唐善華 楊金輝,2 徐春野 楊 毅 周曉瑩 郭永華 刁洪濤 張子濤

1.國(guó)家石油天然氣管網(wǎng)集團(tuán)有限公司油氣調(diào)控中心 2.中國(guó)地質(zhì)大學(xué)（北京）能源學(xué)院

0 引言

截至2020年底，國(guó)家石油天然氣管網(wǎng)集團(tuán)有限公司（以下簡(jiǎn)稱國(guó)家管網(wǎng)）運(yùn)行在役天然氣管網(wǎng)近5×104km，國(guó)家管網(wǎng)油氣調(diào)控中心作為運(yùn)行中樞，控制指揮著數(shù)百座站場(chǎng)，連接著幾十個(gè)氣源上載點(diǎn)，為數(shù)千個(gè)用戶供氣，輸運(yùn)調(diào)配全國(guó)超過(guò)2/3的天然氣資源，每日通過(guò)SCADA、管道生產(chǎn)管理系統(tǒng)實(shí)時(shí)采集數(shù)十萬(wàn)個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。數(shù)據(jù)來(lái)源多樣、維度復(fù)雜，統(tǒng)計(jì)口徑多、應(yīng)用需求廣，是一類典型的工業(yè)大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景。

較之于互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)，工業(yè)大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性高、數(shù)據(jù)量大、價(jià)值密度低、數(shù)據(jù)源異構(gòu)性強(qiáng)，通用的純數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)技術(shù)手段無(wú)法解決天然氣管網(wǎng)運(yùn)行業(yè)務(wù)中的特定問(wèn)題[1]。國(guó)家管網(wǎng)油氣調(diào)控中心在大型數(shù)據(jù)應(yīng)用的探索中，將先進(jìn)數(shù)據(jù)處理技術(shù)、深度學(xué)習(xí)算法與天然氣管網(wǎng)運(yùn)行實(shí)際深度結(jié)合，基于業(yè)務(wù)邏輯定制應(yīng)用功能，充分利用已有的自動(dòng)化數(shù)據(jù)采集和關(guān)鍵設(shè)備遠(yuǎn)程控制技術(shù)，在天然氣管網(wǎng)運(yùn)行業(yè)務(wù)中實(shí)現(xiàn)了以下數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)技術(shù)應(yīng)用：①在數(shù)據(jù)采集層，通過(guò)前置性數(shù)據(jù)治理算法實(shí)現(xiàn)了多源時(shí)序數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化采集，建立起字段對(duì)稱的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化數(shù)據(jù)采集、高效的數(shù)據(jù)管理；②在數(shù)據(jù)分析層，根據(jù)深刻的業(yè)務(wù)邏輯個(gè)性化應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，緊密結(jié)合運(yùn)行需求開發(fā)出一套可實(shí)現(xiàn)短周期消費(fèi)量預(yù)測(cè)、實(shí)時(shí)進(jìn)出平衡分析、運(yùn)行方案推薦的智能分析工具；③在數(shù)據(jù)服務(wù)應(yīng)用層，基于Echarts開源可視化圖表庫(kù)，對(duì)多層次維度管網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)交互式的可視化展示，打造數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái)提取關(guān)鍵信息，為運(yùn)行決策提供有力支持。

1 運(yùn)行數(shù)據(jù)架構(gòu)

1.1 天然氣管網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)主要內(nèi)容

根據(jù)數(shù)據(jù)采集來(lái)源，天然氣管網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)（圖1）可劃分為7大類：①運(yùn)行日?qǐng)?bào)數(shù)據(jù)；②基礎(chǔ)維度信息數(shù)據(jù)；③時(shí)間序列數(shù)據(jù)；④SCADA瞬時(shí)數(shù)據(jù)（通過(guò)中間數(shù)據(jù)庫(kù)PI采集應(yīng)用）；⑤仿真模擬計(jì)算數(shù)據(jù)；⑥壓縮機(jī)動(dòng)態(tài)效率監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)；⑦非結(jié)構(gòu)信息。隨時(shí)間序列刷新的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)與基礎(chǔ)信息類維度信息數(shù)據(jù)、時(shí)間序列數(shù)據(jù)交互關(guān)聯(lián)，形成多維度、多口徑的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)。

