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管道研究

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山區管道天地聯合管控地災風險實踐

來源:《管道保護》雜志 作者:謝銳;鄭宇恒;方迎潮;吳東容;孫嘯;王彬彬 時間:2021-1-19 閱讀:

謝銳 鄭宇恒 方迎潮 吳東容 孫嘯 王彬彬

國家管網集團西南管道公司



摘  要:西南山區管道所經區域地質條件復雜,地勢起伏大且地災頻發,傳統的管道地質災害風險管控模式難以發揮有效作用。為滿足山區管道運行管理更高安全和環保要求,利用新技術,建立天基系統、地基系統與管控流程相結合的天地聯合風險管控體系,形成風險普查、詳查、監查的風險識別及管控模式,實現地質災害的天地一體化綜合監測預警,提高風險管控能力和管控效率。

關鍵詞:山區管道;地質災害;天地聯合風險管控;天基系統;地基系統;InSAR;高后果區;預警


西南管道70%以上位于V字形、大落差山區,沿線水網密布,地理環境復雜,地質災害頻發;自然環境敏感區及人員密集型高后果區較多;基礎設施建設活動(第三方施工)頻繁。與平原地區油氣管道相比,安全運營、環保管控等面臨更大難度和挑戰。

西南山區管道在地質災害、第三方人為破壞、腐蝕等方面風險突出,與建設期缺陷雙重疊加,失效可能性比平原管道明顯較高[1-2]。環境敏感區域(濕地公園、水源保護地等)及人員密集型高后果區搶險難度大,溢油回收困難,人員傷亡及環境污染等失效后果影響較大[3]。針對山區管道風險管控的重難點問題,需要應用新技術予以解決。

1  風險管控重難點分析

表 1為山區管道風險管控典型重難點問題。

可以看出,現有管道完整性管理手段在大范圍地質災害排查、流域性環境風險識別、高后果區增量排查等方面,難以滿足山區管道更高安全和環保要求。需運用衛星遙感、傳感器監測、人工智能等新技術開展山區管道風險管控,形成適用的風險管控體系[4-9]

2  天地聯合風險管控體系

融合衛星遙感數據與地基感知數據,基于人工智能分析建立天地一體化風險管控體系及平臺,實現管道風險篩查、評估、監測及預警的綜合管理。技術體系包含天基系統和地基系統兩個部分,兩者結合形成天地聯合管控,對地質災害進行“三查”,實現天地一體化綜合預警,提高風險管控范圍和工作效率,為管道地質災害防治提供技術支撐。

2.1  天基系統

天基系統主要利用衛星遙感監測手段,結合大數據、人工智能等信息技術,對管道沿線開展大范圍的地質災害隱患點普查、大范圍監測、地災風險識別以及重點風險持續跟蹤,并為災害與風險詳查、地基監測提供數據支撐。

基于衛星遙感技術(表 2),在管道左右兩側0.1、0.5、2.5公里范圍開展累計緩慢形變監測,實現管道沿線地質災害早期識別,同時對管道周邊大范圍地質變化情況進行管控。采用國產高分辨率光學衛星對管道沿線進行地物變化檢測統計及建筑物識別提取,查找人為因素導致的建筑用地變化區域,并做出相關分析,實現管道沿線施工監測和高后果區管理。

通過對三維數據、基礎地理數據、地質環境數據、地質災害數據、管道數據以及其他數據的多源數據融合疊加分析等大數據技術,以獲得被測對象的一致性解釋或描述,從而得出更為準確、可信的結論。

人工智能技術集中于機器學習算法在遙感影像數據計算分析中的應用。系統內共形成9種功能算法,13個分析模塊,為進行復雜的數據分析和處理提供了算法保證。

2.2  地基系統

地基系統主要利用地面傳感監測設備,對各重大地質災害點時空演變信息進行實時監測(圖 1),包括形變、地球物理場、化學場、誘發因素等,最大程度獲取連續的空間變形數據,利用指數平滑法、回歸分析、神經網絡等大數據分析方法,分析預測災害發展變化趨勢,結果應用于地質災害的穩定性評價、預警預報和防治。

主要工作流程包括數據采集、數據分析及存儲、預警規則以及預警行為四個部分。數據采集主要通過野外監測設備進行,采用三網聯通的網絡作為主信道,同時預留了北斗數據傳輸系統作為備用信道,并建立了兩個信道的自動切換方式。數據分析及存儲,主要使用大數據分析算法將傳回的數據進行分析,找出災害發育變形規律,并將分析結果存儲到數據庫中。預警規則以“管道安全”為核心,構建外界誘發指標、地災形變指標與管道力學指標組成的預警預報判別矩陣,將管道地質災害預警級別劃分為三級預警。預警行為的確定是根據報警規則計算災害點的預警級別,并進行自動響應,同時將報警信息發給對應的業務人員。

2.3  天地一體化方案及體系建立

通過技術與管理相結合,建立天基系統、地基系統與地災風險管控流程結合的天地聯合風險管控體系,對地質災害進行“三查”(普(排)查、詳(篩)查、監查),實現地質災害的天地一體化綜合監測預警,提高風險管控能力和管控效率(圖 2)。

