城鎮燃氣管道安全管控中數據分析技術的應用探究

摘要：隨著城鎮化進程的加快和燃氣的普及，城鎮燃氣管道的安全管控成為一項重要工作。但傳統的安全監控方法已難以滿足日益復雜和多變的安全需求，亟待結合科技發展探索新的技術應用。以數據分析技術的應用為研究方向，簡要闡述數據分析技術的應用機理，進而探討其在城鎮燃氣管道安全管控中的具體應用，以期為提高燃氣管道的安全運行水平提供科學依據和技術支持。

關鍵詞：城鎮燃氣管道" 安全管控" 數據分析技術" 數據挖掘

Exploration of the Application of Data Analysis Technology in Safety Control of Urban Gas Pipelines

LI Jing

PetroChina Kunlun Gas Co.， Ltd. Shaanxi Branch， Xi'an， Shaanxi Province，710016 China

Abstract： With the acceleration of urbanization and the popularization of gas use， the safety control of urban gas pipelines has become a key task. However， traditional security monitoring methods are no longer able to meet the increasingly complex and changing security needs， and there is an urgent need to explore new technological applications in conjunction with technological development. This article takes the application of data analysis technology as the research direction， briefly explains the application mechanism of data analysis technology， and then explores its specific application in the safety control of urban gas pipelines， in order to provide scientific basis and technical support for improving the safe operation level of gas pipelines.

Key Words： Urban gas pipeline; Safety control; Data analysis technology; Data mining

近年來，隨著城鎮燃氣使用量的持續攀升，燃氣管道的安全問題愈發顯著，已成為威脅城市公共安全的一大隱患。傳統的安全監控方式，主要依賴人工巡檢和基于經驗的判斷，此方法不僅效率低下，而且難以全面、精準地捕捉和識別潛在的安全風險。面對日益復雜的燃氣管道網絡和不斷變化的運行環境，傳統的監控手段顯得力不從心。為了應對這一挑戰，需要引入更為先進、高效的技術手段，以提升燃氣管道的安全管控水平。數據分析技術憑借其強大的數據處理能力和模式發現功能，在燃氣管道安全領域中展現出了巨大的應用潛力。數據分析技術可以對海量數據的深度挖掘和分析，并揭示數據之間的內在聯系和規律，幫助及時發現并預測潛在的安全隱患。因此，將數據分析技術應用于燃氣管道的安全管控中，不僅能夠有效提升管道的安全性，還能為城市的公共安全提供更加堅實的保障。

1數據分析技術的應用機理

數據分析技術涵蓋數據收集、數據處理、深度分析、信息可視化、應用實施[wl1]"等環節。在數據收集的基礎階段，工作不僅限于在管道構建和運營過程中系統地記錄位置、管徑、閥門開關狀態等結構化數據，還充分利用物聯網傳感技術，廣泛捕獲圖像、視頻等形式的非結構化數據，旨在為全面的數據分析提供豐富而堅實的基礎。在數據處理與分析環節中，任務則涵蓋了數據清洗以確保數據質量、深度挖掘以揭示隱藏模式，以及對比分析來洞察差異和趨勢，這一系列多維度操作共同構成了數據分析技術的精髓（如圖1所示），旨在從海量數據中提煉出對管道風險評估至關重要的信息，進而為燃氣企業的決策制定提供科學依據^[1]。

2 常見的數據分析技術及其應用

2.1管網數據拓撲分析技術及其應用

管網數據拓撲分析技術作為燃氣行業信息化管理的核心手段之一，緊密結合管道物理結構的連接規律和氣體在管網內的流動特性，對管道各項屬性的準確性和合理性進行深入分析與驗證。

在管網數據拓撲分析的框架內，多種分析規則被廣泛應用，以識別并糾正數據中的異常與錯誤^[2]。以直通管件為例，其作為中壓管道系統中常見的連接組件，其兩側的管道在材質、管徑、壁厚和帶氣狀態上必須保持一致。此物理連接特性為管網數據拓撲分析提供了直接的推理依據：根據側管道的已知屬性，能夠有效推導出另一側管道的屬性信息。異徑管的存在表明了兩側管道直徑存在差異；鋼塑轉換件的出現則標志著管道材質發生變化；氣源閥門的啟閉狀態，則直接確定了其下游管道是否含有氣體。管網數據拓撲分析技術的基本應用流程如圖2所示。

