张念飞 杨阳
华东管道设计研究院 江苏省 徐州市 221008
摘要：近年来，大数据在工业数据领域的参数预测、设备监测和运行优化等方面发展迅速，有效提高了工业控制系统的运行管理水平[2]。2020年初，我国提出了“新基建”概念，作为国家经济发展动脉的长输油气管道，可借助“新基建”机遇，通过管道智能化的建设吸收数字化时代赋予的科技力量，推动数字经济与管道上、下游产业的深度融合，将海量数据资源转换为商业价值，提升企业大数据创造价值的能力。充分利用“新基建”中的5G通信网络及工业互联网、物联网等技术，加速资源整合，推动行业技术储备能力和应急管理体系的建设，促进机器人维检修、无人站场建设、无人机巡线等技术的应用，探索化石能源与新能源全面融合发展，实现管道数字孪生及远程分析监控，逐步建设低碳能源生态圈，有效提升能源利用率，从而提高油气管道的安全管控水平，实现提质增效的运行目标。
关键词：长输油气管道；大数据；挖掘与应用
引言
近年来，我国社会经济突飞猛进，行业的发展使油气资源的消耗量在急剧的增加，油气企业在这样的情况下，加强了油气长输管道的建设，管道的规模和数量都在明显的增减。油气长输管道的分布的区域比较的分散，新管道与原有的管道处于同一个空间中，管道所处的环境具有多样化的特点。这些油气长输管道数据信息的收集工作是非常重要的一项工作，可以为管道的高效运行提供一个有力的数据依据，在油气长输管道大数据整合的过程中，必须要应用相应的技术。下文对此进行简要的阐述。
1管道完整性大数据整合数据范围
1.1管道竣工资料数据
需要对管道竣工数据进行以下几个方面的管道完整性分析：①石油和天然气长输管道竣工资料，包括管道焊接记录、压力测试记录，管道焊接返修记录、焊口缝射线检测记录表、水工保护、隐蔽工程、冷弯管、管道防腐补口、保温施工记录，阴极保护工程、管道穿越工程、隧道穿越单项工程、线路竣工图等内容；②隧道数据，包括隧道建设竣工资料、设计图纸等数据。
1．2运营管理数据
在油气长输管道建设完成以后，在实际的运营过程中，也会产生大量的数据信息，这些数据信息的收集，是油气长输管道大数据整合中的重点工作内容。在运行数据整合的过程中，要对中管道的运行特点进行深入的分析，根据分析的结果，制定一个管道数据模型，必须要保证模型的完整性。在模型制造完成以后，要以它为基础，形成一个数据库，这个数据库中必须要包含管道的各种信息，包括管道中的各种设备的信息，运行过程中产生的各种信息以及缺陷信息，把这些信息进行收集和整理，通过合理的方式进行存储，完成油气长输管道大数据的整合，这些数据可以为油气长输管道的运行提供一个坚实的数据基础。在管道数据的收集过程中，必须要保证各种数据信息的准确性和完整性，完成高效的油气长输管道大数据整合。
2油气长输管道大数据整合技术方法
2．1管道完整性大数据采集要求
在油气长输管道大数据采集的过程中，要尽量避免各种风险因素对数据整合工作造成的影响，及时发现风险，然后对风险的等级进行评定，根据风险发生的等级，做好应急措施，避免发生一些意外事故。油气长输管道大数据采集分为两个方面的工作，第一，管道的地理数据信息采集。第二为管道的属性信息采集。把这两方面的内容进行细化，可以分为以下几点。管道中心线及管道设施数据。这一部分数据信息的收集要包括所有的管道属性，比如管道的设计属性、施工属性以及使用属性，钢管的各种属性信息、防腐蚀层、阀门等。另外还包含了油气长输管道的施工资料信息、管道沿线地理数据。
这一部分的内容主要包括管道施工途径的各种地理环境和设施，比如道路、流域、铁路以及各种房屋建筑等，这些环境数据是评价管道风险重要信息、遥感影像数据。这种数据主要是指油气长输管道所处地理位置两点五公里范围内的栅格影响，通过这些影像信息，可以对管道周边的环境有一个充分的了解，包括管道周边的各种设施、房屋建筑、山脉、河流等，这些地理数据信息，是油气长输管道大数据整合中的重点内容。
