probenerИзвестия высших учебных заведений. ПРОБЛЕМЫ ЭНЕРГЕТИКИPower engineering: research, equipment, technology1998-99032658-5456Kazan State Power Engineering University10.30724/1998-9903-2026-28-3-16-25probener-3903Research ArticleМЕТОДЫ И ПРИБОРЫ КОНТРОЛЯ И ДИАГНОСТИКИ МАТЕРИАЛОВ, ИЗДЕЛИЙ, ВЕЩЕСТВ И ПРИРОДНОЙ СРЕДЫMETHODS AND DEVICES FOR CONTROLLING AND DIAGNOSING MATERIALS, ARTICLES, SUBSTANCES AND NATURAL ENVIRONMENTАкустический мониторинг утечек трубопроводов на основе фрактального анализа сигналовAcoustic monitoring of pipeline leaks based on fractal analysis of signalЗагретдиновА. Р.ZagretdinovAyrat R.

Загретдинов Айрат Рифкатович – канд. техн. наук, доцент кафедры «Промышленная теплоэнергетика и системы теплоснабжения»

г. Казань

Kazan

zagretdinov.ar@kgeu.ruЗиганшинШ. Г.ZiganshinShamil G.

Зиганшин Шамиль Гаязович – канд. техн. наук, доцент кафедры «Промышленная теплоэнергетика и системы теплоснабжения»

г. Казань

Kazan

ziganshin.sg@kgeu.ruКлюкинИ. И.KlyukinIlya I.

Клюкин Илья Игоревич – аспирант

г. Казань

Kazan

klyukin.ii@kgeu.ruАлександровР. Н.AlexandrovRoman N.

Александров Роман Николаевич – аспирант

г. Казань

Kazan

aleksandrov.rn@kgeu.ruКазанский государственный энергетический университетРоссияKazan State Power Engineering UniversityRussian Federation2026240620262831625Copyright © Загретдинов А.Р., Зиганшин Ш.Г., Клюкин И.И., Александров Р.Н., 20262026Загретдинов А.Р., Зиганшин Ш.Г., Клюкин И.И., Александров Р.Н.Zagretdinov A.R., Ziganshin S.G., Klyukin I.I., Alexandrov R.N.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.energyret.ru/jour/article/view/3903

АКТУАЛЬНОСТЬ заключается в разработке нового подхода к обнаружению утечек трубопроводов, основанного на фрактальном анализе акустических сигналов. Предложенный подход позволяет повысить достоверность обнаружения утечек за счет упрощения интерпретации результатов измерений, исключения ошибок в принятии решения.

ЦЕЛЬ

ЦЕЛЬ. Исследовать изменения фрактальной структуры колебаний трубопроводов на разном удалении от места утечки.

МЕТОДЫ

МЕТОДЫ. Для анализа акустических сигналов применялись методы нормированного размаха (R/S-анализ) и детрендированного флуктуационного анализа (detrended fluctuation analysis, DFA).

Проведены лабораторные и полевые эксперименты на трубах из разных материалов (полиэтилен, полипропилен, металлопластик, сталь).

РЕЗУЛЬТАТЫ

РЕЗУЛЬТАТЫ. Установлено, что для герметичных трубопроводов характерен высокий уровень показателя Херста акустических сигналов. Снижение этого уровня свидетельствует о возникновении утечки. С увеличением расстояния между виброакустическим датчиком и утечкой линейно возрастает показатель Херста регистрируемых сигналов.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

ЗАКЛЮЧЕНИЕ. Проведенные экспериментальные исследования подтверждают возможность контроля утечек трубопроводов по анализу показателя Херста акустических сигналов. При мониторинге участка трубопровода, на котором предполагается наличие утечки, рекомендуется устанавливать несколько датчиков. Сигнал с наименьшим значением показателя Херста будет регистрировать датчик, расположенный ближе всего к источнику утечки. 

The RELEVANCE of the present study is to develop a new approach to pipeline leak detection based on fractal analysis of acoustic signals. The proposed approach improves the reliability of leak detection by simplifying the interpretation of measurement results and eliminating errors in decision-making.

