朱汪友 侯磊 杜宇

1中國(guó)石油大學(xué)（北京）

2國(guó)家石油天然氣管網(wǎng)集團(tuán)有限公司北方管道公司

3廊坊中油龍慧科技有限公司

2006 年，美國(guó)政府提出《美國(guó)競(jìng)爭(zhēng)力計(jì)劃》，CPS（Cyber Physics System）概念正式提出。2008年，IBM 提出“智慧地球”概念，包含“3I”：物聯(lián)化、互聯(lián)化、智能化(Instrumentation、Interconnectedness、Intelligence)，旨在把新一代互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)充分運(yùn)用到各行各業(yè)。2013 年，德國(guó)正式推出“工業(yè)4.0 戰(zhàn)略”，并上升為國(guó)家級(jí)戰(zhàn)略，其技術(shù)核心是CPS。同年，通用電氣（GE）提出了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)概念，與德國(guó)“工業(yè)4.0 戰(zhàn)略”有異曲同工之處，被稱為美國(guó)版工業(yè)4.0。2016 年，日本智能制造參考框架（IVRA，Industrial Value Chain Reference Architecture）正式發(fā)布，編織了日本制造優(yōu)勢(shì)的智能工廠互聯(lián)互通基本模式[1]。隨著第四次工業(yè)革命（工業(yè)4.0）席卷全球，以及大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、人工智能等技術(shù)的不斷發(fā)展與成熟，物理系統(tǒng)逐步向著數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化方向發(fā)展，智能時(shí)代拉開(kāi)序幕[2-4]。

我國(guó)在泛在傳感、可靠通信、高性能數(shù)據(jù)處理及智能控制等方面擁有諸多領(lǐng)先世界的科技成果，已成為第四次工業(yè)革命的領(lǐng)跑者[5-7]。2016 年，國(guó)務(wù)院印發(fā)《關(guān)于深化制造業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)融合發(fā)展的指導(dǎo)意見(jiàn)》提出：構(gòu)建CPS參考模型和綜合技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)體系，支持開(kāi)展兼容適配、互聯(lián)互通和互操作測(cè)試驗(yàn)證。2017 年，國(guó)務(wù)院發(fā)布《新一代人工智能戰(zhàn)略規(guī)劃》，人工智能發(fā)展已上升至國(guó)家戰(zhàn)略層面。根據(jù)國(guó)家發(fā)改委發(fā)布的《中長(zhǎng)期油氣管網(wǎng)規(guī)劃》，2025 年我國(guó)油氣管道總里程將達(dá)到24 萬(wàn)千米，同時(shí)將“提升標(biāo)準(zhǔn)化、智能化水平”作為未來(lái)發(fā)展的重點(diǎn)方向。2020 年，工信部、應(yīng)急管理部聯(lián)合發(fā)布了《“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)+安全生產(chǎn)”行動(dòng)計(jì)劃（2021—2023 年）》，要求重點(diǎn)行業(yè)充分利用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)提高安全生產(chǎn)水平。

雖然我國(guó)油氣管道安全總體局勢(shì)持續(xù)向好，但管道資產(chǎn)本體隱患及運(yùn)營(yíng)期地質(zhì)災(zāi)害突發(fā)、第三方損傷、違法占?jí)旱刃吕巷L(fēng)險(xiǎn)隱患交織疊加，增大了事故發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)，嚴(yán)重危害人民生命財(cái)產(chǎn)安全，影響了我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展[8-10]。安全生產(chǎn)是實(shí)現(xiàn)工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要保障，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是信息通信技術(shù)與工業(yè)經(jīng)濟(jì)深度融合的基礎(chǔ)設(shè)施，通過(guò)對(duì)人、機(jī)、物、系統(tǒng)等的深度互聯(lián)，打通全生命周期信息流，加速安全生產(chǎn)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)由零散分布向統(tǒng)一共享轉(zhuǎn)變、信息系統(tǒng)由孤立分散向融合互聯(lián)轉(zhuǎn)變、風(fēng)險(xiǎn)管控模式由被動(dòng)向主動(dòng)轉(zhuǎn)變、資源調(diào)配由局部?jī)?yōu)化向整體優(yōu)化轉(zhuǎn)變、運(yùn)行管理由人為主導(dǎo)向系統(tǒng)智能轉(zhuǎn)變[11]，提升工業(yè)生產(chǎn)本質(zhì)安全水平。本文聚焦油氣管道智能化技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀，闡述了智能化管道建設(shè)的主要內(nèi)容、方案及關(guān)鍵問(wèn)題，并對(duì)其發(fā)展方向進(jìn)行展望。

