賈韶輝

中國石油管道科技研究中心

隨著(zhù)大數據、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)的高速發(fā)展，人工智能技術(shù)逐漸從實(shí)驗室走向工業(yè)領(lǐng)域，智能化技術(shù)在各行各業(yè)開(kāi)始應用。在油氣管道行業(yè)，伴隨著(zhù)管道信息化的高速發(fā)展，智能化管道的概念也應運而生。

2016年1月，GE能源公司和埃森哲咨詢(xún)公司共同研發(fā)智能管道平臺(Predictivity+Predix)，并在哥倫比亞管道集團公司2.4×104 km長(cháng)輸管道上首次應用。哥倫比亞管道集團公司基于該智能管道平臺，實(shí)現了全企業(yè)范圍內所有管道的管道威脅實(shí)時(shí)監測、態(tài)勢感知和風(fēng)險管理。在國內，由中石油管道科技研究中心開(kāi)發(fā)的管道完整性管理系統（PIS）實(shí)現了中國石油7.1×104 km長(cháng)輸管道數據的動(dòng)態(tài)采集和有序存儲，支撐9個(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域、71個(gè)業(yè)務(wù)流程數字化和規范化運行【1】，為智能化管道的建設提供了數據及技術(shù)基礎。

智能管道涉及業(yè)務(wù)領(lǐng)域廣泛，本文僅在智能化管道維護方面，就若干技術(shù)方法與應用場(chǎng)景進(jìn)行探討，以期能為未來(lái)的智能管道信息化實(shí)施提供技術(shù)支持。

1  管道第三方施工的大數據時(shí)空分析

隨著(zhù)管道歷史數據的積累，探究管道業(yè)務(wù)在時(shí)間和空間兩個(gè)維度上的特性規律成為了可能。

以管道第三方施工為例，選取2011 －2014年第三方施工記錄，采用基于GIS技術(shù)的空間分布分析模型，得出第三方施工的空間密度圖（如圖 1所示）[2]。根據分析結果，得出管道第三方施工的空間分布特性如下：管道附近第三方施工發(fā)生頻次最高的地區主要分布在銀川市、深圳市、連云港市、南京及無(wú)錫市，發(fā)生頻次范圍為251-490次/103 km﹒a（見(jiàn)圖1中箭頭所指深色區域）；管道附近第三方施工發(fā)生頻次較高地區主要分布在湖北、江蘇、安徽、浙江、廣東省部分地市，發(fā)生頻次范圍為151-250次/103 km﹒a；除此之外，其他區域的管道第三方施工發(fā)生頻次范圍分別為71-150次/103 km﹒a、1-70次/103 km﹒a，以及無(wú)管道第三方施工發(fā)生。

圖1管道第三方施工空間密度圖

采用時(shí)間分布特性分析方法，對第三方施工數據進(jìn)行傅里葉變換，得到第三方施工的功率譜圖（如圖2所示）。其中，橫軸為頻率，縱軸為對應的功率值。

圖2 管道第三方施工功率譜圖

從圖2可以看出功率譜有明顯的左右對稱(chēng)特征，對該圖中的前100個(gè)頻率點(diǎn)局部放大，可更清楚的看到功率隨頻率的變化情況，并且存在明顯的多峰。根據功率譜判別方法，管道第三方施工具有明顯的周期或擬周期性行為，頻率較高的為0.002929688，周期大概在1年左右。

將管道第三方施工數據以月為單位統計，得到每月的第三方施工數據統計圖（如圖3所示）。其中，橫軸為年度及月份，縱軸為發(fā)生的數量。從圖中可以看到每年的3月份均為管道第三方施工的高發(fā)期。

圖3 管道第三方施工每月數量統計圖

基于大數據的管道第三方施工時(shí)空分析，可以發(fā)現管道第三方施工頻繁發(fā)生的位置與發(fā)生的時(shí)間規律，并與重點(diǎn)地段的高清攝像頭影像智能識別相結合，有針對性的采取防范措施，優(yōu)化資源投入。

2  管道地質(zhì)災害的智能監控與預警

目前，國內部分管道沿線(xiàn)地質(zhì)災害體上裝有監測設備，可以實(shí)時(shí)監測地質(zhì)災害體的位移數據、降水數據等，同時(shí)在管體上也裝有應變傳感器，可監測由于土壤移動(dòng)而產(chǎn)生的管體應變值。上述數據都可以通過(guò)GPRS等網(wǎng)絡(luò )傳回中央數據庫。

上述方式在管道沿線(xiàn)地質(zhì)災害的防治方面起到了重要作用，但是也存在一定的局限性。一方面，可以監測的地質(zhì)災害類(lèi)型有限，僅限于滑坡、危巖等個(gè)別災害類(lèi)型，而每年影響管道最大的水毀還無(wú)法做到有限監測；另一方面，由于上述硬件監測設備的費用投入較高，只能在個(gè)別中大型災害體上布設，無(wú)法形成有效的監測網(wǎng)絡(luò )。

以往有學(xué)者基于高分辨率衛星遙感影像或航空攝影進(jìn)行地質(zhì)災害體的識別，但由于以前高分辨率遙感影像或航空攝影的訂購成本較高，只能做到相對靜態(tài)的識別，無(wú)法做到實(shí)時(shí)更新，此外衛星影像還受到云層等因素干擾，降低了識別的準確性。

