国家管网集团液化天然气接收站管理公司夏秀占

中国联通（天津）工业互联网研究院朱远昌

国家管网集团天津液化天然气有限责任公司米幸

中国联通（天津）工业互联网研究院何凯

国家管网集团天津液化天然气有限责公司欧阳虎

1　目标和概述

天津LNG接收站是国家天然气基础设施互联互通重点工程，在智能LNG接收站建设过程中，国家管网集团以5G网络为传输手段，以云边协同为主要架构，实现各感知设备的标准化、规范化接入，站场生产数据、设备状态、环境信息的实时采集与传输，输送管道状态监测、罐区泄漏检测、接收臂、BOG压缩机等实时监测，实现水文气象地质灾害监测，以及接收站内应急通信、智能巡检、无人机巡检等功能，推动国家管网数字化转型和智能化发展的步伐。

智能接收站建成后在安全、数字化、智能化、能耗、人员配置等方面达到领先国内、接近国际的先进水平，最终实现“全数字化移交、全业务覆盖、全智能化运营、全生命周期管理”的目标，为创建国家优质工程提供支撑。

2　方案介绍

2.1　基于5G网络搭建云边协同的智慧LNG接收站

天津LNG接收站的总体架构采用了一种创新的模式，如图1所示，它将N类物联感知设备、一张覆盖全域的5G专网、一个Al-DigitalTwins边缘云平台以及N个工业APP应用群有机地结合在一起。这种架构将为各个领域的企业和机构带来巨大的价值和成果，将推动数字化转型和智能化发展的步伐。

图1 系统架构图

2.1.15G基础设施建设

在天津LNG接收站新建一张覆盖全域的5G专网，能够为物联感知设备提供高速、稳定的无线通信服务，可以实现快速传输和处理大量的数据，在LNG接收站内部署下沉式UPF+MEP服务器的独享MEC模式，其由多个分布式协同服务器组成，能提供可扩展的边缘计算服务，可用于满足可靠性、实时性、安全性等需求。

（1）整体方案架构本工程5G+MEC解决方案通过终端接入5G基站，部署企业入驻式UPF，采用专用DNN和独立TAC，识别用户数据从本地分流到企业厂区内的服务器，可以保障业务安全，缩短内容传输时延。

（2）无线解决方案本工程无线部分采用混合专网模式，利用不同无线频段，灵活适配LNG厂区不同场景的通信需求。

根据无线网部署要求，室内外采用不同基站形态实现数据接入。

（3）MEC解决方案本工程在接收站内新建入驻式MEC，如图2所示，在中心机房内新建独享的UPF，其中UPF与智能城域网之间通过两台交换机进行负荷分担连接，与需要连接5G网的设备采用万兆光口主备连接并且旁挂防火墙进行安全保护；新建IPMI交换机对防火墙进行网管监测。

图2 MEC解决方案示意图

2.1.2Al-Digital Twins边缘云平台搭建

天津LNG接收站现场具有较多物联网感知类终端设备，这些设备通过传感器和5G网络连接，能够实时感知、监测和收集各种数据。但近年也浮现一些问题，如厂家及产品多，技术路线杂，数据结构乱，导致通信方式及数据协议难以整合，采集的感知数据难以支撑业务应用；各厂家传感设备及产品多与后端系统直接通信，当终端数量海量增加时，造成较多的通信和计算资源消耗，甚至宕机等风险；各设备直接与后端系统通信，数据和网络无有效的安全防控措施。针对以上问题，国家管网天津LNG接收站云端采用集群式的部署，可根据系统负载快速伸缩集群资源，满足高并发高可用的能力，在边缘侧提供轻量化部署，具备数据分析能力的边缘计算平台，减少网络操作和服务交付的时延。云端可以对边缘侧进行实时监控和远程诊断，解决以往厂区设备问题无法快速定位，另外可以在云端对边缘应用进行快速更新部署，不再需要去进行本地的重新部署更新，降低运维成本。通过对边缘节点的管理，将云上应用延伸到边缘端，联动边缘和云端的数据，满足客户对边缘计算资源的远程管控、数据处理、分析决策、智能化的诉求，同时，在云端提供统一的边缘节点/应用监控、日志采集等运维能力，为企业提供完整的边缘和云协同的一体化服务的边缘计算解决方案。在Al-Digital Twins边缘云平台的建设过程中，形成了该平台的三大核心能力：

