胡燕祝教授 汪 彤研究員 李夏喜教授級(jí)高工 王 松副教授

(1.北京郵電大學(xué) 現(xiàn)代郵政學(xué)院(自動(dòng)化學(xué)院)，北京 100876；2.北京市科學(xué)技術(shù)研究院城市安全與環(huán)境科學(xué)研究所，北京 100054；3.北京市燃?xì)饧瘓F(tuán)有限責(zé)任公司，北京 100035)

0 引言

隨著我國城市化建設(shè)飛速發(fā)展和能源革命有力推進(jìn)，燃?xì)庀到y(tǒng)已經(jīng)成為城市能源生命線的主動(dòng)脈[1-3]。城市燃?xì)夤芫W(wǎng)規(guī)模巨大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、管控困難、事故頻發(fā)，城市燃?xì)夤芫W(wǎng)的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測與管控水平直接決定管網(wǎng)的運(yùn)行壽命和失效年限，其工作可靠性直接關(guān)系著居民生活、工商生產(chǎn)、公共服務(wù)等城市安全運(yùn)行的各個(gè)方面。燃?xì)鈱儆谝兹家妆ｋU(xiǎn)化學(xué)品范疇，易受溫濕氣壓、地物環(huán)境等城市復(fù)雜環(huán)境及人為因素影響，易引發(fā)風(fēng)險(xiǎn)甚至導(dǎo)致事故[4]。著名的海因里希風(fēng)險(xiǎn)法則指出“330件潛在的風(fēng)險(xiǎn)可能導(dǎo)致29起事故，1起重大事故，還有300件風(fēng)險(xiǎn)未產(chǎn)生影響”[5-6]。一旦城市燃?xì)夤芫W(wǎng)發(fā)生事故，不僅會(huì)對(duì)社會(huì)造成嚴(yán)重危害和惡劣影響，還因?yàn)楣芫W(wǎng)的節(jié)連失效，造成時(shí)空連鎖效應(yīng)及城市能源系統(tǒng)癱瘓。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，2020年上半年全國發(fā)生燃?xì)馐鹿?44起，造成42人死亡197人受傷，直接經(jīng)濟(jì)損失上億元[7]。

在國外，歐美相關(guān)企業(yè)構(gòu)建符合城市安全風(fēng)險(xiǎn)高后果區(qū)特點(diǎn)和管線服役年限特點(diǎn)的管網(wǎng)災(zāi)害防治措施與相關(guān)產(chǎn)品，提高地下燃?xì)夤芫W(wǎng)運(yùn)行的安全性[8-10]。然而國外技術(shù)與產(chǎn)品一方面對(duì)多因素致災(zāi)的燃?xì)夤芫€事故處置仍有不足，另一方面在我國的適用性存在欠缺[11]；在國內(nèi)，雖然出現(xiàn)了燃?xì)夤芫W(wǎng)定性和半定量化的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，但針對(duì)量化動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與模型建立仍存在一定空白，尚未形成機(jī)理和數(shù)據(jù)雙輪驅(qū)動(dòng)的評(píng)估體系和處置架構(gòu)[12-14]。為應(yīng)對(duì)嚴(yán)峻的燃?xì)夤芫W(wǎng)安全形勢，對(duì)城市燃?xì)夤芫W(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測和管控技術(shù)體系及產(chǎn)品的需求十分迫切[15]。

