摘 要：声学内检测法有较高的管道泄漏检测灵敏度，而目前对泄漏声源附近近场声信号研究较少。基于Lighthill声类比的流场-声场混合的仿真方法, 计算了不同泄漏孔径、不同管道内压下整个近场计算域的声场分布。仿真结果表明，泄漏声源是一种宽频噪声，在大于特征频率的频段，信号衰减，之前则保持稳定；管内声信号是泄漏声源在管壁束缚下的频散传播，在小于一阶模态频率内，传播平面波，大于一阶模态频率有多个模态的反射波。根据仿真分析结果，选取1～3.1 kHz频段作为泄漏信号特征识别优选频段，得到泄漏量与该频段内能量呈正相关关系。搭建模拟泄漏测试平台，测试球形内检测样机，结果表明，该检测器可检测0.15 L/min泄漏量，实验结果与仿真结果可较好的吻合。研究结论对近距离听声内检测方法在声传感单元选型设计、声信号处理等方面有理论指导意义。
关键词：微小泄漏；近场；内检测器；泄漏量；频散
1 引 言
管道作为连续大量输送油气资源的主要手段，在国民经济建设中发挥着重要作用。然而管道泄漏事故也时有发生，造成经济损失及环境污染。随着管道年限的增长，腐蚀引起的微小泄漏越来越引起石化企业的重视，及时检测可避免发生大的泄漏危险，做到防患于未然。目前，声学检测法广泛的应用于管道泄漏检测系统中，主要包括地面听声法、负压波&音波相关法、内检测法。其中地面听声法采用麦克风或听诊探头于地面上听声[1]，依赖于操作者的经验，易发生误判。负压波&音波相关法[2-4]，采用两个或者多个压力传感器、振动传感器、水听器检测泄漏点发出，经管壁或管内流体传播一段距离后的声信号，并通过相关法对泄漏点进行定位，由于声信号长距离传播衰减，该方法仅对大的突发性的泄漏有效，(泄漏量大于总流量的1%油管泄漏，大于总流量5%的气管道泄漏)，对微小泄漏不敏感[5]。内检测法是一种直接听声法，通过内检测设备携带声传感器接近泄漏声源听声，理论上具有较高检测灵敏度。据报道，一种名为Sahara的内检测器[6]，通过放置管道中的绳系水听器检测沿途的泄漏信号，最小可检测0.02 L/min的泄漏，但其检测距离受电缆长度限制。另外一种名为GLD[7]的泄漏检测设备，通过搭载到传统Pig内检测器上的声传感器检测泄漏噪声，但该方法容易产生与管壁的摩擦噪声，不利于微小泄漏声信号的检测，且在管道变形与弯曲处易发生卡堵事故[8]。天津大学与中石化华南销售公司联合研制的球形内检测器[9-12]，综合了这两种方法的优势，不仅具有较高的检测灵敏度，且不易发生卡堵。
为了对设计球形内检测器在传感器选取、泄漏声信号信号处理等方面做出理论指导，需要对管道内泄漏源区域近场声信号特点进行分析研究。目前的泄漏声学检测研究主要集中在泄漏声信号采集系统构建，信号处理，特征提取，以及泄漏点定位技术等方面。Hunaidi等人[13]研究了不同泄漏类型、管道压力、流速、季节等对PVC管道泄漏噪声信号的影响，以及其衰减特性；Papastefanou等人[14]通过实验验证泄漏湍流是造成泄漏噪声的主要因素；Khulief等人[15]通过实验的方法，验证了通过绳系水听器可检测微小泄漏；Ben-Mansour利用CFD方法研究了泄漏在流体域的频率特性，表明其主要分布在200～500 Hz的频率范围内[16]。杨进等人[17]等给出了一种基于相关分析和近似熵的泄漏信号特征提取识别方法；赵利强等人[18]等给出了改进EMD算法的管道泄漏信号提取定位方法。这些研究主要针对经过长距离传输后的泄漏声信号，属于低频段，而对泄漏声源附近的近声场研究较少。本文利用基于Lighthill声类比的CFD/CAA混合法，研究了泄漏声源及近声场声信号的频率分布，分析了泄漏噪声在管道内频率特性及传播特性，选取了可体现泄漏特征的频段，得到了不同泄漏量与声信号能量之间的关系。在搭建的模拟泄漏测试平台上测试了设计的球形的内检测器样机，验证其检测微小泄漏的能力，并验证了仿真结果，为球形内检测器乃至其他类型基于被动听声的泄漏内检测器的声传感单元设计及声信号的信号处理提供了理论依据。
2 问题的描述与数值模拟方法
2.1 基于Lighthill声类比的气动噪声计算方法
当管道发生泄漏时，管道内外压差会在泄漏处产生湍流射流，这个湍流本身是主要的泄漏噪声源。Lighthill声类比提供了一种方便的方法来研究湍流致声。Lighthill将Navier-Stokes方程整理得到下式[19]：
