基于大數據聚類算法石油管道泄漏檢測技術探究

馮博

深圳市祥為測控技術有限公司，深圳 518034

0 引言

隨著全球經濟和能源工業的迅速發展，石油管道在現代社會中扮演著至關重要的角色。然而，石油管道泄漏事故在生產實踐中時有發生，給環境和人類的健康造成了嚴重威脅。因此，在石油管道的運行和維護中，管道泄漏檢測技術顯得尤為重要。基于大數據聚類算法的管道泄漏檢測技術能夠在一定程度上解決傳統技術存在的問題，它能夠分析大量的傳感器數據，更好地處理各種復雜情況。該技術可以將傳感器數據分成不同的數據集，為其開發相應的數據模型，并結合聚類算法分析，從而提高檢測精度和效率。它還可以幫助運營公司及時發現管道問題并采取措施，防止管道泄漏事故的發生。

1 基于聚類算法的泄漏檢測技術

1.1 技術原理與分類

聚類算法就是將一組數據按照一定的規則分成若干組。泄漏檢測中的聚類算法主要是把集中的數據分成一些相似或者相關的簇，然后再對每一個簇進行分析。這種方法的好處在于能夠區分出所有的數據點，給數據分析者提供更為準確的參考，同時也可以有效地降低風險[1]。

常見的聚類算法包括原型聚類、分層聚類和密度聚類。其中，原型聚類是最為簡單的一種，該算法將數據集中的每個對象都看作是一個空間中的點，然后根據距離等因素進行聚類。與原型聚類不同，分層聚類是采用自下而上的方法，逐層將數據合并成一個大的類別。最后一種密度聚類方法則是根據樣本點周圍的密度來判斷是否為核心點，并將處于鄰域內的其他點都歸納到同一簇中。

在泄漏檢測過程中，一般會使用K-means 聚類算法。在該算法中，通過計算樣本之間的歐氏距離，將數據集按照一定規則分成K 個簇，同時，每個簇的中心點作為質心，所有與它相似或者相關的數據點都打上同一個標簽，方便后續的分析和處理。

除了K-means 算法外，還有許多其他的聚類算法可以用于泄漏檢測，如DBSCAN 和OPTICS。DBSCAN 是一種基于密度的聚類算法，能夠將數據空間進行分割，并找到具有高密度的區域；OPTICS 則是另一種聚類算法，它可以在不指定簇數的情況下自動發現聚類結構，并且可以處理任意形狀的聚類結構。

在實際應用中，泄漏檢測工具會在數據集中挑選出部分標簽樣本，使用聚類算法將其劃分成多組數據。然后通過一定的規則找出每一組中的異常數據，對每一個數據點進行統計和分析，從而找出可能存在泄漏風險的數據。這樣的方法可以提高數據的檢測效率，減少漏報和誤報的情況，為企業和用戶提供更可靠的數據安全保障。

1.2 管道泄漏模型

為了提高泄漏檢測技術的使用效率，建立管道泄漏模型，基于該模型，在處理石油管道泄漏事故的時候能夠使用適宜的檢測技術。

1.2.1 幾何模型

管道泄漏模型的幾何模型是模擬分析中非常重要的內容。在模型設計中，需要將管道的幾何結構劃分為具有代表性的各部分，并設置合適的網格劃分[2]。在建立管道泄漏模型時，需要注意以下幾點：

（1）內部管道結構的建立

內部管道結構是建立管道泄漏模型的基礎，需要根據實際情況進行設計。一般來說，內部管道可以包括4 個部分：上游段、下游段、泄漏點和泄漏區域。其中，上游段和下游段用于模擬有壓力狀態下的流動，泄漏點和泄漏區域用于模擬管道泄漏后的流動情況。

（2）網格劃分

網格劃分是建立管道泄漏模型的關鍵。根據液體或氣體的流動特性，將管道各部分進行適當劃分，以獲得精確的流場模擬結果。在條件允許的情況下，盡可能使用ANSYS 等軟件自動生成網格，以節省人工成本。

