王建
义乌市天然气有限公司 浙江 义乌 322000
摘要：在我国管网体制改革下，管网的互联互通，随着管网结构越来越复杂，大型管网对安全性和输气能力有着非常高的要求。面对复杂的天然气管网，如何安全可靠地向用户供气成为管网运营商考虑、关心的重要内容。国外从管网各组成部分的可靠性，即针对管道及站场设备等单元结构、生产效率、供气可支持性等方面进行可靠性评价。基于此，以下对大数据背景下天然气管网数据挖掘与应用进行了探讨，以供参考。
关键词：大数据；天然气管网数据挖掘；应用
引言
输油气管道的数据采集与管理主要借助SCADA（数据采集与监控）系统，在国内最先应用于陕京天然气管道，之后在各个管道被广泛应用。该系统对于中国长输天然气管道的远程监控、调度管理、维修协调发挥了重要作用。目前，天然气管网积累了大量运行与管理数据，包含历史负荷数据、故障数据、性能监测数据等。随着信息化技术的发展，深入挖掘大量运行管理数据中有价值的信息，对于保障天然气管网安全高效运行，建设智能管道系统具有重要意义。
1天然气管网大数据的特点
目前，国内外多个机构提出了能源大数据的基本定义，并指出了数据的属性、边界和应用场景中能源系统大数据的主要意义。但是，由于不同系统的生产目标、流程特性和业务属性不同，大数据的内涵也不同，因此决定了数据分析方法的特点和发展方向。其中天然气管网大数据的特点主要表现在:(1)数据量大。另一方面，天然气管网的SCADA系统、设备运行监控系统、智能视频监控系统等多种监控、测量、控制系统时时刻刻都在积累大量生产运行数据。另一方面，天然气管网的运营管理与天气、环境、市长/市场供应等外部条件密切相关，外部数据也是管网运营管理的重要基础。(2)数据收集速度广泛，对数据处理速度的要求有很大差异。天然气管网的传感器多种多样，工作场景多种多样，数据收集和处理涵盖管网的整个生命周期。其中有毫秒、分钟的高频数据、每日报告、维护记录、管内检测等频率较低的数据。每种数据类型对及时性和响应速度的要求都不同。(3)数据类型多种多样。天然气管网的数据来自施工现场、日程运营、设备管理、市长/市场销售等多个部分和不同部门的数据系统(如SCADA系统、管道生产管理系统(PPS)、地理信息系统(GIS))。管网数据类型包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。近年来，地质、气象信息等半结构化数据与图像、视频等非结构化数据的比例不断提高，天然气管网的数据分析难度不断增大。
2天然气管网现状
2.1焊接施工方面
在天然气管道线路工程施工建设中，焊接工作非常关键，会产生重要影响，对现代天然气管道项目工程施工情况进行探析，项目工程中最为常见、严重的就是焊接质量相关问题。在焊接工作的实际开展中，因为焊接技术方面存在的问题会产生夹渣以及焊瘤等问题，其中气孔问题是最为严重的。针对天然气管道线路工程的施工来讲，任何问题都会对项目工程施工质量产生直接影响，如果未及时进行有效管控，就会导致天然气管道项目工程的施工中出现很多安全问题。对比诸多质量问题，焊接质量方面的问题难以被及时发现，在完成焊接操作之后的实际应用中，才能够将焊接问题找出来，解决方式一般就是要实施二次修复处理，一旦存在严重的焊接问题，要求及时更换天然气管道，这会对整个天然气管道线路工程的建设进度产生影响，更会导致施工建设成本的增加。
2.2政府过度干预影响天然气行业的发展
新型能源能否在市场中获得快速的发展最根本的原因取决于社会民众能够快速接受，更取决于国家政策的倡导和引领，因此作为政府部门，应当结合社会发展的实际需求制定完善的方案，积极提倡社会民众使用天然气，促进天然气行业的有序发展。在政府的倡导下，天然气作为一种新型能源快速进入寻常百姓家中，并让人们感受到这种能源的优势和作用，由此作为促进该行业迅速发展的契机。
但是，经济市场中机遇与挑战并存，天然气行业的发展需要政府的大力倡导，但若政府过度介入，势必会引发天然气与其他能源之间的矛盾，影响天然气行业的发展。
2.3防护措施方面
提升天然气管道项目工程方面的防护措施，要规避管道产生腐蚀等诸多情况，管道表面较为粗糙，会导致工程项目难以满足施工标准相关要求，其会对天然气管道线路工程的整体质量产生严重影响。天然气管道中如果出现防腐层粗糙的问题，需要及时进行处理，因为处理长度、时间等方面的设计不合理，导致其同实际情况之间存在一定偏差，同时补伤操作中的粘结材料粘力不足，会对管道腐层的破坏程度产生严重影响，导致天然气管道线路整体的施工质量无法满足预期要求。
3大数据背景下天然气管网的应用
3.1选取队伍上要严格把关
在招标过程中，要把好投标单位和人员的资质关、业绩关和素质关，首先从招标文件的质量入手，要在招标文件中明确投标单位具有的资格、业绩，以及拟投入人员的资质、业绩和素质；其次是在评标过程中，要根据打分标准严格控制，择优选取队伍。要严格执行国家标准、有关规定和合同条款，按照“四不放过”原则开展质量问题调查，对造成质量问题的直接人员和管理人员以及所属单位进行严厉处罚，并在相关范围内给予通报批评。
3.2数据挖掘
数据挖掘是天然气管网数据分析和应用的核心，通过模型和算法从大量数据中提取可用于指导管网运营的信息和知识。天然气管网数字化初期，管网数据格式单一，数据大小小，通常可以使用数据报告、可视化、简单统计分析和趋势拟合等手段从数据中提取可用信息。例如，欧洲管道故障数据库通过统计分析欧洲管道故障事件的频率、相关数据平均值、发展趋势等为管道维护提供指导。但是，这种方法主要依靠对特定问题的先验知识，离信息挖掘、知识发现还有一定的距离。近年来，网络采集、存储、数据传输能力迅速发展，积累大量生产数据，数据报告、统计分析等传统数据分析方法已难以满足业务需求。在这种背景下，基于机器学习的数据挖掘成为管网数据分析的主要方法。
3.3工程竣工资料与工程同步
竣工资料作为建设项目的重要组成部分，是竣工验收的重要内容，是生产运行、维护及改扩建的主要依据，是工程建设的一项重要工作，但在工程实施过程中，施工单位、监理单位通常只对工程实体施工进度较为重视，对竣工资料始终不够重视，致使竣工资料不能满足与工程同步的要求。为保证竣工资料的及时性、有效性、准确性，建设单位在下一步工作中，将安排专人负责监管此项工作，定期检查、指导、监督，确保竣工资料质量符合要求。
结束语
针对天然气管网积累的大量运行和管理数据，对大数据在天然气管网负荷预测、安全预警、调度评估与优化、性能监视与回归四个方面的应用现状和前景进行了讨论。在大数据背景下，通过充分分析和利用天然气管网数据，可以提高管网管理水平，提高各方面效益，管网数据的应用具有良好的前景和巨大的潜力。通过结合具体的功能需求确定算法及其使用方法，并进一步结合使用需求完成平台开发，可以更加充分地挖掘数据价值，进一步对管网的调度与管理进行优化，具有重要的工程实际意义。
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