1.基于大数据的油罐泄露监测告警系统，其特征在于，所述基于大数据的油罐泄露监测告警系统包括采集模块、设置模块、数据清洗模块、计算模块和告警模块，所述采集模块、所述设置模块、所述数据清洗模块、所述计算模块和所述告警模块依次连接；
所述采集模块，用于实时采集油罐库运行数据；
所述设置模块，用于根据油罐库区实际规模，灵活设置各油罐的固定参数和告警参数；
所述数据清洗模块，用于根据各采集设备型号的不同，对所采集的数据格式和异常数据进行统一数据规则转换和接口管理；
所述计算模块，用于对储油、入油和出油时刻进行损耗率计算和告警判断；
所述告警模块，用于结合泄漏紧急度给出不同的预警级别发出预警信息。
2.如权利要求1所述的基于大数据的油罐泄露监测告警系统，其特征在于，所述采集模块包括运行数据采集单元和速率采集单元，所述运行数据采集单元和所述速率采集单元与所述数据清洗模块连接；
所述运行数据采集单元，用于利用液位计、管内温度计、压力传感器和油气浓度传感器，采集罐内储油高度、温度、压力和油气浓度，并传输至所述数据清洗模块；
所述速率采集单元，用于利用质量流量计采集油罐库的入油和出油速率，并传输至所述数据清洗模块。
3.如权利要求1所述的基于大数据的油罐泄露监测告警系统，其特征在于，所述设置模块包括数据导入单元和告警设置单元，所述数据导入单元与所述计算模块连接，所述告警设置单元与所述告警模块连接；
所述数据导入单元，用于导入各油管的储油种类、油料标号、标准油料密度、生产油罐容积表、标准油料损耗和标准损耗；
所述告警设置单元，用于根据所述损耗率设置对应的告警级别和告警发布方式。
4.如权利要求3所述的基于大数据的油罐泄露监测告警系统，其特征在于，所述计算模块包括储油计算单元、入油计算单元和出油计算单元，所述储油计算单元、所述入油计算单元和所述出油计算单元均与所述数据导入单元和所述告警模块连接；
所述储油计算单元，用于按照5分钟、30分钟、1小时为单位，进行损耗率计算和告警判断，并对油料数据进行滚动更新；
所述入油计算单元，用于按照30秒、60秒为单位，进行入油损耗率计算和告警判断，并对油料数据进行滚动更新；
所述出油计算单元，用于按照30秒、60秒为单位，进行出油损耗率计算和告警判断，并对油料数据进行滚动更新。
5.如权利要求1所述的基于大数据的油罐泄露监测告警系统，其特征在于，所述基于大数据的油罐泄露监测告警系统还包括报表生成模块，所述报表生成模块与所述储油计算单元、所述入油计算单元和所述出油计算单元连接；
所述报表生成模块，用于生成各类入、出、储油罐损耗趋势报表。
6.如权利要求5所述的基于大数据的油罐泄露监测告警系统，其特征在于，所述基于大数据的油罐泄露监测告警系统还包括网络管理模块，所述网络管理模块与所述报表生成模块连接；
所述网络管理模块，用于建立各级权限，对应调阅各油罐状况和报表。
7.一种基于大数据的油罐泄露监测告警方法，其特征在于，包括：
采集设备运行信息和固定参数，并进行数据清洗；
判断油料泄露异常时刻和类别，并进行趋势分析；
根据所述趋势分析结果进行告警。
8.如权利要求7所述的一种基于大数据的油罐泄露监测告警方法，其特征在于，所述采集设备运行信息和固定参数，并进行数据清洗，包括：
利用采集模块采集当前时间、油罐液位高度、油罐压力、油罐内温度、油气浓度和入出油质量流量，并利用设置模块导入的容积表和标准油料密度进行标准格式整理后，将相邻时间点内的油料质量进行对比，并保存所有数据至所述采集模块中。
9.如权利要求8所述的一种基于大数据的油罐泄露监测告警方法，其特征在于，所述判断油料泄露异常时刻和类别，并进行趋势分析，包括：
利用储油计算单元分别计算当时间累积为5分钟、30分钟和1小时的实时损耗率和对应油罐内温度对应的标准油料损耗值的第一比值，若所述第一比值大于1，则进行告警判断和趋势分析；若所述第一比值小于或等于1，则对油料数据进行滚动更新。
10.如权利要求8所述的一种基于大数据的油罐泄露监测告警方法，其特征在于，所述判断油料泄露异常时刻和类别，并进行趋势分析，还包括：
利用入油计算单元和出油计算单元分别计算当时间累积为30秒和60秒的实时损耗率和对应油罐内温度对应的标准油料损耗值的第二比值和第三比值，若所述第二比值和所述第三比值大于1，则进行告警判断和趋势分析；若所述第二比值和所述第三比值小于或等于1，则将对应的时间累积和损耗累积进行归零初始化。