卧式热水泵金属软接头：管道安防数据可视化研究与应用

广东大鹏液化天然气有限公司（简称大鹏公司）在珠三角地区运营超过440 km高压天然气长输管道，受城镇化建设及土地开发强度的影响，管道周边.三方施工作业活动（简称施工活动）始*处于高发状态。大鹏公司5年前通过建设数字化管道维护系统（Digital Pipeline Maintenance System, DPMS），较为详细地记录了施工活动及其影响管道安全的风险管控情况，累计数据超过10 000条，从而成为提高预警保护效能的“信息宝藏”。

本文选取2014～2016年间有关施工活动的6 453条记录数据，借助数据可视化分析技术[1]，揭示管道保护及控制范围内施工活动的潜在规律和变化趋势，以便更具针对性地开展日常巡查和管道保护工作。

1 数据整理与精简

由于DPMS系统初建时所考虑的角度不同，大量涉及施工活动的数据被分别记录和储存到众多模块中，这就需要按照*定的格式、维度或属性对其进行数据整理和精简[2]，从而为相应数据的可视化工作创造前提条件。

施工活动是否会影响到管道运行安全，.直观的判断就是二者的距离和.三方活动行为的时空分布状态。因此，.先基于DPMS系统“管道保护”模块下的“电话管理”记录数据，结合管道安防业务流程，创建*个包括序号、日期、时间、管理区、市、区、镇/街办、村/社区、管线区间、起始桩号、*止桩号、作业对象、作业项目、作业类型、作业活动、所用机具、实施状态、相对位置、相对距离、风险等*、处置结果、汇报人身份、汇报人姓名等子项的数据源表。其次，利用数据关联规则将有内在联系的数据按照其属性进行智能化筛选和归类，如将电话管理“电话描述”中含有 “计划”、“准备”、“将”、“可能”等表述施工活动实施状态的文本信息统*转换到数据源表中“实施状态”项下的“计划”字段，让不同来源、不同格式和不同.点的数据在逻辑上或物理上得到精简、整合和集中。.后，对数据源中不完整的数据、错误的数据和重复的数据进行梳理或审核（亦称数据清洗），达到整理和精简施工活动数据的目的。

2 数据可视化分析

施工活动数据可视化是在相应数据得到整理和精简的基础上，运用大数据分析工具（TABLEAU软件）将可能影响管道运行安全的.三方作业活动数据[3]，转化为易被管道保护人员所感知和识别的图形、符号、视频或动画，这种数据的视觉表现形式与其发生地理位置（管道地面标识编号）间的映射重叠，不仅可以直观地反映施工活动的属地活跃程度，而且还可以便捷有效地展示风险等*和变化趋势，便于管道保护人员分析现行安防策略中的问题或不足，从而采取更具针对性和实效性的改进措施，由被动变为主动。

2.1 施工活动属地活跃度的可视化

大鹏公司管道依次穿越珠三角5个城市的20个区、56个镇/街办和217个行政村/社区，利用TABLEAU软件的气泡图功能，就能对数据源表中6 453条数据进行“村/社区”*分布展示（如图 1），填充气泡图形状的大小表示记录次数值的大小，每个气泡内的字体（亦称标签）可以快速显示某个维度字段的名称、数值或其他需要展示的信息。

图 1 2014～2016年施工活动村*分布

在此基础上，利用数据间的关联性，还可以就施工活动活跃度较高的行政村/社区展开深度分析，例如通过利用TABLEAU的线性图，在仪表板里分析图1中任*行政村/社区或其他涉及地理范围的字段（如镇/街办、区、市及管理区等）2104～2016年间的施工活动活跃度的逐月变化趋势（如图 2）。

图 2 重点村段施工活动活跃度的变化趋势

由于村/社区、镇/街办、区和市之间具有行政隶属关系，我们可以利用该变量的分层钻取功能，快速地在同*仪表盘中展现市、区、镇/街办等辖区内的施工活动活跃程度，让各区、各责任段的管道保护人员从中发现能指导自己工作的有价值的信息。从图1可以看出，广佛区的坑头村、庙头社区、里仁洞村、樟边村、海傍村、金山村、钟三村，东莞区的温塘村，惠州区的黄渔涌村、南坑村内近3年施工活动活跃度很高；而其中的坑头村，2015年为近3年中活跃度.高的年份，尽管各年逐月变化的趋势不尽相同，但每年的3月、4月及8月、9月份基本达到当年峰值，呈现出明显的活跃期。图 1及图 2的可视化及分析结果，有助于管道安防人员通过增加相应时段的管道巡查频率、加强管道保护宣传和外事协调来预警和管控施工活动.行为。

2.2 施工活动时间的可视化

运用数据可视化软件的“树地图”功能，在连接到数据源后，依次双击字段“记录数”和“时间”，再单击“智能显示”下拉菜单选项中的“树地图”，然后将“时间”字段拖曳到标记“颜色”框中，即可实现.三方作业时间的可视化（如图 3）。图中颜色深浅和方块顺序（自上而下，自左*右）分别表示同*作业时间所包含事件记录的多少。

