基于多源數(shù)據(jù)融合的油氣管道診斷預警技術(shù)

周立國,王勇,李明,石磊,王曉霖

(1. 中石化(大連)石油化工研究院有限公司，遼寧 大連 116045;2.大連市智能油氣儲運及安全工程技術(shù)研究中心，遼寧 大連 116045)

在石油工業(yè)各種油氣運輸方式中，管道運輸最為經(jīng)濟合理，是中國油氣運輸?shù)淖钪饕姆绞?。管道在長期運行過程中，受第三方施工、腐蝕、自然災害等諸多因素的影響，會導致管道失效，造成巨大的經(jīng)濟損失，嚴重影響人民群眾的生產(chǎn)和生活[1]。如今智慧管網(wǎng)建設如火如荼，油氣管道數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為及時排除管道安全隱患，保證管網(wǎng)安全、平穩(wěn)運行的一種總結(jié)歸納預測的重要工具[2]。

目前，企業(yè)為避免管道受到各種安全影響因素的損害，同時實現(xiàn)管道的健康診斷以及故障預警的功能，采取了如無人機巡檢、視頻監(jiān)測、衛(wèi)星遙感等多種信息獲取技術(shù)，并建立了多種管理平臺[3-6]。然而平臺不一、數(shù)據(jù)繁多給管道管理帶來不便，數(shù)據(jù)的利用率低下造成了巨大的資源浪費，該類分散、孤立的系統(tǒng)已經(jīng)越來越難以滿足管理的需要。因此，有必要融合各途徑獲取的數(shù)據(jù)，深度挖掘有效信息，研究空、天、地面、地下四位空間多源數(shù)據(jù)融合方法，開發(fā)管道診斷預警技術(shù)。同時鑒于新冠疫情給管道運維管理帶來的新挑戰(zhàn)，開發(fā)工業(yè)云平臺，實現(xiàn)全天候的管道遠程智能診斷預警。

1 管道的四位空間數(shù)據(jù)源

隨著管道行業(yè)新興技術(shù)的進步，為滿足完整性管理、管道運行、隱患治理等工作需要，先后應用了面向不同監(jiān)測對象的系統(tǒng)及終端，包括無人機巡檢系統(tǒng)、GPS巡線系統(tǒng)、智能陰保監(jiān)測系統(tǒng)、衛(wèi)星遙感監(jiān)測、視頻監(jiān)控、氣象預警、泄漏報警等，數(shù)據(jù)源涵蓋空、天、地面、地下四位空間，海量數(shù)據(jù)初具規(guī)模。

1)無人機巡檢系統(tǒng)。該系統(tǒng)由無人機(固定翼或多旋翼機)、任務載荷(攝像機、遙感相機、甲烷檢測儀等)、無人機測控數(shù)據(jù)鏈、4G無線通信設備、遙感影像處理中心(應急處理軟件、標準測繪軟件)、高清圖像處理分系統(tǒng)組成，如圖1所示。通過無人機巡檢可以識別管線外部活動、監(jiān)測地表微變形、檢測天然氣管道泄漏等，對人員難以到達的特殊地段巡檢實現(xiàn)了管道巡線的全覆蓋。

圖1 無人機巡檢系統(tǒng)組成示意

2)GPS巡線系統(tǒng)。該系統(tǒng)是基于地理信息技術(shù)的巡檢系統(tǒng)，使用手機作為巡檢端(采集端)和管理端，通過地圖展示巡檢區(qū)域、線路、巡檢點，以及巡檢進展和上傳點位置等信息。同時，通過報警提示、消息發(fā)布、即時通信提高巡檢過程的協(xié)同能力。通過該系統(tǒng)可實現(xiàn)“三樁一牌”和水土保護的管理、識別管線外部活動、實時掌握外管線巡線效果。

3)智能陰保監(jiān)測系統(tǒng)。該監(jiān)測系統(tǒng)利用多路復用A/D、網(wǎng)絡同步時間、優(yōu)化電路結(jié)構(gòu)、硬件觸發(fā)響應、分時傳輸數(shù)據(jù)等技術(shù)完成了智能監(jiān)測裝置的微型化、低功耗，通過物聯(lián)數(shù)據(jù)監(jiān)測采集網(wǎng)絡，實現(xiàn)管道測試樁處管道陰極保護電位、交流干擾電壓、直流電流、交流電流、斷電電位、去極化曲線、環(huán)境溫度的實時采集、處理和遠程控制。智能陰保監(jiān)測系統(tǒng)網(wǎng)絡架構(gòu)如圖2所示。

