智能管道建设数据整合方法及问题探讨

丁楠，陈浩，孙静，肖丽

1.浙江浙能天然气运行有限公司（浙江 杭州310052）

2.浙江浙能天然气管网有限公司（浙江 杭州310052）

0 引言

随着我国经济的高速发展、油气能源的需求在不断增加、管道建设快速增长，管道的安全运行管理面临着诸多问题：一方面管道沿线地区城市化发展加快，管道高后果区增多，第三方施工管理难度加大，过程中增加的管道保护措施甚至管道迁改项目也逐年增长，图纸档案查询效率低，施工资料未与运营过程中的变化建立起连接；另一方面，管道智能内检测、外腐蚀检测需要充分调查管道历次检测记录、修复记录、阴极保护情况等原始资料，资料分散无法系统描述管道的现状。

智能管道[1]可有效解决管道数据完整度低、成果复用率低、信息贯通性弱等问题。数据整合以管道中心线为基准，整合建设、运行、废弃阶段产生的数据，是智能管道建设的必经过程。

1 现状

油气长输管道信息化、智能化是管道技术发展的必然趋势，我国多个管道工程开展了智能管道的建设，数据整合工作积累了大量成果。西气东输冀宁联络段是国内第一条在数字化平台上进行选定线、勘察设计和运营管理的“数字输气管道”，管道上的每根钢管都有完整的数据记录，从炼钢厂炉坯出厂到钢管厂制管，再到中转运输，最后到施工现场，每个环节都可以溯源[2]。川气东送管道建设了一套基于完整性管理的数字化管道系统，系统对生产运行、风险评价、维抢修等环节进行了整合，最大程度地消减了管道周边环境复杂和气质含硫等诸多不利因素对管道安全运行的影响[3]。长宁页岩气田集输气干线将勘察、设计、采购、施工、检测、监理等完整性数据体系化入库，以及施工全过程数字化管理与一站式移交，实现了项目建设全过程的管控一体化、决策智能化[4]。哈尔滨—沈阳输气管道线路工程结合地理信息数据库和工程信息数据库，以数字化的形式，整合管道线路设计数据，实现对管道线路工程的直观展示及资料的管理和分析，实现“数字化移交”[5]。中俄东线天然气管道工程以“全数字化移交、全智能化运营、全生命周期管理”的建设目标，开始了“智能管道”示范工程建设[6]。

智能管道的研究主要起于管道设计和建设阶段，在役管道如何开展智能化建设仍在尝试和探索。金剑等[7]提出管道数据与环焊缝信息一一对应；王波等[8]提出将内检测数据与施工数据对齐，但均未对数据整合中发现问题的处理作详细描述。

2 数据整合

数据整合工作首先要建立管道数据模型，其次整合出管道中心线作为智能管道的基准，之后采集施工、投产、运行、废弃各阶段产生的基础数据，最终实现全要素信息在管道中心线的可视化展示。

2.1 管道数据模型选用

常用的油气管道数据模型[9]主要有3种：APDM（ArcGIS Pipeline Data Model）、PODS（Pipeline Open Data Standard）、ISAT（Integrated SpatialAnalysis Techniques）。APDM模型是ESRI公司开发的地理数据库，依托Geodatabase空间数据库构建，将地理数据作为关系型数据库中的要素进行存储的对象关系型框架，模型因拥有强大的GIS能力和较强的扩展性、可靠性被管道行业认可和选用[10]。管道数据矢量化可实现管道以及设备等信息的搜索、定位、查询、分析等功能，方便可视化展示，为智能管道数据管理提供科学有效的方法。

2.2 管道中心线整合

控制点是管道中心线上具有已知地理位置坐标和里程值的点，通过控制点可以明确的描述管线的走向。控制点获取的渠道主要有4类，其优缺点见表1。

根据GB 32167—2015《油气输送管道完整性管理规范》要求，若管道进行了内检测，对齐以内检测环焊缝编号为基准，若没有进行过内检测，中心线对齐应基于测绘数据，测绘数据精度不满足要求，宜补充测绘结果更新中心线坐标。数据整合做法如下：

