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          專家文庫

          您當前的位置:首頁 > 董紹華

          基于大數據的全生命周期智能管網解決方案

          來源: 作者: 時間:2018-7-12 閱讀:

          董紹華 張河葦

          中國石油大學(北京)

          摘要智能管網可以解決當前系統繁多以及數據采集與應用脫節的問題,實現油氣管道安全、高效、可持續發展。全面闡述了國內外數字化管道、智能管網的實施進展,分析了智能管網發展的特點、難點以及存在的問題,研究建立了管道全生命周期數據標準,構建了管道全生命周期數據庫。提出了全生命周期智能管網的設計架構,包括管道全生命周期資產設施管控、運行管理控制、決策支持3個方面。提出了基于GIS的智能化管理平臺方案,搭建了管道建設與運維一體化智能管理平臺,一是用于建設期施工數據采集、數字化數據庫移交、施工質量可視化管理;二是用于運營期腐蝕防護電位控制、在線完整性評估、高后果區、地區等級升級地區的風險評估以及無人機巡線等完整性管理循環;三是用于管網的決策支持,包括大數據建模、應急決策支持、焊縫大數據風險識別、基于物聯網的災害監測預警、管道泄漏實時監測、遠程設備維護培訓、遠程故障隱患可視化巡檢、移動應用等。智能管網的推廣應用,有利于管道管理水平的提升,為決策者提供足夠的信息,保障管道企業安全、高效運營。

          關鍵詞:大數據;全生命周期;智能管網;一體化平臺;決策支持 

              從國內外管道管理的發展歷程來看,伴隨信息技術完整性管理技術的進步發展,建設數字化管道已經成為國內外管道運營者的主要目標,管道企業均建立了GIS系統和完整性管理系統,并取得重要成果。但近年來,隨著大數據、物聯網、云計算、人工智能的發展,管道運營管理模式發生轉變,數字化管道逐步向智能化管道發展,以大數據分析、數據挖掘、決策支持、移動應用等方式進行管道管理,從而補充傳統管理方式的不足[1-2]。

          智能管網系統是實現智能管網管理的手段和載體,其集成管和站場的所有信息,采大數據建模的分析理念,提供成熟可靠的智能管網一體化解決方案,包括通過物聯網平臺實現對生產安全風險點的全面監控,以及所有管理環節所需信息的全面共享;通過大數據建模,實現設備設施數據的實時分析處理,保障生產活動安全有序。智能管網進一步突出管網經濟高效的目標,全面自動采集數據,貫通上下管理環節,實現管網運行事前優化預測、事中實時監測,事后全面分析的閉環管理,降低油氣管網運營成本。

          1 智能管網發展概況

          1.1 國內研究進展

              數字化管道石油天然氣集團公司最早提出,并陸續將數字化技術應用于油氣管道行業的勘察設計和施工階段,2004年首先應用于西氣東輸冀寧管道聯絡線,2008年在西氣東輸二線、中緬油氣管道等工程建設中,利用衛星遙感技術、全球定位技術、GIS成圖技術在勘察設計和施工階段幫助優化路由,利用實時數據采集和管網運行監控等技術實現集中監控和運行調度,在管道數字化方面縮小了歐美發達國家的差距[3-7]。

              中國石油天然氣集團公司將數字管道建設確定技術發展的重點,對已建或擬建工程中互聯網技術、GIS、GPS的應用進行統一規劃部署,并與SCADA等自動化管理技術有機結合,開發了PIS完整性管理系統、GIS地理信息系統,為所轄油氣田和管道的在線檢漏、優化運行、完整性管理提供數據平臺。目前,建立了以SCADA、氣象與地質災害預警等平臺、天然氣與管道ERP、管道生產管理、管道工程建設管理(PCM)、管道完整性管理(PIS)、天然氣銷售等信息系統為支撐的總體信息化系統,全面支持資產和物流兩條主線的業務工作。    