OBJECT

OBJECT. To study changes in the fractal structure of pipeline vibrations at different distances from the leak site.

METHODS

METHODS. To analyze the acoustic signals, the methods of normalized range (R/S analysis) and detrended fluctuation analysis (DFA) were used. Laboratory and field experiments were conducted on pipes made of different materials (polyethylene, polypropylene, metal-plastic, steel).

RESULTS

RESULTS. It was found that sealed pipelines are characterized by a high level of the Hurst exponent of acoustic signals. A decrease in this level indicates a leak. With increasing distance between the vibroacoustic sensor and the leak, the Hurst exponent of the recorded signals increases linearly.

CONCLUSION

CONCLUSION. Experimental studies confirm the feasibility of monitoring pipeline leaks by analyzing the Hurst exponent of acoustic signals. When monitoring a suspected leak section of a pipeline, it is recommended to install multiple sensors. The signal with the lowest Hurst exponent value will be recorded by the sensor located closest to the leak source.

мониторинг утечекакустический сигналпоказатель Херстаметод нормированного размахадетрендированный флуктуационный анализleak monitoringacoustic signalHurst exponentnormalized range methoddetrended fluctuation analysisРабота выполнена за счет гранта, предоставленного Академией наук Республики Татарстан образовательным организациям высшего образования, научным и иным организациям на поддержку планов развития кадрового потенциала в части стимулирования их научных и научно-педагогических работников к защите докторских диссертаций и выполнению научно-исследовательских работ.This work was supported by a grant from the Academy of Sciences of the Republic of Tatarstan to higher education institutions, scientific and other organizations to support plans for the development of human resources in terms of stimulating their scientific and teaching staff to defend doctoral dissertations and carry out research work.ReferencesКлюев В.В., Соснин Ф.Р., Ковалев А.В. Неразрушающий контроль и диагностика: справочник. – М.: Машиностроение. – 2005. – 656 с.Klyuev V.V., Sosnin F.R., Kovalev A.V. Non-destructive testing and diagnostics: a handbook. - Moscow: Mashinostroenie. – 2005. – 656 p.Маслов А.А. Мониторинг скрытых утечек в трубопроводах и незаконных врезок в сети // Наилучшие доступные технологии водоснабжения и водоотведения. – 2021. – №3. – С. 30-34.Maslov A.A. Monitoring hidden leaks in pipelines and illegal connections to networks // Best available technologies for water supply and sanitation. – 2021. – No. 3. – P. 30-34.Liu Y., Ma X., Li Y., Tie Y., Zhang Y., Gao J. Water pipeline leakage detection based on machine learning and wireless sensor networks // Sensors. – 2019. – №19. – 5086. – DOI: 10.3390/s19235086.Liu Y., Ma X., Li Y., Tie Y., Zhang Y., Gao J. Water pipeline leakage detection based on machine learning and wireless sensor networks // Sensors. – 2019. – No. 19. – 5086. – DOI: 10.3390/s19235086.Wang W., Sun H., Guo J., Lao L., Wu S., Zhang J. Experimental study on water pipeline leak using in-pipe acoustic signal analysis and artificial neural network prediction // Measurement. – 2021. – №186. – 110094. – DOI: 10.1016/j.measurement.2021.110094.Wang W., Sun H., Guo J., Lao L., Wu S., Zhang J. Experimental study on water pipeline leak using in-pipe acoustic signal analysis and artificial neural network prediction // Measurement. – 2021. – No. 186. – 110094. – DOI: 10.1016/j.measurement.2021.110094.Guo G., Yu X., Liu