摘 要：在过去的几十年里，人们一直致力于开发经济可靠的管道泄漏检测技术。目前大多数泄漏检测技术都是基于声波的，并不适用于所有管道材料和尺寸。对于不同基于声波泄漏检测技术（ALDTs）的优点，我们也知之甚少。本文总结了6种不同的管道泄漏检测方法，并基于4种指标进行了定量化的评价。这些技术包括监听设备、噪音记录器、泄漏噪音相关器、自由游动声传感器、缆绳固定声传感器和声发射设备。对上述检测的评估标准包括成本、可靠性、管道接入要求和泄漏量化能力，以期为后续管道泄漏检测提供参考。

关键词：管道泄漏；检测设备；评价指标

中图分类号：TP306.3  文献标识码：B  文章编号：1671-2064(2023)01-0086-05

0.引言

  世界各地的家庭和工业对水的需求正在迅速增加，而淡水资源正变得日益稀少。目前，配水基础设施严重恶化，供水管道严重渗漏，使得供需失衡更加严重。此外，管道泄漏还会影响水质，导致污染物渗入，甚至带来健康问题。为了解决这一严重问题，迄今为止已经研究了许多泄漏检测技术（ALDTs），从简单的目视检测到复杂的声学检测^[1-2]。

  研究人员对各种泄漏检测技术的特定优势、局限性和对不同应用场景的适用性进行了研究。这些研究大部分集中在一般的检测技术，但也有一部分关注声学检测技术。基于声学的泄漏检测方法（以下简称ALDTs）在实践中得到了广泛应用，其原理是泄漏会引起噪声或振动信号穿过管壁或水柱，并且可以使用适当的传感设备检测到这些信号。尽管ALDTs在中小直径（小于300mm）金属管道中应用效果较好，其对塑料管道和大直径金属管道的适用性一直不确定，主要是因为这类管道中可能存在较大的信号衰减率。

  最新的研究通过在管道内放置可自由移动或一端通过缆绳固定的声传感器，提高了ALDTs对塑料和大直径金属管道的适用性^[3-4]。因此本文回顾了几种泄漏检测方法，并根据以下标准对它们进行了比较:成本（CC）、可靠性（CR）、泄漏量化能力（CQ）和管道接入要求（CA）。然后使用蒙特卡罗层次分析法对aldts进行比较评估，确定它们对典型应用场景的相对适用性。

1.水管声波泄漏检测方法优选综述

  泄漏检测方法涵盖了利用各种科学原理的广泛技术范围。表1列出了多种输水管道检测技术，并根据是否采用声学原理，将几种常用的管道检测技术分为声学和非声学两类^[5-9]。根据非声学技术是否直接表明泄漏的存在而不需要通过推断指标进一步分析，可将其进一步分为直接方法和间接方法。声学类技术也分为两组：第一组技术包括侦听设备、噪声记录器和泄漏-噪声相关器，它们只能进行泄漏检测和定位；第二组技术包括自由游动或缆绳固定声传感器和声发射技术，除了泄漏检测和定位外，还能够评估管道的结构状况。首先，介绍声学检测技术：

表1 水管检测技术分类

非声学方法	直接方法	目测检查：闭路电视（CCTV）检查、激光扫描（LS）
		电磁方法：漏磁检测（MFL）、远场涡流检测（RFEC）、宽带电磁检测（BEM）、脉冲涡流检测（PEC）、探地雷达检测（GPR）、超宽带（UWB）脉冲雷达系统
		超声方法:导波超声（GWU）、离散超声测量（DUM）、相控阵技术(PA)
		放射学方法（RM）:伽玛或x射线
		热录像仪（TM）
		光纤传感器（FOS）
	间接方法	土壤表征分析(SCA):如土壤含水量、PH值、土壤电阻率等
		水力学方法（HBM）:瞬态反分析、自由振动分析、时域反射技术、压力分析、计算管道监测（实时瞬态模型）、体积平衡
声学方法	仅检测泄漏	监听设备，泄漏噪音相关器，噪音记录器
	检测泄漏和结构状况检查	自由移动声波、限制范围声波、声发射

