智慧燃气三维可视系统的设计与研究

学术论文 2025.03.20 浏览:19
作者:李中阳
单位:浙江苍南仪表集团股份有限公司,浙江 温州 325800
关键词:数字孪生;智慧燃气;大数据;物联网;仿真;预测;可视化
DOI:10.16086/j.cnki.issn1000-0380.2024040089

摘要 为了有效解决管道燃气的安全管控问题,以物联网、大数据、云边协同等技术驱动数字孪生与燃气工程的深度融合,实现了燃气在生产、营运、调度等全过程管控的智慧燃气三维可视系统的设计.首先,通过构建数字孪生体,建立数据驱动数学模型,完成了三维立体孪生管网建设.接着,通过包括设备仿真、虚拟巡检、故障诊断、用气预测和输差分析等在内的业务场景仿真操作,完成了各种业务场景的工作原理与方法的分析、归纳与总结.最后,实现了燃气管网设计仿真、燃气生产调度和运行过程的主动预警预测,并达到了良好的应用效果.实际项目应用结果表明,在燃气管网设计与铺设环节,成本可降低 13%以上.该...

0 引言

天然气被公认为地球上较为清洁的化石能源。随着中俄、中亚、中缅燃气管道和海上通道的建成,天然气作为主要能源的地位将进一步提升。然而,由于燃气管网与设施的安全管控有着严格的要求,传统的人员巡检和值守已不能满足新的管理需求。为了减少类似河北燕郊燃气爆炸事故的发生概率,本文引入了数字孪生[1]技术,并研发了一款智慧燃气三维可视系统,以全面保障燃气输送的安全。该系统具有全天候、全要素、全方位的实时感知[2]能力,实现了“所见即所

得”的直观效果。

传统的燃气管理系统主要依赖人工巡检[3],会导致很多隐患无法及时发现和排除。尽管这些系统具备一些数字、图表、曲线、模型等展示和在线监控技术,但仍显不足。因此,必须在现有技术基础上进行创新和提升,以满足智慧燃气系统的更高需求。

在调压装置、计量仪表、监控设备等燃气设施的数字孪生模型[4-5]研究基础上,本文设计了智慧燃气三维可视系统,并深入研究了数字孪生技术在智慧燃气系统中的应用。通过融合状态感知、协议适配、边缘计算、大数据分析和智能互联等技术,数字孪生为智慧燃

气系统提供了更加丰富、立体、全面的技术支撑。这使得燃气调度人员能够及时掌握当前的燃气运行数据(包括管网负荷、阀门开度、燃气瞬时流量、压力、温度等关键信息),从而确保燃气管网和设施的平稳运行和安全监控。通过数据可视技术,可以有效提升城镇燃气管控的信息化、数字化和本质安全水平。

1 总体架构设计

连接的关键途径,能形成对物理世界进行高保真且动态的多维度、多尺度、多物理量[6]的观察、感知、控制及 改造。本文基于建筑信息模型(building information modeling,BIM)和三维地理信息系统( three-dimensional geographic information system,3DGIS)的三维模型数据,依托数字孪生等技术,搭建了燃气设备和管网的智慧燃气三维可视系统。该系统主要包括孪生数据层、孪生模型层和业务应用层。

智慧燃气三维可视系统框架如图1所示。

图1 智慧燃气三维可视系统框架示意图 Fig.1 Schematicdiagramofframeworkofintelligentgasthree-dimensionalvisualizationsystem

孪生数据层主要依托工业物联网,采集和汇聚燃气设备(如燃气流量计、调压阀、过滤器、压力变送器、温度变送器、紧急切断阀等)的设施参数、传感器系 数、运行数据,并应用4G、5G、窄带物联网(narrowband Internetof Things,NB-IoT)、Wi-Fi等技术,实现数据信息的互感互联。这将确保系统多源信息的精准性、实

时性和可靠性。

孪生模型层巧妙融合燃气公司的管道网络拓扑图、详尽的三维矢量图以及燃气设备的真实照片与影像数据,以设备孪生体为核心节点,精心构建一个高精度的三维燃气管网与设备孪生场景。同时,该层还引入了标准化的孪生体驱动引擎,为三维可视系统的实

现提供了强大支撑,确保系统能够直观、精准地展现燃气管网的每处细节。

业务应用层是在孪生模型和数据驱动的基础上,依据不同的业务需求和角色,进行多种情景的业务仿真。当仿真设备运行虚拟巡检时,该层将接入燃气管道和物联网终端设备的实时运行状态数据,使三维模型模拟物理设备以实现实时联动,从而确保物理世界与数字世界状态的高度同步。管理人员能够不受空间、时间、环境限制,直观地掌握燃气设备和管网实际运行状态,从而确保燃气设备运行和燃气用户用气的安全、可靠、便捷和高效。数字孪生技术使虚拟空间能够再现真实运行场景,为燃气生产管理问题分析与解决提供了新的思路。数字孪生技术连接了物理世界和信息世界。通过“虚实融合、以虚控实”的系统,该技术可以应用于工程建设前期模拟、过程管控及后期维

修维护的数据校准,有助于提高燃气生产、巡检和计量等全生命周期的精准感知、精确分析、精细管理和精心服务能力。

2 关键技术

在燃气生产、巡检和管控等全生命周期管理过程中,本文应用数字孪生技术构建了云边端协同的设备虚实映射技术解决方案,并在此基础上建立了主动预警与高效管控系统。不同于传统技术,数字孪生技术融合了物联网、大数据、边缘计算等新兴技术,可实现燃气生产、运维的全过程准确、实时表达和管控。在数字孪生的虚实映射架构中,设备和管道的虚实映射过程分为模型映射、行为映射和状态映射这三个递进层次。

