馬 彬，王會師，馬旭卿，馬瑞莉

(北京市燃?xì)饧瘓F(tuán)研究院，北京 100011)

1 概述

近年來，中國城鎮(zhèn)燃?xì)夤艿澜ㄔO(shè)步伐不斷加快，據(jù)住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，截至2021年，城市天然氣、液化石油氣、人工煤氣管道長度分別達(dá)92.909×104、2 910、9 165 km。物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、衛(wèi)星定位導(dǎo)航、云計(jì)算等先進(jìn)技術(shù)與燃?xì)夤艿赖慕ㄔO(shè)創(chuàng)新融合，成為實(shí)現(xiàn)管道可視化、數(shù)字化、智能化管理的重要途徑。各地通過不斷努力，大力發(fā)展管道智能化建設(shè)，已經(jīng)建成了一批智能化管道系統(tǒng)。與此同時(shí)，信息技術(shù)在中國城鎮(zhèn)燃?xì)夤艿劳暾怨芾矶鄠€(gè)環(huán)節(jié)的廣泛應(yīng)用，推動了完整性管理向全新的智能化管理水平邁進(jìn)。

智能化的完整性管理有別于傳統(tǒng)的完整性管理，在利用先進(jìn)技術(shù)及管道全生命周期的海量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)燃?xì)夤艿廊芷诘耐暾怨芾?，打破信息孤島，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)全面統(tǒng)一、感知交互可視、各管理系統(tǒng)融合互連、運(yùn)行智能高效、應(yīng)急預(yù)警可控的智能化運(yùn)行。

2 燃?xì)夤艿劳暾怨芾砻媾R的問題

2.1 管道數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)

管道數(shù)據(jù)采集是通過終端設(shè)備采集管道本體數(shù)據(jù)、位置數(shù)據(jù)、運(yùn)維數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)，存在不同程度的采集困難[1]。

① 在管道本體數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)，由于燃?xì)夤艿谰W(wǎng)狀布局、開挖困難且受其他市政設(shè)施影響，燃?xì)夤艿赖膬?nèi)檢測、非開挖檢測方法很難在全部燃?xì)夤艿劳菩?，管道剩余壁厚、管道腐蝕缺陷尺寸等管道本體數(shù)據(jù)只有通過開挖才能采集到。管道本體數(shù)據(jù)采集不完整，很難對管道進(jìn)行定量的完整性評價(jià)。

② 在管道位置數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)，雖然大部分埋地管道位置數(shù)據(jù)可以被采集到，但在一些高樓密集、樹林、大橋等衛(wèi)星信號受遮擋或干擾的城市復(fù)雜環(huán)境(通常被稱作城市峽谷)中，衛(wèi)星信號會受到建筑物的遮擋或多次折射，從而導(dǎo)致定位精度不高，甚至出現(xiàn)無法定位的情況[2-4]。

③ 在管道運(yùn)維數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)，確定管道泄漏點(diǎn)的精確位置，主要采用人工打孔檢測的方法，依靠檢測人員的經(jīng)驗(yàn)去判斷泄漏點(diǎn)的位置。

④ 在管道環(huán)境數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)，過去很長一段時(shí)間內(nèi)沒有開展該類數(shù)據(jù)的采集工作。

2.2 管道數(shù)據(jù)傳輸環(huán)節(jié)

以前的數(shù)據(jù)傳輸方式普遍是現(xiàn)場運(yùn)維人員將管道數(shù)據(jù)通過現(xiàn)場記錄[5]、上門抄表等方式，先紙質(zhì)記錄，事后錄入管理系統(tǒng)。在這種數(shù)據(jù)傳輸?shù)倪^程中，很容易出現(xiàn)人工摘抄錯(cuò)誤、紙質(zhì)記錄丟失、上報(bào)不及時(shí)等問題，未實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸，不能實(shí)時(shí)掌握管道情況。

2.3 管道數(shù)據(jù)管理環(huán)節(jié)

管道數(shù)據(jù)管理是儲存和管理各種傳輸上來的管道數(shù)據(jù)。對各業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)傳輸?shù)墓艿罃?shù)據(jù)，通過統(tǒng)一的編碼體系，分別儲存在各個(gè)專業(yè)數(shù)據(jù)庫中，形成共享數(shù)據(jù)中心，提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)訪問服務(wù)[6]。在管道數(shù)據(jù)管理環(huán)節(jié)存在的問題有以下兩個(gè)方面。

