CN111667132B - 一种管道完整性智能分析决策*** - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种管道完整性智能分析决策***，包括：完整性管理部分和完整性专业评价与决策部分；所述完整性管理部分包括：数据管理模块、高后果区识别管理模块、风险管理模块、完整性评价管理模块、维修管理模块和效能评价模块；所述完整性管理部分的数据通过***数据库实现管理；所述完整性专业评价与决策部分包括：完整性评价与维修决策模块、内检测数据校验与对齐模块；所述完整性评价与维修决策和所述内检测数据校验与对齐两个模块的数据分别通过评价数据库和对齐数据库实现数据管理。本发明能够实现管道完整性智能分析决策，解决了目前针对管道完整性管理的智能分析决策成套技术和***仍属于空白的问题。
Description
技术领域
本发明涉及石油与天然气管道储运技术领域，具体涉及一种管道完整性智能分析决策***。
背景技术
管道完整性管理是一项长周期性工作，涉及面广、工作任务重、数据量巨大，且核心业务理论性强、技术难度大。随着完整性管理的深化实施，管道运营企业问题频发，包括线下管理、层层任务下达和上报导致工作效率低下；数据采集工作重复，批量检测数据冗余且无法有效管理和利用；核心业务独立分散、专业性强，必须依赖于专业人员；地方与企业评价标准不一致导致重复性工作；专业评价结果无法直接指导管道运营管理等。而目前针对管道完整性管理的智能分析决策成套技术和***仍属于空白。
发明内容
针对现有技术中的不足，本发明提供一种管道完整性智能分析决策***。
具体地，本发明提供以下技术方案：
本发明提供了一种管道完整性智能分析决策***，包括：完整性管理部分和完整性专业评价与决策部分；
所述完整性管理部分包括：数据管理模块、高后果区识别管理模块、风险管理模块、完整性评价管理模块、维修管理模块和效能评价模块；所述完整性管理部分的数据通过***数据库实现管理；
所述完整性专业评价与决策部分包括：完整性评价与维修决策模块、内检测数据校验与对齐模块；所述完整性评价与维修决策和所述内检测数据校验与对齐两个模块的数据分别通过评价数据库和对齐数据库实现数据管理；
所述完整性管理部分和所述完整性专业评价与决策部分通过数据端口实现各功能模块的数据动态闭环交互。
进一步地，所述完整性管理部分和所述完整性专业评价与决策部分通过数据端口实现各功能模块的数据动态闭环交互，具体实现方式为：管道基本数据通过数据管理模块导入，为***所有模块提供基本数据；高后果区识别数据通过高后果区识别管理模块导入，风险相关数据从风险管理模块导入，内、外检测数据通过完整性评价管理模块导入；风险管理模块进一步获取高后果区识别结果，以为风险评价工作提供指导；内检测数据校验与对齐模块从管理***数据库的完整性评价管理模块获取内检测数据，从数据管理模块获取管道基本数据，对数据进行对齐处理；完整性评价与维修决策模块从内检测数据校验与对齐模块获取处理后的内检测数据，从高后果区识别管理模块、风险管理模块获取高后果区识别结果和风险评价结果，从完整性管理部分的数据管理模块获取管道评价所需基本数据，进行管道完整性评价和维修决策分析，评价完成后，将完整性评价结果数据和维修决策结果数据返回至完整性管理部分的完整性评价管理模块和维修管理模块，用户通过维修管理模块中的维修工程进行需要维修的缺陷的管理；效能评价模块从各模块获取数据，对每个模块的评价过程、评价进度和评价结果数据进行跟踪评价和管理。
进一步地，所述数据管理模块，用于实现管线管理、站列管理、管道基础数据管理、数据字典管理和管材测试数据管理；
