李柏松，李跟臣，徐 波，王志學(xué)，段林杰

（1.液化天然氣接收站管理分公司，天津 300450；2.國家管網(wǎng)集團(tuán)北方管道公司，河北 廊坊 065000；3.國家管網(wǎng)集團(tuán)研究總院，河北 廊坊 065000）

在天然氣輸氣管網(wǎng)的運(yùn)營過程中，計(jì)量輸差直接關(guān)系管道運(yùn)營企業(yè)成本及效益[1]。由于大型輸氣管網(wǎng)點(diǎn)多、線長、面廣的特點(diǎn)及管網(wǎng)計(jì)量設(shè)備類型多、給計(jì)量輸差的分析和定位帶來了困難。如何找出可控因素、使得天然氣管網(wǎng)計(jì)量輸差的分析和管控具備創(chuàng)新性、可復(fù)制性是當(dāng)前需要解決的關(guān)鍵瓶頸問題[2-3]。本文通過使用不平衡度來度量天然氣管網(wǎng)系統(tǒng)的輸差水平，并監(jiān)測其變化及趨勢，實(shí)時獲得當(dāng)前系統(tǒng)的不平衡度數(shù)據(jù)，從而可及時預(yù)警。

1 系統(tǒng)不平衡度

對于有m 個流入節(jié)點(diǎn)、n 個流出節(jié)點(diǎn)、在t0 時刻至t1 時刻間、由l 個管段組成的天然氣管網(wǎng)系統(tǒng)，其系統(tǒng)不平衡度由下式計(jì)算：

在天然氣管道實(shí)際運(yùn)行中，流量及相關(guān)數(shù)值需要進(jìn)行工況狀態(tài)和標(biāo)況狀態(tài)的轉(zhuǎn)換、以便于標(biāo)準(zhǔn)化后進(jìn)行對比、轉(zhuǎn)換公式如下所示：

當(dāng)運(yùn)營企業(yè)對輸差管理有極高的精度要求，對管網(wǎng)系統(tǒng)中的l 個管段可采用數(shù)值法求解如下的包括質(zhì)量、動量、能量守恒的非線性方程組：

式中： ρ，u, T, 分別表示流體的密度、千克/立方米，流速、米/秒和溫度、K, 三者為流體的基本變量。D，θ分別表示管道管徑、米及傾角、度。P，U, g 表示壓力, 內(nèi)能和重力加速度。 λ表示水力摩阻系數(shù),q 表示流體和周圍環(huán)境的熱交換。x 在[0, L]區(qū)間, L 為管段的長度，t 為時間，且x 和t 為獨(dú)立變量。動量守恒方程中的水力摩阻系數(shù) λ是流體基本變量的函數(shù)，可以由莫迪（Moody）公式或者Colebrook 公式求得。

對于上述非線性方程組可先采用一定的離散格式將連續(xù)性的非線性方程在連續(xù)空間離散為非線性方程組，然后采用如NEWTON 類、改進(jìn)NEWTON 類、擬牛頓類算法及其他算法進(jìn)行求解。

2 基于多源數(shù)據(jù)的計(jì)量系統(tǒng)管控技術(shù)

1989 年丹尼爾提出了超聲波流量計(jì)遠(yuǎn)程診斷（Condition Based Maintenance，CBM）系統(tǒng)[4]，并迅速應(yīng)用于各管道運(yùn)營企業(yè)，CBM可對貿(mào)易交接計(jì)量系統(tǒng)實(shí)時監(jiān)控，實(shí)時采集和分析相關(guān)計(jì)量數(shù)據(jù)，對各種故障和異常情況及時報(bào)警提示，確認(rèn)計(jì)量系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)；但CBM系統(tǒng)針對硬件本身，主要用于超聲波流量計(jì)故障的預(yù)判、維修及檢定的合理安排；概而言之，側(cè)重于對計(jì)量系統(tǒng)核心設(shè)備的監(jiān)控和維護(hù)。

與CBM系統(tǒng)不同，本文提出的基于多源數(shù)據(jù)計(jì)量系統(tǒng)管控技術(shù)聚焦于系統(tǒng)不平衡度分析和管控。通過實(shí)時采集、監(jiān)測SCADA 工藝數(shù)據(jù)、計(jì)量數(shù)據(jù)、診斷數(shù)據(jù)、視頻智能識別數(shù)據(jù)以建立數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，通過診斷規(guī)則、內(nèi)置的知識庫及案例庫，對多源數(shù)據(jù)進(jìn)行基本的分析，通過算法分析、模型計(jì)算以量化計(jì)量管控系統(tǒng)的相關(guān)重要指標(biāo)，如系統(tǒng)不平衡度管控等關(guān)鍵指標(biāo)，最后通過應(yīng)用層進(jìn)行展示或綜合決策?？傮w框圖結(jié)構(gòu)見圖1。

同時，采用基于多源數(shù)據(jù)的管網(wǎng)系統(tǒng)不平衡度管控算法按如下所示流程以服務(wù)于計(jì)量系統(tǒng)不平衡度管控的目標(biāo)：

STEP 1:通過隨機(jī)抽樣一致性算法(RANSAC)保證計(jì)量系統(tǒng)涉及的數(shù)據(jù)在合理精度范圍內(nèi)。

STEP 2:實(shí)時監(jiān)控和報(bào)警所有重要參數(shù)，如增益、信號質(zhì)量、剖面系數(shù)、對稱性、信噪比等。

STEP 3: 基于系統(tǒng)內(nèi)計(jì)量儀表的實(shí)時數(shù)值/歷史趨勢，對關(guān)鍵的壓力變送器、溫度變送器、流量計(jì)等關(guān)鍵測量儀表進(jìn)行趨勢一致性驗(yàn)證。