① 缺乏數(shù)據(jù)對齊。燃?xì)夤艿劳暾怨芾硎且豁?xiàng)系統(tǒng)工程，應(yīng)貫穿燃?xì)夤艿廊芷?。在?shù)據(jù)管理方面，燃?xì)夤艿涝谠O(shè)計(jì)、施工、運(yùn)行、監(jiān)控、維修、搶修、報(bào)廢等全生命周期的數(shù)據(jù)，分散在各業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)的運(yùn)維系統(tǒng)中，每個(gè)環(huán)節(jié)都有不同的編碼，很難將各業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)與管道對齊[7]。

② 存在信息孤島。燃?xì)夤艿廊芷诋a(chǎn)生的數(shù)據(jù)分散在企業(yè)不同的業(yè)務(wù)管理系統(tǒng)中，如工程管理系統(tǒng)、用戶管理系統(tǒng)、安全管理系統(tǒng)、應(yīng)急指揮系統(tǒng)、設(shè)備管理系統(tǒng)、生產(chǎn)作業(yè)管理系統(tǒng)、GIS、SCADA系統(tǒng)等，缺少統(tǒng)一的管理平臺，各業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)不能高效地共享與更新，不便于整體把握管道狀態(tài)。

2.4 管道數(shù)據(jù)應(yīng)用環(huán)節(jié)

管道數(shù)據(jù)應(yīng)用主要是對共享數(shù)據(jù)中心的海量管道數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，實(shí)現(xiàn)對燃?xì)夤艿赖娘L(fēng)險(xiǎn)評估、智能調(diào)度、智能應(yīng)急、故障診斷、智能決策，但在技術(shù)上還存在一些困難[8]。

① 對管道數(shù)據(jù)的深度分析不足。在風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)中，傳統(tǒng)的完整性管理主要依靠專家打分等定性或半定量的手段，過于依賴專家的經(jīng)驗(yàn)，并不是很客觀。缺乏對燃?xì)夤艿赖拇髷?shù)據(jù)分析，識別隱患、事故預(yù)警等方面還存在很大的局限性。

② 燃?xì)夤艿拦芾淼目梢暬潭炔粔?。燃?xì)夤艿栏采w面積以及復(fù)雜程度不斷增加，管理可視化的需求也相應(yīng)增長。例如，在管道搶維修作業(yè)、應(yīng)急演練及應(yīng)急指揮等方面，若無法實(shí)時(shí)監(jiān)控與分析現(xiàn)場情況，便不能及時(shí)有效地輔助調(diào)度指揮。

3 新一代信息技術(shù)的應(yīng)用

隨著新一代信息技術(shù)的迅速發(fā)展與深入應(yīng)用，云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、大數(shù)據(jù)分析、北斗定位導(dǎo)航等技術(shù)與工業(yè)生產(chǎn)的應(yīng)用融合不斷增強(qiáng)，為燃?xì)夤艿劳暾怨芾硖峁┝艘幌盗芯哂锌尚行缘暮诵募夹g(shù)。這些新技術(shù)提高了燃?xì)夤艿赖母兄芰?、?shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸能力和對數(shù)據(jù)的深度分析能力，推動我國城鎮(zhèn)燃?xì)夤艿劳暾怨芾碇鸩竭~向全新的智能化時(shí)代。本文介紹一些新技術(shù)的應(yīng)用進(jìn)展。

3.1 智能測試樁[9-11]

測試樁是陰極保護(hù)系統(tǒng)中必不可少的裝置，主要用于獲取運(yùn)行參數(shù)，一般沿輸配管道每1～2 km設(shè)置1支。以往，多由運(yùn)維人員使用萬用表等測試儀器進(jìn)行陰極保護(hù)運(yùn)行參數(shù)檢測，效率低、可靠性差，難以滿足管道陰極保護(hù)監(jiān)測的需求。