1.2.2 物理模型

建立管道泄漏模型需要考慮的第二個因素是物理模型。物理模型是建立在管道幾何模型之上，用于描述管道內部流體的物理行為的數學方程組。

（1）流體的運動方程

對于流體，它的基本運動方程包括質量守恒方程、動量守恒方程和能量守恒方程。其中，質量守恒方程描述了流體質量的連續性；動量守恒方程描述了流體的動量變化；能量守恒方程描述了流體內部的能量轉換過程。

（2）壓力方程

管道內的流體在流動過程中受到來自不同方向的壓力作用。為了模擬這些作用，需要建立管道內部的壓力場模型。壓力方程一般可用Navier-Stokes 方程描述。在建立壓力方程時，還需要考慮熱量傳遞、物質傳遞等因素。

1.2.3 邊界條件

建立管道泄漏模型時，還需要為模型設置合適的邊界條件。邊界條件是模型中最外圍邊緣的狀態值，其值對模擬結果有直接影響。具體來說，需要設置上游進口邊界條件、下游出口邊界條件、泄漏點邊界條件、內壁邊界條件和外壁邊界條件。

（1）上游進口邊界條件

上游進口邊界條件又稱為“入口條件”，是指進入管道的流體流動情況。在設置上游進口邊界條件時，需要根據實際情況設置進口流體的速度、壓力、溫度等參數。

（2）下游出口邊界條件

下游出口邊界條件又稱為“出口條件”，是指離開管道的流體流動情況。在設置下游出口邊界條件時，需要根據實際情況設置出口流體的速度、壓力、溫度等參數。

（3）泄漏點邊界條件

泄漏點邊界條件是指泄漏口周圍流體的流動情況。在設置泄漏點邊界條件時，需要考慮泄漏的大小、風速、氣體密度等因素，以計算泄漏口周圍的流體速度、壓力、溫度等參數。

（4）內壁邊界條件

內壁邊界條件是指管道內壁與流體之間的摩擦作用和熱傳導作用。在設置內壁邊界條件時，需要根據實際情況設置管道內壁的溫度、熱流量、摩擦系數等參數。

（5）外壁邊界條件

外壁邊界條件是指管道外部與環境之間的聯系。在設置外壁邊界條件時，通常將管道外壁視為絕熱邊界或恒定溫度邊界。

2 聚類算法在石油管道泄漏檢測中的應用

成品油輸送管道作為石油化工行業的重要組成部分，其安全性一直備受關注和重視。在管道運行過程中，壓力波動是常見現象，這種波動是由于泵流量、閥門開度以及壓力表等因素的不穩定變化所引起的。因此，上述因素對于管道的正常運行并不會造成過大的影響。

然而，一些微小的異常波動可能暗示著管道存在潛在的問題，例如泄漏。如何及時發現這些微小的異常波動，保障管道運行的安全性就成為相關從業人員需要重點關注的問題。聚類技術應運而生，通過分析成品油輸送管道的壓力波動，可以準確地找到可能發生泄漏的位置，進而及時采取措施進行修復。

聚類技術的核心思想是將數據點分類，并根據它們之間的相似性進行劃分。在成品油輸送管道的案例中，可以將管道上不同站點的壓力數據匯總，并對其進行聚類分析。在聚類分析的過程中，可以先采用常規的聚類方法將數據點分類，再通過比較上下站離群點的差異，篩選出壓力波動異常的點。

對于小幅波動的壓力，要及時發現真正的異常點并發出預警信號。只有在發現異常點后，才能在管道出現問題前及時采取措施進行修復，保障管道運行的安全性。有了聚類技術的幫助，可以更加準確地找到異常點并及時處理，讓管道的泄漏風險降到最低。

本次研究中，選取了某個時間段內石油管道的壓力數據，將取樣的時間間隔設定為1 s，并將單點數據標記為a1、a2、a3…，這些單點數據組成了一個離群數據集m。處理該數據集過程中，將時間設定為60 s，對m數據集進行迭代計算，即：