1.1监听设备（LD）

  监听技术是一种自19世纪50年代以来一直使用的管道泄漏检测方法，如图1所示，该技术是利用廉价的监听杆和水中听音器，通过消防栓或阀门监听漏水处发出的声音来检测漏水情况。LD声音信号会受到环境噪音的干扰，因此检测精度较低，微小泄漏难以发现。增设压电材料、可调放大器和噪声滤波器后可在需要的频率范围内过滤环境噪声。除了监测阀门或消防栓外，基于声音的传感器，如地面麦克风也能够检测泄漏在地下产生的声音。

  现有研究表明，随着覆盖深度的增加、泄漏点与监测位置之间距离的增加、土壤电导率的降低、管道内流体压力的降低以及温度的升高，LD技术监测的准确性降低。LD技术在大直径金属和塑料管道中的监测精度也不确定，因为这类管道的声衰减率更高，例如，塑料管道中的声衰减速率比金属管道中的声衰减速率大5倍。LD设备连接到消防栓或阀门的安装时间大约5min左右，而其平均工作时间在2min～5min，这取决于操作人员对管道系统泄漏声音的熟悉程度。

1.2噪音记录仪（NL）

  噪声记录仪是一种20世纪90年代以来就已上市的声学泄漏检测仪。如图1（b）所示，噪声记录器可以永久或临时嵌入管道系统（通常至少连续两个晚上），并通过编程监听泄漏。对记录数据进行统计分析，尤其是一段时间内的噪音强度和一致性，可以检测出可能存在的泄漏。一旦检测到疑似泄漏，就会通过无线电信号启动报警状态。与只能以特别方式使用的手工技术（如LD）不同，NL可以永久使用。此外，在人口密集地区很难进行人工调查，比较适用NL方法。在NL技术中，金属管道（直径≤400mm），记录器之间的距离宜为100m，塑料管道宜为50m。NL设备的安装时间约为每台设备20min～30min，操作简单，但每隔一段时间后，需要专业人员分析收集的数据。表2详细比较了LD技术和NL技术的应用、优点和局限性。

1.3泄漏噪声相关器（LNC）

  LNC主要用于检测是否泄漏和初步定位。LNC技术需要在泄漏点附近的管道上选择两个接触点，安装加速度计或检漏器，如图1（c）所示。利用两个接触点信号之间的相关性来估算泄漏位置。检漏器用于定位较小泄漏，放置在泄漏点附近（小于4.5m），更适用于塑料管道。LNC技术每天可由两名工作人员检查3km的管道。对于小直径金属管道（小于300mm），首选加速度计作为传感器。LNC设备的安装时间为每个工位10min～20min，而平均检测时间在30min～60min，具体特征见表2。

表2 不同声学检漏技术的优缺点

技术	优点	缺点
监听设备	适用于石棉、水泥和金属管道（直径<300mm）； 价格便宜； 检测无中断； 不需要分析数据	不适合非金属管道（石棉水泥除外）或大直径管道，除非设备靠近泄漏位置； 不适合定位泄漏或量化其严重程度； 需要对操作员进行技能培训
噪音记录仪	系统无中断； 适用于低压管道检测； 耗电低，维护费用低	不适合定位泄漏或量化其严重程度； 虚警率高，硬件可靠性低； 检测成本是LD的3倍
泄漏噪声相关器	系统无中断； 适用于小直径金属管道泄漏定位	塑料管道和大直径金属管的检测效率较低，成本较高； 环境噪音可能会掩盖细小渗漏的信号，漏报的可能很大；管道内的软化剂可能会干扰泄漏信号而造成大量渗漏； 无法量化泄漏的严重程度； 需要对操作员进行技能培训
自由游动声传感器	系统无中断； 突破了单次检测长管段的限制	成本高； 不适用于复杂管道； 遇到未知条件，信号球可能丢失
缆绳固定声传感器	系统无中断； 适用于任何材料管道的泄漏检测和定位； 适用于较短的管道长度	检查时需要将硬件安装在大型车辆上，成本更高； 无法识别泄漏群中的单独泄漏
声发射技术	维护成本低	校准设备标准和已知事件的声信号库仍不完整； 安装传感器期间需要中断服务； 无法量化泄漏的严重程度； 误报率高