1）规范管道数据模型。

2）抽取竣工资料管道中心线信息或者运营期内检测数据，综合得到相对准确度和完整度高的管道中心线。

3）管道数据关联到中心线的每一条管节。

4）叠加地理信息数据。

5）叠加施工、无损检测、附属设施等数据。

假设以上数据均有，优先选择用焊缝测绘成果对齐内检测环焊缝编号。首先排查焊缝测绘结果，有无焊缝编号重复、焊缝间距有无超过13 m、出现“飞点”或重复坐标点等情况，其次通过智能内检测管道特征“阀门→三通→弯头→短接”来缩小对齐范围并完成线路部分的对齐工作，焊口编号统一参照竣工资料的焊口编号，对通过内检测发现的焊口可作临时编号，形成管道中心线。

假设缺少施工期间的现场焊缝测绘，优先选择埋地管道复测成果对齐智能内检测管道特征“阀门→三通→弯头”完成线路部分的对齐工作，焊口编号统一参照管道施工记录的焊口编号，对通过内检测发现的焊口可作临时编号，形成管道中心线。

假设缺少施工现场焊缝测绘和内检测成果，选择埋地管道复测成果对齐管道施工记录的焊口编号，按“阀室→穿跨越→弯头”完成线路部分的对齐工作，形成管道中心线。

如果仅有竣工图纸和施工记录，数据不满足要求，应开展复测或智能内检测工作。

2.3 基础数据整合

管道中心线对齐后需要开展建设期和运行期数据的整合工作，管道数据模型中的库表是具有关联性的，整合应注意管道中心线由焊口编号和钢管管号对齐，保证与钢管出厂信息对应。焊口编号关联补口、无损检测结果、焊缝返修、内检测结论、管体缺陷修复信息，桩号关联穿跨越、隐蔽工程、试压清管记录等，录入管道数据模型的离线点包括但不限于表2。

表2 主要管道数据一览表

此外，考虑叠加地理信息数据，采集管道中心线两侧各2.5 km范围内的0.5 m分辨率数字正射影像（Digital Orthophoto Map，DOM）、数字高程模型（Digital Elevation Model，DEM)、管道沿线两侧200 m范围内的数字线划地图（Digital Line Graphic，DLG）和建筑物矢量数据，便于数据可视化展示以及后续高后果区和地质灾害等完整性管理智能识别工作。

3 存在问题

1）数据来源多部门多系统，规则存在差异。管道物资采购、建设阶段的数据一般在PIMS系统和档案管理系统存储，管道运行、废弃阶段的数据在ERP和管道保护业务系统中存储。不同系统的结构化数据存储规则不同、非结构化数据命名方式不统一，给数据整合带来难度。例如固定墩存储位置信息为桩号区间，缺少精确位置；图片存储以单个管道建设项目为单位，多个项目存储时命名存在重复；管道保护业务系统第三方施工中的新建的第三方管道、新增的箱涵套管保护数据更新不同步。

续表2

2）原始资料存在记录错误。档案管理系统存储的技术资料记录存在错误。例如管道焊接施工示意图、施工记录、竣工测量成果表记录错误、重复、缺页；施工记录与管道线路工程道工程材料、构配件、设备报审表中钢管编号存在偏差；竣工测量成果表焊口坐标偏离管道路由。此类数据历时时间久远，数据恢复难度大。

4 结束语

数据是智能管道建设的的基础，整合工作需要多部门、多系统之间的协作互通。通过确定管道数据模型，梳理技术资料来源、整合关键数据、建立统一的管道数据库，完成管道数据的整合。但由于管道数据在不同时期的侧重点不同，建议智能管道建设覆盖管道全生命周期，在设计阶段就同步考虑智能管道建设，竣工后做到实体管道和数字管道同步移交运行，避免数据恢复的麻烦，保证数据连续性，对管道企业建设智能管道以及后续完整性管理数据采集与整合有着重要的意义。