石油化工管線安全運行智能控制設計探討

劉婷

（華陸工程科技有限責任公司，西安 710069）

1 石油化工廠管線信息化建設現狀

目前，我國大部分石油化工廠管線通過DCS 管理系統（中控系統）對工廠管線進行檢測和管理，DCS 是計算機技術、控制技術和互聯網信息技術高度融合的技術產物。DCS 通常采用若干個控制器（過程站）對一個生產過程中的眾多控制點進行控制，各控制器間通過網絡連接且能實現數據交換。過程操作采用計算機操作站，通過網絡與控制臺相連，獲取生產數據，并發出作業指令。

但是通過實際應用實踐可知，DCS 控制技術也存在以下幾點問題。

1）信息不全、不準確，部分基礎設施落后導致數據采集不到，部分工藝設計數據、管線參數未納入系統管理，采用人工錄入數據，不能及時、準確錄入系統。

2）關聯性不強，信息“孤島”現象嚴重。以現場信息收集手段獲取的信息僅僅是當時的單點狀態，缺乏邏輯聯系，未建立數學模型，不能對管線運行工況進行顯示和預測，只能通過技術人員的檢查和經驗判斷。

4）信息掌握不及時、分析不及時或沒有較好的分析手段，當有了應對措施以后，要么結果已經變糟，要么已經過了最佳調整期。

5）對設備裝置運行的異常及隱患沒有做到事前預警，而是基本以事后分析為主，經常發生被動運維和扯皮現象。

6）信息系統建設缺乏統一規劃、統一設計、統一標準。

2 石油化工管線安全運行智能控制建設目標

針對管線資料不完整、管線管理技術手段不足、管線隱患不能及時發現等問題，充分利用互聯網、云計算、大數據等先進技術，構建智能化管線管理系統，逐步實現化工管線安全運行的智能化管理，滿足工廠對管線完整性管理、安全風險隱患監管與治理、管線優化運行、應急快速響應、信息資源共享服務的目標，加強管線運行監控、增強應急能力。

據黎永蘭的生前好友透露，黎永蘭和林雪川2012年認識之后，林雪川提出交往，但黎一直以閱歷、層次相差太大等為由拒絕。直到2013年，林雪川以“無恥的非法手段”逼迫黎永蘭和他確認了戀愛關系。

3 智能管線的特征

1）全面感知：利用物聯網技術全面感知設備、人員、介質、環境信息，實現智能感知、互聯。

2）運營自動化：完善管線的自控儀器儀表、檢測設備及監控系統，實現管線運行狀態的自動檢測。

3）預測預警：提前預知風險，提早防范，保障安全。

4）應急響應：事故迅速定位、影響后果科學預判，應急資源主動推送、可視化的統一指揮，搶險現場與指揮中心數據、視頻、語音的及時交互。

5）決策支持：智能決策基于企業統一業務視圖，利用商業智能和大數據技術，把管線完整性管理、生產運行等數據進行整合，為決策提供依據。

4 石油化工管線安全運行智能控制系統架構設計

4.1 管線數字化管理

管線位置信息，通過對管線建設資料的查閱整理以及現場勘測數據，獲得管線具體位置信息，特別是地下管線信息，盡可能通過對施工覆土之前的管線進行勘測，更準確地采集地下管線數據。

管線技術數據信息，收集整理管線設計與施工文檔資料了解管線技術、工藝數據信息。

通過對管線本體、附屬設施、周邊環境720 全景影像、設計施工資料、空間地理信息等信息采集、處理、入庫，規范化管理，建立三維模型，構建工廠管線全信息模型，進而實現管線的平面和空間展示和查詢、管線數據維護、文檔資料管理等功能[2]。

4.2 管線運行管理

選擇關鍵位置對管線運行的溫度、壓力、流速等運行參數進行實時監測，基于水力學原理建立管網工藝流程仿真模型，真實再現管線運行過程及控制過程，對管線運行的溫度、壓力、流速等進行自動調節，或者對生產計劃等進行優化調整。利用模型進行水力/ 熱力核算、運行方案制訂、培訓考核等應用，提高調度人員綜合操控水平。

