油气管道施工智能化安全管控技术研究

油气管道施工智能化安全管控技术研究

黄军禄

贵州省煤矿设计研究院有限公司 贵州省贵阳市550000

摘要：近年来，我国对油气资源的需求不断增加，油气管道建设越来越多。油气管道建设监理是一项复杂而系统的工作，油气管道建设的质量和安全在施工过程中起着重要的作用，而油气管道建设过程中的调控点多、信息量大、问题多等，以及采用智能图像处理技术完善管道调控方式，在保证管道建设安全的前提下，它对提高管道施工控制效率，确保管道施工安全具有重要作用。本文首先对管道完整性管理概述，其次探讨了油气管道施工智能化安全管控技术，以供参考。

关键词：油气管道；智能管控；智能化

引言

油气管道在大陡坡段山地地区施工过程中，常常由于地形落差大，坡度陡，地势险峻，易发生滚石、滑坡等危险情况，人常常无立足之地，安全施工作业难度大，风险系数高。因此，确保数据的准确性、提高工作效率是增强完整性管理水平的当务之急。

1管道完整性管理概述

管道完整性管理是以管道安全、设施完整性和可靠性为目标，不断提高的系统化管理体系。它涉及管道勘察、设计、施工、运行、监测和维护的全过程，贯穿管道的整个生命周期。针对管道的不确定因素，采用监测、检测、检验、压力试验等有效方法识别和分析油气管道运行中面临的风险。管道完整性管理的核心内容包括:数据采集、高后果区识别、风险评估、完整性评估、维护、效率评估等，周期涵盖了一些主流技术。

2油气管道施工智能化安全管控技术

2.1高后果区识别智能分析辅助决策模型

针对该传统识别过程受人为因素影响较大、缺乏标准化的操作流程等问题，欲将工作流程实现智能分析化，故构建高后果区识别的智能分析辅助决策模型。在数据收集阶段引入卫星地图定位划分技术，利用地图软件以管道为中心在两侧按照高后果区识别要求划分带状图，可识别管道周边大体环境，判别交通情况、商业、工业、市郊情况等。在地区等级划分阶段引入基于建筑数据矢量化的智能分析技术，利用线划图高度属性，推导出层数，根据线划图与实际情况的长宽比，可建立数学模型计算出一幢住宅的住户数，达到对空间数据预处理的效果。在识别结果统计阶段引入报告智能生成技术，利用计算机软件系统，完成数据整合工作，可形成完整、规范的高后果区识别报告，避免统计误差和语言描述的不规范，得出准确有效的评价结论。

2.2对风险评价工作

根据风险评价半定量评价规程中计算公式：相对风险分值=失效可能性总和÷失效后果，基于影响因素，将失效可能性和失效后果作为风险评价工作的两大关键指标，通过指标要素和计算方法分析，梳理出两类关键指标下共有31项参数。目前西南油气田完整性管理信息系统均使用中国石油天然气股份有限公司企业标准Q/SY01039.2—2020《油气田管道和站场完整性管理规范第2部分：管道数据管理》的63张附表进行开发，因此将这63张表作为数据挖掘来源表格库，依次确定31项参数每一项的数据来源，除了可关联的表格和字段，还有默认填充和人工填充部分，共同完成数据来源的确定。

2.3实现完整性管理方案编制智能文字识别填充

基于文字挖掘技术，从上传到系统的管道危害识别报告、高后果区识别和风险评价报告中获取有价值的信息和知识，实现文本的分类和聚类。通过搭建“智能文字识别填充模块”，有效提取报告中的文字内容，通过模块内置的智能信息提取系统，输出关键信息提取结果，最后关联到完整性管理方案模版相应填写位置，实现智能填充。通过有效提取高后果区识别和风险评价报告中的关键要素，实现智能填充模版内相应内容，最终解决目前每年传统人工更新效率低的问题，降低工作强度和重复性，提高工作效率。

2.4管线组焊时移管与卸管

当对管道进行配对时，需要对管道进行轻微的上下移动，以满足配对的需要。由于采用卷扬机作为动力，其前后运动可由卷扬机完成;上下运动可以通过千斤顶进行，即在已完成的管段前端使用50T千斤顶，在待焊管道两端使用10T千斤顶进行上下调整，以满足集团的需要。使用20T千斤顶可以进行左右轻微移动。与普通段不同，陡坡段管道运输的卸管应在装配焊接完成后进行，因此主要使用绞车作为动力辅助装配焊接。此时只需用千斤顶将排水管与管小车分开即可。

2.5风险评价智能分析辅助决策模型

目前风险评价是先进行现场调查，收集核实资料，继而人为划分管段，识别风险因素，通过人工填写打分表计算风险分值，再根据计算结果编制风险评价报告，一年更新一次。针对该传统评价过程费时费力、评价结果与风险因素变化不同步等问题，欲将工作流程实现智能分析化，故构建风险评价的智能分析辅助决策模型。其特色如下所述。1）在管段划分阶段提出管段自动分段技术。将风险评价的各因素找到对应的数据来源表单，按照预先设定的打分准则自动生成风险评价自动分段表单设计表，再由逻辑循环算法，自动识别每一个相对里程有差异的点，作为自动分段插入点，实现管道自动分段。此方法不仅提高工作效率，分段数的增多也会使管道风险评价的准确度得以增强。2）在风险值计算阶段可实现智能填充、手动填充、默认填充等几种不同的填充方式相结合，再根据系统内置的评分标准，自动计算出风险分值，实时更新风险评价结果。3）在评价结果统计阶段引入报告智能生成技术，除了设计文本功能模块，还加入数据分析模块，提供多样化数据分析，不仅可智能生成图文并茂的评价报告和对比分析报告，还能通过数据综合处理，用图表形式展现管线当前风险值变化，实现风险评价的实时可视化功能。

2.6实现风险评价可视化

搭建了“风险评价可视化分析模块”，实现了对风险等级和危害影响范围的综合展示与管理。可按风险等级、风险类型来查询风险管段的位置、里程以及评估日期等；并用不同颜色区分不同等级的管段，可将风险等级高风险、中风险、低风险分别对应红、黄、绿的颜色标识，风险等级的表现形式支持用户自定义编辑；通过集成专业数学模型，展示风险管道可能影响的灾害范围，为管道科学管理与决策提供信息支持，从而延长管道生命周期。以模块中磨溪气田西区集气站的西北干线为例，用户可通过页面上的白点，直观地看到西北干线管道分段位置，且每一管段的长度、风险分值、地区等级等具体信息也能通过下方表格一目了然，并且风险等级在GIS（GeographicInformationSystem，地理信息系统）图上用醒目的颜色进行了标识，由此可快速定位需要处理的风险管段。良好的应用效果表明，“风险评价可视化分析模块”通过导入风险评价数据表格、提取数据，并充分结合GIS系统，直观展示空间数据，实现了风险评价的可视化功能。

结语

随着生产管理与信息化的深度融合，传统的数据分析方法以及基于人工经验的决策已难以满足智能决策的需求。目前的数据已经保证了规范性、全面性，还要往大数据的智能提取和实时更新方向发展，实现数据全面统一、系统融合互联、运行智能高效。随着生产管理与信息化的深度融合，传统的数据分析方法以及基于人工经验的决策已难以满足智能决策的需求。目前的数据已经保证了规范性、全面性，还要往大数据的智能提取和实时更新方向发展，实现数据全面统一、系统融合互联、运行智能高效。

参考文献

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