一种天然气组分动态跟踪监测方法及系统与流程

1.本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种天然气组分动态跟踪监测方法及系统。


背景技术：

2.目前，随着天然气管网的不断扩大和建设，天然气管道作为天然气输送的主要通道，使用频率越来越高。在使用过程中，天然气管道会遭受一些外部因素的影响和损害，如腐蚀、振动、碰撞、温度变化等，从而导致泄漏缺陷的产生。而针对天然气管网中存在的泄漏缺陷识别准确度较低、泄漏缺陷位点管道定位困难等问题，已成为当前管网运维中亟须解决的难题。
3.现有技术中存在对于管网合并的天然气管道进行泄漏缺陷识别准确度较低，且进行泄漏缺陷位点管道定位困难，导致天然气管道泄漏运维效率较低的技术问题。


技术实现要素：

4.本技术提供了一种天然气组分动态跟踪监测方法及系统，用于针对解决现有技术中存在对于管网合并的天然气管道进行泄漏缺陷识别准确度较低，且进行泄漏缺陷位点管道定位困难，导致天然气管道泄漏运维效率较低的技术问题。
5.鉴于上述问题，本技术提供了一种天然气组分动态跟踪监测方法及系统。
6.本技术的第一个方面，提供了一种天然气组分动态跟踪监测方法，所述方法包括：读取源头天然气组分信息，并依据所述天然气组分信息确定标识组分、标识量和源标识特征；基于所述标识组分、所述标识量和所述源标识特征对天然气标识，并记录标识结果；采集天然气管道流量数据和管道数据，其中，所述管道数据包括管道交汇标识，依据所述管道数据进行管道分级，并通过管道分级结果和所述管道数据布设监测传感器，其中，所述监测传感器带有分级关联；通过所述监测传感器进行所述天然气管道的管道数据采集，获得标识组分采集结果；根据所述分级关联对所述标识组分采集结果进行采集关联，根据关联结果、所述管道流量数据、所述标识量和所述源标识特征进行组分异常识别，其中，所述组分异常识别包括单体管道组分异常识别和混合管道组分异常识别；基于单体管道组分异常识别结果和混合管道组分异常识别结果进行天然气的跟踪监测管理。
7.本技术的第二个方面，提供了一种天然气组分动态跟踪监测系统，所述系统包括：组分信息读取模块，用于读取源头天然气组分信息，并依据所述天然气组分信息确定标识组分、标识量和源标识特征；标识结果记录模块，用于基于所述标识组分、所述标识量和所述源标识特征对天然气标识，并记录标识结果；数据采集执行模块，用于采集天然气管道流量数据和管道数据，其中，所述管道数据包括管道交汇标识，依据所述管道数据进行管道分级，并通过管道分级结果和所述管道数据布设监测传感器，其中，所述监测传感器带有分级关联；管道数据采集模块，用于通过所述监测传感器进行所述天然气管道的管道数据采集，获得标识组分采集结果；组分异常识别模块，用于根据所述分级关联对所述标识组分采集
结果进行采集关联，根据关联结果、所述管道流量数据、所述标识量和所述源标识特征进行组分异常识别，其中，所述组分异常识别包括单体管道组分异常识别和混合管道组分异常识别；跟踪监测管理模块，用于基于单体管道组分异常识别结果和混合管道组分异常识别结果进行天然气的跟踪监测管理。
8.本技术中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
9.本技术实施例提供的方法通过读取源头天然气组分信息，并依据所述天然气组分信息确定标识组分、标识量和源标识特征；基于所述标识组分、所述标识量和所述源标识特征对天然气标识，并记录标识结果，通过以天然气公司输出天然气的气体组分含量比例以及天然气输送源公司名称进行管网合并中输气管道的标识标记，为后续进行输气异常管道识别定位提供定位参考信息；采集天然气管道流量数据和管道数据，其中，所述管道数据包括管道交汇标识，依据所述管道数据进行管道分级，并通过管道分级结果和所述管道数据布设监测传感器，其中，所述监测传感器带有分级关联；通过所述监测传感器进行所