根據(jù)數(shù)據(jù)采集頻率可劃分為日填報(bào)類數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)類數(shù)據(jù)。日?qǐng)?bào)類數(shù)據(jù)主要針對(duì)管網(wǎng)運(yùn)行中的日結(jié)算流量、存量等數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，最小數(shù)據(jù)顆粒一般為日（天）。實(shí)時(shí)類數(shù)據(jù)主要通過(guò)SCADA系統(tǒng)采集，并通過(guò)中間數(shù)據(jù)庫(kù)（PI數(shù)據(jù)庫(kù)）進(jìn)行儲(chǔ)存和分發(fā)。該類數(shù)據(jù)采集頻率高，最小數(shù)據(jù)粒度可精確到秒級(jí)，適用于大數(shù)據(jù)樣本量的算法訓(xùn)練。

1.2 天然氣管網(wǎng)數(shù)據(jù)應(yīng)用流程

從數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)程序和信息傳遞角度歸納，天然氣管網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)可劃分為數(shù)據(jù)采集、分析處理、服務(wù)應(yīng)用3個(gè)層級(jí)。多源異構(gòu)數(shù)據(jù)采集主要來(lái)自于3個(gè)方面：①依托商務(wù)平臺(tái)獲取托運(yùn)計(jì)劃，再由運(yùn)行計(jì)劃部門形成運(yùn)行方案，形成計(jì)劃類數(shù)據(jù)，以流量數(shù)據(jù)為主；②通過(guò)管道生產(chǎn)管理系統(tǒng)采集由站場(chǎng)、地區(qū)公司填報(bào)，調(diào)控中心匯總的運(yùn)行日?qǐng)?bào)類數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)內(nèi)容多樣豐富；③通過(guò)SCADA對(duì)管網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)[2-3]、關(guān)鍵設(shè)備數(shù)據(jù)進(jìn)行高頻次采樣獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，并傳遞至中間數(shù)據(jù)庫(kù)（PI數(shù)據(jù)庫(kù)）形成實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)源。此外在線仿真系統(tǒng)、機(jī)組效率動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)從中間數(shù)據(jù)庫(kù)獲取數(shù)據(jù)并進(jìn)行應(yīng)用計(jì)算，輸出計(jì)算類實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。通過(guò)3個(gè)數(shù)據(jù)渠道共同采集形成天然氣管網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)池（圖2）。

分析處理層主要在兩方面進(jìn)行應(yīng)用：①對(duì)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理，根據(jù)維度信息梳理數(shù)據(jù)關(guān)系，進(jìn)行字段關(guān)聯(lián)形成關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)；②對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行算法應(yīng)用及模型訓(xùn)練，對(duì)異常數(shù)據(jù)濾波降噪、關(guān)聯(lián)補(bǔ)償。

服務(wù)應(yīng)用層重點(diǎn)通過(guò)數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)以及基于算法的智能應(yīng)用?；贓charts開源可視化組件，設(shè)計(jì)交互功能在簡(jiǎn)潔的圖表畫面上實(shí)現(xiàn)多維度、多層次的數(shù)據(jù)展示和信息挖掘，典型功能包括交叉篩選、上卷下鉆等。

1.3 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)治理與非結(jié)構(gòu)化信息應(yīng)用

天然氣管網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)管理方面存在的主要問(wèn)題有：①數(shù)據(jù)項(xiàng)名稱不規(guī)范，單位量程不統(tǒng)一；②字段間業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)性弱，非結(jié)構(gòu)化信息無(wú)法利用，數(shù)據(jù)獨(dú)立難以形成交叉應(yīng)用；③數(shù)據(jù)處理效率低，數(shù)據(jù)展示功能與數(shù)據(jù)處理功能界面不明確，依賴定制化的報(bào)表，靈活性差。

梳理多源異構(gòu)數(shù)據(jù)池是數(shù)據(jù)治理的核心，需要圍繞天然氣管網(wǎng)的業(yè)務(wù)邏輯對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類[4-5]，是基礎(chǔ)維度信息對(duì)采集數(shù)據(jù)的組織規(guī)范、時(shí)間維度信息對(duì)數(shù)據(jù)的排列聚合?；A(chǔ)維度信息包括站場(chǎng)/閥室—管道—管網(wǎng)系統(tǒng)從屬關(guān)系，分輸用戶—用戶類型—所在地區(qū)—所屬托運(yùn)商等分類屬性，管道里程、物理管容等屬性數(shù)據(jù)，通過(guò)屬性數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)擴(kuò)充來(lái)滿足不同口徑的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)以及不同層次的數(shù)據(jù)分析需求；時(shí)間維度主要為時(shí)刻和周期，分別對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)序排列及聚合匯總，對(duì)特定時(shí)間段的標(biāo)記則能進(jìn)一步適應(yīng)天然氣管網(wǎng)運(yùn)行因供需關(guān)系變化產(chǎn)生的季節(jié)性、周期性分析需求。

