2024油田管道集群化泄漏监测建设标准.docx

油田管道集群化泄漏监测建设标准

目次

范围 1

建设策略 1

主要技术指标 1

建设技术路线 1

系统建设内容 4

数据采集与处理系统 4

采用的泄漏监测算法 5

系统应用功能 8

系统运行环境 14

硬件环境 14

软件环境 14

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范围

本标准规定了本公司油田管道集群化泄漏监测建设的内容、方法及流程。本标准适用于油田管道集群化泄漏监测建设的全过程。

建设策略

管道泄漏监测系统是一项技术难度高、非常复杂的系统性工作，需针对不同工况的管道建立多种算法模型，实现监测较高的匹配性、适应性和稳定性。

系统的建设适应“无人值守、集中监控”的需求，将管道泄漏监控由井站“分散单机”向中心站“集群整合”模式转变，建立精准报警、分级推送、闭环处置的管理流程。

项目按照总体规划、顶层设计、试点先行、分步实施的原则进行建设。第一步，开发搭建公司级集群化泄漏监测平台。

第二步，以作业区为监测单元，实现数据中转传输单元。

第三步，分批次逐步完成作业区增压点以上级别管道监测实施。

主要技术指标

系统应用范围广，适用于增压站及以上级别管道。

单管道建模方法，针对各类管道情况可适用于工况相对复杂的管道，接转站及以上级别管道泄漏监测量，监测精度大于95%；增压站管道泄漏监测量大于92%；

可靠性方面融合多技术为一体的综合监测手段，机器学习算法，针对单管道的建模分析，可靠性高、误报低。

管理模式方面基于WEB的服务应用，可满足中心站、作业区、厂级调控中心的集中化监控。

建设技术路线

目前国内外的管道泄漏监测技术主要有流量平衡、负压波法监测、分布式光纤监测、

传感器监测等，各类监测技术的原理和适用性情况如下：

技术分类

基本原理

适用范围

工作特点

缺点

负压波法+流量平衡法

监测和分析管线首、末站压力和流量变化，判断是否泄漏。

接转站及以上级别工况稳定、纯液体介质管道，质性价比高，效果相对较好，应用普遍。

事后检测，在满管纯液体管线应用效果较好。

监测判断条件单一，管存因素影响监测精度较大；

要求输送介质含气量较低；

高程落差大管线影响监测精度较大。

分布式光纤监测

光缆沿管道敷设，感知管道周围振动，局部瞬间温度变化情况。

适用于任何工况的管道；监测精度最高。

第三方施工、破坏等前期震动信号预警；

原油泄漏后局部温度变化预警。

施工难度和施工成本高；

适用于长输管道、新建管道同步施工。

外部环境传感器监测

设置多种传感器：视频、红外测温、原油嗅觉传感器等。

高后果区、河流穿跨越。

适用于局部高后果区

对管道局部重点管段进行监测。

利用SCADA

系统数据辅助判断

基于压力、流量数据变化，职工根据经验设定报警阈值，自行判断。

各作业区用于辅助判断

事后监测，充分利用已建SCADA系统，无需再投资。

信号未经过滤波预处理，无检测算法支撑，报警参数凭经验设置，只能发现明显的大泄漏。

综合各类方法的优略和现场管道工况的适用性，提出了采用“智能流量平衡+3D水体力学+负压波+机器学习”多技术为一体的综合监测预警系统，该系统针对每一条管道进行数学建模，通过机器学习不断优化监测模型，多算法融合提升监测精度，解决了传统的负压波、流量平衡应用于增压站管道监测误报率高、适用范围受限等问题。

本次泄漏监测系统的设计是集前端数据采集、预处理、运算分析、泄漏报警、监测应用的一体化监测预警系统，其核心是采用机器学习算法建立管道泄漏识别模型与智能输量平衡算法对流量、压力、泵频率等信息进行处理和分析，通过建立神经网络的模式分类,利用粗糙集理论简约模糊规则,提取故障特征等基于知识的方法，从而实现对管道泄漏进行监测。

系统采用分布式设计原理，在中心站设立前端泄漏监测单元，承担数据采集、预处理、数据分析和存储功能，分析结果推送至厂级服务器（云服务），实现系统机器学习、大数据分析，综合应用功能的实现。

在实际生产中，管道铺设高低起伏较大，并且存在油气混输现象，加之实际泄漏量有大有小，因此用单一算法的泄漏检测判断方法，必然存在一定的局限性，因此提出多算法融合泄漏检测算法，实现各类算法之间的互补，达到快速发现泄漏的目的。

系统建设内容

数据采集与处理系统

为保证监控数据的稳定性和高效性，开发独立数据系统，在中心站搭建数据采集与处理工作站，通过Modbus/OPC网络通信协议对接管道始末站PLC，采集高密度的管道压力、排量、泵频率等运行数据。同时保证采集数据的时间标签一致，推送至厂级集群化监测平台，实现管道实时运行数据的分层分布式采集。

现场采集的压力、排量等信号原始数据，存在电磁波、输油泵振动等干扰，数据预处理是采用小波去噪、缺失值处理、正态性检验等算法将采集的管道实时数据中重复、多余的数据筛选