CN103477359B - 用于收集和分析元件的网络的运行信息的方法和系统 - Google Patents

用于收集和分析元件的网络的运行信息的方法和系统 Download PDF

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Abstract

一种用于收集和分析来自与液体能源商品相关的元件的网络的运行信息的方法，包括以下步骤：（a）测量存储在网络中一个或多个储存设备中的液体能源商品的数量，并存储该测量数据；（b）测定在网络中选定的一个或多个管道中液体能源商品的流量，并存储该流量数据；（c）确定网络中一个或多个处理设备的运行状态，并存储该运行状态信息；（d）分析测量数据、流量数据和运行状态信息，从而确定在给定时刻网络中液体能源商品或其选定部分的平衡；以及（e）将关于液体能源商品的平衡的信息传递给第三方市场参与者。

Description

用于收集和分析元件的网络的运行信息的方法和系统
相关申请的交叉参考
本申请要求2011年2月16日提交的序列号为61/443，510的美国临时专利申请的优先权，其全部公开内容通过引用并入于此。
技术领域
本发明是一种用于收集和分析来自与诸如原油或液化天然气的液体能源商品相关的元件的网络的运行信息的方法和系统。
背景技术
诸如原油的液体能源商品包含数十亿美元的经济市场。这些商品被多方买卖，而且，与任何交易市场一样，与交易商品相关的信息对市场参与者而言是非常有价值的。尤其是这些商品中的每一种商品的生产、运输、储存和分配系统的各种元件和设备的运行可能对这些商品的价格和可利用性具有重大影响，这使与所述的运行相关的信息变得有价值。而且，各种元件的拥有者或经营者通常不会公开披露此类信息，因此上述信息的获取非常有限。
特定数据由诸如美国能源信息管理局（“EIA”）之类的组织收集，通常是通过调查选定的拥有者和/或经营者来收集的。但是，收集和汇编这些数据并且然后将这些数据传播给公众或市场参与者所要求的时间长度可从几天到几个月不等，从而使所收集和汇编的数据通常是延迟的，对短期交易目的而言其价值有限。
发明内容
本发明是一种用于收集和分析来自与诸如原油或液化天然气（NGL）的液体能源商品相关的元件的网络的运行信息的方法和系统。
根据本发明的方法和系统，将传感器或测量设备应用到网络中的不同点上以收集数据。然后该方法通常包含以下步骤：（a）测量存储在网络中一个或多个储存设备中的液体能源商品的量，并将该测量数据存储在中央数据处理设备的第一数据库中；（b）测定在网络中一个或多个选定的管道中的液体能源商品的流量，并将该流量数据存储在中央数据处理设备的第二数据库中；（c）确定网络中一个或多个处理设备的运行状态，并将该运行状态信息存储在中央数据处理设备的第三数据库中；（d）分析测量数据、流量数据和运行状态信息，从而确定在给定时刻网络中液体能源商品或其选定部分的平衡；（e）将关于液体能源商品的平衡的信息传递给第三方市场参与者。
关于存储设备，在特定网络中选定的每个存储设备上，测量所存储的原油或其他液体能源商品的量。例如，大部分原油被储存在大型的地上储罐中，这些储罐要么具有被称作外浮顶（EFR）的浮顶，要么具有带有在储罐内部的、被称作内浮顶（IFR）的浮顶的固定顶。这样，可以采用公开可用的资源或视觉检测来研究特定位置上的每个储罐，并且关于每个储罐的所有相关信息都被存储在数据库中，这些信息包括容量信息、储罐类型（即浮顶或固定顶）和结构尺寸，。然后，根据预定的计划，对特定位置的每个储罐进行检查，包括：收集每个储罐的一个或多个摄影图像（即可见光谱）或录像，和/或，收集每个储罐的红外图像或录像。然后，所收集到的每个储罐的摄影图像和红外图像被传输给中央处理设备以用于分析，从而获得所储存的原油或其他液体能源商品的量的测量结果。
关于管道，为了维持液体能源商品的压力，沿着管道布置泵站。每个泵站所用的泵是典型的电力驱动感应发动机。为了对特定管道的量和在给定时刻的流量进行远程测定，一种优选的分析形式是基于对沿着选定管道的一些泵站的实时电力消耗的监控。在一个示例性的实施例中，配置和使用监控设备来监控为每个选定的泵站提供电力的一 个或多个输电线。监控设备主要包括响应于与一个或多个输电线相关的电动势密度和磁通密度的传感元件，因此，允许定期或持续测量与一个或多个输电线相关的电动势密度和磁通量密度，从而确定电力。然后，来自这种监控设备的数据被传输到中央数据处理设备；在中央数据处理设备上，开发了特定网络中的管道和泵站的模型，该模型包括使用标准地理高程数据计算任一被监控的泵站和下游的下一个泵站之间的高程增益或高程损失。然后，估算任一特定的被监控的泵站的输出端或排放端与下游的下一泵站的输入端之间的压力差。绘制出从最小可能流量到最大可能流量的管道可能流量的范围与被监控泵站的等效预期电力消耗的比较图。
一旦已经测定了任一特定泵站的这种电力消耗，可将每个泵站的电力变化关联到通过每个泵站的流量变化上。这样，因为上述的监控设备考虑到了对特定泵站所消耗的电力的定期或持续测量，从这些监控设备所收集的数据可以用来测定流经泵站和泵站之间的流量。
关于处理设备，液体能源商品进入精炼设备或网络中一些点的其他处理设备中。本发明的方法和系统中，确定此类处理设备的运行状态。一种用于监控处理设备的运行的优选方法是通过采用固定的热成像摄像机。热成像摄像机可以获取热数据，并记录排放物的图像和各个关键元件的热能信号，其可以用来确定处理设备是否如预期地那样运行。
