基于数字孪生体的管道风险监测方法、系统和存储介质技术方案

本发明专利技术公开了一种基于数字孪生体的管道风险监测方法、系统和存储介质，包括：获取目标管段在当前时刻的多源属性数据并输入至预设风险评价公式组，得到所述目标管段的当前综合风险值；利用所述当前时刻的多源属性数据对目标管段对应的原始数字孪生模型进行更新，得到所述当前时刻的目标数字孪生模型；当所述当前综合风险值超出预设综合风险值时，将所述目标管段在所述当前时刻所存在的风险，在所述目标数字孪生模型上进行标记映射，以实现对所述目标管段的风险监测。本发明专利技术大幅缩短了管道风险监测的周期，能够利用数字孪生模型对管道风险进行实时评价与监测，提高了风险监测的准确性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
基于数字孪生体的管道风险监测方法、系统和存储介质


[0001]本专利技术涉及风险监测
，尤其涉及一种基于数字孪生体的管道风险监测方法、系统和存储介质。

技术介绍

[0002]数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。数字孪生是一种超越现实的概念，可以被视为一个或多个重要的、彼此依赖的装备系统的数字映射系统，数字孪生技术也可以运用于油气管道运行情况的监管和调节。
[0003]对于油气资源，管道运输具有运输量大、连续、迅速、高效、经济、安全、平稳、可靠且占地面积少等特点，在综合性价比方面可谓一枝独秀，将其他各种运输方式远远甩在后面。随着管线钢级的提高、管道口径的扩大、运行压力的升高、管道里程的增加，管道逐步交织成网，输送能力和调配能力大幅提升。
[0004]然而，当前对于管道的风险评价与监测存在较多局限性。例如，计算量大，需要依赖强大的逻辑思维能力或借助计算机等辅助设备。对于系统计算中涉及到的装置失效概率、偏离因子等各类参数的确定需要投入大量的精力，例如需要收集各装置工艺操作条件和设备台账，对装置和储运系统设备进行定量计算，确定每一个泄漏单元内的危险物料、工艺参数(温度、压力等)、设备设施及规格(主要设备、工艺管道、法兰、阀门、仪表接管等)、泄漏单元的物料存量等信息。各类数据的准确度和适应性也难以确定。
[0005]因此，亟需提供一种技术方案解决上述技术问题。
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技术实现思路

