摘要：高后果区识别是管道完整性管理的重要环节。对比分析国内外天然气管道高后果区识别方法,将高后果区分为人口密集区、重要设施区、环境敏感区三类,优化并规范识别管理流程,提出分级管理对策方案。用该方法对榆济管道山西段进行高后果区识别,并对改线管道设计期进行高后果区识别,优化路由选择。

摘要：阐述高后果区和人员密集地区相关定义及地区等级划分,分析燃气管道泄漏原因及后果。以深圳市天然气高压输配系统为例,结合高后果区的形成特点和既有规范,分析高后果区存量和增量情况。研究结果认为长输燃气管道参照城镇燃气设计规范复核降压后,可以有效控制周边高后果区增量。

摘要：高后果区具有风险高、管理难、伤害广的特点,其管理需要地方政府、管道企业联合发力。作业区作为具体管理单元,是诸多法律法规、规章制度、管理要求的直接执行者,其管理水平的高低直接事关高后果区的安危。

摘要：长输管道高后果区识别及统计受人为因素影响较大,导致识别过程冗长,人力与物力消耗大,识别结果查询不便、通用性差、后处理困难,不能在次年识别过程中有效应用。根据Q/SY 1180.2-2009的相关规定,利用Microsoft Visual Studio 2010设计了一套完整的软件组织架构,完成了管道风险评价、管道完整性评价、数据库表结构及效能评价软件开发。该软件建立了完整的高后果因素数据库,能够杜绝工作人员在识别过程中对高后果因素的识别误差、等级划分误差、打分误差等人为错误;利用计算机软件系统整合全部数据,形成完整、规范的高后果区识别报告,可有效避免统计误差,形成完全一致的电子和书面报告,大大减少了工作时间,节约资金,形成统一的完整性管理工作信息平台,进一步提高了管道完整性管理水平。

摘要：油气输送管道高后果区具有风险高、管理难、伤害大的特点,其管理需要地方政府、管道企业联合发力。针对这一问题,寻求一种可以对高后果区域进行有效管控的办法,并在总结前人经验的基础上,综述了相应的风险管理措施,以期通过这些办法,保证使高压天然气管道输送任务能够安全高效地完成。

摘要：高后果区管段主要途经人口密集场所或者特定场所的区域,一旦发生泄漏,对管道周边公众和环境会造成极大不良影响甚至严重后果。因此,高后果区管道作为管道运行和安全管理的重要部位,必需建立一套全方位、多角度、实时化、智能化的监控体系,解决高后果区管道因第三方破坏和违法占压等原因而造成的损坏,对第三方破坏和违法占压行为提前预警,实时推送报警信息至调度中心或移动工作台,提升报警准确率,降低安全事故发生概率,提升管理效率。

摘要：随着我国经济社会建设的快速发展,部分在役天然气管道所通过的地区逐渐由过去人口稀少的一级、二级地区升级为人口密集的三级、四级地区,管道失效的风险大幅度增加,急需建立相应的定量风险评价技术以确定管道的实际风险水平。为此,提出了基于可靠性的天然气管道定量风险评价流程:首先采用基于可靠性的极限状态方法计算评价管段的失效概率、采用管道失效后果模型计算管道的失效风险,并依据计算结果对地区等级升级后的天然气管道进行定量风险评价;然后引入风险可接受准则,判定地区等级升级后天然气管道的个体风险水平和社会风险水平;进而有针对性地制订风险消减、防护措施。实际应用结果表明:该技术不仅可以实现天然气管道失效风险的定量计算和评价,而且还能够对不同风险消减、防护措施进行效果检查及对比,在保障天然气管道风险可接受的前提下,实现天然气管道风险控制管理技术性和经济性的最优化。

摘要：随着中国经济快速发展,管道里程数也在快速增加,新建管道不可避免地穿越经济发达、人口稠密、第三方活动频繁的高后果区,给管道安全管理带来巨大的压力。为了保证管道安全,需要定期开展巡检。传统的人工巡检方式存在效率低、监控时间短而且无法识别管道周围潜在风险的缺点。针对这种情况,文章提出一种结合计算机智能视觉技术、物联网传感技术和视频直播技术的高后果区视频预警系统,将管道周围信息实时上传至管理者手中的移动终端,实现危险因素全天候监测和感知,大幅度提高了对管道周围环境的监测能力,减少人工巡线工作量、降低事故概率。

摘要：为加强和完善油气长输管道安全监控手段,设计了基于全景化理念的油气长输管道智能化、一体化安全监控预警系统,综合提高人防、物防、技防管理水平,有效监控各类安全风险隐患,及时预防重大安全事故的发生。该系统涉及的关键技术包括全景化安全监控预警、智能化安全巡检融合等。

摘要：管道高后果区是指管道泄漏后可能对公众和环境造成较大不良影响的区域,因此高后果区管理是运行单位管理的重点,须定期对高后果区进行识别。常规的识别及统计方法受人为因素影响较大,导致识别过程冗长,人力与物力消耗大,识别结果查询不便、通用性差、后处理困难等问题。针对高后果区管理需求,研究了基于GIS的油气管道信息管理软件方案,并结合数据库的优势提出了一种高后果区识别改进方案;针对管道周边建筑目标检测,提出了基于ResNet-101的Faster RCNN检测方法。试验数据表明,所设计的系统架构提供了油气管道的可视化分层管理的可行方案,且高后果区识别算法可以自动识别管道沿线潜在高后果区,为高后果区识别工作提供参考,降低现场工作量,提高识别精度。