一种化工管道安全的智能化在线检测方法与流程

本发明涉及智能检测技术领域，具体是一种化工管道安全的智能化在线检测方法。

背景技术：

化工企业的生产设备会用到很多的管道，这些管道主要用于输送各类生产原材料、半成品和成品，化工管道的安全，直接关系到化工企业的生产安全，是化工企业安全的重要组成部分，因化工企业的管道数量多和种类复杂，且输送的气、液体种类多，对管道的安全管理带来了很大的压力。

化工管道的在线检测是化工企业安全管理的重要手段，目前主要采用如下方法：

1.基于人工巡检法：有经验的技术人员携带管道检测仪器或经过训练的动物分段进行管道检测和定位；此方法具有定位准确和误报率低的特点，但不能及时发现泄漏，管道检测只能间断的进行。

2.基于电缆检漏法：使用的电缆主要有油溶性电缆、渗透性电缆、分布式传感器电缆三种，电缆与管道平行铺设，当泄漏的物质渗入电缆后，会引起电缆特征的变化，以此来实现对管道检测和定位，此方法非常灵敏，对于小漏和缓慢泄漏均有较好的效果，但电缆价格和施工费用都较高，电缆一旦沾染上泄漏物后就要进行更换，它多用于液态烃类燃料的泄漏检测。

3.基于管道压力、流量、温度等运行参数的外部管道检测法：能实现在线监测，是管道检测和定位的研究的主攻方向之一。

上述三种检测方法的现状及问题：

及时性差

现行的检测方法都是采用特定设备或人工的方式进行采集数据，这些数据基本上都是非实时的，同时又是非连续的，带有一定的离散性；这些非实时的离散数据，无法做到及时准确的判定该管道的安全性。

预测性差

现行的检测方法采集的数据比较单一，缺乏科学全面的指标体系数据；同时，大部分数据都是非连续性的；因此，目前的检测方法无法做到对管道安全的预测，也就无法做到对管道安全隐患的提前预防或排除。

成本高

现行的检测方法只能采取增加人力或设备的投入来增加发现问题的概率，边发现问题边改进，缺乏科学全面的高性价比方案；企业的投入往往具有重复性，设备的利用率很低，发现问题的概率也低，因此整体成本非常高；这就会让很多企业主感到这方面的投入像个无底洞，不愿加大投入，或根据主观依据进行局部性投入。

稳定性差

由于现行的检测方法缺乏全面性，无法利用指标数据之间的关联性进行自动修正；因此，利用这些相对单一和非连续性的非准确性数据进行分析得出的结论是不稳定的，只能作为进一步确定的基础，不能作为直接采取应急措施的决策依据。

针对上述的问题，本专利解决思路是采用传感器、图像采集器来替代现有的数据采集方式，同时将原有的各类数据进行统一整合加以利用；再利用人工智能的方式来代替现行的测算、分析、判断及反馈等低效动作，为化工企业安全的管理者提供管理上的便利，促使最终达到及时准确预测化工管道的安全隐患，提前采取措施，最终避免安全事故的发生。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种化工管道安全的智能化在线检测方法，使其能解决及时性差、预测性差、成本高和稳定性差问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种化工管道安全的智能化在线检测装置，所述装置设置在机体内部，包括数据存储单元，所述数据存储单元包括实时数据、历史数据、结果数据、模型数据和基础数据，所述数据存储单元和数据处理单元电连接，所述数据处理单元由格式转换、过滤筛选和修复合并组成，所述数据存储单元和数据分析单元电连接，所述数据采集单元的输出端和数据处理单元的输入端电连接，所述数据处理单元的输出端和数据分析单元的输入端电连接，所述数据分析单元的输出端和控制处理单元的输入端电连接。

