管道生产管理系统关键技术研发

骆科东 林杨 邓辉 张曦

（中国石油天然气股份有限公司规划总院）

近年来，中国石油长输管道业务发展迅猛，截至目前，总管道里程约为5万公里，管道由西至东、由南至北交织成网。随着北京油气调控中心的成立，调控模式由传统的分散调控转变为集中调控。对于全国性管网集中调控业务（简称集中调控业务）来说，运行方案的制订、场站作业的安排、上中下游的衔接等变得更为复杂。

管道生产管理系统是中国石油统一建设的、用于支持油气长输管道生产运行管理的信息系统平台，该系统采用集中式架构，由位于中国石油集团公司数据中心的服务器群为遍布全国的长距离、大口径、高压力的网络式油气管道输送体系提供信息化服务。

1 业务信息化需求分析

集中调控业务信息化的核心业务功能是调度管理，其次，是计划管理、运销计量管理和能耗管理，同时，为了辅助调度运行工作，还需要实现各种重要的专业计算功能。集中调控业务信息化的设计，不仅要满足油气调控中心集中调控的需要，也要满足各地区公司销售、管输管理的需要。

由于油气长输管道生产管理业务涉及的内容较多，如，调运计划、作业计划、日分输控制、调度令、场站运行记录、生产日报、计量交接凭证等，每个功能的实现都需要工作流程支持，因此，工作流引擎需要保障实时性和稳定性，可以承受大量的并发操作，且易于维护。工作流引擎的设计需要考虑流程定义、流程调度、流程执行等关键问题。

集中调控业务需要对实时现场数据进行计算与分析，如，天然气管道管存计算、成品油管道批次界面跟踪等，对计划安排与方案制定具有重要意义。实时数据一般通过SCADA（数据采集与监视控制）和DCS（分散控制系统）等自控系统进行采集，而这些自控系统通常采用专网运行的方式，因此，信息系统应与自控系统很好地结合，以实现数据共享。

2 关键技术研发

国外管道运输管理业务较为独立，多采用成熟软件进行集成。中国石油管道生产管理模式与国外截然不同，相对复杂，如，多类资源和管网集中调控、管输和销售区域化管理、多种交接方式等，涉及的组织机构较多，对数据和业务流程的要求具有特殊性，采用成熟软件集成的方式并不适合中国石油管道生产管理现状。因此，管道生产管理系统采用自主研发，其关键技术：一是，解决成熟软件中由于应用模型固化而无法满足复杂的组织、流程、数据管理的问题；二是，与数据模型相匹配的工作流引擎需具备数万条记录集中触发的负载能力；三是，解决与自控系统集成，大批实时数据的管理与应用问题；四是，解决企业、行业标准与生产结合，指导生产的问题。

2.1 管网调运数据模型

集中调控信息系统数据结构设计需要解决的难点：一是，在一套数据结构中需要考虑与生产相关的所有数据，包括计划、运销、运销计量、能耗等业务信息和管道设施、客户供应商等基础信息，不仅要建立各类信息之间的关系，还要考虑不同用户对同类数据的不同应用需求；二是，要实现数据的动态管理与应用，减少系统适应业务发展的实施成本，提高系统对业务的响应速度。

解决方案：一是，基于中国石油现有生产管理业务模式，在管网调运数据模型中纳入主要的业务实体和实体关系，与业务数据相结合；二是，对不同类型业务数据的存储与应用进行合理划分，采用可灵活配置的数据结构，满足原始记录、自控数据及其他动态数据的存储与应用要求，既要考虑灵活的数据管理，也要考虑后期维护的方便性。

数据模型核心由实体关系模型和业务数据模型两大部分组成。实体关系模型由实体、实体属性、实体关系组成，其中，业务实体主要有组织机构、客户、供应商、场站、管段、管道和设备7种实体类型，针对不同的实体定义不同的属性，如，客户实体属性包括运输方式、销售方式、销售类型等；实体关系主要包括组织机构—场站关系、管道—场站关系、管段—场站关系、管道—管段关系、管道—组织机构关系、供应商—客户—管道—场站关系、组织机构—设备关系、设备—管道—场站关系等，对实体关系进行有效时间点控制，通过时间点查询实体关系模型，可获取当时的准确业务数据。业务数据模型主要描述动态生成的业务数据，每一项业务数据被定义为一个数据点，一类数据定义成一个数据点模板，业务数据模型由数据点模板、数据统计规则、表单及报表组成。