針對(duì)超大城市燃?xì)夤芫W(wǎng)所面臨的“數(shù)據(jù)粗泛”“評(píng)估散淺”“管控孤缺”等技術(shù)難題，本文提出“數(shù)據(jù)處理—風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估—風(fēng)險(xiǎn)管控”的總體推進(jìn)思路，一是提出城市燃?xì)夤芫W(wǎng)信息融合、多源耦合、動(dòng)態(tài)建模等理論方法，建立城市燃?xì)夤芫W(wǎng)數(shù)據(jù)融合、評(píng)估融合、管控融合的“三融六核”技術(shù)體系。二是形成城市燃?xì)夤芫W(wǎng)動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，構(gòu)建城市燃?xì)夤芫W(wǎng)復(fù)雜系統(tǒng)失效場景衍生聚變的綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，構(gòu)建異源異構(gòu)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)測的燃?xì)夤芫€動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)耦合預(yù)警模型，提出井、線、網(wǎng)梯次遞進(jìn)的燃?xì)夤芫W(wǎng)失效風(fēng)險(xiǎn)分析技術(shù)。三是在城市中首次應(yīng)用自主研發(fā)的燃?xì)夤芫W(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)管控平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)城市燃?xì)夤芫W(wǎng)從事件預(yù)防到風(fēng)險(xiǎn)管控質(zhì)的轉(zhuǎn)變。在上述方法的基礎(chǔ)上搭建城市燃?xì)夤芫W(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)管控平臺(tái)，為智能管網(wǎng)建設(shè)提供技術(shù)支撐和決策依據(jù)，全面提升城市燃?xì)夤芫W(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)管控能力，對(duì)全國城市燃?xì)夤芫W(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)管控具有借鑒意義。

1 構(gòu)建監(jiān)測與管控技術(shù)體系的路線

目前城市燃?xì)夤芫W(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測與管控手段，存在著“監(jiān)測標(biāo)準(zhǔn)不完善、不統(tǒng)一”“評(píng)估手段不綜合、不深入”“控制措施不系統(tǒng)、不全面”等3方面的問題，建立完善城市燃?xì)夤芫W(wǎng)安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測的技術(shù)架構(gòu)，亟需完成如下3方面的工作：針對(duì)數(shù)據(jù)粗、泛的難題，要形成標(biāo)準(zhǔn)的監(jiān)測數(shù)據(jù)，保障評(píng)估結(jié)果的準(zhǔn)確性；針對(duì)評(píng)估散、淺的難題，要構(gòu)建先進(jìn)的評(píng)估技術(shù)，保障管控決策的科學(xué)性；針對(duì)管控孤、缺的難題，要重構(gòu)有效的管控手段，保障安全運(yùn)行的穩(wěn)定性。因此，本文提出“數(shù)據(jù)處理—風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估—風(fēng)險(xiǎn)管控”的總體思路，建立城市燃?xì)夤芫W(wǎng)數(shù)據(jù)融合、評(píng)估融合、管控融合的“三融”思想，主要包含如下3個(gè)方面：一是提出城市燃?xì)夤芫W(wǎng)信息融合、多源耦合、動(dòng)態(tài)建模等理論方法，建立“六核”的數(shù)據(jù)融合技術(shù)體系；二是形成城市燃?xì)夤芫W(wǎng)動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估融合方法體系，包含“復(fù)雜系統(tǒng)失效場景衍生聚變的綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估理念”“動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)耦合預(yù)警方法”“井、線、網(wǎng)梯次遞進(jìn)的燃?xì)夤芫W(wǎng)失效風(fēng)險(xiǎn)分析架構(gòu)”；三是建立城市燃?xì)夤芫W(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)管控理論、平臺(tái)及裝備體系，實(shí)現(xiàn)城市燃?xì)夤芫W(wǎng)從事件預(yù)防到風(fēng)險(xiǎn)管控質(zhì)的轉(zhuǎn)變。擬采取的城市燃?xì)夤芫W(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測與管控關(guān)鍵技術(shù)體系路線圖，如圖1。

圖1 技術(shù)體系路線圖Fig.1 Technology system roadmap

2 數(shù)據(jù)融合

針對(duì)城市燃?xì)夤芫W(wǎng)目前存在的數(shù)據(jù)粗、泛的現(xiàn)狀，剖析多源風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測數(shù)據(jù)中存在的“不完整、不準(zhǔn)確、不系統(tǒng)、不凝聚、不清楚、不簡潔”6個(gè)方面問題，提出如下6個(gè)方面的核心技術(shù)，保證監(jiān)測數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)與統(tǒng)一。