利用与特定网络的三个基本元件-（i）存储设备、（ii）管道和（iii）处理设备相关的数据和信息，能够确定液体能源商品的总“平衡”。例如，市场参与者对原油的兴趣“平衡”包括，但不局限于：在给定时刻存储在特定区域的原油量；从邻近市场区域流入市场区域的原油量；和/或被加工成汽油和其他石油产品的原油量。一旦完成此类分析，关于网络中原油或其他液体能源商品的平衡的信息可以被传输给市场参与者和其他利益相关者，即：通常不会随时访问此类信息的第 三方。
附图说明
图1为与原油产品相关的示例性网络的示意图；
图2为与原油运输和加工相关的示例性网络的示意图；
图3为示例性图像，其中已发现了三个储罐的轮廓，其通过Sobel边缘检测法标记在图像上；
图4为包含来自图3的三个储罐的轮廓的示例性图像，其重叠在随后所收集的图像上；
图5为例示了图像中一条边缘的一维形状的曲线图；
图6包括在Sobel边缘检测法中所用的一对3×3卷积模板；
图7例示了如何将Sobel边缘检测法中的卷积模板应用到输入图像上；
图8为示例性泵站的流量（桶/天）与预期的电力消耗（兆瓦）的对比图；
图9（a）-（d）是例示了精炼设备上流化床催化裂化单元的斜降的一系列热图像；
图10例示了连接到三个管道上的存储中心；
图11为例示了如何使用标准数学回归模型直接将测得的数据拟合到历史数据上的曲线图；
图12为与原油产品相关的另一示例性网络的示意图；
图13为描绘了与图12中示例性网络相对应的本发明的方法和系统的实施方式的通用功能的流程图；
图14是本发明的方法和系统的示例性实施方式中的核心元件的图示；
具体实施方式
本发明是一种用于收集和分析来自与诸如原油或液化天然气（NGL）的液体能源商品相关的元件的网络的运行信息的方法和系 统。
例如，因为原油是一种化石燃料，它通常是在具有天然产生的沉降物或贮藏物的地方钻探或开采出的。一旦在此类位置（例如，从井里）被收集，原油通常直接被抽取到管道里或储存在地上储存器（例如，储罐）或地下储存器（例如，盐穹洞穴）中。然后，原油通过管道从这些储存设备被运输到精炼设备或其他用来加工的加工设备中。这样，存在具有原油井、原油管道、原油储存设备和原油精炼设备的相互关联的网络。
对于另一个实例，天然气是在天然产生贮藏物的地方提取的。然后，所提取的天然气在加工厂被加工成“干”天然气或“湿”天然气，后者被称为液化天然气（NGL）。然后，采用液化天然气管道运输液化天然气（NGL），并将其储存在液化天然气（NGL）储存站点。然后，液化天然气（NGL）可根据纯度被分离成诸如乙烷、丙烷和丁烷的产品。然后，这些液化天然气（NGL）产品在乙烯裂解设备里被加工，乙烯裂解设备吸入液化天然气（NGL）产品，然后将其加工成石油化工原料，例如乙烯、丙烯等等。
根据本发明的方法和系统，在网络的不同点配置传感器或测量装置来收集数据。然后，该方法通常包括以下步骤：（a）测量存储在网络中一个或多个储存设备中的液体能源商品的量，并将该测量数据存储在中央数据处理设备的第一数据库中；（b）测定在网络中选定的一个或多个管道中的液体能源商品的流量，并将该流量数据存储在中央数据处理设备的第二数据库中；（c）确定网络中一个或多个处理设备的运行状态，并将该运行状态信息存储在中央数据处理设备的第三数据库中；（d）分析测量数据、流量数据和运行状态信息，从而确定在给定时刻网络中液体能源商品或其选定部分的平衡；以及（e）将关于液体能源商品的平衡的信息传递给第三方市场参与者。
在下面的描述中，本发明的方法和系统的许多操作步骤将变得更 加清楚，包括数据的收集和与所收集的数据的分析相关的各种计算步骤，其优选通过使用数字计算机程序（即，由计算机存储和执行的计算机可读指令）来完成。因此，必要程序和子程序的执行可通过使用标准程序技术和语言来进行。在以下描述的帮助下，本技术领域的普通技术人员能够很容易地完成这种编程。
例如，关于原油，存在具有原油井、原油管道、原油储存设备和原油精炼设备的相互关联的网络。为了随后的讨论并且如图1和图2所示，原油“网络”的特征在于其具有三个基本元件部分：（i）原油存储设备;（ii）原油管道和（iii）原油精炼设备或其他加工设备。对关于这些元件的运行和这些元件之间原油流动的信息的理解和收集考虑了网络建模和实时网络动态的监控。换言之，通过在网络中的不同点采取原油（或其他液体能源商品）的物理测量，能够确定在网络中不同功能部分中的原油的总“平衡”。例如，市场参与者感兴趣的关于原油的“平衡”包括，但不局限于：在给定时刻存储在特定市场区域的原油量；从邻近市场区域流入市场区域的原油量；和/或被加工成汽油和/或其他石油产品的原油量。
仍然参照原油市场，在美国，存储在位于任一终端、存储中心或原油精炼设备（包括管道中在运输的原油）的储罐中的原油量的数量级是340百万桶。55000英里的管道将原油从美国的生产井（尤其是在德克萨斯州、路易斯安那州、俄克拉何马州和怀俄明州）、进口终端（尤其是墨西哥湾的港口）运输到各个区域市场，或从加拿大通过跨越边境的陆路运输到各个区域市场。这些市场被分成五大区域，在美国被称为石油管理局防御（PAD）区。原油管道直径通常在8英寸到30英寸之间变化。与较小的跨区域管道相比，服务于精炼设备或存储中心的较大的跨区域管道通常与整体市场的动态更相关。所存储的原油的市场相关性随所存储的原油的用途而变化。例如，存储在精炼设备中的原油可在任一特定点实时被精炼成天然气和/或其他石油 产品。存储在主石油存储中心的原油反映了由金融投机者或存储中心下游的精炼设备的供应商所存储的原油量。其他储罐存储可主要用于维持适当的压力和体积，以便成功地控制在特定管道上所要求的流动动力。
存储设备
