Q/ZWJY 211500039-2021 天然气管网运行安全自动化监管系统

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资源简介

中维金宜科技有限公司关于“天然气管网运行安全自动化监管系统”的企业标准文档,主要详细规定了该系统的核心功能模块和技术要求。以下是详细的内容总结:

​核心目标:​​ 实现对天然气管网(包括管线、场站、商业用户等)运行安全的自动化、智能化、可视化监管。

​系统主要功能模块:​

  1. ​首页看板 (Dashboard):​
    • ​GIS地图总览:​​ 核心可视化界面,展示管网整体布局和设备分布。
    • ​预警信息概览:​​ 显示最新的设备预警信息。
    • ​预警分析:​​ 通过图表统计各类预警类型的占比。
    • ​事件上报统计:​​ 动态统计当日、本周、本月、本年的预警事件上报数量。
    • ​设备统计:​​ 按类型统计管网中各类设备的数量。
    • ​在线率统计:​​ 实时统计设备的在线状态和在线率。
  2. ​预警管理:​
    • ​预警列表:​​ 集中展示所有历史及当前预警信息,支持查询和筛选。
    • ​预警类型统计:​​ 对预警信息进行分类统计,生成图表以分析预警分布。
  3. ​智慧管线监管:​
    • ​GIS地图:​​ 聚焦管线区域的详细地图可视化。
    • ​设备总览与图像预览:​​ 查看管线设备的状态详情和轮播展示相关图像(如摄像头画面)。
    • ​语音喊话:​​ 具备向现场设备(如广播)发送语音指令进行播报的功能。
    • ​在线数量统计:​​ 统计智慧管线相关设备的在线情况。
    • ​事件上报统计:​​ 统计智慧管线相关预警事件的上报数量。
    • ​煤改气监管:​​ 以热力图形式可视化展示“煤改气”用户的分布情况。
  4. ​泄漏监测:​
    • ​GIS地图:​​ 针对泄漏监测的专项地图视图。
    • ​设备详情查看:​​ 可查看阀井等关键监测点的设备详情。
    • ​高压管网模型:​​ 展示高压管网的三维模型,便于风险分析。
    • ​煤改气可视化:​​ 在泄漏监测模块中同样集成煤改气用户的地图可视化。
    • ​设备类型统计:​​ 按类型(如阀井设备)统计数量。
    • ​事件上报统计:​​ 统计泄漏监测相关的预警事件上报数量。
    • ​设备在线统计:​​ 统计泄漏监测设备的在线数量。
  5. ​商业用户监管:​
    • ​GIS地图:​​ 展示商业用户分布的地图。
    • ​设备详情:​​ 展示商业用户端各类设备的统计数量。
    • ​事件上报统计:​​ 统计商业用户相关的预警事件上报数量。
    • ​设备状态统计:​​ 统计商业用户设备的在线情况数量。
  6. ​设备状态总览:​
    • ​GIS地图:​​ 作为设备状态查看的统一入口地图。
    • ​分类设备状态:​​ 在地图上分类(智慧管线设备、泄漏监测设备、商业用户设备)标记并显示所有设备的状态(如在线、离线、报警),并可查看具体设备信息。
    • ​设备类型统计:​​ 按大类统计设备数量。
    • ​在线数量统计:​​ 统计所有设备的在线总数。
    • ​事件上报统计:​​ 统计所有来源的预警事件上报总数量。
  7. ​场站监管 (专项):​
    • ​三维模型展示:​​ 通过三维模型直观展示场站布局和设备。

​系统核心技术能力 (数据流处理):​

  1. ​数据采集:​
    • 定义了系统需要采集的数据来源和设备类型,包括:
      • 可燃气体监测设备(浓度等)
      • 智慧管线杆体设备(图像、视频、传感器数据等)
      • 电子围栏设备(入侵报警)
      • 气象站(环境参数)
      • 商业用户视频终端设备(图像、视频)
  2. ​数据处理:​
    • 定义了如何对采集到的原始数据进行处理,包括:
      • ​图像/视频流处理:​​ 智慧管线的图像视频数据处理。
      • ​图片回传处理:​​ 对设备回传的静态图片进行处理。
      • ​传感器数据解析入库:​​ 解析各类传感器(如压力、温度、震动等)数据并存储到数据库。
      • ​设备状态数据处理:​​ 处理设备自身的状态数据(如信号强度、电池电压、电量)。
      • ​可燃气体数据报文处理:​​ 解析可燃气体监测设备发送的数据报文(包括标准数据和报警数据)。
      • ​商业用户视频及电子围栏处理:​​ 处理商业用户端的视频和电子围栏报警数据。
  3. ​数据分析:​
    • 定义了如何利用处理后的数据进行智能化分析,包括:
      • ​智慧管线数据分析:​​ 对智慧管线设备回传的数据进行深入分析并入库。特别强调对电子围栏​​侵入报警​​的分析:
        • 对触发报警的车辆及人员进行​​模型标注​​。
        • 应用​​神经网络学习​​技术对报警数据进行二次分析、处理和识别,提高报警准确性(降低误报)。
      • ​气体监测数据分析:​​ 分析可燃气体设备上报的数据(标准监测值和报警值)。
      • ​商业用户视频分析:​​ 对商业用户端的视频数据进行分析处理(可能包括行为识别、异常检测等)。

​总结:​

这份企业标准清晰地勾勒出了一个​​全方位、多层次、智能化​​的天然气管网安全监管系统。它强调:

  • ​可视化监管:​​ GIS地图作为核心,贯穿所有模块,提供空间态势感知。
  • ​实时监测与预警:​​ 覆盖设备状态、气体泄漏、入侵行为等多维度风险,提供实时预警和统计分析。
  • ​专项精细化管理:​​ 区分智慧管线、泄漏监测、商业用户、场站等不同场景,提供针对性监管功能。
  • ​智能化分析:​​ 特别是利用神经网络学习对电子围栏侵入报警进行智能识别,提升报警有效性。
  • ​全数据流程:​​ 明确规定了从数据采集、预处理(解析、入库)、到高级分析(智能识别)的全流程技术要求。
  • ​移动交互能力:​​ 语音喊话功能体现了系统与现场设备的交互能力。

该标准旨在通过这套系统,实现对天然气管网运行风险的有效识别、预警、定位和处置,从而显著提升管网运行的安全性、可靠性和管理效率。

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  • 本文由 发表于 2025年8月7日 15:46:50
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