一种GIS辅助油气管道高后果区识别研究模型

刘振东 宋婷婷

（1.山东省特种设备检验研究院有限公司，济南250000;2.山东省国土测绘院，济南 250000）

0 引言

随着我国经济快速发展，油气管道铺设速度大幅提升，已基本形成全国油气管网［1］。同时，管道敷设路由与城乡建设、高铁高速公路建设、输电线路等其他基础设施建设交叉日益频繁，自然因素与社会因素共同导致管道沿线的人口密集区、特定场所形成高后果区。

管道高后果区作为油气输送管道安全管理的关键区域，一旦发生管道破裂或油气泄漏，将对公共安全、环境和财产造成巨大影响和损失。高后果区作为管道完整性管理重点关注对象，提高高后果区识别的效率和准确率，制定针对性管理对策，摆脱事件发生后的被动应对局面，使影响管道安全运行的风险因素得到有效管控，已成为当前油气管道保护工作的重点［2-3］。

1 高后果区识别现状

1.1 高后果区国内外识别技术现状

欧美国家于2000年左右开始对管道高后果区识别及相关政策的制定进行研究。其中，美国早在2001年已经提出了液体和气体管道的完整性管理技术标准，随后成为多国普遍认同的先进管理方式［4-6］。目前，美国运输部的管道安全局已经建成全美管道绘图系统（简称NPMS）［7］，该系统数据库存储了油气管线、场站、液化站等空间数据，同时也对管道沿线周边设施环境、居民地分布、特定场所分布数据进行了集成，对油气管道高后果区特定区域进行了标识，显著提升了高后果区的识别效率以及准确性。

1.2 高后果区识别准则

《油气输送管道完整性管理规范》对输油管道和输气管道高后果区识别准则进行了明确的定义。输油管道识别范围主要在50~200 m，以管道中心线为中心，在50 m缓冲区范围内有高速公路、国道、省道、铁路及易燃易爆场所，在200 m范围内有水源、河流、大中型水库、国家自然保护地区以及聚集户数在50户以上的村庄、乡镇等人口稠密区都被识别为高后果区；输气管道的高后果区判定条件主要在于管道是否经过三、四级地区以及潜在影响区域内是否存在特定场所，管道的潜在影响范围依据潜在影响半径计算，潜在影响半径计算式为：

式中，d为管道外径，mm；p为管段最大允许操作压力，MPa；r为受影响区域的半径，m；系数0.099只适用于天然气管道计算。

2 GIS辅助高后果区识别方法

油气管道高后果区的识别主要内容是对管道沿线一定距离范围内的人员密集区、环境敏感区、基础设施区等空间区域进行识别划分，而GIS（Geographic Information System）作为一门集地图学、遥感技术和计算机科学技术操作于一体的空间处理工具，可以用于空间数据的采集、管理、分析、显示和描述［8］。空间信息分析作为GIS的重点功能，能进一步提取、统计分析管道空间信息，本文通过对线性的管道数据进行GIS缓冲区分析、空间叠加以及空间统计分析，快速识别出管线高后果区并对高后果区数据进行统计分析。

2.1 GIS空间信息分析

本文主要利用缓冲区分析、空间叠置和空间统计分析进行高后果区的识别以及统计。

2.1.1 缓冲区分析

缓冲区分析是以点、线、面地物实体为基础，在其周边拓展一定半径而生成的缓冲区多边形，从而实现地物实体在周边邻域的拓展分析，常见点线面缓冲区示意如图1所示。油气管道为线性实体，以管道中心线为中心轴，距中心轴50 m或100 m生成平行条带多边形。

图1 缓冲区示意

2.1.2 叠加分析

译文：布宜诺斯艾利斯的一些地区也尝试实行路边拾取可回收物的措施。但是据报道，因为这样的收集方式成本较高，政府决定不提供补贴，所以该项措施以失败告终。

叠加分析在GIS中的概念是将分散在不同图层中的地物图层在统一的空间参考坐标系前提下，按照相同的空间位置进行叠加，产生新的空间要素，新要素包含新的空间关系以及新的属性关系，从而可对新生成的图层按照一定的数学模型进行叠加分析［9］。本文采用的空间叠加操作主要包括点与多边形、线与多边形、多边形与多边形叠加。点与多边形叠加示意如图2所示，主要用于管线缓冲区与点状实体（加油站、水库、仓库等）的叠加分析；线与多边形的叠加示意如图3所示，主要用于管线缓冲区与线状实体（高速公路、高压线等）的叠加分析。

图2 点与多边形叠加

图3 线与多边形叠加

多边形与多边形叠加结果需要根据数据的要求和叠加分析的具体需求进行空间特征的提取，多边形叠加操作一般提供并、叠合、交等3种类型，如图4所示，油气管道的空间叠加操作主要以叠合操作为主，主要用于管线缓冲区与面状实体（居民区、保护地等）的叠加分析。