（1）自动训练能力：自动化训练平台具备算法自动训练、模型自动移植的功能，提供场景数据-算法模型-指定硬件平台算法插件的一站式生成服务。自动化训练平台可实现快速生成算法插件，结合嵌入式AI推理平台，实现边缘场景算法能力的快速落地，最快一周内产出算法模型。

（2）多平台算法移植能力：基于自动化训练平台实现的场景算法，目前已支持包括20多种常见算法模型，涵盖目标检测、旋转检测、关键点检测、文字识别、目标分割、实例分割、动作识别等多种算法类别，均可在多种芯片平台的边缘算力硬件上运行。

（3）嵌入式AI推理系统：可以运行于边缘算力硬件平台之上，采用服务与算法分离的方式，服务软件主要适配各种硬件平台差异，实现视频/图像分析的通用业务/管理功能，算法则采用插件式编程方式，通过服务软件+算法插件的方式，对外提供统一服务接口，实现算法能力的按需切换与快速落地。

2.1.3工业APP集群全景规划

N个工业APP应用群是整个架构的最终应用层。这些应用群基于Al-Digital Twins边缘云平台的数据和分析结果，提供各种功能和服务。这些应用群可以根据不同的需求和场景进行定制和扩展。工业APP集群全景规划如图3所示。

图3 5G智能接收站应用全景图

2.1.45G云边协同智能巡检体系的搭建

天津LNG接收站智能巡检系统的建设，使LNG接收站生产管理由传统的经验管理、人工巡检、手工录入的被动方式，转变为协同管理、智能巡检、自动采集的主动方式，特别是5G技术、现场各种感知设备和感知技术的应用，实现了人员巡检、危化品超龄超量预警等功能。巡检业务是应用边缘计算的典型案例。通过人员巡检定位功能，在边缘端实时分析数据，有效减少数据传输量和延时，有效杜绝脱岗、漏岗和不规范操作等状况；减少人员手动录入巡检数据工作量，提高工作效率，提升巡检质量，有利于促进巡检人员保质保量地完成巡检任务，及时发现现场异常情况，对降低事故发生率、减少事故损失意义重大。

2.1.5基于云边协同技术的物联感知系统搭建

数据采集是工业企业信息化的基础，设备腐蚀管理、BOG压缩机运行状态监测是LNG接收站设备管理的重要工作。及时监测设备和管线的腐蚀情况，对保证装置长周期安全运行起着至关重要的作用。为了更好地监测设备运行状态，天津LNG接收站采用云边协同技术，构建一套覆盖全域的物联感知系统，边端侧主要包括对装置高温、高压、腐蚀区域的高风险部位各感知设备终端，并基于边缘计算框架，实现信息采集、数据汇聚、本地处理、分析决策、协同计算及通信组网。云端侧通过建立腐蚀监测系统，实现了腐蚀监测数据精准分析和腐蚀率超标自动预警、报警等功能，能做到精准检修，减少检修和维护的盲目性，从而也可减少检修和维护成本，推进了在线腐蚀监测系统向标准化、精细化、自动化、信息化方向发展。

2.2　“双运营商”模式打造多层级的云边协同智慧大管网

国家管网集团拥有7座LNG接收站，另有3座在建。通过云边协同和运用5G网络以及边缘计算技术，接收站为国家管网集团建设智慧大管网提供了关键支持。

天津5GLNG智能接收站依托运营商网络，通过与其他关键节点之间的全面拉通，实现了云和边的协同发展。在接收站中，边缘计算可以实现对实时数据的快速处理和分析，使得系统能够更加智能化，提高了决策的准确性和响应的速度。这种协同发展模式不仅推动了智慧大管网建设的进程，也为各个节点之间的数据交换和共享提供了便利。

