您是否充分利用了您的内联检查数据?

智能清管

对于许多公司来说，智能清管是完整性管理程序的主要工具，但在大多数情况下，管道运营商并没有意识到数据的全部商业价值。这意味着他们错过了管道性能和安全性的重大改进。在检查和信息收集技术取得进步的同时，软件能力也呈指数级增长。当完整性工程师意识到其在线检测数据的全部好处时，这些变化将产生深远的影响，并将影响ISO 55000等国际标准的有效性，以及全球每个管道所有者和运营商的卓越运营计划。

在本文中，我将把这些潜在的好处与我们DNV Digital Solutions一直在探索并将管道完整性产品Synergi pipeline推向市场的IT和软件技术的进步联系起来。

管道行业存在我所说的“大数据类”问题，在很大程度上满足了大数据的定义条件，表现为大数据量大、种类多、更新频率高。我之所以说“喜欢”，是因为尽管某些数据收集和挖掘需求的绝对规模不像大型金融系统那样大，但它确实是一个具有许多相同挑战和数据复杂性的问题。我们必须对自己诚实——在很大程度上，作为一个行业，我们在如何利用数据评估管道状况、风险水平和运营绩效方面相当保守。我们必须向其他行业或我们自己行业的其他部分学习，采用有助于推进管道评估和风险管理的技术和方法。这给我们带来了一系列的可能性和挑战。

内联检查的数据管理

我们需要的所有数据从哪里来?我们应该从哪里寻找可以帮助我们的数据呢?在管道投入运营之前，我们已经面临了大量的体积数据挑战——考虑到我们拥有来自设计、工厂记录、竣工细节、焊接检查和涂层检查的数据，以及预调试卡尺的数据，以及越来越多的智能清管器指纹。从一开始就有效地管理这些信息不仅在财务上是聪明的，在技术上也是聪明的。这是我们未来诚信计划的基础。此外，在许多司法管辖区，它也成为强制性的。

然而，这仅仅是挑战的开始。在运营阶段，我们面临着需要管理的巨大数据量的潜力，这些数据量随着资产的使用年限而增加。收集了许多其他信息来源，包括对疲劳分析、腐蚀检查报告、地面运动传感器以及当然还有在线检查数据很重要的SCADA数据。根据检查类型和管道状况的不同，在线检查的数据量可能非常大。还要考虑到这是一个多维数据问题，包含管道内或地面上的线性距离、空间(GPS坐标)、管道周向位置以及时间维度。随着资产的老化，运营商需要挖掘、审查和发现数据中的趋势，以便先发制人，防止风险水平升高。如果不加以控制，这些风险可能导致资产破产。就像大海捞针一样。我们如何绘制路径以确保我们能找到针?

管道完整性软件可以从五个方面提供帮助

任何有效的管道完整性计划都必须解决这个问题，而管道完整性软件起着关键作用。以下是管道完整性软件应该帮助您的五个最重要的方面:

• 在管理数据和完整性过程中．您能否高效、及时地获取信息，从而做出有效的实时决策?
• 在大海捞针的时候。它必须进行计算，并利用分析建模、腐蚀过程模型、基于专家(或知识)的模型和评估方法、基于统计的数据挖掘和分析或模式识别方法，帮助您找到问题区域。它还必须结合线性和空间分析，以确定缺陷异常与管道环境之间的因果关系或潜在因果关系。
• 提供优秀的以领域为中心的可视化工具。软件是你眼睛最好的朋友。你的眼睛能多好地找到针?答案是，它们可能是我们所拥有的最强大的工具。但我们的眼睛确实需要一点帮助，才能专注于数据中有意义的关系。有效的软件系统通过直观地呈现信息，并以一种帮助我们合理化复杂信息关系的方式提供帮助。
• 有效的报告。这不仅限于必须的和常规的报告，还包括交付复杂的结果，以便决策者清楚地理解它们，并导致有效的绩效支持行动。
• 通过与您的企业系统轻松集成。完全集成的解决方案可以完全参与您的运营风险管理计划。
  

