CN116229660A - 一种大型油库的分布式消防报警系统 - Google Patents

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CN116229660A CN202310517359.5A CN202310517359A CN116229660A CN 116229660 A CN116229660 A CN 116229660A CN 202310517359 A CN202310517359 A CN 202310517359A CN 116229660 A CN116229660 A CN 116229660A
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Abstract

本发明属于大型油库消防报警技术领域，涉及到一种大型油库的分布式消防报警系统，该系统设置有储油罐安全监测模块、储油罐安全解析模块、异常储油罐筛选模块、接口管道安全监测模块、接口管道安全解析模块、异常接口管道筛选模块、油库声光报警处理模块、云数据库；本发明一方面通过对各储油罐外部和内部进行监测，排查各储油罐外部和内部可能存在的安全隐患，结合各储油罐外部安全系数、内部安全系数评估各储油罐的安全性；另一方面对各储油罐的各接口管道脆弱性进行评估，排查因接口管道破碎引发油泄露事故的可能性，从储油罐和接口管道两角度出发，在事故发生前及时预警，最大限度减少不必要的损失，进一步完善油库安全管理。

Description

一种大型油库的分布式消防报警系统
技术领域
本发明属于大型油库消防报警技术领域，涉及到一种大型油库的分布式消防报警系统。
背景技术
油库就是用来接收、储存和发放原油或原油产品的企业和单位，油库要非常注重防火阻燃，所以需要消防报警系统及时进行警示和报警。消防报警系统，又称火灾自动报警系统，它是由触发装置、火灾报警装置、火灾警报装置以及具有其它辅助功能装置组成的。
当前的消防报警系统多在火灾初期，将燃烧产生的烟雾浓度、热量、火焰温度等物理量，通过火灾探测器变成电信号，传输到火灾报警控制器，并同时显示出火灾发生的部位、时间等，使人们能够发现火灾，采取有效措施，能够有效减少因火灾造成的生命和财产的损失，但仍存在一定的局限性，还存在以下几个方面的问题：1、当前的消防报警系统只有在火灾发生后才能进行报警，因此无法避免油库在发生火灾时受到巨大损失，并可能引发其他安全隐患。没有进行火灾前的预警和处理，缺乏预知能力，此外，由于油库火灾燃烧速度极快，威力极大，火势难以控制，对油库的安全管理不利。
2、当前的消防报警系统仅从储油罐内部是否发生火灾进行检测，缺乏针对储油罐外部是否存在罐壁、底板和顶板因腐蚀发生泄露的问题进行细致性的精准分析，导致无法科学的筛查储油罐的潜在安全隐患，无法为油库的安全稳定运行提供可靠性的支撑保障。
3、当前的消防报警系统主要关注对储油罐的监控，忽略对储油罐接口管道进行关注和监测，这可能导致无法及时发现储油罐接口管道破裂引发的油泄漏事件，存在监测盲区的局限性，从而威胁到储油库的安全管理。
发明内容
鉴于此，为解决上述背景技术中所提出的问题，现提出一种大型油库的分布式消防报警系统。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：本发明提供一种大型油库的分布式消防报警系统，包括：储油罐安全监测模块，用于对各储油罐的外部和内部进行监测，获取各储油罐的外部信息和各储油罐的内部信息。
储油罐安全解析模块，用于计算各储油罐的外部安全系数和内部安全系数，对各储油罐的安全评估系数进行解析。
异常储油罐筛选模块，用于根据各储油罐的安全评估系数，筛选出各异常储油罐。
接口管道安全监测模块，用于对各储油罐的各接口管道的管道弯曲位置、管道出口位置以及管道内壁进行监测，获取各储油罐的各接口管道的管道信息和管道内壁各监测点的油垢厚度。
接口管道安全解析模块，用于计算各储油罐的各接口管道的管道弯曲处脆弱性评估系数、各储油罐的各接口管道的管道出口处脆弱性评估系数，结合各储油罐的各接口管道的管道受损系数，对各储油罐的各接口管道的管道脆弱性评估系数进行解析。
