技术摘要：
提供了一种用于管道运行和完整性管理的风险计算建模系统和方法，所述系统存储从管道运行系统获得的现场数据，从在线检查装置获得的在线数据以及来自在线检查装置的外部伴行设备上的摄像机的外部数据。该系统对在线数据和现场数据进行数据处理，以生成用于风险建模的输 全部
背景技术：
长距离输送管道横跨城市、国家、乃至跨越洲际对不同产品进行运输。在美国,将 近300万英里的各种管道输送了近三分之二的全国能源需求。无论是在人烟稀少地带，还是 在人口稠密地区，都有纵横交错的管道运输网络。管道运输产品包括天然气、原油、石油精 炼产品以及其他危险液体。管道运输产品均属易燃易爆危险物品，因此提高管道运输的安 全性和可靠性不仅可以确保“国民经济动脉”的畅通无阻，而且还可以消除隐患,降低风险, 避免由于管道故障而对人民生命财产、公共设施、生活和自然环境造成严重破坏或伤害。 管道风险模型是管道运营风险评估的基础部分。风险模型是运营商风险管理系统 的核心。管道风险模型及其产生的结果是美国和国际上许多管道完整性计划的核心。风险 模型是管道系统的简化表示，代表重要风险因素之间的关系，使用可用信息和数据关系进 行风险评估的一组算法或规则。 管道行业早在1980年代中期就开始应用风险建模来支持风险评估和决策，以规划 维护和资本项目，并致力于制定行业标准和建议措施，例如API推荐措施(RP)1160-管理危 险液体管道的系统完整性，以及ASME B31.8S━管理天然气管道的系统完整性。 美国联邦管道安全完整性管理(IM)法规要求管道运营商使用风险评估。风险模型 应支持风险分析，风险管理决策，并帮助运营商评估和量化各种风险缓解活动和选择的效 果。 然而，基于管道检查和故障失效调查结果，美国交通运输部的管道和有害物质安 全管理局(PHMSA)和国家运输安全委员会(NTSB)已确定了由管道运营商为其完整性管理 (IM)程序执行风险评估。 操作人员应选择最佳模型方法，然后使用关于每个管道段的风险因素或威胁的最 佳信息来充实模型，并随时间改进该数据。 5 CN 111611677 A 说 明 书 2/21 页 当前，已经开发了90多种应用的风险评估方法。可以基于模型输入，输出的性质以 及用于将输入转换为输出的算法的性质，对管道风险分析中使用的风险模型进行分类。下 面给出了风险模型类别的划分： 定性模型 相对评估或指数模型 定量系统模型 概率模型 基于美国交通运输部的管道和有害物质安全管理局(PHMSA)的定义，风险模型通 过结合管道意外威胁的而失效可能性及其失效后果相关的输入，来描述整个管道的系统风 险。 用于构成风险评估中风险的概念定义由以下公式给出： 风险＝可能性×后果 因此，风险被定义为根据事件的可能性(或发生频率)和事件后果的大小来衡量潜 在损失的方法。 对于输送危险液体和天然气管道系统，最希望避免的事件就是发生在管道或管道 系统中任何部位的故障失效，及其导致气体或有害液体的泄漏。可能性是由于威胁影响管 道而导致故障的概率或频率，结果是由于管道故障而对不同受体类别(例如，人身安全，环 境，财产)的影响的严重性。 风险分析考虑了管道沿线的每个区段所有潜在和现有威胁及造成的失效可能性。 因此，风险建模和分析应包括三个关键要素： 1.识别威胁； 2.确定由于威胁而失败的可能性； 3.评估由于管道故障而导致的后果。 显然，识别威胁是风险建模的基石和基础。 然而，根据Rick Kowalewski关于“项目评估：管道完整性管理”的报告(2013年10 月31日)的数据，2002年至2012年有1355起重大危险液体管道事故，其中824起是腐蚀和材 料失效造成的事故，占总数的60％；其余40％的事故是由于开挖损坏，人为失误，自然力量 等引起的，在2002年至2012年的821次输气管道重大事故中，其中有420起事故约51％是由 腐蚀和材料失效引起的，其余的49％是由挖掘破坏，人为错误，自然力量等引起。 如果我们将“腐蚀和材料失效”视为与时间有关的威胁，则仍然有约40到50％的因 为与时间无关的风险因素引起的重大事故。换句话说，外力破坏，人员伤亡，经济和环境不 利影响都给管道故障失效带来不确定性和模糊性。因此，我们需要足够的数据，完整的数 据，准确的数据和及时的数据来识别威胁，并找到一种机制来处理导致管道故障的未知或 不确定的风险因素。 因此，系统解决办法应包括一种全面、彻底，更高效、更有效的管道系统的检测方 法，对检测方法需要进行技术更新和创新。然后，基于技术创新和数据集成的新一代全系统 解决方案或设计良好的框架可以克服现实管道世界中数据不足或不确定问题所带来的挑 战，从而可以解决风险模糊和不确定性的问题。 6 CN 111611677 A 说 明 书 3/21 页
技术实现要素：
一方面，一种用于管道运行和完整性管理的系统，所述系统包括至少一个存储器， 包括非暂时性存储器，用于存储从管道运行系统获得的现场数据和从在线检查车获得的在 线数据；至少一个处理器，设置为对在线数据和现场数据进行数据处理，以生成用于风险建 模的输入数据；使用所述输入数据执行所述管道的风险建模以预测所述管道处的多种失效 模式状态之一的风险；和通过管道操作系统和在线检测装置启动对管道所述该部分的风险 监控。 另一方面，一种用于管道运行操作和完整性管理的系统，包括至少一个存储器，包 括一个或多个非暂时性存储器，用于存储从操作系统获得的现场数据，从在线检查车辆获 得的在线数据以及来自外部伴行设备上的摄像机的外部数据；至少一个处理器，设置为使 用从管道运行系统获得的现场数据，从在线检查车辆获得的在线数据以及来自外部伴行设 备上的摄像机的外部数据生成一组输入值集合；使用风险建模分析来处理输入值的集合， 以生成输出值集合，该输出值集合包括所述管道处的多种失效模式状态之一的风险预测； 和通过管道操作系统和在线检测装置及其伴行器启动对管道所述该部分的风险监控。 在以上方面中的一个或多个方面中，所述多种失效模式状态包括渗漏，小泄漏，大 泄漏，破裂和击穿。 在以上方面中的一个或多个方面中，所述至少一个处理器被设置为通过以下方式 对所述管道进行风险建模：使用定义了多组转移函数的集群机来处理输入，其中，多组转移 函数包括一组内部转移函数，该内部转移函数具有至少基于腐蚀的转移函数、基于应力的 转移函数、和基于压力-缺陷的转移函数的三个子集。 在以上方面中的一个或多个方面中，所述集群机还包括所定义的多个事件的集 群，其中，所述多个事件的集群至少包括：与运行操作相关的风险事件集群、随机风险事件 集群、与时间相关的风险事件集群。 在以上方面中的一个或多个方面中，所述集群机M被定义为： M＝
