CN109764244B - 基于手机信号lbs和大数据的油气管道灾害应急处理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于手机信号LBS和大数据的油气管道灾害应急处理方法，包括以下步骤：调用电信服务运营商的LBS数据接口，实时采集管道沿线的LBS数据；通过手机信号的密集度来判定大型聚集活动区并准备应急措施预案；采集管道沿线保护区域实时信息，根据采集的信息建立数据模型，并将数据模型存储在数据库内；将同一大型聚集活动区内相邻时间段消失的信号利用大数据分析算法进行分析，判断是否为管道灾害；若确定为管道灾害，则将灾害信息推送至相关部门。本发明可实现全自动对管道沿线活动人员数量进行全天候24小时的监测和灾害分析，为管道灾害应急提供依据，将灾害带来的损失降到最小。
Description
技术领域
本发明属于管道风险管理技术领域，具体是一种基于手机信号LBS和大数据的油气管道灾害应急处理方法。
背景技术
近年来，随着我国油气需求的增长，我国管道运输业得到高速发展，油气管道总里程已经突破12万公里。按照规划，到2025年，全国油气管网规模将达到24万公里。为能源战略发展做出了巨大贡献，然而油气管道灾害事故也屡有发生。据不完全统计，自1995年至2012年，全国共发生各类管道安全事故1000多起，给国民经济、人民生命和财产安全造成了严重影响，现存进入事故高发期的老旧管道超过1.1万公里，极大的提高了管道灾害发生的概率。因此，有必要对油气管道灾害应急技术开展专项研究。
目前针对油气管道灾害应急的技术主要是依托于4G网络的管道视频监控回传以及无人机寻线技术，前者监控范围小、受网络限制无法准确判断灾害伤害程度，并且一旦发生重大灾害可能导致设备被破坏影响应急措施，后者范围较前者广，且在安全区域监控，但是受冰霜、强降雨等恶劣天气影响严重，无法为应急方案提供准确的数据。
发明内容
随着手机的广泛普及，手机基站的全面覆盖，基于LBS手机信号的技术开始应用于各个领域，在此提出一种基于手机信号LBS和大数据的油气管道灾害应急处理方法。该应急处理方法可实现全自动对管道沿线活动人员数量进行全天候24小时的监测和灾害分析，为管道灾害应急提供依据，将灾害带来的损失降到最小。
本发明采用的技术方案是：
一种基于手机信号LBS和大数据的油气管道灾害应急处理方法，包括以下步骤：
S1、采集管道沿线的LBS数据；
S2、通过手机信号的密集度来判定大型聚集活动区并准备应急措施预案；
S3、采集管道沿线保护区域实时信息，根据采集的信息建立数据模型，并将数据模型存储在数据库内；
S4、将同一大型聚集活动区内相邻时间段消失的信号进行数量统计，计算出消失信号的面积，根据手机信号消失的数量和面积以及管线周围的实时信息对灾害损害进行分级；
S5、将同一大型聚集活动区内相邻时间段消失的信号利用大数据分析算法进行分析，判断是否为管道灾害；若确定为管道灾害，则将灾害信息推送至相关部门。
作为优选，所述步骤S3中管道沿线保护区域实时信息包括：常驻人口统计、管线相关信息、地理位置地质信息和事故易发地标识。
作为优选，所述步骤S5中大数据分析算法包括人群数量统计、重点区域划分和人群流向判断算法。
作为优选，还包括步骤S6、相关部门根据灾害损害等级制定应急救援措施与计划。
本发明的有益效果如下：
1、本发明可实现全自动对管道沿线活动人员数量进行全天候24小时的监测和灾害分析，为管道灾害应急提供依据，将灾害带来的损失降到最小；
2、根据手机信号消失的数量和面积以及管线周围的实时信息对灾害带来的损害进行了分级，使相关部门能够在第一时间知道灾情的严重程度，为应急措施更全面，更及时地制定提供了重要的依据。
附图说明
图1为实施例1的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的实施例进行详细说明。
实施例1：
如图1所示的基于手机信号LBS和大数据的油气管道灾害应急处理方法，包括以下步骤：
S1、调用电信服务运营商(电信服务运营商包括中国移动、联通、电信和腾讯)的LBS数据接口，实时采集管道沿线的LBS数据；
S2、通过手机信号的密集度来判定大型聚集活动区并准备应急措施预案；
S3、采集管道沿线保护区域实时信息，该管道沿线保护区域实时信息包括：常驻人口统计、管线相关信息、地理位置地质信息、事故易发地标识等。根据采集的信息建立数据模型，并将数据模型存储在数据库内；
S4、将同一大型聚集活动区内相邻时间段消失的信号进行数量统计，计算出消失信号的面积，根据手机信号消失的数量和面积以及管线周围的实时信息对灾害损害进行分级；
S5、将同一大型聚集活动区内相邻时间段消失的信号利用大数据分析算法进行分析，判断是否为管道灾害，其中大数据分析算法包括人群数量统计、重点区域划分、人群流向判断等算法；若确定为管道灾害，则将灾害信息推送至相关部门。
实施例2：
实施例2在实施例1的基础上进行改进。实施例2的步骤S5之后还包括步骤S6、相关部门根据灾害损害等级制定应急救援措施与计划。
以上所述实施例仅表达了本发明的具体实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。
Claims (4)
1.一种基于手机信号LBS和大数据的油气管道灾害应急处理方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1、采集管道沿线的LBS数据；
S2、通过手机信号的密集度来判定大型聚集活动区并准备应急措施预案；
S3、采集管道沿线保护区域实时信息，根据采集的信息建立数据模型，并将数据模型存储在数据库内；
S4、将同一大型聚集活动区内相邻时间段消失的信号进行数量统计，计算出消失信号的面积，根据手机信号消失的数量和面积以及管线周围的实时信息对灾害损害进行分级；
S5、将同一大型聚集活动区内相邻时间段消失的信号利用大数据分析算法进行分析，判断是否为管道灾害；若确定为管道灾害，则将灾害信息推送至相关部门。
2.根据权利要求1所述的一种基于手机信号LBS和大数据的油气管道灾害应急处理方法，其特征在于：所述步骤S3中管道沿线保护区域实时信息包括：常驻人口统计、管线相关信息、地理位置地质信息和事故易发地标识。
3.根据权利要求1所述的一种基于手机信号LBS和大数据的油气管道灾害应急处理方法，其特征在于：所述步骤S5中大数据分析算法包括人群数量统计、重点区域划分和人群流向判断算法。
4.根据权利要求1所述的一种基于手机信号LBS和大数据的油气管道灾害应急处理方法，其特征在于：还包括步骤S6、相关部门根据灾害损害等级制定应急救援措施与计划。
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