在實際應用中，某燃氣企業利用管網數據拓撲分析技術對8 000[wl4]" km的中低壓燃氣管網進行了全面分析，并部署超過25 000個中壓閥門作為分析節點，該技術成功識別大量潛在的數據異常與風險點。分析結果顯示，閥門兩側管道帶氣狀態異常的情況尤為突出，達到了5 600處之多。此類異常可能源于閥門狀態的錯誤記錄、管道連接的不當配置或數據錄入的人為失誤。例如：若閥門兩側管道均充氣但閥門狀態被誤記為關閉，該閥門將被標記為狀態異常，可能構成安全隱患；當閥門一側充氣而另一側未充氣，并且閥門狀態被誤記為開啟時，也會帶來重大的安全風險。為避免這類風險，燃氣公司需要在管道建設初期就強調管網數據拓撲分析的重要性，并將其納入施工單位移交管道數據的驗證過程中，在數據形成的初期即發現并糾正錯誤，確保管網數據的準確性與完整性。

2.2圖像識別技術及其應用

圖像識別技術可以高效獲取并分析施工現場的圖像數據，實現對潛在危險行為進行實時監測與預警，為巡查人員提供了及時、準確的信息支持，有效提升了管道保護工作的效率與安全性。以挖掘機為例，深入剖析基于圖像識別技術的第三方施工安全監控機制。首先，精準識別挖掘機，需要開發一個專門的圖像識別模型。該模型的建立緊密依托神經網絡算法的應用，運用深度挖掘挖掘機的特征信息，如形狀、顏色、紋理等，形成獨有特征識別模式。其次，運用大量挖掘機圖像的輸入與訓練，模型能夠不斷優化物體分類能力，提高對挖掘機識別的精度與魯棒性。

在實際應用中，此技術體系展現出極高的實用性與靈活性。AI攝像頭作為圖像采集的前端設備，被精心部署在管道周邊的關鍵位置，實時捕捉施工現場的動態圖像。此類圖像數據隨后以高速、穩定的5G網絡被迅速上傳至服務器，為后續的監控與分析提供了堅實的數據基礎。在監控平臺上，智能化的圖像識別算法會對上傳的圖像數據進行深度分析，與預設的危險狀態模型進行比對。

2.3北斗定位車輛預警技術

融合北斗衛星導航技術與電子圍欄技術，能夠建立起一套針對小散工程中挖掘機進場的高效預警系統，旨在實現施工活動的精確監控與快速反應。[wl6]"具體而言，應將管網的精確地理坐標信息整合進監控平臺。系統依據管道位置，自動以管道為基準，按照預設的警戒半徑，在平臺上生成一個虛擬的電子圍欄區域^[3]。此區域將作為后續判斷挖掘機是否違規進入的參考基準。為了實現對挖掘機的實時定位與監控，需要借助政府的力量，對城市中的挖掘機進行全面普查，并為每一臺挖掘機安裝北斗定位模塊。這些定位模塊將作為挖掘機的“眼睛”，實時捕捉并傳輸挖掘機的位置信息、發動機啟動狀態、行駛速度等關鍵數據至預警系統，以實現對挖掘機動態信息的全面掌握，為后續的預警判斷提供準確的數據支持。

在挖掘機行駛過程中，預警系統會不斷將其實時位置信息與電子圍欄警戒區域的信息進行對比分析。此對比過程是基于地理信息系統（Geographic Information System，GIS）[A7]"的空間分析技術實現的，能夠精確判斷挖掘機是否已進入或即將進入警戒區域。一旦系統判斷出挖掘機實時位置位于電子圍欄警戒區域內，其將立即觸發預警機制，向監控平臺發出報警信號。該信號涉及挖掘機的具體位置、進入時間等關鍵信息，以便管理人員能夠迅速做出響應。考慮到挖掘機在施工現場可能需要長時間停留的情況，為了避免頻繁報警造成的干擾，需要對同一臺挖掘機在同一處的報警時間間隔進行合理設置，以保證預警的及時性，避免不必要的誤報和擾民。此外，針對一些大型工地或重要干網區域，由于施工活動的復雜性和管道保護的重要性，可以在上述預警系統的基礎上進一步結合圖像識別技術，實現雙重安全管控，可以運用部署高清攝像頭和智能圖像識別算法，對施工現場進行實時監控，并自動識別挖掘機的作業狀態和行為，為管道的安全運行提供更加全面的保障^[4]。

