油气长输管道大数据整合技术方法研究

2020-08-27 08:17姜在国
科技风 2020年21期

姜在国

摘要:随着我国社会的发展,对油气资源的需求量在不断的增加,油气资源的输送需要大量的管道,在油气资源需求量增加的背景下,出现了大量的管道数据,这些油气管道数据如果形成一定的规模,就会形成大数据。油气长输管道大数据的实现,需要对各种管道数据信息进行整合和收集,这样可以为油气长输管道企业的发展和相关业务的开展提供有力的依据,也是油气长输管道企业必须要重视的一项工作。本文对油气长输管道大数据整合技术方法进行分析。

关键词:油气资源;整合技术;油气长输管道大数据

近年来,我国社会经济突飞猛进,行业的发展使油气资源的消耗量在急剧的增加,油气企业在这样的情况下,加强了油气长输管道的建设,管道的规模和数量都在明显的增减。油气长输管道的分布的区域比较的分散,新管道与原有的管道处于同一个空间中,管道所处的环境具有多样化的特点。这些油气长输管道数据信息的收集工作是非常重要的一项工作,可以为管道的高效运行提供一个有力的数据依据,在油气长输管道大数据整合的过程中,必须要应用相应的技术。下文对此进行简要的阐述。

1 油气长输管道大数据整合的范围

在对油气长输管道大数据进行整合的过程中,企业要先确定数据整合的范围。企业要从以下几个方面来开展相关工作:

1.1 管道竣工资料数据

管道竣工资料数据是油气长输管道大数据整合中的重要内容,这些内容主要包括管道的焊接资料、测评资料、验收资源、修理资源以及各种隐蔽工程的资料,比如保温施工资料和各种施工图纸等。另外,收集的内容还包括各种隧道数据,隧道施工过程中产生的各种数据以及设计方案等。

1.2 运营管理数据

在油气长输管道建设完成以后,在实际的运营过程中,也会产生大量的数据信息,这些数据信息的收集,是油气长输管道大数据整合中的重点工作内容。

在运行数据整合的过程中,要对中管道的运行特点进行深入的分析,根据分析的结果,制定一个管道数据模型,必须要保证模型的完整性。

在模型制造完成以后,要以它为基础,形成一个数据库,这个数据库中必须要包含管道的各种信息,包括管道中的各种设备的信息,运行过程中产生的各种信息以及缺陷信息,把这些信息进行收集和整理,通过合理的方式进行存储,完成油气长输管道大数据的整合,这些数据可以为油气长输管道的运行提供一个坚实的数据基础。

在管道数据的收集过程中,必须要保证各种数据信息的准确性和完整性,完成高效的油气长输管道大数据整合。

2 油气长输管道大数据整合技术方法

2.1 管道完整性大数据采集要求

在油气长输管道大数据采集的过程中,要尽量避免各种风险因素对数据整合工作造成的影响,及时发现风险,然后对风险的等级进行评定,根据风险发生的等级,做好应急措施,避免发生一些意外事故。油气长输管道大数据采集分为两个方面的工作,第一,管道的地理數据信息采集。第二为管道的属性信息采集。

把这两方面的内容进行细化,可以分为以下几点。

管道中心线及管道设施数据。这一部分数据信息的收集要包括所有的管道属性,比如管道的设计属性、施工属性以及使用属性,钢管的各种属性信息、防腐蚀层、阀门等。

另外还包含了油气长输管道的施工资料信息、管道沿线地理数据。这一部分的内容主要包括管道施工途径的各种地理环境和设施,比如道路、流域、铁路以及各种房屋建筑等,这些环境数据是评价管道风险重要信息、遥感影像数据。这种数据主要是指油气长输管道所处地理位置两点五公里范围内的栅格影响,通过这些影像信息,可以对管道周边的环境有一个充分的了解,包括管道周边的各种设施、房屋建筑、山脉、河流等,这些地理数据信息,是油气长输管道大数据整合中的重点内容。

2.2 管道完整性大数据处理及存储

在管道完整大数据处理的过程中,要先确定基础数据,基础数据通常为各种关节信息,比如管道的建设资料等,然后把采集到的各种油气长输管道大数据加入其中,包括油气长输管道的施工数据以及运行数据,把这些数据与地理信息数据进行意义对应,形成一个整体的数据模型,通过这样的方式,把一个油气长输管道的所有数据形成一个整体,可以随时对这个油气长输管道的各种信息技术查询。在对管道完整大数据进行处理的过程中,要先把各种分项信息进行收集,然后根据这些信息,制定一个统一的参考系,参考系建立完成以后,可以通过人工操作的方式,把这些数据进行整合处理,完成油气长输管道大数据的处理。

3 结语

综上所述,随着我国社会的发展,油气资源的重要性得到了突显,油气企业的建设项目在不断增加,同时,油气管道的规模也在不断增大,油气长输管道不断出现,给管道的管理工作带来了挑战。油气企业要加强油气长输管道大数据的整合工作,采用合理的油气长输管道大数据整合技术,完成各种信息的收集,形成一个完整的数据模型,实现高效的油气长输管道管理,为我国的社会发展做出积极的贡献。

参考文献:

[1]金剑,朱学山,刘艳阳,李宁,邹斌.油气长输管道大数据整合技术方法研究[J].油气田地面工程,2020,39(02):7781.