新型计量远程诊断系统技术研究

陈飞

国家管网集团川气东送天然气管道有限公司

天然气长输管道上计量站在天然气贸易交接时既承担上游天然气购买方也承担下游天然气销售方的角色，其数据准确性是保证天然气贸易交接公平合理的重要基础。但由于天然气长输管道管线长、计量场站多且分布面广、计量设备数量多，导致计量设备管理及输差控制难度较大，若不能及时地发现计量设备问题，则会导致计量不准确，造成经济损失。

为及时发现计量系统的故障，需建立相关的远程计量诊断系统。早在2000年，英国北海油田已开始对计量远程诊断技术进行研究，该油田使用气体超声流量计自带的诊断软件定位计量设备数据异常。此后，罗马尼亚管道经过多项验证后提出了计量远程诊断技术为主的解决方案并进行推广实施[1]。目前国内多采用国外技术和产品进行计量远程诊断，如中石化西北油田构建了气体超声流量计远程诊断系统，对现场异常数据进行诊断[2]。中国石油西南油气田公司、塔里木油田及上海天然气管网均建立了针对各自管网的计量远程诊断系统，实现了计量设备的远程诊断[3-5]。

但经过长时间的运行发现，国内外已部署的计量远程诊断系统还存在以下问题：数据采集精准性、安全性不足[6]；计量设备兼容性存在局限，系统兼容计量设备主要集中单一品牌的气体超声流量计及流量计算机等；超声流量计及配套流量计算机的采集数据单一[7]；温度/压力变送器、色谱分析仪的诊断功能不够全面[8]；缺少自动识别，对数据异常的监控多依赖于技术人员人工定位；报警功能存在局限性[9]；报表生成条件考虑不够周全，功能性存在不足[10-11]。

本研究针对这些问题开发了一种新型计量远程诊断系统，实现计量系统的远程监视、智能诊断定位、智能报警及分析、历史数据追溯、趋势分析、计量回路核查、声速核查、流量核查、计量设备管理、报表报告管理等功能，并且实现了对数据异常的快速定位，最终对现场计量系统管理做出及时、准确的指导，以保证计量的准确性。

1 新型计量远程诊断系统的异常数据诊断方法

1.1 异常数据影响因子识别

由于贸易交接数据是多项现场测量数据通过相关标准的数学模型得出的计算值，所以需重点关注与计算天然气贸易交接最终结果相关的计量设备数据。鉴于我国天然气长输管线已广泛使用气体超声流量计，本研究以气体超声流量计为例识别贸易交接数据异常的影响因子。

新型计量远程诊断系统采用能量计量数据定位异常[12-15]，如式(1)所示。能量计量数据与天然气发热量和瞬时流量均相关，其中瞬时流量可由式(2)所示的标况体积计算公式获得，而天然气发热量与气体组成相关，其由色谱分析仪的分析结果给出[16-17]。

能量流量由标况体积发热量生成，其计算公式如式(1)所示[18]：

qe=qn×HS

(1)

式中:qe为能量流量， J/h；qn为标准参比条件下的瞬时流量， m3/h或者kg/h；HS为标准参比条件下的气体体积发热量或质量发热量， J/m3或J/kg。

体积流量则由修正工况流量转换而来，其计算公式如式(2)所示[19]：

(2)

式中:qn为标准参比条件下的瞬时体积流量， m3/h；qf为工作条件下的瞬时体积流量，m3/h；pn为标准参比条件下的绝对静压力，MPa；pf为工作条件下的绝对静压力，MPa；Tn为标准参比条件下的热力学温度， K；Tf为工作条件下的热力学温度，K；Zn为标准参比条件下的压缩因子；Zf为工作条件下的压缩因子。

综合分析得知，计量异常数据的次级影响因子主要分为5类：①天然气标准参比条件的温度与压力；②温度，即实际温度； ③压力，即实际压力； ④压缩因子； ⑤气体超声流量计工况体积流量。经进一步分析，可以得到各次级影响因子中可实现远程监控的终极影响因子分布，三级影响因子如图1所示。

1.2 异常数据智能诊断方法

通过对影响因子的分析可知，影响因子可分为两大类，其数据异常的智能诊断与定位方法存在不同[20]。

1.2.1静态影响因子数据异常诊断算法

包括实际温度、压力、在用组分、气体超声流量计的使用赋值方式、流量计算机及气体超声流量计设备受控参数(包括基准温度、压力、杨氏模量、温度膨胀系数、管道内外径等)。在人为修改前均为静态参数，其数据调整多为人为误操作修改或检定后调整，可通过式(3)直接远程判断是否数据异常。

(3)

式中:En和Eo分别代表影响因子的当前值和初始设置值;Th代表异常数据诊断阈值。

通过设定异常数据诊断阈值实现数据一致性异常的智能定位，同时利用报警功能对其进行辅助。报警遵循我国国家标准进行逻辑判断[21]，可实现不同应用状态下国家标准不一致的判定，同时将其设置为最高等级报警。

