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★昆侖數智科技有限責任公司馬亮，翟登磊，張雅楠，韓宏志，宋子平

摘要：在當前異常氣候及地質災害呈多發趨勢的情況下，為解決油氣田公司對油氣生產、運輸及存儲提出的更高安全要求問題，通過對應用場景的地質位移、土壤類別與含水量、管道應力變化等參數建模，建立場景地質態勢動態分析的研究體系與應用系統成為緊迫性需求。本系統依托于位移監測儀、傾角加速計、土壤含水率儀、裂縫計、振弦式應變計等監測設備及采集的實時數據，基于遞歸神經網絡技術創建專家知識庫體系，并在油氣運輸管道應用獲得了圓滿成功，實現了對滑坡、落石、泥石流的有效預測。地質監測系統上線后，人工巡檢次數下降60%，并成功預測山體落石1次、泥石流1次，大幅降低了生產成本及經濟損失，具備推廣價值。

關鍵詞：地質監測；滑坡；落石；泥石流；數據治理；知識庫

1　前言

隨著國家工業升級進程的加快，以及地貌的加速改變和地下油、氣、煤、水等資源開采量的上漲，增加了地質災害發生的概率與強度，這是各油氣公司面對的現實問題。為減少自然災害造成的直接或間接損失，地質監測是油氣生產、運輸及存儲的必要環節。油氣公司大多采用人工巡檢方式，存在維護成本較高、信息反饋不及時、數據與經驗積累不佳等問題。同時，隨著數字化建設的逐步完善，建立一套高效的地質監測應用系統，成為各油氣公司的緊迫性需求。

2　地質監測系統

本系統基于位移監測儀、傾角加速計、土壤含水率儀、裂縫計、振弦式應變計等監測設備采集的實時數據作為數據源，基于數據實時計算與聚合算法去除數據雜點；基于灰色理論與數學算法完成基礎數據的等間隔處理；基于擬合算法構建趨勢曲線，基于遞歸神經網絡技術與LSTM算法創建地質專家知識庫；基于多因子算法預測滑坡、落石及泥石流發生時間，為油氣生產、運輸及存儲保駕護航。

地質監測系統自成體系，具有高度靈活性，可作為獨立系統進行部署，也可通過自身API層或借助遵守AMQP協議的數據總線集成至已存在的生產場景子系統（生產網）、生產管理與數字孿生（辦公網）等第三方系統。

系統由接入層、應用層、服務層、基礎層、數據層、設備層和采集層等七大部分組成，如圖1所示，其中基礎層、設備層和采集層為支撐系統，可根據實際情況自主選擇進行部署。

圖1 地質監測系統的業務架構

（1）接入層：針對客戶端、移動端分別提供專屬API，并對遵守AMQP協議的數據總線提供集成API，使系統可便捷接入第三方系統。接入過程中，特殊情況下存在定制開發的可能性。

（2）應用層：為油氣公司生產網（勘探開發、油氣存儲、油氣管道）與辦公網（生產管理、數字孿生）提供場景化服務，將傳統應用容器化，構建新型原生工業應用。使用React、Antd、Xadmin框架技術，支持WebGL、WebSocket底層應用，使用H5、JS語言靈活構建豐富的圖表與三維圖形，使前端展示立體而豐滿。

應用層采用插件式開發框架，可快捷添加新應用場景。

應用管理系統為管理人員提供安全與權限、算法因子優化、專家知識庫管理、服務穩定性監控、數據庫性能監控、數據同步監控、消息總線使用方接入與管理、報警管理等專業的、全面的管理體系，為系統的安全、高效使用保駕護航。

（3）服務層：融合人工智能、大數據算法、機器學習、數字孿生等高精尖計算機技術，以微服務形式為應用層提供認證與安全、數據治理、數據分析、報表、預警及算法等技術手段與能力。

