长输油气管道河沟道水毁灾害气象风险预警系统的设计与实现

刘海兰，韩俊杰，苏维伟，邓清禄

(中国地质大学(武汉)工程学院，湖北 武汉 430074)

长距离输送石油或天然气管道(简称长输油气管道)沿线地质灾害类型多、成因复杂，且危及范围广。与滑坡、崩塌、泥石流等地质灾害相比，水毁灾害数量最多，是威胁长输油气管道安全运行最主要的地质灾害类型。长输油气管道不可避免地要穿越不同规模的河沟，河床和岸坡常处在不断变动的情况之中，尤其在洪水作用下，河床和岸坡变动加剧，对长输管道安全运行的影响不可忽视。水毁灾害类型中，河沟道水毁灾害对长输油气管道安全运行的影响最为严重，近些年国内外发生的管道漂浮甚至断裂事故，已引起人们对长输油气管道河沟道水毁灾害问题的高度重视。

对长输油气管道河沟道水毁灾害的研究，主要集中在水毁灾害危害特征、水毁灾害风险评价等方面。目前，已有学者开展了长输油气管道地质灾害相关信息系统的研究，如操丽等、刘斌等以管道为研究对象，基于GIS平台研制了通用地质灾害数据库管理系统，以实现管道及其周边地质灾害空间信息的查询、图形显示、分析统计、风险评价等功能；张银辉等基于云服务平台设计了管道状态远程实时监测系统；李顺鑫针对油气管道滑坡灾害,设计了基于光纤光栅传感技术的油气管道滑坡监测系统。但是，目前针对长输油气管道水毁灾害风险预警系统方面的研究还较少，因此设计长输油气管道河沟道水毁灾害风险预警系统，对于实现管道沿线地质灾害信息化管理、动态预警预报以及管道维修抢修决策支持有着重要的现实意义。

本文根据忠武输气管道(忠县至宜昌段)沿线地质灾害的调查结果，通过分析该长输油气管道河沟道水毁灾害的发育特点、作用因素及其对管道的影响等，以河沟道水毁灾害气象风险评价为主题，结合GIS的空间分析和处理功能，对长输油气管道河沟道水毁灾害气象风险预警系统进行了研究与设计。

1 研究区概况

1.1 研究区地质环境条件

忠武输气管道(忠县至宜昌段)穿越鄂西山区，地形起伏较大，地貌形态多样，坡面侵蚀切割强烈。研究区地处四川台向斜和鄂黔台褶带两个二级构造单元，区内广泛出露侏罗系碎屑岩及三叠系碳酸盐岩，在局部的山间断陷盆地中堆积有中新生界碎屑岩和松散堆积物。该地区属亚热带湿润季风性气候区，多年平均降雨量在1 100～1 600 mm之间，降雨主要集中在5～9月，降雨的变异性特征明显，河沟道水毁灾害的发生往往由突发性强降雨所引发。

1.2 管道河沟道水毁灾害的发育及危害特征

管道河沟道水毁灾害主要发育在穿越河沟或顺河沟管道敷设段的河沟床及岸坡地带。管道及其附属水工保护构筑物受到暴雨洪水的影响，根据破坏机理的不同，可能产生的管道河沟道水毁灾害破坏形式主要表现为下蚀作用(见图1)、侧蚀作用(见图2)和侧蚀下蚀作用。

其中，河道下切侵蚀河床是顺河道敷设、交切沟谷开挖敷设的管道及其水工保护工程毁坏的主要因素。河道下切侵蚀作用可能造成水工保护构筑物基础变浅或被掏空，使管道安全运行受到间接威胁；河道下切侵蚀作用会使无防护措施的管道埋深变浅甚至裸露，可能对管道产生直接危害。其危害形式有：短时强水流的冲击，管道与管周覆土向下游发生移动，管体弯曲过大而破坏(推移)[见图1(b)]；管道形成裸露段而产生的漂浮现象，受水的浮力管体弯曲变形过大而破坏(漂管)[见图1(c)]；管道悬空段受水涡流扰动使管材疲劳破坏(悬跨)[见图1(d)]等。