圖2 智能陰保監(jiān)測系統(tǒng)網(wǎng)絡架構(gòu)示意

4)衛(wèi)星遙感。衛(wèi)星遙感多以高分辨率光學遙感衛(wèi)星作為地質(zhì)災害解譯數(shù)據(jù)源，采用基于地理學原理進行地物識別、定性與定量分析、時間與空間分析等方法，通過衛(wèi)星圖像對管道全線進行遙感分析，獲取地質(zhì)災害隱患點地質(zhì)環(huán)境、不良地質(zhì)現(xiàn)象及其發(fā)育環(huán)境等信息。

5)視頻監(jiān)控。視頻監(jiān)控主要包括外接視頻監(jiān)控和單兵視頻監(jiān)控，外接視頻主要針對高后果區(qū)、高風險管道周邊大型機械、人員行為等進行全天候的實時監(jiān)控；單兵視頻通過智能安全帽、手機移動端等途徑拍錄施工作業(yè)現(xiàn)場，實時采集現(xiàn)場音視頻圖像數(shù)據(jù)。

6)氣象預警。氣象預警通過氣象、行政部門相關(guān)數(shù)據(jù)接口獲取監(jiān)控管道周邊雷電、洪水等極端天氣以及泄洪、護堤損壞等事件數(shù)據(jù)信息，并對相關(guān)數(shù)據(jù)信息進行預警。

7)泄漏報警。管道泄漏監(jiān)測通常以負壓波為基本方法，利用管道瞬態(tài)模型，采用流量報警、壓力定位方式，全天候監(jiān)測輸油管道，一旦管線發(fā)生穿孔泄漏，可通過泄漏監(jiān)測系統(tǒng)及時報警，并定點定位地管理工程監(jiān)控系統(tǒng)。

2 多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合方法

油氣管道大數(shù)據(jù)存在非常強的時空屬性，往往伴隨著數(shù)據(jù)多源和異構(gòu)的問題，其中多源指的是數(shù)據(jù)的來源渠道多種多樣，異構(gòu)指的是數(shù)據(jù)包含有結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合是一個通過多傳感器、多系統(tǒng)采集海量數(shù)據(jù)，清理冗余、虛假、不完整的數(shù)據(jù)信息，達到關(guān)聯(lián)、識別、決策等目的的數(shù)據(jù)處理過程[7]。數(shù)據(jù)融合的核心是多級別、多方面、多層次地處理來自多個源頭的數(shù)據(jù)信息，從而產(chǎn)生新的有意義的信息，避免了數(shù)據(jù)收集的盲區(qū)。多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的三種結(jié)構(gòu)形式如圖3所示，多源異構(gòu)數(shù)據(jù)形式各樣，從不同領域描述目標，但在表征某一潛在目標時會存在相互重疊的部分，例如可以利用分布式光纖、區(qū)域視頻監(jiān)控和無人機航拍影像等不同領域的數(shù)據(jù)描述一個區(qū)域的第三方施工破壞，雖然三類數(shù)據(jù)隸屬于不同領域，即波動信號、視頻和照片影像，但是它們在描述目標時具有信息重合的部分。無法將不同領域的數(shù)據(jù)直接融合，而是提取這些數(shù)據(jù)背后的領域知識，然后再進行融合。

圖3 多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的三種結(jié)構(gòu)形式示意

2.1 狀態(tài)特征提取

以管道安全狀態(tài)為出發(fā)點，結(jié)合第三方破壞、地質(zhì)災害破壞、腐蝕破壞、設計施工缺陷4種導致管道失效的主要原因，通過各特征間的邏輯隸屬關(guān)系建立記憶鏈接，構(gòu)建管道安全狀態(tài)思維導圖，提取安全狀態(tài)特征，管道安全狀態(tài)特征如圖4所示。

圖4 管道安全狀態(tài)特征示意

2.2 數(shù)據(jù)融合方法

根據(jù)層級，數(shù)據(jù)融合分為數(shù)據(jù)層融合、特征層融合、決策層融合[8]，多源數(shù)據(jù)的融合方式如圖5所示。針對不同的數(shù)據(jù)融合層次，常見的融合方法見表1所列，針對不同的應用場景，選擇合適的融合方法。

表1 常用數(shù)據(jù)融合方法

圖5 多源數(shù)據(jù)的融合方式示意

D-S證據(jù)理論是一種高效率解決不確定問題的辦法，相比于其他算法，在不清楚、不確定問題上的應用有著很大的優(yōu)勢[9]，無論是融合第三方破壞、地質(zhì)災害破壞等單類特征數(shù)據(jù)，還是融合管道安全狀態(tài)的綜合特征數(shù)據(jù)，都有較強適用性。該證據(jù)理論融合過程是針對識別框架U={u1，u2，u3， …}中目標進行的，U是由相互獨立、互相排斥的特征構(gòu)成，說明為某一管道狀態(tài)所對應的可能特征集合。對于非結(jié)構(gòu)化的音視頻數(shù)據(jù)融合，需提取其相關(guān)特征進行安全識別，通過模糊化的自然語言轉(zhuǎn)化為數(shù)值類的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