异常接口管道筛选模块，用于根据各储油罐的各接口管道的管道脆弱性评估系数，筛选出各储油罐的各异常接口管道。
油库声光报警处理模块，用于获取各异常储油罐、各储油罐的各异常接口管道的位置，对各异常储油罐、各储油罐的各异常接口管道进行声光报警处理。
云数据库，用于存储储油罐合理安全评估系数范围、接口管道合理管道脆弱性评估系数范围。
具体地，所述各储油罐的外部信息是指腐蚀参数和外界可燃气体浓度，腐蚀参数包括各腐蚀区域的面积和深度。
所述各储油罐的内部信息是指内部温度和内部油气浓度。
具体地，所述计算各储油罐的外部安全系数和内部安全系数，其具体分析过程为：根据各储油罐的腐蚀参数，将各储油罐各腐蚀区域的面积记为
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分别表示设定的腐蚀区域的面积、深度最大值对应的储油罐泄露系数的权重占比因子，再结合外界可燃气体浓度/>
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分别表示设定的储油罐的泄露系数、外界可燃气体浓度对应的外部安全系数的权重占比因子，e表示自然常数。
根据各储油罐内部信息，提取各储油罐的内部温度、内部油气浓度，分别记为
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分别表示设定的储油罐的内部温度、内部油气浓度对应的内部安全系数的权重占比因子。
具体地，所述对各储油罐的安全评估系数进行解析，其计算公式为：
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分别表示设定的储油罐外部安全系数、内部安全系数对应的安全评估系数的权重占比因子。
具体地，所述筛选出各异常储油罐，其具体分析过程为：提取云数据库中存储的储油罐合理安全评估系数范围，将各储油罐安全评估系数与储油罐合理安全评估系数范围进行对比，若某储油罐安全评估系数处于储油罐合理安全评估系数范围内，将该储油罐记为正常储油罐，若某储油罐安全评估系数处于储油罐合理安全评估系数范围外，将该储油罐记为异常储油罐，筛选出各异常储油罐。
具体地，所述管道信息是指管道弯曲处压强差和管道出口处油流速，管道弯曲处压强差包括管道弯曲处左侧内外壁压强差、右侧内外壁压强差、左侧内壁与右侧内壁之间的压强差。
具体地，所述计算各储油罐的各接口管道的管道弯曲处脆弱性评估系数，其具体分析过程为：将各储油罐各接口管道的管道弯曲处左侧内外壁压强差、右侧内外壁压强差、左侧内壁与右侧内壁之间的压强差，分别记为
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分别为设定的管道弯曲处左侧内外壁压强差、右侧内外壁压强差、左侧内壁与右侧内壁之间的压强差对应弯曲处脆弱性评估占比权重。
具体地，计算所述各储油罐的各接口管道的管道出口处脆弱性评估系数，其具体分析过程为：根据各储油罐各接口管道的管道出口处油流速
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分别表示设定的在标准状态下油垢厚度对应油流阻力、管道受热不均匀的管道受损因子，t表示设定的监测点总数，结合各储油罐的各接口管道的管道弯曲处脆弱性评估系数、出口处脆弱性评估系数，分析各储油罐的各接口管道的管道脆弱性评估系数/>
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具体地，所述筛选出各储油罐的各异常接口管道，其具体分析过程为：提取云数据库中存储的接口管道合理管道脆弱性评估系数范围，将各储油罐各接口管道的管道脆弱性评估系数与接口管道合理管道脆弱性评估系数范围进行对比，若某储油罐的某接口管道的管道脆弱性评估系数处于接口管道合理管道脆弱性评估系数范围内，将该储油罐的该接口管道的记为正常接口管道，若某储油罐的某接口管道的管道脆弱性评估系数处于接口管道合理管道脆弱性评估系数范围外，将该储油罐的该接口管道记为异常接口管道，筛选出各储油罐的各异常接口管道。