STEP 4:對于最核心的計(jì)量設(shè)備、如超聲波流量計(jì)、采用高斯積分方法驗(yàn)證其在不同運(yùn)行工況時的不確定性或計(jì)量精度。

STEP 5:計(jì)算系統(tǒng)不平衡度，并進(jìn)行分析和管控。

通過RANSAC，保證了計(jì)量系統(tǒng)涉及的所有關(guān)鍵核心數(shù)據(jù)，精度均在合理范圍內(nèi)，從而為系統(tǒng)不平衡度計(jì)算的高可靠性提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。通過算法的第二、三步保障了核心的計(jì)量設(shè)備，如超聲波流量計(jì)，其健康狀態(tài)及運(yùn)行趨勢是符合預(yù)期的。通過算法第四步，確定了超聲波流量計(jì)在工業(yè)運(yùn)行環(huán)境下，如運(yùn)行工況變化以至于壓縮機(jī)啟停等時刻，其測量不確定性（精度）是可控和受控的。通過視頻智能識別數(shù)據(jù)，防止和避免了人為干擾。最終，通過本文所述的方法計(jì)算系統(tǒng)不平衡度，如不符合預(yù)期，可通過主成分分析法，分析系統(tǒng)不平衡度與各影響因素的相關(guān)性，以確定需重點(diǎn)監(jiān)測的儀器儀表或采取相應(yīng)的改善措施。

3 實(shí)際應(yīng)用

以某實(shí)際天然氣管道為例，計(jì)量遠(yuǎn)程管控系統(tǒng)共采集分析實(shí)時數(shù)據(jù)，包括工藝數(shù)據(jù)、氣質(zhì)數(shù)據(jù)、其他類型計(jì)量數(shù)據(jù)、診斷數(shù)據(jù)約6 100 個數(shù)據(jù)點(diǎn)，建立了涵蓋管道基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、實(shí)時數(shù)據(jù)、視頻識別數(shù)據(jù)、仿真結(jié)果數(shù)據(jù)等多源數(shù)據(jù)、13 類診斷規(guī)則、相關(guān)算法、模型計(jì)算等技術(shù)體系以服務(wù)于計(jì)量系統(tǒng)不平衡度管控的目標(biāo)。

3.1 隨機(jī)抽樣一致性算法

隨機(jī)抽樣一致性算 法 （RANSAC）由Fischler 和 Bolles 于1981 年最先提出[5]。其基本假設(shè)是樣本中包含正確數(shù)據(jù)，也包含異常數(shù)據(jù)，偏離正常范圍很遠(yuǎn)、無法適應(yīng)數(shù)學(xué)模型的數(shù)據(jù)，即噪聲。RANSAC 可基于給定一組正確的數(shù)據(jù)，可計(jì)算出符合這些數(shù)據(jù)的模型參數(shù)，同理，可基于模型參數(shù)來排除異常數(shù)據(jù)。

在模型確定以及最大迭代次數(shù)允許的情況下，RANSAC 能找到最優(yōu)解。RANSAC 的優(yōu)點(diǎn)是它能魯棒的估計(jì)模型參數(shù)。RANSAC 的缺點(diǎn)是它要求設(shè)置跟問題相關(guān)的閥值。RANSAC 只能從特定的數(shù)據(jù)集中估計(jì)出一個模型，如果存在兩個（或多個）模型，RANSAC不能找到別的模型。

通過采用RANSAC，本文剔除了實(shí)際管道中4 個準(zhǔn)確度可能存在問題的壓變、溫變儀表，并在現(xiàn)場得到了驗(yàn)證。

3.2 實(shí)時監(jiān)控及診斷

對實(shí)際天然氣管道的在用8 臺超聲波流量計(jì)的增益、信號質(zhì)量、剖面系數(shù)、對稱性、信噪比等進(jìn)行監(jiān)測，見表1 所示，可以看出各參數(shù)均在合理范圍內(nèi)：增益為30～40、信號質(zhì)量（接受率）為100、剖面系數(shù)為1.15、對稱性為0.99、信噪比為54～62。此外，聲速核查的結(jié)果顯示誤差小于0.1%，監(jiān)控及診斷結(jié)果無異常。

3.3 趨勢一致性驗(yàn)證

除進(jìn)行數(shù)據(jù)實(shí)時監(jiān)控、預(yù)警、診斷外，還可對趨勢進(jìn)行驗(yàn)證，舉例來說超聲波流量計(jì)和調(diào)節(jié)閥的變化趨勢應(yīng)有相關(guān)性。

3.4 不同工況下超聲波流量計(jì)的計(jì)量不確定性

3.5 系統(tǒng)不平衡度

4 結(jié)論

傳統(tǒng)的CBM系統(tǒng)可持續(xù)監(jiān)控計(jì)量設(shè)備的運(yùn)行情況，傳輸診斷信息以預(yù)測維修需求，降低計(jì)量系統(tǒng)的不確定性，保障系統(tǒng)可靠時間的最大化，但并不能直接解決管道運(yùn)營企業(yè)關(guān)心的輸差問題。本文首次提出了系統(tǒng)不平衡度以量化計(jì)量輸差，并通過基于多源數(shù)據(jù)的計(jì)量系統(tǒng)管控技術(shù)以系統(tǒng)監(jiān)視、分析、預(yù)警計(jì)量系統(tǒng)的運(yùn)行情況，在北方管道公司所轄管線的實(shí)際運(yùn)用中取得了良好的效果。