所述数据采集单元包括传感器、智能相机、化工仪表和管理系统。

所述数据分析单元包括智能算法、智能分析和智能预测。

所述控制处理单元包括预警控制、发送指令和指令适配。

一种如上所述的装置的使用方法，包括以下步骤：

步骤一、数据采集单元通过传感器、智能相机、化工仪表等设备采集化工管道各部位的压力、温度、外观、振动、管道厚度、单位流量等原始数据，并实时从生产管理系统中提取生产原料、中间品类型等相关数据，同时，将非数字化的数据转换成为数字化数据，然后通过网络将数据传给数据处理单元；此过程的设计确保实时数据的同步性和整体性，为后续的分析处理提供连续的数据，其采集的实时性强，安全性更高；避免了人为记录数据的不及时性和准确性；

步骤二、数据处理单元接收到数据后，依据预定的数据过滤与清洗规则和数据结构化逻辑原则，将原始数据进行格式转换、无效去除、去重、修复、合并和结构化等预处理操作之后，保存下有效的结构化数据，为数据分析单元提供数据运算与分析的基础数据；此外无效数据将被丢弃，避免造成分析干扰和存储资源浪费；

步骤三、数据分析单元将数据处理单元送来的实时数据和从数据存储单元定时读取的历史数据，通过结构化预处理算法，将数据重新组合成符合分析算法要求的数据流，并按时间、空间、工艺关系、角色关系等多个维度进行分析运算，生成各种业务所需的分析结果；系统也将通过深度学习进行算法数据修正，进一步加强运算分析和协助处理能力，达到自我完善功能；

步骤四、指标分析运算的结果数据将作为智能化处理算法的输入，用于监测与判定当前的化工管道是否存在重大安全隐患及是否需要及时报警等；同时利用与历史海量数据相结合进行安全隐患的趋向性分析，实施预警判定与预警等级的综合评定，并触发推送告警消息；如果告警需要进行自动操控，则向控制处理单元发送指令；数据处理单元的各种指标分析运算结果可以提供终端展示，如指标结果数据、告警消息及自动化操控触发日志等；相比人工分析与操控，此设计的分析更全面、更直观、反映更及时、结果更贴合实际，尤其是实现了监控告警与自动操控的智能化；

步骤五、控制处理单元为操作集成单元，负责接收数据分析单元的操控指令，并对指令进行适配，转化为前端系统可识别的指令，执行远程调用各接口来触发自动操控远程化工管道现场的各设备进行预警并实时监视，从而实现产生化工管道现场安全问题的智能化管控效果；

步骤六、数据存储单元将实时的有效数据和结果数据进行保存，成为实时数据和结果数据；同时将已过时的实时数据和结果数据按时间等不同序列进行排列，按不同维度进行转存，成为历史数据；将预处理的模型数据、分析算法的模型数据等进行保存，成为模型数据，并通过深度学习进行模型数据的自主更新；将数据处理过程中所需的各类规则进行保存，形成基础数据。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明的使用可以基本替代人工巡查监视全部的工作活动，包含现场巡查、仪表监视、数据采集与记录、化工管道状态分析与报告、化工管道异常情况的反馈、相关应急操作等事项内容，解决人工巡查的风险高、检测效果差、无有效预防措施、高成本等问题；同时，可以解决原化工生产系统的自动化控制系统和安全仪表系统的稳定性和准确性问题；本发明具有非接触检测、高效、低成本、设备及数据关联性高、智能化程度高等特点，能够为化工管道的安全性预测带来降低成本、提高效率、增强安全等多重效益，符合国家倡导的智能化发展方向。

相比传统的化工管道安全预测方法，本发明具有如下特点与优势：

（1）低风险

减少了人力用工量，降低了人身风险概率；传感器替代风险区域的检测工作，智能相机替代风险区域的图像采集工作，排除了人身风险因素；智能地预防事故或阻止大事故的发生，降低了损失的概率。

