大數據在管道運行中的應用探討

吳琋瑛

中國石油管道建設項目經理部， 北京 100101

0 前言

大數據一詞已被越來越頻繁地提及，從大數據中獲得有價值的信息，包括數據采集、存儲、管理、分析挖掘等技術應用，在其他領域已經取得了顯著成效，但在油氣長輸管道行業仍缺乏深入研究，本文通過分析管道運行產生的海量數據，結合大數據技術，探討管道現場事故的分析方法。

1 管道數據化

油氣長輸管道實實在在地是個大數據集合體，每條管道都滿載著數據在運行。

在管道的設計階段，各類設施被統稱為實體，實體具有可數性和分類性，按照其特性被編碼成數據項，它具有類型、單位、值域等描述方式和限定，如一個站場、一臺壓縮機、一個閥門等。以閥門為例，閥門實體隸屬于站場和閥室的子實體，其數據編碼項按功能定義了名稱(如截斷、調節、壓力泄放、清管)、類型(如球閥、強制密封球閥、平板閘閥、止回閥、清管閥、泄壓閥、旋塞閥、節流截止放空閥、安全泄放閥、閥套式排污閥、蝶閥)、驅動方式(如手動、電動、氣動、氣液聯動、電液聯動)、公稱直徑、壓力等級、結構形式、安裝方式等屬性。實體數據按照約定的格式，被詳細地分類編碼進而存入服務器。管道的各級運行管理員通過服務器，可以很方便地查詢到具體某條管道的某個實體的詳細屬性。

作為運行參數，管道在線路截斷閥和站場工藝設備上安裝了大量的傳感器和數據變送器，實時監視輸送介質的流量、壓力、溫度等工況，有些原油和成品油管道還設有在線泄漏檢測系統［1］，它們對設備運行中的每個參數都按照一定的數據規約進行實時采集，以便監視控制和存儲處理站場的數據，操作員通過站控室的人機界面，可以實時了解現場動態工藝流程、設備運行狀況、輸送介質的實時趨勢和歷史趨勢、事故報警、事件管理等生產數據。日復一日，年復一年，在管道站控室和監控中心的實時服務器和歷史服務器上生成了海量數據。站控系統簡圖見圖1。

近十年是管道建設的高峰期，至2015 年底，運行的油氣管道將接近15 ×104km［2］，形成了資源供應多元化、資源調配網絡化、控制管理集約化的油氣管網運行格局。越是這種大管網，就越要對運行的可靠性、安全性有著近乎100的可用性指標要求［3］。如果能夠充分利用好這些運行的大數據，對事故進行提前預測或預報，將產生極大的經濟效益。

圖1 站控系統簡圖

2 應用大數據技術

2.1 找出關聯數據

運行管理人員在管道站控室實時監視現場設備的工作狀況，以便掌握運行工況和及時發現異常情況。但是現場設備有可能在事故即將發生的瞬間不產生報警，最顯著的例子，某輸氣管道曾經有個監視閥室的截斷閥門出現了泄漏事故，運行管理人員事先并未從該閥門的壓力數據上監視到預警信息，直至最后發生了火災，甚至事后也很難分析事故原因。該閥門的實時數據并沒有在當時預示問題，但是與它相鄰的下游監視閥室的壓力曲線變化卻出現了異常數據，壓降速率達到0.15 MPa /min，通過收集和分析這些關聯數據，把異常情況與正常情況進行對比，可以發現哪個部位可能即將發生問題，導致事故，即整個事故分析依賴的是相關關系，而不是因果關系［4］。數據告訴的是將會發生什么，而不是為什么會發生，這就是應用大數據技術的特點之一。人們習慣于用因果關系思考和分析問題，但是在因果關系有時很難被證明時，通過分析相關的部分數據變化，可以在此基礎上分析出因果關系，找出事故原因。

2.2 數據再次利用

站場設備按照約定的周期進行數據采集，并被存入實時服務器和歷史服務器。實時服務器的作用是可以查看實時數據，但不能查看歷史數據;歷史服務器僅供查詢歷史數據，但沒有任何修改和操作的權限。兩個服務器是兩個獨立的數據庫，為同一站控系統服務［5-6］。

仍以上述閥門泄漏為例，操作員在監視的某段時間點內可能未發現該閥門的數據異常，但壓降速率可能已經在允許變化的范圍內發生了變化，這些數據被存進了歷史服務器，如果該閥門泄漏不發生火災事故，這些數據可能不被現場監視人員所關注。事故發生后，對運行中的其他閥門是否存在類似隱患，因不能及時判斷故障點，只能是采取人為干預措施，強制性地更換了所有這種型號閥門的有關附件。

實際上歷史數據在參與對事故的分析和處理中至關重要，除了能夠提供現場直觀數據外，通過對定制或開發歷史數據庫管理軟件，類似于PLC 的組態方式，對已生成的數據進行重新組態，比如出站壓力與下一站進站壓力的變化、分離器進出口的壓差、截斷閥的閥位等這些與管道正常運行有關的數據進行報表數據記錄、歷史數據曲線記錄和統計等，完成數據的關聯性、連貫性和趨勢分析，達到預測事故和事故定位的目的，為建立事故預警分析系統提供可靠詳實的數據來源。因此，在歷史數據庫建設時考慮到數據的再次利用，就增加了數據的潛在價值。歷史數據的再次開發，一般來說都不會改變原有系統的內核，專業的開發軟件能夠使得歷史數據建立起科學合理的模型，比如基于站控已有的Windows 操作系統平臺，利用Excel 實現報表統計模型。總之，在現有軟件上對數據庫進行定制修改，功能擴展，達到數據的再次利用，這就是大數據的特點之二。

3 大數據的經濟性和實用性效果

通過對運行中產生的大數據的應用和開發，并沒有額外增加建設成本，獲得的效益卻是不言而喻的。集約化的調控和管網運行，能夠在一個平臺上有效實現各條管道數據信息交換與共享，避免形成信息孤島。

按照油氣長輸管道數據采集和監視標準，要求達到對管網中重要設備的監控和管理，提高系統維護和事故處理效率及準確性，力求實現風險預測、科學分析和有效控制的目的。毫無疑問，用大數據運行管道能夠實現降低運行過程的風險程度，為油氣管道安全、平穩運行及全生命周期的完整性管理［7-8］提供可靠的保障。

4 結論

在油氣長輸管道運行上應用大數據技術，還有其他方法，比如云計算技術為這些海量、多樣化的大數據提供存儲和運算平臺，針對不同來源數據進行管理、處理、分析與優化，將結果反饋應用到管道安全運行管理中，將會創造出巨大的經濟利益和實現管道的完整性管理，也充分實現了這些大數據的價值。

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［2］劉文超，孫仁金. 對我國油氣管道建設運營的戰略思考［J］.油氣儲運，2015，34(2):139 -144.Liu Wenchao，Sun Renjin. Strategic Discussion on Construction and Operation of Oil and Gas Pipelines in China［J］.Oil＆ Gas Storage and Transportation，2015，34(2):139 -144.

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［4］維克托·邁爾- 舍恩伯格，肯尼思·庫克耶. 大數據時代［M］.杭州:浙江人民出版社，2013:81.Viktor Mayer-Sch?nberger，Kenneth Cukier. Big Data［M］.Hangzhou:Zhejiang People's Publishing House，2013:81.

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