根据本发明的方法和系统，在特定网络中选定的每个存储设施中，对所存储的原油或其他液体能源商品的量进行测量。例如，共同拥有和共同待决的序列号为13/089,674、名称为“用于确定存储在特定位置中的原油量的方法和系统”的美国专利申请中描述了一种用于测量特定储罐中存储的原油量的优选方法，其通过引用并入于此。
正如序列号为13/089,674的美国专利申请中所描述的，大部分原油被存储在大型地上储罐中，这些地上储罐要么具有被称为外浮顶（EFR）的浮顶，要么具有带有在储罐内部的、被称为内浮顶（IFR）的浮顶的固定顶。因此，可以采用公开可用的资源或视觉检测来研究特定位置上的每个储罐，关于每个储罐的所有相关信息都被存储在数据库中，包括容量信息、储罐类型（即浮顶或固定顶）和结构尺寸。然后，按照预定的计划，对特定位置的每个储罐进行检查，包括收集每个储罐的一个或多个摄影图像（即可见光谱）或录像，和/或，收集每个储罐的红外图像或录像。此类图像可通过天线装置、通过使用地面放置的固定摄像机或通过卫星成像来收集。在采用诸如直升飞机低空飞行之类的航拍图像采集的情况下，直升飞机优选飞过限定且重复的飞行路径，并遵循预先确定的图像采集顺序，这便于随后的分析。或者，固定热成像摄像机可在预定的时间间隔内拍摄红外图像。在任一情况下，然后，所收集的每个储罐的摄影影像和所收集的每个储罐的红外图像被传输给中央处理设备以用于分析。
对于具有浮顶的储罐的分析，一种优选的分析形式是使用标准图像像素数确定技术确定浮顶相对于所选储罐的顶部的高度。例如，储 罐的液位可以通过画两条竖直直线，例如L1和L2来测定。当测量浮顶储罐的储罐液位时，线L1画在储罐的内侧，从储罐的顶部向下到盖子的顶部，并近似于浮顶已经下降的高度。线L2画在储罐的外侧，从储罐顶部向下到储罐的底部，并近似于储罐的高度。然后，测量线L1和线L2各自的长度。例如，通过确保适当的摄像角度和距离储罐的适当摄像距离、采用高分辨率的设备来采集图像，和/或，通过确保线L1和线L2在图像上的一致和适当的放置，可以优化这种测量方法。
根据顶的预定高度（其指示液位）和所存储的容积信息和/或所存储的选定储罐的结构尺寸，可以计算出储罐中的原油量。例如，当储罐具有典型的圆柱形结构且从底部到顶部具有恒定的直径时，如果顶在中点处，即，在相对于200000桶容量的储罐的顶部的50%的高度处，那么可以计算出储罐中有100000桶的原油。以另一种方式描述，储罐液位占容积的百分比可以通过1-（D1/D2）来计算，式中D1、D2分别是L1和L2在图像像素中测得的长度。然后，将储罐液位占容积的百分比与储罐的容积相乘，以计算储罐中原油的桶数。
对于具有浮顶的储罐的分析，在图像分析的另一优选形式中，在摄影影像或者红外图像中识别储罐顶部、浮顶和储罐底部。然后，可使用采用数学变换的自动椭圆形拟合或检测算法，例如Hough变换，将一椭圆平面拟合到储罐顶部、浮顶和储罐底部中的每个上。根据所确定的、浮顶相对于储罐底部和/或储罐顶部的高度（又一次指示液位）、所存储的容积信息和/或所存储的选定储罐的结构尺寸，再次计算出储罐中的原油量。
对于具有固定顶的储罐，选定的储罐内的液位可从所收集的红外图像中确定，因为所存储的油的温度与储罐中油上方的气体的温度不同。用于确定储罐中液位高度的一种优选形式是测量从液体-气体的边界到储罐底部的像素距离。根据所确定的储罐内的液位和所存储的 容积信息和/或所存储的选定储罐的结构尺寸，再一次计算出储罐中的原油量。
而且，关于带有固定顶的储罐和从所收集的红外图像确定液位，下面将详细地描述一种特殊的分析方法。
在这种特殊的分析方法中，在选定时间间隔（例如，每五分钟）内收集感兴趣的每个储罐的红外图像，并将其传输给中央数据处理设备以用于分析。尽管收集红外图像的摄像机优选固定在位置上，应当承认，摄像机经常存在一些微小移动。因此，使用特征检测来发现每个红外图像中的储罐的位置，从而保证储罐中原油量的精确计算。
图像中的边缘是具有明显强度对比的区域，例如，存在从一个像素到下一个像素的显著强度变化。存在用于在图像中检测边缘的各种方法和技术，其通常被分为两类：梯度法和拉普拉斯算子方法。梯度法通过在图像的一阶导数中寻找最大值和最小值来检测边缘。拉普拉斯算子方法通过在图像的二阶导数中搜索零交叉来查找边缘。
以下参照图5，边缘具有斜坡的一维形状。应用梯度法，一维形状的导数将显示位于边缘中心处的最大值。基于这种一维分析，只要具有精确的近似，该理论可以被推广到两维，以便计算二维图像的导数。这种情况下，使用Soble运算算子，以在特定的红外图像上进行二维空间梯度测量，从而找到红外图像中每个点的近似绝对梯度幅值。参见R.Gonzalez和R.Woods所著的，由Addison Wesley出版社于1992年出版的,《数字图像处理》第414-428页。Sobel边缘检测法使用一对3×3卷积模板（图6），一个估算在x方向（列）上的梯度（Gx），另一个估算y方向（行）的梯度（Gy）。卷积模板通常远远小于实际的图像。因此，应用该模板并使其在图像上滑过，一次处理一个方块的像素。
尤其是，在使用中，模板（从一行的起点开始）在输入图像的区域上滑过，改变像素的值，并将一个像素向右移动，然后继续向右移 动，直到到达该行的终点。然后，在下一行的起点开始。图7例示了Sobel边缘检测法中卷积模板如何应用到输入图像上，其中，模板被应用到输入图像的左上部分，并且下面的公式（1）被用来计算输出图像中的具体像素。模板的中心被放置到图像中受控的像素点上；例如，通过以下公式，像素（a22）被转换成像素（b22）：
b22=(a11*m11)+(a12*m12)+(a13*m13+(a21*m21)+(a22*m22)+
