引言能源是當今工業化時代的發展基礎與動力，油氣管網系統作為油氣資源的主要輸送方式，已成為國民經濟發展不可替代的基礎設施。黨的二十大作出“深入推進能源革命，加快規劃建設新型能源體系”“加強重點領域安全能力建設，確保能源資源重要產業鏈供應鏈安全”等系列部署，國家能源局于2023年提出推動油氣管網的信息化改造及數字化升級若干意見，推進智能管道、智能儲氣庫建設，提升油氣管網設施安全高效運行水平及儲氣調峰能力。在數字化轉型、智能化升級的戰略背景下，如何改變并提升現有油氣管網運行模式，建設智能管網，提升油氣管網的安全性、可靠性、高效性，以適應技術的高速發展與管理的新需求，成為當前油氣管道行業亟待解決的難題。 建設智能管網是“雙碳”目標與高質量發展背景下的重大需求，具備泛在感知、多維度認知能力的智能管網融入工業互聯網發展，對加快建立智慧能源及工業體系、實現能源互聯，滿足“源-網-儲-用”互動及行業高質量發展具有重大意義。近年來，對于如何定義智能管網、如何建設智能管網等問題開展了相關研究，但始終未形成共識與統一的方法論。美國哥倫比亞管道公司、意大利Snam管道公司等國外公司在智能管網建設方面開展了大量工作，但均局限于設備設施的智能化監測與預警、專家系統建設及管道線路信息化管理系統等方面的探索與應用，尚未系統提出智能管網的概念。為此，在管道自動化改造、數字化轉型及業務場景智能化提升等研究與實踐基礎上，分析管道技術發展歷史與趨勢，對標國際先進水平與做法，提出智能管網的定義、關鍵邏輯準則、建設與運行方法論，以期滿足當前智能管網建設的需求。
1.1 業務對象 中國自20世紀70年代開始大規模建設長輸油氣管道，受各種條件限制，在管道建成后，開關閥門及啟動設備等操作主要依靠人工手動操作，調度控制依靠電話指揮。20世紀80 年代中期，在鐵大線及東黃復線輸油管道率先引進SCADA系統，開展了調度的自動化改造提升，填補了中國油氣管道SCADA系統應用空白，隨后得到全面應用。SCADA系統雖然在中國油氣管道行業應用較晚，但發展極為迅速，自主研發的SCADA系統PCS（Process Control System）軟件各項性能指標已達到甚至超過國外軟件，在國家石油天然氣管網集團有限公司（簡稱國家管網集團）所有新建管道全面應用。目前，第4代SCADA系統正不斷采用互聯網、面向對象、神經網絡等新技術，使其智能化控制、數字化共享、大數據集成等功能大幅擴展，將為保障國家油氣管網安全、平穩、高效運行發揮更加重要的作用。 油氣儲運設備及管道的運行、維護、管理技術，同樣經歷了從依靠人工巡查、檢測、維修逐步發展到依靠自動化設備監測、檢測、維修的過程，管理模式也由以應對為主的被動管理全面提升為以預防為主的管道完整性管理。從油氣儲運技術與管理模式的發展歷程分析，設備設施自動化程度越高、調控系統監視與控制能力越強，對人的依賴程度越低，管理模式自然從依靠人力的管理逐步改變為機械替代人的現代管理，越能顯著提升管道運行能力與水平，技術進步與管理改進成果也越卓著。因此，研發裝備、控制系統的自動化與智能化提升技術，是油氣管網行業發展與變革的必由之路。 油氣管網系統不同于單條管道，是從管道互聯互通、集中調度、統一管理3個方面形成相互依附與支撐的一張物理網、一張調控網、一張管理信息網（圖1）。研究智能管網，明確其對象與范圍至關重要。智能管網的對象包括管網系統的物理實體、管理者及相關外部要素，但由圖1可知，并不需要對所有要素進行智慧的定義，對于基本設備或低級別系統，依靠邏輯規則控制的自動化技術即可滿足要求，而多設備形成的系統、專家知識輔助判定、人工參與調整和決策等是智慧化發展的重點。 