述天然气管道的管道数据采集，获得标识组分采集结果，通过获得标识组分采集结果，为后续进行管道并网气体组分异常识别提供基础数据；根据所述分级关联对所述标识组分采集结果进行采集关联，根据关联结果、所述管道流量数据、所述标识量和所述源标识特征进行组分异常识别，其中，所述组分异常识别包括单体管道组分异常识别和混合管道组分异常识别，基于关联关系进行天然气管网合并中若干个中间管道的泄漏检测以及中间管道汇合处的气密检测，实现对于天然气管网合并输送管路的全局泄漏检测，提高检测结果的可信性且为泄漏及气密缺陷位点的定位提供参考；基于单体管道组分异常识别结果和混合管道组分异常识别结果进行天然气的跟踪监测管理。达到了对管网合并中天然气泄漏异常及管道连接处气密性异常进行精准识别，提高对于天然气输送管路中泄漏异常的运维响应及时性和运维过程管道定位便捷性的技术效果。
附图说明
10.图1为本技术提供的一种天然气组分动态跟踪监测方法流程示意图；
11.图2为本技术提供的一种天然气组分动态跟踪监测方法中获得单体管道组分异常识别结果的流程示意图；
12.图3为本技术提供的一种天然气组分动态跟踪监测方法中进行输送异常管理的流程示意图；
13.图4为本技术提供的一种天然气组分动态跟踪监测系统的结构示意图。
14.附图标记说明：组分信息读取模块1，标识结果记录模块2，数据采集执行模块3，管道数据采集模块4，组分异常识别模块5，跟踪监测管理模块6。
具体实施方式
15.本技术提供了一种天然气组分动态跟踪监测方法及系统，用于针对解决现有技术中存在对于管网合并的天然气管道进行泄漏缺陷识别准确度较低，且进行泄漏缺陷位点管道定位困难，导致天然气管道泄漏运维效率较低的技术问题。达到了对管网合并中天然气泄漏异常及管道连接处气密性异常进行精准识别，提高对于天然气输送管路中泄漏异常的运维响应及时性和运维过程管道定位便捷性的技术效果。
16.本发明技术方案中对数据的获取、存储、使用、处理等均符合相关规定。
17.下面，将参考附图对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明的一部分实施例，而不是本发明的全部实施例，应理解，本发明不受这里描述的示例实施例的限制。基于本发明的实施例，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。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部。
18.实施例一
19.如图1所示，本技术提供了一种天然气组分动态跟踪监测方法，所述方法包括：
20.s100:读取源头天然气组分信息，并依据所述天然气组分信息确定标识组分、标识量和源标识特征；
21.s200:基于所述标识组分、所述标识量和所述源标识特征对天然气标识，并记录标识结果；
22.具体而言，本实施例采用管网合并将多个天然气公司的天然气管道总合到一个主管道后，二次进行管道分支，实现天然气输送统一供应和管理以提高天然气资源的利用效率，降低管线建设和运营成本。
23.所述标识组分为符合生产生活使用需求的天然气的气体组成成分，获得天然气的所述标识组分，所述标识组分包括甲烷、乙烷、丙烷、丁烷、异戊烷、正戊烷、氮气、二氧化碳、氦气。所述标识量指天然气公司输出天然气中标识组分对应的各个气体组成成分的含量比例。
24.将参与管网合并的n个（n≥2，n为正整数）天然气公司作为源头，读取n个天然气公司输出天然气的n个源头天然气组分信息。
25.将n个天然气公司的注册名称作为表征天然气来源的源标识特征进行n个源头天然气组分信息的标识处理。根据每个源头天然气组分信息基于所述标识组分进行标识量信息的识别提取，以确定每个天然气公司输出天然气的标识组分及标识量。
