管道完整性管理數(shù)據(jù)信息技術(shù)發(fā)展的思考

劉廣新

【摘 ?要】完整性管理是為保障油氣田管道和站場完整、提高本質(zhì)安全而進行的一系列管理活動，是近年來逐漸發(fā)展成熟并得到成功應(yīng)用的管理體系。完整性管理以戴明的PDCA管理方法為基礎(chǔ)，充分利用當(dāng)今強大的數(shù)據(jù)管理與信息技術(shù)、日益完善的管道風(fēng)險評價技術(shù)、不斷進步的管道檢測技術(shù)、實現(xiàn)了對傳統(tǒng)管道管理技術(shù)的重大革新，是一種基于數(shù)據(jù)、主動預(yù)防的全新管道安全管理模式。

【關(guān)鍵詞】管道完整性;管理數(shù)據(jù);信息技術(shù)

1 數(shù)據(jù)管理的作用和意義

管道數(shù)據(jù)管理與完整性5步循環(huán)關(guān)系緊密，各個業(yè)務(wù)流程均以數(shù)據(jù)管理為基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)的采集、整合、應(yīng)用到發(fā)布貫穿于5步循環(huán)，數(shù)據(jù)的完整性是管道完整性管理的基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性制約著完整性管理后續(xù)流程的分析與評價的結(jié)果。

綜上所述，管道完整性管理是基于數(shù)據(jù)的科學(xué)管理，而數(shù)據(jù)管理是管道完整性管理的基石。

2 現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)

2.1 現(xiàn)狀

在國內(nèi)，基于PODS、APDM 數(shù)據(jù)模型，國內(nèi)形成了如 PIDM（Pipeline Integrity Data Model，管道完整性數(shù)據(jù)模型）、CPDM（China Pipeline Data Model，中國管道數(shù)據(jù)模型）、APDM-CH 等模型。其中，中國石油管道科技研究中心研發(fā)的PIDM 模型在國內(nèi)的應(yīng)用最為成熟，其涵蓋了從管道設(shè)計、建設(shè)到運維等不同階段超過3000個屬性信息;發(fā)展至今，存儲著中國石油所轄260多條干支線約7.1×104 km管道的數(shù)據(jù)，是目前國內(nèi)最大的管道完整性數(shù)據(jù)庫。在系統(tǒng)開展完整性管理后，對基于HCAs識別結(jié)果、風(fēng)險識別結(jié)果、內(nèi)檢測數(shù)據(jù)、外檢測數(shù)據(jù)、管道基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、日常維護管理數(shù)據(jù)等進行整合，促進評價由定性經(jīng)過半定量到定量的發(fā)展，實現(xiàn)了宏觀粗放型管理到微觀精細(xì)化管理的進步，為管道完整性管理提供了強有力的數(shù)據(jù)支持。

2.2 挑戰(zhàn)

站場完整性管理技術(shù)、大型管網(wǎng)可靠性管理技術(shù)、如何實現(xiàn)企業(yè)信息資源整合對數(shù)據(jù)管理的統(tǒng)一性、如何利用信息系統(tǒng)更好地支持管道企業(yè)的經(jīng)營管理和生產(chǎn)運行管理已經(jīng)成為當(dāng)前的研究重點，新技術(shù)的發(fā)展突破了線性資產(chǎn)管理的范圍，需要事件數(shù)據(jù)的支持，對完整性數(shù)據(jù)管理而言，需要支持復(fù)雜數(shù)據(jù)對象管理、實時數(shù)據(jù)接口管理等。

3 關(guān)鍵技術(shù)

3.1 全面信息感知技術(shù)

