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如何消除大口径高压锅炉管的安全隐患

发表时间:2020-04-17 16:03:33

       进一步提升管道安全管理水平成为油田安全生产的一大难题管线隐患管理是将管道风险隐患评价方法和风险隐患控制方法结合起来,对在役油气大口径高压锅炉管定期进行风险隐患评估,然后不断去改善评估中识别到的不利环境影响因素的综合管理技术,借助于GIs技术和RS技术对管线存在的安全隐患进行分析评价和硏究以满疋油田隐患排查治理的需要,更快的识别管道占压,有助于消除安全隐患,以便实现居民生活与油田安全生产的协调发展。

       实现管理隐患的有效管理必须有一个前提条件,那就是能够明确管道隐患的确切位置,获取位置信息的途径很多,大致可以分为三类类是通过实地测绘、调査访谈等获得原始的***手资料,这是最重要、最客观的地理信息来源;第二类是借助空间科学、计算机科学和遥感技术,快速获取地理空间的卫星影像和航空影像,并适时适地识别、转换、存储、传输、显示并应用这些信息;第三类是通过单位上报等手段进行人工采集由此我们可以看见,借助于空间科学技术是最迅速便捷的方式,空间技术主要指的是地理信息系统技术(GIS),遥感(RS)等技术,结合这些技术进行自动识别管道隐患位置,自动识别主要是指借助于GIs技术快速判别地理空间的卫星影像和航空影像,并适时适地识别、大口径高压锅炉管、存储、传输、显示并应用这些信息,实现基于GIs的管道占压自动识别技术,自动识别研究的主要思路是:利用现有的油田管网数据与基础地形数据进行空间分析,然后获得管道隐患信息。2.1敏感目标数据解译房屋信息的提取效果及结果的实用性依赖于遥感影像数据的空间分辨率,高分辨率影像是促使房屋信息自动提取结果实用化的重要因素,综合地理信息系统中现有025m的高清影像图,所以可以完全满足影像图提取的需要。在房屋及河流对象的提取中我们可以采用监督分类的方式。监督分类又被称为训练分类法,用被确认类别的样本像元去识别其他未知类别像元的过程。它就是在分类之前通过目视判读和野外调查,对遥感图像上某些样区中影像地物的类别属性有了先验知识,对每一种类别选取一定数量的训练样本,计算机计算每种训练样区的统计或其他信息,同时用这些种子类别对判决函数进行训练,使其符合于对各种子类别分类的要求,随后用训练好的判决函数去对其他待分数据进行分类。

       使每个大口径高压锅炉管和训练样本做比较,按不同的规则将其划分到和其最相似的样本类,以此完成对整个图像的分类,通过实验建立的监督分类主要分为:村庄、池塘、河流、房屋、道路等6类监督分类工作主要分为6个主要步骤:(1)类别定义/特征判;(2)大口径高压锅炉管;(3)分类器选择;(4)影像分类;(5)分类后处理;(6)结果验证。通过监督分类后,即可完成对影像图中房屋数据的提取,如图1至图3所示GIs具有强大的空间建模功能,能够构建各种具有专业性、综合性、集成性的风险评估分析模型来完成具体的实际工作。GIS基础软件平台提供了一些基本的空间分析工具,如区域叠加分析、矢量栅格数据转换、属性数据査询检索、数字地面模拟分析等。但仅仅直接利用这些基本的工具进行管道事故的风险分析显然是不现实的,这就需要结合具体的实际情况在GIs基础平台上开发岀与各种专业风险分析模型相结合的分析模块,如将灰色理论模型、专家打分模型、人工神经网络模型等与Gτs基础平台结合,应用于油气管道事故的风险分析中1)针对评估所考虑的因素。


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