综合管廊环境及人员安全。
关键词：地下管廊；采集；监测系统；诊断
在经济日益发展的今天，人们对生产生活的需求也逐渐提高。未出现城市地下综合管廊之前，城市地下埋设各类管道，错综复杂且管理难度大，一旦出现故障，排除需要耗费大量人力、物力、财力。城市地下综合管廊的出现可以将埋于城市地下各类的管道进行整合，集中管理维护，同时当发生故障时方便及时排除。
1系统设计思路
本文主要针对城市地下综合管廊中各类管道的数据采集、分析和处理，当管廊内部的管道出现故障时，可以判断故障发生的原因，对故障点进行精准确认，进而尽快排除故障。系统总体框图如图1所示。
1.1数据的采集
传统的数据采集采用人工现场采集的方式，需要花费大量的时间和人力。为摆脱传统的数据采集方式，在地下综合管廊内设置一系列检测设备，包括传感器和采样设备等代替人工采集，可以高效的对地下综合管廊内的所有管道数据进行采集。同时在地下管廊内设置可移动的摄像机，形成管廊监控系统，平时通过移动摄像头角度，可以高效快速的完成日常实时监控巡检工作。地下综合管廊按区域划分，一般情况下以200m为一个区域，按区域安装传感器等监测设备，对每个区域的各管线数据进行采集，方便地上控制中心查询，同时利于管理。
1.2数据的监测
系统主要对地下综合管廊各类管线进行监测。主要对入廊的电力电缆、给排水管和燃气管道进行监测。将监测得到各个数据远程传送给地上控制中心，控制中心可以对各数据进行实时查询、分析、处理，同时可以调取历史数据，查看数据变化趋势。（1）电力电缆运行状态的监测[1]：主要对地下综合管廊的电力电缆进行电流、电压、温度、湿度等的监测，对管廊内的电气设备采取必要的保护措施，当发生危险时以免造成损坏。监测得到的数据一旦超过限定范围，将自动报警，关闭阀门。对控制中心监测到的数据进行进一步的处理，判断数据异常原因；（2）给排水管道运行状态的监测[1]：对地下管廊的出水、入水及积水进行监测，检测是否出现漏水，选择管廊内低洼或易积水的区域，对是否存在积水进行检测，超过限定范围紧急切断阀门，并对控制中心监测到的数据进一步的分析，检查超过限定范围原因；（3）燃气管道运行状态的监测[1]：根据管廊内实际情况设置燃气管道的监测点，对燃气管道内是否漏气进行监测，一旦发现数据异常状况，紧急关闭阀门，保证管廊内的安全，然后对控制中心监测得到的数据进行分析，判断漏气产生位置及具体原因。
1.3数据的传输与显示
地下综合管廊位于城市地下，管廊内环境常年阴暗潮湿，因此选择无线的通讯方法作为传输网络优于其他方式，4G、光纤都能达到数据传输的要求。通过在地下综合管廊内适当位置配置相应的传感器和报警器，将监测的信号传输到地上的监测控制中心。城市地下综合管廊较长，需要按区进行监测，所有监测区域需要显示在用户界面上[2]。每个监控区域需设置1台工业交换机，所有区域的监控主机，视频信号，LED屏等信息集中汇集到地面上的监测控制中心。在监测控制中心安装监控管理系统，对地下综合管廊的所有分区进行集中管理，监测控制中心可以实现以下2点功能。（1）通过登录管理器可以对各个监测区域的监控进行实时查看；（2）对产生的影像可自动生成历史记录，方便查询及管理。
2故障诊断
地下综合管廊内有很多管线，对城市至关重要。因此，为了确保地下综合管廊内管线的运行安全，地下综合管廊必须具备对危及城市安全及其他管线事故进行紧急处理的功能。当有管线发生故障时，可以及时发现故障，保护其他管线正常运行，尽可能缩小事故范围。对于地下综合管廊各个管线的监测，出现报警时会自动关闭阀门，保证管廊内的安全。为了进一步确认出现报警的原因，可以通过控制中心，查询历史数据，进而查看管线出现故障的原因及故障发生的位置，高效地处理发生的事故。