业务数据主要包括数据点产生的数据、原始记录产生的数据、自控系统采集的数据。数据点数据以数据点模板的实例化参数加上填写时间生成，在统计分析中可以通过实体维度、时间维度、数据点模板维度进行多种组合统计，依靠数据点模板修改记录来实现对数据历史版本的控制。原始记录中的数据不全是与实体密切相关，更多是商务协议、内控质量要求，可以进行完整存储；对于与实体关系密切的部分数据可以通过关联的方式存储到对应的数据点中，便于通过各种维度进行统计和分析；其他零散数据存储到原始记录表中，按照行记录方式保存。自控数据通过自动采集获得，若配置了自控数据与数据点模板的关联，直接将数据存储到数据点表中，未关联的数据存储在自控数据表中，需要确认的自控数据，确认后使用新的数据，将原记录作为历史保存。

2.2 高可靠性、高性能工作流引擎

油气管网调控运行中涉及的工作流程较多，包括单人审批流程、多层人员审批流程、单分支审批流程、多重分支审批流程、多动作单层审批流程、特殊业务流程等，尤其在计量交接、生产日报提交、日分输审批与下达期间，有上万条业务流程在系统中执行，因此，工作流引擎需要支持高负载情况下的高性能处理。

针对高性能、高可靠性及周期性高负载的要求，研发了基于Petri（佩特里）网的工作流引擎。Petri网是一种描述离散并行系统的数学模型，通过有向弧网络及令牌传导的方式模拟异步、并行的业务流转场景，该模型具有运算逻辑简单、可扩展性强、业务耦合度低的特点。系统的工作流引擎数学模型在Petri网的模型基础上增加了资源、分发等元素，以提高需求的适应程度。

工作流引擎分为核心层、扩展层和应用层。核心层实现了Petri网的基础数据模型和流转模型，在任何系统中均可原封不动地使用，同时，核心层提供了一套完整的方法和属性以供外层扩展使用。扩展层中实现了核心层和外部的数据交互，实现核心数据模型、序列化和反序列化、数据库 I/O（输入/输出）等操作，在数据库 I/O中采用长事务模型提高系统可用性。使用本引擎的系统可以通过注册生命周期事件完成流程监控、流程控制和关联操作的触发，若通过注册生命周期事件无法满足扩展要求，开发者还可以在这一层通过派生数据模型和派生控制器实现复杂的业务扩展。应用层是在扩展层上开发的一系列应用功能，以满足系统调用、维护的需求，通过调用扩展层接口实现特定的业务操作。

2.3 安全高效的自控数据接口

油气长输管道大量应用自动化系统，既有综合管道和沿线场站的SCADA系统，也有一些大型设备自带或独立部署的DCS系统，这些自控系统所采集的数据需存放于信息系统中，因此，系统设计需要考虑与这些自控系统的接口。另外，自控系统数据通常采用数据点的方式进行管理，需要将其转换成信息系统的结构化数据，以方便使用。

由于自控系统对关键设备的运行十分重要，因此，对于信息系统与其接口来说，须保证自控系统运行的安全性。在系统设计时，严格将自控生产专网与办公网络分开，采用中间数据库的方式从自控生产专网的指定端口获取数据，为管道生产管理系统提供数据。中间数据库负责与信息系统服务器群之间数据传输的安全性、稳定性及数据完整性。

按照业务需求，自控数据采集分为小时级采集、秒级采集和按需采集3类，分别单独连接中间数据库，各连接之间无资源冲突。每一类都以连接池的方式进行连接，秒级采集和按需采集以长连接方式连接中间数据库，小时级采集读取数据后释放连接。秒级采集主要用于管网数据监控，定时采集数据，并把数据事件包装成数据流，经过分析处理后再次包装数据，存储到数据库的内存中，同时，通过对外服务接口，传递给需要使用的功能；按需采集具有随意性，用户可指定任意时间点进行自控数据采集，因此，无法进行 SCADA数据转存，只能从SCADA历史数据库中即时采集应用；小时采集直接利用中间数据库提供的接口，周期性采集后存储即可，无需特殊处理。