26.基于所述标识组分、所述标识量和所述源标识特征对n个天然气公司的n个天然气输出管道进行标记，并记录标识结果。本实施例以天然气公司输出天然气的气体组分含量比例以及天然气输送源公司名称进行管网合并中n个天然气公司输气管道的标识标记，为后续进行输气异常管道识别定位提供定位参考信息。
27.s300:采集天然气管道流量数据和管道数据，其中，所述管道数据包括管道交汇标识，依据所述管道数据进行管道分级，并通过管道分级结果和所述管道数据布设监测传感器，其中，所述监测传感器带有分级关联；
28.具体而言，在本实施例中，进行管网合并时，n个天然气公司的输气管道采用倒树杈形式进行管道多级小规模合并，最终将n个天然气公司的天然气聚合至一个主管道中，然后基于城市工业生产及居民生活需求进行天然气输送统一供应和管理。
29.因而本实施例获得所述管道数据，所述管道数据为衔接n个输送管道组成倒树杈型天然气并网管道的m个（m为大于n的正整数）中间管道，所述包括管道交汇标识为m个中间管道实现倒树杈形式进行管网合并过程中，中间管道两端与其他中间管道的衔接交汇关系。
30.依据所述管道交汇标识确定管网合并的最终管道作为一级管道，进一步基于所述
管道交汇标识获得交汇至一级管道的k个中间管道作为二级管道，为便于识别可标识为2-1至2-k，获得交汇至k个二级管道的l个中间管道作为三级管道，为便于识别，可示例性标识为3-1-1、3-1-2，表征该三级管道中1号和2号管道交汇于二级管道中标识为1的管道。以此类推进行m个中间管道的分级及编号处理，将m个中间管道的分级编号作为m个中间管道之间的分级关联关系。
31.采用在中间管道内部任意位置布设监测传感器和流量传感器的方式，对m个中间管道布设m个监测传感器和m个流量传感器，所述监测传感器和流量传感器以m个中间管道的分级编号作为监测传感器、流量传感器之间的分级关联。
32.基于m个中间管道的流量传感器实时测量天然气管道中流体的流速和流量，以获得m组实时流速-流量数据。
33.s400:通过所述监测传感器进行所述天然气管道的管道数据采集，获得标识组分采集结果；
34.具体而言，在本实施例中，监测传感器布设于中间管道内部，用于进行流经中间管道的天然气组分含量比例检测。通过m个所述监测传感器进行所述天然气管道中m个中间管道内管道气体采集和组分比例检测，结合基于m个流量传感器获得的m个流量数据构成标识组分采集结果。
35.基于标识组分采集结果即可获得m个中间管道中流经天然气中间管道的实时气体中标识组分的含量比例、实时天然气流速流量数据。本实施例通过获得标识组分采集结果，为后续进行管道并网气体组分异常识别提供基础数据。
36.s500:根据所述分级关联对所述标识组分采集结果进行采集关联，根据关联结果、所述管道流量数据、所述标识量和所述源标识特征进行组分异常识别，其中，所述组分异常识别包括单体管道组分异常识别和混合管道组分异常识别；
37.在一个实施例中，如图2所示，本技术提供的方法步骤还包括：
38.s510:基于所述标识组分采集结果读取标识组分流量数据；
39.s520:配置所述监测传感器的相邻关联，其中，所述相邻关联带有分级关联标识；
40.s530:进行相邻关联的所述监测传感器对应的标识组分流量数据和所述管道流量数据进行组分流量认证，获得组分流量认证结果，其中，所述组分流量认证结果为同级认证结果；
41.s540:将所述组分流量认证结果获得所述单体管道组分异常识别结果。
42.在一个实施例中，本技术提供的方法步骤还包括：
43.s550:依据所述分级关联标识提取分级节点位置的标识组分流量数据，其中，分级节点位置的标识组分流量数据包括单体管道标识组分流量数据和混合管道标识组分流量数据；
44.s560:基于所述混合管道标识组分流量数据进行混合组分计算，获得计算结果；
45.s570:根据所述单体管道标识组分流量数据对所述计算结果进行组认证，获得组分认证结果；
46.s580:根据所述计算结果和所述组分认证结果生成所述混合管道组分异常识别结果。
47.在一个实施例中，本技术提供的方法步骤还包括：