               石油天然氣集團公司所轄管道企業2001年開始引進完整性管理理念,建立完整性管理體系,2007年開始推廣應用,2009年建設PIS完整性管理系統,完整性管理覆蓋率達到48%,2012年覆蓋全部長輸管道。管道事故率由2006年的1.67/千公里降2009年的0.48/千公里,管道完整性管理水平20074級提高2009年的6~7級,打孔發案率下降35%。中石油北京天然氣管道有限公司在智能化管道方面,搭建了管道建設期、運行期數據一體化平臺,建立管道全生命周期數據庫,建設了國內首個基于全生命周期的GIS應急決策支持系統,實現管道安全評價、風險評估及完整性評價,以及生產運行過程和設備狀態數字化、可視化的動態安全監測和管理。其GIS應急決策支持平臺與生產實踐結合緊密,包括管道基礎地理數據全入庫,自動維護平臺、地理信息系統平臺、應急決策支持一鍵式輸出,實現樁加載的全部管道數據提取[8-9]。

              中海油氣電集團有限責任公司完成生產調度及應急指揮中心、貿易平臺、LNG汽車加氣運營管理平臺、資金平臺、槽車遠程監控系統、應急指揮系統等的構建及深化應用,構成了信息化的主體框架,形成集團級生產運營系統的全息化基礎平臺,同時生產數據采集與展示平臺融合各項目公司的GIS數據、數字化管道數據、DCS/SCADA等生產經營數據,成為統一的數據倉庫。建成綜合辦公信息系統、視頻會議系統擴容及互聯網應用項目、手機移動平臺功能擴展項目、外網門戶網站、內部門戶網站、Sap財務系統與用友財務系統雙線融合、裝備管理綜合信息平臺等。目前正在構建智慧氣電,建設全面覆蓋、高度集成的先進信息網,用以快速、全面、正確地獲取、理解、判斷集團全產業鏈業務運營狀態,并作出智能化決策。

          中國石油化工股份有限公司榆濟管道工程施工階段同步進行數據采集,2007-2008年開展的數字化管道建設,以二維GIS系統為基礎平臺,包括走向、埋深圖,采集了較多的施工數據,疊加了影像圖,其運營期的系統建設按照總部智能化管系統的標準正在整理基礎數據。川氣東送管道數字化建設亦逐步推進中,投產后建設了3D管道GIS系統,補充了施工數據,實現大口徑、高壓力、長距離天然氣輸氣管道全程全景真三維、地下地表地上一體化、站線一體化、二三維一體化的管道專業地理信息系統。數據覆蓋全線2 200 km管道本體及附屬設施[10-12]。2014年中國石油化工股份有限公司啟動了中國石化智能化管管理系統項目,完成了項目頂層設計和管數字化管理、管道完整性管理、管運行、應急響應管理、綜合管理五大類功能的研發,以及7家試點企業391 939 km系統的實施和27座站場的數字化、可視化管理。同時,重視數據標準化和業務流程模板化,形成521項標準規范。中國石油化工股份有限公司智能化管目標是建設集成數據中心和共享服務平臺,建設上下貫通的6大應用模塊,即數字化管理、管道完整性管理、管運行管理、應急輔助管理、隱患治理管理、綜合管理,形成安全可靠的工作平臺,滿足管安全運行管理要求。

          1.2 國外研究進展

          國外管道的建設運行逐漸向智能管網方向發展,已經取得重要成果,與信息技術保持同步發展,管道建設和運行的各個階段應用了云計算移動存儲、物聯網數據精準采集、大數據決策分析[13-17]。

          美國休斯敦的控制中心控制著公司的天然氣業務,石油管道業務則由設在Tulsa的控制中心監控管理,實現實時模擬(RTM、預測(前瞻性)模擬(PM)、壓縮機站優化(CSO)、壓縮機性能自動優化(RTCT)、氣體負荷預測(LF)、歷史數據存儲。美國建立公司統一的地理信息系統(GIS),將管道物理數據和地理數據整合,覆蓋104英里1英里=1.609千米)天然氣管道,與其他信息系統(如風險管理系統、設備管理系統、管網模型系統相接,實現公司對管道動、靜態數據的統一管理。

