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案例頻道★蘇祥偉，俞舟平，俞寬，洪嘯（浙江浙能天然氣運(yùn)行有限公司，浙江杭州310000）
摘要：貿(mào)易計(jì)量數(shù)據(jù)分析是每個(gè)天然氣輸送企業(yè)都會(huì)重點(diǎn)考慮的問題，直接影響到企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益，通過智能判斷計(jì)量支路處于比對(duì)運(yùn)行狀態(tài)，并對(duì)運(yùn)行過程中的計(jì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和分析，建立智能比對(duì)模型，及時(shí)對(duì)計(jì)量設(shè)備出現(xiàn)測(cè)量偏差提供設(shè)備故障報(bào)警信號(hào)。并對(duì)計(jì)量設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)的深度挖掘分析，形成一系列診斷指標(biāo)和方法，及時(shí)發(fā)現(xiàn)其潛在的問題，為檢修、維護(hù)提供決策依據(jù)。
關(guān)鍵詞：貿(mào)易計(jì)量設(shè)備；在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)；設(shè)計(jì)管理
1 現(xiàn)狀和目標(biāo)
天然氣長(zhǎng)輸管道具有地理空間跨度較大、生產(chǎn)時(shí)效性較強(qiáng)、運(yùn)行連續(xù)、壓力高、流量大和計(jì)量點(diǎn)眾多的特點(diǎn)，目前計(jì)量設(shè)備狀態(tài)的管理主要是基于設(shè)備自身故障診斷，通過互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)了設(shè)備自身故障診斷的集中報(bào)警。但是對(duì)于計(jì)量設(shè)備來說，除了要求功能性完好，還對(duì)準(zhǔn)確性有較高的要求。通常計(jì)量設(shè)備剛出現(xiàn)測(cè)量偏差時(shí)并不能產(chǎn)生設(shè)備故障報(bào)警信號(hào)，而當(dāng)計(jì)量設(shè)備出現(xiàn)報(bào)警信號(hào)時(shí)，已經(jīng)造成了較長(zhǎng)時(shí)間的測(cè)量不準(zhǔn)確。對(duì)于上述這種計(jì)量設(shè)備自身性能的劣變，計(jì)量設(shè)備自身無法完成自我診斷，需要借助外部系統(tǒng)對(duì)設(shè)備的性能狀態(tài)進(jìn)行分析、核查。計(jì)量設(shè)備的日常比對(duì)是檢驗(yàn)計(jì)量設(shè)備是否計(jì)量準(zhǔn)確的常用方法，但是目前該項(xiàng)工作完全由人工完成，由人工進(jìn)行計(jì)量比對(duì)數(shù)據(jù)的采集、填報(bào)、分析和判斷，據(jù)統(tǒng)計(jì)每年需要分析約2000份數(shù)據(jù)樣本，耗時(shí)費(fèi)力。由于供氣點(diǎn)多、分析頻次高、人工統(tǒng)計(jì)和分析流程繁瑣，將導(dǎo)致分析周期長(zhǎng)、效率低、易出錯(cuò)、異常無法及時(shí)發(fā)現(xiàn)等問題。
針對(duì)上述問題和現(xiàn)狀開發(fā)一套集自動(dòng)管存氣計(jì)算、管網(wǎng)輸差計(jì)算、計(jì)量比對(duì)分析、計(jì)量設(shè)備性能狀態(tài)智能診斷于一體的系統(tǒng)，具有非常重要的作用。
2 設(shè)計(jì)思路和內(nèi)容構(gòu)成