图1 管道河道沟水毁灾害下蚀作用破坏形式示意图Fig.1 Schematic diagram of erosion destruction of waterlogging disasters along the long-distance oil and gas pipelines

侧蚀作用主要表现为凹岸侵蚀，在暴雨洪水条件下，水势改变，侧岸侵蚀作用强烈，在河流转弯部位、水流顶冲部位是最容易发生冲刷的部位。河道侧向侵蚀作用可能造成岸坡保护管道的挡墙基础被掏空，挡墙失去支撑，继而崩溃冲毁[见图2(a)]。进一步地，侵蚀向漫滩内侧扩展，可能影响到漫滩中敷设的管道，造成侧蚀露管[见图2(b)]，使防腐层甚至管道本体遭受破坏，进而使管道附属水工保护构筑物遭受破坏，管道安全运行则受到间接威胁。通常来说，侧蚀作用对管道的危害性相对较小。

图2 管道河道沟水毁灾害侧蚀作用破坏形式示意图 Fig.2 Schematic diagram of the destruction form of side erosion of waterlogging disasters along the long-distance oil and gas pipelines

2 管道河沟道水毁灾害气象风险预警预报模型构建

管道河沟道水毁灾害主控因素为暴雨这一气象因素，其具有非常明显的时空分布不均匀性。从本质上看，设计基于降雨的气象地质灾害风险预警系统的关键是能够根据气象资料的变化快速更新预测评价，实现实时预警预报。定量计算评价管道风险等级，需要将暴雨洪水引发河沟道冲刷与管道受灾建立联系，得到一个管道风险概率指数。除了河沟道冲刷，还要考虑其他因素，如已有的河床护底、护岸等减缓冲刷的措施，以及管道自身的易损性、后果损失特征等，但这些因素难以建立通用且可信的物理模型，而使用指标评分法可以将这些因素包含在评价模型内。本文以产流、汇流、河沟道冲刷定量计算模型结合半定量评价模型的方法，以湖北省气象、水文资料为基础，构建适用于忠武管道河沟道水毁灾害气象风险预警预报模型。

2.1 河沟道水毁冲刷深度计算方法

首先根据流域面积、主河道长度及平均加权坡降等条件，应用瞬时单位线法和推理公式法计算出河沟道的最大洪峰流量；然后通过河道宽度、设计断面最大水深以及计算出的洪峰流量，应用《公路工程水文勘测设计规范》(JTG C30—2002)推荐的64-1修正公式计算出河沟道水毁冲刷后的最大水深；最后结合最大水深、管道埋深、水工保护工程及植被等条件确定管道河沟道水毁灾害的风险等级。因文章篇幅有限，计算部分本文不做具体阐述。

2.2 基于熵权法的管道河沟道水毁灾害气象风险评价模型

2.2.1 熵权法确定指标权重

熵权法是客观赋权法的一种，是根据指标变异性的大小来确定指标的客观权重。指标的信息熵越小，表明指标值的变异程度越大，提供的信息量越多，在综合评价中所能起到的作用也越大，其权重也就越大。

设有

n

个评价样本，

m

个评价指标，则

X

为第

i

个评价样本的第

j

个评价指标的数值(

i

=1，…，

n

；

j

=1，…，

m

)。由于各个评价指标的计量单位并不统一，需对数据进行归一化处理，计算归一化数值

Y

；再根据信息论计算各评价指标的信息熵，通过信息熵确定各评价指标的熵权。具体步骤如下：

(1) 归一化处理。按下式分别对正向评价指标和负向评价指标数据进行标准化处理：

正向评价指标：

(1)

负向评价指标：

(2)

式中：

Y

为第

j

个评价指标在第

i

个评价样本上的归一化值，

Y

∈[0,1]。

(2) 计算各评价指标的信息熵

(3)

(3) 确定各评价指标的的熵权。

根据公式(3)计算出各评价指标的信息熵

E

,

E

,…,

E

，并通过信息熵计算各评价指标的熵权：

(4)