48.s531:对所述相邻关联的所述监测传感器对应的标识组分流量数据进行相邻节点的组分流量认证，根据认证结果生成节点间异常；
49.s532:对所述相邻关联的末位节点对应的标识组分流量数据与所述管道流量数据进行全局组分流量认证，生成全局异常；
50.s533:根据所述节点间异常和所述全局异常生成所述组分流量认证结果。
51.具体而言，基于步骤s400可知，本实施例获得了由m个中间管道的气体组分比例检测结果以及m个中间管道的整体天然气流量数据构成的标识组分采集结果，因而基于标识组分采集结果中m个中间管道的标识组分比例检测结果和所述m个流量数据，即可计算获得m个中间管道的m个所述标识组分采集结果，所述标识组分采集结果为流经中间管道的天然气中各个标识组分的单位时间流量数据。
52.基于此，本实施例以中间管道分级编号为数据调用指令，从所述标识组分采集结果中读取计算获得标识组分流量数据，所述标识组分流量数据为以m个分级编号为标识的m个中间管道的实时气体组分含量比例数据及实时天然气流速流量数据。
53.应理解的，在本实施例中，所述单体管道和所述混合管道的概念具有相对性，具体的，两个及以上中间管道作为分支管道将天然气输送到一个作为共同管道的上一级别中间管道中混合并输送，形成一个汇合点时，则该多个分支管道和该汇合管道为相邻关联关系，该多个分支管道为相邻节点，该汇合管道为末位节点。相应的，布设于存在相邻关联关系的若干个中间管道中的监测传感器也具有相同的相邻关联关系。
54.同时该多个分支管道即为多个单体管道，该汇合管道即为混合管道，同级多个混合管道在进行天然气输送至存在相邻关联关系的高一级中间管道时，该多个混合管道又成为另一相邻关联关系中的单体管道。其中，衔接n个输送管道的n个最低一级中间管道为绝对单体管道，n个输送管道最终管网合并进入的中间管道为绝对混合管道。
55.且由于前期本实施例对于m个中间管道进行分级编号，因而中间管道（监测传感器）之间的相邻关联关系以分级编号作为分级关联标识可直接获得。
56.进行m个中间管道的单体管道组分异常识别方法具有一致性，具体的，对于每个中间管道内部均匀布设间隔距离相一致的多个单体管道监测传感器和单体管道流量传感器，从而获得每个中间管道内部不同位置节点的实时流量数据和实时气体组分含量比例数据。
57.基于中间管道中多个位置的单体管道监测传感器和单体管道流量传感器，获得中间管道多节点实时流量数据和多节点实时气体组分含量比例数据。基于如上数据进气体流量变化分析和气体组分含量比例变化分析，若整体流量或气体组分含量比例在中间管道中发生变化，则认定中间管道存在单体管道泄漏的单体管道组分异常。采用相同方法进行m个中间管道的异常识别，获得所述单体管道组分异常识别结果，所述单体管道组分异常识别结果包括x个存在泄漏缺陷的中间管道，x≥0，且x中间管道都具有分级编号标识。基于单体管道组分异常识别结果中中间管道的分级编号标识进行对应中间管道的泄漏补救。
58.应理解的，在本实施例中，m个中间管道之间存在相邻关联关系，因而本实施例首先采用进行单体管道组分异常识别方法，进行与n个输送管道衔接的n个最低一级中间管道（绝对混合管道）的单体管道组分异常识。进一步获得与n个最低一级中间管道具有相邻关联的上一级g个次低一级中间管道，进一步根据n g个分级编号标识，对n个最低一级中间管道进行分组，获得与g个次低一级中间管道相邻关联的g组最低一级中间管道，其中每组最
低一级中间管道为相邻节点，每组最低一级中间管道交汇的次低一级中间管道为末位节点。
59.对所述相邻关联的所述监测传感器对应的标识组分流量数据进行相邻节点的组分流量认证，根据认证结果生成节点间异常，所述节点间异常为汇合于同一中间管路的同级若干个中间管路中存在泄漏异常。对所述相邻关联的末位节点对应的标识组分流量数据与所述管道流量数据进行存在相邻关联关系的若干中间管道的全局组分流量认证，生成全局异常，所述全局异常为处于同一相邻关联关系的若干个中间管道的单体管道存在泄漏异常。根据所述节点间异常和所述全局异常生成所述组分流量认证结果，所述组分流量认证结果为表征在天然气并网输送管路中处于相同等级的若干个中间管路是否存在泄漏异常的同级认证结果。