2.1 管網(wǎng)輸差實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)計(jì)算及監(jiān)控
管道輸送是天然氣運(yùn)輸?shù)闹饕ぞ撸L(zhǎng)輸管道的首末分別是氣田和用戶，我國的管道租用呈現(xiàn)網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)布置，具有長(zhǎng)、點(diǎn)多、面廣的特點(diǎn)，在資源計(jì)量方面一般都是在進(jìn)氣點(diǎn)、出氣點(diǎn)安裝計(jì)量設(shè)備。天然氣在輸送過程中均會(huì)因儀表精度、人員操作及計(jì)算方法等原因，造成進(jìn)銷資源不平衡，也就產(chǎn)生輸送輸差。輸差在輸送過程中是必然會(huì)存在的問題，但如何將輸差控制在合理范圍內(nèi)，是管理管理企業(yè)面臨的技術(shù)問題，也是考核經(jīng)營管理水平的關(guān)鍵指標(biāo)。
傳統(tǒng)的輸差管理方式多采用人工對(duì)昨天進(jìn)氣和供氣點(diǎn)輸氣量進(jìn)行簡(jiǎn)單的匯總，通過總體的加減計(jì)算估算出管網(wǎng)的輸差率，作為第二天管網(wǎng)調(diào)度的依據(jù)。這種方式不僅對(duì)于人力資源的消耗大，且對(duì)異常狀況的反應(yīng)也會(huì)有一定的延遲，安全生產(chǎn)存在漏洞。
針對(duì)人工統(tǒng)計(jì)的不足之處，我們采用在線實(shí)時(shí)計(jì)算的方式。根據(jù)天然氣管網(wǎng)物理結(jié)構(gòu)，綜合考慮元件、節(jié)點(diǎn)在水力學(xué)、熱力學(xué)和拓?fù)鋵W(xué)上的相互關(guān)系，建立天然氣管網(wǎng)的輸差計(jì)算模型，通過從PI數(shù)據(jù)庫和本地?cái)?shù)據(jù)庫中采集天然氣管網(wǎng)的進(jìn)氣量、輸氣量、自用氣量以及放空氣量數(shù)據(jù)，并結(jié)合管網(wǎng)管容的變化量，實(shí)時(shí)計(jì)算天然氣管網(wǎng)輸差。上述輸差分為絕對(duì)輸差和相對(duì)輸差，主要包括：時(shí)輸差、日輸差、周輸差、月輸差、年輸差等，相應(yīng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在本地?cái)?shù)據(jù)庫中。同時(shí)以圖、表、文字等表現(xiàn)方式展示分析過程及分析結(jié)果，并能智能給予相應(yīng)的決策建議，另外根據(jù)輸差參數(shù)指標(biāo)，如日波動(dòng)幅度、日輸差變化速度等進(jìn)行檢測(cè)判斷，出現(xiàn)異常及時(shí)通過系統(tǒng)界面報(bào)警及短信方式進(jìn)行報(bào)警信息推送。
2.2 計(jì)量設(shè)備智能計(jì)量比對(duì)
系統(tǒng)通過從PI數(shù)據(jù)庫中讀取相關(guān)聯(lián)閥門的開關(guān)狀態(tài)、開度大小，以及流量計(jì)的流量數(shù)據(jù)等，智能識(shí)別計(jì)量支路是否處于串聯(lián)比對(duì)運(yùn)行狀態(tài)。系統(tǒng)在確認(rèn)計(jì)量支路處于比對(duì)運(yùn)行狀態(tài)后，通過讀取PI數(shù)據(jù)庫中相應(yīng)計(jì)量數(shù)據(jù)，按照計(jì)量比對(duì)分析方法，計(jì)量比對(duì)持續(xù)時(shí)間一般大于24小時(shí)，計(jì)量比對(duì)分析采用總體和分段方式，即需要計(jì)算總體計(jì)量比對(duì)偏差，以及各分段計(jì)量比對(duì)偏差，分段方式主要分為5種模式，主要包括流量分段模式、時(shí)間分段模式、平均時(shí)間分段模式、平均流量分段模式、綜合模式[2]。計(jì)量比對(duì)分析包括工況體積流量、標(biāo)準(zhǔn)體積流量、溫度、壓力等項(xiàng)目的比對(duì)分析。
