李濤，孫延吉，王會(huì)軍，田娜

(石化盈科信息技術(shù)有限責(zé)任公司，北京 100007)

近年來，油氣長輸管道信息化建設(shè)不斷發(fā)展，實(shí)現(xiàn)了管線工程建設(shè)、資產(chǎn)管理、生產(chǎn)運(yùn)行、經(jīng)營管理等覆蓋整體業(yè)務(wù)域的信息化管理模式，實(shí)現(xiàn)了管線運(yùn)行、設(shè)備運(yùn)行、管線泄漏、陰極保護(hù)、地質(zhì)災(zāi)害等全天候、全時(shí)段監(jiān)測，積累了大量結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化的實(shí)時(shí)性數(shù)據(jù)資產(chǎn)。以管線完整性管理系統(tǒng)為例， 2015年中國石油通過管道完整性管理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)約5.4×104km管道長度完整性管理，積累900多萬條業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)[1],形成海量數(shù)據(jù)庫；2018年中國石化通過智能化管線管理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)上、中、下游約3.4×104km長輸管線完整性、生產(chǎn)運(yùn)行、應(yīng)急響應(yīng)、隱患治理等的管理[2]，實(shí)現(xiàn)集團(tuán)級(jí)文檔、視頻、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、圖片等結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化約40 TiB管線數(shù)據(jù)的集中標(biāo)準(zhǔn)化管理。近幾年管道行業(yè)數(shù)據(jù)呈幾何級(jí)數(shù)高速增長，由此可見，國內(nèi)管道行業(yè)大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)到來。

1 油氣長輸管道大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)研究現(xiàn)狀

國外，“大數(shù)據(jù)”一詞由美國高性能計(jì)算公司SGI的首席科學(xué)家約翰·馬西于1998年提出，接下來十多年一直處于不斷探索研究階段，直到2014年概念體系基本成形，形成了包括數(shù)據(jù)資源、平臺(tái)與工具、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施等構(gòu)成的大數(shù)據(jù)框架體系。國內(nèi)， 2015年王維斌[3]借鑒管天云等提出的數(shù)據(jù)處理分析系統(tǒng)架構(gòu)，結(jié)合長輸管道系統(tǒng)特點(diǎn)，提出包括數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)獲取及預(yù)處理、數(shù)據(jù)儲(chǔ)存與計(jì)算、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)應(yīng)用等方面的管道大數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)。董紹華等[4]在王維斌提出的管道大數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)基礎(chǔ)上進(jìn)行了完善,調(diào)整了“數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理”和“數(shù)據(jù)儲(chǔ)存與計(jì)算”的先后順序，并進(jìn)一步細(xì)化了數(shù)據(jù)應(yīng)用層部分內(nèi)容。2018年郭磊等[5]提出依托完整性管理中已有數(shù)據(jù)，結(jié)合業(yè)務(wù)應(yīng)用場景進(jìn)行管道大數(shù)據(jù)平臺(tái)設(shè)計(jì),平臺(tái)架構(gòu)中增加了平臺(tái)監(jiān)控管理功能。

基于大數(shù)據(jù)處理技術(shù)[6]，借鑒相關(guān)專家已有研究成果，結(jié)合管線大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)踐，進(jìn)一步完善管道大數(shù)據(jù)平臺(tái)系統(tǒng)架構(gòu)中各層內(nèi)容，拓展管道大數(shù)據(jù)平臺(tái)分析內(nèi)容和范圍。油氣長輸管道大數(shù)據(jù)平臺(tái)系統(tǒng)架構(gòu)如圖1所示。