60.基于单体管道与混合管道的相对性关系，获得全部等级的m个中间管路是否异常的所述组分流量认证结果，将所述组分流量认证结果作为所述单体管道组分异常识别结果。本实施例基于中间管道的相邻关联进行管道异常识别认证，实现了进行天然气管道中全局中间管道的泄漏识别认证的技术效果。
61.依据所述分级关联标识提取分级节点位置（即存在相邻关联关系的若干个中间管道交汇位置）的标识组分流量数据，分级节点位置的标识组分流量数据包括单体管道标识组分流量数据和混合管道标识组分流量数据，所述单体管道标识组分流量数据为在一个相邻关联关系中，作为相邻节点的若干个中间管道的标识组分流量数据，所述混合管道标识组分流量数据为在一个相邻关联关系中，作为末位节点的单根中间管道的标识组分流量数据。
62.基于所述混合管道标识组分流量数据进行混合组分计算，获得计算结果，所述计算结果为末位节点的单根中间管道中流经天然气的标识组分气体流量数据。
63.将若干个中间管道的所述单体管道标识组分流量数据基于气体组分进行加和，获得理论上气体混合后，在混合管道中气体组分流量的理论计算结果。
64.判断所述理论计算结果和所述计算结果是否一致，完成所述组分认证，获得组分认证结果，所述组分认证结果包括汇合位置泄漏异常和汇合位置气密正常两种。所述计算结果和所述组分认证结果构成所述混合管道组分异常识别结果。
65.本实施例通过基于相邻关联关系进行天然气管网合并中若干个中间管道的泄漏检测以及中间管道汇合处的气密检测，实现了对于天然气管网合并输送管路的全局泄漏检测，提高检测结果的可信性且为泄漏及气密缺陷位点的定位提供参考，提高天然气泄漏问题运维响应及时性。
66.s600:基于单体管道组分异常识别结果和混合管道组分异常识别结果进行天然气的跟踪监测管理。
67.在一个实施例中，如图3所示，本技术提供的方法步骤还包括：
68.s610:配置数据的采集周期；
69.s620:读取所述采集周期下同一监测传感器的周期数据；
70.s630:对所述周期数据进行数据稳定性验证，获得数据稳定性验证结果；
71.s640:通过所述数据稳定性验证结果生成异常预警信息；
72.s650:基于所述异常预警信息进行天然气的输送异常管理。
73.具体而言，在实施例中，天然气管网合并管路中的全部监测传感器处于实时运行进行数据采集的状态，本实施例预设进行数据采集分析的所述采集周期，例如15min。读取所述采集周期下同一监测传感器的周期数据，所述周期数据即为15分钟内监测传感器在中间管道相同位置的若干组具有时间标识的标识组分含量比例信息。
74.基于离散性分析，对所述周期数据进行数据稳定性验证，获得数据稳定性验证结果，所述数据稳定性分析结果即为在采集周期内，中间管道相同位置处标识组分的多种气体组分的含量变化波动情况。
75.基于天然气管网合并的输气稳定性需求，生成预设稳定性阈值，由于输气稳定性需求的差异性，所述预设稳定性阈值不具有固定性，本实施例对其数值不做限定。
76.判断所述数据稳定性验证结果是否满足所述预设稳定性阈值，若所述数据稳定性验证结果不满足所述预设稳定性阈值，则表明当前天然气管网合并管道中该中间管道存在泄漏异常，因而生成异常预警信息，所述异常预警信息包括该中间管路的分级编号标识，将异常预警信息发送至天然气管路运维管理人员，运维关路人员基于所述异常预警信息进行天然气的输送异常管理。
77.本实施例达到了对管网合并中天然气泄漏异常及管道连接处气密性异常进行精准识别，提高对于天然气输送管路中泄漏异常的运维响应及时性和运维过程管道定位便捷性的技术效果。
78.在一个实施例中，本技术提供的方法步骤还包括：
79.s531-1:配置节点间的异常阈值；