(1)
式(1)左侧代表声传播项，右侧代表由于流体湍流流动产生的声源项。其中ρa是声学变量，c0是介质中的声速，Tij代表Lighthill张量，由下式给出：
(2)
式(2)右侧前两项代表非稳态的湍流流动，而粘性应力张量τij对于声学项的贡献远小于雷诺应力项ρuiuj可忽略。对于低速等熵流，最后一项也可忽略不计，因此式(1)可简化为：
(3)
定义ρa=-iωφ/c02，式(3)在频域的弱解形式为：
φδφ
(4)
式中:Φ为求解的声学变量，V为求解的声学计算域，等式右侧代表了声源域体声源项。图1描述了基于Lighthill声类比的混合声场仿真步骤。首先采用CFD软件Fluent进行非定常的CFD仿真计算，得到声源域各网格点的各个瞬态的流体参数，比如，密度ρ以及速度v等(对于不可压缩流，则仅提取流速数据)，然后通过ACTRAN软件的ICFD模块依照式(4)将流体域的结果变量积分插值到声学网格上，然后通过傅里叶变换转换到频域。最后在整个声学计算域进行声传播的计算，最终得到整个声学计算域的声学参数。
图1 基于Lighthill声类比的混合声场仿真步骤
Fig.1 Hybrid aero-acoustic calculation process based on Lighthill’s simulation
2.2 CFD与CAA模型
首先进行流体计算域的瞬态仿真。图2给出了计算的物理模型及边界条件。管道长度为250 mm，管道直径为油气管道最常见的8 inch即200 mm管径。考虑到管道壁厚，在管道上方的中间部分有一个6 mm高的小支管，孔径为d。左侧为流速入口，初始平均流速为z方向，大小为2 m/s,右侧为压力出口1，设置为管道内压，大小为P1,泄漏口出的压力设置为大气压，其值为0 Pa。
图2 物理模型与边界条件
Fig.2 Physical model and boundary condition
图3是利用ICEM对计算域划分的三维六面体网格，为了在泄漏孔处得到更好的计算精度，对泄漏孔处进行的20个小区域的划分，整个计算域有400 000个网格单元，网格整体质量大于0.7。采用大涡模拟方法(LES)进行湍流计算，泄漏孔径d=1 mm，管道内压P1=5 MPa，管内流体设置为水。选用PISO作为压力-速度耦合器的算法，采用PRESTO!离散化方法将单元格压力数据插值到面网格上。时间步长Δt=1×10-6，整个计算在1 000步后达到收敛，残差值在10-5以内。
图3 CFD计算的三维六面体网格
Fig.3 3D CFD mesh of the physical model
图4给出了在1 mm泄漏孔径附近的压力以及流速云图。图中可以看出，在泄漏“小支管”与主管道的交叉点附近出现了负压(-4 MPa)，在泄漏孔处产生大量的湍流流动，在负压区域流速高达140 m/s。根据Lighthill的理论，湍流脉动产生声，
图4 (a)泄漏口附近的压力云图(Pa); (b)泄漏口附近的流速云图(m/s) (P1 = 5 MPa, V = 2 m/s, d=1 mm)
Fig.4 (a) Zoom-in view of pressure contours around leak hole (Pa); (b) Velocity contours around leak hole (m/s) (P1 = 5 MPa, V = 2 m/s, d=1 mm)
也是声源所在。图5给出了泄漏孔附近的湍动能云图，可以看出，最大的湍动能(K=9 500 m2/s2)也位于上述负压区域，而在整个计算域的其他部分，湍动能仅有500 m2/s2。因此，整个“小支管”区域被设定为泄漏致声的声源域。
图5 泄漏口附近湍动能云图(K，m2/s2)
(P1 = 5 MPa, V = 2 m/s, d=1 mm)
Fig.5 Zoom-in view of turbulent kinetic energy contours around the leak hole (K，m2/s2)
(P1 = 5 MPa, V = 2 m/s, d=1 mm)
