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1.
随着大数据、物联网、云计算、人工智能等智能技术的不断发展及应用,管道行业由传统管理模式逐步向数字化、智能化发展。国家管网集团西气东输公司坚持以"全数字化移交、全智能化运营、全生命周期管理"为目标,聚焦智慧管网,经过管理创新与技术革新,建立了人工智能与管道行业深度融合的新模式:在已有管道运营体系的基础上,引入工业互联网、机器学习、智能控制等技术,形成了站场智能巡检、分输智能控制、流量计智能检定等核心技术,推动了天然气管道站场智能运行技术的发展;大力发展天然气管道关键设备全面智能感知技术,开展了天然气泄漏检测、站场运维巡检智能化管控、压缩机组与流量计智能监测等核心技术创新;构建管道风险智能管控技术体系,推进了管道线路风险智能识别、光纤安全预警、管道智能防腐等核心技术的提档升级。在此基础上,国家管网集团西气东输公司高效推进智能管道运行效率再升级,构建了"全方位感知、综合性预判、一体化管控、自适应优化"的智能管网雏形,为中国油气管道的智慧化发展提供了重要借鉴。 相似文献
2.
随着中国油气管道建设步伐不断加快,基于互联网+、大数据、云计算等先进技术与油气管网创新融合的智慧管道建设,成为新形势下实现管道可视化、网络化、智能化管理的重要方法和途径。智慧管道建设首先要实现管道的智能感知,在感知层进行管道本体、关键设备、外界环境及维护资源等信息的全面感知,实现采集、处理及传输一体化,为管道运行决策提供可靠的数据基础。其次,是信息的网络化,在网络层将所有人、物及环境信息全部接入网络平台,实现信息流和资源流的统一。再次,是数据的标准化,在数据层对所有接入的数据进行清洗、转化及标记;在算法层采用人工智能算法对数据进行深度挖掘,抽取故障信息,预测运行状态,优化资源调配。最终,通过具体的业务平台实现"数据全面统一、感知交互可视、系统融合互连、供应精准匹配、运行智能高效、预测预警可控"的管道智能化运行目标。 相似文献
3.
随着中国油气站场建设规模不断扩大,生产运行及安全管理的要求日益严苛,但目前管道及站场实体可视化应用及综合展示非常匮乏,无法以三维场景查看站场内各区域分布及运行数据,尚未建立与实际情况高度一致的设施设备模型。为此,提出了基于数字孪生的智慧油气站场系统化解决方案：在数字孪生理论的基础上,以ArcGIS系统为基础平台,运用3Ds Max软件建立等比例、高精度的站场模型,搭建真实映射物理站场的数字孪生站场,辅以先进传感、大数据分析及人机交互技术,形成智慧化的输油气站场信息物理系统。以陕西某压气站为例进行了系统设计与开发示范,结果表明：该系统能够实现站场全要素的三维展示、站场状态的实时监测、站场管理的统筹决策,有利于全方位提升站场安全生产的宏观监管、重点监管、精准监管水平。（图3,参22） 相似文献
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《油气储运》2020,(5)
针对目前在智慧管网建设方面存在定义不清、认识不统一的问题,基于现有文献提出的智慧管网定义,从智慧系统感知、分析、决策、处置4个环节应该具备的功能出发,给出了智慧管网定义:充分利用信息技术和人工智能技术,在尽可能减少管网运行中人的体力和脑力劳动的前提下,实现对管道状态的全面智能感知和自主分析计算,具备对管网运营各类生产需求和异常事件的自主决策和处置能力,能够对管网的安全和运行状态做出快速、灵活、准确的判断和响应,实现管网全生命周期安全环保水平最高和运营效益最优的目标。借鉴智能制造能力成熟度模型中智能维的5要素及现有智慧管网研究成果,明确了智慧管网应具备的5大特征为业务智能化、数据统一化、信息互通化、状态可视化及知识网络化,并以此为依据,提出了智慧管网的建设构想。(图2,参21) 相似文献
5.
