截至2020年底，中国油气长输管道总里程约14.4×104km，其中天然气管道里程约8.44×104km。随着天然气管网规模的不断扩大，天然气管网积累了大量运行与管理数据，包含历史负荷数据、故障数据、性能监测数据等，利用大数据分析挖掘技术深入挖掘大量运行管理数据中有价值的信息，对于保障天然气管网安全高效运行，建设智能管道系统具有重要意义。
天然气管网大数据的特点
数据量大
一方面，天然气管网的SCADA系统、设备每时每刻均在积累大量生产运行数据；另一方面，与天然气管网的运行有关的外部数据也是管网运行管理的重要依据。
数据采集速度跨度大
对数据处理速度的要求存在较大差异。天然气管网的传感器多样、业务场景多元，数据采集与处理覆盖管网的全生命周期。
数据类型多样
天然气管网的数据来自多个环节与不同部门的数据系统，管网数据类型包括结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据。
数据价值密度差异大
天然气管网的数据类型复杂多样，不同类型数据的信息含量与价值密度存在较大差异。
数据时序性、关联性、复杂性较强。
天然气管网的运行数据具有较强的时序性；天然气管道的数据间呈现强关联性；天然气管网的运行与管理涵盖多种平台，业务场景与分析思路复杂交错。
分析方法
01传统理论方法
传统理论方法已经形成了系统的方法论，物理概念清晰，对于管道特定的参数预测有系统的理论体系和公式。但在工业控制系统应用中，传统理论方法存在局限性，包括：
在模型构建过程中需要对参数进行理想假设和简化，影响误差；
自适应性差，在实际应用时，影响参数的变化导致模型适用性差；
分析较片面，难以反映宏观的时空关联特性。
02 大数据挖掘方法
大数据挖掘方法不依赖于理论机理，可将历史数据和实时数据进行综合分析，得到多维度、宏观的时空关联特性，并根据预测结果进行调参优化，提升了预测结果的准确性和适应性。大数据挖掘方法与传统理论方法并不矛盾，在研究过程中，可利用理论方法的参数，确定模型的影响因素，提升研究效率，同时可进一步完善科学研究体系，从而推动研究方法的发展。
传统理论方法与大数据挖掘方法流程对比
中国天然气管道的数字化发展与实践历经近20年，在数据采集、数据管理等方面积累了大量实践经验。在此基础上形成了管道大数据挖掘的基本逻辑及思路。
天然气管网数据挖掘基本框架
天然气管网运行大数据应用
近年来，随着大数据和人工智能技术迅速发展，对启发式算法、人工神经网络、深度学习方法等技术的研究不断深入。这些方法为天然气管网大数据分析提供了强有力的工具。对于天然气管网的负荷预测、安全预警、调度评估与优化、性能监视与回归等问题，可通过以上数据挖掘技术开展深入研究与应用，以保障管网安全高效运行。
01 天然气管网的负荷预测
为了充分利用大量管网历史负荷数据，通过深度学习方法，从特征提取和时序预测等方面对历史数据进行利用。在深度学习算法中，长短期记忆网络在时间序列预测领域应用广泛，适用于管网的负荷预测。经过预处理的原始数据和特征参数作为网络输入，将下一时刻的实际负荷作为网络输出，对网络进行训练，并将网络用于未来一段时间的负荷预测，即为基于长短期记忆神经网络预测管网负荷数据的典型流程。
基于长短期记忆神经网络的管网负荷预测流程图
02 天然气管道的安全预警
管道安全预警技术包括传感器法和数据法：传感器法通常利用各种光纤传感技术实现安全预警，将与管道同沟埋设的光纤作为传感器，通过检测管道周边的振动或温度变化监控管道是否发生泄漏，其缺点是需要全线安装传感器，成本过高；数据法是以历史预警运行数据为基础建立评估模型，进而对管网当前和未来一段时间内的运行可靠性进行评估，对可能出现的高风险运行提出预警。
数据法管道安全预警流程图
以中亚天然气管道库克杜马拉克--霍尔果斯管道为例，对上述方法进行验证，建立管道模型，仿真得到多个正常运行工况数据，通过模型仿真模拟压气站工作异常、管道泄漏、调度策略不合理等异常数据，用于模型训练。以管道高负荷为例，管道负荷过高导致管道堵塞点处压力减小，温度因汤姆逊效应而降低。结果表明上述方法可以有效实现管道故障及可靠性分类，从而对管道风险提出预警。
数据法管道安全预警流程图
03 天然气管网调度评估与优化
天然气管网调度优化需要从建模、指标制定及多目标优化求解几个方面进行。建立基于管道、压气站、阀室的管网机理模型，通过实际运行数据对模型进行校准，以此作为优化问题构造约束条件与目标函数的基础。通过多目标优化求解算法，计算不同工况下的Pareto边界，并根据用户定义给出推荐运行策略，进行准实时图像展示。
天然气管网运行策略优化流程图
以某天然气管网为例，通过研究目标函数之间的制衡关系对上述方法进行验证。求取Pareto边界，帮助决策者选择多种调度方案，经优化求解得到推荐运行方案，优化后的方案在满足各分输节点压力和流量需求的基础上，量化权衡管输能耗和管存，方案1更加注重节能需求，方案2尝试在管存和经济性之间取得平衡，最终的优化方案能够辅助调度员实现管网的经济、安全运行。结果表明推荐运行方案优于当前运行方案。
某天然气管网调度策略优化运行方案对比曲线
04 设备性能监视与回归
通过开展基于数据驱动的性能计算模型开发，在数据驱动模型的基础上研究设备性能主要影响因素，进一步进行特征提取和数据驱动回归模型开发，实现通过运行数据对设备的性能进行监视。通过数据挖掘方法进行天然气管网性能监视与回归的流程包括：
通过聚类描述样本特征，对海量历史数据进行分类，选择高价值工作点；
通过相关性分析提取影响性能的主要因素，筛选出相关参数；
通过深度学习进行特征提取和降维；
通过深度学习网络模型建立设备性能预测模型并进行可靠性和精度分析。
大数据技术应用展望
01 多源数据融合
随着多源数据融合技术的广泛应用，目前已有的数据融合方法种类有限并具有很大的局限性，而且不同数据源、不同精度的数据给数据融合带来了极大挑战。因此，发展适用范围广、融合精度高的数据融合方法将是数据融合技术未来的研究方向。另外，数据标准化和数据互操作技术是促成多源数据融合在天然气管网中推广的关键。
02 综合信息平台建设
天然气管网综合信息平台集数据存储、数据融合、设备管理、通信管理、运行维护、管网规划、调度优化、智能分析、健康评估与预测等功能于一体。顺应大数据背景下的市场需求和新技术的快速发展，天然气管网综合信息平台未来将朝着融合、规模、智能、标准的方向发展。
03 全生命周期管理
在未来，实现天然气管网的全生命周期管理需要搭建从设计到运维的数据框架，实现不同阶段多源数据自由调配与应用。依托综合信息平台，全生命周期管理是在智能化进程中强化运维、提高效率的必由之路，其在复杂设备或管网的缺陷检测、安全保障、决策支持中有重要作用。
结语
在大数据背景下，通过充分分析和利用天然气管网数据，可以提高管网管理水平，提高各方面效益，管网数据的应用具有良好的前景和巨大的潜力。通过结合具体的功能需求确定算法及其使用方法，并进一步结合使用需求完成平台开发，可以更加充分地挖掘数据价值，进一步对管网的调度与管理进行优化，具有重要的工程实际意义。