同時結合安全儀表系統對管線運行異常情況進行報警和控制，實現工藝管線經濟安全運行。

表1 安全儀表功能的安全完整性等級

4.3 管線安全管理

4.3.1 隱患管理

通過設置的現場監測裝置、人員巡檢登記，自動形成隱患管理臺賬，識別定位管線隱患位置，并在三維視圖中進行標注顯示，按照既定管理要求，通知相應人員進行整改或者調整工藝設備。

腐蝕是化工管線失效、損傷的主要原因。智能管線需要設置腐蝕檢測，確定設備的腐蝕程度，查找腐蝕位置，發現并消除缺陷，防止泄漏、降低損失、減少危害和環境污染。根據損傷機理設置腐蝕模型進行預知性維修。通過安裝硫分析儀，實現對硫化物在線實時監測和腐蝕分析及預測。

管線泄漏監測系統以SCADA 系統或負壓波、次生波、光纖等監測傳感器的實時數據作為基礎，數據出現異常時系統將詳細檢查這些異常數據，并分析是否為泄漏。管線泄漏監測系統發現泄漏點后，將立刻發出警報并顯示泄漏地點、泄漏時間、泄漏速度和泄漏總量等數據。

4.3.2 預警管理

可以通過管網工藝流程仿真模型參數與實際參數對比分析、智能儀表在線診斷、大數據挖掘分析等，建立專家模型，進行在線分析和預警提示[3]。

4.4 管線應急管理

4.4.1 應急響應

如發生管線泄漏、災、爆炸事故等事故時，可以迅速對突發事件進行定位，通過工藝流程關聯性，系統自動切斷相關設備，掌握周邊環境和管線基本信息，及時通知應急搶險人員進行處置，告知周邊人員及時撤離，及時消除和控制事故形勢。基于地理信息平臺，將重要應急物資、應急機構、重大危險源等重要單位在地圖上進行標注，為事故的搶修提供支撐。對事故地點周邊可利用的應急資源進行自動搜索，并根據事件類型和級別給出資源調度指揮方案，實現應急資源的聯動。發揮智能管網系統應急指揮和應急決策支持的作用，滿足應急指揮決策的需求，主要是實現應急情況下對管線基礎數據和管線周邊環境數據的及時調取，并自動計算疏散范圍、安全半徑，自動輸出應急預案、應急處置方案等，通過搶修物資與搶修隊伍的路由優化，實現一鍵式應急處置方案文檔輸出，保證科學、有效地采取應急處理措施。

4.4.2 應急演練

采用三維仿真模擬技術，通過收集管線周圍的實際外界風向、風速等重要影響數據，利用模型對泄漏、爆炸、環境危害事故等進行模擬計算，實現對可能發生的事故進行三維模擬，或者再現已發生事故，為管線風險管理提供支持。利用三維模型模擬，開展管線泄漏、火災、爆炸等事故應急演練和應急處置培訓,提高人員應急處置能力[4]。

4.5 管線決策管理

基于大數據的相關性、非因果性分析理論，管線系統大數據的來源包括實時數據、歷史數據、系統數據、網絡數據等，類別包括管線腐蝕數據、管線建設數據、管線地理數據、資產設備數據、檢測監測數據、運營數據、市場數據等。未來管網系統大數據通過互聯網、云計算、物聯網實現信息系統集成，將各類數據統一整合，通過建立大數據分析模型，解決管線當前的泄漏、腐蝕、自然與地質災害影響、第三方破壞等數據的有效應用問題，獲得腐蝕控制、能耗控制、效能管理、災害管理、市場發展、運營控制等綜合性、全局性的分析結論，指導企業的可持續發展[5-7]。

5 結語

石油化工產業涉及國民生活的方方面面，也是我國綜合實力的重要體現與關鍵基礎。石化公司必須清醒認識到，創建智能管線不僅僅是國家提倡的一項工作，同時也是使工廠提高工廠安全運行管理水平，煥發新的生機的重要方式。

石化公司在進行管線安全運行智能控制設計前，應綜合考慮安全運行實際、經濟成本等因素，重點從以下3 方面入手：

1）摸清工廠在管線安全運行管理方面現有難點痛點，明確需求和目標。

2）管線安全運行智能控制設計，管線數字化、管線完整性管理的水平是基礎，數據和分析模型的精準性是決定性因素，自動化、智能化裝備是實現途徑。

3）管線安全運行智能控制設計，最重要的是解決從數據采集到數據應用的難題。應充分應用大數據和云計算技術，建立數據和分析模型，精準分析管道運行狀態。