所述管线管理用于实现管线的输送距离、压力、介质和投产时间基础数据的增、查、删、改；站列管理用于管理管道站列的里程、桩号及运营单位信息；基础数据管理包括三桩、站场、阀室、管节、钢管分布、环焊缝、地区等级、涂层、土壤、固定墩、穿跨越、水工保护、弯头、水压试验、补口、收发球筒、扩管及其他附件的管理。
所述数据字典管理，用于进行管材、钢管、输送介质、土壤、涂层数据取值的维护，还用于对高后果区识别准则、效能评价标准进行配置，同时还用于对***界面的所有下拉选项进行配置，从而实现智能分析决策***的数据取值、评价方法和***下拉的可配置。
进一步地，所述高后果区识别管理模块，用于以建立高后果区工程的方式，对管道高后果区识别作业的信息进行管理，高后果区识别工作在指定的高后果区工程下进行，通过从数据字典后台获取用户配置的高后果区识别准则，对管道的高后果区进行识别及等级划分，进而对高后果区在工程下进行分级维护。
进一步地，所述风险管理模块，用于根据高后果区识别结果进行管道自动分段、动态风险评价、风险实时展示和敏感性分析；
其中，所述风险管理模块包括管道自动分段单元、动态风险评价单元、风险实时展示单元和敏感性分析单元；
其中，所述管道自动分段单元，用于在获取高后果区数据、管道基本数据后，从场站、阀室、敷设方式、高后果区、地区分级、防腐层类型和地质灾害隐患点中选择一种或多种作为分段依据，并通过逻辑循环算法，自动对管线进行分段；
所述动态风险评价单元，用于基于指标评分法，从管道基础数据中获取风险评价的评价项中的每个评分细则所需参数，根据***内置的评分指标，对每个评分项进行打分，实时计算出相对风险数值；其中，所述评价项包括挖掘、损伤、腐蚀、设计与施工、运行与维护、自然与地址灾害、蓄意破坏和泄漏后果；
所述风险实时展示单元，用于以图标形式展现当前管线的相对风险数值变化；
所述敏感性分析单元，用于对每一分段的评价项细分项以图形形式展现，其中，所述评价项细分项包括设施因素、公众教育、巡线频率、非法打孔、违章占压和恐怖活动。
进一步的，所述完整性评价管理模块包括内检测管理、外检测管理、水压试验管理和完整性评价结果展示，采用检测数据管理、评价结果管理和数据分析的模式；内检测数据管理的对象是所述内检测数据校验与对齐模块输出的对齐后的数据，内检测评价数据管理的对象则是所述完整性评价与维修决策模块输出的结果；外检测管理包括ECDA分段、外检测数据管理和外检测评价数据管理。所述完整性评价管理模块与完整性专业评价与决策部分中的所述完整性评价与维修决策模块和所述内检测数据校验与对齐模块直接关联；
进一步地，所述完整性评价与维修决策模块从完整性评价管理模块的内检测数据管理获取对齐后的检测数据，对检测数据进行评价，包括批量腐蚀缺陷剩余强度评价和剩余寿命预测、单一缺陷快速图解维修决策、非腐蚀缺陷评价；随后，所述完整性评价与维修决策模块综合考虑缺陷特征、评价结果、环境因素、高后果区及高风险影响，制定缺陷的维修决策判定准则，并实现维修决策指标的可配置；通过维修决策，***自动给出缺陷计划维修时间和修复响应级别；评价结果与维修决策结果分别自动回写至***的完整性评价管理模块和维修管理模块；
所述完整性评价与维修决策模块通过图解法和评价算法确定缺陷可接受水平，直观给出缺陷计划维修时间，用于直接指导现场维修维护工作。
进一步地，所述内检测数据校验与对齐模块包括管道管理子模块、检测原始数据子模块、地上地下对齐子模块、同批次特征关联子模块、不同批次特征对齐子模块、基准参考系管理子模块、对齐结果分析子模块、3D展示子模块和对齐报告生成子模块；
其中，所述不同批次特征对齐子模块，用于：对两组内检测数据依次进行阀门、弯头和环焊缝特征的对齐后，对缺陷特征根据分类自动对齐，然后可以根据对齐结果查找两批次检测数据中的活性缺陷点并计算管道腐蚀速率；
