油氣管道工控網絡智能化應用

◆王晨 董秀娟 徐寶昌 王健 許立偉

油氣管道工控網絡智能化應用

◆王晨1董秀娟2徐寶昌1王健2許立偉2

（1.中國石油大學（北京）信息科學與工程學院 北京 102249；2.中國石油北京天然氣管道有限公司 北京 100012）

隨著工業化與信息化的發展，“端+云+大數據”體系架構的智能管道吸引了越來越多人的注意，本文針對傳統油氣管道網絡中出現的工業化與信息化割裂嚴重的問題，結合現有的分析研究，對當前油氣管道工控網絡現狀進行了調研，對油氣管道工控網絡在兩化融合進程中的需求包括對SCADA系統、遠程維護診斷系統、綜合安防系統以及網絡安全與管理系統的需求進行了詳細的分析，并針對這些需求給出了合理的設計方案，對油氣管道工控網絡的兩化融合設計具有借鑒意義。

智能管道；工控網絡；工業化與信息化

近來，“智能管道”的概念引起了越來越多人的注意。吳長春等[1]對智能管道的內涵進行了解讀，并分析了國內外智能管道發展現狀；“岳銘亮”[2]對智能管道及其建設目標，包括統一數據標準、管道網絡系統架構、管道物聯網智能化感知以及大數據智能化應用等方面作出了分析，并對于智能管道建設工作提出了相關建議。另外，在管道網絡安全風險方面，王新等[3]針對傳統風險評價方法數據準確性不足、評價結果過于主觀，提出了動態實時評價的方法；對于管道的綜合管理，趙巖等[4]對天然氣管道搶修體系進行深入思考，劉偉等[5]提出了“智能+管道完整性管理手段”。

石油天然氣等能源是工業的動力，而管道網絡是能源傳送必不可少的媒介。對于管道網絡這類工控網絡系統來說，工業化與信息化融合程度不高，場站設備和資源利用率低，將當前信息化新技術應用到傳統油氣管道網絡，構建安全高效運行的油氣管網，必將大大提升油氣管網的資源利用率，降低設備故障率，進而提高能源輸送效率，大力促進產業發展。

1 油氣管道網絡現狀

油氣管道網絡場站、“閥室”均采用SCADA系統進行監測與控制，現場站控系統/“閥室”經由“站控”HMI系統，通過RTU與PLC控制器通訊；調度中心SCADA系統服務器通過出站路由器與PLC通信。

管道遠程維護系統大多采用分布式結構、數據存儲、按需傳送方式，主站不設大規模的數據存儲服務器，數據僅在通道建立時按需傳輸，設有監控平臺，從匯聚點服務器讀取前端場站監控數據；故障檢測與報警采用振動電纜周界監視系統、微波防侵入裝置等應用模式，且發生火災、油氣泄漏等狀況時，觸發本地報警，但不具備完善的遠程報警功能。

在工控網絡安全方面，由于工控系統運行穩定性和可靠性要求，管道各場站HMI計算機設有白名單防護策略，但現場大多未設置獨立的防火墻、“網閘”類安全產品，使其不可避免地面臨工控網絡安全風險，針對系統的攻擊行為所導致的安全事故對社會造成的影響和經濟損失會更為嚴重。

2 智能管道需求分析

在科學調度、智能運維、經濟運行等標準和管道數字化的基礎上，通過“端+云+大數據”的架構，對管道生命周期數據進行集成，提供智能化分析和決策支持，實現管道可視化，管道網絡化和智能化管理。智能化的管道運行模式是其發展的主要方向，具有全面的數據統一性，且具有可視交互性、系統集成性和互聯性、精確的供應匹配、智能高效的運行、可控的預測預警等特點。

2.1 SCADA系統及數據庫

生產調度SCADA系統包括遠端場站及中心兩部分。遠端場站應配套智能網關、安全防護、網絡通信等設備，該部分設備與遠程診斷與維護系統硬件共用，實現遠端場站的數據采集，傳送至中心后數據再分別進入不同系統。中心部分硬件依托生產虛擬化平臺來建設，在軟件平臺基礎上擴建。