圖1 長輸油氣管道“三張網”及相關業務關系圖 1.2 主要定義 從在役油氣管道生產運維業務角度定義智能管網，主要是指以人工智能為代表的新一代技術成為油氣管網生產運維業務的主導，實現油氣管網設備設施邏輯控制的全面自動化、資產對象的全面數字化、業務規則的全面流程化；以管道線路、站場設備、調控等的智能化支撐全生命周期的全方位感知、多維度認知、一體化執行，實現數字化、智能化、平臺化管理的新一代油氣管網系統。 結合油氣管網發展現狀與未來發展趨勢，在不同發展階段，智能管網的水平與能力不同，對智能管網的定義也有所不同。 在自動化階段，智能管網以主要邏輯控制單元實現自動化控制為標志；以實現集中調控、自動分輸、一鍵啟停、站場與線路全時域、全空域自動化監控、非人工日常巡檢、人工勞動強度明顯降低及效率顯著提高為指標；管理者以滿足設備設施檢維修為主要工作任務，以信息化報送為主要手段；依靠專家知識與工作經驗進行運維決策與管理。 在智能化階段，智能管網以實現數字化管理為主要標志；以實現離線或在線仿真優化、均衡能耗等一體化工藝優化，自動生成非干預調控指令與執行，關鍵設備狀態實時監測與智能診斷為指標；管理者按照數字化指引以周期性、預防式維護為主要工作內容，以IT系統為主要工具，以數據為管理決策依據；依靠系統提供的數據統計分析提供運維與管理方案決策。 在智慧化階段，智能管網以實現人機語言交互為主要標志；以實現自動生成工藝優化方案、自定義及自適應人機語言交互黑屏調控、多源異構數據實時融合支撐應急決策為指標；管理者通過人機語言交互，以落實智能系統要求的管理設備大修更換、對外交流及應急響應為主要工作內容；依靠以知識圖譜等為基礎的智能系統進行自主運維。 1.3 關鍵特征 從多個行業的智能化轉型過程看，其發展路線基本為從電動化、電子化、自動化、信息化、數字化、智能化到智慧化。 在自動化階段，智能管網的典型特征是裝備自動化及在自動化基礎上的生產組織模式優化，各裝備基本實現自動化感知及快速響應。當僅依據邏輯控制時，各系統不具備適應性調整能力，因此缺乏交互聯動與自動更新，需要依靠人為設定相關參數（圖2a）。設備的一鍵啟停、壓縮機站的一鍵啟停、單條管道的一鍵啟停分別處于智能管網的不同階段，在此階段主要依靠多設備基于邏輯與規則的自動化控制（圖2b），較復雜的專家經驗難以直接固化于邏輯控制中實現自動化響應。目前，中國油氣管網的調控系統基本實現了較高的自動化水平，但管道線路管理的自動化水平仍然較低，多依靠人工。 圖2 智能管網自動化控制示意圖 在智能化階段，智能管網的主要特征是數字化管理，其實現基礎是對象數字化、過程數字化、規則數字化。在此階段，基于IT系統對工作指引的能力顯著提升，在自動化感知與數據共享的基礎上，基于規則與流程，可將實時的數據、多維的規則及參考的知識庫按照流程推送給設備或管理者作出響應（圖3），但尚不具備自主學習與自我提升能力。當前，國家管網集團正在推行數字化變革，在IT承載與自動化感知方面尚未實現聯動，需要不斷豐富與完善數字化場景及方案，以實現業務數字化。
圖3 智能管網多維感知交互示意圖 在智慧化階段，智能管網的主要特征是智能化自主學習與決策，不再依賴人工，管理者主要從事管道系統無法自愈及從事的工作，在最優化工藝的選擇方面智能管網具有自學習與優化能力（圖4），基本取消人工監視與工藝優化。 圖4 智能管網自主優化與判斷示意圖
智能管網的核心是感知、認知與執行，全感知主要包括管網系統的運行感知、環境感知及信息感知，感知后形成的數據通過智能分析形成決策，數據同期納入數據湖，支撐與指導決策，智能認知決策形成執行命令，包括裝備的自我調節、優化與調控、安全與能力提升等，以達到安全、高效、環保的目的（圖5）。 2.1 面臨的挑戰 在智能管網研究與建設方面，雖然經過多年積累已形成一些技術成果與經驗做法，如中俄東線天然氣管道工程的智能化實踐，但仍然充滿挑戰，存在諸多需要持續提升與攻關的關鍵技術，管理理念的更新也刻不容緩。現有挑戰包括：①智能管道建設缺少基礎理論與實踐經驗支撐；②現役管道自動化程度參差不齊，尚未實現關鍵參數全感知；③數字化轉型尚未完成，基礎數字化軟硬件尚需開發；④智慧化研究尚未起步，工業人工智能（Artificial Intelligence, AI）模型研究困難重重。 