智慧管网具有全面感知、自动预判、自适应、自反馈、自学习等特征优势,近年来得到迅速发展,国内外智慧管网的侧重点有所不同,国外侧重于使用现代模型方法升级传统技术方法,而国内侧重于智慧系统的规划和整体设计。目前中国智慧管网建设仍处于起步阶段,在数字孪生体构建、传感技术、精准检测和评价、决策支持、模型构建、信息共享、大数据深度挖掘等方面缺乏系统性、规划性、科学性,基础模型和智能决策不足。阐述了智慧管网在国家管网多条管道上的开发与应用,逐步实现了设计、施工、运行等多环节覆盖。针对存在的问题,提出了解决方案:管网智能巡护,智慧管网的人工智能,视频实时监控智能识别,管道智能化应急防范,构建基于多源数据的智能化管理平台,灾害一体化智能监测与预警,管道完整性大数据融合、建模、决策支持等。建议进一步采用物联网、云平台、区块链等技术,研究建立管道全生命周期数据标准,构建管道全生命周期数据库,开展智能管网平台设计,包括管道全生命周期资产管控、运行控制、决策支持,最终形成基于多源数据融合的智能一体化管理平台。 相似文献
6.
中缅油气管道是中国首条经过数字化恢复构建数字孪生体的在役山地管道。通过基准点测量、管道中线探测、航空摄影测量、三维激光扫描、三维地形构建、倾斜摄影、数字三维建模等技术进行数据收集、校验及对齐,对管道建设期的设计、采办、施工及部分运行期的数据进行恢复,对站场及管道的设备、建筑等构建数字三维模型,形成管道线路数据资产库和站场数据资产库,构建中缅油气管道的数字孪生体。通过多系统融合,深入发掘数据价值,实现管道可视化运行、设备拆解培训、指导维检修作业及应急抢险作业等,为实现管网智慧化运营奠定了数据基础。(图1,表1,参25) 相似文献
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《油气储运》2017,(1)
智能管网可以解决当前系统繁多及数据采集与应用脱节的问题,实现油气管道安全、高效、可持续发展。全面阐述了国内外数字化管道、智能管网的实施进展,分析了智能管网发展的特点、难点以及存在的问题,研究建立了管道全生命周期数据标准,构建了管道全生命周期数据库。提出了全生命周期智能管网的设计架构,包括管道全生命周期资产设施管控、运行管理控制、决策支持3个方面。提出了基于GIS的智能化管理平台方案,搭建了管道建设与运维一体化智能管理平台,一是用于建设期施工数据采集、数字化数据库移交、施工质量可视化管理;二是用于运营期腐蚀防护电位控制,在线完整性评估,高后果区、地区等级升级地区的风险评估,以及无人机巡线等完整性管理循环;三是用于管网的决策支持,包括大数据建模、应急决策支持、焊缝大数据风险识别、基于物联网的灾害监测预警、管道泄漏实时监测、远程设备维护培训、远程故障隐患可视化巡检、移动应用等。智能管网的推广应用,有利于管道管理水平的提升,为决策者提供足够的信息,从而保障管道安全、高效运营。 相似文献
8.
伴随着越来越复杂的工艺流程和管网分布,输油气站场的故障问题逐渐趋于多元化,为提高站场故障诊断、安全管理和信息管理能力,以站场等比例、高精度的3Ds Max 软件模型为载体集成现有数据,在大数据分析技术和ArcGIS 开发技术的基础上将数据存储、数据分析及网页前端交互技术有机结合,形成能够动态实时掌控站场设备安全状态的系统平台,进一步提升安全生产的宏观监控、精准监管水平,从而推动信息化背景下“智慧站场”的建设,促进站场向数字信息化、管理可视化、目标智能化方向发展。 相似文献
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《油气储运》2021,(5)
天然气站场管道设备种类繁多、密封点多,是气体泄漏监测的重点对象。针对传统气体传感器检测范围小、精度低、误报率高等缺点,提出一种基于云台的激光气体传感器,该传感器可实现对天然气站场的空间立体式气体泄漏监测;根据站场工艺条件与传感器数据通讯协议,设计了"光端机+光缆"形式的数据传输系统;结合站场监测需求,在力控组态软件平台上开发了预警监控终端。以上3部分共同组成了天然气站场扫描式激光气体监测系统,该系统在中哈天然气管道C线某压气站内运行使用,结果表明:站场过滤分离区与空冷区存在较明显的微泄漏,且与设备运行时间段相关,监测结果符合压气站实际情况,系统具有良好的可靠性。 相似文献
10.