1 國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀

1.1 國(guó)外現(xiàn)狀

國(guó)外先進(jìn)油氣生產(chǎn)與管道運(yùn)營(yíng)企業(yè)均在管道智能化建設(shè)方面做出大量有益嘗試。美國(guó)Columbia管道公司基于通用電氣和埃森哲公司聯(lián)合推出全球首個(gè)“智能管道解決方案”：利用GE公司的Predix工業(yè)數(shù)據(jù)平臺(tái)，通過(guò)地理信息系統(tǒng)對(duì)管道屬性數(shù)據(jù)、感知數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)、運(yùn)行數(shù)據(jù)等進(jìn)行整合，依托PVI（Pipe View Integrity）軟件的風(fēng)險(xiǎn)模型對(duì)管道風(fēng)險(xiǎn)開(kāi)展實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)管理。意大利SNAM公司實(shí)現(xiàn)了管網(wǎng)生產(chǎn)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)收集與分析（圖1），通過(guò)人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算，實(shí)現(xiàn)天然氣用量的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)[12]。

圖1 意大利SNAM公司管網(wǎng)數(shù)字化解決方案——調(diào)控中心Fig.1 Pipeline network digital solution of Italian SNAM Company：control center

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面，英國(guó)BP 公司和英荷Shell公司均將數(shù)字化轉(zhuǎn)型列為戰(zhàn)略項(xiàng)目之一，并與人工智能公司開(kāi)展深度合作，利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)提高管道資產(chǎn)與人員的安全性；通過(guò)先進(jìn)的無(wú)線智能終端應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)設(shè)備、儀表的位置標(biāo)記與識(shí)別，資產(chǎn)周期、歷史數(shù)據(jù)與關(guān)聯(lián)性查詢等。挪威石油公司也加入數(shù)字化轉(zhuǎn)型行列，于2017 年啟動(dòng)數(shù)字化建設(shè)中心[13-14]項(xiàng)目。

1.2 國(guó)內(nèi)現(xiàn)狀

原中石油管道公司于2004 年開(kāi)始建設(shè)管道完整性管理系統(tǒng)（PIS），初步實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)信息化，使企業(yè)內(nèi)各層級(jí)人員清楚地了解“業(yè)務(wù)現(xiàn)在是什么情況”“流程進(jìn)展到哪里”等動(dòng)態(tài)業(yè)務(wù)信息，在管道安全運(yùn)行保障方面發(fā)揮了積極作用。原中石化儲(chǔ)運(yùn)公司于2014 年探索性建設(shè)了智能化管線管理系統(tǒng)（IPMS），部分核心資產(chǎn)實(shí)現(xiàn)了三維可視化，助力決策機(jī)制模型化。2017 年，中國(guó)石油提出依托中俄東線天然氣管道建設(shè)智能管道、智慧管網(wǎng)工作目標(biāo)，并開(kāi)展相關(guān)頂層設(shè)計(jì)和研究（圖2）；通過(guò)試點(diǎn)建設(shè)，形成了一批可復(fù)制、可應(yīng)用、可推廣的管道智能化技術(shù)，由此開(kāi)啟了從數(shù)字管道向“智能管道/智慧管網(wǎng)”的新跨越[15-16]。