这是DNV的Synergi Pipeline软件构建的基础，也是我们的咨询团队部署解决方案的基础。这其中的核心是我们如何管理内联检验数据和业务流程——从检验计划到分析和行动。

通过存储和检索，管道开放数据标准(PODS)为ILI数据的标准化存储提供了一个概要数据模型。但这只是交付一个有效的管道完整性解决方案所需的一部分，在这个解决方案中，我们在每次检查运行和管道的每个部分中都要处理数百万个管道特征。借助Synergi Pipeline，我们超越了这一点，利用先进的数据库存储和检索方法来改善访问和检索响应。其中包括交互式应用程序(如动态对齐表)和离线分析(如风险评估)。使用我们软件的工程师有许多与数据交互的选项，使他们能够发现可能影响未来管道性能的位置和时间相关趋势。

专业分析工具对于理解内联检验数据是必不可少的。其中包括许多标准的腐蚀、裂纹和凹痕评估方法以及统计分析。它们可以帮助识别在线检测特征与管道属性(例如等级、制造商、使用年限、涂层类型和操作条件)之间的趋势和相关性，以及它们与管道故障可能性的关系。

管道完整性的未来

这些新技术对未来的发展至关重要管道完整性管理．它们将帮助我们识别和检查我们可能会忽视的明显因果关系。定量缺陷和风险评估在提供影响我们分析的准确性和可变性的可测量因素方面具有根本的重要性。例如，在计算基于ILI数据的管道段故障概率时，我们需要验证和合并供应商的性能指标，例如检测概率和预测深度估计方差，以便了解故障的真实可能性。我们必须考虑到不完善的测量或不完善的管道特性和空间背景的GIS知识，例如土壤类型和影响腐蚀生长的高压电线的接近性。此外，操作压力历史可以让我们计算存在腐蚀或其他缺陷时的疲劳影响，包括这种影响如何随时间变化。

管道完整性不应被视为组织内的孤岛，并与您的其他业务断开连接。管道的服务适应性、可靠性和风险水平对于优化和管理运营绩效和风险至关重要。这个视角说明了内联检测数据对管道运营商的价值。控制室和资产绩效团队必须向组织内的其他部门提供及时、准确和一致的信息，以便为影响安全和运营绩效的最佳和时间关键决策奠定基础。例如，资产状况影响潜在吞吐量和供应安全。为了确保最佳管理，必须将其与最先进的网络优化和规划工具集成，例如DNV的Synergi Gas for气体分布或Synergi管道模拟器管道分析．还必须与控制室应用程序建立密切的联系，例如泄漏检测解决方案，例如由Synergi Pipeline Simulator提供的泄漏检测解决方案。这将最大限度地提高泄漏敏感性，并实现最佳检测，其中我们从在线检测数据中计算出的失效可能性实际上是我们对管道中由于腐蚀或应力腐蚀开裂而发生泄漏的可能性的初始信念。将这些技术结合起来，有可能大大提高泄漏检测性能，作为应急响应系统的一部分，对于确定事故发生时的有效响应和后续行动至关重要。

被忽视的信息源

最后，我将回到“大数据”主题，展望未来如何提高内联检测数据的利用率。在大数据术语中被描述为非结构化数据的信息源是一个被很大程度上忽视且未充分利用的信息源。我们的意思是，它不是存储在典型的关系或空间数据库中，例如现场报告、电子邮件通信或带有专家意见的报告和交流，包括来自特定领域和管道专家的理解。再想想那些将内部社交媒体用于商业目的的公司。在Yammer这样的平台上，初级和高级工程师每天都在交换有价值的信息，涉及操作和更一般的专业主题。我们怎样才能充分利用这一点呢?好吧，想想谷歌，以及它们如何在网站上爬行并挑选关键字和表达式，使与搜索词的经验相关性返回潜在感兴趣的内容，包括优先级评级。考虑一下这可能带来的强大功能，以帮助理解管道中特定条件和可能问题的原因。现在，将其与来自更传统来源的输入相结合，例如我们前面描述的高级分析的结果，您开始看到管道完整性分析的未来。

作者:

汤姆·吉尔摩， DNV软件公司战略产品总监