在線比對(duì)過程一般包括以下步驟：（1）智能判斷計(jì)量支路處于比對(duì)運(yùn)行狀態(tài)。（2）并對(duì)比對(duì)運(yùn)行過程中的計(jì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和分析。（3）由征兆和其他診斷比對(duì)知識(shí)來識(shí)別系統(tǒng)的狀態(tài)，對(duì)異常表計(jì)進(jìn)行分類判斷和定位。在線比對(duì)的過程可以看作一系列過程數(shù)據(jù)集的轉(zhuǎn)化，即測(cè)量—比對(duì)—決策—故障分類和定位。
圖1 典型計(jì)量比對(duì)工藝流程圖
如圖1典型計(jì)量比對(duì)工藝流程圖，當(dāng)表計(jì)FT301和表計(jì)FT302處于串聯(lián)狀態(tài)時(shí)，且流量計(jì)瞬時(shí)工況數(shù)據(jù)大于0且維持時(shí)間大于5分鐘，這可判斷表計(jì)處于比對(duì)狀態(tài)，利用建模模型判斷其是否出現(xiàn)測(cè)量偏差，再通過多個(gè)診斷周期的疊加判斷，確認(rèn)表計(jì)的最終狀態(tài)。
關(guān)鍵點(diǎn)在與根據(jù)輸入的工況流量、累計(jì)流量、溫度、壓力及持續(xù)的時(shí)間進(jìn)行計(jì)算，并通過多個(gè)比對(duì)周期的疊加，提高比對(duì)判斷準(zhǔn)確率，具體流程如圖2所示。
圖2 流量計(jì)比對(duì)流程
流量計(jì)在線智能比對(duì)，即通過工況流量、標(biāo)況流量、溫度、壓力，偏差幅值、幅值變化率、分段分析、歷史比較、深度學(xué)習(xí)等手段建立比對(duì)模型，利用人工智能的方式（包括專家系統(tǒng)、模糊邏輯、因果分析等）自動(dòng)完成整個(gè)比對(duì)和診斷過程。
計(jì)量比對(duì)模塊可實(shí)現(xiàn)同一計(jì)量設(shè)備不同運(yùn)行時(shí)段、不同計(jì)量設(shè)備相同運(yùn)行時(shí)段的狀態(tài)參數(shù)比對(duì)，以分析計(jì)量設(shè)備可能存在的異常。對(duì)于同一計(jì)量設(shè)備不同運(yùn)行時(shí)段的狀態(tài)參數(shù)比對(duì)，可分析計(jì)量設(shè)備的變化趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)和報(bào)警提醒，并通過各種數(shù)據(jù)處理與分析方法（如多元統(tǒng)計(jì)方法、聚類分析）[4]挖掘出數(shù)據(jù)中隱含的信息，從而形成一系列診斷指標(biāo)和方法，及時(shí)發(fā)現(xiàn)其潛在的問題，為檢修、維護(hù)提供決策依據(jù)。
2.3 精準(zhǔn)管網(wǎng)管存動(dòng)態(tài)計(jì)算
天然氣長(zhǎng)輸管道管存是指管道中實(shí)際儲(chǔ)存的天然氣在標(biāo)態(tài)下的體積，是反映管道運(yùn)行時(shí)的壓力、溫度、運(yùn)行配置以及運(yùn)行效率的綜合指標(biāo)，是控制管道進(jìn)出氣平衡的重要指標(biāo)。管道管存計(jì)算對(duì)輸差分析、損耗率分析等有重要的作用。
目前大多數(shù)輸氣管道管存采用穩(wěn)態(tài)計(jì)算方法，計(jì)算管道平均溫度、平均言論及平均溫度下壓縮因子，根據(jù)氣體狀態(tài)平衡方程推導(dǎo)得出。管道系統(tǒng)的實(shí)際運(yùn)行工況是連續(xù)變化的非穩(wěn)態(tài)過程，使用穩(wěn)態(tài)公式計(jì)算存在較大誤差。為精確地計(jì)算天然氣長(zhǎng)輸管道管存，應(yīng)更加精準(zhǔn)地計(jì)算管段氣體的溫度、壓力及壓縮因子。根據(jù)管存氣計(jì)算公式（1）