核心技術(shù)一：針對(duì)數(shù)據(jù)“不完整”問題，構(gòu)建“時(shí)空連續(xù)輔助感知”的數(shù)據(jù)精細(xì)化核心技術(shù)。在已有的地理信息系統(tǒng)、設(shè)備故障監(jiān)測、本體缺陷檢測、氣象監(jiān)控、視頻監(jiān)控等全時(shí)空多場感知數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，提出并引入布里淵光時(shí)域反射和相位光時(shí)域反射混合技術(shù)，復(fù)用城市中龐大的既有光纖網(wǎng)絡(luò)。同時(shí)構(gòu)建二維時(shí)域信號(hào)編碼的特征提取方法、遺傳算法與經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解混合的盲源分離方法，改進(jìn)非負(fù)矩陣分解的時(shí)空分離方法，得到更好的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別效果和定位精度。全分布式光纖傳感技術(shù)的引入，不僅可以對(duì)離散的風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效串聯(lián)，還可以滿足城市燃?xì)夤芫W(wǎng)的“百公里級(jí)空間連續(xù)分布監(jiān)測”“環(huán)境復(fù)雜不新增裝置”“無電磁特性杜絕增加電流腐蝕和引雷概率”3大需求。

核心技術(shù)二：針對(duì)數(shù)據(jù)“不準(zhǔn)確”問題，創(chuàng)建“熵變調(diào)權(quán)多向關(guān)聯(lián)”的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)核心技術(shù)。構(gòu)建全新的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)關(guān)聯(lián)體系，以上述研究中得到的城市燃?xì)夤芫W(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，提出基于“熵度量”復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性方法，利用徑向度、偏中間度指標(biāo)評(píng)估網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的誘導(dǎo)能力以及控制能力，并以此構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)因素網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，解決信息孤島的問題，并有效表達(dá)數(shù)據(jù)在空間“點(diǎn)—線—網(wǎng)”之間的區(qū)別和聯(lián)系。

核心技術(shù)三：針對(duì)數(shù)據(jù)“不系統(tǒng)”問題，提出“異源回歸異構(gòu)統(tǒng)一”的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化核心技術(shù)。在海量監(jiān)測數(shù)據(jù)積累的基礎(chǔ)上，構(gòu)建卡爾曼+維納+小波3種濾波方法融合的風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)信息冗余裁剪方法體系，提出可視化幾何組網(wǎng)絡(luò)提特征、閾值分割調(diào)結(jié)構(gòu)、光流法表語義的視頻/圖片結(jié)構(gòu)化方法，對(duì)異常數(shù)據(jù)采用時(shí)空標(biāo)簽對(duì)應(yīng)、時(shí)間區(qū)域分割等方式進(jìn)行剔除，對(duì)缺失數(shù)據(jù)采用多參數(shù)差值、交叉熵檢驗(yàn)等方式進(jìn)行填補(bǔ)。

核心技術(shù)四：針對(duì)數(shù)據(jù)“不凝聚”問題，提出“多參互驗(yàn)交叉采集”的數(shù)據(jù)采集核心技術(shù)。在已有的城市燃?xì)夤芫W(wǎng)近百類監(jiān)測數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，提出多源信息交叉采集的異常事件組合采集機(jī)制，構(gòu)建粒子群風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)尋優(yōu)方法、最小二乘支持向量機(jī)風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)粗分類方法，增廣迪基—福勒檢驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)校驗(yàn)方法，對(duì)異常事件進(jìn)行溯源、反演、分析，得到不同異常事件的特征組合采集體系，有效抑制實(shí)際工況中“不同地點(diǎn)”“不同壓力級(jí)制”“不同環(huán)境”帶來的數(shù)據(jù)擾動(dòng)、異常誤報(bào)等問題。

核心技術(shù)五：針對(duì)數(shù)據(jù)“不清楚”問題，構(gòu)建“梯次時(shí)變雙驅(qū)映射”的風(fēng)險(xiǎn)映射核心技術(shù)。在監(jiān)測數(shù)據(jù)龐大、準(zhǔn)確、完整的前提下，設(shè)計(jì)一種多級(jí)分發(fā)映射模式，提出控制關(guān)聯(lián)模型、系統(tǒng)理論過程分析相融合的要素分析方法，采用數(shù)據(jù)映射和機(jī)理映射雙驅(qū)動(dòng)的方式對(duì)燃?xì)夤芫W(wǎng)環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)要素機(jī)理映射，以及對(duì)管道自身信號(hào)進(jìn)行實(shí)時(shí)無監(jiān)督學(xué)習(xí)聚類監(jiān)測，達(dá)到異常工況分析的目的，實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)—風(fēng)險(xiǎn)”映射。