              挪威Statoil公司開發了管道完整性管理系統,集成了SAP、Maximo、STAR、Intergraph、Inspection等系統的數據,管理者可以在同一界面查看管道的完整信息,如管道設計、運行情況、維護歷史等,大幅降低了管理難度,提高了管理效率。美國雪佛龍公司開發了VMACSVolumetric Management and Customer Service,通過對相關管道數據進行采集、分析和共享,實現降低成本、優化資源并最大限度地利用管道生產能力。

          英國BP公司利用物聯網技術提高管道資產與人員安全性,通過先進的無線智能終端應用,實現設備、儀表的位置標記與識別,資產周期、歷史數據與關聯性查詢,包括現場操作工人操作規程指引,現場工單提示與任務分配,以及現場工作狀態、進展、規程與位置跟蹤;通過使用帶有高清晰度攝像頭及熱力傳感器等的無人機(UAV)技術,對復雜自然環境中的管道進行泄漏檢測與安全監控。

          英國BP公司Cherry Point煉油廠開發基于大數據分析的物聯網腐蝕管理系統,腐蝕無線傳感器安裝在管重點部位,形成物聯網組網監測,獲得大量實時數據上傳到系統中。某些惡劣環境會影響電氣系統對腐蝕傳感器數據的讀取,形成錯誤數據,但數據生成的數量彌補了跳動影響,可以隨時監測到管道重點部位的承壓,使管理人員實時了解某些種類的原油比其他種類原油更具腐蝕性。

          加拿大Enbridge公司利用物聯網技術,通過智能移動終端,實時收集、匯總、傳輸儀表與資產數據,站隊現場維修維護數據與工單處理,管道巡線數據處理,環境、健康、火災、安全等HSE檢查,以及合規性檢查等資料。

          美國CDP管道公司,提出了物聯網技術在智能管道領域的全面應用方案,建立了智能人員生命安全裝備系統(ALSS),Wifi環境下持續監測有害氣體、追蹤人員位置狀態;通過地質災害監測系統監測變形和泄漏等異常情況,通過移動終端進行站隊現場維修維護數據與工單處理及視頻通話,實現無人機管道路由監測與預警。

          1.3 智能管網的特點及建設難點

              智能化管網系統是一個龐大的應用工程系統,將眾多相對獨立的管道數字化,集成化和產品化,整合為以海量數據庫為基礎的系統,實現數據共享,具有智能化、數字化、可視化、標準化、自動化、一體化特征,并具有專業性、兼容性、共享性、開放性、安全性特點,最大限度消除信息孤島。智能化,即實現管道的運行優化、管安全風險的預測預警、應急搶險的交互聯動響應;數字化,通過文檔資料及圖片資料的結構化、索引化,加強知識共享,更為設備更新改造提供便捷;可視化,實現管相關數據的圖形、圖像、視頻、圖表分析信息的多維度查詢及可視化展示;標準化,生命周期的業務標準、技術標準、數據標準,以及設計、建設期成果的數字化移交標準;自動化,完善管自控儀器儀表、檢測設備及監控系統,實現管運行狀態的自動檢測;一體化 ,即全面整合生產運行的實時數據和管理應用的業務數據,通過大數據建模分析實現決策支持。

             智能管網的建設難點和制約因素主要包括以下幾個方面

              1)數據準確性的難點,智能管網平臺是確保建設期數據與運行期數據一體化的平臺,涵蓋管道全生命周期的各個階段,數據的準確性直接影響管道智能化水平。 

              2數據統一的難點,建設期與運行期要采用同樣的數據框架、數據字典,系統建設才能落地,數據才能自由調用。 

              3智能化應用的難點,體現在如何建模才能管道實際運行情況相吻合,重點在于決策支持分析,如何為管道企業決策提供支持服務。

              4系統運行速度及自維護的難點,系統的運行速度,直接決定只能管網建設成敗,需要采用GIS調用和存儲的新技術,同時,需要解決如何使數據變成活數據,增加更新速度,提高自維護性能的問題。 