2.4壓力波動分析技術及其應用

基于監控與數據采集（Supervisory Control And Data Acquisition，SCADA）系統架構，融合窄帶物聯網（Narrow Band Internet of Things，NB-IoT）技術，可以構建一套高效的管網壓力波動分析系統，旨在運用精細化的數據分析手段，有效預防管網事故的發生，確保城鎮燃氣中低壓管網的安全、穩定運行。在管網常態運行下，其壓力值通常維持在一個穩定的波動區間，即便在進行必要的壓力調整，如升壓或降壓操作時，壓力的變化也呈現出一種平穩且可預測的模式。一旦管網遭遇泄漏、損壞或其他異常情況，這種穩定狀態將被迅速打破，表現為管網壓力在短時間內出現劇烈波動，這成為預警管網潛在風險的重要指示。目前，燃氣企業在對城鎮燃氣中低壓管網進行壓力監控時，普遍將調壓箱（柜）作為核心監測點。但在壓力監測設備的選取及傳感器品牌的選擇上，行業內尚未形成統一且嚴格的標準規范。此現狀無疑增加了數據整合與分析的難度，也影響了壓力波動分析技術的深入應用。運用NB-IoT物聯網技術實現壓力數據的實時采集與遠程傳輸，結合SCADA系統的強大數據處理與分析能力，能夠對管網壓力波動進行全方位、多維度的深入剖析。

2.5氣體濃度分析技術及其應用

氣體濃度分析技術作為檢測燃氣泄漏的關鍵手段，已經發展得相對成熟，并在實際應用中展現出極高的可靠性和準確性。燃氣泄漏探測器作為這一技術的核心載體，巧妙地融合了氣體檢測技術、窄帶物聯網技術和超低功耗電路設計，實現了對燃氣泄漏的高效、實時監測。在部署方式上，燃氣泄漏探測器類型多樣，能夠根據實際需求靈活配置為閥井式、樁式或地面式。樁式和地面式探測器在實時監測地下燃氣管道沿線土壤中的可燃氣體濃度方面展現出顯著優勢，二者能夠迅速響應并準確報告任何潛在的泄漏風險。而閥井式探測器則專注密閉空間，如閥井內的可燃氣體濃度監測，為燃氣管網的安全運行提供了又一道堅實的防線。從探測器類型來看，燃氣泄漏探測器主要分為催化燃燒型、紅外型和激光型三大類。具體而言，催化燃燒型探測器利用貴金屬絲上涂覆的載體與催化劑，在與甲烷氣體接觸時引發催化氧化燃燒反應，導致檢測元件的溫度上升和電阻變化，從而通過輸出信號的變動來精確測量氣體的濃度^[5]。

紅外型探測器依據氣體對特定波長紅外光的吸收特性，遵循Lambert-Beer吸收定律，運用測量吸收強度來準確判定氣體的成分和濃度。激光型探測器則憑借全量程（0%～100%）監測甲烷體積分數的能力、卓越的穩定性、高靈敏度、長久的使用壽命和出色的抗中毒性能，展現出獨特的優勢，成為燃氣泄漏監測領域的佼佼者。針對不同地理區域和管網類型，應科學合理地調整監測設備的選型與配置策略，以確保燃氣管網能夠得到全面、無遺漏的監控。

3結語

綜上所述，通過綜合運用管網數據拓撲分析、圖像識別技術、北斗衛星定位車輛預警系統、壓力波動監測分析、氣體濃度檢測技術等多種方法，不僅能夠實現對燃氣管道安全風險的全面、精準識別，還能夠及時預警并有效應對潛在的安全威脅。此類技術的融合與創新，提升了燃氣管道的安全運行水平，還為燃氣企業的科學決策和高效管理提供了強有力的支持。隨著數據分析技術的不斷進步和智能化水平的提升，城鎮燃氣管道的安全管控將更加智能化、精細化，為城市的公共安全和穩定發展貢獻更大的力量。

參考文獻

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