[0006]为解决上述技术问题，本专利技术提供了一种基于数字孪生体的管道风险监测方法、系统和存储介质。
[0007]本专利技术的一种基于数字孪生体的管道风险监测方法的技术方案如下：
[0008]获取目标管段在当前时刻的多源属性数据并输入至预设风险评价公式组，得到所述目标管段的当前综合风险值；
[0009]利用所述当前时刻的多源属性数据对目标管段对应的原始数字孪生模型进行更新，得到所述当前时刻的目标数字孪生模型；
[0010]当所述当前综合风险值超出预设综合风险值时，将所述目标管段在所述当前时刻所存在的风险，在所述目标数字孪生模型上进行标记映射，以实现对所述目标管段的风险监测。
[0011]本专利技术的一种基于数字孪生体的管道风险监测方法的有益效果如下：
[0012]本专利技术的方法大幅缩短了管道风险监测的周期，能够利用数字孪生模型对管道风险进行实时评价与监测，提高了风险监测的准确性。
[0013]在上述方案的基础上，本专利技术的一种基于数字孪生体的管道风险监测方法还可以做如下改进。
[0014]进一步，还包括：
[0015]基于目标管段在历史时间段的多源属性数据，构建所述目标管段对应的原始数字孪生模型。
[0016]进一步，所述历史时间段的多源属性数据包括：所述历史时间段的管道运维数据、所述历史时间段中任意时刻的管道基础属性数据、输送油气介质物性数据、水力数据、热力数据、周边环境数据、生产运行数据；
[0017]所述当前时刻的多源属性数据包括：所述当前时刻的管道基础属性数据、输送油气介质物性数据、水力数据、热力数据、周边环境数据和生产运行数据。
[0018]进一步，所述当前时刻的管道基础属性数据包括：所述当前时刻的管道壁厚S
K
、所述当前时刻的管道直径R
K
和所述当前时刻的管道使用年限t
K
，所述当前时刻的输送油气介质物性数据包括：所述当前时刻的油气传输速度V
J
、所述当前时刻的油气压强P
J
、所述当前时刻的油气传输温度T
J
和所述当前时刻的含水量M
J
，所述当前时刻的水力数据包括：所述当前时刻的水压P
S
和所述当前时刻的水温T
S
，所述当前时刻的热力数据包括：所述当前时刻的管道外部环境温度T
H
，所述当前时刻的生产运行数据包括：所述当前时刻的管道输送油气的运行数据T
s
，所述当前时刻的周边环境数据包括：所述当前时刻的周边环境的人员入侵人数X
H
和所述当前时刻的携带工具台数P
H
。
[0019]进一步，所述预设风险评价公式组为：
[0020][0021]其中，V
M
为安全油气传输速度范围中最接近V
J
的值，V
M1
为安全油气传输速度范围的上限值，V
M2
为安全油气传输速度范围的下限值，P
M
为安全油气压强范围中最接近P
J
的值，P
M1
为安全油气压强范围的上限值，P
M2
为安全油气压强范围的下限值，T
M
为安全油气传输温度范围中最接近T
J
的值，T
M1
为安全油气传输温度范围的上限值，T
M2
为安全油气传输温度范围的下限值，M
M
为安全含水量范围中最接近M
J
的值，M
M1
为安全含水量范围的上限值，M
M2
为安全含水量范围的下限值，t
m
为管道最大使用年限，k为所述目标管段对应的支线数量，F4为所述当前综合风险值，F1为事故发生的概率值，F2为风险产生时人员的伤亡值，F3为事故对管线造成的后果系数。
[0022]进一步，所述预设综合风险值包括：第一预设综合风险值和第二预设综合风险值，所述第一预设综合风险值小于所述第二预设综合风险值；所述当所述当前综合风险值超出预设综合风险值时，将所述目标管段在所述当前时刻所存在的风险，在所述目标数字孪生模型上进行标记映射的步骤，包括：
[0023]当所述当前综合风险值仅超出所述第一预设风险值时，通过所述目标数字孪生模型对应的预设中风险映射方式，将所述目标管段在所述当前时刻所存在的风险，在所述目
标数字孪生模型上进行标记映射；
[0024]当所述当前综合风险值超出所述第二预设风险值时，通过所述目标数字孪生模型对应的预设高风险映射方式，将所述目标管段在所述当前时刻所存在的风险，在所述目标数字孪生模型上进行标记映射。
[0025]进一步，所述目标管段在所述当前时刻所存在的风险为：所述当前综合风险值对应的输送油气介质风险、水力风险、热力风险、周边环境风险和生产运行风险中的至少一种。
[0026]本专利技术的一种基于数字孪生体的管道风险监测系统的技术方案如下：
[0027]包括：处理模块、更新模块和监测模块；
[0028]所述处理模块用于：获取目标管段在当前时刻的多源属性数据并输入至预设风险评价公式组，得到所述目标管段的当前综合风险值；
[0029]所述更新模块用于：利用所述当前时刻的多源属性数据对目标管段本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于数字孪生体的管道风险监测方法，其特征在于，包括：获取目标管段在当前时刻的多源属性数据并输入至预设风险评价公式组，得到所述目标管段的当前综合风险值；利用所述当前时刻的多源属性数据对目标管段对应的原始数字孪生模型进行更新，得到所述当前时刻的目标数字孪生模型；当所述当前综合风险值超出预设综合风险值时，将所述目标管段在所述当前时刻所存在的风险，在所述目标数字孪生模型上进行标记映射，以实现对所述目标管段的风险监测。2.根据权利要求1所述的基于数字孪生体的管道风险监测方法，其特征在于，还包括：基于目标管段在历史时间段的多源属性数据，构建所述目标管段对应的原始数字孪生模型。3.根据权利要求2所述的基于数字孪生体的管道风险监测方法，其特征在于，所述历史时间段的多源属性数据包括：所述历史时间段的管道运维数据、所述历史时间段中任意时刻的管道基础属性数据、输送油气介质物性数据、水力数据、热力数据、周边环境数据、生产运行数据；所述当前时刻的多源属性数据包括：所述当前时刻的管道基础属性数据、输送油气介质物性数据、水力数据、热力数据、周边环境数据和生产运行数据。4.根据权利要求3所述的基于数字孪生体的管道风险监测方法，其特征在于，所述当前时刻的管道基础属性数据包括：所述当前时刻的管道壁厚S
K
、所述当前时刻的管道直径R
K
和所述当前时刻的管道使用年限t
K
，所述当前时刻的输送油气介质物性数据包括：所述当前时刻的油气传输速度V
J
、所述当前时刻的油气压强P
j
、所述当前时刻的油气传输温度T
J
和所述当前时刻的含水量M
J
，所述当前时刻的水力数据包括：所述当前时刻的水压P
S
和所述当前时刻的水温T
S
，所述当前时刻的热力数据包括：所述当前时刻的管道外部环境温度T
H
，所述当前时刻的生产运行数据包括：所述当前时刻的管道输送油气的运行数据T
s
，所述当前时刻的周边环境数据包括：所述当前时刻的周边环境的人员入侵人数X
H
和所述当前时刻的携带工具台数P
H
。5.根据权利要求4所述的基于数字孪生体的管道风险监测方法，其特征在于，所述预设风险评价公式组为：其中，V
M
为安全油气传输速度范围中最接近V
J
的值，V
M1
为安全油气传输速度范围的上限值，V
M2
为安全油气传输速度范围的下限值，P
M
为安全油气压强范围中最接近P
J
的值，P
M1

【专利技术属性】
技术研发人员：王禹钦，刘志刚，冯庆善，江玉友，孙云峰，田灿，李狄楠，李荣光，燕冰川，郭超，孙今朝，高博颢，孙伶，赵君，张惠芬，
申请(专利权)人：国家管网集团北方管道有限责任公司，
类型：发明
国别省市：