1.4自由游动声传感器（FSA）

  FSA是一种声学泄漏检测仪，技术原理如图1（d）所示，主要由一个自由游动的泡沫球和铝合金内芯组成，铝合金内有测量仪表。适用于直径为250mm或更大的管道。这种技术通过自由游泳球直接靠近噪声源，因此，与之前的设备相比，它更适合于高衰减管道，如塑料制成的管道。FSA技术也被用于结构管道的检测。泡沫球的核心直径约为60mm，内有声采集设备、数据存储设备和电源。铝芯周围的泡沫壳可以根据管径、压力、构造等参数的不同而选择不同直径，这样可降低管道中的环境噪声；外壳的球形设计可更灵活地通过小半径弯管。FSA设备从一个直径至少为100mm的阀门进入管道，然后自由地游到下游的采出点。对记录的管道声音频率变量进行评估，比较记录的数据与泄漏校准曲线，声波频率和功率可以表明泄漏的存在和严重程度。随着数据点的增加，泄漏校准曲线的准确性随之提高，因为泄漏指示器是各种现场标准的函数，如压力、管道直径和管道构造。FSA技术在理想条件下，在压力超过70kPa的管道中，可以检测到小至0.11L/min的泄漏。该设备还能够每3s发送一次超声波脉冲，在测量过程中跟踪球的位置；或者可以通过GPS跟踪，可以以±1m的精度确定泄漏位置。表2重点介绍了FSA技术的具体应用、优缺点。需要注意的是，FSA技术很难识别距离小于0.8m的集群泄漏，这一限制也适用于其他声学泄漏检测设备。FSA技术的安装时间和使用时间根据要检查的管道长度有很大的差异，平均安装时间约为1h。

1.5缆绳固定声传感器（TA）

  缆绳固定声传感器自20世纪90年代中期以来一直在泄漏检测行业中使用。如图1（e）所示，该装置包括一个安装在缆绳末端的检漏传感器，可记录泄漏噪音，有时也可进行结构检查。TA技术与FSA技术类似，利用了直接通过泄漏点附近的优势，与外部泄漏检测方法相比，提高了塑料管道和大直径金属管道泄漏检测的适用性。TA系统从一个直径大于50mm的分接点连接到管道中，并流向直径大于250mm的管道。当TA系统通过一个漏水点时，就会检测到声音。操作人员从管道外跟踪传感器，可定位检测到的泄漏位置。现场试验证明，TA对泄漏的灵敏度可达0.015L/min，对泄漏的定位精度可达±1m。还可在TA系统中增设摄像头，获得更多管道状况的信息，同样，可以增加管道壁评估传感器，用于金属管道壁厚的检测。此外，TA系统还能够检测内部腐蚀、非法接头、未知的横向裂缝以及内部衬砌的损坏。

  TA系统的平均安装时间约为1h，根据管道的大小和状况，TA技术的平均测量时间在1h～3h;对于老旧水管来说，测量时间预计会更长，见表2。

1.6声发射（AE）

  声发射技术是一种用于混凝土管道，特别是大直径管道的实时泄漏检测和完整性检测的技术。诱发声发射的两种情况包括：（1）传感器可以检测到从泄漏处流出的受压流体所产生的能量波，如图1（f）所示；（2）局部裂缝的增长、泄漏处的空化、土壤的移动以及由于泄漏而在管道开口处固体颗粒的暂时滞留，都可能产生声波并通过管道材料或流体传播。        不同的传感器，如水诊器、压电、光纤和微机电均可与AE技术一起使用，适用的监测频率在10kHz到40kHz之间。为保证记录数据的分辨率，传感器的最大间距建议为100m。在进行数据分析之前，必须对噪声进行过滤，例如过往车辆、泵和地面运动的噪声。靠近泄漏点的传感器的平均信号幅值越高，潜在泄漏点的范围就越小。AE技术除地表开挖所需时间外，估计平均安装时间约为1h，而平均使用时间在2h～3h，见表2。

