智能管道發展現狀及具體領域智能化的探討

陳傳勝 李 丹 尹 恒 王盼鋒 全 青 王壽喜

1. 中國石化川氣東送天然氣管道有限公司, 湖北 武漢 430000; 2. 西安石油大學石油工程學院, 陜西 西安 710065

0 前言

2017年,我國發布的《中長期油氣管網規劃》指出:目前中國運營的油氣管道里程為12×104km,到2025年將達到24×104km,形成主干互聯、區域成網的全國網絡。針對建設規模日益龐大的油氣管網,對管道高效運營和安全管理的要求越來越高,管道發展迎來新機遇。

隨著大數據、物聯網、移動互聯、數字孿生及人工智能(AI)等新一代信息技術的提出與發展,“智慧地球”戰略付諸實施,油氣管道行業也積極推進與新興技術的融合創新,開拓智能管道的發展道路[1]。

1 智能管道介紹

智能管道集智能感知、智能預判、智能管控和自適應于一體。管道從數字化向智能化的發展,可以理解為從代替人的眼(如無人值守、視頻巡檢、異常報警)向代替人的手(如遠程啟停、機器人)和腦(如智能決策、診斷預警)的發展。智能化管道系統的具體建設內容[2]見表1。

表1 智能化管道系統具體建設內容表

管道系統的智能化建設過程中,充分利用物聯網、大數據、人工智能、數字孿生等新興技術,做好數據實時采集及標準化、數據數字化移交、大數據智能分析、管道數字孿生體構建、智能算法模型建立等工作[3],實現管道系統的全面感知、綜合預判、一體管控和自適應優化,并且能在某些關鍵部位進行自主決策和操作。典型智能管道的整體架構包括感知層、網絡層、數據層、算法層和應用層[4],總體架構見圖1。

2 智能管道建設現狀

在管道智能化建設方面,國外發達國家起步較早。目前,在管道建設過程中應用物聯網數據采集、云計算和大數據等信息技術較為成熟的國家有美國、加拿大和意大利,不同管道公司在建設智能管道上也各有特色[5],見表2。

近年來,隨著信息技術和管道完整性管理技術的逐步發展,我國智能管道、智慧管網的建設陸續展開,并有了一定的探索成果,油氣管道的建設逐步由數字化向智能化發展,見圖2。但就目前的建設狀況來說,感知技術(包括傳感器精度、感知能力以及感知范圍)還有待加強,數據標準化統一化程度低、數據規范差異大,大數據、數字孿生等技術應用的廣度和深度有待提升,數據挖掘、智能決策等方面仍有待突破。

圖1 智能管道總體架構圖Fig.1 The overall architecture of the smart pipeline

表2 國外智能管道建設特色做法表

圖2 我國油氣管道信息化發展歷程圖Fig.2 Informatization development of oil and gas pipelines in China

中國石油在國內最早提出了“數字化管道”的概念,并于2004年首次應用于西氣東輸冀寧管道聯絡線。在管道建設期間,應用遙感、數字攝影測量等數字化技術[6],建立起管道信息管理系統,實現管道工程項目建設和運營管理的信息化,西氣東輸冀寧管道是我國第一條數字化多功能管道。后經過不斷規劃和探索,建設管道ERP系統、管道工程建設管理系統(PCM)等核心應用系統,構建了包含管道勘察設計系統、管道項目建設管理系統、管道運營管理系統的數字化管道體系[7]。中國石化于2007-2008年開展的數字化管道建設,始于榆濟管道工程,將二維GIS系統作為基礎平臺,采集了包括管道走向、埋深等多類施工數據,疊加了影像圖。后在川氣東送管道上全面深入建設數字化管道,建設了3 D管道GIS系統,完善施工數據,完成GPS巡檢、GMS、運行仿真等,并建成了管道專業地理信息系統。