為實(shí)現(xiàn)陰極保護(hù)運(yùn)行參數(shù)自動采集、傳輸、分析和處理的目標(biāo)，加裝智能測試樁(見圖1)和測試樁遠(yuǎn)程監(jiān)測管理系統(tǒng)。智能測試樁每天定時(shí)自動采集通電電位、斷電電位、腐蝕電流、智能測試樁自身電池電壓等數(shù)據(jù)，通過4G或NB-IoT網(wǎng)絡(luò)定時(shí)上傳監(jiān)控中心。通過智能測試樁，運(yùn)維人員可以及時(shí)掌握管道陰極保護(hù)和腐蝕情況，降低管道因腐蝕而泄漏的風(fēng)險(xiǎn)。

圖1 陰極保護(hù)智能測試樁

3.2 高精準(zhǔn)激光檢測車巡檢

高精準(zhǔn)激光檢測車(簡稱檢測車)以車輛為載體，將燃?xì)夥治鰞x、北斗精準(zhǔn)定位模塊、風(fēng)速儀相組合，運(yùn)用全球領(lǐng)先的激光分析技術(shù)，依托北斗精準(zhǔn)服務(wù)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)模型算法，將檢測的地理位置坐標(biāo)、氣體濃度和風(fēng)速儀測得的數(shù)據(jù)結(jié)合計(jì)算，實(shí)現(xiàn)泄漏點(diǎn)范圍、氣體性質(zhì)(天然氣或沼氣)的快速精準(zhǔn)判斷[12]。

檢測車巡檢適合燃?xì)夤艿篮蛷S站的大范圍燃?xì)庑孤┭矙z，快速定位泄漏區(qū)域。檢測車的檢測分辨率比燃?xì)庑孤z測儀靈敏1 000倍，檢測到的燃?xì)怏w積分?jǐn)?shù)達(dá)10-9數(shù)量級。檢測車能夠以60 km/h的速度進(jìn)行檢測，覆蓋區(qū)域很廣，可以在距離泄漏源100～200 m范圍內(nèi)檢測出燃?xì)庑孤?。圖2為檢測車巡檢燃?xì)鈴S站，圖3為檢測車巡檢燃?xì)鈴S站所得到的檢測云圖。

圖2 檢測車巡檢燃?xì)鈴S站

圖3 檢測車巡檢燃?xì)鈴S站所得到的檢測云圖

3.3 燃?xì)夥辣悄苎矙z機(jī)器人[13-15]

近年來，燃?xì)馐鹿蕬?yīng)急處置工作中專業(yè)檢測技術(shù)裝備不足，處置任務(wù)風(fēng)險(xiǎn)因素多、危險(xiǎn)性高、協(xié)同調(diào)度復(fù)雜的問題尤為突出。防爆智能巡檢機(jī)器人(簡稱防爆機(jī)器人)可全方位替代人工執(zhí)行生產(chǎn)現(xiàn)場安全隱患巡察探測工作，實(shí)時(shí)遠(yuǎn)程在線編輯巡檢任務(wù)并設(shè)置巡檢路線，滿足各類工業(yè)化場景全天候高頻次的巡檢需求，可采集管道運(yùn)行數(shù)據(jù)及環(huán)境數(shù)據(jù)，并實(shí)時(shí)傳輸檢測數(shù)據(jù)。防爆機(jī)器人代替人工進(jìn)入危險(xiǎn)區(qū)域執(zhí)行大量巡檢任務(wù)，能夠保障人員生命安全，提高企業(yè)生產(chǎn)效益，降低安全風(fēng)險(xiǎn)隱患。

燃?xì)夥辣悄苎矙z機(jī)器人(見圖4)融合北斗、多維傳感器、物聯(lián)網(wǎng)絡(luò)、人工智能、機(jī)器人技術(shù)于一身，配備高清攝像頭、熱成像儀、甲烷氣體遙測儀、在線式甲烷傳感器、音頻傳感器、溫濕度傳感器等巡檢設(shè)備，內(nèi)置多種算法，可應(yīng)用于天然氣廠站、LNG廠站、易燃易爆現(xiàn)場，自動進(jìn)行巡檢，智能識別儀表、閥門、非法進(jìn)入人員，能夠全天候執(zhí)行燃?xì)庑孤┭矙z、應(yīng)急處置、廠站邊界防護(hù)等任務(wù)。

圖4 燃?xì)夥辣悄苎矙z機(jī)器人

3.4 云臺式激光甲烷遙測系統(tǒng)