圖1 油氣長輸管道大數(shù)據(jù)平臺(tái)系統(tǒng)架構(gòu)示意

由圖1可知，平臺(tái)系統(tǒng)架構(gòu)分為數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)儲(chǔ)存與管理、數(shù)據(jù)預(yù)處理與計(jì)算、數(shù)據(jù)服務(wù)、數(shù)據(jù)應(yīng)用以及平臺(tái)監(jiān)控管理六個(gè)部分。數(shù)據(jù)源主要包括： 管線設(shè)計(jì)、工程建設(shè)、調(diào)度運(yùn)行、生產(chǎn)經(jīng)營等管線系統(tǒng)全生命周期數(shù)據(jù)采集，通過設(shè)置不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)獲取接口，與已建信息系統(tǒng)、物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)、第三方數(shù)據(jù)及應(yīng)用提供的數(shù)據(jù)服務(wù)等實(shí)現(xiàn)集成。數(shù)據(jù)儲(chǔ)存與管理層利用分布式文件系統(tǒng)(HDFS)和分布式列式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(HBase)實(shí)現(xiàn)采集的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化以及實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的快速持久化存儲(chǔ)與高效數(shù)據(jù)檢索。數(shù)據(jù)預(yù)處理與計(jì)算層利用分布式計(jì)算框架(MapReduce)和大數(shù)據(jù)計(jì)算引擎(Apache Spark)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的預(yù)處理、特征提取、模型訓(xùn)練等過程。源數(shù)據(jù)經(jīng)過該層格式處理和轉(zhuǎn)換、整合、去噪、過濾、特征提取等處理后，仍然保存在分布式存儲(chǔ)中供數(shù)據(jù)計(jì)算和分析。數(shù)據(jù)服務(wù)層包括模型服務(wù)、算法服務(wù)以及通用服務(wù)，為管道大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用提供模型、算法等支撐。數(shù)據(jù)應(yīng)用層為用戶提供數(shù)據(jù)智能檢索、數(shù)據(jù)共享、業(yè)務(wù)決策、數(shù)據(jù)可視化等功能。平臺(tái)監(jiān)控管理包括權(quán)限管理、狀態(tài)監(jiān)測等功能，從數(shù)據(jù)安全、質(zhì)量、作業(yè)狀態(tài)、任務(wù)調(diào)度及平臺(tái)健康狀態(tài)、組件健康狀態(tài)等不同方面進(jìn)行監(jiān)管，保障管線大數(shù)據(jù)平臺(tái)的穩(wěn)定運(yùn)行。此外，通過油氣長輸管道大數(shù)據(jù)平臺(tái)可實(shí)現(xiàn)與其他相關(guān)系統(tǒng)間信息流通共享，具體結(jié)構(gòu)關(guān)系如圖2所示。

圖2 油氣長輸管道大數(shù)據(jù)平臺(tái)與其他相關(guān)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)關(guān)系示意

2 油氣長輸管道大數(shù)據(jù)整合處理現(xiàn)狀

對(duì)于油氣長輸管道大數(shù)據(jù)應(yīng)用來說，數(shù)據(jù)整合是其中關(guān)鍵的一環(huán)。油氣長輸管道大數(shù)據(jù)涵蓋規(guī)劃、前期、設(shè)計(jì)、采購、施工、投產(chǎn)、運(yùn)行、報(bào)廢等全生命周期、全業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。由于業(yè)務(wù)面廣、時(shí)間跨度大導(dǎo)致數(shù)據(jù)呈現(xiàn)雜亂無序、繁瑣冗余、孤立分散等現(xiàn)象,數(shù)據(jù)整合處理就是將這些雜亂而分散的管道大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)按時(shí)間維度、空間維度、業(yè)務(wù)維度“三維一體”的有序、去重、關(guān)聯(lián)、集中管理，為后續(xù)數(shù)據(jù)特征提取、模型訓(xùn)練做準(zhǔn)備。

