CC BY
31
COMPLEX TECHNOLOGY OF MONITORING OF SAFETY OF PIPELINE TRANSPORT FROM TERRORIST THREATS
B.N. Epifantsev
The short review about unapproved works on the main pipelines is given. The model interconnected system of monitoring of occurrence of this kind of offences is offered. The approach to an estimation of parametres of detection of such
system of monitoring from the point of view of economic criterion is described.
Епифанцев Борис Николаевич - д-р техн. наук, профессор кафедры «Информационная безопасность» Сибирской государственной автомобильно-дорожной академии. Основное направление научных исследований - информационная безопасность. Имеет более 200 опубликованных работ.
E-mail: epifancev_bn @ sibadi.org.
УДК 621.384.326:629
АЛГОРИТМ ОБНАРУЖЕНИЯ ВРЕЗОК В ПОДЗЕМНЫЕ ТРУБОПРОВОДЫ НА
ВИДЕОИЗОБРАЖЕНИЯХ*
А.Б. Гущин, Б.Н. Епифанцев
Аннотация. В статье обоснована необходимость создания технологии «патрульного облёта» магистральных трубопроводов с обеспечением автоматизации функций обнаружения искомых целей в процессе полёта. Предложен алгоритм обнаружения врезок в трубопроводы, приведены результаты тестовых испытаний по оценке его эффективности.
Ключевые слова: магистральный нефтепродуктопровод, несанкционированные врезки, воздушная разведка, автоматизация обнаружения.
Потери нефти и нефтепродуктов при перекачке по магистральным продуктопроводам оцениваются ~1,2% от объёма перекачки и только в Тюменской области составляют 2,5 млн. т. [1]. Более тревожной представляется складывающаяся в последние годы ситуация с несанкционированным отбором (воровством) перекачиваемых продуктов. По имеющимся данным в России отбор нефтепродуктов оценивается 3% транспортируемого продукта, а его прирост - 2% в год [2]. Приведённые цифры говорят о существенных просчётах в организации безопасности трубопроводных систем и в ухудшении нравственного здоровья населения страны.
Снизить потери перекачиваемого продукта -задача служб контроля (мониторинга) состояния продуктопроводов. В идеале от них требуется фиксировать начало зарождения естественных утечек продукта без каких-либо временных задержек с определением их координат. Ещё более жёсткие требования к обнаружению несанкционированных подключений к трубе: необхо-
димо регистрировать время начала работ и координаты места ожидаемого подключения.
Опубликовано большое число работ по методам и средствам обнаружения мест утечек прокачиваемого продукта. Не все они удовлетворяют требованиям по желаемой чувствительности и оперативности обнаружения, непрерывности контроля, точности локализации утечек. Не обсуждая достоверность декларируемых в проспектах данных, обратим внимание на то, что избежать ложных решений в существующей системе контроля невозможно. Поэтому приходится периодически прибегать к услугам, например, авиации для проверки достоверности решений.
Используемый для этих целей визуальный метод проверки состояния трасы характеризуется высокой вероятностью «пропуска цели»: врезки маскируются в видимом диапазоне волн, вытекающий за счёт формирования сквозных отверстий в трубе продукт выходит на поверхность со значительной задержкой.
* Работа выполнена в рамках реализации программы «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России на 2009-2013 годы», контракт № П215 от 22.07.09г
Усовершенствование технологии «патрульного облёта» возможно на пути использования тепловизионных средств разведки. Однако на этом пути возникают свои специфические проблемы. Первая из них - тепловой контроль заглублённых целей определяется двумя составляющими [2]:
Аа АТ ( АаЛ
Л —------1--------1 1 л----I,
а Т - 230 V а )
Аа
где-------радиационный контраст (при маски-
а
Аа т АТ
ровке ----— 0), ----------- - температурный
а Т - 230
контраст. Радиационные характеристики подстилающей поверхности изменяются в про-
странстве и времени, порождая помехи, соизмеримые с искомыми сигналами. Задача обнаружения сигналов при малых отношениях сигнал/помеха далеко не тривиальная.
Вторая задача, с которой приходится сталкиваться при облётах трассы пролегания трубопровода с целью фиксации малоконтрастных образований, состоит в замене человека в части принятия решения автоматом. Человек - сравнительно инерционная опознающая и исполняющая принятые решения система.