              5體系建設與平臺同步的難點,體系建設必須與平臺同步,否則未來應用和運維等均難以落實。 

          2 智能管網解決方案

          2.1 建立管道全生命周期數據標準 

              為了形成管道實體相對應的數據資產,確保數據的完整性可重復應用,需要構建數據標準和規范,在整個生命周期內執行同樣的數據標準,各業務數據通過數據模型進行整合。通過構建智能化管道數據標準,在管道全生命周期內,各類業務產生、傳遞、共享、應用、形成完整的數據信息鏈。

          2.2 構建管道全生命周期數據庫

              管道全生命周期管理(Pipeline Lifecycle Management,PLM)可定義為:在管道規劃、可行性研究、初步設計、施工圖設計、工程施工、投產、竣工驗收、運維、變更、報廢等整個生命周期內,整合各階段業務與數據信息,建立統一的管道數據模型,實現管道從規劃到報廢的全業務、全過程信息化管理。

              構建全生命周期管道數據模型,以設計和運行為主,創建APDM數據模型,將各階段全業務數據按中心線入庫和對齊,通過將全部數據加載到管道數據模型上,對管道本體及周邊環境數據、管道地理信息數據、業務活動數據和生產實時數據等數據資源進行集中存儲和開發利用,實現物理管道和數字管道模型的融合(圖1。

           

            

          1 管道全生命周期數據庫構成示意圖

          2.3 全生命周期智能管網設計

              全生命周期包括管道建設、運營兩個階段,同時將決策支持作為重要組成部分,突出智能管道的決策支持功能(圖2、圖3。

           

           2 全生命周期智能管網結構設計圖

           

          3 大數據分析決策支持分析流程圖

          2.4 搭建基于GIS的全生命周期智能管網平臺

              按照統一系統、統一平臺、統一安全、統一運維的思路,基于云架構建設數據中心、應用平臺和共享服務系統,形成統一的建營一體化平臺,構建管建設與運營業務應用功能,滿足工程建設和運營管理的業務需求。

           

           

          4 管道生命周期GIS 數據平臺及數據庫搭建流程圖

          2.5 施工管理

          2.5.1 施工數據采集錄入管理

          施工數據入庫包含施工全過程的數據采集、整理、轉換、傳輸和加載等內容,既要滿足數據完整性、合規性、可靠性、外延擴展性和邏輯一致性等要求,又要滿足空間數據和屬性數據的關聯關系的正確性及與其他數據的融合精度要求,如遙感數據、航測數據、設計數據、地形數據、工程數據等,對于數據入庫的邏輯結構,包括字段、數據類型、字段長度、單位等必須滿足智能化管道標準的要求。

          2.5.2 工程建設過程可視化管理

              工程建設過程可視化質量管理,是以督導施工過程規范化為目標,以空間圖像、照片為手段,實現反映問題有圖有真相,是施工過程可視化質量管理的有效手段。系統通過智能手持終端快速拍照,有效記錄施工過程,根據照片的坐標信息,定位承包商。

          2.5.3 工程數據數字化移交

              以全生命周期數據庫的方式進行移交,移交成果為管道建設數據庫,便于未來管道運行管理過程中查詢和調用技術參數、設備屬性,數據可用性強,可為后續應用系統直接提供基礎數據。

          2.6 管道運維管理

              開發基于GIS的運維管理模塊,實現運維期管道全生命周期的閉環管理,滿足完整性管理6步循環的要求,實現數據采集、高后果區識別、風險評價、完整性評價、修復與減緩、效能評價的全過程管理(圖5。

            

          5 管道運維管理流程示意圖

          2.6.1 腐蝕控制斷電電位管理

              陰極保護工程實施斷電電位管理,采用電位遠傳的方式,實現日常陰極保護數據如保護電位、自然電位、恒電位儀、保護電流密度等的上傳和自動上報,并對防腐層檢測與修復情況進行科學管理。

