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截至2020年底，中国油气长输管道总里程约为14.4×104km，其中，天然气管道里程约88个.44×104km。随着天然气管网规模的不断扩大，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，利用大数据分析挖掘技术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。

天然气管网大数据的特点

#一方面，天然气管网数据量大SCADA系统方面，与天然气管网运行相关的外部数据也是管网运行管理的重要依据。

#数据采集速度跨度大，对数据处理速度的要求差异很大。天然气管网传感器多样，业务场景多样，数据采集和处理覆盖了管网的整个生命周期。

#各种数据类型的天然气管网数据来自不同链接和部门的数据系统。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。

#天然气管网的数据类型复杂多样，不同类型数据的信息含量与价值密度差异较大。

#数据具有很强的顺序性、相关性和复杂性。天然气管网的运行数据具有很强的顺序性；天然气管网数据之间的相关性强；天然气管网的运行管理涵盖多个平台，业务场景和分析理念复杂交错。

分析方法

传统理论方法01

传统理论方法已经形成了系统的方法论，物理概念清晰，对于管道特定的参数预测有系统的理论体系和公式。但在工业控制系统应用中，传统理论方法存在局限性，包括：

? 在模型构建过程中，需要对参数进行理想的假设和简化，影响误差； 自适应性差，影响实际应用中参数的变化，导致模型适用性差； 分析片面，难以反映宏观时空关联特征。

02 大数据挖掘方法

大数据挖掘方法不依赖于理论机制，可以对历史数据和实时数据进行综合分析，获得多维、宏观的时空关联特征，并根据预测结果进行参数调整和优化，提高预测结果的准确性和适应性。大数据挖掘方法与传统理论方法并不矛盾。在研究过程中，可以利用理论方法的参数来确定模型的影响因素，提高研究效率，进一步完善科研体系，促进研究方法的发展。

与传统理论方法和大数据挖掘方法进行比较

经过近20年的数字化发展和实践，我国天然气管道在数据采集和数据管理方面积累了大量的实践经验。在此基础上，形成了管道大数据挖掘的基本逻辑和思路。

天然气管网数据挖掘基本框架

天然气管网运行大数据应用

近年来，随着大数据和人工智能技术的快速发展，对启发算法、人工神经网络、深度学习方法等技术的研究不断深入。这些方法为天然气管网的大数据分析提供了强有力的工具。通过上述数据挖掘技术，可以对天然气管网的负荷预测、安全预警、调度评估和优化、性能监控和回归进行深入研究和应用，确保管网的安全高效运行。

01 天然气管网负荷预测

为了充分利用大量的管网历史负荷数据，通过深度学习方法从特征提取和时间序列预测等方面利用历史数据。在深度学习算法中，长期和短期记忆网络广泛应用于时间序列预测领域，适用于管网的负荷预测。预处理的原始数据和特征参数作为网络输入，以下一刻的实际负荷作为网络输出，培训网络，并将网络用于未来的负荷预测，即基于长期和短期记忆神经网络预测管网负荷数据的典型过程。

管网负荷预测流程图基于长期和短期记忆神经网络

02 天然气管道安全预警

管道安全预警技术包括传感器法和数据法：传感器法通常利用各种光纤传感技术实现安全预警，将与管道同沟埋设的光纤作为传感器，通过检测管道周边的振动或温度变化监控管道是否发生泄漏，其缺点是需要全线安装传感器，成本过高；数据法是以历史预警运行数据为基础建立评估模型，进而对管网当前和未来一段时间内的运行可靠性进行评估，对可能出现的高风险运行提出预警。

数据法管道安全预警流程图

中亚天然气管道库克杜马拉克--以霍尔果斯管道为例，验证上述方法，建立管道模型，模拟多个正常运行条件数据，模拟压力站异常工作、管道泄漏、调度策略不合理等异常数据，用于模型培训。以管道负荷过高为例，由于汤姆逊效应，管道堵塞点压力降低，温度降低。结果表明，上述方法可以有效地实现管道故障和可靠性分类，从而预警管道风险。

数据法管道安全预警流程图

03 天然气管网调度评估与优化

天然气管网的调度和优化需要从建模、指标制定和多目标优化解决几个方面进行。建立基于管道、压力站和阀室的管网机理模型，通过实际操作数据校准模型，作为优化问题结构约束条件和目标函数的基础。计算不同工况下的多目标优化解决方案Pareto边界，并根据用户定义给出推荐的操作策略，准确实时地显示图像。

天然气管网运行策略优化流程图

以天然气管网为例，通过研究目标函数之间的制衡关系来验证上述方法。Pareto边界，帮助决策者选择各种调度方案，优化解决后推荐运行方案，优化方案在满足各输送节点压力和流量需求的基础上，定量权衡管道能耗和存储，方案1更注重节能需求，方案2试图平衡存储和经济，最终优化方案可以帮助调度员实现管网经济、安全运行。结果表明，推荐的运行计划优于当前的运行计划。

天然气管网调度策略优化运行方案对比曲线

04 设备性能监测与回归

通过开发基于数据驱动的性能计算模型，在数据驱动模型的基础上研究设备性能的主要影响因素，进一步开发特征提取和数据驱动回归模型，通过运行数据监控设备的性能。天然气管网性能监测和回归的过程包括：

? 通过聚类描述样本特征，对大量历史数据进行分类，选择高价值工作点； 通过相关分析提取影响性能的主要因素，筛选相关参数； 通过深度学习提取和降低特征； 通过深度学习网络模型建立设备性能预测模型，并进行可靠性和精度分析。

展望大数据技术的应用

01 多源数据集成

随着多源数据集成技术的广泛应用，现有的数据集成方法类型有限，局限性很大，不同的数据源和不同精度的数据给数据集成带来了巨大的挑战。因此，数据集成技术未来的研究方向将是开发应用广泛、集成精度高的数据集成方法。此外，数据标准化和数据互操作技术是促进天然气管网多源数据集成的关键。

02 建设综合信息平台

天然气管网综合信息平台集数据存储、数据集成、设备管理、通信管理、运行维护、管网规划、调度优化、智能分析、健康评估和预测等功能于一体。为了满足大数据背景下的市场需求和新技术的快速发展，未来天然气管网综合信息平台将朝着集成、规模、智能和标准的方向发展。

03 全生命周期管理

未来，要实现天然气管网的全生命周期管理，需要建立从设计到运维的数据框架，实现不同阶段多源数据的自由部署和应用。全生命周期管理依托综合信息平台，是加强智能化过程中运维、提高效率的唯一途径，在复杂设备或管网的缺陷检测、安全保障和决策支持中发挥着重要作用。

结语

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。

参考文献[1]周登极、邢同胜、张林、马世喜、郭永华.天然气管网数据在大数据背景下的挖掘和应用[J].2021、40(03)油气储运-276.

来源：管网技术

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