图1 不同声学检漏方法的原理

(a) LD; (b) NL; (c) LNC; (d) FSA; (e) TA; and (f) AE

2.不同ALDTs的比较评估

  从4个方面比较了不同的ALDTs对4种典型应用场景的适用性。

2.1应用场景

  本文研究的4种应用场景如表3所示。场景1和场景2表示小直径（d<300mm）和大直径（d≥300mm）金属管道。场景3表示小直径塑料管道（d<300mm），场景4为大直径混凝土管道（d>600mm）。

表3 ALDTs的应用场景

编号	场景	适用方法
场景1	金属管道，d<300mm	LD，NL，LNC，FSA，TA
场景2	金属管道，d≥300mm	FSA, TA, LNC
场景3	塑料管道，d<300mm	TA, FSA, LNC
场景4	混凝土管道，d>600mm	TA, FSA, AE

2.2性能评估

2.2.1可靠性（CR）

  可靠性意味着检测结果的可信度，可以解释为检测到泄漏并将其与水管道系统中的环境噪声区分开来的概率，而不会出现误报或漏报。这取决于使用ALDT时可能的错误信号来源和误报或漏报的可能性。每种ALDT的错误信号来源已在前文详述。为了估计误报的可能性，综合研究ALDTs已有的检测报告，针对不同的应用场景，可将其定性分为低、中、高可靠性3类，如表4和表5所示。表4给出了ALDTs在不同标准下的定量评分，根据ALDTs的适用性，在不同的应用场景下，调整后的性能评分如表5所示。现场试验中，可靠性低的技术（评分为1）产生的误报率很高。相比之下，得分为3的高可靠性技术在现场试验中产生的结果更准确。检测结果一致性较差，比低可靠性类别的技术较好的，归入中等可靠性类别，得分为2。表4和表5中给出的ALDT性能评分是假设以临时方式使用而不是以永久布置的方式使用得出的。另外，ALDT的评分取决于其应用场景，因为不同ALDTs有更适用的管道。例如，LNC的可靠性准则评分在场景1中高于场景2和场景3，这是因为它对小直径金属管道更适合。LNC技术可通过增强相关函数，提高窄带泄漏诱导信号的峰值检测，使其成为比其他管道类型更可靠的小直径金属管道ALDT。据此，表5中的性能评分对表4中的评分标准进行了调整。

2.2.2量化性能（CQ）

  ALDTs在量化泄漏严重程度方面的能力各不相同，泄漏严重程度对于管道管理中的维修计划至关重要。如表4所示，无法量化泄漏严重程度的技术被归为“无能”类，得分为1；可量化的技术被归为“有能力”类，得分为3，需要额外校准才能获得较准确的量化数据的技术，被归为“略有能力”类别，得分为2。在表5中，只有FSA和TA被评为“有能力”确定泄漏严重程度，可将管道泄漏测量记录的数据与校准曲线进行比较得出，其他大部分ALDTs技术均不能进行准确量化。

2.2.3接入方式（CA）

  不同ALDTs接入管道的方式各有不同，分为3类，见表4和表5，需要从埋地管道表面接入的ALDT设备会大大增加接入难度，被归为“管道表面”类别，得分为1，声发射技术要求整个检测长度内设备都附着在管道表面，其评分为1。而那些能够方便地接入诸如消防栓等地面设备的ALDT被归为“地面”类，得分为3分。LD、NL和LNC技术得分为3。通过管道内转换器工作的内联aldt需要两个接入点，一个用于插入，另一个用于提取，这些ALDT被归为“仅插入和提取”类别，得分为2。一些设备可有多个类别，但可靠性不同；例如，LNC可以通过“管道表面”和“地面”工作，但敲击消防栓（地面）更准确，同样，LD也可以通过“地面”和人工检查来工作，但据报道，“地面”更准确。

2.2.4费用（CC）

  根据检测单位长度管道的总成本，将ALDT分为高、中、低3类，性能评分分别为1、2、3，如表4所示。对各种ALDTs进行比较的总成本包括与劳动力、设备、数据分析相关的成本，以及使用这些技术带来的间接成本。