80.s531-2:判断所述节点间异常是否满足所述异常阈值；
81.s531-3:若所述节点间异常满足所述异常阈值时，则生成辅助采集指令；
82.s531-4:通过所述辅助采集指令控制移动监测装置进行对应节点间的遍历检测，根据遍历检测结果定位异常位置。
83.具体而言，在本实施例中，判断处于同一相邻关联关系的相邻节点对应的t个中间管道作为单体管道是否存在泄漏异常的优选方法如下：
84.基于t个单体管道中布设的t组单体管道监测传感器和单体管道流量传感器，获得t个单体管道内部不同位置节点的实时流量数据和实时气体组分含量比例数据。
85.基于t个单体管道内部不同位置节点的实时流量数据和实时气体组分含量比例数据随机提取获得任一单体管道内部不同位置节点的实时流量数据和实时气体组分含量比例数据，基于数据采集位置，进行多个实时流量数据变化波动指数确定，基于数据采集位置进行标识气体中若干个气体组分含量变化波动指数确定，将当前获得的所有变化波动指数进行均值计算，作为该单体管道的天然气变化波动指数。采用相同方法获得t个单体管道的t个天然气变化波动指数进行均值计算，作为处于相邻节点的t个单体管道的整体天然气变化波动指数作为所述节点间异常。
86.基于天然气管网合并的输气稳定性需求，生成配置节点间的异常阈值，所述异常阈值数值具有变化性，本实施例不做数值强制限制。判断所述节点间异常是否满足所述异常阈值，若所述节点间异常满足所述异常阈值表明相邻节点必然存在单体管道泄漏故障，生成辅助采集指令，基于辅助采集指令控制移动监测装置进行对应节点间的t个单体管道外壁是否存在泄漏位点的遍历检测，完成异常位置定位，从而获得处于同一相邻关联关系
中的相邻节点中存在泄漏缺陷的中间管道。本实施例达到了提高泄漏缺陷中间管道定位准确性的技术效果。
87.在一个实施例中，本技术提供的方法步骤还包括：
88.s533-1:对所述节点间异常进行顺序异常记录，生成顺序异常记录结果；
89.s533-2:基于所述监测传感器的布设结果确定传感器距离；
90.s533-3:通过所述顺序异常记录结果和所述传感器距离进行单位距离下的节点间异常计算；
91.s533-4:根据节点间异常计算结果生成所述组分流量认证结果。
92.具体而言，在本实施例中，所述顺序异常记录为根据存在泄漏异常的中间管道在天然气管网合并管道中的分级编号标识对泄漏异常中间管道基于级别及同级次序进行若干个泄漏异常中间管道的记录，生成顺序异常记录结果。
93.基于在m个中间管路中布设的所述监测传感器的布设位置确定传感器距离，所述传感器距离为天然气气流方向存在衔接关系的若干监测传感器的距离信息。通过所述顺序异常记录结果和所述传感器距离进行单位距离（例如将多个中间管道总计长度100m作为单位距离）下的节点间异常频次，获得单位距离中间管道泄漏频次信息。将所述节点间异常计算结果添加至所述组分流量认证结果，以提高素数组分流量认证结果的数据多维性，所述节点间异常计算结果表征在一定管路长度的中间管道中，天然气泄漏频率，如若所述节点间异常计算结果高出一定阈值，表明埋设或架空布设中间管道的环境存在影响中间管路气密性的因素。
94.实施例二
95.基于与前述实施例中一种天然气组分动态跟踪监测方法相同的发明构思，如图4所示，本技术提供了一种天然气组分动态跟踪监测系统，其中，所述系统包括：
96.组分信息读取模块1，用于读取源头天然气组分信息，并依据所述天然气组分信息确定标识组分、标识量和源标识特征；
97.标识结果记录模块2，用于基于所述标识组分、所述标识量和所述源标识特征对天然气标识，并记录标识结果；
98.数据采集执行模块3，用于采集天然气管道流量数据和管道数据，其中，所述管道数据包括管道交汇标识，依据所述管道数据进行管道分级，并通过管道分级结果和所述管道数据布设监测传感器，其中，所述监测传感器带有分级关联；
99.管道数据采集模块4，用于通过所述监测传感器进行所述天然气管道的管道数据采集，获得标识组分采集结果；