天然氣管網(wǎng)涉及的非結(jié)構(gòu)化信息主要為文本記錄類信息，如調(diào)整方案、記錄日志、檢修計(jì)劃，以及總結(jié)類的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)等。由于文本內(nèi)容專業(yè)性強(qiáng)、各獨(dú)立文本內(nèi)容差異大，現(xiàn)階段還難以通過(guò)基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)義識(shí)別算法進(jìn)行轉(zhuǎn)化處理。為最大限度提取有效信息，對(duì)非結(jié)構(gòu)化信息的利用重點(diǎn)在于信息生成階段的結(jié)構(gòu)化控制，根據(jù)業(yè)務(wù)梳理出信息結(jié)構(gòu)框架限定文字內(nèi)容及范圍，以形成可篩查可歸類的結(jié)構(gòu)化文本信息以滿足數(shù)據(jù)交互需求。

2 數(shù)據(jù)分析算法應(yīng)用

2.1 異常數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)修正

天然氣管網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)邏輯關(guān)系強(qiáng)，在信息傳遞的每個(gè)環(huán)節(jié)都有多個(gè)維度的數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉驗(yàn)證，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的閉環(huán)控制實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)質(zhì)量的有效提升。

實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)質(zhì)量控制采用了與日?qǐng)?bào)數(shù)據(jù)對(duì)照補(bǔ)償?shù)姆绞竭M(jìn)行動(dòng)態(tài)修正。以用戶分輸流量為例，高頻率采樣的瞬時(shí)流量存在由通訊中斷、信號(hào)波動(dòng)等原因造成的異常值或數(shù)據(jù)缺失導(dǎo)致數(shù)據(jù)不穩(wěn)定。根據(jù)正態(tài)分布3σ原則對(duì)大偏差數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別消除，同時(shí)考慮瞬時(shí)流量的累計(jì)量與日?qǐng)?bào)數(shù)據(jù)的日結(jié)算流量存在業(yè)務(wù)的對(duì)照關(guān)系，用兩方數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)修正，并反饋修正模型，在實(shí)踐中有效提高了數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性。

針對(duì)日?qǐng)?bào)數(shù)據(jù)中存在的錯(cuò)填、漏填問(wèn)題，以及管存計(jì)算中可能存在的誤差，調(diào)控中心根據(jù)管網(wǎng)平衡的業(yè)務(wù)邏輯建立了進(jìn)出平衡—管存變化—輸差回歸的數(shù)據(jù)修正體系，結(jié)合同期對(duì)比、前期環(huán)比的對(duì)照驗(yàn)證，從3個(gè)維度對(duì)錯(cuò)誤數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別驗(yàn)證，在數(shù)據(jù)入庫(kù)時(shí)對(duì)異常數(shù)據(jù)進(jìn)行提示顯示以幫助數(shù)據(jù)分析人員快速定位異常數(shù)據(jù)，有效提高數(shù)據(jù)可靠性。

2.2 短周期用戶用氣量預(yù)測(cè)

天然氣管網(wǎng)直供用戶的供氣類型多樣，數(shù)據(jù)特征復(fù)雜。特別是短周期用氣量規(guī)律對(duì)多種復(fù)合因素敏感，相較于長(zhǎng)周期用氣規(guī)律計(jì)劃性更弱，波動(dòng)頻繁，難以用人工經(jīng)驗(yàn)或簡(jiǎn)單的線性回歸方法進(jìn)行預(yù)測(cè)。

遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是機(jī)器學(xué)習(xí)在工業(yè)大數(shù)據(jù)中有效的算法工具[6-11]，對(duì)于時(shí)間序列的多因素關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)分析有較精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)能力，將時(shí)序數(shù)據(jù)趨勢(shì)表現(xiàn)作為分析對(duì)象來(lái)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢(shì)。

