智慧管道應急指揮系統(tǒng)設計及關鍵技術探討

郭新然，張玉媛，周云奕，蔡康健，石 坤

（中國特種設備檢測研究院，北京 100026）

0 引 言

石油和天然氣具有高效利用率、清潔環(huán)保、低成本、體積小和輸量大等特點，被廣泛使用。管道是輸送石油、天然氣等危險物質最主要、最安全的方式，油氣管道在國民經濟中占有極為重要的戰(zhàn)略地位，被稱為國家能源大動脈。由于對能源需求量的持續(xù)攀升，使得油氣管道[1]呈現(xiàn)倍增式發(fā)展，我國管道建設發(fā)展迅速，油氣管道干線總長達到1.44×105km。快速的發(fā)展也給管道持續(xù)安全運行帶來壓力，據(jù)統(tǒng)計，我國油氣管道事故率[2]平均為3 次/1 000 km（km/a）。除了重大的油氣管道事故，由于第三方施工、打孔盜油盜氣、管道腐蝕、地質災害等原因導致的泄漏、爆炸、人員傷亡、環(huán)境污染等災難性管道事故也頻頻發(fā)生。油氣管道發(fā)生事故和失效的主要原因[3]有：

（1）因材料、焊縫缺陷導致的事故和失效占比較高；

（2）因自然災害等地質原因導致油氣管道事故和失效。

由于石油天然氣的易燃易爆等特性，導致該類事故可能會存在不可控的二次災害，且因為事故停機停產會造成較大的損失，因此針對該類事故需要在短時間內搜集事故現(xiàn)場所有信息，并迅速做出決策部署，構建應急指揮系統(tǒng)，快速、有效地實現(xiàn)應急處置，數(shù)據(jù)共享，實時了解事故現(xiàn)場情況，實現(xiàn)應急指揮可視化調度，支撐輔助決策，通過應急指揮系統(tǒng)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析等功能，確保應急恢復工作的順利進行。

1 油氣管道應急事故響應流程

以某石油管道運輸公司為例，針對油氣管道運行過程中出現(xiàn)的各類故障事故，整體處理流程如圖1 所示。首先接到多種形式的事故報警信息后，對報警進行事故研判和分級評定，進行多級別應急響應[4]，啟動事故應急，包含應急預案的推送、應急物資人員調配等。根據(jù)事故災害影響進行協(xié)同聯(lián)動，采取有效的應急救援措施，并根據(jù)事故救援的需要采取警戒、疏散等措施，防止事故擴大和次生災害的發(fā)生，減少人員傷亡和財產損失，必要時進行社會應急聯(lián)動。事故處理過程中，判斷事態(tài)是否得到控制，決定是否進行應急增援響應升級，當應急結束，進入應急恢復和總結評估階段，對事故進行收尾工作，完成事故應急處理。

圖1 應急救援流程

根據(jù)油氣管道自身實際情況，對應急事故進行應急響應[5]，構造多級聯(lián)合應急響應，實現(xiàn)“小事故，低級響應，大事故，多級響應”的響應方案，實現(xiàn)結合事故特點的機動、靈活、快速響應、統(tǒng)一指揮的應急救援[6]。

2 應急指揮系統(tǒng)架構設計

圖2 應急指揮系統(tǒng)架構

圖3 應急指揮系統(tǒng)技術架構

2.1 支撐數(shù)據(jù)層

支撐數(shù)據(jù)層主要為應急指揮系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)支撐，包括：

（1）實時數(shù)據(jù)：通過SCADA 監(jiān)控系統(tǒng)獲取管道以及場站的壓力、流量、溫度，泵、壓縮機等動設備的狀態(tài)；通過管道的泄漏監(jiān)測、可燃氣體監(jiān)測獲得設備報警信息。

（2）檢驗數(shù)據(jù)：如超聲測厚技術對管道、儲罐等的腐蝕、應力、缺陷等狀態(tài)進行監(jiān)測、識別；換熱器內漏、原油儲罐的腐蝕泄漏檢測；通過傳感器測量離心泵工作的噪聲和振動，判斷是否發(fā)生故障；利用無人機、智能巡檢機器人對管線、場站的關鍵區(qū)域進行巡檢。

