1、1 智能管网 一体化 系统 方案 智能管网系统是实现智能管网管理的手段和载体，其集成管道和站场的所有信息，采用大数据建模的分析理念， 建设 成熟可靠的智能管网一体化 平台 ，包括：通过物联网平台实现对生产安全风险点的全面监控，以及所有管理环节所需信息的全面共享；通过大数据建模，实现设备设施数据的实时分析处理，保障生产活动安全有序。 1.智能管网的特点及建设难点 智能化管网系统是一个庞大的应用工程系统，其 将众多相对独立的管道数字化，集成化和产品化，整合为以海量数据库为基础的系统，实现数据共享，具有智能化、数字化、可视化、标准化、自动化、一体化特征，并具有专业性、兼容性、共享性、开放性、安全性特
2、点，最大限度地消除信息孤岛。 智能化 ，即 实现管道的运行优化、管道安全风险的预测预警、应急抢险的交互联动响应 ； 数字化 ，即 通过文档资料及图片资料的结构化、索引化，加强知识共享，更为设备更新改造提供便捷 ； 可视化 ，即 实现管道相关数据的图形、图像、视频、图表分析信息的多维度查询及可视化展示 ； 标准化 ，即 生命周期的业务标准、技术 标准、数据标准，以及设计、建设期成果的数字化移交标准 ；自动化 ，即 完善管道的自控仪器仪表、检测设备及 管控 系统，实现管道运行状态的自动检测 ； 一体化 ，即 全面整合生产运行的实时数据和管理应用的业务数据，通过大数据建模分析实现决策支持 。 智能管
3、网的建设难点和制约因素主要包括以下几个方面： （ 1）数据准确性的难点，智能管网平台是确保建设期数据与运行期数据一体化的平台，涵盖管道全生命周期的各个阶段，数据的准确性直接影响管道的智能化水平。 （ 2）数据统一的难点，建设期与运行期要采 用同样的数据框架、数据字典，系统建设才能落地，数据才能自由调用。 （ 3）智能化应用的难点，体现在如何建模才能与管道实际运行情况相吻2 合，重点在于决策支持分析，即如何为管道企业决策提供支持服务。 （ 4）系统运行速度及自维护的难点，系统的运行速度，直接决定只能管网建设的成败，需要采用 GIS调用和存储的新技术，同时，需要解决如何使数据变成活数据，增加更新速
4、度，提高自维护性能的问题。 （ 5）体系建设与平台同步的难点，体系建设必须与平台同步，否则未来应用和运维 等均难以落实。 2 智能管网解决方案 建立管道全生命周期数据标准 为 了形成与管道实体相对应的数据资产，确保数据的完整性及可重复应用，需要构建数据标准和规范，在整个生命周期内执行同样的数据标准，各业务数据通过数据模型进行整合。通过构建智能化管道数据标准，在管道全生命周期内，各类业务产生、传递、共享、应用、形成完整的数据信息链。 构建管道全生命周期数据库 管道全生命周期管理（ Pipeline Lifecycle Management， PLM）可定义为：在管道规划、可行性研究、初步设计、施
5、工图设计、工程施工、投产、竣工验收、运维、变更、报废等整个生命周期内，整合各阶段业务与数据信息，建立统一的管道数据模型，实现管道从规划到报废的全业务、全过程信息化管理。构建全生命周期管道数据模型，以设计和运行为主，创建 APDM数据模型，将各阶段全业务数据按中心线入库和对齐，通过将全部数据加载到管道数据模型上，对管道本体及周边环境数据、管道地理信息数据、业务活动数据和生产实时数据等数据资源进行集中存储和开发利用，实现物理管道和数字管道模型的融合（图 1）。 3 图 1 管道全生命周期数据库构成示意图 全生命周期智能管网设计 全生命周期包括管道建设、运营两个阶段，同时将决策支持作为重要组成部分，
6、突出智能管道的决策支持功能（图 2、图 3）。 图 2 全生命周期智能管网结构设计图 4 图 3 大数据分析决策支持分析流程图 搭建基于 GIS的全生命周期智能管网平台 按照 “ 统一系统、统一平台、统一安全、统一运维 ” 的思路，基 于云架构建设数据中心、应用平台和 共享服务系统，形成统一的建营一体化平台，构建管道建设与运营业务应用功能，满足工程建设和运营管 理的业务需求。 图 4 管道生命周期 GIS数据平台及数据库搭建流程图 施工管理 1 施工数据采集录入管理 施工数据入库包含施工全过程的数据采集、整理、转换、传输和加载等内容，既要满足数据完整性、合规性、可靠性、外延扩展性和逻辑一致性等
7、要求，又要满足空间数据和属性数据的关联关系的正确性及 与其他数据的融合精5 度要求，如遥感数据、航测数据、设计数据、地形数据、工程数据等，对于数据入库 的逻辑结构，包括字段、数据类型、字段长度、单位等必须满足智能化管道标准的要求。 2. 工程建设过程可视化管理 工程建设过程可视化质量管理，是以督导施工过程规范化为目标，以空间图像、照片为手段，实现反 映问题有图有真相，是施工过程可视化质量管理的有效手段。系统通过智能手持终端快速拍照，有效记录 施工过程，根据照片的坐标信息，定位承包商。 3. 工程数据数字化移交 以全生命周期数据库的方式进行移交，移交成果为管道建设数据库，便于未来管道运行管理过程
