基于邊緣計算的油氣管道實時數據處理方法研究

doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2025.12.026

[中圖分類號]TP393；TE973 [文獻標識碼］A [文章編號]1673-0194（2025）12-0079-03

1邊緣計算技術概述

邊緣計算作為一種新興的分布式計算架構，旨在將數據處理和計算任務從中心化的云平臺移至離數據源更近的邊緣設備。這一技術的發展得益于物聯網（InternetofThings，IoT）、大數據、人工智能等技術的快速發展，在油氣行業中展現出巨大的應用潛力。傳統的油氣管道監測系統通過集中處理方式進行數據分析與存儲，存在數據傳輸延遲、帶寬占用過大以及數據處理能力不足的問題，難以滿足油氣管道安全監控需求[1]。邊緣計算通過將計算能力下沉至管道傳感器、控制系統等設備端，直接在現場對數據進行分析和處理，能夠顯著增強數據傳輸的實效性，提高管道監控系統的響應速度與可靠性。邊緣計算技術架構如圖1所示。

2基于邊緣計算的油氣管道實時數據處理方法

2.1數據采集與邊緣節點部署

油氣管道通常距離長和環境復雜，在每個監測點部署邊緣計算節點時，需要根據管道的規模、數據流量及傳輸距離來決定節點數量與分布。以典型的 200km 的油氣管道為例，假設每隔 10km 部署一個邊緣計算節點，每個節點采集并處理10至20個傳感器的數據流，這樣可以確保數據采集的密度與響應速度。邊緣節點的部署密度可以根據管道的復雜程度和監測的關鍵點進行動態調整。在一個典型的節點部署場景中，邊緣計算節點與傳感器之間的網絡連接采用低功率廣域網絡（Low-PowerWide-AreaNetwork，LPWAN）協議，數據采集頻率為每秒10次，傳輸帶寬為 100kbps ，確保在環境復雜的場景下仍然能穩定傳輸關鍵信息。

邊緣計算節點不僅要完成數據采集的任務，還要承擔數據預處理和初步分析的任務。例如，通過數據過濾算法剔除噪聲數據，利用壓縮技術減少數據量，提高傳輸效率。每個邊緣節點的計算能力通常需要支持每秒至少1000次的傳感器數據處理，以保證對數據進行及時響應與預警。

在邊緣計算節點的部署過程中，還需要關注數據的同步與冗余機制。為了防止單點故障，系統可設計多個冗余節點，確保在主要節點失效時，數據傳輸和處理能夠無縫切換。冗余節點通常以 4～6 個節點為標準配置，按需要選擇合適的地理位置進行部署[2]。各邊緣節點的部署參數如表1所示。

2.2數據預處理與過濾

數據預處理的第一步是噪聲去除，在油氣管道監測系統中，環境因素、設備誤差、傳感器故障等都可能導致數據中出現噪聲。為了提高數據的準確性，通常采用移動平均濾波和中值濾波等方法對原始數據進行平滑處理。例如，對于溫度和壓力傳感器數據，假設采樣頻率為每秒10次，采集到的數據可能會存在較大的波動。在預處理過程中，要通過3～5點的滑動窗口進行移動平均計算，濾除由瞬時波動引起的噪聲。

缺失值通常由傳感器故障、信號干擾等因素引起，在油氣管道的實時監測系統中，缺失值的存在可能導致數據失真，因此需要采用適當的填充方法。常見的填充方法包括線性插值和拉格朗日插值。

在油氣管道監測系統中，傳感器數量龐大，涉及的監測維度也較多，數據的維度較高。為減少計算資源的消耗并提升處理速度，通常要采用主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）等降維技術，將高維數據映射到低維空間。例如，在同時采集溫度、壓力、流量和應力等多個參數的情況下，PCA能夠提取出最具代表性的幾個主成分，保留數據的主要特征，減少冗余信息，提升數據分析效率[3」在長距離油氣管道中，帶寬的有限性要求對數據進行壓縮處理。常見的壓縮方法包括霍夫曼編碼和Lempel-Ziv算法（LZ77）等。

2.3實時數據處理算法

對于實時數據的異常檢測，常用的方法是基于滑動窗口的均值與標準差方法。設定一個滑動窗口大小為 N ，通過計算該窗口內數據的均值 μ_t 和標準差 σ_t ，判斷當前時刻的數據點是否超出正常范圍。具體公式如下：

式（1）和（2）中， x_i 表示第 i 個時刻的傳感器數據， μ_t 為當前窗口內數據的均值， σ_t 為標準差， N 為滑動窗口的大小， t 為當前時刻。若某時刻數據的偏離量超過設定的閾值，則認為該數據為異常值。

針對實時數據流的趨勢分析，常用的算法是指數加權移動平均（ExponentialWeightedMovingAverage，EWMA），其核心思想是通過對歷史數據的加權平均來平滑當前數據。假設平滑系數為 a （ 0lt;α lt;1 ），則當前時刻的平滑值可以通過如下公式計算：

S_t=αx_t+（1-α）S_t-1

式（3）中， S_t 為當前時刻的平滑值， x_t 為當前時刻的原始數據， S_t-1 為上一時刻的平滑值， α 為平滑系數。通過此算法，可以實時追蹤數據趨勢，消除瞬時波動對系統決策的干擾。

在更復雜的實時數據處理任務中，基于自回歸滑動平均（Auto-RegressiveMovingAverage，ARMA）模型的預測方法被廣泛應用于油氣管道的流量和壓力預測。ARMA模型結合了過去數據的自回歸特性和誤差項的滑動平均，適用于具有時間序列相關性的油氣管道數據。ARMA模型的公式如下：