SCADA監控系統應具有標準的OPC接口，中間數據庫將從SCADA集中監控服務器采集管道數據，不會在站場重復采集。中間數據庫內網的實時服務器（生產區）通過集中監視系統的OPC接口采集管道的實時數據。

中間數據庫應至少由4臺服務器和2套網絡傳輸設備組成，與生產網、辦公網之間應考慮安全防護設備及策略。數據庫軟件可選用PI數據庫，提供數據采集軟件、實時數據庫管理系統軟件、關系數據庫管理軟件、數據處理軟件、應用服務器中間件軟件、數據及應用發布軟件；數據庫點數需綜合考慮SCADA集中監視系統的實時生產數據、PLC/RTU診斷數據、計量診斷數據、壓縮機診斷數據。

2.2 遠程維護與診斷系統

遠程診斷與維護系統包括中心及遠端場站兩部分。中心硬件依托生產虛擬化平臺建設；遠程場站數據采集硬件設備與SCADA系統硬件共用，但數據采集通道是獨立的。現場與中心通聯鏈路物理層設備共用，但通信信道應獨立且相互隔離。

遠程維護與診斷系統需實現現場設備的診斷數據采集，通過各類現場設備的采集數據，系統應實現當前控制系統、計量系統、網絡設備的遠程診斷功能；通過特定的安全授權通道，實現對現場控制系統、計量系統、網絡設備、分析設備的遠程維護和管理。

2.3 安防與報警系統

報警分析管理系統屬于高級應用部分，依托應用服務虛擬化平臺，通過中間數據庫采集的生產相關數據、診斷數據、網絡報警等數據，以及智能安防數據、其他通過GIS系統采集的非生產數據，實現生產報警、環境報警；提供可追溯當時警情處理全過程的警情歷史功能提供移動式報警處理終端，相關人工報警能夠自動接入綜合報警分析系統。

對于綜合安防，將工業電視、火災系統、激光掃描預報警系統及周界報警系統等非生產相關系統數據進行采集、處理，然后利用現有的工業電視傳輸通道將安防相關數據上傳至中心相關系統，該通信網絡獨立于生產網及辦公網。

2.4 網絡安全管理系統

中心生產指揮平臺及場站控制網絡應按照三級來部署設備，以及對網絡安全的要求逐項制定安全防護措施，在功能上應至少滿足如下要求：

（1）安全審計和身份鑒別功能。對網絡中存在的所有活動提供行為審計、內容審計，生成完整記錄便于事件追溯；具備多手段檢測網絡攻擊事件；

（2）監管站“控網絡設備”和控制系統設備的登錄及使用功能。采用強認證的系統，提高用戶認證環節的安全性；對所有服務器、網絡設備賬號實行集中管理；

（3）對安全防護設備進行統一管理和維護，收集設備安全報警及日志。以安全保護、安全審計為基礎，通過威脅狀況分析、源頭事件追蹤、基準行為審計、結構安全性分析、系統入侵檢測進行功能支撐，滿足安全態勢分析的主要特性；

（4）安全管理平臺應對全網的安全設備、工控設備、網絡設備等實時運行狀態進行集中監測，實時監測工控網絡中出現的安全風險因素以及故障相關信息，并在必要時做出報警響應。軟件應具有較高的可用性、兼容性、可擴展性，提供開放的數據接入端口，有效兼容不同廠家的安全防護信息的標準化接入；并且能夠兼容不同網絡的安全管理，訂制開發的展示界面，從不同維度展現工控網絡安全管理。