2.2 基本原則 根據國家能源局《關于加快推進能源數字化智能化發展的若干意見》提出的需求牽引、數字賦能、協同高效、融合創新的原則，結合智能管網建設面臨的挑戰與當前基礎，提出智能管網建設基本原則： 1）統籌規劃，分階段建設。根據當前需求，堅持結果導向，統籌規劃國家管網集團智慧化建設與運行方案；充分整合利用現有先進技術，快速布局自動化提升與全感知物聯網建設。 圖5 智能管網建設邏輯示意圖 2）數智賦能，數字化引領。從管網自動改造的過程及無人站場建設的經驗看，制約智能化提升的主要阻力來自對新技術的信任度不夠及對傳統做法的依賴性過強。從工作效率與效能看，通過實現全時域自動化監視與預警，風險管理模式與巡護模式發生了根本轉變，風險防護精度明顯改善，巡護勞動強度大幅降低，有效提高了經營效益與運維效果（圖6）。 圖6 全時域全空域自動監視與人工巡護模式示意圖 3）創新驅動，智慧化變革。對于智能管網的高階段建設，需要提前布局，既要適應新能源革命對傳統產業的影響，又要通過智慧運維提升管控水平。然而，油氣管網行業的AI技術，面臨因受眾小而只能依靠自主研發的被動局面。因此，提前分析自身業務需求，布局各專業AI模型的研發，借助大行業AI技術基礎，研究工業通用AI基座，系統提升運維智能化水平，是油氣管網智能化變革的必由之路。 4）經濟實用，可靠性第一。智能管網建設，必然面臨諸多新技術的試用，許多技術的應用效果未知或未驗證，進行嘗試是必要的。但在智能管網建設過程中，不能過度建設，也不能設置過多無用功能，以確保統籌布局的經濟適用性與安全可靠性。對于開展智能化改造的設備及系統均需具有較高的可靠性，否則必然出現人工智障，導致系統事故發生。 2.3 基本邏輯 基于感知的認知、基于認知的執行是智能管網的基本邏輯（圖5），智慧的核心是認知，智慧的關鍵是數據及命令的信息流，智慧的基礎是自動化控制。因此，針對智能管網對象的系統化分析與一體化建設是關鍵，但對于不同的對象層級，應該從以邏輯控制為主逐步轉變為智能控制，這就需要系統分析業務與場景、業務與數據、數據與IT（Information Technology）、IT與組織等的邏輯架構。 2.3.1 業務與發展邏輯架構 對于油氣管網生產運維業務而言，智能化的目標是實現運維管理一清二楚、故障風險一目了然、應急處置一鍵響應。因此，以目標導向為原則，對業務進行場景化分解，發揮數據使能、對象使能、業務使能的綜合驅動力作用，形成生產運維場景化業務的生產力與生產關系雙輪驅動的發展思路（圖7）：①自動化、信息化以及設備的可靠性、安全保障能力等生產力水平的提升，驅動產生技術變革，智能站場、智能管道、智能調控等適配技術隨之發展，是智能管網建設的基礎與關鍵；②智能化技術發展推動智能管網不斷迭代升級，促使生產組織模式轉變，以滿足勞動力生產率提升要求。新的生產關系會產生新的技術發展與管理提升需求，因而驅動生產力水平的進一步提升，形成相互促進、良性動態循環的新生態。 圖7 基于生產力與生產關系“雙輪驅動”的業務發展思路圖 數據使能是指在實現業務對象、業務過程、業務規則數字化的基礎上，結合風險預測模型、綜合決策判定模型等發揮數據價值；對象使能是指關鍵設備設施具備智能化水平與感知條件，可對系統進行全面的健康診斷及預知維護；業務使能是指業務標準規范、制度要求等經結構化處理，結合數字化指引的新模式，實現作業全過程風險的強管控。 2.3.2 業務與數據邏輯架構 油氣管網系統生產運維整體業務的核心數據是SCADA數據，也是油氣管網調控業務的核心。在人工調控指揮的時代，調控數據是管道運行管理的主數據。隨著自動化智能化的發展，不僅核心層的SCADA數據不斷擴充，各種檢測、監測等感知數據不斷形成，支撐并提高了管道運行管理水平與能力，而且逐步在SCADA系統基礎上，構筑了檢測與監測設備的物聯網，提高了對設備運行狀態監測與維修等的數字化管理，形成了物聯網對設備設施的管理，支撐了多維度SCADA調控的物理保障層。