本發(fā)明屬于燃?xì)夤艿朗┕z測，具體為一種基于聲波分析的管道附近施工檢測系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、天然氣管道附近施工檢測是一項至關(guān)重要的安全措施，旨在確保在管道周邊進行施工作業(yè)時不會對管道造成損害或引發(fā)安全事故。該檢測通常包括對施工現(xiàn)場的地質(zhì)條件、管道走向、埋深、保護措施及施工活動進行全面的監(jiān)測和分析。通過使用先進的檢測設(shè)備和技術(shù)，如地下雷達、聲波探測、地面穿透雷達等，可以實時監(jiān)控施工過程中的土壤擾動、管道應(yīng)力變化等情況。這樣的檢測有助于及時發(fā)現(xiàn)潛在的風(fēng)險因素，保障天然氣管道的穩(wěn)定運行，防止泄漏、爆炸等事故的發(fā)生，從而確保公共安全和環(huán)境保護。

2、但是傳統(tǒng)方法缺乏環(huán)境噪聲的動態(tài)抑制能力，易受風(fēng)雨、交通等干擾導(dǎo)致誤報，且無法精準(zhǔn)區(qū)分施工活動與自然地質(zhì)振動。被動式監(jiān)測體系缺乏風(fēng)險預(yù)測機制，僅在物理接觸發(fā)生后報警，無法實現(xiàn)損傷預(yù)防。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于：為了解決上述提出的問題，提供一種基于聲波分析的管道附近施工檢測系統(tǒng)。

2、本發(fā)明采用的技術(shù)方案如下：一種基于聲波分析的管道附近施工檢測系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：聲波采集模塊、信號處理模塊、聲波識別與預(yù)警模塊、數(shù)據(jù)存儲與分析模塊和用戶界面與交互模塊；

3、所述聲波識別與預(yù)警模塊的內(nèi)部設(shè)置有聲波特征提取單元、聲波模式識別單元、施工活動強度評估單元、預(yù)警與報告生成單元、自我學(xué)習(xí)與優(yōu)化單元。

4、在一優(yōu)選的實施方式中，所述聲波采集模塊在管道沿線部署的高靈敏度麥克風(fēng)陣列采用分布式拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，每間隔50米配置一組四通道聲學(xué)傳感器。傳感器外殼內(nèi)置雙層隔振裝置，有效隔離管道自身振動產(chǎn)生的干擾噪聲。針對野外復(fù)雜環(huán)境設(shè)計的自適應(yīng)采樣系統(tǒng)，能夠根據(jù)背景噪聲強度動態(tài)調(diào)整采樣頻率，在暴雨或強風(fēng)條件下自動切換至4000hz高頻采集模式，確保施工機械產(chǎn)生的瞬態(tài)沖擊信號完整捕獲。傳感器節(jié)點內(nèi)置自檢電路，每日凌晨啟動阻抗校準(zhǔn)流程，通過發(fā)射標(biāo)準(zhǔn)測試聲波驗證麥克風(fēng)靈敏度偏移值，偏差超過5％時觸發(fā)遠(yuǎn)程運維警報。

5、在一優(yōu)選的實施方式中，所述信號處理模塊對原始聲波數(shù)據(jù)經(jīng)過小波閾值降噪預(yù)處理后，采用改進型經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解算法分離環(huán)境噪聲與施工特征信號。核心創(chuàng)新在于構(gòu)建了施工機械聲紋特征庫，將挖掘機液壓錘擊、鉆孔機高頻振動等17類典型施工聲波轉(zhuǎn)化為128維梅爾倒譜系數(shù)模板。處理流程中引入滑動時間窗機制，每200毫秒對信號進行時頻域聯(lián)合分析，當(dāng)檢測到3個連續(xù)窗口內(nèi)特定頻段能量增幅超過基線值20db時，自動觸發(fā)特征提取線程，將有效信號片段送入下游識別模塊。

