基于管道振动信号的泄漏定位方法及系统和应用

技术领域

本发明涉及管道泄漏排查技术、监测技术领域，尤其涉及基于管道振动信号的泄漏定位方法及系统和应用。

背景技术

管道作为供水、供气、供油等介质供应输送不可或缺的载体，其由于为带压输送介质，因此在使用时，会因为腐蚀、受外力作用破损而造成内部输送介质加速泄漏的问题，当前对管道泄漏的排查大多是依靠人工携带拾音设备进行逐段摸排，这种方式效率较为低下，难以快速确定管道泄漏的小幅区间位置，另外，人工排查的方式对于架空布设的管道或者布设在排水管道等具有声音干扰源的管道附近，容易因为操作环境或外部声音干扰而造成排查难度增大的问题，目前一些文献提出了采用光纤或主动产生超声波的设备进行监测，但是这些方式容易受到外界干扰，大多难以定位到泄漏点所处的小幅区间位置，即定位精度欠佳，由于管道泄漏过程中会产生一定的振动，且管道泄漏的开口位置在一定时间内会维持相对稳定的状态，因此，若是能够利用管道泄漏产生的振动信号进行快速定位到泄漏点的小幅位置区间，那么对管道的检修效率提升上，将会有积极现实的意义。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提出一种实施可靠、定位效率高且定位精度佳的基于管道振动信号的泄漏定位方法及系统和应用。

为了实现上述的技术目的，本发明所采用的技术方案为：

一种基于管道振动信号的泄漏定位方法，所述管道上间隔布设有多个用于感应管道振动信号的振动采集单元，所述泄漏定位方法包括：

S01、实时采集管道的振动信号，生成管道振动监测数据，其中，多个振动采集单元均对应生成有与其对应的管道振动监测数据；

S02、获取管道振动监测数据，对其进行特征信号定位、标记和提取，获得特征数据且将其与管道振动检测数据和对应的振动采集单元进行关联；

S03、按预设条件从多个具有特征信号的管道振动监测数据中获取至少两个指向管道疑似泄漏的管道振动监测数据，其中，该管道振动监测数据中具有指向管道疑似泄漏的特征数据；

S04、从至少两个指向管道疑似泄漏的管道振动监测数据中获取两个相关度符合预设要求的特征数据，将其设为一组泄漏排查数据，并同步获取管道振动监测数据对应的振动采集单元的位置信息，获得至少一组泄漏排查数据；

S05、对一组泄漏排查数据中对应的两个管道振动监测数据进行特征数据相关性关联，然后获取指向管道疑似泄漏的特征信号在两个管道振动监测数据中的时间差△T，同时，还相应获取两个管道振动监测数据对应的两个振动采集单元的间距信息D，以及该两个振动采集单元之间的振动信号传播速度V，然后根据时间差△T、间距信息D和振动信号传播速度V，确定管道泄漏位置信息；

S06、根据至少一组泄漏排查数据对应的管道泄漏位置信息，按预设条件对其进行数据拟合后，获取泄漏位置定位结果。

作为一种可能的实施方式，进一步，本方案所述管道在其直管段上每隔5～20米布设有一个振动采集单元。

作为一种较优的实施选择，优选的，本方案所述管道上的振动采集单元还均标识有唯一ID和布设信息，该布设信息至少包括振动采集单元对应的位置信息、管道信息和与其相邻振动采集单元的ID。

作为一种较优的实施选择，优选的，本方案所述位置信息至少包括振动采集单元的GPS定位信息和其在管道上的相对位置信息，当相邻振动采集单元之间还具有分叉支路时，其具有多个相邻振动采集单元。

