基于GPS监控的油罐车运输轨迹与成品油质计量偏差的关联性分析

1 引言

在成品油的生产、运输与销售环节中，确保油品质量和准确计量至关重要。油罐车作为成品油陆路运输的主要工具，其运输过程的监控对于保障油品质量和计量准确性意义重大。GPS 监控技术已广泛应用于油罐车运输管理，能实时获取运输轨迹等信息。然而，运输轨迹与成品油质计量偏差之间的内在联系尚未得到充分研究。深入分析两者关联性，有助于及时发现运输过程中的异常情况，采取有效措施减少计量偏差，保证油品质量，维护企业和消费者的合法权益。

2 油罐车运输轨迹与成品油质计量

油罐车上安装的 GPS 设备接收多颗卫星发射的信号，利用三角定位原理计算出车辆的精确经纬度、速度、行驶方向和时间等数据，并将这些数据通过无线通信网络实时传输到监控中心。监控中心可在电子地图上直观展示油罐车的运输轨迹，实现对车辆的实时跟踪与监控。

成品油质计量主要通过油罐车的液位仪、流量计等设备进行。在计量过程中，需考虑温度、压力等因素对油品体积的影响，进行相应的修正，以确保计量结果的准确性。同时，为保证计量设备的可靠性，需定期对其进行校准和维护。

油罐车的运输轨迹反映了车辆的行驶路径、速度变化以及停留情况等信息。运输过程中的异常轨迹，如偏离预定路线、长时间停留或超速行驶等，可能会对成品油质和计量产生影响。例如，车辆频繁启停或长时间高速行驶，可能导致油品在油罐内剧烈晃动，加速油品的蒸发和氧化，影响油品质量；而在运输途中的不合理停留，可能增加油品被盗或被掺假的风险，进而导致质计量偏差。此外，运输路线的路况不同，如道路坡度、弯道等，也可能影响油罐内油品的分布和流动，对计量准确性产生一定作用【1】。

3 研究方法

首先，收集油罐车的 GPS 运输轨迹数据及其对应的成品油质计量数据。随后，对数据进行清洗和预处理，剔除异常值和缺失值。在此基础上，运用数据挖掘算法从运输轨迹数据中提取关键特征（如行驶速度、行驶时间、停留次数、停留时间等）。最后，通过相关性分析、回归分析等统计分析方法，深入探究这些运输轨迹特征与成品油质计量偏差之间的关联关系，并建立相应的数学模型进行验证和预测。

4 数据采集

4.1 数据采集来源

数据主要来源于某大型成品油物流运输企业的 GPS 监控系统和油品计量管理系统。在一定时间段内，选取了多条不同运输路线的油罐车作为研究对象，收集其运输轨迹数据，包括车辆的位置信息（经纬度）、时间戳、速度、行驶方向等，以及每次运输任务对应的成品油质计量数据，如油品的装油重量、卸油重量、温度、密度等。同时，记录运输过程中的相关信息，如天气状况、道路条件等，以便在后续分析中考虑这些因素对研究结果的影响。

4.2 数据清洗与预处理

采集到的数据可能存在异常、缺失等问题，需要进行清洗和预处理。对于异常值，通过设定合理的阈值范围进行识别和剔除，如速度异常过高或过低的数据点。对于缺失值，根据数据的特点和前后关联关系，采用均值填充、线性插值或基于模型的预测方法进行填补。此外，对数据进行标准化处理，将不同量纲的特征数据转化为统一的标准尺度，以提高数据分析的准确性和模型的性能。

5 运输轨迹与成品油质计量偏差的关联性分析

5.1 运输轨迹特征提取

（1）行驶速度特征：计算油罐车在整个运输过程中的平均速度、最高速度、最低速度以及速度的标准差，以反映车辆行驶速度的变化情况。同时，提取不同路段的速度波动频率（如每小时内速度超过限定值的次数）和急加速、急减速的频次，这些剧烈速度变化可能加剧油罐内油品晃动，影响计量稳定性。