6、在一優(yōu)選的實施方式中，所述聲波特征提取單元采用小波變換與自適應(yīng)濾波融合算法提取聲波關(guān)鍵特征。針對管道周邊復(fù)雜聲場環(huán)境，系統(tǒng)首先通過多尺度小波分解分離高頻沖擊信號與低頻背景噪聲，隨后利用動態(tài)閾值濾波器對特定頻段進行能量增強。創(chuàng)新性地引入時變窗函數(shù)分析瞬態(tài)信號，將機械沖擊波的上升沿斜率、頻譜衰減系數(shù)等12個物理參數(shù)轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)化特征向量。當(dāng)檢測到30hz至800hz頻段內(nèi)存在連續(xù)脈沖群時，自動觸發(fā)瞬態(tài)特征鎖定機制，通過相位對齊技術(shù)消除多徑反射干擾，確保特征參數(shù)的時空一致性，為后續(xù)模式識別提供高魯棒性輸入。

7、在一優(yōu)選的實施方式中，所述聲波模式識別單元通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實時分類施工活動類型(如挖掘、鉆孔等)。輸入為聲波頻譜特征(100維向量)，輸出為施工類別概率。核心創(chuàng)新在于增量式動態(tài)損失函數(shù)，結(jié)合彈性權(quán)重鞏固(ewc)技術(shù)，在持續(xù)學(xué)習(xí)新數(shù)據(jù)時保護舊知識不遺忘，公式如下：

8、

9、其中l(wèi)交叉熵表示標(biāo)準(zhǔn)交叉熵?fù)p失，衡量分類誤差。

10、λ表示調(diào)節(jié)新舊知識權(quán)重的超參數(shù)。

11、fi表示參數(shù)θi在歷史數(shù)據(jù)上的fisher信息量，量化其重要性；θi-θ舊,i表示新參數(shù)與舊參數(shù)的偏差。

12、在一優(yōu)選的實施方式中，所述施工活動強度評估單元基于聲波能量時域積分模型構(gòu)建動態(tài)評估體系，通過計算單位時間內(nèi)特征頻段的能量累積值量化施工強度。系統(tǒng)建立三級評估標(biāo)準(zhǔn)，當(dāng)監(jiān)測到200hz至500hz頻段能量值持續(xù)30秒超過基線水平20db時判定為中度風(fēng)險，同時結(jié)合信號包絡(luò)的波動頻率預(yù)測機械設(shè)備的作業(yè)烈度。創(chuàng)新評估算法融合管道材質(zhì)聲傳播特性，將碳鋼管道的聲衰減系數(shù)納入強度修正公式，使不同管段的評估結(jié)果具有物理可比性，最終輸出0-10級的標(biāo)準(zhǔn)化風(fēng)險指數(shù)。

13、在一優(yōu)選的實施方式中，所述預(yù)警與報告生成單元采用多維度事件關(guān)聯(lián)分析技術(shù)，當(dāng)聲學(xué)特征與振動傳感器數(shù)據(jù)在空間坐標(biāo)上形成耦合事件時，自動生成三級遞進式預(yù)警。核心算法構(gòu)建時空立方體模型，將聲源方位角、傳播時延與管道拓?fù)鋽?shù)據(jù)融合計算，精確標(biāo)注施工點與管道的相對距離。報告生成系統(tǒng)嵌入知識圖譜引擎，自動關(guān)聯(lián)歷史同類事件的處置方案，結(jié)合當(dāng)前氣象條件和土壤濕度參數(shù)生成定制化應(yīng)急預(yù)案，實現(xiàn)從原始數(shù)據(jù)到?jīng)Q策建議的端到端自動化輸出。

14、在一優(yōu)選的實施方式中，所述自我學(xué)習(xí)與優(yōu)化單元部署雙通道在線學(xué)習(xí)框架，主通道通過增量式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實時吸收新數(shù)據(jù)，副通道采用對抗生成網(wǎng)絡(luò)模擬極端工況。創(chuàng)新性的概念漂移檢測機制持續(xù)監(jiān)控特征空間分布變化，當(dāng)發(fā)現(xiàn)既有模式庫與新數(shù)據(jù)集的kl散度超過閾值時，自動啟動模型重構(gòu)流程。優(yōu)化過程引入遷移學(xué)習(xí)策略，將城市管廊監(jiān)測場景中驗證有效的特征提取器參數(shù)遷移至野外管道場景，大幅縮短新環(huán)境下的模型收斂時間，形成跨地域的知識共享能力。