通過(guò)全時(shí)段、高頻率的數(shù)據(jù)采樣，可以獲得管網(wǎng)直供用戶分輸流量及壓力的高密度數(shù)據(jù)?；趯?shí)時(shí)數(shù)據(jù)累計(jì)量與日結(jié)算數(shù)據(jù)的對(duì)照關(guān)系將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行修正補(bǔ)齊，實(shí)現(xiàn)全時(shí)段供氣數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)，同時(shí)保證數(shù)據(jù)流的穩(wěn)定性。在此基礎(chǔ)上采用長(zhǎng)短周期記憶循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM），將歷史分輸流量數(shù)據(jù)的特征參數(shù)作為網(wǎng)絡(luò)輸入，將下一時(shí)刻的實(shí)際分輸流量作為網(wǎng)絡(luò)輸出進(jìn)而對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，形成未來(lái)一段時(shí)間的有效預(yù)測(cè)模型。在冬季保供實(shí)踐中，對(duì)未來(lái)時(shí)刻的分輸流量趨勢(shì)、日累計(jì)量進(jìn)行預(yù)測(cè)，在連續(xù)供氣的城市燃?xì)?、調(diào)峰電廠用戶短周期天然氣消費(fèi)量預(yù)測(cè)方面實(shí)現(xiàn)了有效應(yīng)用，全管網(wǎng)分輸流量預(yù)測(cè)精度超過(guò)95%。

2.3 壓氣站過(guò)流量數(shù)據(jù)軟測(cè)量

與常規(guī)機(jī)理模型不同，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法更關(guān)注數(shù)據(jù)在統(tǒng)計(jì)意義上的相關(guān)性[12-13]。與水力學(xué)模型相比，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)能充分體現(xiàn)壓縮機(jī)實(shí)際運(yùn)行中的特性表現(xiàn)如環(huán)境溫度、機(jī)組本身特征、人工操作影響等，與對(duì)復(fù)雜因素簡(jiǎn)化的離散數(shù)值模型可作為互相補(bǔ)充，在長(zhǎng)輸管道運(yùn)行分析中有一定的應(yīng)用前景。

將壓縮機(jī)運(yùn)行參數(shù)與干線超聲波流量計(jì)量數(shù)據(jù)組成數(shù)據(jù)集，使用支持向量回歸技術(shù)（SVR）對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行回歸訓(xùn)練，再將模型應(yīng)用在其他壓氣站場(chǎng)，進(jìn)而對(duì)未安裝流量計(jì)量設(shè)備的關(guān)鍵管段進(jìn)行流量數(shù)據(jù)的軟測(cè)量，解決了長(zhǎng)期以來(lái)天然氣干線管道流量計(jì)量問(wèn)題，對(duì)關(guān)鍵運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)齊提高分析水平，同時(shí)控制計(jì)量設(shè)施安裝成本，提高管網(wǎng)運(yùn)行效益（圖3）。

3 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)應(yīng)用案例

3.1 交互式數(shù)據(jù)可視化展示

在運(yùn)行數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)明確、字段關(guān)聯(lián)的基礎(chǔ)上，通過(guò)Echarts開源數(shù)據(jù)可視化圖表組件開發(fā)天然氣管網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜業(yè)務(wù)關(guān)系報(bào)表的可視化展示。通過(guò)簡(jiǎn)潔、友好的數(shù)據(jù)展板界面，直觀了解管網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)。

該平臺(tái)主要特點(diǎn)體現(xiàn)在3個(gè)方面：①根據(jù)字段匯總組織報(bào)表結(jié)構(gòu)，通過(guò)下鉆層層展開，同時(shí)利用條件格式對(duì)進(jìn)度型數(shù)據(jù)、對(duì)比類數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，以更全面地展示信息；②豐富圖表樣式展現(xiàn)變化趨勢(shì)、比例結(jié)構(gòu)等信息，使用點(diǎn)擊、拖拽、懸停等交互方法跳出提示工具展示圖表中的詳細(xì)數(shù)據(jù)信息，拓展展示維度；③根據(jù)天然氣管網(wǎng)數(shù)據(jù)內(nèi)容和地理位置分布特征，與地圖、管網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖進(jìn)行交互，通過(guò)形狀地圖對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行形象體現(xiàn)。

