[0001] 本发明属于城市供水管网技术领域，尤其涉及一种基于主动低频声波激励的供水管道漏损识别方法及装置。

[0002] 城市供水管道泄漏问题日益严重，给供水管理和居民饮用水安全带来挑战。据住建部数据，全国每年泄漏水量高达80亿吨，城市泄漏率普遍在10％～15％之间。

[0003] 常见的供水管道泄漏识别方法包括声学探测法、水力学探测法、雷达探测法和机器人内窥探测法等。声学泄漏检测技术因其无侵入性、高灵敏度和低成本成为主流技术。目前，市面上的声学泄漏检测技术均属被动声学方法，即被动地感知漏点声源信号。一方面，由于漏点声信号通常信噪比较低，信号与背景噪音难以区分，而且受管道阻尼影响，信号衰减较快，为了实现有效的泄漏诊断，现有技术中传感器的间距一般不能超过200米，大量安装传感器使得投入成本较高。另一方面，传感器布置距离又受制于检修井的分布情况，往往很难实现传感器之间间距小于200米要求。由于依赖传感器的被动声学方法在实际应用中的效果远低于预期，因此人工使用听音杆检漏仍然是水务公司最主要的检测方法。然而，这种传统的被动声学检漏技术依赖于检漏工人的经验，且需要耗费大量人力和时间。因此，亟需开发新型漏损诊断方法，解决当前技术的局限性。

[0004] 专利文献CN103521424A公开了一种低频声波激励装置，包括充液管道，充液管道的管壁开孔与外侧密闭腔体通过连通腔连通，腔体与连通腔二者的壳体紧固且密封连接，连通的腔体与连通腔形成测量腔，激励活塞与所述测量腔的内壁密封连接，激励活塞与活塞杆固接，活塞杆贯穿腔体且与腔体滑动连接，腔体的壳体与活塞杆之间密封连接，所述激振机通过活塞杆驱动激励活塞在所述测量腔内滑动，腔体上设有进气孔，激励活塞将所述测量腔分成上腔、下腔，进气孔与所述上腔连通，进一步在空心活塞杆与激励活塞的连接面上设置加速度计。

[0005] 专利文献CN118309943A公开了一种用于供热管网的监测装置，所述装置包括：隔热采集组件、传感器、数据采集组件和服务器；所述隔热采集组件内部填充有空气，用于采集供热管网的声波信号，并将所述供热管网的声波信号传递到所述传感器；所述传感器，用于接收所述供热管网的声波信号，并将所述声波信号转换为电信号，然后将所述电信号发送到所述数据采集组件；所述数据采集组件，用于将所述电信号转换为数字信号，并将所述数据信号发送到所述服务器；所述服务器，用于基于所述数字信号确定所述供热管网是否出现漏损。

[0036] 为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

[0037] 如图1所示，为本实施例提供的供水管道漏损识别方法，其具体步骤如下：

[0038] 获得机器学习模型训练数据集：在不同泄漏系统特征下主动低频声波和与声波反射系数、透射系数及漏出系数的受管道特性、管内水流水力特性、管外覆土特性影响。通过开展数千组实验，实验变量涉及声源频率、声源声压级、侵蚀空洞大小、管径、管材、覆土高度、沙土比例、管内水压、泄漏口形状、泄漏口面积和泄漏口朝向等。并且实验包括非漏损工况和漏损工况，二者比例约为3：7，共同构建水‑管‑土三相泄漏系统和低频激励声波在管内回波之间的数据集

[0039] 水听器采集到的信号数据是特定时长的信号振幅信息，其中会包含各种干扰噪声，漏损状态信息，并且信号本身会因泄漏情况、管道及环境条件而异。本发明方法在进行特征提取时结合了声信号时域特征和频域特征，并提取描述泄漏信号非平稳特点的非线性特征的特征，同时也应用信号时频分析方法描绘信号频率分布随时间变化情况，为供水管网漏损信号自动识别提供有效的数据支持。

[0040] STFT是一个简单的时频分析工具，其原理是利用适当宽度的窗函数，在时间上把信号划分成若干小段，对每一段数据进行傅里叶变换，并通过窗函数在时间轴上平移，对信号进行逐断分析，将其组合得到原始信号的频谱。