在天津5GLNG智能接收站的建设中，5G技术为智慧大管网的运行提供了强大的支撑。通过使用云边协同架构，可以实现设备之间的远程监控和控制，提高了工作效率和安全性。同时，5G网络还可以连接更多的终端设备，为智能化改造提供了更广阔的空间。

3　代表性及推广价值

（1）基于5G的云边协同技术在数据安全上对LNG接收站安全的提升

5G专网硬件本身不具备安全性和可靠性风险，在5G专网设置中规避了外网环境带来的不稳定攻击因素，从物理上隔绝了LNG接收站遭遇信息安全攻击风险。同时，5G专网技术我国是首先发起和应用的，不论是华为还是其他厂家解决方案，都能够做到自主可控，不存在网络漏洞风险。在私有化本地化部署5G专网架构，能够保障接收站内设备数据安全/高速通讯的同时，实现算力和存储能力最大化要求。

（2）基于5G的云边协同技术在预防事故安全方面对LNG接收站安全的提升

在预防事故安全方面，通过智能巡检系统，将数据探测器集成在智能机器人上，通过5G专网传输，实时将巡检数据传输至边缘云平台进行对比和判断，通过全厂鹰眼设备对罐区的巡检，利用5G专网将海量视频数据传输至视频边缘处理中心，通过抓取和比对，实现危险源的发现和预判。另外，通过5G专网传输的无线激光可燃气体探测器，将不间断地对高危区域进行可燃气体扫描，做到全方位立体化的扇形扫描。

通过5G专网对动设备进行实时监测，在Al-Digital Twins边缘云平台实现建立长周期运行设备的动态模型，在低于其报警阈值曲线进行建模，通过大量数据积累和学习，实现长周期动力设备的预测性维护，降低停机风险，对生产连续稳定运行，提高LNG接收站运营安全性和可靠性。另外在5G云边协同技术实现对门禁、道闸、边界、物联网设备等智能化控制，实现物联网设备的高精度管理，预防和杜绝在管理红线内的非法入侵、能耗浪费、边界权限管理等风险，实现了整体安全可靠性的提升。

（3）基于5G的云边协同技术在控制事故的安全性提升

在LNG接收站内运行的过程制系统、安全仪表系统、可燃气体探测系统等多系统构成的整体LNG场站控制层，通过在边缘侧部署的物联网平台，调取实时数据库接口，实现对大量数据进行实时解析，快速提炼出生产过程的信息和知识，通过智慧大管网的树状网络拓扑架构在管网集团徐州云数据中心中强化深度数据分析和信息可视化能力。并且通过与各大控制系统和智能仪表厂家结合，实现现场数据接入方式有“无线”和“总线”的配合，通过Al-Digital Twins边缘云平台，实现DCS与底层设备和子系统联动，采用先进控制、智能控制技术实现过程的精准稳定控制（而非仅仅是PID），或能够为决策者提供可靠的智慧化、可视化指导建议，引导生产过程趋向最优化，提升生产效率、促进生产安全。

作者简介：

夏秀占（1982-），河北人，高级工程师，学士，现就职于国家管网集团液化天然气接收站管理公司，研究方向是自动化、数字化、智能化应用。

朱远昌（1996-），河北人，初级工程师，学士，现就职于中国联通（天津）工业互联网研究院，研究方向是石化行业自动化控制与仿真优化5G信息化建设。

米　幸（1977-），天津人，工程师，现就职于国家管网集团天津液化天然气有限责任公司，研究方向是LNG储运及安全管理。

何　凯（1974-），江苏人，高级工程师，硕士，现就职于中国联通（天津）工业互联网研究院，研究方向是微机控制、5G网络场景建设、5G边缘计算技术。

欧阳虎（1986-），山东人，工程师，现就职于国家管网集团天津液化天然气有限责公司，研究方向是液化天然气接收站运行与管理。

摘自《自动化博览》2024年第二期暨《边缘计算2024专辑》