CN109829119B - 基于lbs大数据在智慧管网中的情报预警方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于LBS大数据在智慧管网中的情报预警方法，包括如下步骤：数据采集，调用电信服务运营商的LBS位置数据接口，实时收集管道沿线的LBS位置数据；数据处理，根据采集到的管道沿线LBS位置数据进行实时热度分析，划分热点区域；数据分析，针对热点区域内数据进行人群特征画像分析；情报预警，当热点区域人群特征画像分析满足预设定的预警条件，进行预警。本发明通过对LBS位置大数据的挖掘和利用，使之成为对建立数字管道和智慧管网有用的情报信息，从而为应急指挥提供辅助性的决策和预案，完善管道完整性管理技术，提高管网的安全高效运行，并将对智慧管网中的情报预警工作发挥积极作用。
Description
技术领域
本发明涉及智慧管网情报预警技术领域，特别是涉及基于LBS大数据在智慧管网中的情报预警方法。
背景技术
随着我国经济、信息、管理、计算机等各领域的快速发展，能源需求、管网覆盖规模的不断增加、管网地理位置分布范围不断扩大，针对油气管道完整性管理技术也在不断发生着新的变化，从借鉴传统经验到依靠信息化和智能化等技术，具有与IT技术和决策理论相融合的发展趋势。
2016年，国家发改委、能源局及工信部联合下发《关于推进“互联网+”智慧能源发展的指导意见》(发改能源〔2016〕392号)，提出促进能源和信息深度融合，构建有机、高效、低成本、可持续、可调控的能源互联网体系，推动能源领域供给侧结构性改革和能源革命。作为国家经济命脉的石油天然气行业，应积极推进与“中国制造2025”“互联网+”国家战略的融合创新，探索智能化发展道路。针对油气管道输送，智能管网是未来的主要发展方向，也是智慧能源的重要组成部分。建立油气管道智能管网系统，利用大数据分析，云计算等先进技术，做好数据挖掘、移动应用、综合决策、应急防灾、管道完整性管理等支持工作，推进管道运营与智慧能源相融合，是提高油气管道管理水平、促进行业发展的有效手段和必然选择。
由于油气管网地理位置分布范围广，其维护也是各部门每天都要解决的问题，由于大部分管网都是埋在地下，传统的人工巡检存在资料获取不便，效率低下，故障排除时间长等问题。因此对智慧管网，智慧能源的建设、发展和高效运转，管道公司须实现信息自动化，管理科学化，对突发事件作出最快得反应，保障各管线的正常运行，省去了巡检人员查找监测点的时间，能够实时显示巡检人员所在的位置，从而了解巡检人员是不是巡检完每个监测点，同时也能监测管网沿线人流密度及流量，为科学的管理和对高后果区和高风险段有效的预防提供可靠的依据。
大数据时代，信息与数据俨然已成为社会的主角，而在这些海量信息中80％的信息与位置相关，并蕴含着突发事件发生的前兆，LBS位置大数据的意义可见一斑。研究如何利用这些位置信息与数据，并对数据进行有效的挖掘分析，使之成为对建立数字管道和智慧管网有用的情报信息，从而为应急指挥提供辅助性的决策和预案，将对智慧管网中的情报预警工作发挥积极作用。
发明内容
根据上述背景技术的不足，现提出本发明要解决的技术问题是通过对LBS位置大数据的挖掘和利用，使之成为对建立数字管道和智慧管网有用的情报信息，从而为应急指挥提供辅助性的决策和预案，完善管道完整性管理技术，提高管网的安全高效运行，并将对智慧管网中的情报预警工作发挥积极作用。
为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
基于LBS大数据在智慧管网中的情报预警方法，包括如下步骤：
S1、数据采集，调用电信服务运营商的LBS位置数据接口，实时收集管道沿线活动人员的LBS位置数据；
S2、数据处理，根据采集到的管道沿线LBS位置数据进行实时热度分析，划分热点区域；
S3、数据分析，针对油气管网热点区域内数据进行人群特征画像分析；
S4、情报预警，预设定设置警情预警条件，当热点区域人群特征画像分析满足预警条件，进行预警。
优选的，所述步骤S1中采集的数据包括数量、位置、性别、年龄、逗留时间和季节。
