Supercritical CO2 Pipeline Leakage Localization Detection Based on the Negative Pressure Wave Method and Cross-Correlation Analysis

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Offers a validated cross-correlation approach for CO2 pipeline leak localization, extending negative pressure wave methods to supercritical conditions.

🏢実務担当者:Useful for CCUS project engineers designing leak detection systems for long-distance CO2 pipelines.

🏛政策担当者:Supports development of safety standards for CO2 transport infrastructure, but further field validation is needed.

超臨界CO2パイプライン輸送は、炭素回収・利用・貯留（CCUS）産業チェーンにおける重要な構成要素であり、長距離運用は偶発的な漏洩の固有のリスクを伴う。超臨界CO2パイプラインの漏洩過程において、絞り減圧とジュール・トムソン効果は、明確な負圧波特性を生成する。漏洩の規模は位置特定の有効性に直接影響を及ぼし、特に小漏洩条件下では負圧波信号が顕著でないため、漏洩を効果的に検出することが困難である。この問題を解決するために、相互相関解析法を用いてパイプライン漏洩の相互相関関数モデルを開発し、トロンハイム工科大学の高密度相CO2漏洩データによって検証した。TGNETソフトウェアに基づいて、延長油田の実パイプラインモデルを構築し、捕捉した漏洩信号をMATLABにインポートして差圧変換を行い、検証済みの差圧信号の相互相関関数モデルを用いて、負圧波がパイプラインの両端に到達する時間差を計算した。最後に、実際の漏洩位置を特定した。シミュレーション結果は、負圧波信号の相互相関解析に基づく漏洩検出方法が、異なる漏洩率の下で異なる位置特定性能を示すことを示している。負圧波特性を強化し、相互相関解析を利用することにより、この方法は、小漏洩条件下での負圧波特徴の不明瞭さと位置特定の困難さという課題を効果的に解決する。漏洩が5%を超える場合、相対誤差は±5.40%以内に制御され、工学的応用における迅速な識別と地域判定のための予備的位置特定要件を満たす。実際の工学的ケースの適用を通じて、この方法がパイプライン漏洩検出において高い精度を有することが示されている。これらの知見は、現在建設中のCCUSプロジェクトにおける超臨界CO2パイプライン漏洩検出のための理論的および方法論的支援を提供する。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Supercritical CO2 pipeline transportation is a critical component of the carbon capture, utilization and storage (CCUS) industry chain, where long distance operation introduces inherent risks of accidental leakage. During the leakage process of supercritical CO2 pipelines, throttling pressure reduction and the Joule–Thomson effect generate distinct negative pressure wave characteristics. The magnitude of the leakage directly impacts localization effectiveness, particularly under small leakage conditions where negative pressure wave signals are less pronounced, so the leakage is difficult to effectively detect. To solve this problem, the mutual correlation function model for pipeline leakage was developed by using the mutual correlation analysis method, and it was verified by the dense-phase CO2 leakage data from Trondheim University of Technology. Based on the TGNET software, the actual pipeline model of the Yanchang oilfield is established, and the captured leakage signal is imported into MATLAB for differential pressure conversion, using the verified cross-correlation function model of the differential pressure signal to calculate the time difference between the arrival of the negative pressure wave at the two ends of the pipeline. Finally, the actual leakage location was determined. The simulation results indicate that the leakage detection method based on mutual correlation analysis of negative pressure wave signals exhibits varying localization performance under different leakage rates. By enhancing negative pressure wave characteristics and utilizing mutual correlation analysis, this method effectively addresses the challenges of indistinct negative pressure wave features and difficult localization during small leakage conditions. When leakage exceeds 5%, the relative error is controlled within ±5.40%, meeting the preliminary localization requirements for rapid identification and regional determination in engineering applications. Through the application of actual engineering cases, it is shown that this method has high accuracy in pipeline leakage detection. These findings provide theoretical and methodological support for supercritical CO2 pipeline leakage detection in the CCUS projects currently under construction.

• semanticscholar https://www.mdpi.com/2227-9717/14/3/536/pdf?version=1770197600first seen 2026-05-05 23:56:37 · last seen 2026-08-15 05:28:18