核心技術(shù)六：針對(duì)數(shù)據(jù)“不簡潔”問題，提出“壓縮感知智能轉(zhuǎn)儲(chǔ)”二維信號(hào)壓縮感知核心技術(shù)。在混合式全分布式光纖傳感技術(shù)的多維感知體系監(jiān)測數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，構(gòu)建圖片式二維信號(hào)壓縮感知處理體系，提出粒子群優(yōu)化算法(Particle Swarm Optimization，PSO)+深度網(wǎng)絡(luò)+快速魯棒性特征+顏色直方圖的信號(hào)混合特征提取算法，在保留信號(hào)特征的前提下，對(duì)數(shù)據(jù)的硬盤空間進(jìn)行圖片式壓縮并輔以閾值分割的方法，對(duì)圖片進(jìn)行增強(qiáng)，解決數(shù)據(jù)存儲(chǔ)處理效率與采集效率不對(duì)等的問題。

3 評(píng)估融合

本文形成城市燃?xì)夤芫W(wǎng)動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法體系，解決城市燃?xì)夤芫W(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估缺乏有效性、完整性的難題，具體包含如下3個(gè)方面：

評(píng)估融合一：構(gòu)建城市燃?xì)夤芫W(wǎng)復(fù)雜系統(tǒng)失效場景衍生聚變的綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。通過分析城市復(fù)雜系統(tǒng)中各生命線子系統(tǒng)間的相互影響，建立基于子系統(tǒng)事故衍生耦合聚變效應(yīng)的燃?xì)夤芫W(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型(如圖2)，解決城市燃?xì)夤芫W(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中完整性的問題。

圖2 系統(tǒng)耦合關(guān)聯(lián)圖Fig.2 The correlation diagram of the system coupling

評(píng)估融合二：構(gòu)建異源異構(gòu)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)測的燃?xì)夤芫€動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)耦合預(yù)警模型，如圖3。在研究外荷載下城市燃?xì)夤芫€結(jié)構(gòu)損傷機(jī)理和實(shí)時(shí)監(jiān)測信號(hào)異常特征的基礎(chǔ)上，結(jié)合管道形變極限失效機(jī)理和異常特征判別，以狀態(tài)空間分析技術(shù)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為基礎(chǔ)，建立基于實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)的城市燃?xì)夤芫€動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)調(diào)壓站土壤凍脹、建(構(gòu))筑物占?jí)骸⒌刭|(zhì)斷層、交通震動(dòng)等影響下燃?xì)夤艿朗эL(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)警，解決風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估預(yù)警實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)不足的問題。

圖3 失效風(fēng)險(xiǎn)診斷過程示意圖Fig.3 The schematic diagram of the failure risk diagnosis process

評(píng)估融合三：提出井、線、網(wǎng)梯次遞進(jìn)的燃?xì)夤芫W(wǎng)失效風(fēng)險(xiǎn)分析技術(shù)。①提出含缺陷的閘井和管道的失效評(píng)定方法。針對(duì)燃?xì)廨斉湎到y(tǒng)關(guān)鍵環(huán)節(jié)—閘井和含缺陷燃?xì)夤艿?，根?jù)J積分的等效原場應(yīng)力方法推導(dǎo)得到新的失效評(píng)定曲線，用于含缺陷的閘井和管道的失效評(píng)定。②開發(fā)基于大數(shù)據(jù)處理和智能分析技術(shù)的管網(wǎng)壽命預(yù)測及工作診斷自動(dòng)預(yù)警技術(shù)。突破燃?xì)夤艿缐勖A(yù)測技術(shù)瓶頸，揭示管網(wǎng)腐蝕大數(shù)據(jù)與泄漏事故間的相關(guān)性，建立融合管道精準(zhǔn)位置、土壤腐蝕性、防腐層監(jiān)/檢測數(shù)據(jù)、陰極保護(hù)及交直流干擾等因素的管道腐蝕防護(hù)系統(tǒng)剩余壽命預(yù)測模型，結(jié)合管道壽命歷史數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)城市燃?xì)夤芫W(wǎng)腐蝕狀況綜合評(píng)價(jià)和壽命預(yù)測。③建立基于故障連鎖傳播模型的燃?xì)夤芫W(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測方法。鑒于城市燃?xì)庀到y(tǒng)網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)現(xiàn)狀，建立基于故障連鎖傳播模型的燃?xì)夤芫W(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測方法，可解決城市燃?xì)夤芫W(wǎng)局部泄漏故障對(duì)整個(gè)管網(wǎng)上用戶影響的風(fēng)險(xiǎn)的綜合預(yù)測問題。