天然氣管網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)的交互式可視化展示是數(shù)據(jù)應(yīng)用的直觀成果，是實(shí)現(xiàn)報(bào)表自動(dòng)化、數(shù)據(jù)可視化、分析智能化的前端平臺(tái)。

3.2 管網(wǎng)平衡實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)技術(shù)

進(jìn)出平衡是天然氣管網(wǎng)調(diào)控的抓手，天然氣消費(fèi)量是組織資源、調(diào)節(jié)管存的關(guān)鍵指標(biāo)。特別是冬季運(yùn)行期間，天然氣消費(fèi)量高企，供需緊平衡、管網(wǎng)高負(fù)荷運(yùn)轉(zhuǎn)，如何在短周期內(nèi)對(duì)平衡和消費(fèi)量準(zhǔn)確預(yù)測(cè)、實(shí)時(shí)掌握動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)是管網(wǎng)調(diào)控的關(guān)鍵問(wèn)題之一。

通過(guò)SCADA采集并經(jīng)過(guò)中間數(shù)據(jù)庫(kù)（PI數(shù)據(jù)庫(kù)）獲取管網(wǎng)氣源上載點(diǎn)進(jìn)氣流量、下載點(diǎn)分輸流量，獲得高頻次采樣數(shù)據(jù)集。在分析處理層通過(guò)與日結(jié)算流量數(shù)據(jù)對(duì)照修正，保證數(shù)據(jù)流的穩(wěn)定性，通過(guò)上載流量、下載流量相減獲得管網(wǎng)實(shí)時(shí)平衡數(shù)據(jù)流。此外應(yīng)用LSTM算法對(duì)上載、下載氣量變化趨勢(shì)進(jìn)行短周期預(yù)測(cè)，并依據(jù)每日8:00的日結(jié)算管存量作為基礎(chǔ)值，與平衡量加和以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)管存的監(jiān)測(cè)（圖4）。在冬季運(yùn)行實(shí)踐中，該技術(shù)實(shí)現(xiàn)了對(duì)全管網(wǎng)平衡的分鐘級(jí)監(jiān)測(cè)、短周期預(yù)測(cè)、區(qū)域化細(xì)分控制，大幅提高了資源調(diào)配的效率。

3.3 管輸經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)跟蹤

天然氣管網(wǎng)運(yùn)行方案編制及優(yōu)化長(zhǎng)期以來(lái)以能耗作為主要優(yōu)化指標(biāo)，天然氣管網(wǎng)經(jīng)營(yíng)作為集團(tuán)公司的核心業(yè)務(wù)，要提升經(jīng)營(yíng)意識(shí)、算好管網(wǎng)運(yùn)行的“經(jīng)濟(jì)賬”。在運(yùn)行實(shí)踐中，調(diào)控中心通過(guò)整合圖論及最大流理論[14-15]對(duì)托運(yùn)商輸送路徑進(jìn)行描述及優(yōu)化[16]，對(duì)管網(wǎng)經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行有效監(jiān)測(cè)以指導(dǎo)管網(wǎng)運(yùn)行（圖5）。

根據(jù)管輸費(fèi)計(jì)價(jià)規(guī)則以及各管道成員企業(yè)費(fèi)率執(zhí)行情況，調(diào)控中心應(yīng)用運(yùn)行數(shù)據(jù)對(duì)周轉(zhuǎn)量及管輸費(fèi)進(jìn)行計(jì)算。通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)管理技術(shù)及圖論理論，開發(fā)了一套基于管網(wǎng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)效益分析工具開發(fā)管輸費(fèi)計(jì)算程序，對(duì)管網(wǎng)實(shí)際運(yùn)行中的管輸費(fèi)及運(yùn)行成本進(jìn)行跟蹤監(jiān)測(cè)，同時(shí)指導(dǎo)方案編制，對(duì)管網(wǎng)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)的關(guān)鍵控制點(diǎn)充分掌握。