圖2 智慧管網(wǎng)建設(shè)理念Fig.2 Construction idea of intelligent pipeline network

西南管道公司結(jié)合山地管道實(shí)際業(yè)務(wù)情況，提出了以“五縱兩橫、兩大體系”為核心的數(shù)字化轉(zhuǎn)型思路；新粵浙管道作為中石化建設(shè)的大型煤制氣外輸管道，在項(xiàng)目啟動(dòng)初期即按照全生命周期智能化管道的建設(shè)要求制定技術(shù)路線；浙江浙能天然氣運(yùn)行公司以陰極保護(hù)管理、高后果區(qū)管理、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)、巡線管理等十余個(gè)業(yè)務(wù)模塊為基礎(chǔ)，促進(jìn)天然氣管網(wǎng)調(diào)度運(yùn)行的技術(shù)升級(jí)和管理創(chuàng)新；油氣田企業(yè)也積極通過(guò)綜合管理一體化平臺(tái)建設(shè)，全面推動(dòng)業(yè)務(wù)重構(gòu)和流程優(yōu)化[17-20]。

2 智能化管道建設(shè)內(nèi)容

智能化管道建設(shè)需要數(shù)字化支撐，通過(guò)對(duì)流程、數(shù)據(jù)、標(biāo)準(zhǔn)和IT 系統(tǒng)的高度融合，在信息化系統(tǒng)基礎(chǔ)上將企業(yè)管理經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ突?，分散?dú)立的物理實(shí)體，逐步互聯(lián)互通，并與自身狀態(tài)數(shù)據(jù)、運(yùn)動(dòng)執(zhí)行過(guò)程數(shù)據(jù)相融合，自動(dòng)分析系統(tǒng)記錄的各項(xiàng)數(shù)據(jù)，通過(guò)不斷學(xué)習(xí)調(diào)整，從而提高工作效率。其本質(zhì)是從新的融合空間視角實(shí)現(xiàn)對(duì)基礎(chǔ)客觀世界的可觀和能控，提升人類認(rèn)識(shí)世界、控制世界和改造世界的能力。智能化管道建設(shè)目標(biāo)是提供全生命周期風(fēng)險(xiǎn)預(yù)控和優(yōu)化決策，工作內(nèi)容包括以下幾方面：

（1）可研與設(shè)計(jì)。通過(guò)建設(shè)和運(yùn)營(yíng)期數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，應(yīng)用云技術(shù)支持設(shè)計(jì)全過(guò)程，全面記錄設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)，并向管道施工、運(yùn)維部門(mén)提供設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)共享和集成，最終實(shí)現(xiàn)管道數(shù)字化資產(chǎn)移交。

（2）物資供應(yīng)鏈。從標(biāo)準(zhǔn)化、共享、互聯(lián)、智能的維度對(duì)物資計(jì)劃、采購(gòu)、物流、倉(cāng)儲(chǔ)、實(shí)物、數(shù)據(jù)采集及移交等環(huán)節(jié)進(jìn)行需求分析和方案設(shè)計(jì)，打造前后貫通、上下一體、內(nèi)外互聯(lián)的智慧物資供應(yīng)鏈。

（3）施工管理。以加強(qiáng)施工現(xiàn)場(chǎng)過(guò)程精細(xì)化管理和提升施工階段數(shù)據(jù)采集自動(dòng)化水平為目標(biāo)，滿足后續(xù)運(yùn)營(yíng)階段數(shù)據(jù)應(yīng)用和向設(shè)計(jì)階段進(jìn)行數(shù)據(jù)回流的需求。

（4）運(yùn)行管理及優(yōu)化。以實(shí)現(xiàn)管道智能化維護(hù)為目標(biāo)，綜合各類監(jiān)測(cè)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)線路的智能感知；結(jié)合各類業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，采用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)實(shí)現(xiàn)線路管理的智能決策支持；以SCADA 國(guó)產(chǎn)化為基礎(chǔ)，優(yōu)化控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵設(shè)備遠(yuǎn)程一鍵啟停，同時(shí)不斷提升能耗分析、計(jì)量交接管理水平，研發(fā)大型管網(wǎng)優(yōu)化平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)管網(wǎng)運(yùn)行能耗最低、收益最優(yōu)目標(biāo)。