同時，在互聯網信息共享的基礎上，對外融合互聯網提供的氣象、交通、土壤等數據，支撐綜合分析、判定及決策的外圍信息平臺層。在SCADA核心層、物理保障層及互聯網平臺層之間，為保證數據的安全性，分別需要構建網絡安全保護隔離。 業務與數據之間的邏輯關系從核心到外圍是復雜而多變的，對于油氣管網運營商而言，在智能管網建設與持續提升過程中，需要根據具體情況及業務需求選擇適宜的業務與數據關系模式。 2.3.3 數據與IT邏輯架構 數據是依靠IT來承載的，特別是油氣管網點多線長的業務特點，決定了只有運用IT才能真正承載數字化管理，實現流程與業務的統一。由于業務IT系統是業務數據承載的平臺，隨著機器學習、自然語言處理、計算機視覺等多個領域的持續發展，業務標準、業務規則、業務活動、數據信息、應用模塊如何發揮系統化的協同作用變得至關重要，構建基于流程的IT，特別是適應業務場景應用的IT系統是發展的基礎。因此，只有在流程的基礎上結合業務場景，打通流程對業務的支撐，才能建設貫通業務場景需求與流程約束的IT系統。國家管網集團正是通過一種基于“A模型”的IT系統承載業務流程實施方法（圖8），實現制度、流程及標準的IT落地。 2.3.4 數字化管理業務組織邏輯架構 在數字化管理基礎上，集中監視、專業診斷及預警等技術推動了業務管理與現場作業的直連，現有的管理多層級模式不僅額外增加了流程與工序，也降低了效率，因此業務組織模式變革成為必然。油氣管網生產運維的核心關注點包括管道運行狀態、設備設施狀態、管道完整性水平、綜合安防能力、巡檢安全作業、管道泄漏監測等，在傳統模式下，其依靠屬地管理者根據標準與經驗決策處理；在數字化、智能化管理模式下，各項業務進展與數據均匯集到集中監視與應急指揮中心，實施全天24 h集中監視，建立預警模型，對超閾值狀態進行自動報警管理。同時，集中監視與應急指揮中心負責制定巡檢計劃，進行巡檢管理，指導作業區執行巡檢計劃，開展集中巡檢、聯合巡檢等（圖9）。 圖8 基于“A模型”的數據、流程、標準及IT系統協同作用機制圖 圖9 數字化管理管道運維與巡檢模式圖 通過生產運行、資產維護與應急系統可實現整個管網業務的統一調度與應急指揮（圖 10），其中生產運行系統包括SCADA系統、調運模擬與仿真優化系統（優化仿真軟件）及管道生產運行管理系統（National Pipeline Production and Operation Management System, PPS）；資產運維與應急系統包括資產完整性管理系統（Asset Integrity Management System, IMS）及遠程監視與應急指揮系統（集團公司應急指揮中心+地區公司監視與應急指揮系統）。 圖 10 集中監視與應急指揮業務組織邏輯圖 2.3.5 一體化數字孿生邏輯架構 數字化發展分為數字孿生、數字原生及數字永生階段（圖 11） ：數字孿生是將工業產品、制造系統等復雜物理系統的結構、狀態、行為、功能及性能映射到數字化的虛擬世界，通過實時傳感、連接映射、精確分析及沉浸交互來刻畫、預測、控制物理系統，實現復雜系統虛實融合，依靠人工信息更新生長，使系統全要素、全過程、全價值鏈達到最大限度的閉環優化；數字原生是指數字化依靠系統自動更新生長，由以物理世界為重心向以數字世界為重心遷移轉換；數字永生是指現實世界與數字世界二者密不可分，成為一套系統自主生長。油氣管網發展目標是構建業務與數據一體化邏輯條件下的智能管網系統，直至邁入數據永生階段。 圖 11 數字化發展階段示意圖