相较于现有技术，本发明的有益效果如下：（1）本发明通过对各储油罐的外部进行监测，获取各储油罐的外部信息，一则检测各储油罐表观的腐蚀程度，得到各储油罐的泄露系数，二则检测各储油罐外部可燃气体浓度，将各储油罐的泄露系数与外部可燃气体浓度结合，对储油罐外部安全系数进行分析，进而科学地有效地筛查储油罐外部可能存在的安全隐患。
（2）本发明通过对各储油罐内部进行监测，从储油罐内部温度与内部油气浓度两方面对储油罐内部安全系数进行分析，从而及时监测储油罐内部情况，提前预知储油罐内部安全事故的发生。
（3）本发明通过结合各储油罐外部和内部安全系数对各储油罐的安全进行评估，筛选出各异常储油罐并进行声光报警处理，确保在各储油罐安全事故发生前及时进行预警，最大限度地节省了时间，避免了因储油罐起火或泄露引发安全事故带来的损失，为油库的安全稳定运行提供可靠性的支撑保障。
（4）本发明通过获取各储油罐的各接口管道的管道弯曲处压强差和出口处油流速，由出口处油流速计算管道出口处压强差，根据管道弯曲处、出口处压强差对管道弯曲处、出口处脆弱性进行评估，从而有效掌握各储油罐的各接口管道的管道弯曲处，出口处的破碎情况。
（5）本发明通过获取各储油罐的各接口管道的管道油垢厚度，管道油垢易引起管道内油流阻力增加、管道受热不均匀，进而导致管道受损，计算各储油罐的各接口管道的管道受损系数，从而有效掌握各储油罐的各接口管道的受损情况。
（6）本发明通过将管道弯曲处、出口处脆弱性评估系数和管道受损系数结合对各储油罐的各接口管道脆弱性进行评估，筛选出各异常接口管道，及时预警接口管道破裂的情况，避免存在监测盲区的局限性，有利于油库的高效管理。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明系统结构示意图。
图2为本发明接口管道弯曲处结构示意图。
附图标记：1为接口管道弯曲处左侧，2为接口管道弯曲处右侧。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1所示，本发明提供了一种大型油库的分布式消防报警系统，具体模块分布如下：储油罐安全监测模块、储油罐安全解析模块、异常储油罐筛选模块、接口管道安全监测模块、接口管道安全解析模块、异常接口管道筛选模块、油库声光报警处理模块和云数据库，其中模块之间的连接关系为：储油罐安全解析模块与储油罐安全监测模块连接，异常储油罐筛选模块与储油罐安全解析模块连接，接口管道安全解析模块与接口管道安全监测模块连接，异常接口管道筛选模块与接口管道安全解析模块连接，异常储油罐筛选模块、异常接口管道筛选模块均与云数据库连接，异常储油罐筛选模块、异常接口管道筛选模块均与油库声光报警处理模块连接。
所述储油罐安全监测模块，用于对各储油罐的外部和内部进行监测，获取各储油罐的外部信息和各储油罐的内部信息。
优选地，所述各储油罐的外部信息是指腐蚀参数和外界可燃气体浓度，腐蚀参数包括各腐蚀区域的面积和深度。
所述各储油罐的内部信息是指内部温度和内部油气浓度。
需要说明的是，上述获取各储油罐的外部信息和内部信息，其具体分析过程为：储油罐由底板、罐壁和顶板三部分组成，对储油罐底板施加外加磁场进行磁化，若底板内不存在腐蚀情况，底板磁场将分布均匀，若底板内存在腐蚀情况，由于腐蚀处空气磁阻远大于底板材料的磁阻，磁场会有一部分泄漏出底板表面，形成各漏磁场，将各漏磁场作为各腐蚀区域，通过数字超声测厚仪对底板各腐蚀区域对应位置进行厚度测量，将储油罐标准厚度与底板各腐蚀区域厚度的差值作为底板各腐蚀区域的深度
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，通过漏磁检测仪测量底板表面逸出的各漏磁场，漏磁检测仪上显示的数值为底板各腐蚀区域的漏磁信号强度/>
