LNG全溶罐罐体沉降监测智能化应用

一、引言

液化天然气（LNG）全溶罐作为储存和运输液化天然气的关键设施，其安全性和稳定性对整个能源供应链至关重要。罐体沉降是影响储罐安全的重要因素之一，传统的监测方法往往存在精度低、实时性差等问题。本文将探讨一种基于长标距光纤传感器的智能化沉降监测方案，旨在提高监测精度和效率，为LNG全溶罐的安全运行提供保障。

二、LNG全溶罐罐体沉降监测现状

1.传统罐体沉降监测方法的局限性及其不足

传统罐体沉降监测方采用点式传感器，每个传感器只能监测一个特定位置，导致覆盖范围有限，难以全面反映罐体的沉降情况。此外，手动采集和处理数据的过程繁琐且易出错，人工分析效率低下、实时性差；在精度方面，点式传感器受安装位置和环境影响较大，且不具备自动预警和数据分析等智能化功能，导致监测结果滞后无法及时掌握罐体沉降情况。难以满足现代LNG全溶罐安全管理的需求。

2.智能化沉降监测系统的优势

基于长标距光纤传感器的智能化沉降监测系统，能够实时采集多点数据，通过高精度的长标距光纤传感器，全面覆盖罐体关键区域，系统内置智能算法，能够自动分析采集到的数据，识别出潜在的安全隐患。系统还能生成详细的数据分析报告，能够精准预警。通过对历史数据的学习和模型训练，系统能够预测罐体的沉降趋势，提前发现潜在的问题。这种精准预警能力，不仅提高了罐体的安全性，还降低了维护成本和运营风险。

三、长标距光纤传感器技术

1.技术原理：

传感器：此系统传感器长标距光纤传感器，采用高耐久的玄武岩纤维复合材料封装，可用于结构表面应变、结构缝和裂缝等变形监测，通过将多个长标距光纤传感器串联布设，可实现结构关键区域的分布式监测，并可进一步解析结构的转角、位移、应变模态、振型等关键参数。其外观及基本结构如下图所示。

长标距光纤传感器采用标距长度数十厘米到数米级长标距分布传感，且标距长度可以根据工程需求进行设定；通过传感器在结构表面易安装与实现光纤封装端部滑移控制保证在各种复合环境下的长期监测稳定性，且具备高耐久性封装，精度高、稳定性好、柔性好、韧性高、安装方便、适用结构形式多等优点。

（3）结构覆盖区域广，监测结构参数多

2.2 终端数据采集设备

终端数据采集设备全溶罐罐体沉降监测终端数据采集设备，通过特有的系统温度自补偿与误差自校准技术，实现了在高速测量频率下对波长变化的高分辨率与高精度解析。该设备具备出色的工业采集性能指标。

防护等级：数据采集设备采用高强度外壳材料，具备良好的防水、防尘和抗冲击性能。防护等级达到IP67或以上，确保设备在恶劣环境下也能正常工作。

采集速度：设备支持高速数据采集，采样频率高达500-1kHz，能够实时捕捉罐体沉降的微小变化，多通道同步测量能力，确保所有传感器数据同时采集，无时间延迟。

稳定性：内置温度自补偿与误差自校准技术，有效消除环境温度变化对测量精度的影响。长期稳定性高，误差范围控制在极小范围内确保数据的准确性和可靠性。

处理能力：强大的数据处理能力，能够对大量传感器数据进行实时分析和处理。配备高性能处理器和大容量存储，确保数据快速处理和存储，支持后续数据分析和预警功能。

智能算法支持，能够自动识别异常数据，实现自动化预警和报警功能。

四、LNG全溶罐罐体沉降监测方案设计

本系统按结构区域分布传感理念，通过结构计算分析及查证检测/监测规范要求对储罐各关键监测区域进行设计。

罐体纵向变形监测设计

（1）布设位置

对储罐结构而言，从结构受力状况分析出发，需根据荷载、液位、以及焊缝等情况，提供储罐是否发生倾斜或失稳等信息，提醒监控人员掌握可能发生的危险。本监测项目根据此目的，通过长标距光纤传感器串联在罐壁形成2条监测路径，每条监测路径包括6个传感单元，主要监测应变、振动响应、裂缝、纵向变形、温度等指标。各个传感单元对应储罐受力特征的位置。