（5）安全環(huán)保與應(yīng)急。以提高管道應(yīng)急搶險(xiǎn)響應(yīng)效率為目標(biāo)，通過(guò)應(yīng)急資源智能調(diào)配，提高應(yīng)急反應(yīng)效率；實(shí)現(xiàn)應(yīng)急搶險(xiǎn)智能處理，提高應(yīng)急決策支持水平。

通過(guò)不斷深化信息化與工業(yè)化深度融合，運(yùn)用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等新一代信息技術(shù)，構(gòu)建數(shù)字孿生體管網(wǎng)系統(tǒng)以及具有知識(shí)應(yīng)用和決策支持能力的人工智能大腦，形成管網(wǎng)“全方位感知、綜合性預(yù)判、一體化管控、自適應(yīng)優(yōu)化”能力，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)對(duì)象數(shù)字化、業(yè)務(wù)規(guī)則數(shù)字化和生產(chǎn)過(guò)程數(shù)字化，承載油氣長(zhǎng)輸管道數(shù)字化轉(zhuǎn)型與實(shí)踐，最終形成具有自適配和自決策的智慧管網(wǎng)。

3 總體設(shè)計(jì)方案

3.1 總體架構(gòu)

從感知、認(rèn)知、決策三方面對(duì)油氣管網(wǎng)建設(shè)進(jìn)行智能化提升，形成感知、數(shù)據(jù)、知識(shí)、應(yīng)用、決策五個(gè)層次的總體架構(gòu)，支撐、支持各專業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用和綜合決策（圖3）。

圖3 智慧管網(wǎng)總體架構(gòu)Fig.3 Overall structure of intelligent pipeline network

通過(guò)智慧管網(wǎng)數(shù)字孿生體的構(gòu)建及應(yīng)用，固化數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，形成數(shù)據(jù)模型，同時(shí)支撐大數(shù)據(jù)分析和機(jī)理模型應(yīng)用，并在此基礎(chǔ)上逐步完善知識(shí)網(wǎng)絡(luò)，形成數(shù)據(jù)層和知識(shí)層，作為智慧管網(wǎng)技術(shù)方案的內(nèi)核。向下集成以物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)和工業(yè)控制系統(tǒng)為主的感知層，向上集成以各專業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用組件群為主的應(yīng)用層，并與管理決策和專業(yè)決策模型融合形成決策層，最終完成智慧管網(wǎng)總體架構(gòu)的構(gòu)建。

3.2 技術(shù)路線

基于工業(yè)領(lǐng)域智能化發(fā)展實(shí)踐、結(jié)合管道行業(yè)業(yè)務(wù)特點(diǎn)，智能管道建設(shè)應(yīng)從基礎(chǔ)感知層、數(shù)據(jù)管理層、認(rèn)知深化層、優(yōu)化決策層這四個(gè)層面進(jìn)行智能化提升。

（1）基礎(chǔ)感知層。全面采集實(shí)體管道運(yùn)行數(shù)據(jù)，覆蓋管道本體、周邊環(huán)境、設(shè)備工況、安全環(huán)保等領(lǐng)域。

（2）數(shù)據(jù)管理層。通過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理，數(shù)據(jù)融合及大數(shù)據(jù)分析挖掘等技術(shù)，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)榭捎糜谥С旨拜o助決策的信息，提供一體化、智能化分析手段，搭建多學(xué)科協(xié)同研究工作環(huán)境，實(shí)現(xiàn)對(duì)管線生產(chǎn)動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)控、故障預(yù)警及物聯(lián)設(shè)備基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理等功能。

