光子瑞利科技（北京）有限公司因自主研发的创新技术“清管监听技术研究”载入2024年第1期《信息技术时代》的期刊里，本篇内容详细介绍了，清管监听技术研究对清管器跟踪定位设备与系统。该系统凭借实时跟踪及定位性能查找清管器堵塞位置，属于目前探测清管器位置最优手段，实现提高管理油气管道运输业的工作效率、增加经济效益的目标。
监听仪技术方法能通过拾音器监听清管作业时的音频信号，先借助人工智能识别模块提取音频特征，然后根据一定准则与数据库中的训练模板进行匹配，给出清管作业时清管器当前的状态，最后将状态送入清管智能分析终端输出。
该技术方法还需拾音器的配合，拾音器是一种接收声音振动，将声音放大的电声学仪器，用于采集现场声音。工作人员需要将拾音器放在管道易于采集到声音的位置，与清管智能分析终端（防爆型）连接，清管智能分析终端可接入多路拾音器信号，通过终端内嵌的深度学习算法对清管器中的声波信号进行特征提取，然后结合多条音频信号的特征进行比对，生成清管器的位置信息，并上传到中心平台。
清管智能分析终端设备是含人工智能分析模块，主要采用深度学习来训练模型及预测音频结果。整个运行过程由预处理、特征提取等组成，音频预处理包括将音频归一化和梅尔谱变换。
通过实验测量与数据分析：采集好数据后，对数据进行分析，结果如图1、图2、图3所示。其中，图1为清管器在拾音器放置点远处撞击管道的音频；图2为清管器到达拾音器放置点，进入收球筒的音频；图3为清管器进入收球筒后的音频。对比图1~3可知，清管器在管道中运行时，清管器引起的声纹特征会随着距离的变化而变化，且变化非常明显。故当采集到一定数量的音频时，工作人员只要建立好样本库，对比样本库的特征向量，就可以比较精确地获取清管器的位置。
图1 清管器在拾音器放置点远处撞击管道的音频
图2 清管器到达拾音器放置点，进入收球筒的音频
图3 清管器进入收球筒后的音频
工作人员经过几次数据采集，获取原始数据库，即一级数据库。当采集到的音频经过人工智能分析模块的归一化处理后，就可获得二级数据库，然后计算特征向量的能量值，获取距离与能量相对应的曲线图，如图4所示。当清管器距离目标位置越来越近时，监测曲线呈上升趋势；当清管器处于目标位置正上方时，曲线达到大值；当清管器距离目标位置越来越远时，曲线呈下降趋势。不同清管器作业时，监测曲线略有不同，但大体形状均为高斯分布。
图4 清管距离能量曲线图通过综合对比分析一、二级数据库信息，以及距离-能量曲线图，可总结出应用数据库，即三级数据库，用于估算清管器的距离位置，从而判断清管器是否到达预定的位置。
总结：该技术基于声纹特征的判别方法属于一种无源的声学方法。利用清管监听仪技术来跟踪定位清管器的优点在于不侵入设备本体，不会影响设备运转，通用性强，部署快，且跟踪距离远、定位精度准。
清管监听仪技术研究在建立三个数据库的基础上，涉及以下技术。第一，研究并总结了多种清管器运行时的音频特征，将音频进行梅尔变换，获得梅尔谱二维特征，然后由深度学习进一步获取特征向量，建立深度学习模型库。第二，搭建基于声纹识别的智能终端系统，当需要监测清管器的运行状态时，将拾音器放置在需要监测的位置，通过云端系统进行分析比对，总结清管器的运行规律，给出分析曲线。由此可见，清管监听仪技术研究能为清管作业提供有价值的帮助，保障管道系统的输送能力。