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将储油罐的罐壁均匀划分成各单元，通过无人机上设立的摄像头，拍摄罐壁各单元的外观视频，上传至后台的freestudio软件，得到罐壁各单元外观图像，通过加权平均法和中值滤波法对罐壁各单元外观图像进行预处理，采用小波变换技术对罐壁各单元外观图像中的腐蚀特征参数进行提取，根据已建立的数据库中存储的腐蚀特征合理参数范围，与罐壁各单元外观图像中的腐蚀特征参数进行比对，若罐壁某单元外观图像的腐蚀特征参数处于腐蚀特征合理参数范围外，将罐壁该单元外观图像记为罐壁腐蚀区域图像，反之记为罐壁正常区域图像，筛选出罐壁各腐蚀区域图像，将罐壁各腐蚀区域图像中的各像素灰度值与设定的灰度阈值进行比对，若某像素灰度值小于设定的灰度阈值时，将该像素记为腐蚀像素，反之记为正常像素，筛选出各腐蚀像素，统计腐蚀像素的数量，由罐壁各腐蚀区域图像中的腐蚀像素占总像素的比值得到罐壁各腐蚀区域面积，通过无人机上安装的数字超声测厚仪对罐壁各腐蚀区域对应位置进行厚度测量，将储油罐标准厚度与罐壁各腐蚀区域厚度的差值作为罐壁各腐蚀区域的深度
Figure SMS_52
。
同上述获取罐壁各腐蚀区域的面积和深度方法一致，得到顶板各腐蚀区域的面积和深度。将储油罐的底板、罐壁和顶板各腐蚀区域的面积和深度作为储油罐各腐蚀区域的面积和深度。
通过储油罐罐壁上安装的红外线可燃气体探测器得到储油罐的外界可燃气体浓度，将腐蚀参数与外界可燃气体浓度作为外部信息，得到各储油罐的外部信息。
通过储油罐内部安装的光纤光栅温度传感器得到储油罐内部温度，通过储油罐内部安装的油气浓度传感器得到储油罐内部油气浓度，将内部温度和内部油气浓度作为内部信息，得到各储油罐的内部信息。
所述储油罐安全解析模块，用于计算各储油罐的外部安全系数和内部安全系数，对各储油罐的安全评估系数进行解析。
优选地，所述计算各储油罐的外部安全系数和内部安全系数，其具体分析过程为：根据各储油罐的腐蚀参数，将各储油罐各腐蚀区域的面积记为
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本发明通过对各储油罐的外部进行监测，获取各储油罐的外部信息，一则检测各储油罐表观的腐蚀程度，得到各储油罐的泄露系数，二则检测各储油罐外部可燃气体浓度，将各储油罐的泄露系数与外部可燃气体浓度结合，对储油罐外部安全系数进行分析，进而科学地有效地筛查储油罐外部可能存在的安全隐患。
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本发明通过对各储油罐内部进行监测，从储油罐内部温度与内部油气浓度两方面对储油罐内部安全系数进行分析，及时监测储油罐内部情况，提前预知储油罐内部安全事故的发生。
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优选地，所述筛选出各异常储油罐，其具体分析过程为：提取云数据库中存储的储油罐合理安全评估系数范围，将各储油罐安全评估系数与储油罐合理安全评估系数范围进行对比，若某储油罐安全评估系数处于储油罐合理安全评估系数范围内，将该储油罐记为正常储油罐，若某储油罐安全评估系数处于储油罐合理安全评估系数范围外，将该储油罐记为异常储油罐，筛选出各异常储油罐。
所述接口管道安全监测模块，用于对各储油罐的各接口管道的管道弯曲位置、管道出口位置以及管道内壁进行监测，获取各储油罐的各接口管道的管道信息和管道内壁各监测点的油垢厚度。
优选地，所述管道信息是指管道弯曲处压强差和管道出口处油流速，请参照图2所示，管道弯曲处压强差包括管道弯曲处左侧内外壁压强差、右侧内外壁压强差、左侧内壁与右侧内壁之间的压强差。
需要解释的是，上述管道出口处是指接口管道与长输管道的连接处。
还需要说明的是，上述获取各储油罐的各接口管道的管道信息和管道内壁各监测点的油垢厚度，其具体分析过程为：通过在管道弯曲处左、右侧的内壁分别安装的膜片式光纤压强传感器，得到各储油罐的各接口管道的管道弯曲处左侧内壁压强
Figure SMS_72
、右侧内壁压强
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，通过在管道弯曲处左、右侧的外壁分别安装的无液膜式气压计，得到各储油罐的各接口管道的管道弯曲处左侧外壁压强/>
