摘要：科学技术的发展，我国的物联网技术有了很大进展，并在油气管道中得到了广泛的应用。数字管道三维空间可视化建模技术通过精确刻画地下管道三维空间并提供清晰的可视化展示，已成为管道应急抢险和运维管理的关键技术。本文就基于物联网技术的油气管道可视化巡检及智能分析系统探索，以供参考。

关键词：物联网技术；智能分析；可视化巡检

引言

随着国家城镇化发展的加速，原先较为偏僻的地方逐渐变成了人员密集型的高后果区，且管道总里程不断增长，提升人员密集型的高后果区管道管理尤为重要。国家相关机构针对该区域的管道管理出台了相关文件，要求加强该区域管道运营管理质量，降低该区域管道运营管理的风险，同时强调要及时的对该区域的管道现状信息技术掌握能提高该区域管道管理的应急处置能力，加强高后果区内第三方施工管理对于油气管道管理至关重要。

1高后果区智能识别

管道高后果区识别是识别出管道周围一定距离空间区域内的人员密集区、重要基础设施以及环境敏感点等自然和社会因素点，并参照油气田管道高后果区识别相关标准规范，进行管道风险识别。目前，高后果区的识别方式主要为人工识别，效率低、成本高。智能识别借助于大数据、计算机视觉、机器学习以及模式识别等技术，将人工数据采集、识别以及监控过程转化为自动化、程序化过程，实现管道高后果区的自动识别与管控。数据采集可采用大规模、高速性的无人机航拍、激光扫描、视频以及卫星等手段对管道周边环境进行拍照，利用计算机视觉技术以及模式识别技术等进行图片自动对比，提取相关信息；数据分析是对采集的数据进行分类和标准化，结合管道GIS数据进行对标，明确管道周边环境信息（河流、保护区等）、基础设施数据（道路、建筑、特殊场地等）以及人文信息（人口数量、特定场所人口密度等）等；高后果识别是指依据油气管道高后果区识别标准，利用专家系统、机器学习等技术，将识别过程程序化，如管道中心线两侧的识别距离边界、影响因素以及影响范围等，建立高后果区识别模型，进行管道风险分析，智能识别高风险区；高后果区可视化展示及管控是指利用自动建模技术根据采集的图片等信息建立管道高后果区三维环境模型，结合GIS系统进行可视化展示，同时关注高后果区中的风险源，安装相关标志物、应急设施以及视频智能监控系统等，对高后果区进行相关监控管理，实现高后果区的三维可视化管控。

2完善的安全性

平台默认使用https访问，需要进行授权，可降低恶意挟持风险，并且通过加密保护的方式防止数据泄漏。可通过代理访问平台，能有效提高安全质量，降低服务器的对外暴露风险，提高服务质量和安全性。对于服务器的访问而言，仅响应系统认证的信任的IP，这种方式可有效规避跨站点的攻击以及非法服务器的恶意查看，对于各个组件之间采用隔离加密的方式，能有效提高数据的独立性，确保组件质检的分离，减少数据质检的干扰，规避数据传输过程中的丢失。对于传输高敏感度的数据，需要采用不可逆的加密算法进行安全保障，从而提高数据传输的安全性及可靠性。在整个前端以及后端，需要采用传统的https传输以外，还需要采用加密算法的传输方式进行传输，这种方式可有效提高数据传输的安全性及可靠性。关于密匙存储方面需要基于公司的安全加密存储管理。访问存储以及设备访问均采用安全认证的方式进行访问。

3管道日常巡检

在管道日常巡检过程中，识别发现威胁管道安全运行的第三方损伤行为，识别管道周边地貌环境变化情况，通过前端机载设备数据采集和云端数据处理，自动辨识风险，将监测到的异常数据信息及时推送至管道管理人员。同时，无人机可搭载喊话器对管道周边进行保护宣传，在夜间无人机也可以搭载探照灯保证管道的安全运行。

4数字孪生技术能够提供精确的管道三维模型

结合实时传感器数据实现动态监测和状态评估，显著提高管道管理的智能化水平，有效捕捉管道变形、泄漏等异常情况。IoT技术通过实时数据采集与传输，优化了管道状态监控，增强了故障预警能力，避免了潜在安全隐患。数字孪生和IoT技术的结合提升了数据处理能力、响应速度及决策支持系统，优化了管道维护和管理流程。然而，数字孪生技术对传感器和高精度建模工具的依赖，以及对数据处理和实时更新的高要求，使得大规模管道系统监测的复杂性增加。IoT技术在复杂环境中易受到信号干扰或传输延迟的影响，且大规模管道监测产生的数据量庞大，如何高效处理与分析这些数据，对硬件性能和算法提出了较高要求。5现场应急管控可视化基于GIS地图，实现异常报警信息的展示及任务推送。对于泄漏事故，可实现基础信息的展示（管道基础信息、泄漏时间、位置以及处置状态等）。嵌入预测模型，实现泄漏扩散模拟演示以及泄漏后果影响展示，与生产指挥平台进行融合应用，实现应急事件的定位、现场视频直播、救援路径规划以及应急事件远程指挥的功能。对于异常情况（管道监/检测结果的异常、预期未完成计划的异常等），可实现异常信息及异常位置的展示。例如与智能阴保系统相融合，实现阴保异常报警展示，显示异常原因、设备信息、异常位置、处理状态以及运行数据等。同时，对于未处理异常，可实现任务自动推送功能。

6监控装置管理

支持配置管理线路，包括线路名称、管道压力、运维单位、运维负责人以及包含的站场阀室。支持对配置管理监控立杆、村民民宅信息，包括基础信息、关联线路信息、维护信息、线路设备、巡检计划和巡检记录等。支持监控辅助检测设备的运行状态，能够对设备的本体，网络状态、信号强度、电池情况进行实时检测，以确保设备运行的正常。支持查看检测设备台账，包括设备基础信息、设备附件信息、维保信息、设备应用信息、运行记录缺陷记录、接入记录及操作文档等通过单一页面实现完整的设备信息，方便用户操作运维。

7系统作业流程

（1）前期布置工作，对无人机机库进行现场安装，对设备设施进行现场调试验证。（2）在云端地面站软件规划无人机飞行线路及作业过程中的飞行策略。（3）飞行指令下发后，机库自动打开启动无人机，无人机按照提前设定的巡检路线开始巡检任务。在任务完成后，无人机自动降落至设定的机库中，自动更换电池进行充电备用。（4）无人机在巡检任务执行过程中，将采集的影像信息实时传送至云端服务器，通过图像识别、数据分析等技术，系统能够自动识别管道异常信息，并提前进行预警和预防。（5）系统将识别到的异常信息自动推送至管道安全监控室和巡检APP。巡检人员收到异常信息处理任务后，分配处理人员，处理人员根据系统定位信息赶赴现场，现场完成处置，并将处置结果反馈系统，完成闭环管理。

结语

综上所述，加强高密型后果区的管道安全运营管理，及时对该区域的管道现状信息技术掌握能提高该区域管道管理的应急处置能力，加强高后果区内第三方施工管理对于油气管道管理至关重要。采用智能化程度更高的技术手段进行油气管道可视化巡检及智能分析，能有效提高巡检的自动化、智能化水平。结合物联网技术以及可视化巡检技术，对人员密集型的高后果区管道运营风险识别、风险评价、完整性评价以及其他相关业务过程进行剖析，基于物联网技术的油气管道可视化巡检及智能分析系统可全面提升管道完整性管理水平，达到持续改进、降低管道运营风险的发生、低成本促进管道运营。

参考文献

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