作为一种较优的实施选择，优选的，本方案所述管道信息包括：振动采集单元对应管道的材质信息和规格信息。

作为一种较优的实施选择，优选的，本方案S02包括：

S021、获取管道振动监测数据，按预设条件对其进行去噪处理；

S022、将振幅大于预设值的振动数据设为特征信号，对其进行定位、标记和提取该特征信号前后预设时长区间的振动监测数据作为特征数据；

S023、将特征数据与其对应的管道振动检测数据和振动采集单元进行关联。

作为一种较优的实施选择，优选的，本方案S03包括：

S031、将具有特征信号的多个管道振动监测数据和该管道振动监测数据对应的管道信息作为输入项输入到经训练的检测神经网络中进行检测，由检测神经网络输出检测结果；

S032、根据检测结果获取至少两个指向管道疑似泄漏的管道振动监测数据，其中，该管道振动监测数据中具有指向管道疑似泄漏的特征数据。

作为一种较优的实施选择，优选的，本方案S031中，所述经训练的检测神经网络的训练方法为：

A01、构建管道布设模型，该管道布设模型中具有直管段、弯管段，其中，直管段上按预设要求间隔布设多个振动信号采集单元，弯管段为采用弯曲管件进行连接直管段管道的部分，同时，记录各振动信号采集单元在管道布设模型上的位置信息；

A02、记录管道材质信息、管道规格信息和其内部流体的输送压力以及未发生泄漏时的管道振动监测数据，然后在管道布设模型的直管段或直管段与弯曲管件的连接部制造不同单位时间泄漏量的管道泄漏；

A03、记录管道发生泄漏时，振动信号采集单元所采集的管道振动监测数据；

A04、根据未发生泄漏时的管道振动监测数据，对管道发生泄漏时管道振动监测数据进行泄漏特征数据标记，生成标记泄漏信息，同时还对未发生泄漏时的管道振动监测数据进行标记正常信息；

A05、更换管道材质或规格，重复A02～A04，直至所获得的数据量达到预设要求，然后进入A06；

A06、将标记正常信息和标记泄漏信息的管道振动监测数据进行分别归纳为一组训练数据，同时还将管道振动监测数据对应的管道材质信息、管道规格信息关联到训练数据中，然后训练数据汇集生成训练数据集；

A07、从训练数据集中分别提取预设量的不同数据作为训练组数据和验证组，然后将训练组数据导入到神经网络中训练，其中，训练组数据中，以管道振动监测数据作为输入项，标记信息作为结果项；

A08、将验证组数据中的管道振动监测数据作为输入项输入到经训练的检测神经网络中，标记信息作为核验项对检测神经网络输出的检测结果进行核验，当正确率符合预设要求时，模型收敛，否则，将训练组重新导入到经训练的检测神经网络中继续训练预设次数，直至模型收敛。

作为一种较优的实施选择，优选的，本方案S04包括：

S041、对指向管道疑似泄漏的管道振动监测数据中的特征数据进行波形数据获取，然后定位出指向管道疑似泄漏的特征峰；

S042、根据特征峰从至少两个指向管道疑似泄漏的管道振动监测数据中获取两个相关度符合预设要求的特征数据，将其设为一组泄漏排查数据，且使泄漏点位于一组泄露排查数据对应振动采集单元之间；

S043、获取泄漏排查数据中管道振动监测数据对应的振动采集单元的位置信息并将其关联，获得至少一组泄漏排查数据。

作为一种较优的实施选择，优选的，本方案S05包括：

S051、对一组泄漏排查数据中对应的两个管道振动监测数据进行特征数据相关性关联，使两个管道振动监测数据位于同一时间线下；

S052、根据两个管道振动监测数据对应指向管道疑似泄漏的特征峰的时间信息，然后获取指向管道疑似泄漏的特征信号在两个管道振动监测数据中的时间差△T；

S053、获取两个管道振动监测数据对应的两个振动采集单元的间距信息D，以及根据管道信息获取该两个振动采集单元之间的振动信号传播速度V；

S054、根据时间差△T、间距信息D和振动信号传播速度V，联立如下公式确定管道泄漏位置信息：

D＝D

D

D

△T＝T

D＝VT

D

其中，D为两个管道振动监测数据对应的两个振动采集单元的间距信息，D

作为一种较优的实施选择，优选的，本方案S06包括：

S061、获取管道泄漏位置信息，

当其为一组时，根据管道泄漏位置信息中泄漏点与振动采集单元的位置关系，以及振动采集单元对应的GPS定位信息和其在管道上的相对位置信息，确定泄漏点的GPS定位信息和其在管道上的相对位置信息，生成泄漏点位置估计信息；然后再沿管道布设长度方向分别对GPS定位信息和泄漏点在管道上的相对位置信息进行误差计算，形成区间位置信息，生成泄漏点位置区间信息，然后将泄漏点位置估计信息和泄漏点位置区间信息作为泄漏位置定位结果输出；