根据图1步骤，对声源区域的非定常CFD结果(对于不可压缩流体，仅包含速度v)输出并保存，在整个计算达到收敛后，又计算了25 000步，并每50步保存一次声源域的速度数据，保存为Ensightgold格式。因此500个时间步的数据被保存，根据采样定理，在声学域的分析频率范围为40 Hz～20 kHz,频率分辨率为40 Hz。为了进行声传播域的计算，又建立了声学计算模型，如图6所示。管道内径为200 mm，长度设置为1 m。根据以上分析，“小支管”区域被设置为声源域，余下部分设置为声传播计算域。为了模拟实际无限长管道边界无反射的特性， 设置两端为声学管道模态边界。利用线性六面体网格作为声学网格，为了获得更好的计算精度，最大的声学单元尺寸小于1/8的声波波长。
图6 声学计算域模型与边界条件
Fig.6 CAA model and boundary condition
3 仿真计算结果与讨论
为了研究管道内近声场微小泄漏声信号的特征，共仿真了16组工况数据，泄漏量低至0.17 L/min。泄漏孔径d取值范围为0.4～1 mm，管道内压取值范围为0.5～5 MPa，该压力范围也是常见的油气管道运行压力。采用8核CPU及16 G内存计算机计算，其中每个算例CFD仿真花费时间为12 h，声场仿真计算花费6 h。
3.1 泄漏速率与管道内压及泄漏孔径的关系
针对不同泄漏孔径及不同管道内压，计算了16组稳态CFD数据，在计算收敛后，得到在泄漏口处的泄漏速率，如图7所示。管道内压力增大(管道内外压力差增大)，导致泄漏速率增加。同样的，泄漏孔径增大，也引起泄漏速率的增加。当泄漏孔径低至0.4 mm，管道内压为0.5 MPa时，泄漏速率低达0.17 L/min。
图7 管线压力及泄漏孔径与泄漏速率的关系
Fig.7 The relationship of the effect of line pressure and leak diameter on leak flow rate
3.2 管道内泄漏声源近场声信号特性
根据图1计算步骤进行流场到声场的耦合，得到声源域及声传播域正中心点处(0,0,0)的声压频谱，如图8所示。从图中可以看出，泄漏声源是一种宽频噪声，在Fc=3.1 kHz处表现为特征频率，且在特征频率之后衰减，衰减率达到1.7 dB/kHz。而管道内部的点(0,0.0)处的声压频谱则表现出频散特性。这是由于在管道内，声波不仅沿管道轴向传播，且沿径向反射传播，在径向传播的声波表现出频散特性[20]。截止频率fcmn由式(5)给出:
(5)
式中：J′mn是一阶贝塞尔函数的极值，与不同声模态(m,n)有关，m代表径向反射波个数，n代表周向反射波个数，c是介质中的声速，这里取水中声速1 482 m/s。对于D=200 mm的管道，其理论的截止频率列于表1中。从图8及表1可知，对于(1,0)、(2,0)、(1,1)、(0,2)和(3,1)声模态，仿真计算与理论计算的截止频率有较高的吻合度，误差不超过4%。对于此管径管道，管道内低于4.3 kHz的声波仅以平面波形式传播，且在各个模态之间也以平面波形式传播，而在各模态截止频率处则以反射波形式传播，而不沿Z向传播。
图8 声源及点(0,0,0)处的声压频谱曲线
(P1 = 0.5 MPa, d=0.4 mm, V = 2 m/s)
Fig.8 Sound pressure spectrum of the source and point (0, 0, 0)(P1 = 0.5 MPa, d=0.4 mm,V = 2 m/s)
表1 200 mm管径管道理论的截止频率
Table 1 Theoretical cut-off frequencies of a DN200 pipe
针对0.4 mm孔径，研究了不同压力P1下声源及点(0,0,0)处的声压频谱，如图9所示。可以看出随着管到内压P1的增大，声源的特征频率Fc与整个频率段的声压也增大。且在小于特征频率段，频谱较为平坦，呈现宽频特性，在高于特征频率后，则随着频率的增加而呈现衰减特性。不同压力下中心点(0,0,0)处的声压频谱均呈现出频散特性。由于泄漏声源高于特征频率的衰减特性，以及管道内声场的频散特性，可采用低频滤波器滤掉高频的频散波及衰减频段波，低频滤波器的截止频率选取为特征频率Fc与一阶声模态(1,0)截止频率中的较小者。
图9 不同管道压力下，声源及点(0,0,0)处的声压频谱曲线(d=0.4 mm, V = 2 m/s)