优选的，所述步骤S2中，热点区域的划分以管道沿线高后果区为基础进行划分，高后果区的级别划分采用国标。
优选的，所述步骤S3中，人群特征画像分析包括人流走向、逗留时间分布和年龄分布。
优选的，所述步骤S3的数据分析包括节日分析。
优选的，所述步骤S4中，预警包括向预警中心预警及向现场活动人员发送安全提示。以便当地居民或现场活动人员提高自我防护能力和减小心理上带来的压力。
有益效果在于：
1、本发明通过采集电信服务运营商的LBS位置数据，进行大数据采集并分析，通过对LBS位置大数据的挖掘和利用，使之成为对建立数字管道和智慧管网有用的情报信息，从而为应急指挥提供辅助性的决策和预案，完善管道完整性管理技术，提高管网的安全高效运行，并将对智慧管网中的情报预警工作发挥积极作用。
2、采集数据更加全面，涵盖更广泛，便于建立更加完善的数学模型进行分析，提高预警精度。
3、热点区域的划分标准加入高后果区级别参数，热点区域划分更精确，提高预警精度。
4、人物特征画像分析更全面，进一步提高预警精度。
5、数据分析涵盖更广，进一步提高预警精度。
6、采用预警中心预警及当地居民和现场活动人员预警双重预警，保证预警效果。
附图说明
图1是本发明的方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步说明：
实施例1：
如图1所示，基于LBS大数据在智慧管网中的情报预警方法，包括如下步骤：
S1、数据采集，调用联通、移动、电信、腾讯四大公司的LBS位置数据接口，实时收集管道沿线活动人员的LBS位置数据；采集的数据包括数量、位置、性别、年龄、逗留时间和季节，使用SQL SERVER数据库对系统实时采集到的位置信息进行存储。
S2、数据处理，以高德地图为基础，根据采集到的管道沿线LBS位置数据进行实时热度分析，划分热点区域，热点区域的划分以管道沿线高后果区为基础进行划分，高后果区级别的划分采用国标国内外标准，国标GB32167-2015，国外标准采用美国交通运输部于2017年颁布的DOT 49CFR第192.903法规。
S3、数据分析，针对热点区域内数据进行人群特征画像分析，人群特征画像分析包括人流走向、逗留时间分布、年龄分布、节日分析和大型活动分析。节日分析将节假日和大型活动参数加入人群特征画像分析中，避免因节日或大型活动导致的人群聚集引发误判。
S4、情报预警，预设定警情预警条件，当热点区域人群特征画像分析满足预警条件，进行预警，预警包括向预警中心预警及向现场活动人员发送安全提示，以便当地居民或现场活动人员提高自我防护能力和减小心理上带来的压力，在预警中心中，提供用户界面的展示，提供给中心一些可操作的功能、后台数据的展示、用户权限的管理、地图显示、预警消息的展示等等一系列的用户界面。预警中心所有的数据将来源于数据处理实时的推送，对后台的一切操作将调用数据处理的接口方法，预警中心端只需要做好UI界面的友好性，功能的合理性。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。
Claims (1)
1.基于LBS大数据在智慧管网中的情报预警方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、调用电信服务运营商的LBS位置数据接口，收集管道沿线活动人员的LBS位置数据；
S2、根据采集到的管道沿线LBS位置数据进行热度分析，划分热点区域；
S3、针对油气管网热点区域内数据进行人群特征画像分析；
S4、当热点区域人群特征画像分析满足预设定的预警条件，进行预警；
所述步骤S1中采集的数据包括数量、位置、性别、年龄、逗留时间和季节；
所述步骤S2中，热点区域的划分以管道沿线高后果区为基础进行划分，高后果区的级别划分采用国标；
所述步骤S3中，人群特征画像分析包括人流走向、逗留时间分布和年龄分布；
所述步骤S3的数据分析包括节日分析；
所述步骤S4中，预警包括向预警中心预警及现场活动人员发送安全提示。
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