（5）便攜式設備以及即插即用設備的安全檢查功能，自動生成相關報告，并與中心平臺兼容。

3 智能管道系統設計

3.1 系統總體框架設計

系統總體框架設計如圖1。智能管道的基礎是基于大數據的智能感知，場站設有智能網關、防火墻以及網絡通信設施，實現場站內設備的數據采集；中間數據庫由多個服務器組建而成，從SCADA集中監視服務器采集管道數據，傳送至中心后數據再分別進入不同系統；“遠維”和診斷通過“端+云”的方式進行，產生的報警信息發送到云端，然后以短信等方式推送到移動端[6]。

圖1 系統總體框架設計圖

3.2 中間數據庫設計

中間數據庫軟件由數據接入、數據處理、數據訪問服務等模塊組成，軟件內各功能模塊間通過系統總線相互通訊，對外通過WebService網絡協議為工況分析、能耗管理等各種高級應用提供數據共享。中間數據庫數據主要包括實時數據、I/O點配置和管道生產自動化模型；存儲載體包括實時數據庫和關系數據庫，實時數據庫和關系數據庫均支持群集部署方式?？紤]數據規模和訪問并發量的需求，中間數據庫采用工業級實時數據庫。

數據庫具備OPC接口，內網的實時服務器（生產區）采集SCADA集中監視系統的實時數據、智能設備診斷系統的設備診斷數據、網絡安全相關的態勢感知數據，然后將數據穿“網閘”鏡像到中間數據庫外網的實時服務器（辦公區）中，用以實現高級應用服務，需在中間數據庫生產區及辦公區服務器中各配置一套實時數據庫軟件，應支持雙機冗余部署和鏡像功能，以滿足系統容錯和鏡像訪問的需求；采用異步驅動和統一的數據模型機制。數據庫架構設計如圖2。

圖2 數據庫架構設計圖

3.3 遠程維護系統

本文的遠程維護系統在硬件上采用了北京“中控賽德”系統集成有限公司的ICSGateway工控網關，ICSGateway“遠維系統”將數據采集、數據存儲、報警管理、安全虛擬運維通道以及網絡隔離和信息加密等自動化和信息化技術有機地融合，通過現場的ICSGateway工控網關和“運維”中心的TServer工業云梯運維平臺，為“運維”應用提供綜合的信息通訊和管理功能。

如圖3，ICSGateway工控網關兼容各類RTU/PLC自動化系統以及其他智能通訊設備和軟件等，實現數據采集、網絡隔離和信息加密、微信報警創建“遠維”VPN隧道等綜合功能；Tserver作為綜合應用平臺軟件，主要實現實時數據、歷史數據、報警與事件、圖像檢索、WebGIS以及基于SNMP網絡協議的網絡管理，基于ISA18.2等規范的報警管理功能[7]。

圖3 遠程維護平臺結構圖

3.4 多模型故障診斷與報警系統

診斷功能是利用TServer平臺，基于多維度的模型而建立起來的[8]，內置多個模型，可分列在不同的模型組當中，模型的信息來源主要包括系統內置的信息數據、數據庫信息數據，以及自定義的信息數據。多維度模型可分為四大模型組：信息模型組、診斷模型組、預測模型組、預防性維護模型組，且模型組之間的數據信息相互關聯，如圖4所示。

整個故障診斷和預防維護過程如下：

第一步：全方位的系統信息的獲取。主要包括設備狀態信息、關聯信息、常態信息、工藝信息等，再加上專家知識信息、用戶信息等等。通過對信息矩陣的統計分析，可以準確定位故障信息；

第二步：故障的診斷。要實現故障診斷，需要建立多個故障診斷模型，并對第一步得到的矩陣信息進行分析，結合故障診斷模型的智能分析，定位故障的類型、原因、結果，同時提供處理方案、指導處理及反饋、復盤分析、自動生成診斷報告等；

第三步：診斷模型的訓練及自學習。通過對故障診斷及處理的全過程記錄及反饋，對診斷模型的修正訓練及自學習，提高診斷模型的精準度及高效性；

第四步：故障的預測預警。故障的預測預警模型，結合信息模型和診斷診斷模型，可以快速、提前預測故障發生的可能性，經過反復訓練和修正，可以提高預測的精準度及發生的概率；