（2）行驶时间特征：统计油罐车的总行驶时间、不同速度区间的行驶时间以及在各个路段的行驶时间，分析行驶时间对油品运输的影响。进一步细化为昼夜行驶时长占比（如夜间低温环境下的行驶时间）、连续行驶超 4 小时（当次超时）的次数，这些因素可能通过温度变化或驾驶员疲劳度间接影响油品状态与计量精度。

（3）停留特征：基于历史轨迹识别油罐车在运输途中的停留点，计算停留次数、停留时间以及每次停留的位置信息（如是否位于非定点区域、非监控覆盖区等），通过大数据分析研究停留行为与成品油质计量偏差的关系。同时记录停留时的环境温度、监控及液位仪报警信息等细节，这些条件可能影响油品蒸发速率或存在被偷盗、置换操作的风险。

（4）路线特征：根据油罐车的行驶轨迹，分析运输路线的长度、弯曲程度、道路类型（如高速公路、国道、省道等）以及途经地区的地形地貌等特征，探讨路线因素对油品质量和计量的影响。特别关注路线中连续下坡路段占比、海拔落差超过 50 米的路段数量，这类地形易导致油罐内油品重心偏移，造成液位计瞬时读数偏差【2】。

5.2 质计量偏差分析方法

采用相对误差和绝对误差来衡量成品油质计量偏差。相对误差计算公式为：相对误差 Σ=Σ （测量值-真实值）/真实值 ×100% ；绝对误差计算公式为：绝对误差=|测量值-真实值|。通过对不同运输任务的质计量数据进行计算，得到每次运输的质计量偏差，并分析其分布情况和变化趋势。

5.3 关联性分析结果

通过相关性分析和回归分析，发现油罐车运输轨迹特征与成品油质计量偏差之间存在以下关联：

（1）行驶速度与质计量偏差：平均速度过高或过低都与较大的质计量偏差相关。当平均速度过高时，油品在油罐内晃动加剧，可能导致液位计测量误差增大；而平均速度过低，运输时间延长，增加了油品与空气接触的时间，可能引起油品质量变化，进而影响计量准确性。

（2）停留时间与质计量偏差：运输途中的停留时间越长，质计量偏差越大。长时间停留可能使油品温度发生变化，导致体积膨胀或收缩，同时增加了油品被盗或被掺假的风险，从而导致质计量偏差。

（3）路线特征与质计量偏差：运输路线的长度和道路类型对质计量偏差有一定影响。较长的运输路线增加了油品运输过程中的不确定性，可能导致更多的损耗和质计量误差；而在路况复杂的道路上行驶，如频繁的上下坡和弯道，会使油品在油罐内的分布不均匀，影响液位计的测量精度，进而产生计量偏差。

结论

本研究通过对基于 GPS 监控的油罐车运输轨迹与成品油质计量偏差的关联性分析，得出以下主要结论：油罐车的运输轨迹特征，如行驶速度、停留时间、路线特征等与成品油质计量偏差之间存在显著的关联关系。不合理的运输轨迹会导致油品质量变化和计量误差增大，通过对运输轨迹的实时监控和分析，可以有效预测和防范成品油质计量偏差的发生。

危化品物流运输企业可根据研究结论优化运输路线规划，合理控制车辆行驶速度，减少不必要的非定点停留，整体有效降低成品油质计量偏差，提高运输效率和经济效益。同时，监管部门可利用运输轨迹与计量偏差的关联关系，加强对油罐车运输过程的监管，打击油品盗窃和掺假等违法行为，保障油品市场的正常秩序。

参考文献：

【1】王新洋.面向油罐车运输管理的智能监控解决方案[J].百科论坛电子杂志,2018(10):211.

【2】商行,提建宇,李振峰,等.油罐车运输远程监测系统浅析[J].中国石油和化工标准与质量,2019,39(22):17-20.