從微積分角度計(jì)算（P/TZ）zj精確值，由于公式設(shè)計(jì)參數(shù)較多且較為復(fù)雜，為減少計(jì)算誤差，可對(duì)計(jì)算管道采用分段累加，分段越多計(jì)算越精準(zhǔn)。
為驗(yàn)證管存計(jì)算精度，對(duì)天然氣管道2020年1月份管存進(jìn)行計(jì)算，用TGNET軟件模擬日管存變化，計(jì)算所用到的數(shù)據(jù)均取自管道SCADA系統(tǒng)，由結(jié)果比對(duì)可知，迭代后的公式計(jì)算管存值與TGNET軟件模擬值最相近，精度最高。
2.4 計(jì)量設(shè)備性能在線診斷
天然氣長(zhǎng)輸管道具有地理空間跨度較大、生產(chǎn)時(shí)效性較強(qiáng)、運(yùn)行連續(xù)、壓力高、流量大和計(jì)量點(diǎn)眾多的特點(diǎn)，目前計(jì)量設(shè)備狀態(tài)的管理主要是基于設(shè)備自身故障診斷，通過互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)了設(shè)備自身故障診斷的集中報(bào)警。但是對(duì)于計(jì)量設(shè)備來說，除了要求功能性完好，還對(duì)準(zhǔn)確性有較高的要求。通常計(jì)量設(shè)備剛出現(xiàn)測(cè)量偏差時(shí)并不能產(chǎn)生設(shè)備故障報(bào)警信號(hào)，而當(dāng)計(jì)量設(shè)備出現(xiàn)報(bào)警信號(hào)時(shí)，已經(jīng)造成了較長(zhǎng)時(shí)間的測(cè)量不準(zhǔn)確。對(duì)于上述這種計(jì)量設(shè)備自身性能的劣變，計(jì)量設(shè)備自身無法完成自我診斷，需要借助外部系統(tǒng)對(duì)設(shè)備的性能狀態(tài)進(jìn)行分析、核查。
遠(yuǎn)程在線診斷是將遠(yuǎn)程采集到的流場(chǎng)和流量計(jì)的參數(shù)通過數(shù)學(xué)模型計(jì)算得出參數(shù)與參考值比較，從而判斷流量計(jì)運(yùn)行狀態(tài)是否正常。
遠(yuǎn)程在線檢測(cè)采用聲速檢驗(yàn)法，將流量計(jì)測(cè)得的聲速與理論計(jì)算的聲速（將遠(yuǎn)程采集到的天然氣溫度、壓力、組分等參數(shù)通過數(shù)學(xué)模型計(jì)算得出）[3]進(jìn)行比較，計(jì)算兩種偏差并判斷其是否符合相關(guān)規(guī)定。遠(yuǎn)程在線診斷項(xiàng)目包括增益、信號(hào)接收率、信噪比、脈動(dòng)比、各聲道聲速與平均聲速的偏差、剖面系數(shù)、旋窩角、對(duì)此性系數(shù)、橫向流系數(shù)等。
3 實(shí)施內(nèi)容和效果
本項(xiàng)目已經(jīng)進(jìn)行部署運(yùn)行，現(xiàn)在對(duì)管網(wǎng)用于貿(mào)易比對(duì)的30臺(tái)流量計(jì)進(jìn)行實(shí)時(shí)采集和比對(duì)分析，同時(shí)設(shè)立了網(wǎng)頁端的管理平臺(tái)，可通過網(wǎng)頁對(duì)監(jiān)測(cè)、報(bào)警的實(shí)時(shí)信息進(jìn)行查看：首頁提供了各類型設(shè)備狀態(tài)總覽，可直觀看到設(shè)備最新狀態(tài)、最新的比對(duì)記錄以及對(duì)應(yīng)的計(jì)算過程畫面，各設(shè)備的實(shí)時(shí)、歷史數(shù)據(jù)記錄可在分設(shè)的單獨(dú)頁面進(jìn)行查看，在具體類型的頁面中可指定查看該類型下屬設(shè)備的比對(duì)記錄和報(bào)警歷史記錄。