式中：

W

为编号为

j

的评价指标的熵权，0≤

W

≤1。

2.2.2 管道河沟道水毁灾害气象风险评价模型

本文以忠武管道为例，构建管道河沟道水毁灾害气象风险评价指标体系。以评价指标的风险概率指数表示其可能产生风险的程度，因单指标的风险概率指数难以定量计算，故本文通过设置评价指标的不同状态，通过对不同评价指标的状态进行评分(见表1)，并通过熵权法赋权根据下式计算不同评价指标的风险概率指数

P

(

R

)：

P

(

R

)=

H

×(1-

H

′)×

S

×

V

×(1-

V

′)

(5)

式中：

P

(

R

)为不同评价指标的风险概率指数；

H

为自然条件下灾害发生概率指数；

H

′为已采取的灾害体防治措施能完全阻止灾害发生的概率指数；

S

为灾害发生影响到管道的概率指数；

V

为没有任何防护措施的管道受到灾害作用后发生破坏的概率指数；

V

′为管道防护措施能完全防止管道破坏的概率指数。取值范围均为0～1。

然后按照下式计算管道失效后果损失指数：

E

=

PH

×

SP

×

DI

×

RC

(6)

式中：

PH

为产品危害系数，取值范围为5～10；

SP

为泄漏系数，取值范围为1～5；

DI

为扩散系数，取值范围为1.5～5；

RC

为受体系数，取值范围为0.5～5.8。为保证量纲统一，需将管道失效后果损失指数进行归一化处理。根据上文，

E

的取值范围[3.75,1 450]，则归一化管道失效后果损失指数

E

′计算公式为：

E

′=(

E

-3.75)/(1 450-3.75)=(

E

-3.75)/1 446.25

本文管道河沟道水毁灾害气象风险评价模型可表示为

P

=

P

(

R

)×

E

′

(7)

表1 长输油气管道河沟道水毁灾害气象风险评价指标评分表

2.2.3 管道河沟道水毁灾害气象风险评价

通过计算不同评价指标的风险概率

P

(

R

)、归一化管道失效后果损失指数

E

′两个数值，前者为衡量风险程度的关键指标，并参考规范中的风险等级划分阈值，采用模糊逻辑关系建立风险等级的模糊逻辑关系图(见图3)，以此确定5级划分的风险等级，得到预警结果的简易化表述。即

P

(

R

)按照0～0.01、0.01～0.05、0.05～0.1、0.1～0.2、0.2～1分为低风险、较低风险、中风险、较高风险和高风险5个风险等级，并结合管道失效后果损失指数

E

′进行修正，即较低及以下风险时若

E

′>0.06、中风险时若

E

′>0.2、较高风险时若

E

′>0.62，风险等级则相应提高一档，其他情况不变。

图3 风险等级的模糊逻辑关系示意图Fig.3 Fuzzy logic sketch diagram for risk assessment levels

3 管道河沟道水毁灾害气象风险预警系统的需求分析

长输油气管道河沟道水毁灾害气象风险预警系统是在GIS技术的支持下，结合管道河沟道水毁灾害气象风险评价的实际需要，以保护管道为目的而设计的WebGIS系统。

开发者需要从用户需求、使用体验角度考虑系统总体的设计，从而决定系统运行平台、数据组织结构、界面样式及功能等的设计。该风险预警系统的研究对象是管道河沟道水毁灾害，系统目标用户定位为管道维护管理者，面向管道公司的所有员工。在这样的背景条件下，该风险预警系统需要具有以下功能：①数据的导入。主要包括灾害隐患点的基本信息数据，管道线路、场站阀室、周边人口聚集区、周边道路、自然地理环境等地理信息数据，以及进行预测预警所需的降雨数据等；②数据的存储。既包括以上导入的数据，也包括预测预警计算的结果数据，它们将以某种格式、某种方式进行存储；③数据的处理。导入的数据将能够进行计算分析，并得到预警结果，实现输入—输出对应；④数据的可视化。数据除了需要存储、分析外，还需要将其以可视化的方式，即图、表、文字等综合方式展现出来，以便操作人员直观地认识数据；⑤预警信息的发布。预警计算的结果，应当能够发送给相应的管理人员，以真正地实现提前警示作用。