所述同批次特征关联子模块，用于：根据管道内检测数据获取管道的环焊缝数据和不同类缺陷数据；根据所述环焊缝数据和所述缺陷数据进行管道缺陷与环焊缝交互影响的判断；和/或，根据所述不同类缺陷数据进行管道复合型缺陷交互影响的判断，其中，所述管道复合型缺陷为管道上任意两种缺陷组成的复合型缺陷；
所述地上地下对齐子模块，用于：根据管道内检测数据获取管道的地面磁标记信息和管道的环焊缝信息，并根据管道的地面磁标记信息和管道的环焊缝信息，获取地面磁标记与环焊缝之间的对应关系；根据地面磁标记与环焊缝之间的对应关系，以及地面磁标记与地面桩之间的对应关系，获取地面桩与环焊缝之间的对应关系。
进一步地，所述完整性管理部分为基于B/S架构的***，其搭载的所述完整性专业评价与决策部分是基于C/S架构的管道内检测数据对齐软件和内检测评价软件，实现动态完整性智能分析决策；
所述内检测数据对齐软件包括：数据校验、同批次数据对齐、不同批次数据对齐、地上地下数据对齐和对齐报告导出功能；所述内检测评价软件包括腐蚀缺陷评价、单一缺陷快速评价，非腐蚀缺陷评价和维修响应决策；
所述内检测数据对齐软件、内检测评价软件的数据分别通过对齐数据库和评价数据库实现数据管理；两软件通过数据接口实现与完整性管理部分中数据管理模块、高后果区识别管理模块、风险管理模块、完整性评价管理模块、维修管理模块和效能评价模块的数据动态、实时交互。
由上述技术方案可知，本发明提供的管道完整性智能分析决策***，包括：完整性管理部分和完整性专业评价与决策部分；所述完整性管理部分包括：数据管理模块、高后果区识别管理模块、风险管理模块、完整性评价管理模块、维修管理模块和效能评价模块；所述完整性管理部分的数据通过管理***数据库实现数据管理；所述完整性专业评价与决策部分包括：完整性评价与维修决策模块、内检测数据校验与对齐模块；所述完整性评价与维修决策模块和所述内检测数据校验与对齐模块两个模块的数据分别通过评价数据库和对齐数据库实现数据管理；所述完整性管理部分和所述完整性专业评价与决策部分通过数据端口实现各功能模块的数据动态闭环交互。本发明提供的管道完整性智能分析决策***，能够实现管道完整性智能分析决策，***具备专业分析与评价功能，还可实现核心业务数据、作业流程、审批流程的统一规范管理，解决了目前针对管道完整性管理的智能分析决策成套技术和***仍属于空白的问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明一实施例提供的管道完整性智能分析决策***的一种结构示意图；
图2是本发明一实施例提供的管道完整性智能分析决策***的另一种结构示意图；
图3是完整性智能分析决策***数据流示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明一实施例提供了一种管道完整性智能分析决策***，参见图1和图2，该***包括：完整性管理部分和完整性专业评价与决策部分；
所述完整性管理部分包括：数据管理模块、高后果区识别管理模块、风险管理模块、完整性评价管理模块、维修管理模块和效能评价模块；所述完整性管理部分的数据通过管理***数据库实现数据管理；
所述完整性专业评价与决策部分包括：完整性评价与维修决策模块、内检测数据校验与对齐模块；所述完整性评价与维修决策和所述内检测数据校验与对齐两个模块的数据分别通过评价数据库和对齐数据库实现数据管理；
所述完整性管理部分和所述完整性专业评价与决策部分通过数据端口实现各功能模块的数据动态闭环交互。