Основываясь на результатах многочисленных опубликованных работ, можно сделать вывод: основными факторами, устанавливающими время обнаружения интересующего объекта на экране полутонового дисплея тц, являются его контраст лц, угловые размеры Уц, визуально воспринимаемое отношение сигнала к шуму (ОСШ, вероятность обнаружения рц, яркость экрана Вэ и его угловые размеры вэ
размер наблюдаемого на экране изображения местности в направлении полёта,
Рц — 11 - ехР
с -л -у -т
1 • и • и 1
ц и
2в
{1 - ехр[э,15((ОСШ)в -1)2 ]},
где с1 = 16 град2 - угл.мин~
кд
м
эмпирический коэффициент, соответствующий среднему наблюдателю, тц — —, Ьк -
и
( V ^
(ОСШ)в — (ОСШ),ц
V ^ш )
/
/к — Dц --^ , с2 - постоянная времени глаза, ир
/к - частота обновления информации, /кс -частота кадров системы визуализации, Dц -размер искомого образования, £ц - его площадь, Sш - площадь корреляции шумов на экране монитора, up - скорость полёта.
Для получения численных оценок с использование приведенной формулы примем диаметр разрешаемого на подстилающей поверхности пикселя равным 0,1 м (при худшем разрешении отличить неподвижного человека от булыжника становится проблематичным). Тогда при стандартном разложении изображения на 600 строк, представляемого на экране монитора, получим Ьк = 60 м. Принимая (ОСШ)в = 5 :Оцтт = 0,1 м вэ = 50
кд
—-, размер экрана 0,3 х 0,3 м, р = 0,99, м
расстояние «глаз - экран» - 1 м, получим следующие оценки: если лц = 0,05, то ир = 30
км км
—, при лц = 0,1 и < 100 —. Это неприем-ч ч
лемые ограничения по скорости полёта.
Следует отметить, что приведённые оценки предельной скорости полёта при решении задач обнаружения известных объектов на фоне шумов на движущемся изображении согласовывается с экспериментальными данными. Маскировка несанкционированных подключений к продуктопроводам вынуждает переходить для их обнаружения в диапазон невидимых излучений (для увеличения лц).
Требование обнаружения следов проводимых (проведённых) работ делает неэффективной технологию «получение изображения трассы
- передача изображения на наземный пункт -расшифровка изображений». Использование системы «преобразователь излучения - монитор - оператор» возможно на неприемлемо низких скоростях полёта. Поэтому существующая технология контроля состояния трассы пролегания трубопровода с воздушного носителя, основанная на записи видеоизображения про-
3
3
с
летаемой местности с последующей его расшифровкой в наземных условиях, должна быть дополнена введением системы автоматического обнаружения ненормативных отклонений на объекте контроля с передачей результатов расшифровки на диспетчерский пункт в реальном масштабе времени.
На сегодняшний день отсутствуют алгоритмы обнаружения на видеоизображениях трассы замаскированных врезок и мест будущего выхода вытекающих продуктов на подстилающую поверхность. Один из вариантов такого алгоритма рассмотрен ниже.
Тепловое изображение заглубленного трубопровода (рисунок 1) в значительной степени маскируется сопутствующими помехами.
Выделение изображения трубы в автоматическом режиме с обеспечением приемлемых вероятностей ложной тревоги пропуска цели проблематично.
Использование известного принципа борьбы с помехами - «накопление сигналов» позволяет подвинуться в решении рассматриваемой проблемы.
По условию задачи на текущих изображениях трубопровода объект обнаружения -врезка располагается перпендикулярно трубе, которая, в свою очередь, параллельна направлению полёта. Реализовать принцип накопления сигналов в таких условиях можно путём суммирования отсчётов по строкам
N-1 М-1
— XЕ и столбцам ^ — XЕ, где Е -
у—0 1—0
Рис. 1. Тепловое изображение подстилающей поверхности при наличии заглублённого трубопровода
отсчёт случайного поля в строке i и столбце / N
- количество отсчётов в каждой строке изображения, М - количество отсчётов в каждом столбце текущего изображения. Применение к полеченным одномерным сигналам операции согласованной фильтрации с последующей пороговой процедурой принятия решений (стратегии Байеса, Неймана-Пирсона, Вальда и др.) позволяет минимизировать риск текущего решения и проводить эту операцию в реальном масштабе времени.
Для оценки параметров, обеспечиваемых изложенным алгоритмом, необходим тестовый материал для проведения вычислительных экспериментов. В качестве его могут использоваться изображения случайных полей с заданными корреляционными функциями. Наиболее просто моделируется случайное 5-поле - аналог дискретного белого шума двух переменных:
£,; — Ак; 1 — 0,1,..., N -1; у — 0,1,..., N -1;
где Ак - значение случайной величины, распределённой по нормальному закону с параметрами (0,1). Характер моделируемого поля показан на рисунке 2.
Рис. 2. Реализация двумерного случайного 5-поля
Другой вариант случайных полей реализуется с использованием алгоритма Хабиби [3]. Рекуррентная формула для реализации его выглядит так:
Хг,} = Р1 Хг-и +Р2 Х1,] -1 -РР2 Хг-1,]-1 +
+ (1 -р1)2(1 -р2)2 &,] >
Выводы
Изложенная идея пространственного интегрирования наблюдаемых изображений для обнаружения интересующих классов полезных сигналов на фоне помех относится к числу продуктивных. При реальных параметрах таких сигналов они безошибочно выделяются при отношении сигнал/помеха вплоть до единицы.