隨著(zhù)無(wú)人機技術(shù)的普及，一方面費用成本逐漸降低，另一方面可以隨時(shí)隨地快速拍攝高分辨率影像，回傳后的遙感影像可以通過(guò)精糾正等方式生成數字正射影像DOM。在建立地質(zhì)災害體樣本庫的基礎上，可以通過(guò)智能圖像識別技術(shù)，在無(wú)人機的DOM影像上智能識別管道沿線(xiàn)地質(zhì)災害體的位置、類(lèi)型、尺寸、形態(tài)等具體信息；建立管道地質(zhì)災害形態(tài)樣本庫與智能識別模型，結合氣象與地質(zhì)災害預警信息[3-4]篩選可能發(fā)生災害的重點(diǎn)區域，在重點(diǎn)區域內基于該模型自動(dòng)化對比多次影像中的災害體情況，識別災害體位移、水毀程度等變化趨勢情況，真正做到地質(zhì)災害的全類(lèi)型覆蓋、全天候監測與預警。

3  管道維搶修的信息化智能支持

管道維搶修的信息化智能支持涉及到管道維搶修資源數據管理、管道維搶修資源的智能調配、管道維搶修處置智能決策等方面。

在管道維搶修資源數據管理方面，基于PIS系統制定統一的維搶修設備、人員等數據規范，規范數據采集內容與格式；采用移動(dòng)應用等技術(shù)實(shí)現維搶修資源包括維搶修隊伍、設備、進(jìn)場(chǎng)道路以及外部醫院、消防隊、河流、公路等信息的現場(chǎng)移動(dòng)采集與實(shí)時(shí)上報。

在管道維搶修資源的智能調配方面，針對不同介質(zhì)、不同地形環(huán)境建立災害事故模擬的技術(shù)模型方法，分析爆炸影響范圍、油品泄漏污染路徑[5]等事故災害后果；依據事故災害后果，基于應急物資配備計算模型自動(dòng)化計算搶修物資數量、類(lèi)型；智能化查詢(xún)鄰近事故地相匹配的維搶修機構，結合維搶修機構位置、周邊道路等情況，基于GIS技術(shù)實(shí)現進(jìn)場(chǎng)道路的自動(dòng)導航。

在管道維搶修智能處置方面，充分利用管道失效的大數據分析、物聯(lián)網(wǎng)、無(wú)人機、VR/AR/MR等技術(shù)，將應急搶險信息化技術(shù)與管道事故數據、搶險現場(chǎng)緊密結合，通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)對泄漏源的智能監控、基于無(wú)人機圖像的泄漏位置與區域的智能識別、基于虛擬現實(shí)技術(shù)的桌面應急處置模擬等技術(shù)，一方面做到泄漏事故的提前預測、判斷；另一方面，一旦發(fā)生泄漏事故，依據油氣長(cháng)輸管道維搶修預警分級響應體系[6]，通過(guò)智能化的診斷技術(shù)給出不同介質(zhì)、不同泄漏方式、不同泄漏環(huán)境下的搶險方式、技術(shù)要求、部署位置，真正實(shí)現搶修過(guò)程中各種操作的量化，進(jìn)而指導搶險人員、應急搶險車(chē)輛、抽油機、圍油柵等人員與設備的精細化部署和科學(xué)決策[7]。

4  結語(yǔ)

智能化管道技術(shù)用于管道維護中，既可以依據大數據分析有針對性的采取防范措施，優(yōu)化資源投入；又可以借助高新技術(shù)應用真正做到地質(zhì)災害的全類(lèi)型覆蓋、全天候監測與預警，以及智能化決策處置管道維搶修任務(wù)；為智能管道信息化建設提供技術(shù)和應用支持。

參考文獻

[1] 周利劍、賈韶輝. 管道完整性管理信息化研究進(jìn)展與發(fā)展方向[J]. 油氣儲運，2014,33（6）：571-576.

[2] 賈韶輝. 長(cháng)輸管道時(shí)空序列數據分析[J]. 油氣儲運，2016,35（7）：713-717.

[3] 付立武、賈韶輝、郭磊. 管道氣象與地質(zhì)災害預警技術(shù)及其應用[J]. 油氣儲運，2012,31（4）：307-313.

[4] 賈韶輝. 基于GIS技術(shù)的管道地質(zhì)災害汛期預警研究[C]. CIPC2009：712-717.

[5] JIA Shaohui. Simulation of An Oil Leak's Path to The Gulf Of Bohai Sea In China[J].《Pipeline & Gas Journal》,2010,237（11）：67-69.

[6] 付立武. 油氣長(cháng)輸管道維搶修預警分級響應體系[J]. 油氣儲運，2012,31（5）：307-313.

[7] 賈韶輝、周利劍、郭磊. 基于完整性數據庫的管道應急信息化技術(shù)[J]. 油氣儲運，2014,33（6）：582-587.

作者：賈韶輝，現任職中石油管道科技研究中心完整性所副主任工程師，博士/高級工程師，主要從事管道完整性管理相關(guān)數據管理、系統建設等信息化技術(shù)的研究工作。

《管道保護》2017年第6期（總第37期）