随着新冠肺炎疫情的发生,交通管制、设卡布控等防控措施相继实施,为管道线路的日常巡检带来挑战。针对疫情防控下管道巡线人员无法到现场开展巡护的问题,分析现有管道线路感知技术的不足,创建了天空地一体化管道线路智能感知技术体系。根据全面感知、无人感知、实时精准感知、全生命周期感知的感知原则,制定了人工智能技术与管道感知技术相融合的技术路线,设计了天上管道卫星遥感影像智能解译方法、空中基于自动机场的无人机智能巡检方法、地面管道重点区域智能视频方法及地下光纤综合智能感知方法,并对基于自动机场的无人机智能巡检技术开展了现场应用。结果表明:基于自动机场的无人机智能巡检系统可在无人参与的情况下,实现自动起飞、降落、充电等操作,按照设定的巡检路径、巡检时间进行作业,并可智能识别机械挖掘、人员聚集等威胁事件。新冠肺炎疫情期间,无人机连续飞行80余架次,识别威胁事件20余次,为管道巡检人员掌握管道安全状态提供了强有力的技术支持。 相似文献
11.
随着信息技术与油气工业的深度融合，以及大数据、云计算、人工智能等先进信息技术的发展，基于工业互联网的油气储运设备智能运维成为发展趋势。为应对油气储运行业数字化转型和安全生产的迫切需要，通过总结油气储运设备智能运维现状，提出基于工业互联网的油气储运设备智能运维技术架构，梳理了在该架构下的智能运维关键技术，包括多源信息融合监测评估、自适应精确诊断、运维风险预测评估、智能运维决策及可视化智能运维系统开发。分析了基于工业互联网的油气储运设备智能运维在设备状态监测与健康管理、设备性能测评与能耗管理、设备设施风险评价、智能巡检与作业风险管控4个方面的典型应用，探讨了数字孪生、工业互联网、大数据、人工智能与设备运维结合的技术发展趋势，以期为油气储运设备智能运维技术发展提供参考。（图4，表1，参21） 相似文献
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为了推动油气管道数据可视化及大数据分析技术发展,对中俄东线智能管道数据可视化建设成果进行了总结。从数据可视化角度,论述了中俄东线天然气管道的数据种类、数据现状及各信息系统的数据架构及数据量;从数据传输、数据ETL(Extract-Transform-Load)等方面,探索了数据可视化实现的做法和实践。通过中俄东线智能管道可视化交互系统的探索和实践,实现了建设期和运营期多源动静态数据的集成展示,提出需数据中心建设和应用层解决方案作为技术支撑的建议,对推进管道数据可视化、大数据分析有一定指导意义。 相似文献
14.
《油气储运》2017,(3)
鉴于中国石油长输油气管道站场的生产监控系统时钟不同步问题,在分析和总结现有两类8种时钟同步技术及结合生产监控系统在役设备和系统架构基础上,利用NTP、GPS、北斗、modbus通信和CIP通信等技术,提出了SCADA系统、泄漏监测系统、视频监控系统、语音电话系统及第三方设备等生产监控系统需要授时设备的时钟同步方法及PLC数据时间标签插入方法。制定了调控中心、分控中心、输油气站场和阀室的授时方案,并利用该方案在漠河-大庆原油管道多个站场进行了示范应用,实现了中俄原油管道漠河-大庆段的生产监控系统时钟全线同步,并对PLC上传的数据插入时间标签,可重现真实的事件发生时序,为生产及事件分析提供保障。 相似文献
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油气管道站场设备运行寿命长,运行维护费用比购置费用高,现行采购方式难以全面考虑站场设备全寿命周期内的总费用。基于全寿命周期成本（LCC）分析的设备采购方式,考虑了设备从采购、安装、运行、维修、改造直至报废的全寿命周期内的总费用。在站场设备采购中采用LCC分析,可有效减少设备LCC,降低管道建设和运行成本。介绍了全寿命周期设备管理的概念及基于LCC分析的设备采购流程,提出各环节的注意事项。以燃驱压缩机组为例,对站场设备的LCC组成进行分析,说明了影响LCC估算的关键因素。为科学进行基于LCC分析的设备采购,应推行设备的全寿命周期管理,建立设备运行管理信息系统,选择合理运行维护机制,逐步完善设备LCC模型。 相似文献
16.