4 管控融合

針對(duì)城市燃?xì)夤芫W(wǎng)管控孤缺的難題，從理論、架構(gòu)、平臺(tái)3個(gè)方面提出管控融合技術(shù)體系，具體內(nèi)容如下。

管控融合一：最小控壓單元風(fēng)險(xiǎn)管控方法。基于精細(xì)網(wǎng)格的壓力遞減原則，以“影響用戶最小的控壓區(qū)”為單位，綜合作業(yè)時(shí)間、影響范圍等多種風(fēng)險(xiǎn)因素，劃分出獨(dú)立的最小控壓單元網(wǎng)格。根據(jù)此方法，將北京燃?xì)夤芫W(wǎng)劃分為2 096個(gè)最小控制單元，每個(gè)最小控制單元配備完備的數(shù)據(jù)信息及應(yīng)急預(yù)案，實(shí)現(xiàn)管網(wǎng)突發(fā)事件的快速高效處理，減少因相關(guān)數(shù)據(jù)核查而帶來的次生災(zāi)害的發(fā)生。例如根據(jù)六回北側(cè)搶修預(yù)案作業(yè)圖，確定傳統(tǒng)的應(yīng)急搶修影響區(qū)域?yàn)槿夏侠镏袎篈1-A6箱區(qū)域，但是采用此方法應(yīng)急搶修影響只涉及三合南里中壓A4箱區(qū)域，如圖4。

圖4 管控方法的影響區(qū)域?qū)Ρ葓DFig.4 The comparison chart of the influence area of management and control methods

管控融合二：提出“梯次運(yùn)行”智能調(diào)控方法，構(gòu)建針對(duì)性強(qiáng)、覆蓋面全的成套應(yīng)急決策關(guān)鍵技術(shù)架構(gòu)，形成系列標(biāo)準(zhǔn)。主要包括應(yīng)急綜合指揮調(diào)度方法、應(yīng)急模擬演練輔助決策技術(shù)、帶氣不停輸作業(yè)應(yīng)急智能控制技術(shù)、基于北斗精準(zhǔn)定位的燃?xì)夤芫W(wǎng)腐蝕控制技術(shù)、基于數(shù)據(jù)挖掘的城鎮(zhèn)燃?xì)饴竦毓艿赖谌绞┕て茐目赡苄灶A(yù)測方法、多處理單元聯(lián)合威脅識(shí)別模式與預(yù)警技術(shù)、燃?xì)夤艿罒o纜檢測機(jī)器人無線通訊系統(tǒng)及通訊方法、聲表面波變形監(jiān)測及預(yù)警系統(tǒng)、適用于城市環(huán)境的小區(qū)域雷擊精準(zhǔn)定位和防護(hù)方法。在整個(gè)風(fēng)險(xiǎn)管控體系和平臺(tái)作用下，對(duì)傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)管控模式進(jìn)行升級(jí)，由被動(dòng)、孤缺模式轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃?dòng)、可控模式，形成《城鎮(zhèn)燃?xì)饴竦劁撡|(zhì)管道腐蝕控制技術(shù)規(guī)程》《調(diào)壓站(箱)運(yùn)行維護(hù)檢修規(guī)程》《燃?xì)夤芫W(wǎng)運(yùn)行、維護(hù)、檢修技術(shù)規(guī)程》等10個(gè)國家/行業(yè)及地方標(biāo)準(zhǔn)。