（2）高效率

计算机替代人工，诸多工作事项完成耗时几乎为零；平台拥有更快更多更频繁地采集获得设备数据并记录，设备数据关联性高、海量数据库，可以不间断地分析与运算，实时输出化工管道的即时状态，并通过大数据分析，时以更及时地感知化工管道的状态并迅速做出化工管道的安全性测。

（3）低成本

减少了人力用工量，降低了人力成本；使管理更简单，风险更低，从而降低管理成本和风险成本等间接成本。

（4）更稳定

平台运转不受人的生理、情绪、性格弱点影响，也不会因人员流动造成大的影响，平台能够确保检测与监控的正常运转，为准确有效预测提供保障，同时也方便了管理。

（5）智能化

平台提供更广更深的数据分析，方便监控人员更全面了解设气象条件，可以预测化工管道的状态走势、自动预警来预防化工管道安全问题带来的损失，使化工管道的安全隐患降到最低。

附图说明

图1为本发明的化工管道安全的智能化在线检测方法的组成部件及部件关系示意图；

图2为本发明的化工管道安全的智能化在线检测方法的实现设计与原理逻辑示意图；

图3为本发明的化工管道安全的智能化在线检测方法的智能处理算法逻辑示意图；

图4为本发明的化工管道安全的智能化在线检测方法的具体实施方案示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明的化工管道安全的智能化在线检测装置，所述装置设置在机体内部，包括数据存储单元，所述数据存储单元包括实时数据、历史数据、结果数据、模型数据和基础数据，所述数据存储单元和数据处理单元电连接，所述数据处理单元由格式转换、过滤筛选和修复合并组成，所述数据存储单元和数据分析单元电连接，所述数据采集单元的输出端和数据处理单元的输入端电连接，所述数据处理单元的输出端和数据分析单元的输入端电连接，所述数据分析单元的输出端和控制处理单元的输入端电连接；所述数据采集单元包括传感器、智能相机、化工仪表和管理系统；所述数据分析单元包括智能算法、智能分析和智能预测；所述控制处理单元包括预警控制、发送指令和指令适配。

如附图4所示，本发明的化工管道安全的智能化在线检测方法的具体实施方案如下描述；

1、将布置在化工管道上不同位置的传感器数据，如温度、振动、气体检测等传感器的实时的数据信息，智能相机实地实时拍摄的管道外观和周边环境的图像信息，通过光纤网络传输给监控中心服务器。

2、实时的数据、图像信息与相关历史数据经各功能服务器处理、分析、智能算法，建立大数据模型，预测数据信息的发展趋势和可能出现的异常情况，所有数据及图像信息通过监控中心终端显示出来，工控机设定初始参数，实时显示现场管道的状态及预警情况。

3、当数据出现异常，如化工管道有异常变化且持续，这时服务器根据相关数据异常情况做出判断，数据分析系统进行智能分析预测，当预测异常有出现化工安全隐患可能时先期预警提醒值班人员进行相关操作并进行预警处理，根据处理级别，通报对应层级部门，以便做出处理措施同时分级上报给相关部门。当决策部门根据预测结果做出决策需要发布预警信息时，控制处理单元通过局域网发送命令给相关指令适配器，相关指令适配器接收到指令信息，向道路现场和下级控制中心发布预警信息，同时实时监测化工管道的状态及变化趋势，并对变化情况和趋势进行管控，协助现场进行指挥以及其他相关措施来保障化工管道的安全，最终减少安全隐患给企业生产带来的恶劣影响。

如附图2所示，其描述本发明的实现设计与原理逻辑，首先，当数据采集单元通过传感器、智能相机、化工仪表等设备采集化工管道各部位的压力、温度、外观、振动、管道厚度、单位流量等原始数据，并实时从生产管理系统中提取生产原料、中间品类型等相关数据，同时，将非数字化的数据转换成为数字化数据，然后通过网络将数据传给数据处理单元；此过程的设计确保实时数据的同步性和整体性，为后续的分析处理提供连续的数据，其采集的实时性强，安全性更高；避免了人为记录数据的不及时性和准确性；

