基于大数据地理信息系统的油气管道泄漏分析研究

王萍利

(西安职业技术学院，陕西 西安 710077)

石油与天然气对民众生活的稳定和现代经济的发展均具有重大的影响。如何安全可靠地运输石油与天然气是石油天然气物流发展的首要问题，油气管道为输送大批量石油与天然气基本方式之一[1]。油气管道输送石油与天然气优势不仅体现在运输成本低、占用空间小、运输量大并且可实现自动控制，因此成为油气输送较为有效的方式。全球油气管道的建设已经进入了快步伐、大规模和高水平的时代，国外油气管道的建设为国际能源市场的进一步发展提供了物质基础[2]。

1 定位技术

20世纪90年代后期，国内各科研小组及科研人员不再拘泥于实验室内部的模拟管线，研究的对象逐渐演变为油气输送的长输管道、城市的供水管网以及大型重装设备[3]。经过几十年的发展，目前国内各科研研究小组已经完全有能力解决实时监控油气输送管线以及泄漏报警问题。国内多所知名院校如清华大学、北京大学、中国石油大学以及天津大学等都深入研究过该领域的问题[4]。检测系统总体结构如图1所示。

图1 系统总体结构

2 油气管道二三维表达平台

2.1 数据采集及组织

栅格数据易于实现、操作简单，有利于数据处理，如计算面积、土方等数据有非常明显的优势[5]。因此，想要将表达精度提高1倍，相应地就要提高数据量，就会出现数据冗余。矢量数据的特点是数据点位置比较清晰，但是其属性不够明显。矢量数据的操作比栅格数据的操作相对复杂，许多功能(如数据叠加等)难以实现。但它的精度高，占用空间小，输出图形美观且工作效率高[6]。两者比较见表1。

表1 数据类型

2.2 数据获取

(1)应用高倍数字摄像机进行高空提取地物地形数据。应用高倍数字摄像机进行高空提取地物地形数据是现在地理数据的重要来源之一。为了简化操作，在航拍影像过程中采用几何约束手段来提取地物数据，也就是人工选用大小合适的矩形作为建筑物的识别区域，而不必标定每个房屋位置的关键点[7]。由于计算机无法判断建筑物影像的逻辑关系，数据采集人员可以干预计算机的逻辑判断，以大大提高模型数据的提取精度和效率[8]。

(2)相关建筑物数据的获取。获取建筑物高度的方式主要有：①应用研究算法。②应用激光探测仪直接获取。虽然这种方法获取数据的速度很快，但是前期需要准确的数据基础，后期也需要进行大量数据处理，不太适合大批量的数据获取。③结合空中影像和研究算法提取高程数据[9]。④在二维地图上直接人工加载建筑物的高度。其特点是人工根据地物的层数估计高度，误差较大。

(3)应用全站仪等数字测量工具进行野外数据采集。根据外测数据应用ArcMap等处理软件生成二维地物，如河流、稻田、马路、荒地等。同时应用sketchup软件基于外测数据建立三维地物模型，如泵站、架空管道、穿越点、拐点、居民房屋、生产工厂、农业大棚等。故采用高精度数字全站仪野外测量数据，通过严密计算已知点坐标得到满足需求的南输管线的地理信息数据[10]。

2.3 测绘数据

对管道沿线左右50 m范围内的地物、地形及管道附属设施进行定位和数据收集。

(1)测绘仪器。拓普康(TOPCON)全站仪[11]。

(2)获取的数据。①点状数据：管线拐点、公里桩、通信塔、电线杆、穿越点等；②线状数据：通信线路、输电线路、等高线、油气管道、铁路、各级公路、河流、高速围栏等；③面状数据：辽宁省区域、池塘、水库、桥梁、工厂、果园、养殖厂、大棚、村庄以及各种耕地等。

(3)注意事项。①及时处理当天的测绘数据，能够回忆起当时测绘时的场景，再现所测地物具体状况[12]；②测绘与管线安全运行相关的信息，可以减少测绘工作量；③保存好当天测绘最后的测绘点，以便第2天以此为参考点继续测绘，进而减小测绘中的误差；④尽量多的测绘工具并排前进，对面积较大的地物测取较多的数据，以便建模时确定其形状和所占面积。

2.4 数据组织

地形测点数据生成TIN格式的三维地形，通过局域网内的客户端和服务器端共享进行三维地图访问。2种数据通过管道平面坐标(X，Y)相关联，在GIS中显示管道完整性评价的结果[13]。数据组织如图2 所示。

图2 数据组织

3 系统设计与实现

3.1 总体设计

数据管理模块主要检测数据、管节数据、运营参数、维抢修记录数据、新地物与特殊点等数据的入库、维护、查询；二三维表达模块基于管道物理数据和检测数据，进行管道周边环境50 m范围内地形地貌的直观表达、道路导航、三维管网与场地站模拟、空间数据查询等功能、维抢修点定位等。系统总体结构如图3所示[14]。

