基于大数据聚类算法石油管道泄漏检测技术探究

2023-10-15冯博

传感器世界 2023年7期

冯博

深圳市祥为测控技术有限公司，深圳 518034

0 引言

随着全球经济和能源工业的迅速发展，石油管道在现代社会中扮演着至关重要的角色。然而，石油管道泄漏事故在生产实践中时有发生，给环境和人类的健康造成了严重威胁。因此，在石油管道的运行和维护中，管道泄漏检测技术显得尤为重要。基于大数据聚类算法的管道泄漏检测技术能够在一定程度上解决传统技术存在的问题，它能够分析大量的传感器数据，更好地处理各种复杂情况。该技术可以将传感器数据分成不同的数据集，为其开发相应的数据模型，并结合聚类算法分析，从而提高检测精度和效率。它还可以帮助运营公司及时发现管道问题并采取措施，防止管道泄漏事故的发生。

1 基于聚类算法的泄漏检测技术

1.1 技术原理与分类

聚类算法就是将一组数据按照一定的规则分成若干组。泄漏检测中的聚类算法主要是把集中的数据分成一些相似或者相关的簇，然后再对每一个簇进行分析。这种方法的好处在于能够区分出所有的数据点，给数据分析者提供更为准确的参考，同时也可以有效地降低风险[1]。

常见的聚类算法包括原型聚类、分层聚类和密度聚类。其中，原型聚类是最为简单的一种，该算法将数据集中的每个对象都看作是一个空间中的点，然后根据距离等因素进行聚类。与原型聚类不同，分层聚类是采用自下而上的方法，逐层将数据合并成一个大的类别。最后一种密度聚类方法则是根据样本点周围的密度来判断是否为核心点，并将处于邻域内的其他点都归纳到同一簇中。

在泄漏检测过程中，一般会使用K-means 聚类算法。在该算法中，通过计算样本之间的欧氏距离，将数据集按照一定规则分成K 个簇，同时，每个簇的中心点作为质心，所有与它相似或者相关的数据点都打上同一个标签，方便后续的分析和处理。

除了K-means 算法外，还有许多其他的聚类算法可以用于泄漏检测，如DBSCAN 和OPTICS。DBSCAN 是一种基于密度的聚类算法，能够将数据空间进行分割，并找到具有高密度的区域；OPTICS 则是另一种聚类算法，它可以在不指定簇数的情况下自动发现聚类结构，并且可以处理任意形状的聚类结构。

在实际应用中，泄漏检测工具会在数据集中挑选出部分标签样本，使用聚类算法将其划分成多组数据。然后通过一定的规则找出每一组中的异常数据，对每一个数据点进行统计和分析，从而找出可能存在泄漏风险的数据。这样的方法可以提高数据的检测效率，减少漏报和误报的情况，为企业和用户提供更可靠的数据安全保障。

1.2 管道泄漏模型

为了提高泄漏检测技术的使用效率，建立管道泄漏模型，基于该模型，在处理石油管道泄漏事故的时候能够使用适宜的检测技术。

1.2.1 几何模型

管道泄漏模型的几何模型是模拟分析中非常重要的内容。在模型设计中，需要将管道的几何结构划分为具有代表性的各部分，并设置合适的网格划分[2]。在建立管道泄漏模型时，需要注意以下几点：

（1）内部管道结构的建立

内部管道结构是建立管道泄漏模型的基础，需要根据实际情况进行设计。一般来说，内部管道可以包括4 个部分：上游段、下游段、泄漏点和泄漏区域。其中，上游段和下游段用于模拟有压力状态下的流动，泄漏点和泄漏区域用于模拟管道泄漏后的流动情况。

（2）网格划分

网格划分是建立管道泄漏模型的关键。根据液体或气体的流动特性，将管道各部分进行适当划分，以获得精确的流场模拟结果。在条件允许的情况下，尽可能使用ANSYS 等软件自动生成网格，以节省人工成本。

1.2.2 物理模型

建立管道泄漏模型需要考虑的第二个因素是物理模型。物理模型是建立在管道几何模型之上，用于描述管道内部流体的物理行为的数学方程组。

（1）流体的运动方程

对于流体，它的基本运动方程包括质量守恒方程、动量守恒方程和能量守恒方程。其中，质量守恒方程描述了流体质量的连续性；动量守恒方程描述了流体的动量变化；能量守恒方程描述了流体内部的能量转换过程。

（2）压力方程

管道内的流体在流动过程中受到来自不同方向的压力作用。为了模拟这些作用，需要建立管道内部的压力场模型。压力方程一般可用Navier-Stokes 方程描述。在建立压力方程时，还需要考虑热量传递、物质传递等因素。

1.2.3 边界条件

建立管道泄漏模型时，还需要为模型设置合适的边界条件。边界条件是模型中最外围边缘的状态值，其值对模拟结果有直接影响。具体来说，需要设置上游进口边界条件、下游出口边界条件、泄漏点边界条件、内壁边界条件和外壁边界条件。