在本实施例中，所述完整性管理部分和所述完整性专业评价与决策部分通过数据端口实现各功能模块的数据动态闭环交互，具体实现方式为：管道基本数据通过数据管理模块导入，为***所有模块提供基本数据；高后果区识别数据通过高后果区识别管理模块导入，风险相关数据从风险管理模块导入，内、外检测数据通过完整性评价管理模块导入；风险管理模块进一步获取高后果区识别结果，以为风险评价工作提供指导；内检测数据从完整性评价管理模块导入，内检测数据校验与对齐模块从管理***数据库的完整性评价管理模块获取内检测数据，从数据管理模块获取管道基本数据，对数据进行对齐处理；完整性评价与维修决策模块从内检测数据校验与对齐模块获取处理后的内检测数据，从高后果区识别管理模块、风险管理模块获取高后果区识别结果和风险评价结果，从完整性管理部分的数据管理模块获取管道评价所需基本数据，进行管道完整性评价和维修决策分析，将完整性评价结果数据和维修决策结果数据返回至完整性管理部分的完整性评价管理模块和维修管理模块，用户通过维修管理模块中的维修决策结果进行需要维修的缺陷的管理；效能评价模块从各模块获取数据，对每个模块的评价过程、评价进度和评价结果数据进行跟踪评价和管理。其中，图3示出了完整性智能分析决策***的数据流示意图。
在本实施例中，所述数据管理模块，用于实现管线管理、站列管理、管道基础数据管理、数据字典管理和管材测试数据管理；
所述管线管理用于实现管线的输送距离、压力、介质和投产时间基础数据的增查删改；站列管理用于管理管道站列的里程、桩号及运营单位信息；基础数据管理包括三桩、站场、阀室、管节、钢管分布、环焊缝、地区等级、涂层、土壤、固定墩、穿跨越、水工保护、弯头、水压试验、补口、收发球筒、扩管及其他附件的管理；数据字典用于进行管材、钢管、输送介质、土壤、涂层数据取值的维护，还用于对高后果区识别准则、效能评价标准进行配置，同时还用于对***界面的所有下拉选项进行配置，从而实现智能分析决策***的数据取值、评价方法和***下拉的可配置。
在本实施例中，所述高后果区识别管理模块，用于以建立高后果区工程的方式，对管道高后果区识别作业的信息进行管理，高后果区识别工作在指定的高后果区工程下进行，通过从数据字典后台获取用户配置的高后果区识别准则，对管道的高后果区进行识别及等级划分，进而对高后果区在工程下进行分级维护。
在本实施例中，所述风险管理模块，用于根据高后果区识别结果进行管道自动分段、动态风险评价、风险实时展示和敏感性分析；
其中，所述风险管理模块包括管道自动分段单元、动态风险评价单元、风险实时展示单元和敏感性分析单元；
其中，所述管道自动分段单元，用于在获取高后果区数据、管道基本数据后，从场站、阀室、敷设方式、高后果区、地区分级、防腐层类型和地质灾害隐患点中选择一种或多种作为分段依据，并通过逻辑循环算法，自动对管线进行分段；
所述动态风险评价单元，用于基于指标评分法，从管道基础数据中获取风险评价的评价项中的每个评分细则所需参数，根据***内置的评分指标，对每个评分项进行打分，实时计算出相对风险数值；其中，所述评价项包括挖掘破坏、损伤、腐蚀、设计与施工、运行与维护、自然与地址灾害、蓄意破坏和泄漏后果；
所述风险实时展示单元，用于以图标形式展现当前管线的相对风险数值变化；
所述敏感性分析单元，用于对每一分段的评价项细分项以图形形式展现，其中，所述评价项细分项包括设施因素、公众教育、巡线频率、非法打孔、违章占压和恐怖活动。
在本实施例中，所述完整性评价管理模块包括内检测管理、外检测管理、水压试验管理和完整性评价结果展示，采用检测数据管理、评价结果管理和数据分析的模式；内检测数据管理的对象是所述内检测数据校验与对齐模块输出的对齐后的数据，内检测评价数据管理的对象则是所述完整性评价与维修决策模块输出的结果；外检测管理包括ECDA分段、外检测数据管理和外检测评价数据管理，可兼容10类检测方法的数据，同时可对埋深检测、占压、开挖检测等数据进行统计分析；所述完整性评价管理模块与完整性专业评价与决策部分中的所述完整性评价与维修决策模块和所述内检测数据校验与对齐模块直接关联。