  设备成本包括设备成本和人力、时间等成本。根据前文所述，LD使用的设备比FSA、TA和AE更便宜，基于相关器材技术（如LNC）的设备成本很高。另一方面，人工成本取决于每个ALDT的设置要求，以及检查单位长度管道所需的时间。如果需要进入管道的外表面，人工成本会明显提高。其他技术，包括LD、NL和LNC，劳动力成本更低。与NL和LNC相比，LD技术的传感器灵敏度较低，因此需要缩短传感器之间的间距，这反过来又导致劳动力成本提高，其次是NL和LNC。FSA和TA技术只需要两个接入点（接入管道和取出），检测所需时间长但成本最低。数据分析成本取决于分析的难易程度，对于LNC、FSA和AE技术，由于分析检测数据的复杂性，其分析成本相对较高。

  ALDTs在成本方面的得分是基于它们在上述所有成本类别中的综合表现。针对表5所示的4种应用场景，按成本对ALDTs进行评级，结果表明，对于成本来说，LD是唯一可以归类为“低”类别的技术，因为其在大多数成本类别中处于较低水平，其他ALDTs被分为成本中的“中等”或“高”类别。同时，在成本项小直径管道（如场景1和场景3）的FSA得分低于大直径管道（如场景2和场景4），这是因为FSA设备进入小直径管道内部的成本更高。

表4 ALDTs的评分规则

评分项	评级类型	评价等级
		得分为1；2；3（1为最差，3为最好）
CR	定性描述	低	中等	高
	量化指标	1	2	3
CQ	定性描述	不能	某些条件下能	能
	量化指标	1	2	3
CA	定性描述	管道表面	接入管道内并取出	地面连接
	量化指标	1	2	3
CC	定性描述	高	中等	低
	量化指标	1	2	3

表5 4种应用场景下ALDTs产品性能评估

评分项	场景1				场景2			场景3			场景4
	LD	NL	LNC	FSA	FSA	TA	LNC	FSA	TA	LNC	FSA	TA	AE
CR	3	2	2	1	2	1	2	1	1	2	2	1	1
CQ	2	2	2	3	3	3	1	3	3	1	3	3	2
CA	1	1	1	2	2	2	1	2	2	1	2	2	1
CC	3	3	3	2	2	2	3	2	2	3	2	2	1

3.结论

  输水系统管道泄漏是管网系统的主要问题之一。随着管道使用时间的增长，对管道监测和修复的技术需求也随之不断增长。基于声学的泄漏检测技术（ALDTs）的流行，本文系统地回顾了6种商用ALDTs，并针对各种典型应用场景提出了适当的技术建议。评估的技术包括听力设备、噪声记录器、泄漏噪声相关器、自由游动声传感器、缆绳固定声传感器和声发射。评估这6种技术的标准包括成本、可靠性、量化泄漏的能力和管道接入要求。

  研究表明，监听装置和泄漏噪声相关器适合于检测和定位小直径金属管道的泄漏。因为声音衰减较大，大直径金属管道和小直径塑料管道的监测，用传统技术如监听装置会存在问题。此时，自由游动声传感器和缆绳固定声传感器技术是最合适的，也可用于大直径混凝土管道的泄漏检测。需要注意的是，本文提及的一些设备会随着技术的发展得到改进，其适用性和性能分数需要重新评定，且本文的结果是基于行业常用的设备和应用场景，在独特的约束和特定需求下可能不成立。

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Feasibility Evaluation of Pipeline Leakage Detection Technology Based on Acoustic Wave

SHEN Xiaojun,LIU Bin,SONG Wenjin

(Hanjiang to Weihe river valley water diversion project construction Co., Ltd., Shaanxi Province, Xi'an  Shaanxi  710000)

Abstract:Over the past few decades, efforts have been made to develop cost-effective and reliable pipeline leak detection technologies. Most current leak detection techniques are acoustic based and are not suitable for all pipe materials and sizes. Little is known about the comparative advantages of different acoustic leak detection techniques (ALTS). This paper summarizes six different pipeline leak detection methods and makes quantitative evaluation based on four indicators. These technologies include listening devices, noise loggers, leak noise correlators, free-swimming sound sensors, tethered sound sensors and sound emitting devices. The evaluation criteria for the above tests include cost, reliability, pipeline access requirements and leak quantification capability, in order to provide reference for subsequent pipeline leak detection.

Key words:pipeline leakage;detection equipment;evaluation index