图3 系统总体结构

3.2 地图绘制及三维建模

(1)地图绘制。二维地图以市域图为背景图，在ArcMap中叠加各种管道沿线地物的shapefile文件，存储为.mxd地图文件。

(2)三维建模。把测绘数据按不同的要素类型分类，然后在ArcMap中导入，如图4所示。

图4 地物不同要素

把外测管道沿线地形数据点连线形成高程线，面要素数据点连线生成面，如连接站不同边角点构成的图。站场模型如图5所示。

图5 站场模型

在ArcScene中把高程线生成TIN格式的三维地形并做检查、补充、修改等工作[15]。把不同地物因素根据浮动高度，调整到三维地形表面，最后把用sketchup制作的三维立体模型，根据专题要素的空间数据，加载到对应的三维地形上的要素类型[16]。建模展示如6所示。

图6 建模展示

(3)系统功能。系统功能大体分为管道完整性评价模块、基于GIS管道运行管理模块、数据库管理模块[17]。各模块功能如图7所示。

图7 系统功能

4 油气管道泄漏检测与定位分析

4.1 定位成品油管道泄漏点

成品油管道输送方式大都采用埋地等温输送。管道埋深处地温相对稳定，假定为温度恒定，压力变化对其参数的影响可以忽略。由此认为，负压波在成品油管道中的传播速度是恒定的，如式(1)所示：

(1)

弹性系数与其组成、温度和压力有关，在实验室中可以测定。但当压力低于4.0 MPa时，弹性系数随压力变化不大，随温度变化较大。20 ℃条件下，汽油的体积弹性系数为9 160×105Pa；煤油的体积弹性系数为13 600×105Pa。

4.2 天然气管道泄漏点确定

确定泄漏点的基本公式，对于天然气来说，如式(2)所示：

(2)

其中，P为压强；T为温度。

管道中气体流速相对较大，不宜忽略。设管道内的气体流速为u，波的绝对速度为a，则压力波传播到上游接收器时的相对速度为a-u，传播到下游接收器时的传播速度为a+u。

4.3 系统采集时差确定

由在使用负压波方法确定管道管道泄漏位置时，计算结果受2个参数影响：①上下游检测器检测到负压波的时间差t；②负压波的绝对速度a。因为检测系统自身存在误差，所以t会受系统误差的影响产生误差。若系统采样频率为10 Hz，则t的固有误差约为100 ms，代入公式计算得到的泄漏位置X就有50～60 m的定位误差。与此同时，系统采集数据时差与噪声干扰问题都会对t将产生影响，最后导致t误差比较大。管道内介质密度随温度与压力变化是导致误差的主要因素，但从上述3种输送介质的负压波传播速度分析可得出，a所引起的误差要比t更小，即泄漏定位误差的主要因素是t。

油气管道站间跨越距离比较大，一般在上百千米，最大可达400 km。如何实现泄漏点上、下游检测信号装置对应同步的关键在于系统采集数据的时差问题。为使2个数据采集装置同步检测的压力信号，运用GPS统一两装置的工控机的系统时钟。但是GPS的时间控制也不是绝对准确的，主要是接收机时钟会产生误差。好在这个误差并不是很大，例如定位型接收机的时钟误差一般可以控制在毫秒级别。在国内，大多油气管道管理系统的数据传输采用专线。如图8所示，这种方式不需要安装GPS，传输条件比较稳定，采集数据时，具有较小的时差内并且不用花费资金购置GPS。

图8 系统数据采集示意

要获取准确的时间差t，应当保证2个传感器采集同步的压力信号序列、能够准确地确定压力信号的拐点。

5 基于小波分析的泄漏定位检测实例

5.1 工况概要

假设实验管道长为500 m，首端监测点距离管道起点50 m处，末端监测点距离管道起点250 m处，泄漏阀距离管道起点108 m处，压力波传播速度为1 158 m/s。

5.2 对泄漏定位计算

由工况可得两压力传感器之间的距离为200 m，管道泄漏点(即泄漏阀)距离首端监测点58 m。对首末两泄漏监测点采集的压力信号进行小波分析处理、去噪后，可以计算出负压波传播到首末端泄漏监测点的时间差为：Δt=t1-t2=-0.058 s；利用管道泄漏定位公式定位为：x=66.418 m；定位相对误差：e=4.21%。

把此空间信息映射到平面坐标内，进而求取其平面坐标然后在GIS二维表达和三维表达模块中进行展示(图9)。GIS平台中基于小波分析的泄漏点检测与定位分析模块中获得泄漏点距离管线起点的里程长度。通过封装函数把线性坐标转化为空间坐标，利用空间坐标作为参数传递给GIS的表达模块进行定位。

图9 平面坐标在二维和三维GIS表达主界面

6 结论

地理信息技术是当今主流的多媒体跨平台技术，它必将促使管道管道泄漏检测盒定位分析向着数字化、形象化、可视化方向发展。利用VS2010开发平台配以空间数据库并结合地理信息系统提供的GIS插件、工具、组件库搭建了油气管道及其附属设施的基于GIS的二、三维表达平台。采用压力传感器接收压力波信号后对其进行小波变换、去噪处理，检测分辨出负压波并记录其传播至上、下游两传感器的时间。根据负压波传播到上下游传感器的时间差与传播速度，实现对管道泄漏目标点的定位并在第一时间做出应急响应。