智能管網是國家現代化新質生產力的重要組成部分與發展動力，是破解發展與安全的關鍵路徑[26-30]。結合內外部技術與環境的變化，統籌發展與安全、創新與可靠性、投入與產出等，以技術創新為動力，以在役管道智能化改造為關鍵實施方式，依托區域化、專業化生產組織模式改革探索適應新技術條件下的生產組織模式作為依托，構建具有國際水平、適應中國企業特色的油氣管網管理形態與管理范式，引領產業鏈發展。 智能管網建設與運行方法論遵循“安全高效的結果導向-智慧第一的準則要求-驅動系統建設”的總體思路，在準確研判當前形勢的基礎上，立足中國油氣管網智能化建設實際需求與現狀[31-33]，以統籌規劃、數智賦能、創新驅動、經濟實用為基本原則，遵循“對象-業務-數據-IT-組織”的基本邏輯架構，通過形成包括理論創新、形態創新、技術創新、產業創新、組織創新5大維度的智能管網新質生產力與生產關系體系，推動智能管網建設服務油氣能源行業發展（圖 12）。 3.1 智能管網理論基礎與創新 智能管網的基礎理論創新，要以統籌安全與發展為引領，推動基礎科學研究及多學科與智能管網交叉融合創新，改變現有行業面窄、基礎學科支撐力不強的局面。 圖 12 智能管網建設與運行方法論邏輯圖 1）統一智能管網建設是必由之路的共識。在新的時代背景下，傳統非數字行業的發展面臨巨大挑戰。油氣管道行業不僅要適應新能源對油氣帶來不可逆的替代，而且要應對人對工作崗位、自然及社會環境選擇的第一性原則需求。以機械替代人既是管理要求也是自然淘汰發展的必然，國外先進企業在眾多專項技術方面已經取得進展，中國油氣管道行業只有統一認識，全產業鏈共同轉變觀念，才能真正促進全產業在正確的道路上快速發展，縮小與國際先進水平的差距。 2）開展智能管網基礎理論研究。研究材料基因基礎理論、結構及可靠性基礎理論、管網天然氣流動模型基礎理論、優化均衡基礎理論等，建立“安全-經濟-低碳”三元均衡約束下的智能管網建設與運行理論體系，把握管道聯通管網后的介質、調控及管理“三張網”一體化的優勢，理清工控網絡安全、事故應急及系統崩潰等極端條件下的響應與策略，形成適應“一張網”的新型智慧穩定形態，建立完整系統的分析理論與穩定均衡求解方法，形成相對較完整的智能管網基礎理論。油氣管道作為一個行業，涉及專業多，在材料、流體力學、自控等多專業基礎理論的基礎上，通過大數據積累與知識圖譜構建等，率先實現專業AI模型的建立與應用。 3.2 智能管網新形態 智能管網組織新形態涵蓋智能監測與控制、數據集成與管理、安全風險評估、應急響應與處置、優化調度與運行、維護保養與檢修、智能化決策支持以及人才培養與創新等多個方面。這些方面相互關聯、相互促進，共同構成了智能管網的核心要素與關鍵環節。構建區域化、專業化管理新范式，形成資源統籌調控、能耗統一優化、設備集中專業化監視、數據集中智能化分析等智能管網新形態。通過加強各方面的建設與管理，可以推動油氣管道行業的轉型升級，實現產業鏈高質量發展。 3.3 技術創新 在技術創新維度，要推動建立智能管網系統下的創新體系，而非傳統管道系統與研究方法下的創新，并遵循系統觀念及第一性原則，符合客觀規律。針對基礎性、緊迫性、前瞻性、顛覆性4大類方向，采用人工智能的新思路，思考智能管網的要素特征，構建全新的研究方法，支撐智能管網建設新需求。如在高等級鋼環焊縫失效機理方面，已率先應用材料基因研究方法，開展知識圖譜、高通量等研究，提高了研究效率與智能化水平；在智能管網理論與體系方面，創新形成智能管網“能量-信息-物理”理論，構建“感傳知用”技術體系，開發知識庫、數字孿生理論模型及建設運維大數據模型，構建天空地一體化感知技術體系，形成智能分析算法庫，為管網智能化發展奠定基礎。 3.4 產業創新 在產業創新維度，要全景式認識智能管網對行業產業產生的影響與帶動，識別基礎產業、數字產業及新興產業等不同類別的企業在價值形態、協調模式及創新驅動等方面的特征與趨勢，實現產業鏈共同創新，打造智慧新生態。 3.5 組織創新 在組織創新維度，要以區域化、專業化、市場化、共享化為導向，對內進一步優化生產組織，對外強化產業鏈引領，提升中國油氣輸送領域資源配置能力與管理效能。傳統生產組織在智能管網形態下必然存在諸多障礙，需要明確傳統方式在新技術條件下的更新、替代路徑，強化協調統一，修訂標準、制度、法規要求。強化智能管網的聯盟與引領，依托智能管網建設，組織產業鏈的智能管網聯盟，搶占各專業制高點，推動產業化升級。