2.3 預警信號等級劃分

根據(jù)數(shù)據(jù)融合結(jié)果，將管道預警信號分為4個等級，即紅色報警(一級)、橙色預警(二級)、黃色預警(三級)、藍色預警(四級)，管道預警信號分級見表2所列。

表2 管道預警信號分級

3 管道遠程智能診斷預警平臺建設

為解決各系統(tǒng)數(shù)據(jù)孤島的問題，開發(fā)了基于多源數(shù)據(jù)的管道遠程智能診斷預警平臺，深度挖掘無人機巡線、智能視頻監(jiān)控、北斗高分衛(wèi)星遙感、智能陰保監(jiān)測等系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)價值，對出現(xiàn)的風險和事件及時處理，高品質(zhì)實現(xiàn)各項事件的閉環(huán)管理。

3.1 系統(tǒng)架構(gòu)

該預警平臺作為綜合性可視化平臺，服務于生產(chǎn)運行、管道管理、安全環(huán)保多個專業(yè)和層級的人員，可提供診斷預警信息、可視化一張圖綜合信息展示、圖形化報表等。管道遠程智能診斷預警平臺架構(gòu)如圖6所示，實現(xiàn)的功能包括： 各系統(tǒng)數(shù)據(jù)接入，第三方破壞、腐蝕破壞、地質(zhì)災害破壞等數(shù)據(jù)融合的異常診斷，視頻智能識別預警信號，包括管道走向示意圖、監(jiān)控信息展示等的可視化一張圖，各類統(tǒng)計數(shù)據(jù)的圖形化報表及音視頻資料，各類數(shù)據(jù)管理及推送功能等。

圖6 管道遠程智能診斷預警平臺架構(gòu)示意

3.2 信息儲存設計

在該預警平臺建設開發(fā)過程中，存在多個與外部系統(tǒng)間的信息交換，數(shù)據(jù)庫是平臺建設的核心，負責各個外部系統(tǒng)數(shù)據(jù)信息的錄入與存儲，配置專門的數(shù)據(jù)存儲服務器存儲所有診斷與該預警平臺的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)庫設計如圖7所示，以數(shù)據(jù)模型為基礎，各系統(tǒng)通過開放接口實現(xiàn)巡線、監(jiān)測等動態(tài)數(shù)據(jù)的同步，完整性管理數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)等靜態(tài)數(shù)據(jù)遷移至該預警平臺，支撐多源數(shù)據(jù)融合的數(shù)據(jù)提取。

圖7 數(shù)據(jù)庫設計示意

4 案例應用

以某管道線路為例，通過日常巡線發(fā)現(xiàn)某段存在山體滑坡事件，距管道中心線約5 m，巡線人員通過手機APP將該處事件的描述、位置等信息上傳至該預警平臺，管道管理人員根據(jù)位置信息，調(diào)取前后兩次的無人機在該段管道拍攝的正射影像，得出滑坡程度輕微、地表變形輕微、山體易發(fā)災害程度中等信息。

通過氣象預警系統(tǒng)的數(shù)據(jù)得知，24 h氣象預警中有8 h為紅色，5 h為橙色，所以短時間內(nèi)由于天氣因素引起再次滑坡的可能性較高。根據(jù)位置信息，提取出管道的埋深1.4 m，無附件保護，設計施工狀況等級為較好。通過融合巡線數(shù)據(jù)、無人機巡檢數(shù)據(jù)、氣象監(jiān)測數(shù)據(jù)以及管道埋深、附加保護等靜態(tài)數(shù)據(jù)，得到該處自然地質(zhì)災害的預警等級為黃色預警，短期內(nèi)滑坡事件對管道安全運行具有一定的威脅，需要綜合成本與效益采取增設擋土墻、護坡等防護措施。

5 結(jié)束語

采用天、空、地多位空間感知，全數(shù)字化移交等技術(shù)為油氣管道管理提供了便利，也帶來了挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)海量但利用率低，制約了智能化管道建設進程。通過研究多源數(shù)據(jù)融合方法，創(chuàng)新狀態(tài)診斷與預警技術(shù)，開發(fā)一體化平臺，即保留對于各單項系統(tǒng)功能的管理需求，又探索出基于多位空間數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的管理新模式。

目前油氣管道的智能化建設尚處于初級階段，如何實現(xiàn)行業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新、融合創(chuàng)新、跨界創(chuàng)新，將大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、5G通信、人工智能等技術(shù)實施落地，切實為油氣管道“安穩(wěn)長滿優(yōu)智”服務，全力保障管道投入運營安全可靠，是每個管道管理者和技術(shù)研發(fā)者亟需思考與解決的問題。