2.1 油氣長輸管道數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)現(xiàn)狀

數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)整合處理的前提和基礎(chǔ)。中國石化信息化標(biāo)準(zhǔn)管理系統(tǒng)對(duì)依據(jù)主數(shù)據(jù)編碼標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一管理涉及的物料、單位、生產(chǎn)等主數(shù)據(jù)編碼，對(duì)各業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)中涉及的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)則自行制定標(biāo)準(zhǔn)，如中國石化智能化管線管理系統(tǒng)建立了一套涵蓋管線管理業(yè)務(wù)、技術(shù)、數(shù)據(jù)三大類88項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)體系，全生命周期標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范體系框架如圖3所示。該體系包括： 數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)字典、地圖影像、三維模型、圖形圖例、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理等，用于指導(dǎo)管線全生命周期數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化管理。中國石油公共數(shù)據(jù)編碼平臺(tái)建設(shè)了集公共數(shù)據(jù)編碼申請(qǐng)審批、質(zhì)量管控、集成發(fā)布、應(yīng)用評(píng)價(jià)的一體化管理平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理和編碼管理的自動(dòng)化。此外，中國石油制定了PPS系統(tǒng)、ERP系統(tǒng)、完整性管理系統(tǒng)等相關(guān)規(guī)范[7-8]。總之，油氣管道企業(yè)建設(shè)信息系統(tǒng)時(shí)，會(huì)相應(yīng)建立一套標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范作為系統(tǒng)建設(shè)的指導(dǎo)。由于各信息系統(tǒng)分開建設(shè)，僅考慮各自業(yè)務(wù)模式、業(yè)務(wù)流程和業(yè)務(wù)功能需求，導(dǎo)致設(shè)計(jì)、采購、施工、運(yùn)行等各階段所建系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，不同系統(tǒng)同一數(shù)據(jù)內(nèi)容、格式、大小存在差異，成為后續(xù)數(shù)據(jù)整合的障礙。

圖3 中國石化智能化管線管理系統(tǒng)全生命周期標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范體系框架示意

2.2 油氣長輸管道大數(shù)據(jù)整合處理方法研究現(xiàn)狀

1)國外現(xiàn)狀。2009～2011年，聯(lián)盟管道有限公司(Alliance Pipeline Ltd.)委托三家在線檢測供應(yīng)商檢查多個(gè)管段，對(duì)比分析了三家單位檢測出的環(huán)焊縫數(shù)據(jù)與管道施工記錄，顯示測得的環(huán)焊縫與已有數(shù)據(jù)匹配較好，借此表明環(huán)焊縫是管線內(nèi)檢測數(shù)據(jù)對(duì)齊匹配的理想?yún)⒖键c(diǎn)[9]。2015年，通用電氣和埃森哲公司聯(lián)合提出將地理信息系統(tǒng)、生產(chǎn)系統(tǒng)、風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)、資產(chǎn)完整性管理等系統(tǒng)數(shù)據(jù)集成整合，并與外部天氣、地震、第三方活動(dòng)等數(shù)據(jù)結(jié)合，為用戶提供實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)查詢和預(yù)測功能[10]。

2)國內(nèi)現(xiàn)狀。2014年馮慶善[11]提出以內(nèi)檢測提供的管節(jié)信息為基線，管道內(nèi)外檢測、設(shè)計(jì)、施工、運(yùn)行、陰保等管道大數(shù)據(jù)按照基線進(jìn)行對(duì)齊整合，進(jìn)而形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)模型。2018年王波等[12]提出引入相似算法同時(shí)結(jié)合人工干預(yù)實(shí)現(xiàn)管道內(nèi)檢測數(shù)據(jù)與施工數(shù)據(jù)中焊縫、閥門、彎頭、三通等基線特征數(shù)據(jù)的對(duì)齊匹配。

因此，在管道建設(shè)期與運(yùn)營期大數(shù)據(jù)整合處理中，內(nèi)檢測的環(huán)縫、閥門、彎頭、三通等管道基線特征點(diǎn)編號(hào)與管道施工期的相關(guān)安裝信息所記錄的編號(hào)建立一一對(duì)應(yīng)的關(guān)系是關(guān)鍵[13-14]，特征數(shù)據(jù)對(duì)齊匹配后，可將各階段業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)按基線入庫對(duì)齊匹配，即實(shí)現(xiàn)管線大數(shù)據(jù)按空間維度整合，管道內(nèi)檢測和施工期基線特征點(diǎn)對(duì)齊匹配流程如圖4 所示。