（1）上游进口边界条件

上游进口边界条件又称为“入口条件”，是指进入管道的流体流动情况。在设置上游进口边界条件时，需要根据实际情况设置进口流体的速度、压力、温度等参数。

（2）下游出口边界条件

下游出口边界条件又称为“出口条件”，是指离开管道的流体流动情况。在设置下游出口边界条件时，需要根据实际情况设置出口流体的速度、压力、温度等参数。

（3）泄漏点边界条件

泄漏点边界条件是指泄漏口周围流体的流动情况。在设置泄漏点边界条件时，需要考虑泄漏的大小、风速、气体密度等因素，以计算泄漏口周围的流体速度、压力、温度等参数。

（4）内壁边界条件

内壁边界条件是指管道内壁与流体之间的摩擦作用和热传导作用。在设置内壁边界条件时，需要根据实际情况设置管道内壁的温度、热流量、摩擦系数等参数。

（5）外壁边界条件

外壁边界条件是指管道外部与环境之间的联系。在设置外壁边界条件时，通常将管道外壁视为绝热边界或恒定温度边界。

2 聚类算法在石油管道泄漏检测中的应用

成品油输送管道作为石油化工行业的重要组成部分，其安全性一直备受关注和重视。在管道运行过程中，压力波动是常见现象，这种波动是由于泵流量、阀门开度以及压力表等因素的不稳定变化所引起的。因此，上述因素对于管道的正常运行并不会造成过大的影响。

然而，一些微小的异常波动可能暗示着管道存在潜在的问题，例如泄漏。如何及时发现这些微小的异常波动，保障管道运行的安全性就成为相关从业人员需要重点关注的问题。聚类技术应运而生，通过分析成品油输送管道的压力波动，可以准确地找到可能发生泄漏的位置，进而及时采取措施进行修复。

聚类技术的核心思想是将数据点分类，并根据它们之间的相似性进行划分。在成品油输送管道的案例中，可以将管道上不同站点的压力数据汇总，并对其进行聚类分析。在聚类分析的过程中，可以先采用常规的聚类方法将数据点分类，再通过比较上下站离群点的差异，筛选出压力波动异常的点。

对于小幅波动的压力，要及时发现真正的异常点并发出预警信号。只有在发现异常点后，才能在管道出现问题前及时采取措施进行修复，保障管道运行的安全性。有了聚类技术的帮助，可以更加准确地找到异常点并及时处理，让管道的泄漏风险降到最低。

本次研究中，选取了某个时间段内石油管道的压力数据，将取样的时间间隔设定为1 s，并将单点数据标记为a1、a2、a3…，这些单点数据组成了一个离群数据集m。处理该数据集过程中，将时间设定为60 s，对m数据集进行迭代计算，即：

其中，M为所有数据的集合，基于上述2 个公式，对数据集m中的所有参量进行聚类计算，得到：

其中，μm为m集合参量聚类计算结果；N为聚类计算次数；σ为高斯核函数的标准差参数。根据数据集m中各个对象的聚类计算参数，将最后一个参数删除并再次进行聚类：

对比2 次聚类计算所得到的结果，2 组结果之间差值的绝对值就是数据集m中最后一个数据离群点参数，将其标记为Vm。

每一个参量点与其前面的59 个参量点组成一个数据集，计算其离群点数据得分，最终得到离群系数L，其计算公式为：

成品油输送管道的安全性需要得到充分保障，通过采用各种技术手段进行监测和预警成了非常必要的工作。其中，离群系数L的应用可以有效地检测管道中可能存在的异常情况，并及时发出报警信号[3]。然而，在实际工作过程中，不同的管段和不同的工况对于离群系数L的下阈值均有所不同，这就需要通过大数据挖掘分析得到各自阈值，才能达到真正的预警效果。离群系数L是常用于数据挖掘和异常检测领域的指标，计算公式为：

其中，x为数据点具体数值；μ为样本中数据点的均值；σ为样本中数据点的标准差。在成品油输送管道中，采集到的压力数据可以作为x，而μ和σ可以通过历史数据分析得到。通过计算可得到一个离群系数L的值，如果其大于某一个事先设定的阈值，就认为该数据点是异常点。

但是，在实际工作中，不同的管段和不同的工况下，数据的分布情况是不一样的，这就导致了不同的管段和工况需要设定不同的阈值，才能准确地检测到异常点。因此，采用大数据挖掘分析的方法来得到各自的阈值。这一过程中，需要先采集并整理大量不同管段、不同工况下的压力数据，并使用聚类分析技术对其进行分类处理。在分析时，需要结合实际情况，根据管道的特性和运行状态进行分类，并计算出标准差和均值。通过相应的统计学方法，可以得到每个管段和工况下离群系数L的下阈值，然后，将这些阈值应用于成品油输送管道的实际监测中，可以避免重复报警和错误报警的问题，真正达到预警效果。

3 案例分析

为印证大数据聚类算法在石油管道泄漏检测中的应用效果，以国内某段石油管道为例，截取A、B 2 个石油中转站之间的管道进行数据分析。其中，A站为下载站，B 站为末站，A、B 两站之间的管道长度为99.4 km，通过分析A 站与B 站的功能，对该段管路的2 种运行情况进行分析，分别为：汽油顶柴油在管道中运行（如图1 所示）；柴油顶汽油在管道中运行（如图2 所示）[4]。基于大数据挖掘技术，对该段管道进行泄漏检测。