西南管道公司

摘要：以L(fǎng)BS位置大數據為核心，利用移動(dòng)通信基站采集到的終端設備LBS位置信息，設計油氣管道監測預警系統。系統可以查看終端設備的實(shí)時(shí)軌跡、歷史軌跡回放、油氣管道監視區域內人流和人群特征、監視區域歷史人流及異常信息等。系統根據終端設備LBS位置大數據，建立管道監視周界相關(guān)專(zhuān)題挖掘模型及預警算法，為油氣管道安全管理提供有效手段。

關(guān)鍵詞：油氣管道；大數據； LBS；預警 

隨著(zhù)我國油氣管網(wǎng)規模和覆蓋范圍逐漸增大，管道數量的快速增長(cháng)與管道完整性管理的要求之間的矛盾日益突出。管道經(jīng)過(guò)區域鄉鎮移民村建設搬遷、原有城鎮居民區和工業(yè)區擴建等因素，使得管道人口密集型高后果區每年均有變化[1]。根據2017年國家安監總局等八部委138號文要求，要突出加強油氣輸送管道途經(jīng)人員密集場(chǎng)所高后果區安全管理工作。因此，有必要利用大數據、云計算等先進(jìn)技術(shù)，探索建立智能化管道系統，做好數據挖掘、移動(dòng)應用、綜合決策、應急防災等工作，使油氣管道從傳統的靜態(tài)數據型管理到動(dòng)態(tài)預知型管理方面轉變，提高油氣管道安全管理水平[2]。

1 常用油氣管道監測技術(shù)

1.1 無(wú)人機巡護技術(shù)

利用無(wú)人機航拍技術(shù)，可以實(shí)現五種場(chǎng)景應用：一是線(xiàn)路日常巡護；二是汛期、山林、農作物茂盛期和異常天氣后巡護；三是輔助應急搶險；四是“震懾性”巡護；五是用于實(shí)戰演練。但是該技術(shù)也存在著(zhù)一定的局限性和不足之處：①該技術(shù)受天氣影響，霧、霾、陰天、雨天等能見(jiàn)度差的條件對拍攝效果有一定影響。②資質(zhì)受限。根據《民用無(wú)人機駕駛航空器經(jīng)營(yíng)飛行活動(dòng)管理辦法（暫行）》，開(kāi)展無(wú)人機空中拍照等經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的企業(yè)應取得《無(wú)人駕駛航空器經(jīng)營(yíng)許可證》，石油石化企業(yè)無(wú)此資質(zhì)[3]。

1.2 基于4G網(wǎng)絡(luò )視頻監控系統

利用移動(dòng)運營(yíng)商提供的4G網(wǎng)絡(luò )作為傳輸鏈路，在高后果區現場(chǎng)安裝攝像機，在管理中心安裝4G視頻監控服務(wù)器，用戶(hù)可通過(guò)計算機實(shí)時(shí)查看高后果區現場(chǎng)的視頻信息。機器視覺(jué)系統可以快速獲取大量信息，通過(guò)機器視覺(jué)算法可實(shí)現越界報警、自動(dòng)跟蹤、煙火分析等[4]，但是該技術(shù)對管道高后果區的4G網(wǎng)絡(luò )覆蓋要求較高，容易出現網(wǎng)絡(luò )丟包、設備損壞、設備供電等問(wèn)題。

1.3 基于OFDR技術(shù)的管道防破壞預警技術(shù)

利用單模光纖作為分布式傳感器，并在傳感光纖中大規模的植入光纖光柵陣列，使其與常規光纖不同，沿輸送管線(xiàn)敷設于管道附近，從而實(shí)現對長(cháng)距離油氣管道第三方損壞、打孔盜油、地質(zhì)災害等預警檢測。光纖傳感器是管道防破壞預警技術(shù)的有效手段，目前已有部分海底管道正在應用。但光纖也存在著(zhù)一定的局限性：①易斷裂造成功能失效和不易修護。②靈敏度高造成大面積誤報。③須用特殊光纖，成本較高。