當前，油氣管道行業通過自動化改造、智能調控及完整性管理等較大程度提升了管道運行管理水平。先進傳感技術、大數據分析及云計算等現代信息技術的應用，成功實現了管道運行狀態的實時監控及運行數據的采集分析，大大提高了管道的安全性與運行效率。但不同管道的自動化水平參差不齊，管道整體水平還有待提升。各專業方向在智能管網建設過程中，都要補齊自動化能力，建設物聯網及實施數字化變革等。 4.1 智能調控運行 4.1.1 藍圖目標 智能調控運行包括智能調控、智能能耗管理、智能計量管理等。智能調控建設的藍圖目標是構建一個全面智能化、高效自動化的油氣管道調控體系，最大化實現調控運行的優化與效能。智能能耗與計量的目標是實現管網系統關鍵用能設備、計量設備的數據全感知、數據智能分析及自主優化。通過深度整合先進技術與調控業務需求，打造具有國際領先水平的油氣調控中心，實現管網實時優化決策方案的智能生成、操作指令的自動流轉與執行，以及預警應急機制的即時響應。同時，推進“常態黑屏、報警喚醒”的高級調控模式，顯著提升管網運行的安全性與可靠性。通過持續的技術創新與應用突破，推動智能調控技術向更高階智能化邁進，為油氣管道行業的持續、健康發展提供堅實的技術支撐與保障。 4.1.2 研究內容 鑒于智能管網技術的迅速發展與演進，智能調控已成為推動管網科學高效運行的核心發展方向。隨著管道物聯網與互聯網的建設，在傳統SCADA系統的基礎上，將不斷拓展SCADA系統的范圍與內容，所涉及的數據也可為AI建模與學習提供良好的基礎。要堅持以需求為導向、目標為引領的發展原則，深度融合先進的人工智能技術與調控業務，高效管理調度數據、知識及經驗，提前布局開展智能調控AI大模型研究，推動技術體系智能化升級，顯著提升管網運營水平。當前，智能調控領域存在諸多不足：雖然多項調控輔助技術已研發應用，人工智能技術在管網調控領域取得初步成效，但應用仍顯零散，且應用深度、廣度有待加強；前沿基礎理論研究薄弱，關鍵技術原創性突破較少，尚不能完全滿足生產應用需求，與高階智能調控要求存在差距。 基于技術與管理差異及行業形勢，綜合提出油氣調控業務發展思路，重點研究內容有：①深化“智能調”實現，包括優化調度決策，加強全局分析診斷與優化調整，推動數字流程管理體系融合；②強化“智能控”落實，包括提升感知數據精準性，完善控制邏輯可靠性，增強自動化控制手段穩定性；③加強前沿技術探索，依托數據挖掘、人工智能等技術，推動工況識別、參數預警、過程優化決策等技術應用；④以數字化變革為基礎，研究與其他系統的深度融合；⑤完善智能調控運行頂層架構，統籌技術攻關，實現核心技術突破、升級與推廣。 4.2 智能物理保障 4.2.1 藍圖目標 智能物理指以管道、設備等資產系統為主要對象，包括智能管道、智能站場及設備管理等，以“全面感知、風險可控”為總體目標，通過視頻智能識別、周界安防、激光可燃氣體檢測、設備運行參數監測、光纖預警、無人機巡檢、智能陰保、全方位地災監測等感知技術的安裝部署，集成物聯網、大數據、人工智能、大模型、云計算等智能化技術，結合管道業務場景需要，通過多種技術的融合聯動及深化應用，實現站場與管道線路的智能化管控，形成“全方位感知、綜合性預判、一體化管控、自適應優化”能力，保障管道安全高效運行。 4.2.2 研究內容 開展專業化AI模型研究，特別是動設備運行與性能監測、光纖預警系統、高等級鋼焊縫失效分析、陰極保護、內外檢測數據等的AI模型研究，以及管道與設備智能分析決策大模型及人機對話管理系統的研究與開發。在基礎研究方面全面開展以下工作： 1）油氣站場環境風險全感知。輸氣站場增設開放空間高靈敏度天然氣檢測傳感器，實現站場內天然氣泄漏氣團的成像定位與量化，提升站場天然氣泄漏的感知能力與報警準確率；輸油站場增設多光譜油品泄漏監測裝置，提升站場油品泄漏的感知能力。 