数字孪生虚实映射如图2所示。

图2 数字孪生虚实映射示意图 Fig.2 Schematicdiagramofdigitaltwinvirtualrealitymapping

首先,在虚拟空间中建立物理对象的各类模型是数字化的基础。其次,行为映射或流程表达展示了数据驱动燃气生产、输配和计量过程[7]中的动态要素。最后,状态映射反映了调压站、调压柜、变送器、管道和

流量计在某一时刻的性能参数,并可进行不同场景中的数据分析与应用。

2.1 数字孪生模型

数字孪生体是指与设备虚实一致的静态数字模

型,用于全方位表达并管理设备属性信息,是虚实映射[8]表达的基础。智慧燃气三维可视系统首先划分了燃气管网的层次结构,包括城镇燃气管网、调压场站、二级调压站、调压柜、楼栋调压箱、建筑物和用气终端设施等;然后确立各层级模型的信息组成和关联关系;最后通过建模实现模型信息的数字化表达。已构建的数字孪生体包括燃气管网、调压站、调压柜、调压箱、流量计、温度变送器、压力变送器、加臭机、除尘器、过滤器、调压器、阀门和建筑物等各类设备设施。城镇燃气管网孪生体主要基于燃气公司管网分布矢量图和3DGIS数据导入构建,并使用无人机拍摄以对部分管网数据进行完善、补充和矫正。燃气场站、调压站、调压柜等数字孪生体采用建设施工图纸导入构建,并使用无人机多方位立体拍摄以进行矫正。流量计、温度变送器、压力变送器、加臭机、除尘器、过滤器、调压器、阀门等设备的数字孪生体基于各厂家的三维设计图纸导入生成,或根据实物的结构尺寸及部件使用 BIM构建三维数字孪生体模型。 建筑物的空间布局引用3DGIS的数据。单体外围结构采用无人机多方位多角度拍摄录像导入生成;内部结构借用建筑设计图或人工测量尺寸数据通过 BIM构建三维孪生体模型。

2.2 数据驱动

作为一种在数字空间中建立真实物理系统副本[9]的技术,数字孪生技术首先通过在物理系统中布置传感器,从而实时将物理系统数据传输到数字空间;然后在数字空间中使用物理系统的仿真模型展示传感器数据。这个过程将物理系统的动态信息转换为数字化数据,并通过三维可视方法实时展现,从而在数字空间中创建物理系统的镜像,以实现对物理系统的全生命周期的仿真。智慧燃气三维可视系统采集、解析、传输、接收和应用城镇燃气管网中各类燃气设备的运行数据。这些设备包括输气管网、燃气流量计、调压设备、温度传感器、压力传感器等。这些运行数据驱动孪生体的运行、动作和展示。智慧燃气三维可视系统通过大数据分析和系统构建数学模型的方法,对设备的行为和状态(如可能发生的故障和安全事故等)进行预警、预测[10]、模拟和仿真,以便提前制定预判和处置方案,从而避免事故的发生。

数据采集包括有线通信和无线通信这两种方式。有线通信主要采用 RS-485、RS-232、RS-422等。无线通信主要包括长距离通信的5G、4G、NB-IoT和短距离通信的 Wi-Fi、蓝牙、红外等。 采集到的数据多为密文,需要根据各设备厂商提供的通信协议进行解密和解析。燃气行业多采用 Modbus远程终端单元( remote terminal unit, RTU)协议、 Modbus 传输控制协议 (transmission control protocol,TCP)、可寻址远程传感器

高速通道(highwayaddressable remote transducer, HART)等通信协议。系统数据解析模块能够适配不同设备厂家的不同协议。解析后的明文数据在服务端进行存储,通过数学模型清洗、运算后组成对象表示法(javascript object notation,JSON)格式数据包,并通过 消息队列遥测传输(message queuing telemetry transport,MQTT)协议[11]推送给各客户端。客户端接收到数据后,根据数据值驱动三维数字孪生体运行和展示。

数据驱动数字孪生体流程如图3所示。

图3 数据驱动数字孪生体流程图 Fig.3 Flowchart of data-driven digital twins

2.3 数据应用

在长期的燃气管网运营中,本文收集了大量的燃气管网运营相关数据。这些数据包括:燃气流量计的工况瞬时流量、标况瞬时流量、工况累积量、标况累积量、温度、压力、压缩系数和仪表系数等运行数据;调压器的调压数据;温度变送器的不同天气、不同压力下的温度数据;压力变送器不同用气量、不同时段的压力数据;不同管网、不同时段下的供销差数据。 系统多方位、多层面、多渠道和多路径地进行数据采集、抽取、转换和装载。系统通过复杂业务流程的建模、挖掘和优化,借助知识图谱技术,利用神经网络的人工智能算法,基于大数据分析和智能推理,对调压站、调压柜以

及内部设备的状态进行评估和故障诊断。系统提供智能推理诊断、趋势预测分析、相似缺陷案例报告推荐,实现了数据快速敏捷的“智”理,并被赋予了智能大脑。通过全覆盖、高密度的动态数据,系统能够完全反映实体与数据之间的关系在全生命周期时间尺度内的动态变化、实现与物理燃气工程系统的信息与动作的交互,并支撑应用系统实现基于数字孪生体全模型数据智能分析、动态决策和互感协作,从而使系统高度自动化和智能化。系统还建立了燃气主动报警预警数学模型,以确保燃气设备的安全管控。针对调压站、调压柜、流量计、调压器和用气设施等,系统能够进行运行和运维仿真。系统还可以实时仿真站内和柜内的设备运行工况,模拟各种正常操作、异常、故障和事故,以及各种稳态、动态效果,并正确反映各设备的物理规律和现象。

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