數據同步服務提供同機房、跨機房數據同步服務。生產網與辦公網之間通過單向網閘或數據緩沖區機制保證數據向辦公網的單向流動，保證生產網的安全性。

數據檢索服務利用Redis、Elastic Search為其他服務與應用層提供高效、安全的數據查詢服務。

數據總線服務是本系統最大的特點，可為系統的所有子系統提供數據共享支撐，并全面遵守AMQP協議，可使各系統之間完全解耦，有效避免代碼入侵，大幅降低各系統的后期維護與升級成本。

實時流計算服務是服務層的核心服務之一，根據業務計算指令或內置計算規則，先后調用不同計算單元進行運算和統計。利用異步處理機制提升數據寫入的并發量，利用內存數據庫、本地數據日志、定時回庫、數據召回機制保證數據的時序與安全。

（4）數據層：針對實時數據、非關系型數據、關系型數據及文檔數據采用不同的數據庫進行存儲，采用“一主多從”的數據庫架構實現數據的讀寫分離，以滿足服務層高并發的性能要求。

同時，數據層擁有接收第三方系統自主推送（JSON）、定時拉取第三方數據庫數據的能力。

（5）基礎層：基于主流Docker、Kubernetes基礎框架對物理服務器進行云化處理，提供符合開發運維一體化（DevOps）要求的微型CI/CD自動化流水線（下載、編譯、打包、鏡像生成、鏡像倉庫管理），實現持續的自動化部署；支撐體系之一，可根據實際情況自主選擇進行部署。

（6）設備層：管理計算和儲存所需的物理機、網絡設備等基礎設施；支撐體系之一，可根據實際情況自主選擇進行部署。

（7）采集層：支持Modbus、OPC-UA、OPC-DA等主流物聯網協議；支撐體系之一，可根據實際情況自主選擇進行部署。

綜上所述，地質監測系統擁有強大的伸縮能力。在設計之初，既考慮了油氣田公司信息化建設過程積累了數量眾多統建與自建系統的現狀，也考慮了油氣田公司數字化、智能化的長遠發展需求。

3　采集數據處理

采集數據精度與預測和預報準確度成正相關性。滑坡、落石、泥石流會受人類活動、降雨、地震等干擾因素的影響，采集的數據集是算法需要數據和干擾數據的總和。所以，使用數據集進行預測與預報時，往往需要對數據集進行必要的預處理^[1]。

3.1減少數據雜點的影響

因為采集的數據集往往是算法預測模型和預報模型需要的數據和多種干擾數據的總和，所以當干擾信息過大時，采集數據會形成一定數量的離散數據雜點。

采集的離散位移監測數據，可使用灰色理論中的累加生成方法進行預處理。經過累加處理后，可以使離散數據雜點對數據集的擾動降至最低或消除，也可以加強數據集中的確定性數據。經實踐證明，波動起伏曲線在經過一定次數的累加處理后，將會變成光滑曲線。但是，并不是累加處理次數越多越好，一般對數據集進行1或2次累加處理即可^[1]。

為了減少數據雜點對預報與預測的影響，系統采用二次累加生成。第一次累加在相鄰二次采集信息之間進行，由于時間間隔相對較短，相對于長期監測可假設為線性增長，故可以將二次采集數據和時間進行累加后求平均值，減少高偏差雜點對整體數據的影響。第二次累加以小時為單位，將本小時內數據再次求平均值，生成算法使用的原始數據。

3.2等間距處理及數據插值

地質監測設備常年置于人煙稀少地區，公共電力無法觸達，電源一般采用小型光伏能源加電池蓄能的解決方案，監測設備采用間歇休眠的作業方式減小對電能的消耗，從而造成采集數據的間隔不一致，進一步影響數據精度、處理及展示。

