供热管道泄漏机理浅析

供热管道泄漏机理浅析

孟营

天津科信诚市政工程设计有限公司天津市 300384

摘要：为了有效预防和控制城市供热管道泄漏事故，文章对城市供热管道泄漏风险进行了研究分析，得出了供热管网泄漏的主要后果。在此基础上，提出了针对性的防控措施，为城市供热管网安全管理提供参考依据。

关键词：供热管道；泄漏；原因

引言

供热管网系统的不断扩大，使得整个供热系统变得越来越复杂，当冬季取暖期到来时，极易发生泄漏或者集中供热系统的无法正常运行、管道破裂等现象，直接影响人们的生产和生活。因此，要想全面提高供热的水平，需要对供热管网泄漏的故障进行诊断，在精准定位后，能够及时对出现的泄漏进行修补，同时，新兴技术的应用还能够提早进行故障的诊断，有效避免了泄漏的出现。

1概述

在集中供热系统中，供热管网是连接热源与热用户之间的桥梁，承担着将热量在二者之间输配的作用，是供热管网重要的组成部分。随着城市供热管网规模的不断增大以及热网使用年数的逐渐增长，热网故障概率也不断增加。其中管网泄漏是一种最为常见的故障形式。供热管网通常具有泄漏地点和泄漏时间随机发生的特点，对热网的运行维护造成了严重的影响；同时泄漏造成无谓的失水与热量损失，对热网的安全性与经济性带来极大的危害。控制热力管网运行成本是供热企业发展需要面对的重要任务，因此科学地分析供热管网泄漏故障成因，提升管网运行的安全性与经济性，实现供热管网的现代化管理，是亟待供热企业和管理人员解决的重要课题。

2供热管道泄漏原因
2.1管道发生的不同程度破裂

管道故障发生的主要原因与管道发生腐蚀或者发生焊接破裂等有着直接的关系。其中，管道发生腐蚀是发生管道泄漏最主要一种类型。伴随着热媒温度的升高，发生的腐蚀概率也就越来越大；热媒温变率较大时，将会对管道产生极大的应力，若应力不均匀释放，或应力产生的变化量大于补偿量时，将会产生管道或管件撕裂的风险；而气候温度的影响，将会使埋设在地下的一些供热管道产生不均匀胀缩或者升降的现象，管道的焊口将遭到一定的破坏；当气温升高时或者遭到城市车辆的重压后，管道则面临破裂的风险。

2.2管道腐蚀

管道腐蚀是当城市集中供热温度过高的时候，因工作温度较高，对小管道的腐蚀较大，腐蚀速度会越来越快，管道腐蚀是对供热管网危害最大的。

2.3管道内部的元部件发生故障

管道内部的元部件一旦发生腐蚀或者损坏的现象，很容易引发阀门故障的现象。例如，阀门阀体发生的腐蚀现象、法兰发生的的泄漏现象、开关失灵等现象。另外，波纹管补偿器一旦发生腐蚀的现象，则会引起开裂、泄漏的现象。其主要是因为波纹管补偿器材料主要为不锈钢材料，当受到水中氯离子的侵蚀后就会发生腐蚀的现象，进而引发故障。

3供热管道泄漏管理的措施

3.1采取人工智能的方法，提升检测的效率

（1）智能化和信息化的产生和出现，改变了人们的生产和生活，特别是人工智能技术在应用供热管网泄漏故障的诊断领域中，极大地提高了检测的质量和效率，这一先进的检测技术将得到广泛的应用。例如，故障诊断过程中如果缺乏精准的压力变化衡量指标，就会增加模糊性，为了能够灵活地应对复杂和多变的环境，通过将神经网络引入这种故障检测中，充分利用神经网络的自适应和自学习能力，以对出现的模糊规则进行修正，进而有效避免出现的主观因素造成的各项不足，显著提升供热管网泄漏故障诊断的精准性和时效性。（2）人工神经网络是借助互联网技术对人类认知的过程进行模拟，这种方法不需要建立数学模式，能够通过自身强大的计算功能对神经网络权值和阙值等进行调整，从而发挥出拟合的效果。例如，每供热期对管网进行水压试验，对严密的管网在供热期大量积累不同水力工况下的运行数据，通过对大量工况样本进行学习，使其能够对供热管网的运行状态进行分类和识别，甚至可以用水压图实时差异化对比，从而及时发现泄漏的现象。