当为多组时，根据多个管道泄漏位置信息中泄漏点与振动采集单元的位置关系，以及振动采集单元对应的GPS定位信息和其在管道上的相对位置信息，获得泄漏点的多个GPS定位信息和其在管道上的相对位置信息，然后将其拟合成区间位置，生成泄漏点位置区间信息作为泄漏位置定位结果输出。

基于上述，本发明还提供一种基于管道振动信号的泄漏定位系统，其包括：

振动采集单元，为多个且间隔布设在管道上，其用于实时采集管道的振动信号，生成管道振动监测数据，其中，多个振动采集单元均对应生成有与其对应的管道振动监测数据；

信号处理单元，用于获取管道振动监测数据，对其进行特征信号定位、标记和提取，获得特征数据且将其与管道振动检测数据和对应的振动采集单元进行关联；

信号判断单元，用于按预设条件从多个具有特征信号的管道振动监测数据中获取至少两个指向管道疑似泄漏的管道振动监测数据，其中，该管道振动监测数据中具有指向管道疑似泄漏的特征数据；

信号匹配单元，用于从至少两个指向管道疑似泄漏的管道振动监测数据中获取两个相关度符合预设要求的特征数据，将其设为一组泄漏排查数据，并同步获取管道振动监测数据对应的振动采集单元的位置信息，获得至少一组泄漏排查数据；

数据处理单元，用于对一组泄漏排查数据中对应的两个管道振动监测数据进行特征数据相关性关联，然后获取指向管道疑似泄漏的特征信号在两个管道振动监测数据中的时间差△T，同时，还相应获取两个管道振动监测数据对应的两个振动采集单元的间距信息D，以及该两个振动采集单元之间的振动信号传播速度V，然后根据时间差△T、间距信息D和振动信号传播速度V，确定管道泄漏位置信息；

数据拟合单元，用于根据至少一组泄漏排查数据对应的管道泄漏位置信息，按预设条件对其进行数据拟合后，获取泄漏位置定位结果。

基于上述，本发明还提供一种压力管道泄漏排查方法，其包括权利要求1至8之一所述的基于管道振动信号的泄漏定位方法。

基于上述，本发明还提供一种计算机可读的存储介质，所述的存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述的至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由处理器加载并执行实现上述所述的基于管道振动信号的泄漏定位方法。

采用上述的技术方案，本发明与现有技术相比，其具有的有益效果为：本方案巧妙性通过在管道上布设振动采集单元以实现管道振动信号的实时采集，使得管道出现泄漏点时，泄漏点产生的振动信号能够被振动采集单元所监测采集，而经采集后的管道振动监测数据在特征数据定位、标记和提取后，被用于检测判断，使指向管道疑似泄漏的管道振动监测数据能够被筛选出，进而结合两个管道振动监测数据组成的泄漏排查数据进行计算出泄漏位置的定位结果，以获取泄漏点与振动采集单元的相对位置关系，本方案还巧妙性通过一组以上泄漏排查数据对应的管道泄漏位置信息进行拟合，以形成点和/或区间的泄漏位置定位结果以供检修人员进行参考，使得检修人员在检修效率上能够获得大大提高。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明方案的简要实施流程示意图之一；

图2是本发明方案中所提及检测神经网络的训练流程示意图；

图3是本发明方案在管道泄漏检测时的简要示意图；

图4是本发明方案系统的简要单元连接示意图之一；

图5是本发明方案系统的简要单元连接示意图之二。

具体实施方式

下面结合附图和实施例，对本发明作进一步的详细描述。特别指出的是，以下实施例仅用于说明本发明，但不对本发明的范围进行限定。同样的，以下实施例仅为本发明的部分实施例而非全部实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，本实施例方案一种基于管道振动信号的泄漏定位方法，所述管道上间隔布设有多个用于感应管道振动信号的振动采集单元(该振动采集单元可以为直接套设在管道上，亦可以为探测端与管道表面接触)，所述泄漏定位方法包括：

S01、实时采集管道的振动信号，生成管道振动监测数据，其中，多个振动采集单元均对应生成有与其对应的管道振动监测数据；

S02、获取管道振动监测数据，对其进行特征信号定位、标记和提取，获得特征数据且将其与管道振动检测数据和对应的振动采集单元进行关联；

S03、按预设条件从多个具有特征信号的管道振动监测数据中获取至少两个指向管道疑似泄漏的管道振动监测数据，其中，该管道振动监测数据中具有指向管道疑似泄漏的特征数据；