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得到各储油罐的各接口管道的管道弯曲处右侧内外壁压强差，由公式/>
Figure SMS_78
得到各储油罐的各接口管道的管道弯曲处左侧内壁与右侧内壁之间的压强差。
将管道弯曲处左侧内外壁压强差、右侧内外壁压强差、左侧内壁与右侧内壁之间的压强差作为管道弯曲处压强差，得到各储油罐的各接口管道的管道弯曲处压强差。
通过管道出口处安装的流量计测量管道出口处的瞬时油流量，由公式
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得到各储油罐的各接口管道的管道出口处油流速，其中/>
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表示各储油罐的各接口管道的管道出口处的瞬时油流量，S表示设定的管道标准横截面积。
将管道出口处油流速与管道弯曲处压强差作为管道信息，得到各储油罐的各接口管道的管道信息。
通过对管道内壁各监测点的对应管道外壁位置进行Y射线透射实验，利用Nal(Tl)闪烁谱仪获取各储油罐的各接口管道的各监测点Y射线透射后的强度
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Figure SMS_87
均表示自然常数。
所述接口管道安全解析模块，用于计算各储油罐的各接口管道的管道弯曲处脆弱性评估系数、各储油罐的各接口管道的管道出口处脆弱性评估系数，结合各储油罐的各接口管道的管道内壁各监测点的油垢厚度，对各储油罐的各接口管道的管道脆弱性评估系数进行解析。
优选地，所述计算各储油罐的各接口管道的管道弯曲处脆弱性评估系数，其具体分析过程为：将各储油罐各接口管道的管道弯曲处左侧内外壁压强差、右侧内外壁压强差、左侧内壁与右侧内壁之间的压强差，分别记为
Figure SMS_88
，其中j表示第j个接口管道的编号，/>
Figure SMS_90
，由公式/>
Figure SMS_91
得到各储油罐各接口管道的管道弯曲处脆弱性评估系数，其中/>
Figure SMS_92
为设定的管道弯曲处脆弱性评估修正因子，/>
Figure SMS_93
、/>
Figure SMS_94
、/>
Figure SMS_95
分别为设定的标准状态下对应参考的管道弯曲处左侧内外壁压强差、右侧内外壁压强差、左侧内壁与右侧内壁之间的压强差，/>
Figure SMS_89
分别为设定的管道弯曲处左侧内外壁压强差、右侧内外壁压强差、左侧内壁与右侧内壁之间的压强差对应弯曲处脆弱性评估占比权重。
优选地，计算所述各储油罐的各接口管道的管道出口处脆弱性评估系数，其具体分析过程为：根据各储油罐各接口管道的管道出口处油流速
Figure SMS_97
,分析各储油罐各接口管道的管道出口处与长输管道之间的压强差/>
Figure SMS_98
，其计算公式为：/>
Figure SMS_99
，其中/>
Figure SMS_100
表示设定的长输管道内标准油流速，/>
Figure SMS_101
表示设定的油的密度，再由公式/>
Figure SMS_102
得到各储油罐的各接口管道的管道出口处脆弱性评估系数，其中/>
Figure SMS_103
表示设定的标准状态下对应参考的管道出口处与长输管道之间的压强差，/>
Figure SMS_96
为设定的管道出口处脆弱性评估修正因子。
本发明通过获取各储油罐的各接口管道的管道弯曲处压强差和出口处油流速，由出口处油流速计算管道出口处压强差，根据管道弯曲处、出口处压强差对管道弯曲处、出口处脆弱性进行评估，从而有效掌握各储油罐的各接口管道的管道弯曲处、出口处的破碎情况。
优选地，所述对各储油罐的各接口管道的管道脆弱性评估系数进行解析，其具体分析过程为：根据各储油罐的各接口管道的管道内壁各监测点的油垢厚度
Figure SMS_105