X_t=?₁x_t-1+?₂x_t-2+…+?_px_t-p+

ε_t-θ₁ε_t-1-θ₂ε_t-2-…-θ_qε_t-q

式（4）中， X_t 為當前時刻的觀測值； 為自回歸系數； ε_t 為誤差項； θ₁ ， θ₂ ，…， θ_q 為滑動平均系數; p 和 q 分別為自回歸和滑動平均的階數[4]。

2.4邊緣計算平臺與云平臺協同

邊緣計算平臺主要負責數據的初步處理和即時決策，接近油氣管道的傳感器網絡，能夠以毫秒的速度響應傳感器數據，確保快速進行異常檢測與處理。例如，假設油氣管道的傳感器每秒采集 1000 個數據點，邊緣節點能夠在每個數據點生成的時間內（如1毫秒）進行數據過濾、簡單的預處理和初步的異常檢測。邊緣節點通常會部署在距離數據源較近的位置，采用具備計算和存儲能力的設備進行實時處理，如邊緣服務器或工業級網關設備。這些設備通常配置有高性能處理器，如Inteli7或ARMCortexA53處理器，以及至少4GB的內存和128GB的本地存儲，用于存儲一定周期內的臨時數據。

云平臺負責處理復雜的計算任務和大規模的數據分析，能夠對由多個邊緣節點上傳的數據進行深度學習分析、模式識別，以及對歷史數據的處理。云平臺通常擁有強大的計算能力和豐富的存儲資源，如基于云計算的高性能計算集群具有提供PB級數據存儲能力。云平臺的主要任務是將邊緣節點上傳的經過預處理的數據進行匯總、存儲和分析，并利用機器學習算法完成故障預測、趨勢分析等復雜任務[5]。

在邊緣計算與云平臺的協同工作中，數據的傳輸與同步是核心問題。一般采用分布式數據傳輸協議，如消息隊列遙測傳輸（MessageQueuingTelemetryTransport，MQTT）協議，確保邊緣節點與云平臺之間的數據傳輸穩定、低延遲。通過這種協議，邊緣節點可以在檢測到異常時，將數據實時上傳至云平臺，進行進一步的處理和存儲。

3 案例分析

某油氣管道公司采用邊緣計算技術對其管道監測系統進行了全面升級。該管道全長超過 1500km ，橫跨多個省份，沿途安裝了超過2000個傳感器，包括溫度、壓力、流量、泄漏監測等多種類型的傳感器。由于該管道的復雜性和分布廣泛的地理位置，傳統的云端集中式數據處理方式存在高延遲和帶寬限制的問題，影響了決策的及時性和準確性。因此，邊緣計算技術被引入，以提高數據處理效率，縮短響應時長，并增強系統的可靠性。

在邊緣計算平臺的部署中，每個主要節點的邊緣計算設備（如工業級網關和邊緣服務器）被用來處理來自管道各段傳感器的數據流，邊緣設備的處理能力通常為每個設備支持接收并處理約5000個數據點/秒。這些設備配備了四核ARMCortex-A72處理器，內存為8GB，存儲容量為256GB，能夠支持復雜的實時數據分析和預處理工作。具體來說，在每個油氣管道監測點，通過實時數據采集與預處理，邊緣節點能夠立即進行數據清洗、去噪、異常值檢測及簡單的統計分析，確保只有符合特定標準的數據被傳送到云平臺。

在油氣管道的壓力監測系統中，當壓力值偏離正常范圍時，邊緣節點通過實時數據處理算法進行初步的異常檢測。邊緣計算節點使用快速傅里葉變換算法，分析來自壓力傳感器的數據流，在幾毫秒內完成數據的快速傅里葉變換，識別出可能存在的壓力異常波動。此時，邊緣節點立即向云平臺發送處理后的數據，并同時發出警報，提醒遠程操作人員進行進一步的操作。

在數據同步和存儲方面，邊緣節點的任務是將符合實時分析標準的數據進行本地存儲，而將歷史數據和低優先級的異常數據上傳至云平臺進行長期存儲和深度分析。數據傳輸采用MQTT協議，能夠實現低延遲、低帶寬消耗的數據傳輸。采用邊緣計算技術前后的績效指標對比如表2所示。

從對比結果來看，采用邊緣計算技術后，系統的數據處理延遲時間大幅減少，告警響應時間大大縮短，故障率顯著降低。這些變化意味著油氣管道在面對潛在風險時，能夠實現更快速的應急響應和決策，從而有效提高管道的安全性和可靠性。邊緣計算技術的應用不僅提升了實時數據處理能力，還提高了數據流通的效率，為后續的智能監控系統的部署奠定了基礎。

4 結束語

在提升油氣管道監測系統的實時性、可靠性等方面，基于邊緣計算的油氣管道實時數據處理方法有著顯著優勢。通過在邊緣節點進行數據預處理、異常檢測和初步分析，可以有效減輕云平臺的負擔，縮短數據傳輸延遲時間，并及時響應管道運行中的異常情況。而邊緣計算與云平臺的協同工作確保了數據的高效流通，增強了對數據的深度分析能力，實現了實時決策與長期數據存儲。

主要參考文獻

[1］袁滿.邊緣計算環境下油氣管道遠程泄漏檢測系統設計［D］.大慶：東北石油大學，2022.

[2]查滿霞，祝永晉，朱霖，等.面向實時流數據處理的邊緣計算資源調度算法［J].計算機應用，2021（增刊1）：142-148.

[3]李云昊.邊緣計算模式下實時數據處理應用執行優化系統設計與實現［D］.南京：東南大學，2019

[4]張淼，張英威，席珺琳，等.智能物聯網中的邊緣計算與數據處理［J].通訊世界，2024（3）：132-135.

[5]王國江.基于邊緣計算的港口機械設備數據分析與實時監控研究［J].中國機械，2024（12）：95-98.