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大数据下的油气管道内检测

由于油气管网规模庞大、周边环境复杂,受地方政府规划影响大,高后果区每年的变化也比较明显,而油气管道又承担着国家大量油气资源的运输任务,关系着国家安全,经济社会的和谐稳定和发展,针对油气管道的监视目前主要采用的是传统人工巡线的方式,因此如何保障油气管道安全、绿色、高效运行是亟待解决的问题。

油气管道内检测

图:熊谷油气管道内检测设备应用在项目上

随着我国社会经济的快速发展,生活节奏加快,人们的出行频率也越来越高,活动范围也越来越广,再加上移动通信和移动应用的快速发展,人们对手机的使用率和依赖性不断提高,尤其是含有GPS装置的智能手机的普及,使得运营商积累了大量移动用户位置数据。随着大数据时代的来临,信息与数据已成为这个时代的主角,而在这些海量的位置数据中,又蕴含着突发事件和安全隐患等事件发生的前兆。因此,在不涉及用户隐私的情况下,利用手机信号技术及位置大数据对管道周边进行监视和分析研究,提升油气管道的管理,防范油气管道的人为破坏和油气管道事故导致人员的伤害,使油气管道从传统静态数据型管理到动态预知型管理方面转变。

油气管道内检测设备

图:熊谷油气管道内检测设备应用在项目上

基于手机信号的油气管道周边区域内人员监视及主动预警技术,利用大数据分析、云计算等技术,结合油气管道内检测数据,分析油气管道周边区域内活动人员的轨迹数据,实现高后果区识别、区域人员分类识别、第三方施工和打孔盗油的监视,促进能源和信息深度融合,构建有机、高效、低成本、可持续、可调控的能源互联网体系,推进管道运营与智慧能源相融合,提高油气管道管理水平。

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