S., Ma Z., Wu Y., Xu X., Wang X., Smith K., Wu X. Leakage detection in water distribution systems based on time–frequency convolutional neural network // Journal of water resources planning and management. – 2021. – №147. – 04020101. – DOI: 10.1061/(asce)wr.1943-5452.0001317.Guo G., Yu X., Liu S., Ma Z., Wu Y., Xu X., Wang X., Smith K., Wu X. Leakage detection in water distribution systems based on time–frequency convolutional neural network // Journal of water resources planning and management. – 2021. – No. 147. – 04020101. – DOI: 10.1061/(asce)wr.1943-5452.0001317.Jiang Z.Q., Xie, W.J., Zhou, W.X., Sornette, D. Multifractal analysis of financial markets: a review // Reports on progress in physics. – 2019. – Т. 82. – №12. – 125901. – DOI: 10.1088/1361-6633/ab42fb.Jiang Z.Q., Xie, W.J., Zhou, W.X., Sornette, D. Multifractal analysis of financial markets: a review // Reports on progress in physics. – 2019. – Vol. 82. – No. 12. – 125901. – DOI: 10.1088/1361-6633/ab42fb.Zhang W., Huang Z. Nonlinear dynamics of RMB exchange rate volatility: a multifractal perspective within the G-expectation framework // Fractal and fractional. – 2025. – Т. 9. – №11. – 746. – DOI: 10.3390/fractalfract9110746.Zhang W., Huang Z. Nonlinear dynamics of RMB exchange rate volatility: a multifractal perspective within the G-expectation framework // Fractal and fractional. – 2025. – Vol. 9. – No. 11. – 746. – DOI: 10.3390/fractalfract9110746.Boztaş Demir G., Doğrugören R., Topsakal K.G., Duran G.S., Görgülü S. Assessment of mandibular trabecular bone structure in hypodivergent growth patterns using fractal analysis // Fractal and fractional. – 2025. – Т. 9. – №8. – 517. – DOI: 10.3390/fractalfract9080517.Boztaş Demir G., Doğrugören R., Topsakal K.G., Duran G.S., Görgülü S. Assessment of mandibular trabecular bone structure in hypodivergent growth patterns using fractal analysis // Fractal and fractional. – 2025. – Vol. 9. – No. 8. – 517. – DOI: 10.3390/fractalfract9080517.Datta D., Sathish S. Application of fractals to detect breast cancer //Journal of Physics: Conference Series. – 2019. – Т. 1377. – №1. – 012030. – DOI: 10.1088/17426596/1377/1/012030.Datta D., Sathish S. Application of fractals to detect breast cancer // Journal of Physics: Conference Series. – 2019. – Vol. 1377. – No. 1. – 012030. – DOI: 10.1088/17426596/1377/1/012030.Zhong H., Guo Y. Long-term persistence in observed temperature and precipitation series //Fractal and Fractional. – 2025. – Т. 9. – №6. – 385. – DOI: 10.3390/fractalfract9060385Zhong H., Guo Y. Long-term persistence in observed temperature and precipitation series // Fractal and Fractional. – 2025. – Vol. 9. – No. 6. – 385. – DOI: 10.3390/fractalfract9060385Аптуков В.Н., Митин В.Ю. Фрактальный анализ метеорологических рядов с помощью метода минимального покрытия // Географический вестник. – 2019. – №2(49). – С. 67-79. – DOI 10.17072/2079-7877-2019-2-67-79.Aptukov V.N., Mitin V.Yu. Fractal analysis of meteorological series based on the minimal covering method // Geographical Bulletin. – 2019. – No. 2 (49). – P. 67-79. – DOI 10.17072/2079-7877-2019-2-67-79.Кубарев А.Ю., Закирова А.Б., Кубарев Ю.Г. Методы исследования свойств дефектного электрооборудования // Известия высших учебных заведений. Проблемы энергетики. – 2018. – Т. 20, № 3-4. – С. 108-115.Kubarev A.Yu., Zakirova A.B., Kubarev Yu.G. Research methods of the properties of defective electrical equipment // Power engineering: research, equipment, technology. – 2018. – Vol. 20, No. 3-4. – P. 108-115.Лотфуллин Р. Ш., Кубарев А.