在本实施例中，所述完整性评价与维修决策模块从完整性评价管理模块的内检测数据管理获取对齐后的检测数据，对检测数据进行评价，包括批量腐蚀缺陷剩余强度评价和剩余寿命预测、单一缺陷快速图解维修决策、非腐蚀缺陷(凹陷、制造缺陷和焊缝异常)评价；模块综合考虑缺陷特征、评价结果、环境因素、高后果区及高风险影响，制定缺陷的维修决策判定准则，并实现维修决策指标的可配置；通过维修决策，***自动给出缺陷计划维修时间和修复响应级别；评价结果与维修决策结果分别自动回写至***的完整性评价管理模块和维修管理模块。
所述完整性评价与维修决策模块通过图解法和评价算法确定缺陷可接受水平，直观给出缺陷计划维修时间，用于直接指导现场维修维护工作。
在本实施例中，所述内检测数据校验与对齐模块包括管道管理子模块、检测原始数据子模块、地上地下对齐子模块、同批次特征关联子模块、不同批次特征对齐子模块、基准参考系管理子模块、对齐结果分析子模块、3D展示子模块和对齐报告生成子模块。
所述管道管理通过三级工程模式(管道工程、检测工程、对齐工程)管理管道数据、检测数据和对齐数据；管道地上与地下特征的对应，可帮助管道维护人员快速准确的定位管道的开挖位置；不同批次内检测数据对齐，可识别活性缺陷、新增缺陷，计算腐蚀速率，评估缺陷控制措施的有效性及检测器的检测精度等；同批次数据对齐，可查找复合缺陷与焊缝相关缺陷，避免内检测作业(漏磁与几何变形检测分批进行的情况)造成复合型缺陷的遗漏。
所述不同批次特征对齐子模块，用于：
在进行不同批次管道内检测数据对齐时，选择一次内检测数据作为对齐基准数据，另一批次数据作为被对齐对象，然后获取待对齐的两组内检测数据中的阀门、弯头、环焊缝和缺陷等特征的所有检测信息；接着以所述对齐基准数据为依据，对两组内检测数据依次进行阀门、弯头和环焊缝特征的对齐后，对缺陷特征根据分类自动对齐，然后可以根据对齐结果查找两批次检测数据中的活性缺陷点并计算管道腐蚀速率。
所述不同批次特征对齐子模块基于管道的一些固有特征，可对多轮次的内检测数据进行快速有效对齐，同时还可有效避免由于检测作业导致的特征缺失、误报或因检测工具不同而导致的特征不对应，为管道的内检测评价提供更为准确的源数据。此外，将不同批次获取的管道内检测数据进行对齐处理，从而方便找出活性缺陷，也方便计算管道腐蚀率等管道性能指标。
所述同批次特征关联子模块，用于：根据所述环焊缝数据和所述缺陷数据进行管道缺陷与环焊缝交互影响的判断，也即判断管道缺陷是否位于环焊缝上；和/或，根据所述不同类缺陷数据进行管道复合型缺陷交互影响的判断，其中，所述管道复合型缺陷为管道上任意两种缺陷组成的复合型缺陷。
所述同批次特征关联模块能够进行管道各类缺陷交互影响的判断，从而可以避免因管道不同类缺陷数据独立而导致专业评价人员分析时对管道复合型缺陷的遗漏。
所述地上地下对齐子模块，用于：
根据管道内检测数据获取管道的地面磁标记信息和管道的环焊缝信息，并根据管道的地面磁标记信息和管道的环焊缝信息，获取地面磁标记与环焊缝之间的对应关系；根据地面磁标记与环焊缝之间的对应关系，以及地面磁标记与地面桩之间的对应关系，获取地面桩与环焊缝之间的对应关系。
通过地上地下对齐子模块，管道维护人员可根据地面桩对应的地下环焊缝轻松确定缺陷所在的区域和位置，从而帮助管道维护人员快速准确确定相应管道的开挖位置，进而提高管道维护效率。