2 基于LBS位置大數據的油氣管道監測預警技術(shù)

大數據時(shí)代， LBS（Location Based Services）位置大數據尤為重要，因為海量信息中80%的信息與位置相關(guān)，并蘊含著(zhù)突發(fā)事件發(fā)生前兆。有效挖掘和分析LBS位置大數據[5]，利用其實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監測管道高后果區的人流、車(chē)流、客流等，將使油氣管道從傳統靜態(tài)數據型管理向動(dòng)態(tài)預知型管理方向轉變。

2.1 國內LBS進(jìn)展及應用前景

國內早在2001年已開(kāi)始LBS基礎研究、前沿技術(shù)的理論探索、技術(shù)方法探討、應用集成等研究，但是受限于當時(shí)的定位技術(shù)條件不成熟和擁有移動(dòng)電話(huà)的用戶(hù)規模較小、移動(dòng)定位占移動(dòng)通信運營(yíng)商增值服務(wù)總收益的比重較低， LBS位置服務(wù)僅僅處于市場(chǎng)培育階段。

根據工信部2019年7月和9月分別發(fā)布的《2019年上半年通信業(yè)主要通信能力》《2019年8月電話(huà)用戶(hù)分省情況》公告顯示，當前我國電話(huà)用戶(hù)總數達到17.8億戶(hù)，擁有移動(dòng)電話(huà)的用戶(hù)總數達到15.9億戶(hù)，其中擁有3G網(wǎng)絡(luò )的用戶(hù)為1.1億戶(hù)， 4G用戶(hù)保持穩定增長(cháng)，總數已達到12.5億戶(hù)。移動(dòng)網(wǎng)絡(luò )通信基站已增至732萬(wàn)個(gè)，平均每1.3平方公里就有一個(gè)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò )通信基站，并且隨著(zhù)光網(wǎng)改造工作的不斷深入， 4G移動(dòng)網(wǎng)絡(luò )向縱深的覆蓋，基于LBS的位置服務(wù)在交通、電力、物流、消防、城市規劃等行業(yè)已有廣泛應用。

2.2 基于LBS位置大數據的監測預警系統

系統以數據模型為基礎，采用SOA（ ServiceOriented Architecture）架構理念，利用移動(dòng)網(wǎng)絡(luò )通信基站實(shí)時(shí)采集，并結合GIS系統動(dòng)態(tài)分析，能夠實(shí)現油氣管道兩側3～500米監視周界內LBS數據的實(shí)時(shí)、全面、多維度采集，實(shí)現基于LBS位置大數據信息高效整合，并建立預警研判所需的各類(lèi)專(zhuān)題挖掘模型（圖 1）。

2.2.1 監視區內人流統計

系統利用LBS數據倉庫，建立LBS數據模型，統計分析油氣管道監視區域內活動(dòng)人員流量及活動(dòng)人員的行為特征，估算出人員流量情況、人員出現時(shí)間、滯留時(shí)間，距管道距離等，為油氣管道周界內的安保工作提供指引。通過(guò)統計分析LBS位置大數據，并在地理信息系統（GIS）上以直觀(guān)、可視化的色度表達形式（“熱力圖”）展示監視區域內的人流量估值、人流量密度、人流分布、人流實(shí)時(shí)軌跡及軌跡回放等信息（圖 2、圖 3、圖 4）。

系統將監視區域劃分成若干個(gè)以1公里為范圍的小區域滾動(dòng)播放，不僅能夠實(shí)時(shí)或者分時(shí)段估算人流的數量或人流密度，而且還可以利用數據挖掘模型采用熱力分布圖直觀(guān)展示人員位置分布，并且精準到經(jīng)緯度范圍，這是常規的GIS系統無(wú)法實(shí)現的功能。

2.2.2 監視區域內人群畫(huà)像

利用LBS位置大數據可以刻畫(huà)出監視區域內的人群特征、行為偏好、來(lái)源地等信息，提供人群年齡分布、性別比例、個(gè)人喜好、來(lái)自哪里等人群特征，為油氣管道突發(fā)事件的應急處置與輔助決策提供參考。圖5、圖6所示為L(cháng)BS位置大數據監測預警系統展示蘭成渝成品油管線(xiàn)某高后果區的人群畫(huà)像。