随着中国油气管道骨干管网初具规模,运维体系日趋完善以及大数据、人工智能、物联网技术的应用,智慧管网的建设成为可能。以中国石油天然气集团有限公司智慧管网的建设为例,基于智慧管网现有设计方案,梳理了现阶段智慧管网在科技、信息、物联网方面各个系统的建设进展,介绍了中俄东线和中缅油气管道试点工程的最新成果,提出了智慧管网建设仍需解决的问题。通过明确智慧管网建设的原则及目标,实践探索出一条智慧管网建设的有效途径,最终实现“数据全面统一、感知交互可视、系统融合互连、供应精准匹配、运行智能高效、预测预警可控”的管道智能化运行目标。 相似文献
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油气管道的信息化建设分为3个层次,即执行层、管理层和战略决策层,每个层次都由不同的信息系统构成。随着信息技术的不断发展,物联网技术的出现将为该3个层次的信息化建设开辟新的发展途径。结合油气管道企业在业务发展过程中面临的突出矛盾,提出由感知层、传输层和应用层3个层次组成管道物联网基本架构,应用架构由数据集成应用和智能管网两个层面构成。管道物联网通过传感器连接资产和设备,建立数据的整合体系,实现数据的综合分析与利用,基于业务需求开发数据的智能化应用平台,实现对管道运营各个环节的优化管理。 相似文献
18.
利用通信光纤感知管道沿线的振动、应变、温度,实现管道沿线威胁事件的监测与定位是国内外研究的热点,但将3种感知数据融合应用仍然处于探索阶段。基于光纤传感原理,提出了管道伴行光缆振动、应变、温度联合监测的方法:利用振动数据进行长度对齐、第三方活动监测,应变数据进行侧向位移监测,温度数据进行泄漏监测等运行异常分析,多维监测数据经过空间长度对准、时间对齐后进行联合分析、交互验证,能够进一步降低误报率。3种感知数据的融合应用能够实现管道复杂环境的线路状态感知,可为管道安全运行提供决策支持。 相似文献
19.
《油气储运》2021,(6)
根据智慧管网的概念和管道企业现状,提出数字孪生是实现智慧管网的基本方法和理论依据。基于数字孪生理论和数字孪生五维模型,构建了包含实体管道、虚拟管道、管道服务系统、管道孪生数据的管道数字孪生体模型,阐述了模型内涵、各元素之间关系、运行机制以及云计算、大数据、人工智能、物联网等关键技术的具体应用,重点分析了实体管道与虚拟管道之间的交互和融合,并探讨了管道数字孪生体模型在管道设计、施工、运行、维修等场景中的作用。在管道的全生命周期中应用管道数字孪生体,通过数据共享、信息可视化、智能分析等手段,优化了资源配置,增强了安全预警水平,提升了决策能力,为管道行业向信息化、智能化转型提供了支持。(图1,参33) 相似文献
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《油气储运》2021,(9)
调控中心作为管网系统的"决策大脑",是集合大量数据、规则以及专家经验的综合性决策控制中枢,其与以数据驱动为特征的新一代人工智能发展思路和演进方向十分相近。分析了国内外管道公司和电网公司调控业务的智慧化及数字化转型方案,总结了其最新研究成果。结合人工智能技术的最新进展,基于天然气管网调控业务的需求,初步提出了智能调控的基本概念及功能特征,即实现智能感知、预测预警、优化决策、智能控制,最终达到黑屏调控的智能化调控模式;后续设计了智能调控的体系架构,并分析了智能控制层和智能决策层的关键技术及潜在应用场景。研究成果可为后续人工智能在管网调控领域的发展和应用提供参考。(图3,参20) 相似文献