8、 中查 询和调用技术参数、设备属性，数据可用性强，可为后续应用系统直接提供基础数据。 管道运维管理 开 发基于 GIS的运维管理模块，实现运维期管道全生命周期的闭环管理，满足完整性管理 6步循环的要求，实现数据采集、高后果区识别、风险评价、完整性评价、修复与减缓、效能评价的全过程管理（图 5）。 图 5 管道运维管理流程示意图 6 1. 腐蚀控制断电电位管理 阴极保护工程实施断电电位管理，采用电位远传的方式，实现日常阴极保护数据如保护电位、自然电 位、恒电位仪、保护电流密度等的上传和自动上报，并对防腐层检测与修复情况进行科学管理。 2. 高后果区、地区等级升级地段风险评估 针对高后果区、地区等
9、级升级地段，采用基于历史失效数据和基于可靠性理论的计算模型，考虑天然 气管道失效模式对后果的影响，建立管道失效概率计算方法；分析管道事故灾害类型，并考虑财产损失、 人员伤亡、管道破坏、服务中断和介质损失等管道失效后果情景，建立天然气管道失效后果的定量估算模型。 图 6 天然气管道失效后果定量风险评估流程图 3. 智能无人机巡线 传统的人工巡线方法，不仅工作量大，而且条件艰苦，特别是山区、河流、沼泽及无人区等地的管道巡检，抑或冰灾、水灾、地震、滑坡、夜间的巡线检查，所花时间长、人力成本高、困难大。而管道线路危险区域巡检采用无人机全数字化巡检，在特殊地段、风险较大的地段，进行第三方防范巡护、泄漏巡
10、检巡护，可以克服传统人工巡线方法的不足。泄漏巡检搭载高精度红外热像仪或红外光谱仪，可以对危险区域进行泄漏识别，及时预警和报警。 3. 管道数据挖掘与决策支持 3.1 应急决策支持 7 发挥智能管网系统应急指挥和应急决策支持的作用，满足应急指挥决策的需求，主要是实现应急情况 下对管道基础数据和管道周边环境数据的及时调取，并自动计算疏散范围、安全半径，自动输出应急预案、应急处置方案等，通过抢修物资与抢修队伍的路由优化，实现一键式应急处置方案文档输出，输出数据包 括：管道基本信息、事故影响范围、应急设施、人口分布、最佳路由、应急处置方案等。 3.2 大数据决策支持 基于大数据的相关性、非因果性分析理
11、论，管道系统大数据的来源包括实时数据、历史数据、系统数据、网络数据等，类别包括管 道腐蚀数据、管道建设数据、管道地理数据、资产设备数据、检测监测数据、运营数据、市场数据等。未来管网系统大数据通过互联网、云计算、物联网实现信息系统集成，将各类数据统一整合，通过建立大数据分析模型，解决管道当前的泄漏、腐蚀、自然与地质灾害影响、第三方破坏 等数据的有效应用问题，获得腐蚀控制、能耗控制、效能管理、灾害管理、市场发展、运营控制等综合性、全局性的分析结论（图 7），指导管道企业的可持续发展 。 图 7 管道大数据决策支持系统示意图 8 3.3 基于物联网组网监测的灾害预警 目前开发了管道地质灾害监测系统，
12、由传感器、采集仪、传输模块、评价系统组成，其克服了极端天气、系统供电等困难，实现了 724 h 时时监测及自动报警管理。该系统能够实时监测地质灾害区、高后果 区管道的应力、应变状态，包括应变监测、温度监测、位移监测、土压监测，及时进行应变报警、应力报 警、位移报警，已经形成管道监测网。 3.4 管道泄漏实时监测 管道泄漏监测系统以 SCADA 系统或负压波、次生波、光纤等监测传感器的实时数据作为基础，数据 出现异常时系统将详细检查这些异常数据，并分析是否为泄漏。管道泄漏监测系统发现泄漏点后，将立刻 发出警报并显示泄漏地点、泄漏时间、泄漏速度和泄漏总量等数据。 3.5 移动应用 随着 4G、 5
13、G网络环境的形成，移动应用成为管道管理发展的重要组成部分。移动应用（图 8）使管理者与系统紧密结合，保证第一时间内开展突发事件处置、文件处理、在线管理，及时了解管道运行动态，最大限度地保障管道安全运营。 图 8 管道移动应用设计框图 4 结论和建议 （ 1）智能管网已经成为管道信息技术领域的重要发展方向，是现代通信与9 信息技术、计算机网络技术、智能控制技术及行业相关先进技术汇集而成的针对油气管道应用的智能集合，最终实现远程和实时控 制及基于物联网的实时数据采集，未来将与大数据建模分析、人工智能紧密结合在一起，为油气管道安全 可靠、优化高效、环境友好运营服务。 （ 2）智能化管网的建设与发展，管网建设期数字化水平、运营期完整性管理的实施深度是基础，数据和分析模型的精准性是决定性因素，自适应控制与反馈是实现途径。 （ 3）智能管网系统的移动应用领 域，是管道企业发展的主流方向，但要克服运行速度、数据保密、预警报警机制设置等难题，移动应用的个性化设置、维护机制均需重点考虑。 （ 4）全生命周期的智能管网建设，最重要的是解决数据采集到数据应用的难题。管道行业大数据模 型和应用，未来一定向云计算领域发展，最终将智能管网实践应用迁移到云上，使所有用户共享数据和模型。 （ 5）建议未来新建管道，考虑智能管网一体化平台建设，减少数据重复录入，避免应用系统的重复建设，加大数据的应用范围。