S04、从至少两个指向管道疑似泄漏的管道振动监测数据中获取两个相关度符合预设要求的特征数据，将其设为一组泄漏排查数据，并同步获取管道振动监测数据对应的振动采集单元的位置信息，获得至少一组泄漏排查数据；

S05、对一组泄漏排查数据中对应的两个管道振动监测数据进行特征数据相关性关联，然后获取指向管道疑似泄漏的特征信号在两个管道振动监测数据中的时间差△T，同时，还相应获取两个管道振动监测数据对应的两个振动采集单元的间距信息D，以及该两个振动采集单元之间的振动信号传播速度V，然后根据时间差△T、间距信息D和振动信号传播速度V，确定管道泄漏位置信息；

S06、根据至少一组泄漏排查数据对应的管道泄漏位置信息，按预设条件对其进行数据拟合后，获取泄漏位置定位结果。

由于管道泄漏初期通常是小孔泄漏，因此，其产生的振动在传输过程中容易因为管道介质的耗能而衰弱，为了提高泄漏定位的可靠性，作为一种可能的实施方式，进一步，本方案所述管道在其直管段上每隔5～20米布设有一个振动采集单元；而在振动采集单元的信息记录上，为了提高所采集的管道振动监测数据与振动采集单元的对应关系直观性，同时，提高现场数据采集的参考价值，优选的，本方案所述管道上的振动采集单元还均标识有唯一ID和布设信息，该布设信息至少包括振动采集单元对应的位置信息、管道信息和与其相邻振动采集单元的ID。

除此之外，本方案所述位置信息至少包括振动采集单元的GPS定位信息和其在管道上的相对位置信息(例如其与相邻振动采集单元的相对距离(管道距离))，当相邻振动采集单元之间还具有分叉支路时，其具有多个相邻振动采集单元；本方案所述管道信息包括：振动采集单元对应管道的材质信息和规格信息。

上述振动采集单元的ID、布设信息均可以通过一个被动式NFC标签进行信息存储，以供检修人员进行获取，亦可以通过实体标签标注ID的方式，让检修人员通过进入特定的数据库或数据表进行检索调取。

通过上述方式，可以使得检修人员在没有管道布设蓝图的情况下，仅凭振动采集单元所关联的数据信息便能够形成一个较为直观的管道布设结构印象，提高现场工作的可靠性和针对性。

在振动监测数据的排查上，作为一种较优的实施选择，优选的，本方案S02包括：

S021、获取管道振动监测数据，按预设条件对其进行去噪处理；

S022、将振幅大于预设值的振动数据设为特征信号，对其进行定位、标记和提取该特征信号前后预设时长区间的振动监测数据作为特征数据；

S023、将特征数据与其对应的管道振动检测数据和振动采集单元进行关联。

通过上述方式，可以使得管道振动监测数据中的常规振动，例如布设在马路边上或其他管道周侧的常规振动被滤除，以此凸显出异常振动数据，而由于异常振动数据还存在一定的偶然性，例如车辆通过带来的振动等等，因此，为了进一步对具有特征数据的管道振动监测数据进行排查，作为一种较优的实施选择，优选的，本方案S03包括：

S031、将具有特征信号的多个管道振动监测数据和该管道振动监测数据对应的管道信息作为输入项输入到经训练的检测神经网络中进行检测，由检测神经网络输出检测结果；

S032、根据检测结果获取至少两个指向管道疑似泄漏的管道振动监测数据，其中，该管道振动监测数据中具有指向管道疑似泄漏的特征数据。

结合图2所示，本方案S031中，所述经训练的检测神经网络的训练方法为：

A01、构建管道布设模型，该管道布设模型中具有直管段、弯管段，其中，直管段上按预设要求间隔布设多个振动信号采集单元，弯管段为采用弯曲管件进行连接直管段管道的部分，同时，记录各振动信号采集单元在管道布设模型上的位置信息；

A02、记录管道材质信息、管道规格信息和其内部流体的输送压力以及未发生泄漏时的管道振动监测数据，然后在管道布设模型的直管段或直管段与弯曲管件的连接部制造不同单位时间泄漏量的管道泄漏；