系统的目标是通过该风险预警系统的工程应用，实现以下作用：①对潜在风险点实现信息汇总与查看等管理；②进行风险预警预报工作，如预警计算得到的风险概率指数或风险等级增高时，可提示相关人员对该处风险隐患点进行临时紧急加固，当风险概率指数较低时，可指导相关人员进行一般巡查；③根据历史风险预警评价结果，获得灾害发育规律，可指导水工保护护岸、护底等工程投资，并根据灾害发展的轻重缓急变化，优化工程投资；④作为构建更大的综合类管道地质灾害风险预警系统的一部分，搭建框架与试验。

4 管道河沟道水毁灾害气象风险预警系统的设计与实现

4.1 系统总体设计

图4 长输油气管道河沟道水毁灾害气象风险预警 系统架构详细设计图Fig.4 Detailed design of the structure of the meteorolo- gical risk early warning system for waterlogging disasters along long-distance oil and gas pipelines

该风险预警系统在需求分析的基础上，采用构建WebGIS三层架构模式的应用程序，即地图服务—数据服务—地球可视3个模块，详细设计见图4。其中，地图服务器采用开源的GeoServer服务器，可以管理各类地图数据，亦可提供在线高清卫星影像地图；数据服务平台包括业务逻辑层与应用管理层，利用Flask框架，采用Python语言实现，其中应用管理层负责业务逻辑层与数据库以及系统之间的数据交互、数据的存取与访问、数据库运行状态监控与优化、存储空间管理以及对系统地图资源的访问等，业务逻辑层是系统的功能基础，采用模块化设计实现，为系统应用服务层中的各项功能、模块及子模块提供功能支撑；地球可视平台采用Cesium地图引擎，基于JavaScript编写，支持2D及3D地图展示，对绝大多数浏览器与触摸屏有良好的支持，通过可视化的手段将数据与数据计算的结果可视化，直观地展示预测结果。

4.2 系统功能设计

该风险预警系统开发将主要实现数据的导入、存储、处理以及可视化功能。

(1) 数据的导入。本系统所需导入的数据主要包括三类：降雨气象数据，管道线路、场站阀室及灾害隐患点数据，背景地图数据。这三类数据中，管道线路、场站阀室及灾害隐患点数据是长期固定的，可内置在系统中，系统运行时读取即可；背景地图数据量十分庞大，可采用从网络上加载当前查看地区的地图数据至本地缓存的方式导入；降雨气象数据通过手动上传文件的方式导入，也可以设置网络API自动获取数据。

(2) 数据的存储。该系统的数据存储在服务器上，以数据库的形式统一管理。

(3) 数据的处理。该系统的核心业务为管道河沟道水毁灾害气象风险预警的计算，以气象风险定量预测计算为核心功能算法。

(4) 数据的可视化。各数据信息元素的呈现方式为地图、列表、柱状/饼状/折线图，以获得清晰直观的展示效果，便于用户理解和使用。根据该风险预警系统的总体设计，本系统的可视化界面包括：①主地图，包括地名、道路等背景图层以及管线、场站阀室、灾害隐患点等，用于直观地展示风险隐患点的地理空间关系，并实现地图的缩放、隐患点信息查看等人机交互方式；②评价点的属性信息列表，以展示评价点的详细信息；③预警结果的展示，包括洪峰流量、风险概率指数、风险等级等输出结果的展示，以曲线/柱状图的形式，可直观地了解最近一次及近几次的风险预警评价结果；④鹰眼图，即地图总览，用户缩放地图时，能够显示缩放部分在总体区域的位置。

4.3 数据库设计

该风险预警系统的数据主要分为结构性数据和背景地图数据。结构性数据又包括纯表型结构性数据和包含地理信息的表型结构性数据。包含地理信息的表型结构性数据采用shp文件的形式，它是ArcGIS等地理信息软件通用的数据格式，同时具有地理位置、属性表的特性，可以实现地理位置展示、数据读取。其中，管道线、场站阀室等文件的属性表结构中仅需包含一个名称字段以便将其显示在地图上；而风险隐患点的属性表结构中则应包括参与计算所需的各个参数，见表2。