(a23*mi23)+(a31*m31)+(a32*m32)+(a33*m33) (1)
Gx模板突出了水平方向的边缘，而Gy模板则突出了垂直方向的边缘。在获取两者的幅度并将其相加之后，所得到的输出检测出了两个方向上的边缘。
实际上，对于每个采集到的红外图像，计算Sobel边缘检测图像。然后，对于每个边缘检测图像，通过确定与一个或多个特征的最佳匹配来找到储罐的位置。每个特征是一组像素位置，在此位置Sobel边缘检测图像应该包含一条边缘并为黑色。图3是示例性图像，其中，已经采用Sobel边缘检测法找到了三个储罐的轮廓并将其标记在图像上；图4示出了这三个储罐的轮廓如何覆盖在随后收集的图像上。
在这种特殊的分析方法中，在找到储罐的位置后，基于始于每个储罐底部的垂直直线来计算储罐的液位，如图4所示。从储罐的底部向上搜寻每条垂直直线以寻找下一个边缘位置，该位置是石油的液位位置。以如下方式，通过储罐底部和石油液位之间的像素数（像素高度）来计算储罐的填充百分比：
填充百分比=100×（像素高度）/（储罐的总像素高度） （2）
此外，在这种特殊的分析方法中，对应于某一储罐的流量可以通过储罐内储存液位的改变率来计算：
流量_i（Flow_i）=(S_i-S_i-1)×储罐_容积(Tank_Capacity)×24/100 （3）
式中，
S_i=(L_i+L_i-1+L_i-2+L_i-3+L_i-4+L_i-5+L_i-6)/7 (4)
S_i-1=(L_i-1+L_i-2+L_i-3+L_i-4+L_i-5+L_i-6+L_i-7)/7 (5)
式中，
储罐_容积(Tank_Capacity)以桶为单位，且L_i是储罐在i小时的填充百分比。
当流量_i(Flow_i)<0时，流量_i(Flow_i)被设为0，因为只考虑了流入储罐的油。
不管采用哪种分析技术，目标仍是获取存储在特定网络中的原油量的测量值，该测量值被存储在中央处理设备中。
至于液化天然气产品，例如乙烷、丙烷和丁烷的存储，在通常用来存储此类产品的垂直和水平储罐上进行类似的图像收集和分析，以便获取存储在特定网络中的液化天然气产品的量的测量值。
管道
随着存储在特定网络中的原油量或其他液体能源商品量的测量，确定特定网络中选定的管道中的流量和流速。
例如，大型的跨区域原油管道通常会延伸数百英里。为了维持流动的原油的压力，通常会每隔80-100英里建造一个原油泵站。每个泵站所使用的泵通常是电力驱动感应泵，具有从500-4500马力的马力范围。原油管道的实时流量数据通常仅为管道的所有者、运营商和承运商所知。为了对在给定时刻在特定管道中流动的原油的量和速度进行远程测定，一种优选的分析形式是基于对沿着选定管道的一些泵站的实时电力消耗的监控。
尤其是，在一个示例性实施例中，配置和使用监控设备，以监控为选定的每个泵站提供电力的一个或多个输电线。监控设备（此处也称为“电力监控设备”）主要包括传感元件，其响应于与一个或多个输电线相关的电动势密度和磁通量密度，由此将与一个或多个输电线相关的电动势密度和磁通量密度的定期或持续测量结果考虑在内，从 而确定电力。此类监控设备的构建和使用在共有的序列号为6，771，058、名称为“用于测量和监控电力的发电和输电的设施和方法”的美国专利申请和序列号为6，714，000、名称为“用于监控电力和电流的设施和方法”的美国专利申请中进行了描述，这两个专利中的每一个都通过引用并入于此。
然后，来自这种监控设备的数据被传输到中央数据处理设备。在中央数据处理设备上开发了特定网络中的管道和泵站的模型，该模型包括使用标准地理高程数据计算任一被监控的泵站和下游的下一个泵站之间的高程增益或高程损失。然后，估算任一特定的被监控泵站的输出端或排放端与下游的下一个泵站的输入端之间的压力差。压力变化的计算也可以将管道的典型最小压力和最大压力考虑进来，用作合理的计算边界值。
例如，优选的流量模型考虑了被监控泵站与下游的下一泵站之间的管道长度和高程变化。管道的长度、高程变化和电力消耗被用来估算第一个泵站的输出端和下游的下一个泵站的输入端之间的压力差。换言之，选定的管道上的任两个泵站之间的摩擦压差或压头损失（压头损失（H）以英尺为单位）可以从下列变量中计算出。参见《管道规范速查手册》，海湾专业出版社（第五版）（2001）。
Sg=油的比重（API）
Q=流量（gal/min）
H=泵上的压头差（ft）
D=管道的直径（ft）
L=管道段的长度（ft）
E=泵的效率
V=油的速度（ft/sec）
KV=运动黏度（cSt）
HeadLoss=压头差（ft）
流量（Q）值在零到管道的最大流量之间变化。流量（Q）与油的速度有关，如下所示：
为了获得运动黏度，基于假定的API和温度获得厘斯托克斯（cSt）值，然后将其转换成单位（ft2/sec）：
然后使用范宁公式来计算给定流量（Q）、给定管道段长度（L）和给定高程下的泵站之间的摩擦压力的下降（HeadLoss）。
用来表达在管道中流动的石油的摩擦压力的下降的范宁公式是由雷诺数（Re）得到的摩擦损失（f）的函数。
表1：Re>2200（湍流）
以如下方式计算沿着特定的管道段抽取石油所需要的液压功率：
式中，H是泵的排放端上的压头差（ft）；
所估算的泵效率（E）在0.25和0.40之间。然后，使用马力-功率单位转换系数c（c=0.000746）直接从泵的马力计算出任一特定泵所消耗的功率。
MW=兆瓦=HP*0.000746 (13)
采用公式（12）和公式（13），并设置H=（HeadLoss）（由公式（9）得出），绘制出可能的流量（Q）范围（从管道的最小可能流量到最大可能流量）与被监控的泵站上的预期的等效功率消耗的对比曲线图。