云臺式激光甲烷遙測系統(tǒng)采用激光探測技術(shù)實(shí)現(xiàn)對廠站等燃?xì)庠O(shè)施甲烷泄漏的遙測，其主要設(shè)備是激光甲烷遙測儀。激光甲烷遙測儀安裝在云臺上，可以主動發(fā)射激光，當(dāng)激光通過天然氣氣團(tuán)時(shí)，甲烷氣體對該激光產(chǎn)生吸收[16]，吸收后的激光經(jīng)過實(shí)體壁面漫反射后被激光甲烷遙測儀接收，經(jīng)過數(shù)據(jù)采集和處理得出甲烷體積分?jǐn)?shù)。激光甲烷遙測儀(見圖5)可實(shí)現(xiàn)全自動運(yùn)行，將視頻監(jiān)控技術(shù)與激光甲烷泄漏監(jiān)測技術(shù)融合，提高了自動化監(jiān)測水平。

圖5 激光甲烷遙測儀

3.5 燃?xì)庵悄苷{(diào)壓系統(tǒng)

燃?xì)庵悄苷{(diào)壓系統(tǒng)主要包括：PLC 控制器、進(jìn)口壓力變送器、進(jìn)口溫度變送器、 進(jìn)口壓力表、帶閥位開關(guān)的進(jìn)口球閥、帶壓差變送器的過濾器、智能調(diào)壓器、出口壓力表、出口壓力變送器、出口溫度變送器、帶閥位開關(guān)的出口球閥。該系統(tǒng)具有遠(yuǎn)程監(jiān)控功能、故障自診斷功能、流量模擬功能、數(shù)據(jù)查詢功能、統(tǒng)計(jì)分析功能[17]。通過采集進(jìn)出口壓力、進(jìn)出口溫度、流量、過濾器壓差、智能調(diào)壓器的閥口開度、進(jìn)出口球閥啟閉狀態(tài)等數(shù)據(jù)并實(shí)時(shí)遠(yuǎn)程傳輸，自動診斷調(diào)壓器出現(xiàn)的故障。

3.6 燃?xì)庵悄荛y井

燃?xì)庵悄荛y井可以解決人員日常巡檢存在的勞動強(qiáng)度大、工作效率低、巡檢質(zhì)量差、存在安全風(fēng)險(xiǎn)等問題[18]。燃?xì)庵悄荛y井主要由井蓋防侵入模塊、閥井監(jiān)控模塊和閥井監(jiān)測模塊組成。井蓋防侵入模塊設(shè)有傳感器，基于LoRa或其他超低功耗的無線自組網(wǎng)通信，將井蓋狀態(tài)實(shí)時(shí)傳輸?shù)奖O(jiān)控中心，實(shí)現(xiàn)對井蓋位置、開啟狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)控。閥井監(jiān)控模塊可以在井蓋被移動的瞬間向監(jiān)控中心發(fā)送報(bào)警信息，并實(shí)時(shí)傳送閥井位置數(shù)據(jù)，方便巡檢人員精確排查。閥井監(jiān)測模塊設(shè)有多種傳感器，采集閥井內(nèi)可燃?xì)怏w濃度、水位、溫濕度等數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)傳輸?shù)奖O(jiān)控中心，可有效減少閥井內(nèi)由燃?xì)庑孤?dǎo)致的爆炸等事故，提高閥井監(jiān)控、排查及應(yīng)急響應(yīng)效率。

3.7 燃?xì)夤艿赖谌狡茐念A(yù)警技術(shù)

燃?xì)夤艿赖谌狡茐念A(yù)警技術(shù)主要涉及分布式光纖、埋地聲學(xué)傳感器、視頻圖像處理[19-21]，其中應(yīng)用最成熟的技術(shù)是分布式光纖預(yù)警技術(shù)。該技術(shù)利用與管道同步敷設(shè)的光纜，采集管道沿線的土壤振動信號并實(shí)時(shí)傳輸?shù)奖O(jiān)控中心。監(jiān)控中心對各種信號進(jìn)行處理，對可能危害管道安全的動土事件進(jìn)行報(bào)警。