2.2 應急管理體系

不同于支撐數(shù)據(jù)層為應急指揮系統(tǒng)提供的實時數(shù)據(jù)。本部分提供“應急專有數(shù)據(jù)”，主要為應急指揮系統(tǒng)實現(xiàn)的應急預案及應急物資人員調配等功能提供數(shù)據(jù)支撐，包括應急預案信息、專家信息、應急資源信息、社會應急資源信息。通過對應急預案的維護，基于事故信息，提供事故最優(yōu)應急預案參考；依賴于應急指揮系統(tǒng)維護的應急資源庫，包含專家信息、應急資源、社會資源等，實現(xiàn)針對最優(yōu)應急預案的應急物資調配、搶險人員調配，提高應急智能化水平。

2.3 應用與輔助決策

應用與輔助決策包括事故處理、展示、指揮調度[8]、恢復總結全流程智能化管理，以及應急預案的智能生成、應急相關信息進行大屏可視化管理和展示。遵循GB/T 37228—2018《公共安全應急管理突發(fā)事件響應要求》[9]等標準進行應急指揮調度[10-11]。

2.4 設備層

應急指揮系統(tǒng)相關信息的展示和可視化方式，支持信息和指揮調度在相關設備的使用，包括電子屏、移動設備和PC 平臺端的信息展示和指揮調度。

3 應急指揮系統(tǒng)關鍵技術

應急指揮系統(tǒng)通過獲取實時運行數(shù)據(jù)、專家信息、應急預案和應急物資等數(shù)據(jù)信息，借助機理分析、數(shù)據(jù)統(tǒng)計等傳統(tǒng)評價方法，結合機器學習、神經網絡、深度學習等智能化算法實現(xiàn)應急預案的推送、應急物資搶險人員的調配，并實現(xiàn)應急分析優(yōu)化，進行應急處置過程評估，優(yōu)化預案和處理過程，達到迅速控制應急事態(tài)發(fā)展、減少人員財產損失的效果。具體技術架構如3 所示。

定價： 2008～2019年每期定價15元，全年4期，年定價60元；2005～2007年每期定價10元，全年4期，年定價40元；1991～2004年過刊每套定價154元(包括：總第3期～總28，30～53期，計42冊)；也可分年分期選訂：1991～1993年，半年刊，每冊定價1.00元；1994～1997年，季刊，每冊定價2.00元；1998～1999年，季刊，每冊定價3.00元；2000～2001年，季刊，每冊定價4.00元；2002～2004年，季刊，每冊定價5.00元。

3.1 應急預案匹配

在油氣管道已有的應急預案數(shù)據(jù)中，不同管段位置應急預案是根據(jù)各自的實際情況制定應急預案，內容并不是完全的統(tǒng)一規(guī)范，如果動態(tài)地對全部預案數(shù)據(jù)進行匹配是耗時低效的。為保證應急救援流程中及時、快速、準確地體現(xiàn)預案信息，采用文本關鍵詞提取匹配方法，該方法首先讀取事故信息、事故分類和事故分級，然后以相關的事故信息作為關鍵詞進行關鍵詞抽取，最后使用“就近法則”，采用最小距離法構建矢量空間模型進行預案匹配。預案匹配[12]最終按相似度正序方式（距離最小值）展示匹配結果。

文本特征提取公式為：

3.2 人員物資調配

根據(jù)事故類型等級和事故信息，已完成應急預案匹配，獲得了最優(yōu)的基礎應急預案的推薦，但是該應急預案只包含了針對事故的整體應急流程和所需的人員物資，還需要進一步實現(xiàn)應急物資和搶險人員的調配[13]。

通過應急指揮系統(tǒng)所維護的應急物資庫和搶險人員庫，可以獲得不同級別的應急物資庫的位置、物資詳細信息以及搶險人員可調配信息，使用“就近法則”，采用最小距離法實現(xiàn)應急物資和搶險人員的調配。調配結果最終按相似度正序方式（距離最小值）展示匹配結果。

最小距離法公式為：

式中：di為新文本的特征向量；dj為第j類的中心向量；m為特征向量的維數(shù)。

3.3 應急路徑規(guī)劃

根據(jù)應急物資人員的調配結果以及事故位置，將應急物資人員位置作為路徑的起點，事故位置作為路徑的終點，利用路徑規(guī)劃算法[14]（Dijkstra 算法、啟發(fā)式A*算法、動態(tài)規(guī)劃方法、神經網絡、遺傳算法等），計算出所有可行路徑，并在此基礎上，考慮距離、時間、高后果區(qū)和關鍵區(qū)域等因素，進行優(yōu)化篩選，獲得最優(yōu)路徑。

