郝 鹏
山东港华培训学院,山东济南 250000
燃气作为清洁能源的重要组成部分,在现代城市能源供应体系中扮演着不可或缺的角色。随着我国城镇化水平的不断提高和能源消费结构的持续优化,燃气的需求量日益增长与覆盖范围日益扩大,燃气管网及其附属场站的规模与复杂性也随之显著增加。
1 场站无人化运行管理的概念与特点
场站无人化运行管理是燃气输配系统朝着现代化方向演进所呈现出的一种较为高级的状态。其关键之处在于借助传感技术、通信技术、控制技术及信息处理技术等这些较为先进的技术手段,打造出一个具备实现场站全天候、全方位、全流程自动监控功能及智能管理效能的综合性系统。
1.1 场站无人化运行管理的基本概念
场站无人化运行管理属于一个有着多层次、多维度特性的复合概念范畴。从技术方面,其指的是借助部署在场站内部的各种各样的智能传感器、执行机构及智能
控制单元,对场站设备的状态参数及环境信息进行实时采集,并且依靠可靠稳固的工业通信网络将所采集到的数据传送到远程监控中心[1]。
从管理方面,场站无人化运行管理体现出了全新的生产组织形式及管理理念。它冲破了以往以现场班组当作单位、依据固定班次来开展巡检与操作的管理模式,转而朝着以数据流为核心、以远程集中监控为手段、依靠专家系统支持的扁平化且精准化的管理模式发展。管理的重点也发生了变化,从过去被动地应对故障转变成主动地预测风险,从仅仅在事后进行处理转变为在事前做好预防及在事中加以控制。这不但需要对管理流程进行重新塑造,还要求人员的知识结构、技能水平及协作方式都要进行相应调整。
1.2 场站无人化运行管理的主要特点
场站无人化运行管理模式相较于传统模式,呈现出以下几个显著特点。
(1)数据驱动的智能化决策模式。此模式的关键在
于其决策流程在很大程度上依赖对实时数据及历史数据的深入分析。在传统模式中,操作决策往往需要依赖人员借助自身经验做出的判断。然而在无人化模式下,借助构建各式各样的算法模型(比如设备寿命预测模型、泄漏扩散模型、负荷预测模型等等),系统便能够自动识别出运行所呈现的趋势,还能诊断出异常的状态,并且生成优化后的运行方案。比如,通过对压缩机振动数据的历史走向加以分析,便可以对其潜在的故障进行预测,进而提前做好维护安排,防止出现非计划性的停机状况。这种数据驱动的智能化决策方式,切实提高了管理工作的科学性及精准度。
(2)状态感知呈现出全面化与精准化的态势。无人化运行管理需要依靠能够覆盖全场站及所有设备的立体化感知网络。这涉及对工艺参数(如压力、流量、温度等)展开连续监测,对设备机械状态(如振动、噪声、温度等)实施在线监测,对环境安全(如可燃气体浓度、火灾烟雾、周界入侵等)情况进行实时监控,以及借助视频智能分析来获取现场状况的视觉感知。这样全方位且高频度、高精度的状态感知,给远程管理者带来了近乎实时的现场透明化视图,这构成了实现远程可靠监控的关键基础。
效果[2]。
2 智慧燃气背景下场站无人化运行管理的现状与问题
2.1 数据集成与互操作性不足导致信息孤岛
当前许多已实施无人化改造的场站,其内部子系统(如视频监控、气体泄漏检测、设备状态监测、火灾报警等)往往是在不同时期、由不同供应商分别建设的。这些系统采用的通信协议、数据格式和接口标准不尽相同,导致数据整合困难,形成一个个“信息孤岛”。监控人员需要在不同系统界面之间频繁切换,难以获得统一、关联的全局态势感知。从系统集成的角度看,各子系统间的耦合度低,协同性差。一旦某个子系统升级或更换,与之相连的多个接口都需要调整,系统整体脆弱性高[3]。
2.2 关键设备可靠性及预测性维护能力薄弱
场站内像压缩机、调压器及关键阀门这类核心设备能够长期可靠地运行,这是无人化模式可以实现的基础。当前,针对这些设备的监控大多聚焦在工艺参数方面,比如出口压力、流量等等,然而对于它们的机械健康状况,如轴承出现磨损、叶片产生裂纹、密封件发生老化等情况的监测常常不到位,主要依靠定期计划检修或者在出现问题之后再去维修。
以离心式压缩机为例,其转子出现不平衡、不对中以及轴承发生磨损等故障,都会体现在振动信号的特征变化上,不能简单地随意设定振动幅值报警阈值。需对振动信号展开频谱分析,从中提取出转频、倍频及轴承通过频率等这种特征频率分量,并且要建立起这些分量和设备健康状态之间对应的映射关系。当前,此类相关模型的准确性及普适性尚需进一步提升,并且其依赖数量众多且质量较优的历史故障数据用于模型训练,而这是不少燃气企业所欠缺的[4]。
2.3 安全预警模型精准度与实时性有待提升
无人化场站安全监控主要依靠可燃气体浓度探测器及火灾报警器。现有的这些系统,多数是在检测到气体浓度超出预先设定的固定阈值时才会触发报警。这种基于阈值的报警方式存在一定的滞后情况,并且还很容易受到环境方面因素(比如风速、温度等)的影响而出现干扰,进而出现误报或者漏报的现象。更为先进的预警模型,需要把流体力学、扩散理论及实时环境数据综合考量。但实际场站的环境相当复杂,存在着建筑物绕流、
重气扩散等效应,导致简单的模型往往会产生较大的误差[5]。
2.4 极端工况下应急响应与决策支持能力不足
当无人化场站出现严重泄漏、火灾或者自然灾害等情况时,系统可自动运行预先设定的紧急关断程序。但在灾害发生后,现有的系统所能提供的支持较为有限,无法快速对事故后果做出评估、制定抢修方案及协调应急资源。应急响应依旧在很大程度上依赖远程监控人员的经验及临场判断来开展相关工作。
应急决策支持系统要把实时数据、设备模型、地理信息系统、应急预案及资源信息整合起来。比如,发生了泄漏情况之后,该系统依据实时的气象数据、管网拓扑状况及泄漏估算出来的数量,迅速模拟燃气扩散形成的云团会波及的区域,并且要在地图上以动态可视化的形式展现出来,以此来提示需要重点进行疏散的区域。与此系统还要自动生成初步的应急响应流程清单,关联并调取与之相关的设备图纸、操作手册及联系人列表等内容。其中就涉及了多源信息融合、快速情景模拟及知识图谱等相关技术的应用情况。