管道和設(shè)備狀態(tài)信息的實時感知是完整性管理數(shù)據(jù)采集的前端，信息感知技術(shù)以傳感器為核心，是未來實現(xiàn)萬物互聯(lián)的基礎(chǔ)性、決定性核心技術(shù)之一。中國石油管道站場設(shè)備種類和數(shù)量眾多，管道完整性管理應(yīng)實現(xiàn)管道本體和管道設(shè)備風(fēng)險管控由人為主導(dǎo)向系統(tǒng)智能轉(zhuǎn)變，管道站場管理向“區(qū)域化管理”、站場“無人化”管理模式轉(zhuǎn)變，管道及設(shè)備保護向“重點監(jiān)視、智能巡檢、預(yù)警預(yù)控”轉(zhuǎn)變，這就要求增加更多的感知技術(shù)，對站場泵、壓縮機、閥門、流量計等設(shè)備的全方位狀態(tài)信息進行感知。

3.2 多維度時空數(shù)據(jù)的管理

隨著管道完整性管理的實施，需要存儲管道從設(shè)計、建設(shè)、投產(chǎn)、運行至報廢全生命周期的數(shù)據(jù)。在管道全生命周期中數(shù)據(jù)種類不斷豐富，包括結(jié)構(gòu)化的管道基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化施工文件、非結(jié)構(gòu)化漏磁信號等，充分收集、整合這些數(shù)據(jù)，進行多維度時空數(shù)據(jù)的管理有利于管道設(shè)計的改進和運維中各項工作的開展。

3.3 數(shù)據(jù)對齊

數(shù)據(jù)對齊是管道數(shù)據(jù)管理的關(guān)鍵技術(shù)之一，是從數(shù)據(jù)到信息的關(guān)鍵步驟。以內(nèi)檢測數(shù)據(jù)產(chǎn)生慣性測量單元（IMU）和在線檢測（In-lineInspection）數(shù)據(jù)為例，可與管道建設(shè)期的基線檢測評價和運營期的數(shù)據(jù)對齊，從而滿足多種需求：滿足建設(shè)期竣工圖紙完整性管理專篇與運營期高后果區(qū)與風(fēng)險評價成果的對比分析要求;滿足現(xiàn)場工作圖紙需求;滿足內(nèi)檢測工作開展前數(shù)據(jù)收集需求;滿足缺陷評價中的數(shù)據(jù)需求，避免發(fā)生誤開挖;滿足修復(fù)中缺陷定位的需求，并可對管道缺陷發(fā)展趨勢進行預(yù)測;滿足主控風(fēng)險因素的對比分析，從而調(diào)整管理運行策略的需求等等。

4發(fā)展趨勢

4.1 智能感知前端

在感知技術(shù)方面，一是加強提高傳感器精度，擴大傳感器的范圍。二是通過互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)擴大感知范圍，特別是要篩選感知范圍，識別有用信息。三是通過多源信息耦合，提高智能感知能力。

管道運行過程中不斷產(chǎn)生數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)主要是低密度、低價值數(shù)據(jù)，無須實時采樣、存儲、并傳輸?shù)綌?shù)據(jù)中心。切實可行的辦法是對這些數(shù)據(jù)進行就地處理，只存儲和上傳結(jié)果信息，避免海量數(shù)據(jù)擁塞數(shù)據(jù)中心，并將這些初步結(jié)論作為調(diào)度人員輔助判斷的依據(jù)。如：無人機拍攝的視頻采用機載芯片進行就地處理和比對，只實時上傳新增的第三方施工、占壓等信息。

4.2 云計算技術(shù)

對于管道完整性數(shù)據(jù)管理，云計算未來的主要目標(biāo)是數(shù)據(jù)的存儲和分析。通過基礎(chǔ)設(shè)施云化，整合現(xiàn)有的服務(wù)器、存儲等基礎(chǔ)設(shè)施，統(tǒng)一管理調(diào)度平臺，并在此基礎(chǔ)上建設(shè)并行程序的設(shè)計和開發(fā)環(huán)境，結(jié)構(gòu)化海量數(shù)據(jù)的分布式存儲管理系統(tǒng)、海量數(shù)據(jù)分布式文件系統(tǒng)以及實現(xiàn)云計算的其他系統(tǒng)管理工具，最終實現(xiàn)整合資源、提高系統(tǒng)可靠性、降低系統(tǒng)投資與維護成本的目標(biāo)，更好地為管道完整性管理服務(wù)。

