一种油气管网风险情报预警系统及方法与流程

本发明涉及油气管网监测，特别涉及一种油气管网风险情报预警系统及方法。

背景技术：

1、油气管网是连接油气田、炼油厂、储气库和终端用户的重要基础设施。随着能源需求的不断增长，油气管网盗油盗气事件时有发生，不仅造成经济损失，还可能引发安全事故。油田作业的离线式的管理模式使得现场操作人员无法实时、准确和全面地监控各工位的安全生产情况，安全监管更缺乏对站区安全动态的全面了解，安全监控和安全预警技术手段的落后，严重影响了油田生产的安全保障和管理能力、应急响应与救援整体水平的提高。

2、常用的风险监测方法有基于物联网技术，通过部署传感器实时监测管网压力、流量等关键参数来发现异常，通过视频监控设备获取视频数据，实现在线监控。但是，由于数据量大，增加了中心服务器的计算压力，甚至部分中心服务器的计算能力无法满足监测的需要。

3、因此，如何在不增加中心服务器计算压力的情况下，实时监测管网运行指标，通过异常指标预测风险时间的发生，及时对风险事件进行处置，成为一个亟需解决的问题。为此，我们提供了一种油气管网风险情报预警系统及方法。

技术实现思路

1、本发明在本地根据不同的监测任务对传感器数据进行预处理及筛选，减轻中心服务器的负担。通过监视模型对传感器数据进行监视预测，可以识别管网异常指标并发送报警信号，从而实现对潜在风险的早期预警和干预。

2、本发明提出的技术方案为：一种油气管网风险情报预警方法，所述方法包括：

3、通过油气管网内的传感器获取管道内部的实时油气数据，通过油气管网外部的视频监控设备获取管道周边环境的实时视频数据，以监测管网运行状况和周边环境状况；

4、根据监测任务指令，为管线中的每段管道设定临界参数；

5、通过分析临界参数和实时油气数据，判断异常管线段；具体为：获取实时油气数据和临界参数中的出口压力，分别与进行比较计算，判断该段管线是否异常，其中，表示转换比例；

6、通过边缘计算装置接收实时油气数据和实时视频数据，以动态聚合周期对实时油气数据和实时视频数据进行动态聚合，缩短或者增加聚合周期，以提高识别管道油气数据发展趋势的速度和准确率；

7、通过监视模型对所述油气数据和所述视频数据进行监视预测，识别管网异常指标并发送报警信号；

8、所述管道数据包括管道地理位置、管道尺寸、历史维护记录和历史运行数据，所述实时油气数据包括压力数据、流速数据、温度数据、气体浓度数据和声纹数据；所述实时视频数据包括管线红外热图像。

9、优选的，所述传感器包括压力传感器、流量传感器、温度传感器、气体浓度传感器和声波传感器中的一种或者多种，所述历史运行数据包括管道运行期间的压力、流量、温度和气体浓度数据。

10、优选的，所述根据监测任务指令，为管线中的每段管道设定临界参数，包括：

11、确定管网范围及关键组件；

12、为每个管道设定临界参数，所述临界参数包括管道入口压力、入口温度、出口压力和出口温度。

13、优选的，所述通过边缘计算装置接收实时油气数据和实时视频数据，包括以下步骤：

14、在油气管道节点安装边缘计算装置；

15、建立边缘计算装置与传感器的无线网络连接；

16、对接收到的传感器数据进行去除噪声、纠正异常值并补充不完整的数据记录操作，用以提高数据质量；

17、对处理完成的传感器数据添加时间戳，对传感器数据进行时间序列聚合，用于降低传输的数据量；

18、通过边缘计算装置执行数据预分析，用于趋势预测和阈值报警；

19、将重要事件、已处理的传感器数据传输到中心服务器，所述重要事件包括漏油和/或漏气。

20、优选的，所述对处理完成的传感器数据添加时间戳，包括以下步骤：

21、在边缘计算装置的内部存储器内划分多个缓冲区，所述缓冲区为一个内存中的数组、队列，或者为轻量级的数据库；

22、对每个进入到缓冲区内的经过预处理的传感器数据添加时间戳。

23、优选的，所述对传感器数据进行时间序列聚合，用于降低传输的数据量，包括：

24、设置滑动窗口，按照预设的频率，对获取到的传感器数据进行数据分组和汇总，具体为：通过滑动窗口采集传感器数据，每个时间窗口内的数据构成分组数据集；计算每个分组数据集中数据的平均值、最大值和最小值，形成特征指标数据集，其中，表示第个时间窗口内第个传感器的数据子集；，其中分别表示第个分组数据集中第个传感器的数据的平均值、最大值和最小值；