信息系统获取的自控数据采用点号、时间、数值的方式进行存储，同时，在系统内维护一个自控数据点与信息系统数据结构之间的映射关系。随着中国油气管网的发展，不断地有新管道投入使用，以及对老管道进行更新改造，使得信息系统与自控系统的数据点对应关系变成一项日常工作，因此，自控数据点管理是影响系统易用性的重要功能。为此，设计了自控数据点按不同参数查询及新增、编辑参数的功能，还可批量导出。在自控数据点参数设置上除了管道、场站等定位信息，还设有自控数据点编码、计量单位、延时时间、采样频率、小数位数等信息，以方便信息系统对其进行识别。

2.4 储运专业计算

作为支持管网调运业务的专业信息系统，在系统中实现支持管输生产运行及管理有关的储运专业算法，基于系统数据实时计算，为操作和管理人员提供方案制定、业务决策的支持，将会在一定程度上提高业务运行的效率和决策的科学性。

管道生产管理系统可实现天然气管存、油品管存、周转量、批次界面、混油切割、罐存等专业计算，如，天然气管存计算，基于GB/T 17747.2—2011《天然气压缩因子的计算 第2部分 用摩尔组成进行计算》计算的压缩因子，结合各管段的压力、温度及管容数据计算出分段管存，并累加得到管道或管网的管存量，为管输方案的制订提供重要的基础数据。

3 关键技术的应用

管道生产管理系统服务于天然气与管道分公司、调控中心、各管输运行企业、LNG（液化天然气）企业、油气田企业及其二级单位、输油气场站、天然气客户等，该系统自2006年全面上线以来，已经平稳运行了8年，其4项关键技术在系统中的应用已经取得良好的成效。

3.1 管网调运数据模型的应用

目前，管网调运数据模型已经成为管道生产管理系统数据库设计、程序设计的基础，此模型的应用极大地增强了系统的可配置能力，可以便捷地进行表单、报表的模板化配置，较为方便地实现了业务数据的版本控制与历史回溯。同时，采用这一专用数据模型可实现快捷存取，涉及26万条、约4 000项的数据汇总计算可在 10s内完成。该模型可有效描述各类业务，如，同一场站不同客户分属不同销售地区公司；同一场站设备能耗分属不同管道等，实现业务与系统表单、报表等自动匹配，规范资源调配、客户分输计量交接、设备运行、库存情况、能源消耗等业务按照统一模板、流程开展，推进油气管道生产标准化管理。

3.2 工作流引擎的应用

工作流引擎实现了系统所需各种类型的工作流，支持并签、会签、多分支拆分、多分支聚合等配置模式及其组合，支持加签、减签、代签、单步撤销、重置、删除等多种动态控制方法，同时，开发了基于拖拽连线式的可视化流程配置工具。目前，已实现业务流程模板约500个，高峰时段并发量达到每小时创建流程约2 400个、查看次数约5.6万次、生成流程数据约2万条，流程状态变迁平均耗时约0.3s，实现了高性能与高可靠性的结合。

3.3 自控数据接口的应用

通过自控数据接口实现了对约6 000个自控数据点的采集，如，压力、温度、流量、转数、耗气量、液位等数据。根据应用需求进行周期性数据采集，满足日报填报、交接凭证填报、管存计算、罐存计算、批次界面计算等应用。目前，系统可从国内长输管道SCADA系统、海外管道SCADA系统集中采集数据，国内采用主动采集方式，海外因网络条件有限，采用企业内网和因特网双通道、推送方式进行采集数据，保障自控数据的稳定应用。

3.4 储运专业计算的应用

储运专业计算的开发、应用及完善是技术与业务互动的过程。目前，该系统提供了对天然气管道的压缩因子、气质情况、管存情况、周转量情况、场站分输情况的计算和分析，支持生产的精细化管理；可利用图形化对批次位置进行跟踪，自动计算预计到站时间，根据测量站和切割站的油品密度，计算混油界面，选择合适的切割点，保障油品质量；根据储罐液位、化验数据及储罐基础信息，自动计算出储油罐的存油量，满足盘库、大罐交接应用的需要，提高计算效率，减少工作量。

4 结语

中国石油管道生产管理系统为运销计划、调度、能耗、计量等业务管理，以及相关的业务分析查询、专业计算等方面提供了满足各级岗位需求又方便易用的信息化平台，通过8年的建设和应用，该系统较好地满足了管网调控业务的信息化需求，实现了对油气长输管网集中调控的信息化支持。未来依然以业务需求为导向，持续深化应用，适应企业的发展战略，应对管网公平开放，实现对储运能力的信息化管理，满足新天然气销售体制的应用需求，提升计量管理，指导自动控制，支持调运方案优化，辅助节能降耗。