2）安防監視預警全聯動。對輸油氣站場工業攝像機、周界報警、激光泄漏檢測、火災報警系統、人員定位系統、門禁系統進行優化，配置高清智能攝像機，實現站場區域監測全覆蓋；提升站場視頻智能識別能力，聯動、核實、自動識別光纖周界入侵報警事件與人員，并調用站場內視頻攝像頭，實時智能跟蹤入侵人員。 3）集中監視與遠程運維系統建設。統籌設計規劃集中監視系統功能、系統配置、網絡架構、數據流向，實施系統建設及技術改造，實現對生產運行、設備設施、綜合安防、管道預警、施工作業等數據的集中監視。4）基于數字孿生的站場智能運維與巡檢。實現泛在感知數據統一接入管網傳感系統數字化平臺，融合可穿戴AR（Augmented Reality）巡檢設備、無線防爆手持器、SCADA工藝運行參數等信息，建立TSN （Time-Sensitive Networking）傳感器網絡，使試點站場具備站場智能運維所需的多源數據感知及高效傳輸能力。 5）第三方損傷及打孔盜油防護。在試點管道集中開展光纖預警、智能視頻監控、無人機巡檢的強化推廣應用，通過現場測試、算法升級、增加算例等方式，不斷訓練深化單項技術防控能力；通過技術聯動決策系統構建、機制測試、平臺數據融合分析等方式，不斷提升技術融合聯動效果。 6）全方位地災風險防控。綜合運用衛星遙感技術實現災害易發區精準掃查，運用管道本體應力應變、深表部位移、土壓力等監測感知技術實現管道易損性精準評估，應用無人機巡查技術對管道沿線地形、地貌、地質構造、環境因素等進行詳細調查分析，確定可能存在的地質災害風險。 7）高后果區管理。通過加密設置或更新迭代高后果區智能視頻監控設備、增設無人機巡檢裝置等手段，建立高后果區內風險行為一鍵報警機制，逐步替代或降低高后果區人工巡檢頻次，完善技防+人防聯動機制，強化高后果區風險識別驗證閉環管理，提升線路管理人員效能。 4.3 智能應急與防護 4.3.1 藍圖目標 油氣管道智能應急與防護建設錨定建設世界領先油氣管網生產運維體系這一戰略目標，以創建全國油氣管道搶修保駕“一張網”為原則，運用信息化、智慧化手段完成油氣管道應急資源管理、應急指揮決策及應急保障技術的不斷提升，形成科學化、專業化、精細化的油氣管道智慧應急解決方案，實現油氣管道敏捷應急、科學應急、精準應急、動態應急，最終實現12 h快速恢復油氣供應的奮斗目標。 4.3.2 研究內容 借助物聯網、云計算、大數據、移動應用等技術手段，通過對應急資源管理的數字化、智能化、智慧化提升，實現應急隊伍及人員能力的智能評估，輔助應急隊伍體系建設與科學發展。建立智能應急響應、智能信息查詢、智能災害推演、智慧搶險方案、智能資源調配、智能應急指揮的一體化智慧應急平臺，構建多災種、多類型事故跨區域信息共享與應急協作聯動機制，滿足實戰中輔助決策及綜合應急指揮調度的智慧化需求。進一步研究應用智能化手段，從源頭把控生產運維作業計劃及作業方案審批，精準掌控作業時間、及時跟蹤作業進展、智能管控現場作業，實現施工現場無紙化、可視化、視頻監控智能化，確保生產運維業務作業安全、有序、可控。將物聯網、無人機、機器人、現代通信等技術手段與傳統應急保證技術深度融合，提升現場信息獲取速度與處理效率，保證應急指揮決策的及時性與有效性，并與應急人員實時互動，提供智能化的輔助與支持，大幅提升應急搶險工作效率及安全性。 4.4 智能IT支撐 4.4.1 藍圖目標 基于業務對象、規則、過程、場景全面數字化實現，促進油氣管網“感、傳、知、用”各層級的智能化提升由量變走向質變。將資產完整性全生命周期、全業務范圍、全工作鏈條的數據與模型標準化、規劃化、集成化，形成綜合信息流。通過多源頭數據、多業務場景、多模型決策的非線性疊加，發揮技術的增值效應，形成新型協同運轉的業態模式，實現資產管理一清二楚、智能聯動一站決策、故障風險一目了然、應急處置一鍵響應、業務指標一應俱全、項目經費一貫拉通，全面固化數字化指引，助力作業標準落地與工作效率提升，大幅提升生產運維業務風險預判的準確度與預控的與時性，推動“源-網-儲-用”協調發展。 