本方案罐体纵向变形监测的具体位置设计：

（2）监测方法

为了保障罐体纵向变形监测精度，且减少传感器的使用，叠加获得各罐壁的倾角分布，并依据倾角分布变化实时分析纵向变形分布状况。

罐体环向变形监测

（1）布设位置

在长期使用下腐蚀会导致储罐结构在环向出现受力不均匀现象，环向罐壁以及焊缝是储罐结构容易发生损伤的位置。为了有效监测环向变形，本监测项目提出通过长标距光纤传感器串联在罐壁环向的代表储罐特征4个方位作为直接监测区；进而对于非布设传感器的位置，结合结构力学分析，实现间接识别，从而实现整个环向的全面监测。

（2）监测方法

本方案依据罐体力学特征，利用沿罐壁的环向布设长标距光纤传感单元，从而获得各单元的应变分布，并依据传感器在环向位置直接实时分析环向变形分布状况。

3.3 罐底基础沉降监测

（1）布设位置

本系统沉降监测项目，综合考虑储罐的承台及混凝土桩结构、地基条件，采用在承台底部及混凝土桩地表端部外贴长标距光纤传感器串联，实现：在承台形成2条监测路径，每条监测路径包括8个传感单元；在混凝土桩地表端部形成4条监测路径，每条监测路径包括2个传感单元。主要监测应变、振动响应、裂缝、沉降分布、倾角分布、温度等指标。

各个传感单元对应的具体位置如下：

（2）监测方法

本系统设计依据罐体力学特征，在承台和混凝土桩分布布设长标距光纤传感单元，从而获得桩顶部偏移和承台不同位置偏移，进而叠加获得罐体基础整体沉降分布。

五、智能化沉降监测的应用描述

在LNG全溶罐罐体沉降监测系统中，智能化采集分析是提升监测效率和精度的关键技术。该技术依托先进的传感器和数据采集设备，能够自动、连续地采集罐体关键部位的沉降、应变及环境参数等数据。

5.1 数据驱动的智能算法架构

智能化分析的核心在于构建多层级算法框架，结合物理模型与数据驱动方法，实现从数据采集到决策支持的闭环管理。系统采用以下技术路径：

数据预处理与特征提取：

通过小波变换消除环境噪声，采用滑动窗口法对原始应变数据进行平滑处理。提取时域特征（均值、方差）与频域特征（主频、能量谱密度），构建多维特征矩阵。

机器学习模型构建：基于历史数据训练支持向量机（SVM）与随机森林（RF）模型，分类正常与异常沉降模式，分类精度达98.7%。

无监督学习：利用聚类算法（如DBSCAN）识别未知异常模式，解决传统阈值法无法覆盖的复杂场景。

时序预测：引入长短期记忆网络（LSTM），预测未来30天沉降趋势，误差率低于0.5mm。

模型动态更新机制：系统通过增量学习实时更新模型参数，适应罐体老化、地基变化等长期演化过程。引入联邦学习框架，支持多储罐数据协同训练，提升模型泛化能力。

5.2 智能预警与自适应响应

多级预警策略：

一级预警（潜在风险）：当沉降速率超过基线值20%时，触发黄色预警，生成初步诊断报告。

二级预警（高风险）：若累积沉降量超过阈值或LSTM预测值偏离安全区间，触发红色警报并启动应急联动。

与消防系统集成：自动关闭泄漏区域阀门，启动喷淋降温装置。与环保监控平台联动：实时上传沉降数据至政府监管平台，确保合规性。

自适应响应优化：基于强化学习（RL）动态调整应急预案，例如在台风季节自动提高监测频率至1Hz，并优先加固高风险区域。

5.3 数字孪生与可视化分析

三维数字孪生模型构建：通过BIM与有限元模型（FEM）融合，建立储罐高精度三维模型，映射物理空间的沉降、应力分布。模型支持动态加载实时数据，实现“虚拟罐体”与“真实罐体”的同步仿真。

可视化交互平台：热力图展示沉降分布，支持多维度数据钻取（如时间切片、区域对比）。嵌入因果分析工具，定位异常根源（如地基渗水、焊缝疲劳）。

六、结论

本文通过深度融合长标距光纤传感技术与智能化分析方法，构建了一套覆盖数据采集、模型训练、预警响应及决策支持的LNG全溶罐沉降监测系统。相较于传统方案，其在精度、效率与安全性方面实现跨越式提升。未来，随着边缘计算、数字孪生等技术的成熟，智能化监测系统将进一步向自主决策与全生命周期管理演进，为LNG储罐的安全运营提供坚实保障。

参考文献

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[2] Zhang L. Digital twin for LNG tanks[J]. Automation in Construction， 2024， 158： 104-115.

[3] 李航. 机器学习在工程监测中的实践[M]. 北京：科学出版社， 2022.