图 3 2014～2016年施工活动开始时间点的分布

图 3揭示出施工活动开始时间段大都位于每日的上午8时20分与11时20分之间，较符合人为活动的时间规律。为此，管道安防人员将自己当班8个小时的工作重点或强度放到当日的上午，从而提高预警针对性。

2.3 施工活动地理位置可视化

以施工活动临近管道的.近桩号作为基准点，将DPMS系统中脱密后的管道标识桩位数据表与2014～2016年施工活动数据表在TABLEAU软件中进行关联，将脱密后的“X坐标”及“Y坐标”分别转换为“地理角色”中的纬度和经度，并将其从数据源显示框中的“度量”栏拖曳到“维度”栏，再分别双击“X坐标”及“Y坐标”，2014～2016年施工活动的点位便呈现在TABLEAU自带地图上。如果将此时的背景地图切换成DPMS系统当前所应用的高德地图，即可实现施工活动地理位置可视化（如图 4）。

图 4 2014～2016年施工活动地理位置可视化

在图 4基础上，利用TABLEAU的筛选器和标记面板框，对施工活动数据维度中“风险等*”、“所用器具”等想要可视化的字段进行拖放，可以在管道路由图上实现施工活动风险等*及其所用机具分布范围的可视化（如图 5）。管道安防人员利用此分析结果，可以适时调整安防力量的现场布控，并向属地.相关部门及时传达或展示管道安保管理现状，提高管道安防内外沟通的效率和水准。

图 5 2014～2016年高风险施工活动分布区

3 管道安防策略优化

通过前面有关施工活动事件数据可视化分析，我们不难看出，同*管道地区等*内，因属地自然、经济和人文环境的不同，其活跃程度、发展趋势和影响管道安全的风险等*也存在较大差异。为此，在原来基于管道地区等*设置巡查频率和监护重点的基础上，依照该分析所得结论，大鹏公司对安防策略进行了优化。

3.1 科学设定管道巡查频率

基于原来“管道*、二*地区日巡查频率不少于2次，管道三、四*地区日巡查频率不少于4次”的量化巡防标准，可选取近三年电话事件记录数累计占三、四*地区总量80%的村/社区所辖的管道作为安防的重点区段（如图 6），将巡防频率从日巡查4次提高到5～6次，将剩余三、四*地区管道的日巡防频率从原来的4次降低到2～3次。通过数据比对和测算，日巡线频率为5～6次的管道长度约308 km，所用人员为102人，日巡查频率为2～3次的管道长度约为132 km，所用人员为42人，两类优化合计的人数比原来平均设置日巡线频率为4次的人数减少3人，在节约人力资源的同时更增强了管道安防的针对性和实效性，较好地体现了安防数据可视化研究所创造的价值。

图 6 管道.三方作业村/社区分布帕累托图

3.2 敏感点加装无线视频监控系统

基于在管道敏感点周边实施灵活机动的机械挖掘、地勘钻探和定向穿越等影响管道安全高危作业的地域分布数据可视化分析，在原来单靠经验而派驻看护人员进行“守株待兔”式的被动防守区段，加装无线视频监控系统。不仅能够快速增加管道敏感点内巡查频率，而且还帮助管道安防人员在非工作时间，通过智能手机等*端便捷高效地查看管道保护范围内是否存高危施工活动，弥补了过去派人进行被动盯防的短板。

3.3 加强管道保护基层宣传工作

数据可视化让管道巡防人员能够更为全面、及时地掌握可能实施危及管道安全的施工作业动态，从而可以更加轻松地找准管道保护宣传工作重点。例如，在施工活动活跃度高的地段，管道保护宣传要从发展管线信息员队伍和建立属地基层行政组织管道保护联防关系入手，编织“上下互通、合纵连横”的管道安防预警信息网。

3.4 建立安防工作强度考核指标

大鹏公司管道巡防采用外包业务模式。调动*线管道安防人员工作的积.性，公平、合理的薪酬结构是保证队伍稳定和可持续发展的基础。按照每名安防人员所属责任段内管控施工活动的次数和质量，增设了安防工作强度考核指标，通过TABLEAU实现不同时间段（如季度、半年度及年度等）内所有安防人员工作强度排序的可视化。在原来基本薪酬分*设定的基础上，将安防工作强度指标纳入绩效考核范畴，丰富了绩效考核的内容，改善了绩效考核的结构，更趋公平与合理。

参考文献：

[1]陈为, 沈则浅, 陶煜波, 等. 数据可视化[M]. 北京:电子工业出版社, 2013.

[2]申琢, 谭章禄. 基于数据挖掘的煤矿大数据可视化管理平台研究[J]. 中*煤炭, 2016, 42(12):86-89.

[3]沈浩, *涛, 韩朝阳, 等. 触手可及的大数据分析工具[M]. 北京:电子工业出版社, 2015.

作者：宋家友，男， 1975年生，西安交通大学工程管理硕士，.注册安全工程师，现任广东大鹏液化天然气有限公司管线保护及项目部安保经理，主要从事管道施工安全管理及管道巡护管理工作。