,筛选出各储油罐的各接口管道的管道内壁监测点的油垢厚度最大值，记为/>
Figure SMS_107
，由公式
Figure SMS_108
得到各储油罐的各接口管道的管道受损系数，其中/>
Figure SMS_109
表示设定的管道内壁监测点的油垢合理厚度阈值，/>
Figure SMS_110
分别表示设定的在标准状态下油垢厚度对应油流阻力、管道受热不均匀的管道受损因子，t表示设定的监测点总数，结合各储油罐的各接口管道的管道弯曲处脆弱性评估系数、管道出口处脆弱性评估系数，分析各储油罐的各接口管道的管道脆弱性评估系数/>
Figure SMS_111
，其计算公式为：
Figure SMS_112
，其中，/>
Figure SMS_104
分别为设定的管道弯曲处脆弱性评估系数和管道出口处脆弱性评估系数对应管道脆弱性评估占比权重，/>
Figure SMS_106
为设定的管道脆弱性评估修正因子。/>
本发明通过获取各储油罐的各接口管道的管道油垢厚度，管道油垢易引起管道内油流阻力增加、管道受热不均匀，进而导致管道受损，计算各储油罐的各接口管道的管道受损系数，从而有效掌握各储油罐的各接口管道的受损情况。
所述异常接口管道筛选模块，用于根据各储油罐的各接口管道的管道脆弱性评估系数，筛选出各储油罐的各异常接口管道。
优选地，所述筛选出各储油罐的各异常接口管道，其具体分析过程为：提取云数据库中存储的接口管道合理管道脆弱性评估系数范围，将各储油罐各接口管道的管道脆弱性评估系数与接口管道合理管道脆弱性评估系数范围进行对比，若某储油罐的某接口管道的管道脆弱性评估系数处于接口管道合理管道脆弱性评估系数范围内，将该储油罐的该接口管道的记为正常接口管道，若某储油罐的某接口管道的管道脆弱性评估系数处于接口管道合理管道脆弱性评估系数范围外，将该储油罐的该接口管道记为异常接口管道，筛选出各储油罐的各异常接口管道。
所述油库声光报警处理模块，用于获取各异常储油罐、各储油罐的各异常接口管道的位置，在智能化液晶显示屏对应位置上显示各异常储油罐、各储油罐的各异常接口管道，对各异常储油罐、各储油罐的各异常接口管道进行声光报警处理。
需要说明的是，上述获取各异常储油罐和各储油罐的各异常接口管道的位置是由后台定位系统根据各异常储油罐的编号、各储油罐的各异常接口管道的编号得到的。
还需要说明的是，上述对各异常储油罐进行声光报警处理，其具体分析过程为：通过无线通信系统对各异常储油罐所在位置的中心控制子系统发送紧急停车信号，在智能化液晶显示屏上将各异常储油罐所在位置进行红光闪烁，通过语音报警系统语音播报各异常储油罐的编号，提示工作人员做好应急准备，再通过自动报警系统将油库位置报告给消防中心，及时进行消防处理。
进一步需要说明的是，上述对各储油罐的各异常接口管道进行声光报警处理，其具体分析过程与对各异常储油罐进行声光报警处理一致。
本发明通过结合各储油罐外部和内部安全系数对各储油罐的安全进行评估，筛选出各异常储油罐并进行声光报警处理，确保在各储油罐安全事故发生前及时进行预警，最大限度地节省了时间，避免了因储油罐起火或泄露引发安全事故带来的损失，为油库的安全稳定运行提供可靠性的支撑保障。
本发明通过将管道弯曲处、出口处脆弱性评估系数和管道受损系数结合，对各储油罐的各接口管道脆弱性进行评估，筛选出各异常接口管道，及时预警接口管道破裂的情况，避免存在监测盲区的局限性，有利于油库的高效管理。
所述云数据库，用于存储储油罐合理安全评估系数范围、接口管道合理管道脆弱性评估系数范围。
以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的构思或者超越本发明所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种大型油库的分布式消防报警系统，其特征在于：该系统包括：
储油罐安全监测模块，用于对各储油罐的外部和内部进行监测，获取各储油罐的外部信息和各储油罐的内部信息；
储油罐安全解析模块，用于计算各储油罐的外部安全系数和内部安全系数，对各储油罐的安全评估系数进行解析；