每生成一個算法使用的原始數據后，可根據需求用算法庫提供的線性、拋物線及拉格朗日多項式算法對數據進行以每小時為單位的等間隔數據插值處理，生成展示數據。

3.3剔除嚴重失真的原始數據

在進行等間距處理及數據插值時，偶發會出現曲線斜率（位移變化量/時間間隔量）為負值的情況，說明此點數據嚴重失真，可直接剔除。

數據剔除后，可利用剔除點前置1個數據和后置2個數據，并使用拋物線算法進行再次插值，補全展示數據。

4　滑坡監測

根據以往的滑坡研究理論和技術水平，如果在滑坡發展過程中能進行有效的實時監測，則預報滑坡災害發生的地點與時間是可能的^[2]。

本系統利用位移監測儀間歇對監測點進行數據采集，并根據滑坡的特點，將滑坡的整個過程劃分為減速蠕變、均速蠕變、加速蠕變、異常蠕變四個階段。利用數據治理子系統與算法對監測信息進行加工，生成每時、每天、每月報表數據并生成變化曲線，根據每天曲線的斜率變化判斷監測點所處的滑坡階段。

根據每個滑坡階段的特征，利用灰色系統對監測點進行長期、中期、短期的監測，利用Verhulst灰色模型^[3]對監測點進行臨滑時間的預報，如表1所示。

表1 預測尺度/滑坡階段與周期對應表

注：為了便于數據存儲與管理，一個片區包含若干監測點，一個監測點包含若干監測設備。

5　專家知識庫

專家知識庫建設是地質監測系統研究與應用的核心子系統，其目的是將高等院校、地質科研機構的研究成果數字模型化，將巡線工人的工作經驗參數化，并利用大數據、人工智能、機器學習技術，根據現實情況對數字模型與參數實時調優，此過程需要長時間的規劃與持續累積。

專家知識庫利用時間遞歸神經網絡LSTM模擬地質專家的學習、知識、推論的決策過程與機制，有效解決了地質監測模型的長期性造成的高運算問題。在LSTM網絡應用過程中，針對石油行業及地質監測的特點，我們對網絡中記憶細胞里的信息傳遞機制進行了針對性的優化。

6　總結

（1）地質監測是石油行業的緊迫性需求，對油氣田公司的油氣生產、運輸及存儲的安全具有重大意義。

（2）利用多參數因子分析可對地質進行長期、中期及短期監測，利用人工智能、機器學習等技術手段與專家知識庫可預報滑坡臨滑時間、落石發生時間、泥石流發生時間，從而可滿足石油行業對地質監測的要求，可大幅減少自然災害造成的經濟損失。

作者簡介：

馬　亮（1972-），男，甘肅禮縣人，工程師，學士，現就職于昆侖數智科技有限責任公司，主要從事油氣企業數字化轉型、智能物聯網建設方面的研究。

翟登磊（1975-），男，山東鄆城人，學士，現就職于昆侖數智科技有限責任公司，主要從事項目調研、方案編制、方案匯報、項目實施及核心系統代碼編寫等工作。

張雅楠（1986-），男，河北張家口人，工程師，學士，現就職于昆侖數智科技有限責任公司，主要從事油氣物聯網相關科研及產品推廣工作。

韓宏志（1982-），男，黑龍江齊齊哈爾人，助理工程師，學士，現就職于昆侖數智科技有限責任公司，主要從事石油行業數字化轉型咨詢及項目管理工作。

宋子平（1998-），女，河北平泉人，助理工程師，碩士，現就職于昆侖數智科技有限責任公司，主要從事油氣物聯網咨詢顧問工作。

參考文獻： 

[1] 李秀珍. 滑坡災害的時間預測預報研究[D]. 成都: 成都理工大學, 2004 : 11 - 17. 

[2] 李雪菱. 坡面土壤含水量對滑坡的影響研究[D]. 長沙: 湖南師范大學, 2017 : 2 - 11. 

[3] 殷坤龍. 滑坡災害預測預報[M]. 武漢: 中國地質大學出版社, 2004 : 59 - 68.

摘自《自動化博覽》2023年5月刊