Ю., Кубарев Ю.Г. Релаксационные свойства полидисперсных сегнетоэлектриков // Известия высших учебных заведений. Проблемы энергетики. – 2016. – № 11-12. – С. 115-123.Lotfullin R.Sh., Kubarev A.Yu., Kubarev Yu.G. Distributed generation plants multiagent controlling system // Power engineering: research, equipment, technology. – 2016. – No. 11-12. – P. 115-123.Гарафутдинов Р.В. Моделирование и прогнозирование на финансовых рынках с применением фрактального анализа: монография. – Пермь: Пермский государственный национальный исследовательский университет, 2022. – 95 с.Garafutdinov R.V. Modeling and forecasting in financial markets using fractal analysis: monograph. – Perm: Perm state national research university, 2022. – 95 p.Peng C.-K., Buldyrev S.V., Havlin S., Simons M., Stanley H.E., Goldberger A.L. Mosaic organization of DNA nucleotides // Physical review e. – 1994. – №49. – C. 1685-1689.Peng C.-K., Buldyrev S.V., Havlin S., Simons M., Stanley H.E., Goldberger A.L. Mosaic organization of DNA nucleotides // Physical review e. – 1994. – No. 49. – P. 1685-1689.Zagretdinov A., Ziganshin S., Izmailova E., Vankov Y., Klyukin I., Alexandrov R. Detection of gate valve leaks through the analysis fractal characteristics of acoustic signal // Fractal and fractional. – 2024. – Т. 8. – №5. – 280. – DOI: 10.3390/fractalfract8050280.Zagretdinov A., Ziganshin S., Izmailova E., Vankov Y., Klyukin I., Alexandrov R. Detection of gate valve leaks through the analysis of fractal characteristics of acoustic signal // Fractal and fractional. – 2024. – Vol. 8. – No. 5. – 280. – DOI: 10.3390/fractalfract8050280.Zagretdinov A., Ziganshin S., Izmailova E., Vankov Y., Klyukin I., Alexandrov R. Detection of pipeline leaks using fractal analysis of acoustic signals // Fractal and fractional. – 2024. – Т. 8. – №4. – 213. – DOI: 10.3390/fractalfract8040213.Zagretdinov A., Ziganshin S., Izmailova E., Vankov Y., Klyukin I., Alexandrov R. Detection of pipeline leaks using fractal analysis of acoustic signals // Fractal and fractional. – 2024. – Vol. 8. – No. 4. – 213. – DOI: 10.3390/fractalfract8040213.Zagretdinov A., Ziganshin S., Izmailova E., Vankov Y., Klyukin I., Alexandrov R. Monitoring pipeline leaks using fractal analysis of acoustic signals // Fractal and fractional. – 2025. – Т. 9. – №3. – 178. – DOI 10.3390/fractalfract9030178.Zagretdinov A., Ziganshin S., Izmailova E., Vankov Y., Klyukin I., Alexandrov R. Monitoring pipeline leaks using fractal analysis of acoustic signals // Fractal and fractional. – 2025. – Vol. 9. – No. 3. – 178. – DOI 10.3390/fractalfract9030178.Bashan A., Bartsch R., Kantelhardt J.W., Havlin S. Comparison of detrending methods for fluctuation analysis // Physica A: statistical mechanics and its applications. – 2008. – Т. 387. – №21. – С. 5080-5090. – DOI 10.1016/j.physa.2008.04.023.Bashan A., Bartsch R., Kantelhardt J.W., Havlin S. Comparison of detrending methods for fluctuation analysis // Physica A: statistical mechanics and its applications. – 2008. – Vol. 387. – No. 21. – P. 5080-5090. – DOI 10.1016/j.physa.2008.04.023.Кошкин С.Ю. Особенности использования корреляционных течеискателей для обнаружения утечек в пластиковых трубопроводах // Megatech. Новые технологии в промышленной диагностике и безопасности. – 2011. – №1. – С. 30-35.Koshkin S.Yu. Features of using correlation leak detectors to detect leaks in plastic pipelines // Megatech. New technologies in industrial diagnostics and safety. – 2011. – No. 1. – P. 30-35.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.