本发明属于油气管网,具体涉及一种阴极保护监测系统。
背景技术:
1、随着油气管网里程数的快速增长,阴极保护作为减缓管道腐蚀的重要技术,受重视程度不断提高。然而,绝大多数阴保服务商以生产监测设备为主,配套的监测平台仅用于数据可视化展示与异常情况报警,功能单一,无法对阴极保护措施有效性进行综合分析与评价。目前阴极保护监测平台在设备反向控制、数据挖掘、智能预警、智能决策等方面还有很多不足。
2、因此,如何建设一套高度信息化、自动化、智能化的监测系统,是充分挖掘数据的潜在价值,为生产实践提供智能决策,促进智慧管道建设的发展的重中之重。
技术实现思路
1、本发明的目的在于:提供一种阴极保护监测系统,解决现有阴极保护监测平台功能单一的问题。
2、本发明采用的技术方案如下:
3、一种阴极保护监测系统,包括阴极保护监测平台,所述阴极保护监测平台包括感知层、网络层、应用层、表现层;
4、所述感知层包括潮汐干扰监测设备、gps模块、dtu、恒电位仪、电源;
5、所述网络层包括有线通讯模块、无线通讯模块、卫星通讯模块;
6、所述应用层包括设备管理模块、分析统计模块、高级应用模块、报警监测模块、决策支持、电位数据、gis数据、管线数据、电流数据、环境数据;
7、所述表现层包括数据报表展示模块、数据可视化展示模块、多通道交互模块。
8、进一步地,所述阴极保护监测平台基于人工智能算法利用gis数据、环境数据、管线数据进行管道异常智能预警和管道腐蚀规律预测模型的训练。
9、进一步地,所述阴极保护监测平台还包括监测平台数据库,所述检测平台数据库引入有分库分表中间件,所述分库分表中间件用于将高采集频率的数据进行分库分表设计。
10、进一步地,还包括数字孪生平台,所述数字孪生平台将电位数据、gis数据、管线数据、电流数据与三维模型进行绑定,所述数字孪生平台用于了解管线、设备实时状态数据及通过页面交互控制管道沿线设备的运行参数。
11、进一步地,所述阴极保护监测平台采用lora自组网实现数据自动化采集。
12、综上所述,由于采用了上述技术方案,本发明的有益效果是:
13、1、本发明中,采用机器学习算法实现异常数据的智能预警,改变传统方案通过关键参数阀值预警导致误报率较高的不足;采用人工智能算法对多维数据(gis、环境、阴保参数等)进行综合分析,挖掘数据潜在规律,探索影响管道腐蚀的关键因素,为阴极保护方案制定与完善提供决策支持。具体地,阴极保护监测平台综合利用gis数据、环境数据、阴极保护监测历史数据进行智能预警和管道腐蚀规律预测模型的训练,改变传统阀值预警以及依赖专家经验进行规律预测的不足,极大提高预警准确率与规律预测的精度。
14、2、本发明中,通过数字孪生技术实现虚拟场景与实际工况的映射。数字孪生平台将空间gis数据、阴保监测业务数据与三维模型进行绑定。通过页面交互实现管网运维的智能监控与反向控制,实现管网运维的无人值守。
15、3、本发明中,数据库在传统设计基础上引入分库分表中间件将采集频率较高的表进行分库分表设计,极大减少响应延迟时间,增强用户体验。
16、4、本发明中,采用lora自组网方式有效克服了弱信号地区数据自动化采集与传输稳定性较差的不足。
17、5、本发明中,阴极保护监测平台采用模块式开发模式,各功能模块彼此独立,方便按需组合与功能扩展。
1.一种阴极保护监测系统,其特征在于,包括阴极保护监测平台,所述阴极保护监测平台包括感知层、网络层、应用层、表现层;
2.按照权利要求1所述的一种阴极保护监测系统,其特征在于,所述阴极保护监测平台基于人工智能算法利用gis数据、环境数据、管线数据进行管道异常智能预警和管道腐蚀规律预测模型的训练。
3.按照权利要求1所述的一种阴极保护监测系统,其特征在于,所述阴极保护监测平台还包括监测平台数据库,所述检测平台数据库引入有分库分表中间件,所述分库分表中间件用于将高采集频率的数据进行分库分表设计。
4.按照权利要求1所述的一种阴极保护监测系统,其特征在于,还包括数字孪生平台,所述数字孪生平台将电位数据、gis数据、管线数据、电流数据与三维模型进行绑定,所述数字孪生平台用于了解管线、设备实时状态数据及通过页面交互控制管道沿线设备的运行参数。
5.按照权利要求1所述的一种阴极保护监测系统,其特征在于,所述阴极保护监测平台采用lora自组网实现数据自动化采集。