2.1电力电缆常见故障
（1）保护层受损地下综合管廊常年阴暗潮湿，通风不良，各类管线长期处于这种环境中会导致管线外表的保护层受到侵蚀，引起线缆断裂，导致短路，出现故障；（2）本身质量问题制作过程中采用劣质材料，电缆绝缘部位包裹出现破损或不平整等问题，电缆附属设备在制造中出现电缆金属表面粗糙等。电缆绝缘体和绝缘层受潮造成故障的发生[3]；（3）承压过大电缆在铺设完成后没有找平，致使在不平整的地方电力电缆不在同一个水平面上，电力电缆的起伏会造成其短路；当电压超过电力电缆可以承受的最高值时会造成电力电缆大面积烧毁的后果。2.2燃气管道常见故障（1）燃气管道的泄露在地下综合管廊内，由于所处管廊环境原因造成的腐蚀或施工不当而导致流体不能在管道内安全流动，导致流体流失。燃气管道内的压力比地下综合管廊内的环境压力高，当管道发生泄露时，在泄露处两侧气压差的作用下，管道内燃气流入管廊内而导致泄露；（2）燃气管道的堵塞堵塞原因见表1。
2.3故障诊断测试方法
运用BP神经网络算法，将电力电缆的电压、电流、温湿度作为输入层的输入信号，通过隐层向输出层传递，设定误差范围，当实际输出与期望输出差值超过设定误差时，需要逆向传输，调整权重和误差，直到误差达到规定范围输出。BP神经网络结构如图2所示。输入层有n=3个节点，隐层有q个节点，输出层有m个节点。输入层与隐层之间的权值为wij，隐层与输出层之间的权值为vjk，学习率为η，隐层激活函数为f1，输出层激活函数为f2.
3地下综合管廊故障诊断仿真及结果分析
利用LabVIEW编程，通过MATLAB对数据分析，当数据异常存在故障时，会及时发出警报并关闭阀门。神经网络仿真图如图3所示。根据神经网络结构图多次训练，得到如图4所示的曲线图。仿真曲线图中蓝色曲线为系统正常波形。仿真得到的波形与原有的波形进行对比，当有差别时，波形会变为红色，并判断是否存在故障或故障隐患。通过对波形的变化可以看出，波形变动较小，说明即使有较小的数据变化，系统也能对其识别。由均方误差曲线图可以看出，在训练开始时误差有一次较大幅度的减小，直至在500次~600次训练之间，误差曲线又有了一次大幅度减小。随着训练次数的增加，曲线在匀速减小，直到第712次训练，误差降到10-3，达到预期目标。用仿真得到的数据进行训练，对系统测试。设定输入数据，训练次数为3000，训练误差为0.001，对测试数据进行检查，结果如图5所示。根据显示结果可知，故障为电压失衡。产生电压失衡的原因是接地系统是否完善以及各相电压是否存在断线等。由测试可知，利用LabVIEW编程，通过MATLAB调用的神经网络算法来设计实现地下管廊管线的故障诊断是可行的，有效的提高了故障诊断的效率，具有良好的发展前景。
4结语
本文通过对地下综合管廊内管线的数据监测及诊断，实时掌控管廊内的情况，及时对管廊内管线出现的故障进行排查诊断，节省了大量的时间和人力，同时保障了地下综合管廊的运行安全。
参考文献
[1]杨颖.城市地下综合管廊监控系统研究与应用[J].昆明冶金高等专科学校学报.2017，33（3）：64-70.
[2]王育红.城市地下综合管廊监测与预警系统研究与应用[D].西安：西安建筑科技大学，2017.
[3]马文立，吴昊，王晓文.电力电缆故障分析与探测[J].山东工业技术，2016，24（145）：160.
[4]张浩.基于声波检测的排水管道故障诊断及识别研究[D].昆明：昆明理工大学，2018.
作者：王薇 魏立明 单位：吉林建筑大学电气与计算机学院
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