1.2.2动态影响因子数据异常诊断算法

包括测量模式下的实际温度、压力、色谱分析仪分析结果、气体超声流量计状态、流量计算机计算结果等影响因子。这些影响因子均对应自动获取的工艺参数，随储运过程的进行而实时变化。根据导致动态影响因子异常的故障因素不同，其快速定位算法也有区别。

针对实际温度压力采用直接读取测量数据方式，结合现有的准确度等级与现场多年的故障模式总结，温度和压力传感设备主要发生断线、板卡锁定、虚接等故障，其异常数据多为突变或长期保持不变。通过式(4)和式(5)对采样数据进行趋势分析，可定位该类动态因子异常。

(4)

(5)

式中:pt1、pt2、pT1、pT2分别为不同时刻的压力，Pa；Δt为数据突变的短周期间隔，s；ΔT为数据长期保持不变的长周期间隔,s;Th1为数据突变率阈值;Th2为数据无波动阈值(与变送器的精度等级相关)。

针对色谱分析仪状态因子，考虑到天然气的色谱组分分析时间间隔较长，该影响因子参数为准动态更新，色谱分析仪报告参数与流量计算机采用数据参数可能存在差异异常，需同时存储分析组分数据与流量计算机采用数据，根据我国国家标准建立动态列表对比判断[22]，并进行异常数据定位。

针对超声流量计状态，根据增益、信噪比、信号质量、声时等诊断参数，以及剖面系数、紊流系数等流态参数建立的综合声速参数对异常数据判断[23-24]，由式(6)计算得到声速。

(6)

式中：V为理论声速，m/s；cv为气体的定容比热容，J/(kg·K)；cp为气体的定压比热容，J/(kg·K)；R为通用气体常数，J/(kg·K)；T为气体的热力学温度，K；M为气体的摩尔质量，g/mol；Z为气体的压缩因子；ρ为气体摩尔浓度，mol/L。

通过测量介质的温度、压力及气体组成数据可求得各计算参数, 代入式(6)可求得理论声速[23]。依据GB/T 30500—2014《气体超声流量计使用中检验声速检验法》 的技术要求, 被检超声流量计的测量声速应满足如下要求：声速偏差允许范围σ为±0.2 %, 各声道测量最大声速差为αmax=0.5 m/s。

2 新型计量远程诊断系统对设备数据异常智能定位

根据以上需求建立了计量远程诊断系统平台，利用上述算法对获取的远程计量数据进行分析，作为智能定位计量设备数据异常的辅助手段[25]。

2.1 设备受控参数异常的智能定位

系统根据式(3)建立了参数对比功能(见表3)，某输气站计量101B路中出现了温度赋值方式变更，该变更在约40 min之内发生了测量值与键盘值翻转，经核实，该路流量计算机正在进行程序检修。可见，该功能有效记录了固定参数的变化情况，计量人员可快速查看该表，以确保非固定参数变化引起了计量数据异常现象。

表3 某输气站参数变化对比表参数名称当前值初始设置值变更时间温度赋值方式测量值键盘值2019-10-11 15:47:52温度赋值方式键盘值测量值2019-10-11 15:03:11基准温度15 ℃20 ℃2019-10-11 15:03:11基准压力103.421 kPa101.325 kPa2019-10-11 15:03:11

报警实现基准值根据我国国家标准及实际运行状态确定，对异常数据进行了逻辑判断。基准温度及压力的基准值为20 ℃与101.325 kPa，此时表3中基准温度及压力均会出现相应报警，而温度赋值方式由于已经修改为测量模式，因此不会出现实时报警，只有历史报警。

2.2 压力及温度变送器状态异常的智能定位

以压力变送器为例(见表4)，压力在30 s内出现了-59%的变化率，绝对值大于报警阈值(50%)，此时出现压力突变报警，同时查询当前历史趋势压力变送器数值从7.8 MPa突变为3.2 MPa，与报警判断一致，直接定位该压力变送器出现了异常。事后处理该设备时，发现板卡已损坏，更换后异常恢复。

表4 压力变送器状态报警表实际压力突变实际压力长期保持不变间隔周期/s实际变化率/%设置绝对值/%报警间隔周期/s实际变化率/%设置绝对值/%报警30-11<50否3000.02>0.05是30-59<50是3000.07>0.05否

同理，温度变送器状态的定位与压力变送器一致，不同点在于报警设置中考虑了温度变化的惰性采用不同的报警阈值。

2.3 色谱分析仪状态异常的智能定位

系统每日将自动生成色谱分析仪报告。如表5所列设备，在实际生产中每日自动进行1次强制标定标气，根据该站场的色谱分析仪设置了合理判定标准，而其余参数的判断标准沿用。表5中甲烷最大偏差达到0.008 1%，小于允许偏差范围(0.2%)，其余参数也满足标准，该重复性测试合格，同时标气偏差合格，响应因子有效性满足递增变化，该色谱分析仪状态正常。一旦各判定标准中出现部分异常，则设备状态异常。同时，设备提供的组分数据与流量计算机采用一致，历史趋势中二者趋势也可印证设备数据正常传输。