100.组分异常识别模块5，用于根据所述分级关联对所述标识组分采集结果进行采集关联，根据关联结果、所述管道流量数据、所述标识量和所述源标识特征进行组分异常识别，其中，所述组分异常识别包括单体管道组分异常识别和混合管道组分异常识别；
101.跟踪监测管理模块6，用于基于单体管道组分异常识别结果和混合管道组分异常识别结果进行天然气的跟踪监测管理。
102.在一个实施例中，所述系统还包括：
103.流量数据采集单元，用于基于所述标识组分采集结果读取标识组分流量数据；
104.相邻关联配置单元，用于配置所述监测传感器的相邻关联，其中，所述相邻关联带
有分级关联标识；
105.组分流量认证单元，用于进行相邻关联的所述监测传感器对应的标识组分流量数据和所述管道流量数据进行组分流量认证，获得组分流量认证结果，其中，所述组分流量认证结果为同级认证结果；
106.异常识别执行单元，用于将所述组分流量认证结果获得所述单体管道组分异常识别结果。
107.在一个实施例中，所述系统还包括：
108.节点异常确定单元，用于对所述相邻关联的所述监测传感器对应的标识组分流量数据进行相邻节点的组分流量认证，根据认证结果生成节点间异常；
109.组分流量认证单元，用于对所述相邻关联的末位节点对应的标识组分流量数据与所述管道流量数据进行全局组分流量认证，生成全局异常；
110.认证结果获得单元，用于根据所述节点间异常和所述全局异常生成所述组分流量认证结果。
111.在一个实施例中，所述系统还包括：
112.组分流量提取单元，用于依据所述分级关联标识提取分级节点位置的标识组分流量数据，其中，分级节点位置的标识组分流量数据包括单体管道标识组分流量数据和混合管道标识组分流量数据；
113.计算结果生成单元，用于基于所述混合管道标识组分流量数据进行混合组分计算，获得计算结果；
114.组分认证获得单元，用于根据所述单体管道标识组分流量数据对所述计算结果进行组认证，获得组分认证结果；
115.异常识别执行单元，用于根据所述计算结果和所述组分认证结果生成所述混合管道组分异常识别结果。
116.在一个实施例中，所述系统还包括：
117.顺序异常记录单元，用于对所述节点间异常进行顺序异常记录，生成顺序异常记录结果；
118.传感器距离获得单元，用于基于所述监测传感器的布设结果确定传感器距离；
119.节点异常计算单元，用于通过所述顺序异常记录结果和所述传感器距离进行单位距离下的节点间异常计算；
120.认证结果生成单元，用于根据节点间异常计算结果生成所述组分流量认证结果。
121.在一个实施例中，所述系统还包括：
122.异常阈值配置单元，用于配置节点间的异常阈值；
123.异常阈值判断单元，用于判断所述节点间异常是否满足所述异常阈值；
124.辅助指令生成单元，用于若所述节点间异常满足所述异常阈值时，则生成辅助采集指令；
125.异常位置定位单元，用于通过所述辅助采集指令控制移动监测装置进行对应节点间的遍历检测，根据遍历检测结果定位异常位置。
126.在一个实施例中，所述系统还包括：
127.采集周期配置单元，用于配置数据的采集周期；
128.周期数据读取单元，用于读取所述采集周期下同一监测传感器的周期数据；
129.数据验证执行单元，用于对所述周期数据进行数据稳定性验证，获得数据稳定性验证结果；
130.异常预警执行单元，用于通过所述数据稳定性验证结果生成异常预警信息；
131.输送异常管理单元，用于基于所述异常预警信息进行天然气的输送异常管理。
132.综上所述的任意一项方法或者步骤可作为计算机指令或程序存储在各种不限类型的计算机存储器中，通过各种不限类型的计算机处理器识别计算机指令或程序，进而实现上述任一项方法或者步骤。
133.基于本发明的上述具体实施例，本技术领域的技术人员在不脱离本发明原理的前提下，对本发明所作的任何改进和修饰，皆应落入本发明的专利保护范围。