由上述技术方案可知，本实施例提供的管道完整性智能分析决策***，包括：完整性管理部分和完整性专业评价与决策部分；所述完整性管理部分包括：数据管理模块、高后果区识别管理模块、风险管理模块、完整性评价管理模块、维修管理模块和效能评价模块；所述完整性管理部分的数据通过管理***数据库实现数据管理；所述完整性专业评价与决策部分包括：完整性评价与维修决策模块、内检测数据校验与对齐模块；所述完整性评价与维修决策模块和所述内检测数据校验与对齐模块两个模块的数据分别通过评价数据库和对齐数据库实现数据管理；所述完整性管理部分和所述完整性专业评价与决策部分通过数据端口实现各功能模块的数据动态闭环交互。本实施例提供的管道完整性智能分析决策***，能够实现管道完整性智能分析决策，***具备专业分析与评价功能，还可实现核心业务数据、作业流程、审批流程的统一规范管理。解决了目前针对管道完整性管理的智能分析决策成套技术和***仍属于空白的问题。
进一步地，在本发明的另外一个实施例中，完整性管理部分为基于B/S架构的***，其搭载基于C/S架构的管道内检测数据对齐软件和内检测评价软件，实现动态完整性智能分析决策；
所述内检测数据对齐软件包括：数据校验、同批次数据对齐、不同批次数据对齐、地上地下数据对齐和对齐报告导出等功能；所述内检测评价软件包括腐蚀缺陷评价、单一缺陷快速评价，非腐蚀缺陷评价和维修响应决策等；
所述内检测数据对齐软件、内检测评价软件的数据分别通过对齐数据库和评价数据库实现数据管理；两软件通过数据接口实现与完整性管理部分中数据管理模块、高后果区识别管理模块、风险管理模块、完整性评价管理模块、维修管理模块和效能评价模块的数据动态、实时交互。
由上述技术方案可知，本实施例提供的管道完整性智能分析决策***，包括：基于B/S架构的完整性管理***和基于C/S架构的内检测数据对齐软件、内检测评价软件；所述完整性管理***包括：数据管理模块、高后果区识别管理模块、风险管理模块、完整性评价管理模块、维修管理模块和效能评价模块；所述完整性管理***通过管理***数据库实现数据管理；所述内检测数据对齐软件和内检测评价软件分别通过对齐数据库和评价数据库实现数据管理；所述完整性管理***与所述内检测数据对齐软件、所述内检测评价软件通过数据端口实现各功能模块的数据动态闭环交互。本实施例提供的管道完整性智能分析决策***，能够实现管道完整性智能分析决策，***具备专业分析与评价功能，还可实现核心业务数据、作业流程、审批流程的统一规范管理。解决了目前针对管道完整性管理的智能分析决策成套技术和***仍属于空白的问题。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上实施例仅用于说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (9)
1.一种管道完整性智能分析决策***，其特征在于，包括：完整性管理部分和完整性专业评价与决策部分；
所述完整性管理部分包括：数据管理模块、高后果区识别管理模块、风险管理模块、完整性评价管理模块、维修管理模块和效能评价模块；所述完整性管理部分的数据通过***数据库实现管理；
所述完整性专业评价与决策部分包括：完整性评价与维修决策模块、内检测数据校验与对齐模块；所述完整性评价与维修决策和所述内检测数据校验与对齐两个模块的数据分别通过评价数据库和对齐数据库实现数据管理；所述完整性评价管理模块与完整性专业评价与决策部分中的所述完整性评价与维修决策模块和所述内检测数据校验与对齐模块直接关联；
所述完整性管理部分和所述完整性专业评价与决策部分通过数据端口实现各功能模块的数据动态闭环交互；