3 油氣長輸管道大數(shù)據(jù)應(yīng)用現(xiàn)狀

1)國外現(xiàn)狀。一些知名管道企業(yè)在設(shè)備可靠性分析、壓力傳感器泄漏監(jiān)測、內(nèi)檢測數(shù)據(jù)深度評(píng)估、操作方案實(shí)時(shí)優(yōu)化、云平臺(tái)建設(shè)等方面開展了大數(shù)據(jù)應(yīng)用探索。美國哥倫比亞管道集團(tuán)在智能化管道系統(tǒng)建設(shè)方案中提出應(yīng)用生存模型處理分析同類設(shè)備積累事件信息，實(shí)現(xiàn)設(shè)備可靠性分析[9]。韓國SK能源在不新增傳感器的前提下，通過7個(gè)壓力傳感器數(shù)據(jù)的分析即可在1 min內(nèi)發(fā)現(xiàn)1%流量的泄漏，漏點(diǎn)定位精度達(dá)300 m[15]。Mohamed A等[16]利用Levenberg-Marquardt反向傳播學(xué)習(xí)算法學(xué)習(xí)缺陷深度及其對(duì)應(yīng)的漏磁(MFL)檢測形狀信號(hào)，實(shí)現(xiàn)檢測缺陷深度估計(jì)，比較了通用電氣和羅森等服務(wù)提供商的報(bào)告，結(jié)果基本一致。意大利SNAM公司通過移動(dòng)終端實(shí)現(xiàn)現(xiàn)場作業(yè)人員記錄、施工完成通告、維護(hù)操作、現(xiàn)場設(shè)備數(shù)據(jù)等實(shí)時(shí)采集，發(fā)送至控制中心實(shí)時(shí)處理分析，將實(shí)時(shí)優(yōu)化分析后信息反饋給現(xiàn)場工作人員，將現(xiàn)場采集數(shù)據(jù)充分利用實(shí)現(xiàn)操作實(shí)時(shí)優(yōu)化[17]。TransCanada公司于2017年1月開始開展云轉(zhuǎn)型，進(jìn)行數(shù)據(jù)中心整合分析，將所有數(shù)據(jù)向云端轉(zhuǎn)移；到2018年初，開始遷移應(yīng)用程序，制定遷移計(jì)劃，將提升后應(yīng)用程序遷移到云環(huán)境中，創(chuàng)建協(xié)同工作環(huán)境，為實(shí)現(xiàn)一體化的運(yùn)營優(yōu)化以及預(yù)測性分析功能提供支撐[18]。