异常储油罐筛选模块，用于根据各储油罐的安全评估系数，筛选出各异常储油罐；
接口管道安全监测模块，用于对各储油罐的各接口管道的管道弯曲位置、管道出口位置以及管道内壁进行监测，获取各储油罐的各接口管道的管道信息和管道内壁各监测点的油垢厚度；
接口管道安全解析模块，用于计算各储油罐的各接口管道的管道弯曲处脆弱性评估系数、各储油罐的各接口管道的管道出口处脆弱性评估系数，结合各储油罐的各接口管道的管道受损系数，对各储油罐的各接口管道的管道脆弱性评估系数进行解析；
异常接口管道筛选模块，用于根据各储油罐的各接口管道的管道脆弱性评估系数，筛选出各储油罐的各异常接口管道；
油库声光报警处理模块，用于获取各异常储油罐、各储油罐的各异常接口管道的位置，对各异常储油罐、各储油罐的各异常接口管道进行声光报警处理；
云数据库，用于存储储油罐合理安全评估系数范围、接口管道合理管道脆弱性评估系数范围。
2.根据权利要求1所述的一种大型油库的分布式消防报警系统，其特征在于：所述各储油罐的外部信息是指腐蚀参数和外界可燃气体浓度，腐蚀参数包括各腐蚀区域的面积和深度；
所述各储油罐的内部信息是指内部温度和内部油气浓度。
3.根据权利要求2所述的一种大型油库的分布式消防报警系统，其特征在于：所述计算各储油罐的外部安全系数和内部安全系数，其具体分析过程为：根据各储油罐的腐蚀参数，将各储油罐各腐蚀区域的面积记为
Figure QLYQS_2
，其中i表示第i个储油罐的编号，/>
Figure QLYQS_4
，q表示第q个腐蚀区域的编号，/>
Figure QLYQS_5
，根据各储油罐各腐蚀区域的深度，筛选出各储油罐的腐蚀区域的深度最大值，记为/>
Figure QLYQS_6
，分析各储油罐泄露系数/>
Figure QLYQS_7
，其计算公式为：
Figure QLYQS_8
，其中/>
Figure QLYQS_9
表示设定的储油罐标准表面积，/>
Figure QLYQS_1
表示设定的储油罐标准厚度，/>
Figure QLYQS_3
分别表示设定的腐蚀区域的面积、深度最大值对应的储油罐泄露系数的权重占比因子，再结合外界可燃气体浓度/>
Figure QLYQS_10
，由公式/>
Figure QLYQS_11
得到各储油罐外部安全系数，其中/>
Figure QLYQS_12
分别表示设定的储油罐的泄露系数合理阈值、外界可燃气体浓度合理阈值，/>
Figure QLYQS_13
分别表示设定的储油罐的泄露系数、外界可燃气体浓度对应的外部安全系数的权重占比因子，e表示自然常数；
根据各储油罐内部信息，提取各储油罐的内部温度、内部油气浓度，分别记为
Figure QLYQS_14
，由公式/>
Figure QLYQS_15
得到各储油罐内部安全系数，其中/>
Figure QLYQS_16
分别表示设定的储油罐的内部温度合理阈值、内部油气浓度合理阈值，/>
Figure QLYQS_17
分别表示设定的储油罐的内部温度、内部油气浓度对应的内部安全系数的权重占比因子。
4.根据权利要求3所述的一种大型油库的分布式消防报警系统，其特征在于：所述对各储油罐的安全评估系数进行解析，其计算公式为：
Figure QLYQS_18
其中/>
Figure QLYQS_19
分别表示设定的储油罐外部安全系数、内部安全系数对应的安全评估系数的权重占比因子。
5.根据权利要求4所述的一种大型油库的分布式消防报警系统，其特征在于：所述筛选出各异常储油罐，其具体分析过程为：提取云数据库中存储的储油罐合理安全评估系数范围，将各储油罐安全评估系数与储油罐合理安全评估系数范围进行对比，若某储油罐安全评估系数处于储油罐合理安全评估系数范围内，将该储油罐记为正常储油罐，若某储油罐安全评估系数处于储油罐合理安全评估系数范围外，将该储油罐记为异常储油罐，筛选出各异常储油罐。
6.根据权利要求1所述的一种大型油库的分布式消防报警系统，其特征在于：所述管道信息是指管道弯曲处压强差和管道出口处油流速，管道弯曲处压强差包括管道弯曲处左侧内外壁压强差、右侧内外壁压强差、左侧内壁与右侧内壁之间的压强差。