例如，对于从墨西哥湾岸区流动到俄克拉荷马州的主要美国存储中心的主要美国管道，流量可在0到350000桶/每天之间变化，管道的直径（D）=2.44英尺。对于在位置x处的被监控泵站，从该泵站到位置y上的下一个下游泵站之间的直线距离（L）=368062英尺。对于200000桶/每天的典型的中程管道流量而言，对应的流量Q(加仑/分钟)=5833.28。运动粘度v=0.004厘斯。泵站x和泵站y之间的高程差=353英尺。由此产生的压头差（HeadLoss）是181.1英尺。
流量（桶/每天）与预期的功耗（兆瓦）的对比曲线图如图8所示。
一旦测定了任一特定泵站的这种功率消耗，可将每个泵站的功率变化关联到通过每个泵站的流量变化上。这样，因为上述的监控设备考虑到了对特定泵站所消耗电力的定期或持续测量，从这些监控设备所收集的数据可以用来测定流经泵站和泵站之间的流量。
一旦计算出连续的泵站之间的流量，导出总管道流量的优选方法是计算若干个泵站上所估算的流量的平均值，以确定管道的整体流量。当给定的管道上有少于一半的泵站被监控时，通常会使用该方法。
导出总管道流量的另一优选方法是在一半或多于一半的泵站被监控时使用蒙特卡罗模拟法来模拟沿给定管道的所有泵站的电力使用。该模拟法使用来自被监控泵站的输入以及管道上那些没被监控的泵站的电力消耗的预测。基于每个泵站的泵的数量和泵的类型，采用从零到最大电力消耗的均匀分布来建立未被监控的泵站的电力消耗模型。对于给定流量值，在每次蒙特卡洛模拟中对每个被监控的泵站使用相同的观测到的电力消耗，并对未被监控的泵站的电力消耗均匀分布进行随机取样。公式（6）至（13）用于模拟沿着整个管道的压头轮廓。如果沿着管道的压头轮廓在最小压力以下或在最大压力以上，则该次模拟被标记为无效。管道的流动状态（满负载时为零桶/每天）被划分成有限个间隔。对于每个流动时间间隔中心的每个流量值而言，可进行大量的蒙特卡洛模拟，并记录下有效模拟的数量。采用以下预期值来计算整体管道流量：
&Sigma;f _ i * v _ i Totv - - - ( 14 )
式中，f_i是第i个流量值
v_i是f_i的有效模拟的数量，以及
Totv是所有流量时间间隔的有效模拟的总数量。
最后，在某些情况下，监控沿着选定管道的若干泵站的实时电力消耗是不可能或不切实际的。但是，知道特定的泵站是打开还是关闭仍然是有利的。因此，热成像摄像机（类似于监控存储设备所用的那些，如上所述）可用来获取一个或多个泵站的打开/关闭状态。同样，尽管在泵站中常用电力驱动感应电机，一些泵也可以通过汽油或柴油驱动电机驱动。这类电机通常通过一个或多个烟囱来排气，因此，泵站的运转和运转水平（包括打开或关闭的泵的数量）也可以使用指向烟囱或附属设备的热成像摄像机来获取。
加工设备
在网络的一些点处，原油总是会进入石油精炼设备，从而被加工 成汽油或其他石油产品，例如柴油、机油、燃用油等等。精炼设备的不同单元利用输入原油的能力取决于此类单元的正常运转。精炼设备是高度复杂的设备，通常被设计成并旨在以每天24小时、每周7天的计划全年运转。但是，这些设备上的配件会相对频繁地发生中断或故障，这会对市场的动态产生直接影响。尤其是，如果一个或多个精炼设备的特定单元不工作，受影响的精炼设备对原油的需求量以及由受影响的精炼设备供应的市场中的汽油或其他精炼产品的供应量会减少。所谓的精炼单元的斜降和斜升受到某些特定市场的关注，但是，此外，其也关注在任一给定时刻进入每个精炼设备的原油流量和存储在每个精炼设备中的原油量。
因此，在本发明的方法和系统中，确定网络中的一个或多个诸如精炼设备的加工设备的运行状态。对于术语“加工设备”，其也包含网络中的任意设备，例如，缓冲、运输或溢流设备，可在该设备中对能被监控的液体能源商品作一些处理，即使该液体能源商品不发生实质性的改变。在任何情况下，一种用于监控加工设备的运行的优选方法采用了固定热成像摄像机。热成像摄像机可以获取热数据，并记录排放物的图像和各种关键单元的热信号，这可用来确定加工设备是否如预期地运行。
图9（a）-（d）是显示了精炼设备上的流化床催化裂化单元（FCCU）的斜降的一系列热图像。如图9（a）-（d）所反映的，精炼设备上的每个主设备通常具有一个或多个与其相关联的排气烟囱，这些排气烟囱通常作为诸如熔炉、换热器等热设备的排气装置，或作为诸如湿气洗涤器、静电除尘器等排放物控制装置的排气装置。通常，如果特定单元正常运行的话，可在热图像上观察到热气的特征水平。此外，也可观察到经由从烟囱顶部伸出的烟柱的特有排放物。当该单元被关闭或不正常运行时，就可以发现，来自这些烟囱的热气和排放物要么完全不存在要么显示出一些异常特征（例如，过量的热气或过量的排放 物）。同样，除烟囱之外，对于与该单元相关的许多其他类型的设备，包括但不局限于容器、管道、管道系统、热交换器、熔炉和/或配套设备，可以通过热图像来观测热气的特征水平。
返回到图9（a）-（d），在该特殊的实施例中，流化床催化裂化单元（FCCU）在图像的最右边，如箭头所示。图9（a）中，流化床催化裂化单元（FCCU）被示为处于正常运行状态。如图9（b）所示，在开始斜降的过程中，可从位于流化床催化裂化单元中间的烟囱中看到排放物，而且流化床催化裂化单元本身相对于邻近的单元显示出相对冷却。图9（c）中，流化床催化裂化单元的主体显示为持续的冷却；排放烟囱保持热度，但是从其中排出的排放物减少。图9（d）中，流化床催化裂化单元和烟囱都完全冷却，流化床催化裂化单元的斜降完成。