普(排)查:借助高分辨率的光學影像和SAR影像,識別歷史上曾經發生過明顯變形破壞和正在變形的區域,實現對地質災害隱患的大范圍普查。

詳(篩)查:基于衛星普查結果,對解譯出的形變區域開展地面調查,記錄隱患點的地形地貌條件、地質環境破壞程度、巖土體結構等,并結合管道沿線地質災害風險評價模型、評級體系,對確認的風險點進行評估,確定需要進行監測、治理的地質災害點位。

監查:對詳查確認的風險點位,部署地基監測系統,進行實時監測、預警與管控。

3  管控實踐

西南管道公司地基系統從2014年開始建設,2018年進行了二次升級改造。截至2020年,已接入監測區域150處,其中應力應變監測117處,地災監測59處(合建26處),769個監測點位,791套監測設備。天基系統從2019年開始建設, 2020年逐步投入實驗性應用,并與地基系統有效融合聯動。天地聯合風險管控體系應用以來,在中緬天然氣管道晴隆段InSAR地質風險識別、高后果區管理、地質災害監測預警等應用中取得了良好效果。

3.1  InSAR地質風險識別

開展InSAR地質風險識別,對約100公里中緬天然氣管道晴隆段新老管線進行了識別驗證。重點對2.5公里地質災害風險區域進行普查,共排查出23個隱患區域,其中位于管道300米緩沖區的有6個。InSAR解譯出形變區67處,其中老管線35處,新管線32處。經綜合判斷, 64個形變區域需要開展野外地質環境調查。經專業人員現場實勘,確認了地質災害點。

InSAR解決了潛在隱患由人工排查難以發現的難題,極大地提升了地質災害識別的能力與水平,使得地災防控更具針對性。

3.2  高后果區管理

建立“技防+人防”管理模式,將衛星遙感監測結果與人工巡線結果相互復核,提升人工巡線針對性、廣覆蓋和巡視效率;開展管道沿線建筑物識別和統計,輔助確定高后果區等級;自動排查高后果區新增建筑物,記錄其出現時間,保留證據鏈。

目前,西南管道公司監測管道總長度約500公里,共監測高后果區98個,其中I級9個,II級54個,III級33個,IV級2個,總長度約162公里。基于衛星遙感的山區管道高后果區動態監測管理取得了初步應用效果。

3.3  地質災害監測預警

利用地基監測系統,多次成功預警,包括中緬管道K321滑坡、晴隆改線段管體應力異常、采空區隧道裂縫加速變形等事件。

2018年8月13日,平臺監測到中緬管道K321滑坡1#應變監測點應變值出現穩步上升趨勢,抗滑樁出現輕微形變,系統預警。經現場復核發現,持續降雨導致滑坡體第一排抗滑樁左側兩根樁上部管溝處出現小范圍局部滑塌(圖 3)。滑塌區呈圈椅狀,長約15米,寬約8~12米,厚度約1.2米,滑塌區后緣下錯約 1.2米,邊緣下錯約0.4米,局部光纜外露,排水溝堵塞。公司及時趕赴現場復核,并采取消減措施降低了風險。

4  結論及建議

(1)西南山區管道天地聯合風險管控體系充分利用天基系統、地基系統技術優勢,結合多源數據融合和專業數據分析,解決了山區管道運行風險有效管控難題,顯著提高了風險管控能力及管控效率。

(2)形成了 “三查” (普(排)查、詳(篩)查、監查)管控模式,取得了較好的應用效果,為山區管道風險管控探索出了新方向。

(3)實際應用中還存在地物變化監測分類精度不足、衛星監測地物變化時容易受到云層和植被影響等問題。后續將持續提升天地一體化平臺智能化水平及預報準確率,并探索Lidar、無人機等技術應用,構建天空地一體化風險管控體系,實現山區管道風險全面管控。

 

參考文獻:

[1] 倫昌海,李向南,張躍雷,等.我國山地管道設計建設投產技術標準現狀研究[J]. 天然氣與石油. 2017,35(2):1-6.

[2] 畢研軍,楊文,孫碧君,等. 輸氣管道山地施工方法研究[J].中國科技博覽,2015,35(2):39-42.

[3] 張圣柱. 油氣長輸管道事故風險分析與選線方法研究[D]. 北京:中國礦業大學,2012.

[4] 徐小波,單新建,屈春燕,等. PS/CR-InSAR技術在區域滑坡變形監測中的初步應用[C],中國地球物理,2011-10-17:1001.

[5] 許振華,魏金占. 超高分辨率衛星影像應用淺析[J], 信息技術與信息化,2015(7):126-12.

[6] 朱仁璋,叢云天,王鴻芳,等. 全球高分光學星概述(一):美國和加拿大[J]. 航天器工程,2015(12):85-106.

[7] Peng Daifeng, Zhang Yongjun. Object-based change detection method using refined Markov random field [J]. Journal of Applied Remote Sensing, 2017, 11(1): 016024-016036.

[8] Wang Xin, Liu Sicong, Du Peijun, et al. Object-Based Change Detection in Urban Areas from High Spatial Resolution Images Based on Multiple Features and Ensemble Learning [J]. Remote Sensing, 2018, 10(2): 276-289.

[9] 許強,董秀軍,李為樂. 基于天—空—地一體化的重大地質災害隱患早期識別與監測預警[J]. 武漢大學學報(信息科學版),2019,44(7):957-966.


作者簡介:謝銳,工程師,1986年生,2013年碩士畢業于中國石油大學(北京)油氣儲運專業。現主要從事油氣管道運行管理及數據管理研究工作。聯系方式:18008306535, 181828333@qq.com。 

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