          2.6.2 高后果區、地區等級升級地段風險評估

              針對高后果區、地區等級升級地段,采用基于歷史失效數據和基于可靠性理論的計算模型,考慮天然氣管道失效模式對后果的影響,建立管道失效概率計算方法;分析管道事故災害類型,并考慮財產損失、人員傷亡、管道破壞、服務中斷和介質損失等管道失效后果情景,建立天然氣管道失效后果的定量估算模型[18]。

            

          6 天然氣管道失效后果定量風險評估流程圖

          2.6.3 智能無人機巡線

              傳統的人工巡線方法,不僅工作量大,而且條件艱苦,特別是山區、河流、沼澤及無人區等地的管道巡檢,抑或冰災、水災、地震、滑坡、夜間巡線檢查,所花時間長、人力成本高、困難大。管道線路危險區域巡檢采用無人機全數字化巡檢,在特殊地段、風險較大的地段,進行第三方防范巡護、泄漏巡檢巡護,可以克服傳統人工巡線方法的不足。泄漏巡檢搭載高精度紅外熱像儀或紅外光譜儀,可以對危險區域進行泄漏識別,及時預警和報警。

          2.6.4 管道在線完整性評估

              針對內外檢測缺陷、幾何變形、重車碾壓、洪水沖擊、礦場堆料、管道懸空、閥室沉降、管道屈曲、山體滑坡、管道落差坑溝填埋、并行管道、爆破等建立有限元仿真評估模型。 目前,重點針對不同鋼級管道適用性評估開展研究,建立管道氫致開裂、焊縫、平面型缺陷、體積型缺陷、幾何缺陷的理論評估方法,建立有限元、邊界元的數學仿真模型,開發系列評估軟件;提出了氫致開裂斷裂判據,研究了氫濃度對管道斷裂的影響,建立了新的管道失效評定關系,并給出失效評定圖;確定一定輸送壓力和H2S含量下,含裂紋缺陷管道的安全度和安全范圍,給出了相應的安全系數;建立了管道ICDA直接評估、管道ECDA直接評估、應力腐蝕開裂SCCDA直接評估方法,實現管道實時在線完整性評估。已經開發的模塊、模型[19]有:管道適用性評價標準 API579、管道國際缺陷評價標準DNV-RP-F101\ASMEB31.G\Rstreng\Modified B31.G、管道焊縫評估系統、管道BS7910 評估系統、管道氫致開裂完整性評價與壽命預測系統。

          3 管道數據挖掘與決策支持

          3.1 應急決策支持

             發揮智能管網系統應急指揮和應急決策支持的作用,滿足應急指揮決策的需求,主要是實現應急情況下對管道基礎數據和管道周邊環境數據的及時調取,并自動計算疏散范圍、安全半徑,自動輸出應急預案、應急處置方案等,通過搶修物資與搶修隊伍的路由優化,實現一鍵式應急處置方案文檔輸出,輸出數據包括管道基本信息、事故影響范圍、應急設施、人口分布、最佳路由、應急處置方案等。 

          3.2 大數據決策支持

          基于大數據的相關性、非因果性分析理論,管道系統大數據的來源包括實時數據、歷史數據、系統數據、網絡數據等,類別包括管道腐蝕數據、管道建設數據、管道地理數據、資產設備數據、檢測監測數據、運營數據、市場數據等。未來管網系統大數據通過互聯網、云計算、物聯網實現信息系統集成,各類數據統一整合,通過建立大數據分析模型,解決管道當前的泄漏、腐蝕、自然與地質災害影響、第三方破壞等數據的有效應用問題,獲得腐蝕控制、能耗控制、效能管理、災害管理、市場發展、運營控制等綜合性、全局性的分析結論(圖7,指導管道企業的可持續發展[20]。

            

          7 管道大數據決策支持系統示意圖

          3.3 焊縫大數據風險分析

               焊縫是管道的重要特征之一,其質量直接影響管道的本質安全,2010以來,國內發生了10余起管道焊縫失效事故。焊縫缺陷主要表現為:管道碰死口,焊縫射線片不合格,隱藏缺陷,焊縫射線底片與焊口對應不上。通過大數據分析能夠發現焊縫缺陷或隱含的問題,獲取碰死口位置的全部底片[21]。