在单元需要被快速关闭的情况下，精炼设备上的每个主要单元还具有紧急控制装置，例如闪光信号灯、放空烟囱和其他能消耗掉或驱散原料、加工助剂和相关副产品的内嵌气流的装置。此类紧急控制装置也可在此类单元的正常运行下使用，以便控制加工物料流中的原料、加工助剂和相关副产品的数量。这些紧急控制装置也可通过热成像摄像机来观测：当相关单元正常运行时，所观测到的是其以典型的水平（明显低或关闭）运行；当相关单元正遇到问题、被启动或被关闭时，所观测到的是其在异常水平下（在异常和升高水平下的明显排放）运行。
在任何情况下，可以直观地分析诸如图9（a）-（d）所示的那些热图像或采用自动图像分析来确定精炼设备的主要单元的运行状态。对于可利用的图像分析技术的进一步讨论，参照共同拥有和共同待决的序列号为13/269,833、名称为“基于热图像数据向市场参与者提供关于一个或多个发电单元信息的方法和系统”的美国专利申请，其为序列号为12/053,139的美国专利申请的继续申请。这两个申请中的 每个都通过引用并入于此。
此外，尽管上述讨论是针对将原油精炼成汽油和/或其他石油产品的精炼设备的，但该监控技术也适用于以下加工设备：（a）分馏设备，在其中，液化天然气从原油中分离出来，以用于随后被加工成诸如乙烷、丙烷和丁烷的产品；（b）升级设备（或提炼装置），该装置加工开采后的未处理原油，并制备用于运送到原油精炼设备并随后在原油精炼设备中进行精炼的原油；（c）乙烯裂解设备，在其中，液化天然气产品和/或液化石油（诸如轻油）被加工成石油化工原料，例如乙烯、丙烯等；和（d）天然气处理设备，该设备将天然气加工成液化天然气。
平衡
现在，已经描述了特定网络的三个基本元件-（i）存储设备、（ii）管道以及（iii）加工设备的监控，可确定原油或其他液体能源商品的总“平衡”。例如，如上所述，市场参与者感兴趣的原油“平衡”包括，但不局限于：在给定时刻存储在给定市场区域的原油量；从邻近市场区域流入市场区域的原油量；和/或被加工成汽油和其他石油产品的原油量。
再一次参照图1，为了确定特定网络中原油或其他液体能源商品的物质平衡，通过监控这三个基本元件而获得的组合数据可被用来估算感兴趣的物质平衡。
例如，图10例示了被连接到三个管道上的存储中心（即存储储罐的集合）100：管道A、管道B和管道C。采用上述分析技术，测量每个存储储罐中的原油量，然后将所有此类测量的结果相加，得到在给定时刻存储在存储中心100的总量。然后，通过用于为沿着三个管道中每个管道的选定的泵站供电的输电线的监控设备所收集的数据，定期地测定实时流入和流出存储中心100的油。例如，如果管道A和管道B是流入，则管道C是流出，可以通过从流入量的和中减 去任意流出量来计算流入存储中心100的净流量。
NetInflowlntoHub=(管道A流量+管道B流量)-管道C流量 (15)
因此，通过测量在给定时刻存储在存储中心100的总量和通过随后定期测定流入量和流出量，可以随后实时测定在给定时刻存储在存储中心100中的原油量。而且，然后可进行额外建模以确定各种运行参数，例如输入管道和输出管道的各种运行状态对存储中心100的存储液位的影响、用于容纳来自某管道的原油的某一存储储罐的使用、通过存储中心100运输的原油量和停留在存储中心100的原油量。
对于另一实例，从用于为沿着每个管道的选定的泵站（PS1、PS2、PS3、PS4、PS5）供电的输电线的监控设备收集到的数据可与来自与管道相连的精炼设备（未示出）的热图像分析的数据进行组合，以便确定在任一给定时刻运输到精炼设备的原油、存储在该精炼设备中的原油和在精炼设备中被加工的原油的平衡。
除了如上所述地直接组合在特定网络中不同位置收集到的测量数据以外，可进一步考虑，也可以从第三方和公开的数据源中获得数据，例如由美国能源资料协会（EIA）提供的数据，从而传递与商品供应、需求和存储相关的市场利率参数的估算和预测结果。例如，其中一种这样的利率参数是在任一给定时刻存储在PAD2市场区域的原油总量。美国能源资料协会（EIA）每周公布该值，通常是在周三上午东部标准时间10:30。可采用标准数学回归模型将直接测得的数据与美国能源资料协会（EIA）的数据进行有效地组合。确切地说，标准数学回归模型可用来将直接测得的数据拟合到由EIA公布的PAD2原油存储历史库存数据上。然后，使用结果模型向前延伸，以估算所测定的PAD2的原油存货。现在参照图11，在实例中，使用上述技术来获得直接测得的数据，以用于（i）主要的PAD2存储中心的存储液位；（ii）流入PAD2的原油流量（由从PAD3进入PAD2区域的六条管道中收集得到）和（iii）精炼设备单元的运行数据（从PAD2 的9个精炼设备中收集得到）。然后，使用标准数学回归模型将这些直接测得的数据拟合到EIA公布的PAD2原油存储历史库存数据上。然后，可将基于模型输出（图11中的“模型”线）所确定的原油历史库存量与PAD2的实际库存数据（图11中的“PAD2”线）进行比较，并且之后可使用该结果模型对PAD2的原油存货进行前向延伸估算。
对于另一实例，图12是与原油产品相关的另一示例性网络的示意图。图12中，源于石油平台200（或其他的产品源）的原油被传输到管道210。沿着管道210有4个传感器位置-S1、S2、S3、S4，其进一步描述如下表2所示。然后，管道210被连接到分馏装置212并将原油输送到分馏装置212，该分馏装置被传感器S5监控，其也如下表2所示。原油从分馏装置212流向存储设备214，该存储设备被传感器S6监控，其也如下表2所示。