管控融合三：搭建超大城市燃?xì)夤芫W(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)管控平臺(tái)，建立燃?xì)夤芫W(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)要素?cái)?shù)據(jù)庫，為智能管網(wǎng)建設(shè)提供技術(shù)支撐和決策依據(jù)，全面提升超大城市燃?xì)夤芫W(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)管控能力，實(shí)現(xiàn)管線剩余壽命預(yù)測、危險(xiǎn)區(qū)域辨識(shí)、管網(wǎng)故障診斷和事故預(yù)警，并自動(dòng)生成處置流程與處置方案，率先建立燃?xì)夤芫W(wǎng)五級(jí)泄漏管控機(jī)制。平臺(tái)架構(gòu)分為“數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)整理層、評(píng)價(jià)模型算法層、業(yè)務(wù)管理層、統(tǒng)計(jì)報(bào)表層”，如圖5。數(shù)據(jù)采集層是根據(jù)自動(dòng)監(jiān)測、人工巡檢、機(jī)器巡檢等數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)整理層主要是考慮數(shù)據(jù)完整性及數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化的問題，主要涉及設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)、施工數(shù)據(jù)等10大類數(shù)據(jù)；評(píng)價(jià)模型算法層是針對(duì)高壓、次高壓、中壓等不同壓力級(jí)制管網(wǎng)的評(píng)價(jià)算法模型；業(yè)務(wù)管理層針對(duì)城市燃?xì)夤芫W(wǎng)13大類88子類的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)價(jià)搭建；統(tǒng)計(jì)報(bào)表層分為數(shù)據(jù)可視化、智能增刪改查、多維數(shù)據(jù)分析及管網(wǎng)地圖。

圖5 城市燃?xì)夤芫W(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)管控體系Fig.5 The risk management and control system for the urban gas pipeline network

5 實(shí)施效果

本文依托于北京市燃?xì)饧瘓F(tuán)有限責(zé)任公司開展實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與應(yīng)用推廣，形成世界上規(guī)模最大、數(shù)據(jù)最完整、覆蓋時(shí)間最長的城市燃?xì)夤芫W(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測數(shù)據(jù)庫，擁有600萬用戶量的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)庫覆蓋10年，針對(duì)“六核”數(shù)據(jù)融合技術(shù)體系的實(shí)施效果，見表1。

表1 “六核”數(shù)據(jù)融合技術(shù)體系的實(shí)施效果Tab.1 The implementation effect of "six-cores" data integration technology system

續(xù)表

針對(duì)城市燃?xì)夤芫W(wǎng)動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法體系融合的實(shí)施效果，一定程度上提升了管線故障預(yù)警的準(zhǔn)確率，實(shí)施效果，見表2。

表2 評(píng)估融合技術(shù)體系的實(shí)施效果Tab.2 The implementation effect of the evaluation integration technology system

管控平臺(tái)的搭建和廣泛推廣應(yīng)用，完成超大城市燃?xì)夤芫W(wǎng)“一張圖”管理，實(shí)現(xiàn)多維運(yùn)營數(shù)據(jù)與位置數(shù)據(jù)有效關(guān)聯(lián)，有效地起到輔助生產(chǎn)運(yùn)營決策的作用，實(shí)現(xiàn)超大城市燃?xì)夤芫W(wǎng)從事件預(yù)防到風(fēng)險(xiǎn)管控質(zhì)的轉(zhuǎn)變，實(shí)施效果，見表3。

表3 管控融合技術(shù)體系的實(shí)施效果Tab.3 The implementation effect of the management and control integration technology system

6 結(jié)論

本文構(gòu)建城市燃?xì)夤芫W(wǎng)數(shù)據(jù)融合、評(píng)估融合、管控融合的“三融六核”技術(shù)體系，以解決數(shù)據(jù)存在的“不完整、不準(zhǔn)確、不系統(tǒng)、不凝聚、不清楚、不簡潔”6個(gè)方面問題；提出城市燃?xì)夤芫W(wǎng)動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法；在上述方法的基礎(chǔ)上搭建城市燃?xì)夤芫W(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)管控平臺(tái)，為智能管網(wǎng)建設(shè)提供技術(shù)支撐和決策依據(jù)，全面提升城市燃?xì)夤芫W(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)管控能力，對(duì)全國城市燃?xì)夤芫W(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)管控具有借鑒意義。