通過實(shí)測(cè)驗(yàn)證，天然氣貿(mào)易計(jì)量數(shù)據(jù)在線智能分析系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)瞬態(tài)監(jiān)控，包括設(shè)備狀態(tài)、流量、管輸效率變化趨勢(shì)，并進(jìn)行設(shè)備周期檢測(cè)的智能預(yù)測(cè)。由模型輸出圖形，當(dāng)初始異常時(shí)，將進(jìn)行提醒。
隨著天然氣貿(mào)易計(jì)量數(shù)據(jù)在線智能分析系統(tǒng)在管網(wǎng)的成功試點(diǎn)，管網(wǎng)將進(jìn)一步優(yōu)化管理流程，利用數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，并通過大數(shù)據(jù)模型、機(jī)器深度學(xué)習(xí)模型來實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)預(yù)警、業(yè)務(wù)優(yōu)化和智能輔助決策，以支持管網(wǎng)降本增效。
4 結(jié)論
天然氣貿(mào)易計(jì)量數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的建設(shè)提高調(diào)度人員分析的效率和準(zhǔn)確性，每年可節(jié)省大量人力和物力，降低公司經(jīng)營成本，同時(shí)實(shí)現(xiàn)了對(duì)計(jì)量設(shè)備在線核查和劣變趨勢(shì)分析，實(shí)時(shí)掌控計(jì)量設(shè)備性能變化狀態(tài)，為檢修提供決策依據(jù)，同時(shí)提高天然氣貿(mào)易計(jì)量設(shè)備管理水平。
此系統(tǒng)不僅可以遠(yuǎn)程獲取計(jì)量設(shè)備運(yùn)行信息，還能實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)計(jì)量設(shè)備自身狀態(tài)、運(yùn)行狀況和性能，自診斷信息的及時(shí)上報(bào)，對(duì)管網(wǎng)運(yùn)營單位的管理發(fā)揮重要作用，通過收集計(jì)量設(shè)備運(yùn)行的相關(guān)信息，結(jié)合采集到設(shè)備生命周期內(nèi)的誤差監(jiān)測(cè)管理，進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，可提前預(yù)測(cè)計(jì)量設(shè)備運(yùn)行趨勢(shì)，針對(duì)于計(jì)量設(shè)備的更新?lián)Q代做好有計(jì)劃的更換，可以使管網(wǎng)建設(shè)更加高效、便捷、智能化。
作者簡(jiǎn)介：
蘇祥偉（1986-），男，山東棗莊人，高級(jí)工程師，碩士，就職于浙江浙能天然氣運(yùn)行有限公司，研究方向是天然氣計(jì)量。
俞舟平（1988-），男，浙江杭州人，工程師，碩士，就職于浙江浙能天然氣運(yùn)行有限公司，研究方向是天然氣計(jì)量。
俞 寬（1994-），男，浙江紹興人，工程師，學(xué)士，就職于浙江浙能天然氣運(yùn)行有限公司，研究方向是天然氣計(jì)量。
洪 嘯（1992-），男，浙江金華人，助理工程師，學(xué)士，就職于浙江浙能天然氣運(yùn)行有限公司，研究方向是天然氣計(jì)量。
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摘自《自動(dòng)化博覽》2022年11月刊
北京市公安局海淀分局備案號(hào)：11010802023656號(hào)