Fig.9 Sound pressure spectrum of the source and point (0, 0, 0) with different P1(d=0.4 mm, V = 2 m/s)
表2列出了特征频率Fc及泄漏速度Vleak与管道内压及泄漏孔径间的关系，对于每个泄漏孔径，特征频率Fc与泄漏速率几乎呈线性关系，这种线性关系，表明特征频率与泄漏速率的比值近似恒定，这与著名的Strouhal数表达式一致，Strouhal数Stc = FcL/Vleak，其中L为湍流特征长度，近似可认为是泄漏孔径。根据表2可知，特征频率在3.1～6.0 kHz之间变化，且对于200 mm的管径，一阶模态(1,0)截止频率为4.3 kHz，因此选择3.1 kHz为低通滤波器的截止频率，图9表明， 在小于900 Hz
表2 泄漏速度及Fc与孔径及管内压力的关系
Table 2 Leak velocity and characteristic frequencyFc with different d and P1
低频段，声压频谱表现为衰减，且实际中，低频段经常受到泵噪声、球体滚动噪声及管道震动噪声的影响，因此，选择1～3.1 kHz作为泄漏信号的特征提取频段。定义OSPL为:
(5)
式中：p为声压，pref为参考值，取水中声压级参考值1 μPa。表2表明，泄漏速度随着管道内压增大而增大，但随着泄漏孔径的增大，则基本保持不变。从图9可以看出，随着管道内压的增大，在上述频段内声压也增大。图11给出了16种工况下，泄漏量与能量特征OSPL之间的关系，图中给出了5阶多项式拟合曲线，可以看出泄漏量与所选频段的总体能量OSPL之间呈正相关关系，且在1.2 L/min以下增长迅速，而对于大于1.2 L/min的泄漏， 增长缓慢，因此可通过此声学能量特征来估算泄漏程度。
图10 泄漏噪声能量特征OSPL与泄漏量之间关系
Fig.10 The relationship between leak noise energy characteristic OSPL and leak rates
3.3 泄漏噪声在管道内的分布特征
图11 不同频率下管道内声压分布切面
Fig.11 Cut-planes of sound pressure distribution inside pipe at different frequency
图11给出了不同频率下，管道内切面X=0，Z=0，Z=0.5 m，Z=±0.25 m处的声压云图分布。 可以看出，在低频段，小于1阶模态以内，管内传播平面波，且在某些频率下产生驻波，比如图中的1 484 Hz和2 246 Hz的平面波，以1 484 Hz为例，该频率下波长λ为1 m，从声源处向Z轴正反方向传播的平面波与反射波叠加，在λ/4处，即Z=±0.25 m出现波节，在0，及λ/2，即Z=0, 0.5处出现波腹。由此也可分析，在图8点(0,0,0)处的声压频谱中，低于频散波截止频率内，出现的波峰、波谷为平面波传播时产生的驻波。在高频段，大于管道的频散截止频率后，在4 332、7 381、19 257 Hz处出现了(1,0)、(2,0)、(3,0)模态下的频散频率，与3.2节中分析一致。也可以看出，大于频散截止频率后，管内声场不再是单纯的平面波，变得十分复杂，不利于泄漏声信号的提取。因此，如3.2节分析，选取低于截止频率的平面波频段作为泄漏声信号的提取频段，舍去高频的频散波。
4 基于球形内检测器的实验验证
4.1 内检测器样机及实验装置
设计了一种球形的内检测器结构，如图12所示。该球形内检测器在管道流体的推动下滚动，利用浸于流体内的水听器采集记录沿途声信号，并在检测结束后将数据传输至上位机分析。该检测器一方面能够接近泄漏声源，具有较高的泄漏检测灵敏度，另一方面，球形的结构加上小于管径的尺寸，使其具有很好的通过性，克服传统PIG易于卡堵的风险，具有很好的应用前景。
图12 球形内检测样机结构
Fig.12 Assembly drawing of the designed spherical leak detection prototype
