NEPM（神经引擎管道监测）

管道泄漏检测

全球范围内通过管道输送的流体量正在日益增加 — 这绝非偶然。在长距离运输中，管道是兼顾安全、环境效益与经济性的理想选择。然而，泄漏仍然代表着潜在的安全、环境和经济风险。

泄漏可能由多种原因引起，包括腐蚀、材料疲劳、施工损坏、操作失误、地层移动、地震或非法盗窃等。为了将这些风险降至最低，管道运营商依赖于先进的泄漏检测系统，以获取快速、可靠且可付诸行动的信息。

选择合适的系统

选择合适的泄漏检测系统是一项复杂的任务。该系统必须适应特定的管道、产品和运行条件，同时还要符合 API RP 1130、API 1175、TRFL 或 CSA Z662 Annex E 等国际标准和法规。

现代管道系统越来越需要能够抵御运行条件变化、产品变更和瞬态效应的稳健解决方案 — 并且能够将海量的传感器数据转化为可靠的决策。

从 RTTM 到 NEPM

内部管道监测的发展历程

RTTM（实时瞬态模型）长期以来一直被视为内部管道泄漏检测的领先技术。RTTM 通过数学模型对管道行为进行建模，并将物理管道的实时测量数据与模拟的“虚拟”管道进行比对。

科隆通过 E-RTTM（扩展型 RTTM） 拓展了这一原理，增加了泄漏特征分析和基于模式的评估，从而显著提高了灵敏度和可靠性。

NEPM 代表了下一步的进化。它建立在 RTTM 和 E-RTTM 的成熟基础之上，并将其扩展为一种神经多方法监测框架。

基于 NEPM 的多方法泄漏检测

基于 NEPM 的系统通过以下方式创建管道的动态数字表征：

• 来自流量、压力和温度传感器的实时测量数据

• 管道的高级水力建模

• 模式识别与特征数据库

• AI 驱动的优化与自适应学习算法

测量数据取自管道的入口和出口，以及泵站、阀站或截断阀等中间位置。基于这些数据，NEPM 会持续计算整条管道沿线的流量、压力、温度和密度分布曲线。

这些计算值会与流量计和压力变送器的实测值进行持续比对。当检测到偏差时，神经引擎会并行采用多种方法对该事件进行分析。从而判断该偏差是由正常的运行效应、仪表问题、瞬态工况引起的，还是由真实泄漏 — 无论是渐变泄漏还是突发泄漏所引起的。

应对变化和瞬态的运行工况

NEPM 的一大核心优势在于，它能够在动态且富有挑战性的运行工况下对管道进行可靠监测。NEPM 能够处理瞬态，并持续适应不断变化的工况，例如：

• 启动和停车流程

• 批次输送或介质切换

• 泵或阀门操作

• 传感器或通信故障

实时水力建模、模式识别和基于人工智能的优化相结合，赋予了系统出色的稳健性。通过不断从运行数据中学习，NEPM 的检测性能会随着时间的推移而不断提升，并能高度有效地防范误报警。

PipePatrol NEO 中的 NEPM

NEPM 是科隆最新一代管道监测平台 PipePatrol NEO 的核心监测技术。它适用于液体和气体管道，包括液化气体和超临界产品。

搭载 NEPM 的 PipePatrol NEO 不仅符合 API RP 1130、API 1175、TRFL 和 CSA Z662 Annex E 等标准，还为运营人员提供了更高的透明度、更快的响应速度，并使其对管道完整性拥有更强的信心。