Dijkstra 算法步驟如下：

（1）路網被抽象為有向圖，利用鄰接矩陣A表示有向圖，A[i][j]表示有向圖節(jié)點i、節(jié)點j上的權值；若不存在，則 將A[i][j]設為∞。利用數(shù)組d[i]表示從有向圖節(jié)點i、節(jié)點j的最短距離。

（2）選擇Vj，使得：d[j]=min{d[i]|vi∈V-S}，S=S∪{v[j]}，則Vj為當前的最短路徑的終點。

（3）修改相鄰節(jié)點，計算最短路徑長度，如果d[j]+A[i][k]＜d[k]，則修改d[k]為：d[k]=d[j]+A[j][k]。

（4）重復以上兩個步驟，直到獲取到從起點到終點的路徑序列。

3.4 應急分析優(yōu)化

完成應急事故處置后，通過事故報告得到事故處置過程數(shù)據(jù)（各個節(jié)點響應時間、事故處理持續(xù)時長、損失情況、人員到位情況）及報警相關信息，利用人工智能深度學習和大數(shù)據(jù)分析技術對多源數(shù)據(jù)進行整合和處理，實現(xiàn)對事故點的分點統(tǒng)計、對應急搶險人員的統(tǒng)計、對事故影響和損失情況的統(tǒng)計、從時空和物理等維度實現(xiàn)對事故原因的分析及統(tǒng)計[15]等。

根據(jù)國家標準GB/T 40151—2021 《安全與韌性應急管理能力評估指南》[16]，應急管理能力的評估標準包括如下八大評估指標，針對每一個評估指標的要求，將每個指標劃分為四等級的評價級別標準，根據(jù)評估模板的結果數(shù)據(jù)，進行應急管理能力的評估。應急管理能力評估模板如圖4 所示。

圖4 應急管理能力評估模板

利用人工智能深度學習和大數(shù)據(jù)分析技術，結合油氣管道實際情況，根據(jù)應急過程數(shù)據(jù)，與系統(tǒng)已維護的應急預案和歷史應急處置過程數(shù)據(jù)及其他相關信息進行分析，參考模糊綜合評價法，建立智慧管道應急能力評估模型。

（1）建立評價指標集U，U={u1,u2, ...,un}，包括效率指標（應急搶險所花費時間）、成本指標（應急搶險物資花費和搶險人員調配等）、操作能力（處置事故的應急決策及物資操作使用等方面）、環(huán)境指標（空氣污染、水質污染、土壤污染程度等）等；

（2）建立評價指標等級集V，V={v1,v2, ...,vn}，對評價指標進行評價級別劃分；

（3）建立權重集，確定評價指標集的重要程度；

（4）模糊計算，R為將評價指標集U映射到評價指標等級集V的模糊關系，Bi=Ai*Ri，采用專家打分法獲取模糊判斷矩陣R。

3.5 事故災害影響分析

計算潛在危害影響范圍，得到管道周邊不同位置處各類傷害模式的傷害強度，再結合傷害準則確定不同類型受災體在各類傷害模式下的損傷/破壞概率，然后根據(jù)各類受災體的實際分布情況，計算得出各類受災體的潛在損失。潛在損失包括已在危險源風險排序以及管道選線工作中得到了廣泛應用的潛在生命損失的等級劃分標準的潛在生命損失（Potential Loss of Life, PLL），即能夠對評價對象的危險程度進行合理排序，表征社會風險的重要指標，以及潛在財產損失等[17]。

3.6 事故發(fā)展態(tài)勢預測

事故樹模型是研究事故發(fā)展態(tài)勢最常用的方法，通過事故發(fā)展態(tài)勢的研究可以確定各衍生災害場景的發(fā)生概率。泄漏事故事態(tài)發(fā)展態(tài)勢預測模型樹如圖5 所示。

圖5 泄漏事故發(fā)展態(tài)勢預測模型樹示意圖

通過歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析經驗值和模型計算法兩種常用方法，實現(xiàn)事故發(fā)展態(tài)勢預測。

4 結 語

本文針對油氣管道應急事故處理過程中“看不見、調不動、響應慢”的現(xiàn)狀，提出一種基于物聯(lián)網[18]、大數(shù)據(jù)、人工智能等先進技術的智慧管道應急指揮系統(tǒng)。應用該系統(tǒng)在應急事故處置過程中能夠直觀地掌握全局情況，把握事態(tài)發(fā)展趨勢，為應急指揮人員提供基本信息查詢、應急預案推送以及輔助決策的支持，提高應急指揮管理和事故應急管理水平，降低事故損失。