选用的水听器为Reson公司的TC4031水听器，该水听器尺寸小巧，频率响应范围为1 Hz～170 kHz，接收灵敏度为-211 dB(参考值为1 V/μPa)，耐压10 MPa。水听器输出的电荷信号，通过电荷放大，电压放大，滤波处理后进行AD转换，选用的AD转换芯片为AD7651，16位精度，采样率设置为40 kHz，采样后的数字信号，送至ARM控制器并存储至SD卡中[21]。
图13是搭建的模拟泄漏实验装置，管道内径200 mm，壁厚6 mm，长度2.5 m，一端密封，一端连接加压泵，连接加压泵的一端用50 m橡胶软管过滤泵的噪声。两端面粘贴吸声棉，降低声波反射，水泵由变频控制器控制，可保持一定压力，最大设置压力1 MPa。管道正中设置有模拟泄漏孔，可安装模拟泄漏堵头，如图12左上、右上图所示，模拟泄漏堵头为外六角螺钉样式，孔径d分别为0.4、0.6、0.8、1 mm，可方便的更换泄漏孔径。将研制的球形内检测样机放置于上述模拟泄漏实验装置靠近泄漏点位置。 样机内部可同步绝对时间，因此可通过记录时间对应的实验内容，确定各数据段的意义，而不必逐次拆开法兰板，再放置压力管道中。
图13 模拟泄漏实验装置
Fig.13 Simulated experimental device for pipe leakage
4.2 泄漏噪声样机检测结果分析
在管道进水口一侧设置有小流量流量计，计量量程为6.3～63 L/h，可检测各工况下稳定泄漏的泄漏量。图14是不同孔径，不同压力各工况下测量的泄漏量，超出流量计量程的采用固定时间内泄漏到量杯内水的体积进行估算。可以看出，随着管内压力及泄漏孔径的增大，泄漏量也增大，且与图7中的趋势相同。由于模拟泄漏测试平台的最大实验压力为1 MPa，因此只对比图7流体仿真结果中0.5 MPa及1 MPa情况，发现实测值比仿真值偏高，误差在15%以内，分析原因，仿真为理想环境，而实验中包括孔的尺寸误差、压力数据误差、流量计读数误差等都可能造成泄漏量误差。
图14 实测泄漏量与孔径及压力的关系
Fig.14 Experimental results of the relationship between leak rates and leak hole and pipe pressure
图15给出了0.4 mm孔径，在管道压力为1 MPa压力下堵上泄漏孔与打开泄漏孔的声压级频谱，此时泄漏量为0.32 L/min。可以看出在整个频段内，泄漏有无在幅度上有明显的差别，且在1.3 kHz与3.3 kHz出现了波峰，与图8中相对应，经3.3节分析可知，是管内泄漏噪声产生的驻波波腹。在4 kHz之后出现如3.2节分析的频散波。从这幅图也可看出，3.2节分析的选取1～3.1 kHz的频段作为识别泄漏信号的特征频段是合理的，因为在此频段一方面避开高频的频散波段，另一方面在实际的运行管道中，包括球体滚动噪声，管道震动噪声都在1 kHz以下的低频段。
图15 泄漏有无时声压级频谱
(d=1 mm,P1=0.2 MPa)
Fig.15 Sound pressure level with leak and without leak(d=1mm, P1=0.2 MPa)
图16 0.4 mm泄漏孔，不同管道压力下
功率谱密度
Fig.16 Power spectrum density with different P1 d=0.4 mm
图17 不同泄漏孔径下声压级，P1=0.2 MPa
Fig.17 Sound pressure level with different d P1=0.2 MPa
图16与17给出了相同泄漏孔径、不同管道压力及相同管道压力、不同泄漏孔径下的声压级频谱，从图中可以看出，在管道压力增大，泄漏孔径增大时，整个频率段信号的幅度增大。且呈现如3.2及3.3节分析的信号特点，即低频段信号随着频率增大衰减，传播平面波，且出现驻波的波腹与波节，高频段则变为频散波，变得十分复杂。从实际信号看，虽然1 kHz以下低频段也可从能量上区分出各个工况，但考虑到实际管道中，不像搭建的测试平台如此理想，势必出现泵体噪声(低频，可传播较远)，管道震动噪声，球体滚动噪声，这些噪声均分布在低频段，因此综合以上分析，选取1～3.1 kHz作为识别泄漏信号的选频段。图18给出了图14中36种工况下，不同泄漏量对应的OSPL值大小以及与仿真得到值的对比。