表2 风险隐患点数据属性结构

纯表型结构性数据主要是降雨量数据，其数据结构包括一个评价点桩位号(文本型)和3个降雨量(浮点型)，即未来1 h、6 h、24 h点降雨量。通过评价点桩号来对应每一个评价点，从而读取其未来1 h、6 h、24 h点降雨量，导入系统进行预警计算。数据输入采用文本上传或调用气象局数据接口的方式获取，实时或设置定时存放到数据库。shp文件的空间展示、背景地图数据使用Geoserver服务器，Geoserver是一个功能齐全、遵循OGC开放标准的开源 WFS-T和 WMS服务器，允许用户查看和编辑地理数据。本系统利用该服务器，从本地加载shp文件并提供地理位置和样式显示，从网络加载用户查看的当前地区卫星地图至本机缓存，并可以对其进行后台管理。

4.4 系统开发及功能实现

经初步开发，该风险预警系统实现了数据管理、预警计算与结果展示等核心功能，其浏览器端可视化界面见图5。该界面的整体布局使用科技风深蓝色主题，符合大众审美要求；界面中部为主地图，其下方为当前地点降雨量与风险等级对比曲线图；界面左侧由当前地点洪峰流量曲线图、当前地点风险概率指数曲线图、当前地点风险等级图组成；界面右侧由风险隐患地点数据属性信息表和鹰眼图组成。

图5 长输油气管道河沟道水毁灾害气象风险预警系统可视化界面Fig.5 Visual interface of meteorological risk early warning system for waterlogging disasters along long-distance oil and gas pipelines

该风险预警系统的使用方法简单，配置好服务器后，用户不限设备，在浏览器输入相应地址即可进入系统可视化界面；系统自动加载在线卫星影像地图、风险隐患点数据与管道线、场站阀室、附近人口聚集区等shp文件；用户上传降雨量文本文件，之后系统后台自动读取各点的降雨量数据，读取评价点基本信息，并进行预警计算与预警结果展示，无需多余的人机交互。

在交互操作方面，若用户使用PC端，鼠标设计可以实现的操作有：左键在任意位置按住拖动，可移动地图；左键在风险点附近单击可以选中风险点，选中的风险点样式突出，并以不同颜色表示不同的风险等级，如红色表示较高风险，右侧边栏还可见其详细信息列表(见图6)；鼠标滚轮可以进行地图缩放，向上放大、向下缩小，便于查看大范围和小范围自然地理环境、管道位置及走向、河沟影像特征与人口聚集区。某点单次风险概率指数结果展示实例见图7。若用户使用移动端，则按住触屏某点拖动为移动地图，两指斜向远离滑动为放大地图，两指斜向靠近滑动为缩小地图，在风险点附近点触为选中风险点。

图6 风险隐患点详细信息列表Fig.6 Detailed information list of potential risk points

图7 某点单次风险概率指数结果展示Fig.7 Result of single risk probability index

5 结 论

本文对长输油气管道河沟道水毁灾害的发育及危害特征进行了详细分析，并在管道河沟道水毁冲刷深度计算的基础上建立了半定量评价指标体系，对长输油气管道河沟段水毁灾害的气象风险进行评价，设计了基于WebGIS的长输油气管道河沟道水毁灾害气象风险预警系统，并对设计思路和功能实现进行了介绍。

在风险预警系统的基础上，应用Geoserver、Cesium并结合Flask框架，开发了B-S架构计算机程序。该风险预警系统充分利用WebGIS强大的属性数据管理与处理功能和python语言的编程功能，实现了对管道河沟道水毁灾害空间信息的有效管理；在此基础上通过输入降雨量，运用可靠的数学模型可对管道河沟道水毁灾害气象风险进行预测预警。该风险预警系统可为管道管理部门有效地控制与防治河沟道水毁灾害、降低河沟道水毁灾害对管道运营的不利影响提供决策依据。