2.2管道完整性大数据采集要求
数据采集分为两部分：第一部分为外业GPS位置信息采集，根据需求将采集GPS位置信息数据与位置的属性信息数据；第二部分为属性信息数据以及相关的空间数据的收集。管道数据采集主要包括以下几个方面：（1）管道中心线及管道设施数据。管道中心线及管道设施数据包括从设计、施工到运营一整套的管道信息数据，比如钢管信息、防腐层、弯头、阀等。经过实地踏勘测量可以获取到管道中心线、管道设施的空间地理位置信息，但是其他管道设施的属性数据只能从历史资料中获得，包括施工资料以及竣工资料。（2）管道沿线地理数据。管道沿线的公路、河流、铁路、三穿、水工、建筑物等要素环境数据可以作为管道风险评价以及HCA分析的重要参考数据，应包括多个比例尺。（3）遥感影像数据。管道信息所涉及到的遥感影像数据主要是指管道经过地方两侧各2.5km范围内的栅格影像，通过影像可以直观地查看管道周边环境信息，包括基础地形、地貌、主要公共设施、建筑物、公路、铁路、河流等信息，可作为管道沿线地理数据更新的依据。
2.3管道完整性大数据处理及存储
在管道完整大数据处理的过程中，要先确定基础数据，基础数据通常为各种关节信息，比如管道的建设资料等，然后把采集到的各种油气长输管道大数据加入其中，包括油气长输管道的施工数据以及运行数据，把这些数据与地理信息数据进行意义对应，形成一个整体的数据模型，通过这样的方式，把一个油气长输管道的所有数据形成一个整体，可以随时对这个油气长输管道的各种信息技术查询。在对管道完整大数据进行处理的过程中，要先把各种分项信息进行收集，然后根据这些信息，制定一个统一的参考系，参考系建立完成以后，可以通过人工操作的方式，把这些数据进行整合处理，完成油气长输管道大数据的处理。
2.4管道完整性大数据对齐优化数据整理
为完成对管道完整性大数据的对齐优化以及整合，需要将管道竣工资料数据和内检测数据分别整理到模板文件中，并将管道施工记录数据与内检测数据按起始位置顺序排列，整理数据内容包括：（1）内检测数据。主要包括内检测报告，即工程及管道基本信息、参考点、壁厚变化、弯头、管道附件、焊缝异常点、管节、金属损失、变形点等数据内容。（2）管道竣工数据。包括管道竣工量测成果、管道建设期数据、管道压力测试记录、检测方法、相关检测结果、是否重修、连头口、金口等数据。
结束语
综上所述，随着我国社会的发展，油气资源的重要性得到了突显，油气企业的建设项目在不断增加，同时，油气管道的规模也在不断增大，油气长输管道不断出现，给管道的管理工作带来了挑战。油气企业要加强油气长输管道大数据的整合工作，采用合理的油气长输管道大数据整合技术，完成各种信息的收集，形成一个完整的数据模型，实现高效的油气长输管道管理，为我国的社会发展做出积极的贡献。
参考文献
[1]卢阿雷,刘丽艳,黄东魁.长输油气管道企业区域化改革中压缩机自动化专业维护探讨[J].科技创新与应用,2019(36):118-119.
[2]吕政.中国长输油气管道集中调控企业发展环境与战略现状[J].油气储运,2019,38(12):1330-1337.
[3]牛胜彬.加强油气长输管道工程线路施工安全管理[J].现代职业安全,2019(11):79-80.
[4]刘雪琴,李会谦.新时期长输油气管道安全运行管理研究[J].石化技术,2019,26(10):267-268+230.
[5]郭磊,周利剑,贾韶辉.油气长输管道大数据研究及应用[J].石油规划设计,2018,29(01):34-37+41+48.