               基于X 射線的焊縫圖像,可以對缺陷的特征進行提取和自動識別對焊縫圖像采用均值濾波和中值濾波相結合的方法進行預處理,對比兩類圖像增強算法,選擇直方圖均衡方法進行圖像增強,采用迭代閾值圖像分割算法對焊縫區域進行分割,并對焊縫缺陷進行特征提取和特征選擇,進而采用基于二叉樹的SVM 分類器方法對焊縫缺陷進行分類識別,篩選可能的缺陷特征,如裂紋、未焊透、未熔合、氣孔、球狀夾渣及條狀夾渣等。

           

          8 焊片氣孔Roberts 算子分析結果

          3.4 基于物聯網組網監測的災害預警

              開發管道地質災害監測系統,由傳感器、采集儀、傳輸模塊、評價系統組成,克服了極端天氣、系統供電等困難,實現7×24 h時時監測自動報警管理。該系統能夠實時監測地質災害區、高后果區管道的應力、應變狀態,包括應變監測、溫度監測、位移監測、土壓監測,及時進行應變報警、應力報警、位移報警,已經形成管道監測網。

          3.5 管道泄漏實時監測

             管道泄漏監測系統以SCADA系統或負壓波、次生波、光纖等監測傳感器的實時數據作為基礎,數據出現異常時系統將詳細檢查這些異常數據,并分析是否為泄漏。 管道泄漏監測系統發現泄漏點后,將立刻發出警報并顯示泄漏地點、泄漏時間、泄漏速度和泄漏總量等數據[22]。 

          3.6 遠程設備維護及故障隱患可視化巡檢培訓

             拆裝維護實訓,通過對設備零部件、組件正確順序拆解和組裝,可以直觀查看設備整體展開或剖面結構,單獨查看設備各個零部件和組件的外觀,掌握設備的組成、結構及運行原理,以及正確的拆裝工具、拆裝流程、注意事項,為設備的維護維修奠定基礎。

              通過積累長輸管場站典型故障與隱患案例,建立故障隱患數據庫,利用三維可視化技術對場站進行三維重建,學員在虛擬環境中巡查摸排系統設定的故障隱患,熟悉典型故障點及處理方法。同時,系統在員工訓練結束后可以分析評價,使領導能夠定期掌握員工對風險故障隱患的掌握情況。

          3.7 移動應用

              隨著4G、5G網絡環境的形成,移動應用成為管道管理發展的重要組成部分。移動應用(圖9使管理者與系統緊密結合,保證第一時間內開展突發事件處置、文件處理、在線管理,及時了解管道運行動態,最大限度保障管道安全運營。

            

           9 管道移動應用設計框圖

          4 結論和建議

              1智能管網已經成為管道信息技術領域的重要發展方向,現代通信與信息技術、計算機網絡技術、智能控制技術及行業相關先進技術匯集而成的針對油氣管道應用的智能集合,最終實現遠程和實時控制基于物聯網的實時數據采集,未來將與大數據建模分析、人工智能緊密結合在一起,為油氣管道安全可靠、優化高效、環境友好運營服務。

              2智能化管網的建設與發展,管網建設期數字化水平、運營期完整性管理的實施深度是基礎,數據和分析模型的精準性是決定性因素,自適應控制與反饋是實現途徑。

              3智能管網系統的移動應用領域,是管道企業發展的主流方向,但要克服運行速度、數據保密、預警報警機制設置等難題,移動應用的個性化設置、維護機制均需重點考慮。

              4全生命周期的智能管網建設,最重要的是解決數據采集到數據應用的難題。管道行業大數據模型和應用,未來一定向云計算領域發展,最終將智能管網實踐應用遷移到云上,使所有用戶共享數據和模型。

              5建議未來新建管道,考慮智能管網一體化平臺建設,減少數據重復錄入,避免應用系統的重復建設,加大數據應用范圍。

          參考文獻:

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          基金項目:石油天然氣集團公司十三五重大科研項目基于大數據的內檢測綜合分析模型與決策支持技術研究”。 


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