所述内检测数据校验与对齐模块包括管道管理子模块、检测原始数据子模块、地上地下对齐子模块、同批次特征关联子模块、不同批次特征对齐子模块、基准参考系管理子模块、对齐结果分析子模块、3D展示子模块和对齐报告生成子模块；
其中，所述不同批次特征对齐子模块，用于：对两组内检测数据依次进行阀门、弯头和环焊缝特征的对齐后，对缺陷特征根据分类自动对齐，然后可以根据对齐结果查找两批次检测数据中的活性缺陷点并计算管道腐蚀速率；
所述同批次特征关联子模块，用于：根据管道内检测数据获取管道的环焊缝数据和不同类缺陷数据；根据所述环焊缝数据和所述缺陷数据进行管道缺陷与环焊缝交互影响的判断；和/或，根据所述不同类缺陷数据进行管道复合型缺陷交互影响的判断，其中，所述管道复合型缺陷为管道上任意两种缺陷组成的复合型缺陷；
所述地上地下对齐子模块，用于：根据管道内检测数据获取管道的地面磁标记信息和管道的环焊缝信息，并根据管道的地面磁标记信息和管道的环焊缝信息，获取地面磁标记与环焊缝之间的对应关系；根据地面磁标记与环焊缝之间的对应关系，以及地面磁标记与地面桩之间的对应关系，获取地面桩与环焊缝之间的对应关系。
2.根据权利要求1所述的***，其特征在于，所述完整性管理部分和所述完整性专业评价与决策部分通过数据端口实现各功能模块的数据动态闭环交互，具体实现方式为：管道基本数据通过数据管理模块导入，为***所有模块提供基本数据；高后果区识别数据通过高后果区识别管理模块导入，风险相关数据从风险管理模块导入，内、外检测数据通过完整性评价管理模块导入；风险管理模块进一步获取高后果区识别结果，以为风险评价工作提供指导；内检测数据校验与对齐模块从管理***数据库的完整性评价管理模块获取内检测数据，从数据管理模块获取管道基本数据，对数据进行对齐处理；完整性评价与维修决策模块从内检测数据校验与对齐模块获取处理后的内检测数据，从高后果区识别管理模块、风险管理模块获取高后果区识别结果和风险评价结果，从完整性管理部分的数据管理模块获取管道评价所需基本数据，进行管道完整性评价和维修决策分析，评价完成后，将完整性评价结果数据和维修决策结果数据返回至完整性管理部分的完整性评价管理模块和维修管理模块，用户通过维修管理模块中的维修工程进行需维修缺陷的管理；效能评价模块从各模块获取数据，对每个模块的评价过程、评价进度和评价结果数据进行跟踪评价和管理。
3.根据权利要求1所述的***，其特征在于，所述数据管理模块，用于实现管线管理、站列管理、管道基础数据管理、数据字典管理和管材测试数据管理；
所述管线管理用于实现管线的输送距离、压力、介质和投产时间基础数据的增、查、删、改；站列管理用于管理管道站列的里程、桩号及运营单位信息；基础数据管理包括三桩、站场、阀室、管节、钢管分布、环焊缝、地区等级、涂层、土壤、固定墩、穿跨越、水工保护、弯头、水压试验、补口、收发球筒、扩管及其他附件的管理。
4.根据权利要求3所述的***，其特征在于，所述数据字典管理，用于进行管材、钢管、输送介质、土壤、涂层数据取值的维护，还用于对高后果区识别准则、效能评价标准进行配置，同时还用于对***界面的所有下拉选项进行配置，从而实现智能分析决策***的数据取值、评价方法和***下拉的可配置。
5.根据权利要求1所述的***，其特征在于，所述高后果区识别管理模块，用于以建立高后果区工程的方式，对管道高后果区识别作业的信息进行管理，高后果区识别工作在指定的高后果区工程下进行，通过从数据字典后台获取用户配置的高后果区识别准则，对管道的高后果区进行识别及等级划分，进而对高后果区在工程下进行分级维护。
6.根据权利要求1所述的***，其特征在于，所述风险管理模块，用于根据高后果区识别结果进行管道自动分段、动态风险评价、风险实时展示和敏感性分析；
其中，所述风险管理模块包括管道自动分段单元、动态风险评价单元、风险实时展示单元和敏感性分析单元；