接着数据处理单元接收到数据后，依据预定的数据过滤与清洗规则和数据结构化逻辑原则，将原始数据进行格式转换、无效去除、去重、修复、合并和结构化等预处理操作之后，保存下有效的结构化数据，为数据分析单元提供数据运算与分析的基础数据；此外无效数据将被丢弃，避免造成分析干扰和存储资源浪费；数据分析单元将数据处理单元送来的实时数据和从数据存储单元定时读取的历史数据，通过结构化预处理算法，将数据重新组合成符合分析算法要求的数据流，并按时间、空间、工艺关系、角色关系等多个维度进行分析运算，生成各种业务所需的分析结果；系统也将通过深度学习进行算法数据修正，进一步加强运算分析和协助处理能力，达到自我完善功能；

然后，指标分析运算的结果数据将作为智能化处理算法的输入，用于监测与判定当前的化工管道是否存在重大安全隐患及是否需要及时报警等；同时利用与历史海量数据相结合进行安全隐患的趋向性分析，实施预警判定与预警等级的综合评定，并触发推送告警消息；如果告警需要进行自动操控，则向控制处理单元发送指令；数据处理单元的各种指标分析运算结果可以提供终端展示，如指标结果数据、告警消息及自动化操控触发日志等；相比人工分析与操控，此设计的分析更全面、更直观、反映更及时、结果更贴合实际，尤其是实现了监控告警与自动操控的智能化；

接着控制处理单元为操作集成单元，负责接收数据分析单元的操控指令，并对指令进行适配，转化为前端系统可识别的指令，执行远程调用各接口来触发自动操控远程化工管道现场的各设备进行预警并实时监视，从而实现产生化工管道现场安全问题的智能化管控效果；

最后，数据存储单元将实时的有效数据和结果数据进行保存，成为实时数据和结果数据；同时将已过时的实时数据和结果数据按时间等不同序列进行排列，按不同维度进行转存，成为历史数据；将预处理的模型数据、分析算法的模型数据等进行保存，成为模型数据，并通过深度学习进行模型数据的自主更新；将数据处理过程中所需的各类规则进行保存，形成基础数据；

另外，根据附图3所示，本发明的实施例中详细描述了智能处理算法逻辑，具体如下：

（1）算法接收数据分析单元的指标运算与分析的结果数据，即各类指标多维度统计运算与分析的结果数据，循环取得每个指标数据值，检查是否超阈值或检查最近n次单位周期内的指标数据值趋势并推算下x个单位周期内的可能指标值，总结当前该指标是否存在异常；

（2）如果指标数据被判定为异常，则根据异常检验规则定义，计算并设定本指标本次异常的类别、影响系数、等级数值等，之后紧接进入下一个指标处理循环；相反，如果无异常，则直接进入下一个指标处理循环；

（3）所有指标的异常分析监测处理完毕后，通过各个指标的影响系数、当前异常等级值进行综合分值计算，确定最终的异常级别并结合告警规则判定是否需要发起告警；

（4）如果满足告警条件，则发起告警；为了避免重复告警、高频率告警干扰，须对本次告警进行收敛判定，即结合近段时间的告警历史及告警规则对本次异常告警进行关联、合并、去重等处理判定；相反，如果不满足告警条件，则保存相关信息后结束本次流程；

（5）如果告警未被收敛，则开始根据异常告警规则进行告警处理，针对不同级别的告警进行不同层次人员通知及处理，例如一级（p1）告警通知操作者、二级（p2）告警通知部门管理者、三级（p3）以上通知总负责人；如果本次告警被收敛（判定重复或被合并），则保存相关信息后结束本次流程；

（6）在执行告警处理后，如果告警级别达到安全隐患的形成条件，并符合操控条件，就生成并向控制处理单元发送其所需的操控数据，然后保存相关信息后结束本次流程。

对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。