3.8 多傳感器數(shù)據(jù)融合定位

在城市復(fù)雜環(huán)境中，采用多傳感器數(shù)據(jù)融合定位(見圖6)。定位裝置包括中央處理單元、GPS傳感器、北斗傳感器、慣導(dǎo)傳感器，內(nèi)置GIS地圖。GPS傳感器、北斗傳感器分別輸出基于GPS衛(wèi)星信號、北斗衛(wèi)星信號解算出的位置信息，慣導(dǎo)傳感器輸出基于陀螺儀和加速度計(jì)測量數(shù)據(jù)解算出的慣性參考坐標(biāo)系中的位置信息，通過GIS地圖將位置信息匹配在地圖上。通過對多傳感器的輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，實(shí)現(xiàn)有信號遮擋復(fù)雜環(huán)境下管道定位，解決了現(xiàn)有衛(wèi)星定位設(shè)備存在的在城市中高大建筑物、立交橋、樹林等復(fù)雜環(huán)境中受到干擾而很難精準(zhǔn)定位的問題[22]。

圖6 多傳感器數(shù)據(jù)融合定位

3.9 基于NB-IoT技術(shù)的智能燃?xì)膺h(yuǎn)傳抄表系統(tǒng)

傳統(tǒng)的燃?xì)獬矸绞讲捎萌斯こ?，這種抄表方式存在入戶困難、抄表效率低、管理費(fèi)用高、數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性差等弊端[23]?；贜B-IoT技術(shù)的智能燃?xì)膺h(yuǎn)傳抄表系統(tǒng)解決了上述問題。智能燃?xì)膺h(yuǎn)傳抄表系統(tǒng)通過燃?xì)獗韮?nèi)終端模組實(shí)時(shí)采集燃?xì)獗砉r數(shù)據(jù)，通過NB-IoT網(wǎng)絡(luò)把采集到的工況數(shù)據(jù)發(fā)送至監(jiān)控中心，監(jiān)控中心對采集到的工況數(shù)據(jù)進(jìn)行診斷分析，實(shí)現(xiàn)對燃?xì)獗碜x數(shù)、用氣量、電池電量、是否開蓋、閥門狀態(tài)的監(jiān)測，發(fā)現(xiàn)異常及時(shí)報(bào)警。

4 總結(jié)與建議

信息技術(shù)的迅速發(fā)展帶動了城鎮(zhèn)燃?xì)夤艿劳暾怨芾淼闹悄芑l(fā)展，隨著大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用，涌現(xiàn)了許多智能化的終端設(shè)備和系統(tǒng)，提高了燃?xì)夤艿罃?shù)據(jù)采集、傳輸、分析能力，城鎮(zhèn)燃?xì)夤艿劳暾怨芾硪呀?jīng)進(jìn)入智能化時(shí)代。未來將繼續(xù)結(jié)合高度發(fā)展的信息化和智能化技術(shù)，不斷完善燃?xì)饣A(chǔ)設(shè)施，最終實(shí)現(xiàn)燃?xì)夤艿赖摹鞍踩?、高效、清潔、低碳、智能”發(fā)展。

從燃?xì)夤艿劳暾怨芾硐蚓?xì)化和智能化發(fā)展角度，筆者建議從以下5個(gè)方向開展進(jìn)一步研究。

① 對管道無損檢測和無損評價(jià)結(jié)果中缺陷的性質(zhì)、形狀、大小進(jìn)行判斷和分類，并診斷管道服役狀態(tài)，加強(qiáng)對管道本體關(guān)鍵數(shù)據(jù)的采集。

② 開發(fā)智能巡檢、圖像影像智能識別技術(shù)，使之成為管道風(fēng)險(xiǎn)識別、風(fēng)險(xiǎn)管理的重要手段。

③ 提高風(fēng)險(xiǎn)管控智能化水平，繼續(xù)開發(fā)重要設(shè)備自診斷功能，提升設(shè)備自管理功能，降低故障率。

④ 全面提升應(yīng)急智能化水平，對突發(fā)事故及時(shí)做出智能化應(yīng)急決策和調(diào)度，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程指揮、遠(yuǎn)程協(xié)助等功能。

⑤ 進(jìn)一步提高管道完整性管理平臺智能化水平，提高平臺的數(shù)據(jù)深度挖掘、數(shù)據(jù)建模、智能化決策水平。