具體而言，根據(jù)實(shí)際商務(wù)托運(yùn)過(guò)程組合應(yīng)用現(xiàn)行的周轉(zhuǎn)量計(jì)算、指定托運(yùn)路由、固定費(fèi)率三種管輸費(fèi)計(jì)算方法，應(yīng)用生產(chǎn)日?qǐng)?bào)數(shù)據(jù)對(duì)管網(wǎng)周轉(zhuǎn)量、管輸收益進(jìn)行有效直觀的測(cè)算，并對(duì)照實(shí)際結(jié)算費(fèi)用迭代修正算法。該工具還實(shí)現(xiàn)了對(duì)單個(gè)托運(yùn)商的托運(yùn)過(guò)程產(chǎn)生費(fèi)用進(jìn)行監(jiān)測(cè)分析，提供管輸優(yōu)化服務(wù)；監(jiān)測(cè)運(yùn)行成本，對(duì)比相同管輸收費(fèi)情況下不同運(yùn)行方案的經(jīng)濟(jì)成本，探索潛在優(yōu)化點(diǎn)，為市場(chǎng)開發(fā)、建設(shè)規(guī)劃、商務(wù)調(diào)控決策提供數(shù)據(jù)支持。

3.4 托運(yùn)商數(shù)據(jù)服務(wù)

通過(guò)對(duì)天然氣管網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)的治理，將低價(jià)值密度的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)化成了高價(jià)值密度的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。在天然氣管網(wǎng)設(shè)施公平開放的大方向下，為托運(yùn)商量身定制數(shù)據(jù)服務(wù)及解決方案將進(jìn)一步挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值、優(yōu)化管網(wǎng)運(yùn)行。目前數(shù)據(jù)應(yīng)用的參與角色主要為：①數(shù)據(jù)產(chǎn)生者，即管網(wǎng)運(yùn)行過(guò)程中的數(shù)據(jù)發(fā)生來(lái)源；②數(shù)據(jù)管理者，目前天然氣管網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)的采集管理由調(diào)控中心承擔(dān)；③數(shù)據(jù)應(yīng)用者，數(shù)據(jù)資產(chǎn)的應(yīng)用成果一方面支持天然氣管網(wǎng)的運(yùn)行決策，另一方面將為托運(yùn)商提供增值數(shù)據(jù)服務(wù)。天然氣托運(yùn)商既是數(shù)據(jù)生產(chǎn)的參與方，也是數(shù)據(jù)價(jià)值利用的應(yīng)用方，通過(guò)結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)不同托運(yùn)商進(jìn)行數(shù)據(jù)的有序開放，打造“經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)一張網(wǎng)”，將利用智慧互聯(lián)管網(wǎng)，在信息公開方面形成公平開放平臺(tái)、培養(yǎng)創(chuàng)新生態(tài)。

4 結(jié)論與展望

1）工業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用的建設(shè)工作需要全流程參與，在信息流轉(zhuǎn)、數(shù)據(jù)應(yīng)用過(guò)程中找到痛點(diǎn)再著手優(yōu)化提升。

2）數(shù)據(jù)條目的復(fù)雜性、數(shù)據(jù)質(zhì)量的穩(wěn)定性以及業(yè)務(wù)需求的不斷變化都制約了數(shù)據(jù)的實(shí)用可靠性，需要搭建好結(jié)構(gòu)明確、字段關(guān)聯(lián)、名稱規(guī)范、高效可用的運(yùn)行數(shù)據(jù)庫(kù)，同時(shí)基于業(yè)務(wù)邏輯深度定制設(shè)計(jì)，把基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)做實(shí)做細(xì)。

3）關(guān)注數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)技術(shù)在天然氣管網(wǎng)運(yùn)行應(yīng)用場(chǎng)景中的適用性，要與具體的業(yè)務(wù)需求緊密結(jié)合，基于業(yè)務(wù)邏輯及實(shí)際物理過(guò)程進(jìn)行有效調(diào)整干預(yù)，避免因過(guò)擬合等問(wèn)題使算法應(yīng)用淪為數(shù)字游戲。

4）工業(yè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)技術(shù)有兩個(gè)實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵，一是將人工調(diào)控運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)向數(shù)學(xué)模型及結(jié)構(gòu)化信息的轉(zhuǎn)化，二是將物理過(guò)程或工程問(wèn)題向數(shù)據(jù)應(yīng)用問(wèn)題的轉(zhuǎn)化。與其他數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景不同，相比光、電及金融類、互聯(lián)網(wǎng)類數(shù)據(jù)，天然氣管網(wǎng)的流量、壓力及其他模擬量的數(shù)據(jù)采集難度更大，數(shù)據(jù)物理意義更強(qiáng)。在大型復(fù)雜天然氣管網(wǎng)運(yùn)行中的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)技術(shù)探索，將對(duì)工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展進(jìn)步作出有益貢獻(xiàn)。