第五步：預防性維護。經過對前四步的記錄、統計和分析，結合預防性維護模型，對工控設備和通信基礎設施進行周期性的故障排查和維護，實現預防性維護的目的。

如上所述，TServer平臺的診斷功能是在多維度模型，和閉環反饋的原理的基礎上，不斷修正、訓練和自學習，實現的一種高效、先進、精準、可靠的智能運維功能。

圖4 多模型組圖

3.5 網絡管理系統

實現網絡化和信息互聯互通的實質是M2M應用模式，即物聯網在長輸管線領域的具體應用，核心技術是通訊和信息集成。工業領域的信息被認為主要來自自動化控制系統、智能儀器儀表和相關設備，而在大數據模式下，則需要將與自動化系統關聯的網絡設備、服務器、控制系統、儀器儀表等設備的運行和狀態信息一并整合。傳統的SCADA應用架構以LAN網絡為主要通訊媒介，一般劃分為控制網絡和非控制網絡，而在物聯網模式下，網絡將會被進一步通過區域或邏輯手段被劃分成多個更小安全域網絡，并且這些網絡安全域的劃分是必要的。更多不同安全域的內部網絡、外部網絡或公共網絡會相互建立通訊，產生更多的網絡邊界，為防止網絡安全風險時威脅到其他區域，因此相互間需要網絡隔離、信息加密等安全防護手段或應用特定的設備以實現相互之間的安全通訊。

網絡管理系統設計如下圖5。生產網絡和管理網絡通過光端機、智能網關被劃分成多個物理子網并實現了子網隔離、協議隔離和數據隔離；網關內置防火墻，防止非法訪問網關的資源；具有訪問控制和身份認證技術，Socket管理與防暴力破解；另外網關采用Linux系統，免疫Windows病毒感染與傳播，安全性大大提升，為網絡改造提供了保障。

圖5 生產網絡與管理網絡結構圖

4 結語

石油天然氣等能源是現代工業血液，而傳統油氣管道工控網絡的信息化程度低，場站設備資源利用率不高。因此，將一種新型油氣管道工控數據系統智能化“管控”方法應用到當前油氣管道，必將使油氣管道管控工作效率大幅提升，促進各大工業的發展。

本文針對油氣管道工控網絡中工業化與信息化融合程度低的現狀進行了調研，基于當前工業現狀對油氣管道工控網絡兩化融合的需求進行分析并提出合理的智能管道設計方案，對于油氣管道工控網絡資源合理利用、降低運營成本以及降低故障率等方面具有借鑒意義。

[1]吳長春，左麗麗.關于中國智慧管道發展的認識與思考[J].油氣儲運，2020，39（04）：361-370.

[2]岳銘亮，王天宇，楊旭東等.智能管道與智慧管網建設分析[J].中國科技信息，2020（11）：72-75.

[3]王新，劉建平，王巨洪.智能管道時代的管道風險評價技術展望[J].工業安全與環保，2020，46（02）：67-70.

[4]趙巖，李心凱，劉志富.天然氣管道應急搶修體系建設的思考[J].石油規劃設計，2020，31（01）：6-8+60.

[5]劉偉，陳晶，馬燁.智能+管道完整性管理手段的應用與展望[J].中國石油和化工標準與質量，2020，40（02）：58-59.

[6]蔡永軍，蔣紅艷，王繼方等.智慧管道總體架構設計及關鍵技術[J].油氣儲運，2019，38（02）：121-129.

[7]Chalgham， Wadie， Diaconeasa. "A Smart Pipeline Monitoring and Emergency Response System Using Web Services." Proceedings of the ASME 2019 International Mechanical Engineering Congress and Exposition. Volume 13： Safety Engineering， Risk， and Reliability Analysis. Salt Lake City， Utah， USA. November 11–14， 2019. V013T13A016.

[8]董紹華，安宇.基于大數據的管道系統數據分析模型及應用[J].油氣儲運，2015，34（10）：1027-1032.