图4 多边形与多边形叠加

2.1.3 空间统计

本文涉及到的空间统计是将空间关系（长度、面积、临近关系等）关联到经典统计分析中，统计高后果区空间分布位置、长度、比例等相关参数。

2.2 高后果区识别流程

利用GIS空间分析与统计方法进行高后果区的识别流程，如图5所示，主要步骤包括：

图5 高后果区识别流程

1）油气管道空间位置获取：通过RTK设备现场获取管道中心线坐标数据。

2）数据标准化：将管道中心线坐标数据转为shp数据格式，导入PostGIS空间数据库，入库时对管线数据地理和投影坐标系统进行统一。

3）DOM影像数据获取：通过天地图网站获取管道沿线DOM数据，选取分辨率优于0.5的影像，并将影像加载到arcgis软件中。

4）居民地、建筑物等地物shp数据提取：通过管道沿线的遥感数据提取居民地、建筑物、特定场所shp数据信息。

5）shp数据地区等级划分：结合环境经济调研报告（包括水文环境信息、社会经济信息等）和《输气管道工程设计规范》（GB 50251—2015）中的地区等级划分及设计系数作为shp数据地物数据的地区等级属性数据。

6）GIS空间分析：GIS空间分析主要是通过对管线进行缓冲区分析以及对管线与周边地物进行空间叠加分析进行高后果区的判别。

a.缓冲区分析：依据管道类型、管道级别以及管道沿线地区级别分别做50、200 m及特定影像半径的缓冲区分析，以确定管道中心线两侧的缓冲地块。例如：对于输油管道，只需要对延管线做50、200 m的缓冲区分析即可获取缓冲地区。

b.空间叠加分析：空间叠加分析是GIS辅助管道高后果区识别的核心关键技术。将标准化后的矢量shp数据与上一步骤中获得的缓冲区地块进行空间“并”操作，其中shp数据包含点状地物（加油站、油库）、线状地物（高速路、光缆、高铁线）、面状地物（居民地、人口密集区等）。在执行空间“并”操作时，同时还需根据管道属性信息、shp数据地物属性信息，执行相关空间算子。以输气管道为例，空间算子如图6所示。

图6 输气管道空间算子

7）空间检索统计：由步骤（6）可获得空间叠加后的数据，对叠加数据的属性数据利用SQL语句检索统计，分别统计出I级、II级、III级高后果区、非高后果区的长度。

8）高后果区复核：将通过GIS缓冲区分析及空间叠加操作识别出的高后果区管线，结合管道沿线的遥感影像数据，对高后果区管线进行人工复核，最后确认管线在高后果区的级别和长度。

3 GIS辅助高后果区识别案例

3.1 工程背景

将基于GIS的高后果区识别方法用于国内某条管道进行工程试验，通过对管线数据进行空间数据与属性数据的采集与整理，共录入5条管线，如表1所示，总长度为26.1 km，空间数据库采用PostGIS。

表1 管线基本情况

3.2 GIS高后果区识别

依据PCM设备检测到5条管线的中心线坐标数据导入PostGIS数据库，对数据进行标准化处理。首先对管线执行缓冲区操作，在其邻域扩展出距管线中心线两侧50、200 m的平行多边形区域；然后将管线沿线DOM遥感影像通过遥感智能解译功能，识别出管线缓冲区范围内的点状、线状以及面状重要地物特征，并生成shp数据；再将空间shp数据以及缓冲区数据按高后果区识别流程执行油气管道空间识别算子，依据识别规则判别出高后果区管段，对不能确定的高后果区进行人工现场勘察，最终确认管道高后果区的级别以及长度。以4#管线为例，管道空间分析示意如图7所示。

图7 管道空间分析示意

4#管线长度为5.3 km，共发现高后果区管段7处，其中I级高后果区1处，长度为149 m；II级高后果区4处，长度为912 m；III级高后果区2处，长度为632 m。

3.3 结果统计

通过对项目中5条管线数据以及空间数据整合入库，并对管线及空间数据进行叠加分析和SQL空间统计分析，共得出高后果区段43处，如图8所示，其中I级高后果区9处，长度为2.02 km；II级高后果区21处，长度为4.71 km；III级高后果区13处，长度为2.91 km；高后果区管线总长度为9.64 km，占管道总长度的37%。

图8 高后果区统计

4 结语

1）在高后果区识别准则的基础上，设计了以GIS空间分析为核心关键技术的油气管道高后果区识别流程，该方法具有高效、准确的特点。

2）通过数据采集及整合，建立了高后果区的识别流程模型，能满足当前管道高后果区的识别需求，工程应用效果良好。

3）随着AI技术、大数据、智能管网等互联网技术的不断发展，今后可以对高后果区的识别与判断流程进一步完善，提高系统的智能化水平。