7.根据权利要求6所述的一种大型油库的分布式消防报警系统，其特征在于：所述计算各储油罐的各接口管道的管道弯曲处脆弱性评估系数，其具体分析过程为：将各储油罐各接口管道的管道弯曲处左侧内外壁压强差、右侧内外壁压强差、左侧内壁与右侧内壁之间的压强差，分别记为
Figure QLYQS_20
其中j表示第j个接口管道的编号，/>
Figure QLYQS_21
，由公式
Figure QLYQS_23
得到各储油罐各接口管道的管道弯曲处脆弱性评估系数，其中/>
Figure QLYQS_24
为设定的管道弯曲处脆弱性评估修正因子，/>
Figure QLYQS_25
、/>
Figure QLYQS_26
、/>
Figure QLYQS_27
分别为设定的标准状态下对应参考的管道弯曲处左侧内外壁压强差、右侧内外壁压强差、左侧内壁与右侧内壁之间的压强差，/>
Figure QLYQS_22
分别为设定的管道弯曲处左侧内外壁压强差、右侧内外壁压强差、左侧内壁与右侧内壁之间的压强差对应弯曲处脆弱性评估占比权重。
8.根据权利要求7所述的一种大型油库的分布式消防报警系统，其特征在于：计算所述各储油罐的各接口管道的管道出口处脆弱性评估系数，其具体分析过程为：根据各储油罐各接口管道的管道出口处油流速
Figure QLYQS_29
,分析各储油罐各接口管道的管道出口处与长输管道之间的压强差/>
Figure QLYQS_30
，其计算公式为：/>
Figure QLYQS_31
，其中/>
Figure QLYQS_32
表示设定的长输管道内标准油流速，/>
Figure QLYQS_33
表示设定的油的密度，再由公式/>
Figure QLYQS_34
得到各储油罐的各接口管道的管道出口处脆弱性评估系数，其中/>
Figure QLYQS_35
表示设定的标准状态下对应参考的管道出口处与长输管道之间的压强差，/>
Figure QLYQS_28
为设定的管道出口处脆弱性评估修正因子。
9.根据权利要求8所述的一种大型油库的分布式消防报警系统，其特征在于：所述对各储油罐的各接口管道的管道脆弱性评估系数进行解析，其具体分析过程为：根据各储油罐的各接口管道的管道内壁各监测点的油垢厚度
Figure QLYQS_37
,其中k表示管道内壁第k个监测点的编号，/>
Figure QLYQS_39
，筛选出各储油罐的各接口管道的管道内壁监测点的油垢厚度最大值，记为
Figure QLYQS_41
，由公式/>
Figure QLYQS_42
得到各储油罐的各接口管道的管道受损系数，其中/>
Figure QLYQS_43
表示设定的管道内壁监测点的油垢合理厚度阈值，/>
Figure QLYQS_44
分别表示设定的在标准状态下油垢厚度对应油流阻力、管道受热不均匀的管道受损因子，t表示设定的监测点总数，结合各储油罐的各接口管道的管道弯曲处脆弱性评估系数、出口处脆弱性评估系数，分析各储油罐的各接口管道的管道脆弱性评估系数/>
Figure QLYQS_45
，其计算公式为：
Figure QLYQS_36
，其中，/>
Figure QLYQS_38
分别为设定的管道弯曲处脆弱性评估系数和管道出口处脆弱性评估系数对应管道脆弱性评估占比权重，/>
Figure QLYQS_40
为设定的管道脆弱性评估修正因子。
10.根据权利要求9所述的一种大型油库的分布式消防报警系统，其特征在于：所述筛选出各储油罐的各异常接口管道，其具体分析过程为：提取云数据库中存储的接口管道合理管道脆弱性评估系数范围，将各储油罐各接口管道的管道脆弱性评估系数与接口管道合理管道脆弱性评估系数范围进行对比，若某储油罐的某接口管道的管道脆弱性评估系数处于接口管道合理管道脆弱性评估系数范围内，将该储油罐的该接口管道的记为正常接口管道，若某储油罐的某接口管道的管道脆弱性评估系数处于接口管道合理管道脆弱性评估系数范围外，将该储油罐的该接口管道记为异常接口管道，筛选出各储油罐的各异常接口管道。
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