Акустический мониторинг утечек трубопроводов на основе фрактального анализа сигналов

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

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. 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. 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. 

1. Клюев В.В., Соснин Ф.Р., Ковалев А.В. Неразрушающий контроль и диагностика: справочник. – М.: Машиностроение. – 2005. – 656 с.

2. Маслов А.А. Мониторинг скрытых утечек в трубопроводах и незаконных врезок в сети // Наилучшие доступные технологии водоснабжения и водоотведения. – 2021. – №3. – С. 30-34.

3. 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.

4. 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.

5. 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.

6. 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.

7. 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.

8. 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.

9. 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.

10. Zhong H., Guo Y. Long-term persistence in observed temperature and precipitation series //Fractal and Fractional. – 2025. – Т. 9. – №6. – 385. – DOI: 10.3390/fractalfract9060385

11. Аптуков 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.

12. 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.

13. 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.

14. Гарафутдинов Р.В. Моделирование и прогнозирование на финансовых рынках с применением фрактального анализа: монография. – Пермь: Пермский государственный национальный исследовательский университет, 2022. – 95 с.

15. 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.

16. 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.

17. 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.

18. 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.

19. 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.

20. 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.