图中可以看出，实验数据与仿真数据随着泄漏量增加的变化的趋势一致，泄漏量与近场声信号能量之间存在正相关关系，而实验数据比模拟数据高出15 dB左右，分析原因，一方面实验中混杂其他噪声，不是理想环境，在所选频段内增加能量，另一方面，由于球形检测器在管道中不易固定方向，水听器探头可能离泄漏声源非常近，测到的数据并非是严格的(0,0,0)点的数值。需要说明的是，实际应用中，由于球体是滚动经过泄漏点，且实际管道由于油品的粘度，温度等因素都会影响声波的产生及传播，因此该曲线并不能作为实际应用中标定泄漏量与泄漏声能量之间的关系，但此结果说明泄漏噪声的能量与泄漏量呈正相关关系，未来在实际应用中，可通过大量的现场实验积累数据库，通过测量声信号，实现对泄漏程度预估。
图18 泄漏量与特征频段声能量的关系
Fig.18 The relationship between leak rates and sound energy in the characteristic frequency band
4.3 样机现场试验
利用上述样机在中山到斗门输油管段进行了国内首次现场试验，管道全长77 km，管道内径200 mm，样机在管道内随着油品的推动而运动，共运行19 h，且全程记录声音信号，并在某处阀室内模拟了0.17 L/min的微小泄漏，如图19所示。
图19 阀室处人工模拟0.17 L/min泄漏
Fig.19 Artificial simulated leakage of 0.17 L/min in valve chest
从斗门站收球后，将记录的数据导出，并找到泄漏点对应的声音信号，信号中夹杂着球体与管壁碰撞摩擦的噪声，对原始声音信号进行6层小波分解后如图20所示，碰撞噪声信号分布在各个层，属于宽频噪声，但其主要能量分布在低于1 kHz低频区域；泄漏声信号分布在D4、D5、D2、D1各层，主要分布在D5和D2两层。据前述分析，管道内泄漏声源激发泄漏声信号在管道内分布传播规律为：低于(0,1)模态截止频率(4.3 kHz)，管道内均匀传播平面波，且在驻波频率处产生极大值；大于(0,1)模态截止频率管道内传播频散波，分布杂乱。因此选择低于模态截止频率高于低频碰撞噪声频段平面波作为泄漏声信号的重构信号频段，选取D5、D4层进行信号重构，得到的去除碰撞噪声的信号如图21所示,通过选取优选频带内的信号进行小波重构，可以很好地提取识别泄漏信号。
图20 原始泄漏信号6层小波分解
Fig.20 Six layers wavelet decomposition of the original leak signal
图21 去除碰撞噪声后小波重构信号
Fig.21 Wavelet reconstruction of leak signal without impact noise
5 结 论
通过基于Lighthill声类比的流场-声场混合的仿真以及球形内检测样机测试，得到如下结论。
1)泄漏孔附近的湍流射流是管道泄漏噪声的声源，泄漏声源是一种宽频噪声，随着泄漏孔径及管道内压的增大，整个频段的能量增加，且在特征频率Fc之后，开始衰减；
2)管道内泄漏噪声是泄漏声源在管道内的频散传播，在(0,1)模态截止频率之后，管道内传播频散反射波，之前传播平面波，且平面波段，管道内分布驻波。可选取(0,1)模态截止频率与声源最小特征频率中较小者作为声传感器信号调理电路低通滤波器的截止频率；
3)样机测试实验表明，近距离听声的方法具有很高的泄漏检测灵敏度，目前样机在实验室环境下最小可区分0.15 L/min的泄漏量，根据实验及仿真综合分析，选取1～3.1 kHz频段作为泄漏声信号识别的频段，对此频段对应各泄漏量的声压进行能量计算，结果表明，泄漏量与声压级呈正相关关系，实验结果与仿真结果在趋势上保持一致，可作为对泄漏量预估的一个依据，但需要大量的现场实验数据作标定。
本文的创新性在于分析了管道泄漏孔近声场区域泄漏噪声信号的频率特性，确定了提取近场泄漏噪声的优选频段，提出了一种利用声信号能量指标来计算泄漏量大小的方法。总之，近距离内检测采集泄漏噪声的方法具有很高的泄漏检测灵敏度，而本文研制的球形内检测样机又克服了传统柱形内检测器易卡堵的缺陷，具有较好的应用前景，本文结论对近距离被动检测泄漏噪声的方法，在传感器选择、传感单元设计、泄漏信号信号处理方法方面具有一定的理论指导意义。