A03、记录管道发生泄漏时，振动信号采集单元所采集的管道振动监测数据；

A04、根据未发生泄漏时的管道振动监测数据，对管道发生泄漏时管道振动监测数据进行泄漏特征数据标记，生成标记泄漏信息，同时还对未发生泄漏时的管道振动监测数据进行标记正常信息；

A05、更换管道材质或规格，重复A02～A04，直至所获得的数据量达到预设要求，然后进入A06；

A06、将标记正常信息和标记泄漏信息的管道振动监测数据进行分别归纳为一组训练数据，同时还将管道振动监测数据对应的管道材质信息、管道规格信息关联到训练数据中，然后训练数据汇集生成训练数据集；

A07、从训练数据集中分别提取预设量的不同数据作为训练组数据和验证组，然后将训练组数据导入到神经网络中训练，其中，训练组数据中，以管道振动监测数据作为输入项，标记信息作为结果项；

A08、将验证组数据中的管道振动监测数据作为输入项输入到经训练的检测神经网络中，标记信息作为核验项对检测神经网络输出的检测结果进行核验，当正确率符合预设要求时，模型收敛，否则，将训练组重新导入到经训练的检测神经网络中继续训练预设次数，直至模型收敛。

通过上述利用检测神经网络的方式能够提高本方案泄漏点信号的判断可靠性，而且借助于大数据训练后的检测神经网络能够在效率上提高异常监测数据的判断，降低人工经验的依赖；同时，本方案通过构建不同情况下的泄漏监测数据作为训练数据，能够更为具有针对性地获得用于本方案场景的检测神经网络；由于神经网络的训练已经是较为公知的常识，本方案的巧妙性在于构建了具有针对性的训练数据，因此，针对神经网络的训练机制，本方案不再进行赘述。

本方案中，通过检测神经网络的辅助判断仅是为了更好地定位具有泄漏异常的管道振动监测数据，而如何选取管道振动监测数据来进行辅助计算判断出泄漏位置亦是较为关键的，作为一种较优的实施选择，优选的，本方案S04包括：

S041、对指向管道疑似泄漏的管道振动监测数据中的特征数据进行波形数据获取，然后定位出指向管道疑似泄漏的特征峰；

S042、根据特征峰从至少两个指向管道疑似泄漏的管道振动监测数据中获取两个相关度符合预设要求的特征数据，将其设为一组泄漏排查数据，且使泄漏点位于一组泄露排查数据对应振动采集单元之间；

S043、获取泄漏排查数据中管道振动监测数据对应的振动采集单元的位置信息并将其关联，获得至少一组泄漏排查数据。

本方案中，由于管道泄漏产生的特征峰具有一定的形态特征，因此，可以通过特征峰的形态来判断出不同管道振动监测数据的数据对应关系，而由于泄漏点的振动信号在管道上传播时，其会受到一定的损耗，随着传播距离的增大，其波峰会呈现逐渐下降的态势，而在同一介质下，特征波形的周期往往是比较固定的，而且传播速度在相对较小的距离下，损耗亦不明显，因此，在本方案5～20米的布设间距下，可以将传播速度视为固定值；而在一组泄漏排查数据的选取上，最优选择是在泄漏点的两侧各取一振动采集单元所采集的管道振动监测数据作为泄漏排查数据，因为在此情况下，两个振动采集单元的间距最小，其特征峰的波峰下降高度相对较小；所以，可以将波峰高度作为相关度进行匹配，获取两个相关度符合预设要求的特征数据，将其设为一组泄漏排查数据。

另外，将泄漏点定位在一组泄露排查数据之间的方式可以采用对比特征峰的波峰来进行辅助确定，即，泄露点产生的振动随着传播距离的加长，其形成的特征峰会呈现波峰值逐步下降的趋势，而两个波峰值相差无几的情况下，大概率可以确定泄漏点位于该两个管道振动检测数据对应振动采集单元的之间，亦或者可以进行假设后，然后再进行一步排查确定(例如通过其他形式的泄露监听来排除)。