其中，M為所有數據的集合，基于上述2 個公式，對數據集m中的所有參量進行聚類計算，得到：

其中，μm為m集合參量聚類計算結果；N為聚類計算次數；σ為高斯核函數的標準差參數。根據數據集m中各個對象的聚類計算參數，將最后一個參數刪除并再次進行聚類：

對比2 次聚類計算所得到的結果，2 組結果之間差值的絕對值就是數據集m中最后一個數據離群點參數，將其標記為Vm。

每一個參量點與其前面的59 個參量點組成一個數據集，計算其離群點數據得分，最終得到離群系數L，其計算公式為：

成品油輸送管道的安全性需要得到充分保障，通過采用各種技術手段進行監測和預警成了非常必要的工作。其中，離群系數L的應用可以有效地檢測管道中可能存在的異常情況，并及時發出報警信號[3]。然而，在實際工作過程中，不同的管段和不同的工況對于離群系數L的下閾值均有所不同，這就需要通過大數據挖掘分析得到各自閾值，才能達到真正的預警效果。離群系數L是常用于數據挖掘和異常檢測領域的指標，計算公式為：

其中，x為數據點具體數值；μ為樣本中數據點的均值；σ為樣本中數據點的標準差。在成品油輸送管道中，采集到的壓力數據可以作為x，而μ和σ可以通過歷史數據分析得到。通過計算可得到一個離群系數L的值，如果其大于某一個事先設定的閾值，就認為該數據點是異常點。

但是，在實際工作中，不同的管段和不同的工況下，數據的分布情況是不一樣的，這就導致了不同的管段和工況需要設定不同的閾值，才能準確地檢測到異常點。因此，采用大數據挖掘分析的方法來得到各自的閾值。這一過程中，需要先采集并整理大量不同管段、不同工況下的壓力數據，并使用聚類分析技術對其進行分類處理。在分析時，需要結合實際情況，根據管道的特性和運行狀態進行分類，并計算出標準差和均值。通過相應的統計學方法，可以得到每個管段和工況下離群系數L的下閾值，然后，將這些閾值應用于成品油輸送管道的實際監測中，可以避免重復報警和錯誤報警的問題，真正達到預警效果。

3 案例分析

為印證大數據聚類算法在石油管道泄漏檢測中的應用效果，以國內某段石油管道為例，截取A、B 2 個石油中轉站之間的管道進行數據分析。其中，A站為下載站，B 站為末站，A、B 兩站之間的管道長度為99.4 km，通過分析A 站與B 站的功能，對該段管路的2 種運行情況進行分析，分別為：汽油頂柴油在管道中運行（如圖1 所示）；柴油頂汽油在管道中運行（如圖2 所示）[4]。基于大數據挖掘技術，對該段管道進行泄漏檢測。

觀察圖1 與圖2 可以發現：在汽油頂柴油工況下，將閾值設定在3.5 左右；在柴油頂汽油工況下，將閾值設定在2.5 左右，可以過濾掉99.5%左右的誤報，提高泄漏檢測準確性，同時也說明了大數據聚類算法在石油管道泄漏檢測中有廣闊的應用前景[5]。

4 結束語

基于本次研究，相關工作人員得出2 條結論：

（1）在管道泄漏檢測報警系統中，聚類算法被廣泛應用于離群點挖掘技術。這項技術具有較強的使用價值，能夠令相關工作人員得到更加精確的泄漏檢測范圍，對壓力異常波動的敏感度更高，并且反應更加迅速；

（2）基于聚類的離群點挖掘算法還可以用于其他成品油管道在不同工況下的大數據處理。通過調整相應管道的閾值，可以將該算法模型應用于不同的管道，實現對多種管道的泄漏檢測。此外，該算法還可以幫助識別管道系統中的異常值和離群點，提高管道運行效率和安全性。