2.2.3 監視區域歷史數據回歸溯源及預測分析

系統利用采集的數據可以提取相關(guān)特征建立專(zhuān)題數據庫，統計分析出年、月、日、時(shí)、分任意時(shí)段內的監視區域內的人員流量歷史平均數據、人員特征畫(huà)像歷史平均數據，同時(shí)利用這些歷史數據，預測分析是否有施工隊進(jìn)駐油氣管道監視周界內，并作出預警提示。圖7、圖8為某成品油管線(xiàn)某高后果區歷史人流統計。

2.2.4 利用LBS實(shí)現油氣管道預警面臨的問(wèn)題

隨著(zhù)4G網(wǎng)絡(luò )的縱深覆蓋及5G網(wǎng)絡(luò )的快速建設，LBS位置服務(wù)在各個(gè)行業(yè)的應用會(huì )更為廣泛，但是與其他帶有實(shí)時(shí)獲取移動(dòng)用戶(hù)終端設備的App相比，還面臨一些需要解決的問(wèn)題。

（1）定位精度問(wèn)題。目前，國內外所能用到精度最高的定位技術(shù)是GPS定位技術(shù)，但其存在一定局限性。一是利用GPS在油氣管道周邊區域內監測，無(wú)法在移動(dòng)終端設備上安裝相關(guān)的應用程序。 二是GPS在深度室內環(huán)境下將無(wú)法進(jìn)行定位。如果采用移動(dòng)通信基站網(wǎng)絡(luò )定位精度會(huì )大大降低，目前還沒(méi)有更好的解決方案，只能要求移動(dòng)通信運營(yíng)商優(yōu)化定位算法，提高定位精度。

（2）預警算法模型。由于LBS數據具有數據體量大、處理速度快、價(jià)值密度低等大數據的顯著(zhù)特征，如何有效地監測管道監視周界內人流、車(chē)流、用戶(hù)行為等，并清洗出具有高價(jià)值的數據建立快速研判與預警的算法模型成為重點(diǎn)。

3 結論

利用大數據、云計算技術(shù)建立基于LBS位置大數據的油氣管道動(dòng)態(tài)監測及預警機制，對油氣管道沿線(xiàn)活動(dòng)人員實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監測及預警，目前還處于嘗試階段，需要在實(shí)踐中不斷探索，綜合多種手段提高檢測效果，最終將管道風(fēng)險控制在可接受的范圍之內。

參考文獻：

[1] 曹斌，廖柯熹，羅敏.川渝地區管道高后果區第三方破壞因素分析[J].天然氣與石油， 2011（2）：11-14.

[2] 李遵照，王建波，王曉霖，董列武，劉道乾，李明，葉青.智慧能源時(shí)代的智能化管道系統建設[J].油氣儲運， 2017， 36（11）： 1 243-1 250.

[3] 郝曉平.無(wú)人機巡護技術(shù)提升油氣管道現代化管理水平[J/OL].油氣儲運:1-7[2019-11-27].http://kns.cnki.net/kcms/detail/13.1093.TE.20190520.1640.004.html.

[4] 何勇軍.4G網(wǎng)傳視頻監控系統在輸油管道高后果地區應用淺析J]. 中國石油和化工標準與質(zhì)量， 2016（07）： 66-69+71.

[5] 張冬冬，武西鋒，陳溪月，萬(wàn)紹勇.LBS大數據在大型聚集活動(dòng)中的情報預警應用[J].情報雜志，2017（07） :28-33. 

作者：王愛(ài)玲，女， 1988年生，工程師， 2013年碩士畢業(yè)于中國石油大學(xué)（華東）油氣儲運專(zhuān)業(yè)，現主要從事長(cháng)輸油氣管道完整性專(zhuān)業(yè)方向的研究工作。