[0041] 对于在时域上连续的信号x(t)，其短时傅里叶变换定义为：

[0042] 短时傅里叶变换的表达式如下：

[0043] STFT(t,f)＝∫[x(τ)ω(τ‑t)]e‑jfτdτ

[0044] 式中，t为时间，ω(t)为窗函数，f为频率，τ是用于对信号x(t)进行加窗和傅里叶变换的时间变量。

[0045] 使用STFT获得信号时频图像需要确定几个重要参数，包括窗函数，快速傅里叶变换长度、帧长和帧重叠长度。

[0046] 训练基于主动低频声波激励的供水管道漏损识别模型：基于实验收集的各种泄漏信号和非泄漏信号共同组成数据集，用于训练机器学习模型并验证其识别效果。

[0047] 采用预训练神经网络模型SqueezeNet对不同信号的时频图像进行分类。SqueezeNet是轻量化卷积神经网络，有多达18个深度可学习层，可将图像分为1000个不同类别。训练目标为判断是否泄漏。数据集只定义为两类数据，一类为泄漏信号，标签为“1”，另一类为非泄漏信号，标签为“0”，泄漏信号和非泄漏信号共同组成数据集，用于训练机器学习模型并验证其识别效果，训练过程为有监督学习，即将信号标签也作为模型输入的信息。

[0048] 具体训练过程如下：

[0049] (1)用信号频谱图像来训练SqueezeNet模型；

[0050] (2)使用训练好的各模型对验证集进行识别应用，根据应用效果修改对应模型的超参数以在验证集上获得更好的表现；

[0051] (3)将测试集输入训练的模型，用于判断信号是否漏损，获得识别结果。

[0052] 为了验证本发明方法中漏损识别模型的准确性，进行了20组实验以测试其性能。这些测试包括了15组漏损工况和5组非漏损工况。此外，实验中考虑了不同的天气背景条件：晴天11组，小雨天5组，大雨天4组。实验结果显示，在大雨天的背景条件下，模型的漏损识别准确率为75％；而在晴天和小雨天的背景下，漏损识别准确率达到了100％。

[0053] 如图2所示，本实施例还提供了一种供水管道漏损识别装置，用于执行上述实施例所提供的供水管道漏损识别方法的步骤。

[0054] 原有管道包括供水管道9和漏损点7，近端消防栓2及控制阀6，远端消防栓3及控制阀7。

[0055] 而本实施例所提供的方法则在原有管道基础上增加了设备，包括撬装后的低频声发射换能器1和用于声信号监测的水听器4，而水听器4通过GPS设备5将采集到的声信号数据传送至远端计算机8。漏损点10的存在将改变水听器采集到的声信号特征。

[0056] 如图3所示，为本实施例所提供的低频声发射换能器和消防栓的对接方式，低频声发射换能器1内置于撬装外壳15中，供电线缆穿过撬装外壳15并保证密封性能。低频声发射换能器16与撬装外壳15作为一体替代消防栓的位置布置于供水管路上。安装过程包括：首先关闭消防栓11的出水控制阀13，然后拆卸消防栓法兰12，接着通过法兰与撬装外壳对接，最后打开消防栓出水控制阀13以确保流通通畅。

[0057] 由于低频声波在供水管道内呈现出较纯净的平面波，在水中传播时衰减较小，能够在管道内保持较远的传播距离。此外，低频声波形成的平面波能够保持较好的方向性传播，在用来传输信息时传输效率和稳定性较高。

[0058] 而本实施例所提供的装置则基于低频声波遇到泄漏结构时会发生特殊散射现象，其原理在于构建声压随空间和时间的变化联系，这种联系的建立基于运动方程、连续性方程和物态方程。

[0059] 其具体公式如下：

[0060]

[0061] dP＝c2dρ

[0062] 式中，ρ液体密度；v质点速度；p声压；t时间；c声波传播速度；P压强；ω角速度；ki与kr为波数；x、y和z为空间方向；i入射波；r反射波。

[0063] 由于在供水管道中声波的各参数p、v、ρ′以及他们在空间和时间上的变化量都是微小量，因此可以忽略二级以上微量得到线性声波方程，实现方程求解。

[0064] 低频声波在有界管内传播，当遇到漏损点时，管道中会产生反射波pr，也会产生透射波pt，还会有漏出波pb由漏孔传出。此时，管内任意点的声压p为入射波与反射波的叠加：

[0065]

[0066] 水‑管‑土三相泄漏系统是导致低频声波发生散射的主要原因。所以反射波、透射波和漏出波的大小不仅与泄漏程度以及低频声波特性相关，还和漏孔外部侵蚀空洞的声阻抗关系甚为密切。

[0067] 此外，术语“上”、“下”、“内”、“外”、“前”、“后”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对步骤、数字表达式和数值并不限制本发明的范围。

[0068] 当然，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并非来限制本发明实施范围，凡依本发明申请专利范围所述构造、特征及原理所做的等效变化或修饰，均应包括于本发明申请专利范围内。

[0069] 最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。