最后，在该示例性实施例中，具有额外的数据输入，如图12中由S7所代表的数据。该额外的数据输入S7被用来进一步验证所收集的数据和各种计算分析的结果。具体来说，在图12中所示的示例性网络中，存储设备214中的原油被输送到海运码头的一个或多个船上以用于出口。通过自动识别系统（AIS）的船舶跟踪服务，关于运输原油的船的大量数据是公开可用的，包括船的容量和船的位置。当特定船只停靠在海运码头时，可使用可视摄像机或红外摄像机、通过测量船只吃水随时间的变化（即，船只位置相对于吃水线的变化）来估算输送给该特定船只的原油的流量。石油的输送量应该等于存储设备214中石油液位的减少。当然，这种技术同样可以应用到船舶将石油输送给储存设备的情况。
表2
现在参照图13，S1、S2、S3和S4的输出量用来确定沿管道210的每个泵站的电力改变，这些输出量随后可用来测定通过管道210的原油流量，如图13中模块300所示，并且该流量数据储存在中央数据处理设备的数据库中。S5的输出量用来确定分馏设备的运行状态，如图13中模块302所示，并且该运行状态信息也被储存在中央数据处理设备的数据库中。S6的输出量用来测量存储在存储设备214中的原油量，如图13中的模块304所示，并且该测量数据也被储存在中央数据处理设备的数据库中。
在中央数据处理设备中，对流量数据、运行状态信息和测量数据进行分析，从而确定网络中不同功能部分中原油的总“平衡”，如图13中的模块310所示。例如，对于该示例性网络，市场参与者感兴趣的“平衡”包括，但不局限于：在给定时刻流入网络的原油量；在给定时刻网络中所储存的原油量；和/或在给定时刻从网络中流出的原油量。
仍然参照图13，一旦分析完成，关于网络中原油的平衡的信息可被传输给市场参与者或其他感兴趣利益相关者，即，通常不会随时访问此类信息的第三方，如模块320所示。应该考虑和优选的是，与 第三方市场参与者之间的交流可通过电子邮件传输和/或通过将数据输出到访问受限的互联网站而实现，第三方市场参与者可通过诸如微软网络浏览器的普通互联网浏览器程序来访问该网站。当然，在不偏离本发明的精神和范围的前提下，与第三方市场参与者的信息和数据的传输也可通过多种多样的其他传输媒介来完成。
图14是本发明的方法和系统的示例性实施方式中的核心元件的图示。如图14所示，中央数据处理设备10包括第一数据库20、第二数据库22和第三数据库24。当然，这些数据库20、22、24可被集成为中央数据处理设备10上的单个数据库。而且，中央数据处理设备10是数字计算机程序的主机，数字计算机程序即由计算机存储和执行的计算机可读指令，该中央数据处理设备10包括用来执行实施本发明的操作步骤所必需的程序和子程序的合适模块。因此，根据本发明，用于确定存储在储罐中的液体能源商品量的示例性系统包括：（a）存储测量模块40，其用于接收和分析所收集的一个或多个存储设备的图像，从而测量储存在一个或多个储存设备中的每个储存设备中的液体能源商品量，并将该测量数据存储在第一数据库20中；（b）流量测定模块42，其用于接收和处理与管道上泵站的输电线相关的电动势密度和磁通量密度的测量结果，以便确定每个选定的管道中的液体能源商品的流量并将该流量数据存储在第二数据库22中；（c）运行状态模块44，其用于接收和处理关于处理设备运行状态的信息，并将该运行状态信息存储在第三数据库24中；（d）分析模块50，其用于查询数据库20、22、24，并分析测量数据、流量数据和运行状态信息，从而确定在给定时刻网络中液体能源商品或其选定部分的平衡；以及（e）通信模块60，其用于将关于液体能源商品的信息传输给第三方市场参与者。
本领域的普通专业技术人员应该意识到，在不脱离本发明教导的情况下，附加的实施设备和实施方式也是可能的。此处所公开的详细 说明，尤其是示例性实施方式和实施例的具体说明，主要用于阐明理论，由此不能将其理解为构成任何不必要的限制，因为在阅读本公开内容后，各种修改对于本领域专业技术人员来说是显而易见的，而且可在不脱离本发明精神和范围的条件下进行这些修改。

Claims (20)

1.一种用于收集和分析来自与液体能源商品相关的元件的网络的运行信息的方法，包括以下步骤：
测量存储在网络中一个或多个储存设备中的液体能源商品的数量，并将该测量数据存储在中央数据处理设备的第一数据库中；
测定在网络中一个或多个选定的管道中液体能源商品的流量，并将该流量数据存储在中央数据处理设备的第二数据库中；
确定网络中一个或多个处理设备的运行状态，并将该运行状态信息存储在中央数据处理设备的第三数据库中；
分析测量数据、流量数据和运行状态信息，从而确定在给定时刻网络中液体能源商品或其选定部分的平衡；
将关于液体能源商品的平衡的信息传递给第三方市场参与者。
2.如权利要求1所述的方法，其中，液体能源商品是原油。
3.如权利要求1所述的方法，其中，第一数据库、第二数据库和第三数据库被集成为中央数据处理设备的单个数据库。
4.如权利要求1所述的方法，其中，测量所存储的液体能源商品的数量的步骤包括以下子步骤：
对特定存储设备的一个或多个容器进行定期检查，包括收集每个容器的一个或多个图像；
将所收集的每个容器的图像传输给中央数据处理设备；以及
分析所收集的每个容器的图像，从而确定每个容器的液位。
5.如权利要求4所述的方法，其中，所收集的图像是通过热成像摄像机所获得的红外图像。
6.如权利要求5所述的方法，其中，将检测边缘的方法应用到每个所收集的图像上，以便在每个所收集的图像中找到容器的位置，然后确定每个容器中的液位。
7.如权利要求1所述的方法，其中，作为确定在网络中选定的管道中的液体能源商品的流量的步骤的一部分，设置电力监控设备来监控为选定的管道上的特定泵站供电的输电线，所述电力监控设备包括传感元件，所述传感元件响应于与输电线相关的电动势密度和磁通量密度，由此将与输电线相关的电动势密度和磁通量密度的测量结果考虑在内，从而确定特定泵站所消耗的电力。