表5 样气重复性测试表摩尔分数/%项目CH4N2CO2C2H6C3H8i-C4H10n-C4H10i-C5H12n-C5H12C+6摩尔分数合计允许偏差<0.2<0.1<0.1<0.07<0.04<0.01<0.01<0.01<0.01<0.0498～102第1组98.153 70.757 20.871 90.212 7000000.004 598.774 7第2组98.153 70.757 20.871 90.212 7000000.004 598.774 7第1、2组偏差0000000000N/A第3组98.156 90.756 30.869 40.212 9000000.004 598.753 3第2、3组偏差+0.003 20.000 090.002 5+0.000 2000000N/A第4组98.163 50.756 10.862 60.213 3000000.004 598.786 2第3、4组偏差+0.006 6-0.000 20.006 8+0.000 4000000.004 5N/A第5组98.171 60.753 90.857 20.212 8000000.004 598.819 9第4、5组偏差+0.008 1-0.002 20.005 4-0.000 5000000.004 5N/A测试结果通过通过通过通过通过通过通过通过通过通过通过 注:N/A为忽略不计。

2.4 气体超声流量计状态异常的智能定位

系统的声速核查报表在生成前判定流态是否处于稳定工况，防止不可信报告生成。该报表每日自动生成，提供核查结果，为声速状态判断提供历史存档。同时，基于设备存在闪发异常的情况，该报表也可根据需要手动生成。例如，某站场计量回路某日自动报表测量声速为450.07 m/s，计算声速为449.99 m/s，声速偏差为0.018%，符合小于0.2%的标准，声速无异常。但该日上午11时左右，手动生成报表的测量声速为450.32 m/s，计算声速为448.81 m/s，声速偏差为0.336%，超出标准。经核实，现场该计量回路进气口出现了短暂异常，与报表反馈数据一致。

2.5 流量计算机内部算法异常的智能定位

流量计算机的流量核查报告每日自动生成，实时监控流量计算机内部算法运行故障。表6所列为某输气站流量核查报表，所核查的设备出现了内部硬件报警，通过读取实时的测量流速与其他相关参数，系统计算的标况流量为143 826.75 m3/h(温度为0 ℃、压力为101.325 kPa时)、能量流量为5 259.47 GJ/h，而流量计算机相应值为144 065.63 m3/h(温度为0 ℃、压力为101.325 kPa时)、5 272.36 GJ/h，偏差达到了0.152%、0.245%，均不满足0.05%的偏差要求。由此可知，该流量计算机内部算法已出现异常。

表6 流量计算机内部流量核查表输入数据计算常量流速/(m·s-1)温度/℃压力/MPa内径/m外径/m基准温度/℃基准压力(A)/kPa杨氏模量温度膨胀系数16.1019.367.440.193 750.25420101.325206 8430.000 001 512检查结果体积流量/(m3·h-1)①能量流量/(GJ·h-1)显示流量计算流量流量偏差/%显示流量计算流量流量偏差/%143 846.75144 065.630.1525 259.475 272.360.245 注:①标况,温度为0 ℃、压力为101.325 kPa。

由上所述，计量远程诊断系统为设备数据异常快速定位提供了丰富的功能，在实际使用中应按照难易程度顺序依次排查异常。在排查异常时，若有报警，应优先查看报警信息，再查看参数对比记录，检查固定参数变化记录，再次查看色谱分析仪核查报告、声速核查报告及流量核查报告，最后再通过历史趋势逐步检查状态数据变化情况。依次递进，从而达到快速定位，彻底排查计量系统风险的目的。

3 结论

该新型计量远程诊断系统根据对天然气能量计量过程及其相关标准的理解，分解出静态影响因子和动态影响因子，建立了影响因子异常定位算法。针对实际系统的设备属性，将终极影响因子转换为对相关设备的受控参数、压力/温度变送器状态、色谱分析仪状态与超声流量计状态的监测，并建立了相关异常快速定位功能，结合了系统自身及时准确的数据采集、多样化及合理的报警生成、标准及对比性的历史趋势特点，取得了以下优点：①解决了设备受控参数的监控难题；②创新的报警设计实现了压力/温度变送器的状态判断；③利用我国国家标准建立的报表可作为色谱分析仪状态的依据；④针对性的报警、历史趋势及报表将气体超声流量计状态呈现；⑤编写算法来核查流量计算机内部定位运算异常。该系统经过多项实验后，已证明其可对计量设备数据异常进行智能定位。