25、以事件驱动方式进行动态数据聚合，构成动态数据集，其中，表示第个事件发生时的第个传感器的数据子集。

26、优选的，还包括，通过边缘计算装置执行数据预分析，用于趋势预测和阈值报警，具体包括以下步骤：

27、监测压力变化，包括：设定压力安全阈值p，如果管道内压力低于p则生成报警信号，并记录异常时间点t1，将包括异常时间点的分组数据集和数据子集发送至中心服务器，并存储在缓冲存储区内；

28、监测温度变化，包括：设定温度安全阈值t，如果管道内温度高于t则生成报警信号，并记录异常时间点t2，将包括异常时间点的分组数据集和数据子集发送至中心服务器，并存储在缓冲存储区内；

29、监测化学物质浓度变化，包括：设定浓度安全阈值q，如果管道内浓度低于q则生成报警信号，并记录异常时间点t3，将包括异常时间点的分组数据集和数据子集发送至中心服务器，并存储在缓冲存储区内；

30、监测管道外侧声纹变化，读取预设的环境声纹信号，将获取的声纹信号与预设的环境声纹信号在频域下进行对比，获取各个频率下能量的差异值，并计算获取平均差异值，设定声纹安全阈值s，如果平均差异值大于s，则生成报警信号，并记录异常时间点t4，将包括异常时间点的分组数据集和数据子集发送至中心服务器，其中，表示第个频率下能量的差异值。

31、优选的，所述通过监视模型对所述油气数据和所述视频数据进行监视预测，识别管网异常指标并发送报警信号，包括：

32、在管网数字孪生模型加载监视模型，所述监视模型为：，其中，为截距，为回归系数，为误差项，；

33、从缓冲存储区内获取相应传感器的包括异常时间点在内的分组数据集和数据子集；

34、从分组数据集和数据子集内提取关键指标数据，进行归一化后，输入到监视模型中，监视模型输出为事件发生的概率值，如果，则判断事件将会发生，其中为预设的事件发生阈值；

35、在管网数值孪生模型突出显示产生异常数据的传感器，并生成报警图标，用于提醒工作人员，及时处理；

36、关联报警图标与相应的分组数据集和数据子集，便于工作人员获取相应传感器的数据。

37、本发明还提供一种油气管网风险情报预警系统，所述系统用于执行所述的一种油气管网风险情报预警方法。

38、本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行以实现所述的一种油气管网风险情报预警方法。

39、本发明的有益效果：

40、1、本发明通过在油气管网中安装多个传感器和视频监控摄像头，能够实时监测管道的工作状态和周边环境，及时发现潜在的风险和异常情况。这种实时监测能力使得系统能够快速响应，采取必要的措施来防止事故的发生。

41、2、本发明通过安装边缘计算装置，可以在本地对传感器数据进行预处理及筛选，减轻中心服务器的负担。同时，边缘计算装置与中心服务器之间的数据连接，可以确保经过处理和筛选的数据及时传输到中心服务器，提高数据处理的效率。通过监视模型对传感器数据进行监视预测，可以识别管网异常指标并发送报警信号，从而实现对潜在风险的早期预警和干预。

42、3、本发明中，边缘计算装置和中心服务器承担的任务不同，边缘计算装置负责对传感器数据的预处理和异常管线段的判断，根据任务的不同，将不同的数据包发送至中心服务器。例如，在执行防盗油监测任务时，中心服务器发送相应的监测任务指令，边缘计算装置监测传感器数据，判断异常管线段并生成异常报警信号，然后将异常相关的传感器数据和报警信号发送至中心服务器；如果执行的常规监测任务，则向中心服务器发送的是相应传感器采集的数据，中心服务器负责下发监测任务指令、并接收边缘计算装置发送的数据和预测管线状态。

43、4、本发明结合滑动窗口和事件驱动的数据聚合策略，可以根据具体需求灵活调整数据处理的方式和粒度。通过实时监测和动态聚合，能够及时发现并响应潜在的风险和异常情况。通过计算多种特征指标（如平均值、最大值、最小值）和构建动态数据集，能够更全面地了解管道的工作状态和周边环境。该方法能够适应不同类型和规模的油气管网系统，具有较强的通用性和可扩展性。