8.如权利要求1所述的方法，其中，作为确定网络中一个或多个处理设备的运行状态的步骤的一部分，设置热成像摄像机，以便从选定的处理设备的一个或多个单元中获取热数据。
9.如权利要求8所述的方法，其中，设置热成像摄像机，以便从选定的处理设备的一个或多个烟囱中获取热数据。
10.一种用于收集和分析来自与液体能源商品相关的元件的网络的运行信息的方法，包括以下步骤：
使用热成像摄像机来采集网络中一个或多个存储设备的图像，将所采集的图像传输给中央数据处理设备，以及分析所采集的图像从而测量一个或多个存储设备中每个存储设备处存储的液体能源商品的数量并将该测量数据存储在中央数据处理设备的第一数据库中；
设置一个或多个电力监控设备，以监控为与网络中选定的管道相关的特定泵站供电的输电线，一个或多个电力监控设备中的每个电力监控设备包括传感元件，所述传感元件响应于与输电线相关的电动势密度和磁通量密度，由此将与输电线相关的电动势密度和磁通量密度的测量结果考虑在内，从而确定每个特定泵站所消耗的电力，然后将该电力与网络中每个选定的管道中的液体能源商品的流量相关联，并将该流量数据存储在中央数据处理设备的第二数据库中；
采用热成像摄像机来确定网络中一个或多个处理设备的运行状态，并将该运行状态信息存储在中央数据处理设备的第三数据库中；
分析测量数据、流量数据和运行状态信息，从而确定在给定时刻网络中液体能源商品或其选定部分的平衡；以及
将关于液体能源商品的平衡的信息传递给第三方市场参与者。
11.如权利要求10所述的方法，其中，液体能源商品是原油。
12.如权利要求10所述的方法，其中，第一数据库、第二数据库和第三数据库被集成为中央数据处理设备的单个数据库。
13.一种用于收集和分析来自与液体能源商品相关的元件的网络的运行信息的系统，包括：
存储测量模块，其用于接收和分析所采集的一个或多个存储设备的图像，以便测量存储在一个或多个存储设备中的每个存储设备中的液体能源商品的数量，并将该测量数据存储在第一数据库中；
流量确定模块，其用于接收和处理与一个或多个管道上的泵站的输电线相关的电动势密度和磁通量密度，以便确定所述一个或多个管道中的每个管道中的液体能源商品的流量，以及用于将该流量数据存储在第二数据库中；
运行状态模块，其用于接收和处理关于处理设备运行状态的处理信息，并将该运行状态信息存储在第三数据库中；
分析模块，其用于查询第一数据库、第二数据库和第三数据库，并分析测量数据、流量数据和运行状态信息，以确定在给定时刻网络中液体能源商品或其选定部分的平衡；
通信模块，其用于将关于液体能源商品的信息传输给第三方市场参与者。
14.如权利要求13所述的系统，其中，第一数据库、第二数据库和第三数据库被集成为单个数据库。
15.一种用于收集和分析来自与原油运输相关的元件的网络的运行信息的方法，包括以下步骤：
采用热成像摄像机来采集网络中一个或多个存储容器的图像，将所采集的图像传输给中央数据处理设备，以及分析所采集的图像从而测量一个或多个存储容器中的原油量并将该测量数据存储在中央数据处理设备的第一数据库中；
设置一个或多个电力监控设备，以监控为与网络中选定的管道相关的特定泵站供电的输电线，一个或多个电力监控设备中的每个电力监控设备包括传感元件，所述传感元件响应于与输电线相关的电动势密度和磁通量密度，由此将与输电线相关的电动势密度和磁通量密度的测量结果考虑在内，从而确定每个特定泵站所消耗的电力，然后将该电力与网络中每个选定管道中的原油的流量相关联，并将该流量数据存储在中央数据处理设备的第二数据库中；
采用热成像摄像机来确定网络中一个或多个处理设备的运行状态，并将该运行状态信息存储在中央数据处理设备的第三数据库中；
分析测量数据、流量数据和运行状态信息，从而确定在给定时刻网络中原油或其选定部分的平衡；
将关于原油的平衡的信息传输给第三方市场参与者。
16.如权利要求15所述的方法，其中，第一数据库、第二数据库和第三数据库被集成为中央数据处理设备处的单个数据库。
17.如权利要求15所述的方法，其中，传输给第三方市场参与者的信息是在给定时刻存储在网络中的原油量。
18.如权利要求15所述的方法，其中，传输给第三方市场参与者的信息是在给定时间段内流入网络中的原油量。
19.如权利要求15所述的方法，其中，传输给第三方市场参与者的信息是在给定时间段内从网络中流出的原油量。
20.一种用于监控包括生产源头、管道、处理设备以及一个或多个存储容器的网络中的原油的运输的方法，其包括以下步骤：
设置一个或多个电力监控设备，以监控为选定的泵站供电的输电线，所述选定的泵站与在生产源头和处理设备之间延伸的管道相关，一个或多个电力监控设备中的每个电力监控设备包括传感元件，所述传感元件响应于与输电线相关的电动势密度和磁通密度，由此将与输电线相关的电动势密度和磁通量密度的测量结果考虑在内，从而确定每个选定的泵站所消耗的电力，然后将该电力与管道中的原油的流量相关联，并将该流量数据存储在中央数据处理设备的第一数据库中；
采用热成像摄像机来确定处理设备的运行状态，并将该运行状态信息存储在中央数据处理设备的第二数据库中；
采用热成像摄像机来采集一个或多个存储容器的图像，将所采集的图像传输给中央数据处理设备，以及分析所采集的图像从而测量一个或多个存储容器中的原油量并将该测量数据存储在中央数据处理设备的第三数据库中；
分析流量数据、运行状态信息和测量数据，从而确定在给定时刻网络中原油的平衡；以及
将关于原油的平衡的信息传输给第三方市场参与者。
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