4.4.2 研究內容 圍繞油氣管網智能建設，前瞻性的研究方向主要有行業基礎AI模型、各專業知識圖譜與基本物理邏輯、傳感器與通信智能化、基于大模型的油氣管網智能運行與維護。當前需要聚焦以下方面開展研究： 1）研究一體化數據模型及全生命周期數據標準，支撐管道線路與站場設備資產數據的統一管理，打通工程建設期與生產運行期數字化移交渠道；研究管道數據治理體系，提升數據質量。 2）研究適用于管道生產運維應用場景的精簡、集約、安全的云邊協同邊緣計算平臺，實現感知數據的全域實時采集。將各類型感知數據匯聚至邊緣計算平臺，結合模型預測算法、人工智能算法等實現數據在邊緣平臺的初步處理，建立生產運維智能化平臺與數據采集端的連接，構建“云邊端協同”體系架構。 3）研究局部移動物聯專網，實現各類線路運維類數據采集終端的數據實時接入，打造全集團共享的移動數據資源池，全面支持智能陰極保護樁、地質災害監測、應力應變監測等各類安全預警動態數據的實時監控；研究量子通信技術應用技術，在數據通過有線與移動傳輸的過程中，實現端到端數據傳輸的安全加密保護，并支持生產現場移動端平臺訪問的安全秘鑰防護體系，結合移動端北斗等技術的同步應用，打造具有代際領先安全優勢的高效傳輸定位網絡。 4）以“應急資源共享、應急處置快速響應”為總體目標，將大數據、人工智能等技術進行融合應用。應急人員可以通過實時監測、模擬、仿真等技術識別潛在的災害風險，建立應急智能化資源調配與輔助決策支持模型，實現異常事件接警、響應、解除全程敏捷化處置，提升應急響應速度，將事故影響程度降至最低水平。 5）以控碳為核心，研究單耗、綜合能耗的計算與分析模型，為碳達峰行動方案的制定及執行監控提供模型支撐。
智能管網的建設運行涉及領域多，影響深遠，是一場戰略性、革命性、全局性變革。當前，初期建設已取得顯著成果。基于現有研究與實踐基礎，結合未來發展方向，創新提出生產運維維度的智能管網的定義及建設與運行方法論；系統闡述了智能管網的3個發展階段及不同階段的特征、各要素的邏輯架構，進而提出智能管網建設與運行在基礎理論創新、形態創新、技術創新、產業創新及組織創新的5個維度體系架構；結合工程實際，分析智能調控運行、智能物理保障等建設目標與研究內容。下一步，瞄準智能管網建設戰略需求，應從以下方面開展探索研究與實踐： 1）堅持系統思維開展研究、建設及運行。智能管網建設是系統性工程，要實現系統的研究對象、系統的邏輯架構的一體化推進。當然，單項技術進步是系統性工程建設的重要組成部分，能夠推進系統性工程整體水平的提升。 2）堅持基礎研究與人工智能研究同步開展。油氣管道連接成油氣管網后，在工藝與運行等多方面發生了變化，同時材料、自動化等方面的技術也在不斷進步，流體力學模型、材料基因結構、網絡拓撲等技術與基本物理邏輯需要持續深入研究。當然，有效利用現有數據與技術，開展人工智能研究，特別是油氣管道行業的人工智能研究勢在必行。 3）強化網絡安全與底線思維應對。網絡安全是智能管網的重要基礎，缺失網絡安全保障的智能管網建設是不可行的。因此，要同步開展智能管網和網絡安全保障技術研究與建設，保障在出現網絡故障、大范圍斷電等極端狀態時就地站控與人員電話指揮調控運行的路徑暢通。 智能管網建設促進了能源的綠色可持續發展，帶動了相關產業的轉型升級與高速發展，為經濟增長提供了新的動力，為國家能源結構優化做出積極貢獻，發展前景廣闊。隨著技術的不斷進步與應用場景的不斷拓展，智能管網將在生產運維、工程建設、戰略規劃等領域發揮更加重要的作用。同時，隨著物聯網、人工智能等技術的不斷發展，智能管網建設將向著更加智能化、自動化、高效化的方向發展。期待在不遠的將來，智能管網成為推動中國能源事業發展的重要力量。 作者：馮慶善，國家石油天然氣管網集團有限公司
1 智能管網的對象、定義及特征
2 智能管網建設邏輯與方法論
3 智能管網建設與運行體系