圖4 管道內(nèi)檢測和施工期基線特征點(diǎn)對(duì)齊匹配流程示意

2)國內(nèi)現(xiàn)狀。一些管道公司以及學(xué)者充分利用了將管道設(shè)計(jì)施工、管道內(nèi)外檢測、風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測、SCADA監(jiān)控等方面積累的數(shù)據(jù)，開展管道腐蝕、設(shè)備故障、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、運(yùn)行參數(shù)等方面的研究和應(yīng)用探索，但大部分應(yīng)用研究屬于管道完整性管理業(yè)務(wù)范疇。原中國石油管道公司分析和挖掘積累的內(nèi)檢測管道大數(shù)據(jù)，為管道風(fēng)險(xiǎn)判定、缺陷維修計(jì)劃等提供建議方案，實(shí)現(xiàn)缺陷精準(zhǔn)修復(fù)[11]。原中國石化管道儲(chǔ)運(yùn)公司利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行設(shè)備健康診斷探索試點(diǎn)建設(shè)，在集成SCADA等在線監(jiān)測數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，將近期采集的數(shù)據(jù)與參考模型比對(duì)，盡早發(fā)現(xiàn)設(shè)備漸變故障。李俊彥等[19]利用邏輯回歸模型建立管道工程滑坡風(fēng)險(xiǎn)概率計(jì)算模型，指導(dǎo)管道滑坡風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)急處理工作；林現(xiàn)喜等[20]提出基于管道內(nèi)外檢測大數(shù)據(jù)，通過內(nèi)檢測數(shù)據(jù)比對(duì)、內(nèi)外檢測數(shù)據(jù)比對(duì)可發(fā)現(xiàn)新的腐蝕缺陷、計(jì)算腐蝕速率、分析管道腐蝕原因；郭磊等[5]采用線性回歸模型、決策樹模型、隨機(jī)森林模型分別預(yù)測第三方施工發(fā)生的可能性，經(jīng)過對(duì)比分析發(fā)現(xiàn)隨機(jī)森林模型具有較好的預(yù)測效果；張新建等[21]利用關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)挖掘管道中積累缺陷等相關(guān)數(shù)據(jù)，分析管道本體缺陷與其他因素間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，為管道腐蝕控制與防護(hù)提供決策依據(jù)；張明等[22]融合往復(fù)式壓縮機(jī)多個(gè)傳感器的采集結(jié)果實(shí)現(xiàn)基于多源信息融合的壓縮機(jī)故障診斷；馮新等[23]提出利用滑動(dòng)窗口離群值分析的大數(shù)據(jù)分析方法分析處理光纖分布式溫度監(jiān)測數(shù)據(jù)，與負(fù)壓波或泄漏聲技術(shù)相比具有較高的定位精度；王夢嬌[24]利用Spark ML機(jī)器學(xué)習(xí)算法中的決策樹、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)、極致梯度分類預(yù)測管道光纖安全監(jiān)測5類典型事件，發(fā)現(xiàn)隨機(jī)森林分類算法在管道安全監(jiān)測分類上應(yīng)用效果較好；于濤等[25]綜合應(yīng)用遺傳算法(GA)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (BP)，將管道SCADA中積累的運(yùn)行數(shù)據(jù)利用起來，建立GA-BP油溫預(yù)測模型預(yù)測進(jìn)站油溫，計(jì)算結(jié)果表明模型預(yù)測結(jié)果比理論計(jì)算結(jié)果更準(zhǔn)確；王茀璽等[26]從SCADA中抽取壓縮機(jī)的壓力、流量、轉(zhuǎn)速信息，利用聚類分析和深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型建立壓縮機(jī)實(shí)際壓力預(yù)測模型，獲得比傳統(tǒng)特性換算方法更準(zhǔn)確的計(jì)算結(jié)果；Guanqiu Qi等[27]利用支持向量機(jī)(SVM)識(shí)別和分類往復(fù)式壓縮機(jī)的潛在故障，利用收集的5 a運(yùn)行數(shù)據(jù)在云環(huán)境下進(jìn)行了評(píng)估，結(jié)果表明該模型能有效地診斷壓縮機(jī)潛在故障。

4 未來發(fā)展方向

借鑒國外知名管道公司應(yīng)用案例，結(jié)合當(dāng)前大數(shù)據(jù)方面國家政策和國內(nèi)發(fā)展不足與短板，提出未來國內(nèi)油氣長輸管道大數(shù)據(jù)未來發(fā)展方向[28]：

1)依托油氣長輸管道全生命周期數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，構(gòu)建油氣長輸管道數(shù)據(jù)治理體系。目前，國內(nèi)管道企業(yè)已經(jīng)基本實(shí)現(xiàn)覆蓋管道規(guī)劃、設(shè)計(jì)、采購、施工、驗(yàn)收、運(yùn)行、廢棄等全生命周期數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的建立，內(nèi)容包括： 數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)字典、地圖影像、三維模型、圖形圖例、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理等方面。由于尚未構(gòu)建油氣管道數(shù)據(jù)治理體系，因而在缺乏有效的機(jī)制來管控管線全生命周期數(shù)據(jù)的情況下，出現(xiàn)建設(shè)期與運(yùn)營期依據(jù)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、數(shù)據(jù)無法在不同業(yè)務(wù)域系統(tǒng)中重復(fù)利用、數(shù)據(jù)確權(quán)不明確、數(shù)據(jù)安全與數(shù)據(jù)共享利用率間存在矛盾等問題，已經(jīng)成為制約管道大數(shù)據(jù)發(fā)展的短板之一。

