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摘要：中国的南北集中供暖分界线一般是以秦岭淮河作为边界的，秦淮以北的地区冬季采用集中供暖的方式供暖，集中供暖相比于过去的单户取暖，具有更加环保、能源利用率高、取暖效果好、安全性高等优势。供热系统管网如果在供暖运行过程中，发生故障会直接影响广大居民的正常生活，并会带来很大的经济损失，我国北方冬季不时会有居民反映供暖不好，因此为了保证居民的正常供暖需求和避免经济损失，我们需要拥有一套成熟的供热管网故障诊断技术，来快速发现泄露位置，达到快速解决故障的目的。本文对供热管网的泄露故障诊断进行探讨分析，供有关人员参考。
关键词：管网泄漏；供热管道；机理
引言
随着供热负荷的增加，供热系统不断更新和扩大，规模越来越大，越来越复杂。此外，许多旧管网正在老化，供热管网的安全问题越来越严重，管网泄漏是最常见的问题，迫切需要做好供热管网泄漏风险的预防和预测工作。这就需要全面、准确地识别管网泄漏造成的风险原因，从源头入手，明确泄漏风险的路径和各种原因之间的因果关系，将风险原因进行不同层次的分类，确定核心的重要可控风险原因，从而采用标准化设计，按照现代先进的智能手段对供热管网的安全运行进行科学、有效地管理，有效降低供热管网泄漏风险的发生。
1供热管道泄漏机理
就当前的现状来看，供热管道腐蚀问题屡见不鲜，而其具体的腐蚀类型主要体现在以下几个方面：（1）宏电池腐蚀，即在供热管道施工过程中，其埋地的热力管道系统时常发生电偶电池腐蚀等问题。例如，在部分住宅小区生活热水直埋管道施工过程中，为了防止“黄水”问题的发生，时常采用铝合金管道施工材料，而与之连接的热水网选用碳钢管道，由此构成了电偶电池。但在电偶电池组成中，由于碳钢为阳极，电位较低，因此，加剧了供热管道腐蚀速度，甚至引发供热管道泄漏现象；（2）微电池腐蚀，即在供热管道布置过程中，受制管缺陷问题的影响，造成金属内夹杂着熔渣，继而在不均匀金属管道的影响下，造成电极电位差构成微电池，即其阳极与阴极仅相距几毫米，就此引起管道腐蚀现象。除此之外，管道腐蚀亦受温度变化、土壤环境变化等因素的影响，因此，在供热管道防腐蚀工作实施过程中应提高对此问题的重视。
2供热管道防泄漏措施
2.1红外热泄漏检测方法
先进的现代热红外成像技术不但可以呈现对象的大小形状，而且可以间接呈现对象任何一个部位的温度，据此科学准确画出温度红外分布图。供热管道工作的时候，利用红外成像仪监测管道周围土壤温度的早期异常变化，能够科学有效判断发生的问题，第一时间发现供热管道泄漏点，避免重特大事故的发生。利用先进的现代红外成像仪监视测算埋地热力管道周围温度状况，针对热力管道的温度变化状况，可以判断管道状况，只要热影响范围不在管道的正常值之内，就能够确定这里的管道出现了问题。管道外壁的保护材料在供热管道供热过程中会被损坏，甚至脱落，引起热损失增加。利用监测环境温差，能够第一时间发现并推测出泄漏点，从而更换保护材料，达到减少热量损失和节能的效果。
2.2神经元网络诊断检测
BP主要是指误差逆传播，BP神经网向网络。通过这三层BP神经网络以实现高度非线性映射。对于输入层和隐含层两个相近层的神经元，通过权阙值能够实现有效的连接，BP算法中通过正向和反向两个传播路径，得出每个单元的实际输出值络由输入层、一个或多个隐含层、输出层构成，因此，BP网络是一种典型的多层前。
例如，信息正向传播过程中，输入信息的过程需要层层的计算才能得出实际的输出值，即从输入层向输出层逐层的计算，每层都是相互影响、相互制约的。当出现与实际的输出值有一定的偏差后，则需要转入反向传播过程，进而计算出输出值的误差变化值，并对网络的权值和阙值等进行有效的调节。因此，只有反复对两个过程进行计算，才能保障误差降到最小值。而网络学习的过程就是对权重不断调整的过程。为了能够满足维修的需求或者根据BP神经网络模型的实际结构状况来看，可以将其分为两个方面：第一，一级网络能够对供热管网的相应泄漏管段进行全面的诊断；二级网络能够对出现的泄漏点或者泄漏量等进行全面的测量。第一级网络模型和第二级网络模型主要采用BP神经网络模型，例如，检测人员通过观察每个监测点相应的力变化情况，以对第一级和第二级网络的输入故障特征向量进行确定；在多次的试算和反复的试验后，对每层的节点数进行确定；计算出每个管段可能发生的泄漏概率和泄漏的概率，这些所发生的泄漏概率状况均可以纳入一级网络具体的故障向量。第二，针对二级网络的输出层情况来看，主要包含两个神经元、两个漏水位置。漏水位置主要是管段相应起点的位置与漏水点位置之间的距离；漏水量主要是指热网总循环水量与泄水之间的对比数值。实际应用的过程中，网络结构、受训练样本、学习的速度等都对BP神经网络泄漏诊断模型有很大的影响。
2.3模糊理论诊断检测
模糊理论是利用一些不是十分精确的信息数据，进行综合分析判断的方法，在供热系统中各种参数的变化不能十分确定一定有故障出现，具有不确定性，利用这种模糊的信息和管道发生泄露征兆的信息进行比对，可以大概率的判断出管道是否出现故障。传统的模糊推理系统只能依靠专家的知识经验选定模糊隶属度函数和模糊规则，而供热管网系统一般都比较复杂，环境影响因素较多，仅依靠专家经验建立的模糊推理系统很难得到满意的诊断结果。可以把神经网络应用到模糊推理系统中，发挥神经网络的自适应自学习能力，能够进行复杂的逻辑操作和非线性映射。通过对神经网络的训练学习，自动产生并不断的修正得到最佳的模糊隶属度函数及模糊规则，避免了传统模糊推理系统易受到人的主观意识影响的缺陷，从而提高管网泄漏诊断系统的准确性。
2.4管道内壁防腐技术
在供热管道施工期间，为了避免管道腐蚀问题，应在管道设计中，应用管道内壁防腐技术，即首先，由于供热管道系统中热媒以热水为主，但若热水温度升高，其氧离子扩散速度会随之提高，而后，与铁离子发生反应作用，降低电解质电阻值，造成管道腐蚀现象。为此，需在管道防腐工作中，针对热水是否达标进行检测，且结合供热管道设计标准，适当降低热水中溶解氧浓度，避免管道腐蚀问题的频繁凸显。其次，在管道内壁防腐技术应用时，需将热水pH值控制在合理化范围内，同时，结合供热管道工作状况，实时调整热水温度，且保证热水温度阈值设计的合理性，由此达到最佳的供热管道使用效果。除此之外，在管道内壁处理过程中，做好含有杂质水的清除工作是非常必要的，为此，应强化对其的落实。
结语
简而言之，应该定期进行安全教育和培训，以提高安全意识。对施工操作人员进行岗前培训，发放岗位证书。严格做好监督工作，加强验收检查，从源头上控制风险因素。落实安全人员责任制，建立检查量化考核标准，利用智能检查系统，及时报告和处理隐患。使用智能技术代替一些手动操作。根据管道的材质、使用寿命和壁面状况，对管道进行分级、保护和分级，以实现供热管道的正常运行。
参考文献
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