其中，所述管道自动分段单元，用于在获取高后果区数据、管道基本数据后，从场站、阀室、敷设方式、高后果区、地区分级、防腐层类型和地质灾害隐患点中选择一种或多种作为分段依据，并通过逻辑循环算法，自动对管线进行分段；
所述动态风险评价单元，用于基于指标评分法，从管道基础数据中获取风险评价的评价项中的每个评分细则所需参数，根据***内置的评分指标，对每个评分项进行打分，实时计算出相对风险数值；其中，所述评价项包括挖掘破坏、损伤、腐蚀、设计与施工、运行与维护、自然与地址灾害、蓄意破坏和泄漏后果；
所述风险实时展示单元，用于以图标形式展现当前管线的相对风险数值变化；
所述敏感性分析单元，用于对每一分段的评价项细分项以图形形式展现，其中，所述评价项细分项包括设施因素、公众教育、巡线频率、非法打孔、违章占压和恐怖活动。
7.根据权利要求1所述的***，其特征在于，所述完整性评价管理模块包括内检测管理、外检测管理、水压试验管理和完整性评价结果展示，采用检测数据管理、评价结果管理和数据分析的模式；内检测数据管理的对象是所述内检测数据校验与对齐模块输出的对齐后的数据，内检测评价数据管理的对象则是所述完整性评价与维修决策模块输出的结果；外检测管理包括ECDA分段、外检测数据管理和外检测评价数据管理。
8.根据权利要求7所述的***，其特征在于，所述完整性评价与维修决策模块从完整性评价管理模块的内检测数据管理获取对齐后的检测数据，对检测数据进行评价，包括批量腐蚀缺陷剩余强度评价和剩余寿命预测、单一缺陷快速图解维修决策、非腐蚀缺陷评价；之后，所述完整性评价与维修决策模块综合考虑缺陷特征、评价结果、环境因素、高后果区及高风险影响，制定缺陷的维修决策判定准则，并实现维修决策指标的可配置；通过维修决策，***自动给出缺陷计划维修时间和修复响应级别；评价结果与维修决策结果分别自动回写至***的完整性评价管理模块和维修管理模块；
所述完整性评价与维修决策模块通过图解法和评价算法确定缺陷可接受水平，直观给出缺陷计划维修时间，用于直接指导现场维修维护工作。
9.根据权利要求1所述的***，其特征在于，所述完整性管理部分为基于B/S架构的***，其搭载的所述完整性专业评价与决策部分是基于C/S架构的管道内检测数据对齐软件和内检测评价软件，实现动态完整性智能分析决策；
所述内检测数据对齐软件包括：数据校验、同批次数据对齐、不同批次数据对齐、地上地下数据对齐和对齐报告导出功能；所述内检测评价软件包括腐蚀缺陷评价、单一缺陷快速评价，非腐蚀缺陷评价和维修响应决策；
所述内检测数据对齐软件、内检测评价软件的数据分别通过对齐数据库和评价数据库实现数据管理；两个软件通过数据接口实现与完整性管理部分中数据管理模块、高后果区识别管理模块、风险管理模块、完整性评价管理模块、维修管理模块和效能评价模块的数据动态、实时交互。
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Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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| "油气管道内检测数据比对分析方法及应用";杨贺;《中国优秀硕士学位论文全文数据库工程科技(I)辑》;20180215;正文第2-4章 * |
| "管道完整性管理方案的研究";张义远;《中国优秀硕士学位论文全文数据库工程科技(I)辑》;20180215;正文第2-4章 * |
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