15、在一優(yōu)選的實施方式中，所述數(shù)據(jù)存儲與分析模塊采用分級存儲架構(gòu)，實時數(shù)據(jù)流首先寫入內(nèi)存數(shù)據(jù)庫進行15秒窗口的暫態(tài)分析，特征向量經(jīng)壓縮后存入時序數(shù)據(jù)庫長期留存。數(shù)據(jù)分析引擎內(nèi)置模式生長算法，通過比對歷史事件中的聲波演化軌跡，智能預(yù)測施工活動發(fā)展趨勢。當(dāng)檢測到特定方位聲壓級呈現(xiàn)每小時3db線性增長模式時，自動生成潛在風(fēng)險演進圖譜，結(jié)合管道應(yīng)力分布模型計算剩余安全時間，為決策者提供量化處置窗口。

16、在一優(yōu)選的實施方式中，所述用戶界面與交互模塊通過三維地理可視化平臺將聲學(xué)監(jiān)測數(shù)據(jù)與管道數(shù)字孿生體深度融合，操作人員可通過觸控手勢旋轉(zhuǎn)查看任意管段的實時聲紋熱力圖。預(yù)警事件發(fā)生時，系統(tǒng)自動調(diào)取前后30分鐘的多模態(tài)數(shù)據(jù)生成交互式時間軸，支持拖拽比對聲波頻譜與振動波形曲線。獨創(chuàng)的智能報告生成器能夠提取關(guān)鍵參數(shù)變化趨勢，自動標(biāo)注疑似施工機械類型與方位角信息，輸出符合行業(yè)規(guī)范的應(yīng)急處置方案建議書，并通過數(shù)字簽名技術(shù)保障指令傳輸?shù)目勺匪菪浴?/p>

17、綜上所述，由于采用了上述技術(shù)方案，本發(fā)明的有益效果是：

18、1、本發(fā)明中，通過多層級智能分析架構(gòu)實現(xiàn)了管道安全防護的質(zhì)效躍升。聲波特征提取單元捕捉機械作業(yè)的微觀振動指紋，結(jié)合模式識別單元的深度學(xué)習(xí)解析能力，可精準(zhǔn)辨識十余種施工行為特征，將傳統(tǒng)監(jiān)測手段難以區(qū)分的機械挖掘與自然地質(zhì)活動進行毫秒級判別。施工強度評估單元通過聲波能量傳播模型構(gòu)建三維風(fēng)險熱力圖，實時量化不同管段的受迫振動強度，當(dāng)重型設(shè)備進入管道安全緩沖帶時，系統(tǒng)能在接觸管道物理結(jié)構(gòu)前觸發(fā)預(yù)警，為應(yīng)急處置爭取關(guān)鍵時間窗口。這種從特征感知到風(fēng)險預(yù)測的全鏈條解析能力，使地下管網(wǎng)的隱形損傷風(fēng)險首次具備可視化防控手段。

19、2、本發(fā)明中，預(yù)警與報告單元深度融合地理信息與工程知識圖譜，自動生成的處置方案不僅包含施工點精準(zhǔn)坐標(biāo)，還能根據(jù)管道材質(zhì)、埋深參數(shù)推薦最優(yōu)干預(yù)措施。自我學(xué)習(xí)單元通過持續(xù)吸收多地域監(jiān)測數(shù)據(jù)，使系統(tǒng)具備跨氣候帶的環(huán)境適應(yīng)能力，無論是凍土區(qū)域的低頻振動衰減，還是濕潤土壤中的聲波折射畸變，系統(tǒng)都能動態(tài)調(diào)整解析策略。這種智能演進特性使管道防護從被動響應(yīng)轉(zhuǎn)向生長型防御，在降低80％誤報率的同時，推動形成了可隨城市發(fā)展同步升級的智慧管網(wǎng)生態(tài)體系。