结合图3所示，在泄漏点和振动采集单元的相对位置计算上，作为一种较优的实施选择，优选的，本方案S05包括：

S051、对一组泄漏排查数据中对应的两个管道振动监测数据进行特征数据相关性关联，使两个管道振动监测数据位于同一时间线下；

S052、根据两个管道振动监测数据对应指向管道疑似泄漏的特征峰的时间信息，然后获取指向管道疑似泄漏的特征信号在两个管道振动监测数据中的时间差△T；

S053、获取两个管道振动监测数据对应的两个振动采集单元的间距信息D，以及根据管道信息获取该两个振动采集单元之间的振动信号传播速度V；

S054、根据时间差△T、间距信息D和振动信号传播速度V，联立如下公式确定管道泄漏位置信息：

D＝D

D

D

△T＝T

D＝VT

D

其中，D为两个管道振动监测数据对应的两个振动采集单元的间距信息，D

本方案中，通过管道振动监测数据的关联性进行计算泄漏点和两个振动采集单元的相对位置来获得管道泄漏位置信息在实操中具有一定的误差，为了提高定位数据的参考价值，作为一种较优的实施选择，优选的，本方案S06包括：

S061、获取管道泄漏位置信息，

当其为一组时，根据管道泄漏位置信息中泄漏点与振动采集单元的位置关系，以及振动采集单元对应的GPS定位信息和其在管道上的相对位置信息，确定泄漏点的GPS定位信息和其在管道上的相对位置信息，生成泄漏点位置估计信息；然后再沿管道布设长度方向分别对GPS定位信息和泄漏点在管道上的相对位置信息进行误差计算，形成区间位置信息，生成泄漏点位置区间信息，然后将泄漏点位置估计信息和泄漏点位置区间信息作为泄漏位置定位结果输出；

当为多组时，根据多个管道泄漏位置信息中泄漏点与振动采集单元的位置关系，以及振动采集单元对应的GPS定位信息和其在管道上的相对位置信息，获得泄漏点的多个GPS定位信息和其在管道上的相对位置信息，然后将其拟合成区间位置，生成泄漏点位置区间信息作为泄漏位置定位结果输出。

通过上述方式，本方案利用小幅区间的方式来作为泄漏位置定位结果，在仅有一组管道泄漏位置信息时，能够提供点和区间两方面的数据参考，能够为检修人员提供更为参考价值的辅助，而具有多组管道泄漏位置信息时，可以通过拟合成区间的方式，来让检修人员直接在小幅区间的管道段进行泄漏排查。

基于上述，本实施例的泄漏定位方法可用于压力管道泄漏排查。

结合图4所示，基于上述，本实施例方案还提供一种基于管道振动信号的泄漏定位系统，其包括：

振动采集单元，为多个且间隔布设在管道上，其用于实时采集管道的振动信号，生成管道振动监测数据，其中，多个振动采集单元均对应生成有与其对应的管道振动监测数据；

信号处理单元，用于获取管道振动监测数据，对其进行特征信号定位、标记和提取，获得特征数据且将其与管道振动检测数据和对应的振动采集单元进行关联；

信号判断单元，用于按预设条件从多个具有特征信号的管道振动监测数据中获取至少两个指向管道疑似泄漏的管道振动监测数据，其中，该管道振动监测数据中具有指向管道疑似泄漏的特征数据；

信号匹配单元，用于从至少两个指向管道疑似泄漏的管道振动监测数据中获取两个相关度符合预设要求的特征数据，将其设为一组泄漏排查数据，并同步获取管道振动监测数据对应的振动采集单元的位置信息，获得至少一组泄漏排查数据；

数据处理单元，用于对一组泄漏排查数据中对应的两个管道振动监测数据进行特征数据相关性关联，然后获取指向管道疑似泄漏的特征信号在两个管道振动监测数据中的时间差△T，同时，还相应获取两个管道振动监测数据对应的两个振动采集单元的间距信息D，以及该两个振动采集单元之间的振动信号传播速度V，然后根据时间差△T、间距信息D和振动信号传播速度V，确定管道泄漏位置信息；

数据拟合单元，用于根据至少一组泄漏排查数据对应的管道泄漏位置信息，按预设条件对其进行数据拟合后，获取泄漏位置定位结果。

结合图5所示，为了提高远程监测的可行性，本方案在信号判断单元上，可以通过接入云端服务器，利用服务器中加载的检测神经网络来提供更为高效地辅助。

另外，在本发明各个实施方式中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本发明各个实施方式方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅为本发明的部分实施例，并非因此限制本发明的保护范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效装置或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。