3.2闭路电视管道检查测验方法

闭路电视管道检查测验方法是利用专门相机拍摄管道内部，依此图片信息观察和分析管道内部真实状况的检查测验方法。闭路电视管道检测的原理是用摄像机驱动管道机器人在管道中行走，获取管道内的全过程摄像机数据图片信息并传输到地面。利用专业人员对摄像机数据图片信息的有效判断和科学解释，能够确定管道中的锈蚀、结垢、腐蚀、穿孔、裂纹和变形。视频数据可以存储在硬盘上进行回放或系统评估。由于相机是在管道中拍摄的，因此通常要求相机的焦距尽可能短，这容易导致图像失真。对于热力管道，由于温度高，镜头极易模糊，使得摄像效果差，因此国内检查测验热力管道一般不用闭路电视管道检查测验，但最近某家公司生产的闭路电视管道检测仪相机适于32～113℃的高温，并且防雾化，同时配备了侧壁扫描管道侧扫描系统和监督高分辨率相机。

3.3以模糊理论为基础的供热管网泄漏故障诊断方法

在这种故障诊断方法中，技术压力的变化情况被作为供热管网泄漏故障发生的前兆，但是缺乏精确的压力变化衡量指标，也就是存在相当程度的模糊性。因为传统的模糊推理系统只能够以专家的知识经验为基础，进行模糊规则的选取，所以在遇到较为复杂、环境影响因素较为繁多的供热管网时，较为满意的诊断效果很难达成。在这种情况下，将神经网络引入到这种故障检测方法中，对神经网络的自适应和自学习能力进行充分的利用，能够实现模糊规则的不断修正，有效避免传统模糊理论下主观因素较多的缺陷，有效提升供热管网泄漏故障诊断精度和速度。

3.4促进部门间的优化协调，高效防范供热管网发生突发安全事故

因供热管网管理历史遗留的诸多问题，协调已成为处理供热管网安全事故的一个主要问题，建立供热管网机制势在必行。应建立健全突发安全事件的组织体系，按照职责分工负责处理突发事件。例如，北京市市政管理委员会有一个应急突发事件的部门，专门负责北京市应急突发事件，协调和领导各区域有关单位对管线事故的应急反应和处理情况。供热管网安全和质量防控机制是一个多部门参与机制，必须科学高效协调有关单位和部门的工作，确保工作有序运行。
3.5信号分析判断

利用信号分析的非开挖漏点检查技术可以在不破坏市政道路的前提下，较为快速精准地确定管道泄漏位置。在非开挖探测技术中，相关仪分析和弱磁无损检测是两种常见的手段。相关仪分析利用布置在管网上下的游传感器捕捉管网泄漏处形成压力突降的负压波，实现漏点定位。弱磁无损检测技术利用高精度磁梯度仪对管道缺陷处磁场的变化进行现场分析，然后检测仪上位机软件系统通过几种不同的算法对管道缺陷进行定点、定性、定量确认。

结语

本文在全面了解到管道泄漏发生的因素基础上，应该及时进行供热管道的防腐处理，同时，还需要对受力较大的部位或者焊缝处位置等进行保护，提升施工的质量，这样才能减少由于施工造成的管道破裂发生的泄漏问题。而在这之前，更需要开展预防的工作，加大对供热管道的故障检测，本文以采用红外热泄漏检测法、采取人工智能的方法，提升检测的效率、神经元网络诊断检测等方法后，弥补了传统供热管道故障泄漏检测的不足，达到提升了检测的精准性和时效性，为人们在冬季采暖阶段能够提供保障。在之后的一段时间中，我们还需要对供热管网系统发生的泄漏故障进行研究和分析，这样才能为建设智能城市奠定坚实的基础。

参考文献

[1]李亚杰.基于数据挖掘的供热管网泄漏诊断研究[D].华北电力大学，2018.

[2]刘咏涵.基于BP神经网络优化算法的供热管网泄漏诊断[D].大连海事大学，2017.