2)由管道業(yè)務(wù)、系統(tǒng)開發(fā)、數(shù)據(jù)分析人員協(xié)調(diào)配合，構(gòu)建油氣長輸管道大數(shù)據(jù)專門管理機(jī)構(gòu)。油氣長輸管道大數(shù)據(jù)應(yīng)用研究是涉及管道業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)、系統(tǒng)開發(fā)業(yè)務(wù)的綜合性業(yè)務(wù)，同時(shí)亦是貫穿管道全生命周期的持續(xù)性業(yè)務(wù)，包括： 管道設(shè)計(jì)、采購、施工、運(yùn)行等大數(shù)據(jù)應(yīng)用。因此，有必要構(gòu)建由業(yè)務(wù)、系統(tǒng)開發(fā)、數(shù)據(jù)分析人員組成的油氣長輸管道大數(shù)據(jù)專門管理機(jī)構(gòu)，其中管道業(yè)務(wù)人員熟悉業(yè)務(wù)流程和相關(guān)業(yè)務(wù)理論方法，負(fù)責(zé)利用油氣長輸管道大數(shù)據(jù)結(jié)合業(yè)務(wù)場景提煉數(shù)據(jù)分析挖掘的目的；數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)人員熟悉大數(shù)據(jù)算法模型，負(fù)責(zé)利用算法模型實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析挖掘目的；系統(tǒng)開發(fā)業(yè)務(wù)人員熟悉大數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)平臺(tái)，負(fù)責(zé)利用系統(tǒng)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析挖掘的開發(fā)，三者間協(xié)調(diào)配合，以業(yè)務(wù)為導(dǎo)向、數(shù)據(jù)分析和系統(tǒng)開發(fā)為支撐，為管道大數(shù)據(jù)應(yīng)用研究持續(xù)順利進(jìn)行提供專業(yè)化人員保障。

3)加強(qiáng)油氣長輸管道大數(shù)據(jù)應(yīng)用廣度和深度，破除“積累數(shù)據(jù)量多、挖掘信息量少”的應(yīng)用現(xiàn)狀。目前，國內(nèi)油氣長輸管道行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用主要集中在管道完整性管理領(lǐng)域，利用統(tǒng)計(jì)分析、各種模型預(yù)測算法實(shí)現(xiàn)管道腐蝕缺陷致因分析、腐蝕控制、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警等，對(duì)工程建設(shè)、生產(chǎn)、調(diào)度、能耗、安全環(huán)保、采購等管理業(yè)務(wù)則少有相關(guān)研究，亦無指導(dǎo)性深層次應(yīng)用，如管道本體缺陷大數(shù)據(jù)應(yīng)用方面，現(xiàn)階段通過關(guān)聯(lián)規(guī)則可以挖掘管道本體缺陷與周邊環(huán)境、本體屬性之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則，但無法進(jìn)一步做出管道本體缺陷發(fā)生失效風(fēng)險(xiǎn)的最佳防控方案，需要人工根據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則結(jié)果尋求問題解決之道?？偟膩碚f，管道大數(shù)據(jù)的應(yīng)用的廣度和深度不足，未實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)蘊(yùn)含價(jià)值的充分挖掘，呈現(xiàn)“數(shù)據(jù)量大、信息量少”的現(xiàn)狀，對(duì)數(shù)據(jù)的分析挖掘還處在初級(jí)階段。國際商業(yè)機(jī)器公司(IBM)相關(guān)報(bào)告指出： 大部分企業(yè)僅利用了1%的數(shù)據(jù)。未來，結(jié)合國家管網(wǎng)成立帶來的管道業(yè)務(wù)模式轉(zhuǎn)變及發(fā)展要求，建議管道大數(shù)據(jù)應(yīng)用向管道全生命周期業(yè)務(wù)域擴(kuò)展，實(shí)現(xiàn)管道設(shè)計(jì)與施工方案優(yōu)選、管網(wǎng)運(yùn)行調(diào)度優(yōu)化、管道應(yīng)急響應(yīng)方案自動(dòng)生成、管容需求預(yù)測、針對(duì)性營銷服務(wù)等深層次應(yīng)用研究，實(shí)現(xiàn)管道多源異構(gòu)大數(shù)據(jù)充分挖掘利用，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值的最大化。