隨著物聯網、大數據等新興技術的迅速發展,智能化管道的建設逐步提上日程。中國石油將互聯網技術與GIS、SCADA等自動化管理技術相結合,建設PIS管道完整性管理系統,應用于多家單位所轄管線,有效降低了管道事故率。2017年6月,中國石油通過中俄東線智能管道試點全力推進智能管道的建設,應用PIS系統,通過管道工程建設管理系統(PCM)獲取中俄東線建設期間的鋼管、防腐層等多類數據,構建了中俄東線的數字孿生體,并實現建設期間有關鋼管、防腐層等的多類數據全數字化移交,成為我國首條第三代管道。2014年,中國石化正式啟動智能管線的建設,建成具有管線數字化管理、管線完整性管理、管線運行管理、應急響應、防患治理、綜合管理6大功能的智能化管線管理系統,實現管線管理水平和管線防患預測、風險管控、應急處置等管網安全管控能力的提升[8]。2018年中國石化投產的川氣東送智能診斷項目,為實現天然氣長輸管道智能化運行管理與實時診斷,充分應用物聯網、數字孿生等技術,以管網運行可視化、可監測和可決策為目標,研究智能診斷技術,為天然氣長輸管道系統的調度管理和操作控制提供科學手段。

3 油氣管道具體領域智能化發展現狀

隨著油氣管網的愈發龐大和復雜,管道經濟運行、安全管理的要求也越來越高。對天然氣管網進行運行優化,可以提高輸送效率,大幅降低運行成本,從而輔助決策集輸配氣方案[9]。在生產過程中,油氣管線一旦發生泄漏,將會對人民生命、財產以及環境造成巨大傷害[10]。同時在管網運行期間也會產生各類其他異常,科學、有效地進行油氣管道診斷、預警已成為油氣管道行業管理中的重大研究課題[11]。對管網的未來狀態進行預測,亦具有重要的指導意義。燃氣負荷是城市燃氣設計、調度的理論依據,是燃氣管網優化的根基。科學、準確地對未來指定時段的用氣量進行預測,會給整個天然氣長輸管線帶來良好的投資效益和可靠的決策支持,還關系到城市燃氣管網規劃能否更好地適應新型能源結構、用戶結構和居民生活方式等問題[12-13],預測結果可指導生產調度、合理規劃燃氣用量。國內外學者結合智能算法對油氣管道的具體領域做了深入研究,見表3。

表3 具體領域智能化發展現狀表

研究發現,大量算法僅停留在理論階段,還未結合生產實際應用于智慧管網的建設中。管網運行優化大多偏于穩態計算,同時鑒于天然氣管道的愈發龐大和復雜,模型的建立亦需要從提高運算速度著手加深研究[14]。泄漏檢測理論研究豐富,但檢測的精度與準確定位還不能達到理想要求[15-16],可結合管道的實時瞬態模型,加深相關算法研究,降低誤報率,實現準確、快速檢測與定位。診斷預警的算法雖多,但存在較大的局限性[17]。油氣管道事故類型復雜多樣,包括管線泄漏、儀表閥門故障、場站設備異常等。應深入研究異常類型及信號特征,充分利用現場管道生產運行數據結合大數據、數字孿生等技術進行故障診斷,以管道系統異常診斷和預警為目標,向智能化方向發展。傳統負荷預測模型在某方面具有一定的穩定性,不斷涌現基于AI的高精度預測模型及其優化組合模型是燃氣負荷預測模型的發展方向[18-20]。

4 結論和建議

油氣行業處于結構調整和轉型升級的關鍵期,智能化是油氣管道行業發展的大趨勢。目前我國的管道智能化建設整體還處在初級階段,對于智能管道未來的建設,提出以下三點建議。

1)數據是基礎。基于物聯網等技術的數據采集手段已經足夠豐富,已能采集到管道運行期間的大量生產數據,但需統一數據標準,同時若能結合人工智能等技術,做到數據智能前端處理,部分數據就地處理,則會為系統運算節省時間。

2)加強數字孿生技術的應用。構建管網數字孿生體,從而高度反映管網全生命周期的實體行為和運行狀態。針對管道建設運營期間產生的大量數據,基于人工智能、機器學習、模式識別等,加強數據挖掘能力,構建未來知識,并充分了解知識網絡,建立人機混合智能綜合決策模型,形成智慧決策。

3)基于管網數字孿生體,深入研究油氣管道各類異常的診斷和預警技術,對管道運行進行實時監測,結合關聯規則挖掘、報警聚合等技術,做到事故報警預警,保障管網安全運營。