где х, . - значение амплитуды поля в точке (!,]); о - среднеквадратичное отклонение случайного поля; ^ - значения случайной
величины, распределённой по нормальному закону с нулевым математическим ожиданием
и дисперсией о2; р1, р2 - коэффициенты
корреляции соседних элементов поля соответственно по осям у, х. Корреляционная
функция такого поля:R(i,j) = а2р1рр. На рисунке 3 показана реализация случайного поля, смоделированного в соответствии с алгоритмом Хабиби.
Представляют также интерес такие случайные поля с корреляционной функцией:
R( х, у)=ехр
(рисунок 4).
R( х , у) = ехр
- 0,15-л/ х2 + у 2
Они более правильно отражают изображения, наблюдаемые в реальных условиях.
Фрагмент исследуемого изображения представлен на рисунке 5. Он включает в себя изображения трубопровода, врезки и имитаторов утечек продукта, обозначившихся в тепловом диапазоне излучений до выхода их на подстилающую поверхность. Отношение сигнал/помеха для всех представленных имитаторов составляло 1,98. Результат суммирования сигналов по столбцам и строкам представлен на рисунке 6.
R( х, у) = ехр
- 0,2
,2
х 2 + у 2
После обработки этих реализаций с использованием алгоритма согласованной фильтрации получены отклики, изображённые на рисунке 7.
Рис. 3. Случайное поле с корреляционной функцией R(i, j) = О1 Р1 рР
(Рі = 0,5 ; Р2 = 0,5 )
Рис. 4. Случайное поле с корреляционной функцией Д(х, у) = ехр|- 0,15 х2 + у2
Рис. 5. Изображение трубопровода с врезкой на случайном поле с корреляционной функцией
R(х, у) = ехр|- 0,2х2 + у2 |
0 100 200 300 400 500
номер строки изображения
а)
6 Ш10 --------------------1-----------------1----------------1-----------------1----------------
<=L
Ql-----------------1----------------1-----------------1----------------1----------------
0 1G0 200 300 ¿100 500
номер столбца изображения
6)
Рис. 7. Выходные сигналы на выходе согласованного фильтра при подаче на его вход одномерных реализаций вида на рисунке 6: а - при обработке суммарного сигнала по строкам изображения; б - при обработке суммарного сигнала по столбцам изображения
Библиографический список
1. Эксплуатация магистральных нефтепроводов. Трубопроводный транспорт нефти / В.Н. Анти-пьев, Ю.Д. Земенков, Н.А. Малюшин и др. / Под ред. Ю.Д. Земенкова. - Омск: Изд-во ОмГТУ, 2001.
- 334 с.
2. Трубопроводный транспорт: нейтрализация новых угроз безопасности / Б.Н. Епифанцев, К.С. Патронов, И.И. Семёнова, М.Ю. Савельев /
gs--------------------------1-----------------1-----------------1-----------------1-----------------
| 7 '10+ " "
0 6 -10* -
ч:
| 5 -10* " -
ш.
1 4 ш*
|3.ш*-----------------------1-----------------1------- ---------1-----------------1-----------------
0 100 200 300 400 500
номер строки изображения
а)
номер столбца изображения
в)
Рис. 6. Суммарный сигнал: а - по строкам изображения; б - по столбцам изображения
3. Под ред. Б.Н. Епифанцева. - Омск: Изд-во СибАДИ, 2006. - 295 с.
4. Математическое моделирование систем связи / К.К. Васильев, М.Н. Служивый. - Ульяновск: Изд-во УлГТУ, 2008. - 170 с.
ALGORITHM OF DETECTION OF INSERTS IN UNDERGROUND PIPELINES ON VIDEO IMAGES
Gushchin A.B., B.N. Epifantsev
Necessity of creation of technology of "patrol flight» main pipelines with maintenance of automation of functions of detection of the required purposes in the course of flight is proved. Algorithms of modelling of the casual fields simulating spreading surfaces in a thermal range an ox are resulted. The algorithm of detection of inserts in pipelines is offered, results of test tests are resulted according to its efficiency.
Епифанцев Борис Николаевич - д-р техн. наук, профессор кафедры «Информационная безопасность» Сибирской государственной автомобильно-дорожной академии. Основное направление научных исследований - информационная безопасность. Имеет более 200 опубликованных работ.
E-mail: epifancev_bn @ sibadi.org.
Гущин Александр Борисович - студент кафедры «Информационная безопасность» Сибирской государственной автомобильно-дорожной академии. Основное направление научных исследований
- информационная безопасность.