4.3 管道物聯(lián)網(wǎng)

管道物聯(lián)網(wǎng)未來的應(yīng)用目標(biāo)是基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，將感應(yīng)器嵌入到油氣管道、設(shè)備設(shè)施、環(huán)境敏感點及管道檢測設(shè)備、維搶修機具中，將分布著末梢神經(jīng)的智能管網(wǎng)與現(xiàn)有的信息網(wǎng)整合起來，利用能力強大的數(shù)據(jù)中心計算資源，對系統(tǒng)內(nèi)的人員、管道、設(shè)備設(shè)施實施實時管理和控制。通過對實時、精確的傳感數(shù)據(jù)進行動態(tài)分析，實現(xiàn)風(fēng)險的預(yù)控和工藝的優(yōu)化，確保管道安全、高效運行。

4.4 大數(shù)據(jù)分析與智能診斷技術(shù)

基于管道完整性的大數(shù)據(jù)，從數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)的角度，針對管道基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、周邊地理環(huán)境數(shù)據(jù)、管道生產(chǎn)運行數(shù)據(jù)、管道檢測評價數(shù)據(jù)、管道安全防護數(shù)據(jù)以及氣象地災(zāi)預(yù)警數(shù)據(jù)等進行抽取、整合及轉(zhuǎn)化，利用機器學(xué)習(xí)算法和大數(shù)據(jù)計算框架，建立基于大數(shù)據(jù)的運行決策支持模型，實現(xiàn)聚類分析、關(guān)聯(lián)分析、熱點分析、趨勢預(yù)測，為管道生產(chǎn)運行中的投資計劃、資源利用及人員調(diào)配提供優(yōu)化建議，已經(jīng)成為當(dāng)前管道大數(shù)據(jù)分析的熱點。

在智能決策方面，科研人員需要充分了解知識網(wǎng)絡(luò)，建立人機混合智能綜合決策模型。當(dāng)下，特別是隱性知識挖掘、管網(wǎng)可靠性計算、管網(wǎng)全局全時段仿真及優(yōu)化模型、智能化決策模型等技術(shù)需要突破。如依據(jù)管道內(nèi)、外檢測及相關(guān)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)內(nèi)外檢測數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析、管道外防腐層老化狀態(tài)預(yù)測、管道本體腐蝕增長預(yù)測及維修策略的優(yōu)化。

4.5 數(shù)字孿生技術(shù)

管道數(shù)字孿生以資本和流程為核心，利用傳感器、物理模型、運行歷史等數(shù)據(jù)，集成多學(xué)科、多物理量、多概率的仿真過程，將管道數(shù)據(jù)以3D形式呈現(xiàn)，在虛擬信息空間中對物理實體進行鏡像影響，反映物理實體行為和狀態(tài)的全生命周期過程。管道重點區(qū)域可以熱圖的形式呈現(xiàn)，用戶可觀察區(qū)域中的小凹痕、裂縫、腐蝕區(qū)以及由地面移動引起的管道應(yīng)變等潛在危險。管道數(shù)字孿生技術(shù)還可對管道周邊的邊坡測斜儀進行全息展示，用戶可清晰觀測管道隨地面運動而發(fā)生的移動情況。通過多系統(tǒng)融合深入發(fā)掘數(shù)據(jù)價值，實現(xiàn)管道可視化運行、設(shè)備拆解培訓(xùn)、指導(dǎo)維檢修作業(yè)及應(yīng)急搶險作業(yè)等，為實現(xiàn)管網(wǎng)智慧化運營奠定數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

5 結(jié)論

隨著完整性管理技術(shù)的發(fā)展與深化，不斷積累的數(shù)據(jù)將成為企業(yè)核心資產(chǎn)。從風(fēng)險專家評估轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)分析人員分析風(fēng)險，再發(fā)展成為基于大數(shù)據(jù)智能分析、決策的完整性管理，將從宏觀到微觀各層面為管道全生命周期完整性管理帶來深刻變革。

（作者單位：天津市大港油田天津煉達集團有限公司）