（3）認(rèn)知深化層。以數(shù)字孿生體為載體，將各業(yè)務(wù)系統(tǒng)、數(shù)據(jù)中心、物聯(lián)網(wǎng)與數(shù)字孿生體一體化融合，構(gòu)建知識(shí)圖譜，實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)行狀況精確映射和準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。知識(shí)圖譜構(gòu)建（圖4）包括知識(shí)獲取、知識(shí)表示、知識(shí)建模、知識(shí)存儲(chǔ)、知識(shí)計(jì)算、知識(shí)融合、知識(shí)應(yīng)用和維護(hù)等階段。

圖4 知識(shí)圖譜構(gòu)建示意圖Fig.4 Schematic diagram of knowledge map construction

（4）優(yōu)化決策層。不斷充實(shí)各領(lǐng)域并實(shí)現(xiàn)知識(shí)融合，構(gòu)建完善知識(shí)圖譜，在此基礎(chǔ)上不斷梳理優(yōu)化管理體系，依托優(yōu)化算法和決策模型（圖5）[21]，全面支持科學(xué)高效的專業(yè)決策和綜合決策。

圖5 優(yōu)化算法和決策模型Fig.5 Optimization algorithm and decision model

以超聲波流量計(jì)為例，自1998 年丹尼爾就建立在線診斷平臺(tái)，知識(shí)庫(kù)相對(duì)完善，規(guī)則逐漸豐富，具備和知識(shí)圖譜技術(shù)深度融合的能力。該系統(tǒng)同樣具備智能管道技術(shù)框架的四個(gè)層次：①基礎(chǔ)數(shù)據(jù)感知層：通過(guò)中間數(shù)據(jù)庫(kù)或OPC 等通信協(xié)議，獲取工藝數(shù)據(jù)、計(jì)量數(shù)據(jù)、診斷數(shù)據(jù)及其他相關(guān)異構(gòu)數(shù)據(jù)（如視頻數(shù)據(jù)、診斷經(jīng)驗(yàn)、知識(shí)文獻(xiàn)等）；②數(shù)據(jù)管理層：對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，如點(diǎn)表數(shù)據(jù)由分鐘級(jí)變?yōu)樾r(shí)平均數(shù)據(jù)，以減少系統(tǒng)隨機(jī)誤差，文獻(xiàn)等數(shù)據(jù)通過(guò)自學(xué)習(xí)算法、排序算法、專家決策成為新的診斷規(guī)則等；③認(rèn)知深化層：以知識(shí)規(guī)則、案例匹配為核心，對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行基于推理機(jī)制、解釋機(jī)理的判斷，對(duì)用戶提出分級(jí)報(bào)警；④優(yōu)化決策層：主要以計(jì)算機(jī)后臺(tái)提出決策建議，人工輔助判斷并決策。

近幾年，中俄東線在管道智能化建設(shè)方面進(jìn)行了有益探索[22-23]，基于業(yè)務(wù)信息化，建立資產(chǎn)全生命周期管理系統(tǒng)；通過(guò)提升光纖安全監(jiān)測(cè)、視頻智能識(shí)別、陰保遠(yuǎn)程監(jiān)控、關(guān)鍵設(shè)備遠(yuǎn)程診斷等應(yīng)用效果，建設(shè)監(jiān)控預(yù)警管理體系；基于SCADA 實(shí)時(shí)采集運(yùn)行數(shù)據(jù)，提供調(diào)度運(yùn)行決策的核心、關(guān)鍵信息，實(shí)現(xiàn)以全管線為對(duì)象的整體運(yùn)營(yíng)優(yōu)化，指導(dǎo)管道科學(xué)化運(yùn)行。

4 若干關(guān)鍵問(wèn)題

以CPS 技術(shù)為核心的工業(yè)4.0 方興未艾，世界各國(guó)油氣管道智能化建設(shè)正處于起步階段。油氣管道具有點(diǎn)多、線長(zhǎng)、面廣特點(diǎn)，在智能化/智慧化建設(shè)過(guò)程中，必然面臨若干需解決的關(guān)鍵性問(wèn)題。

4.1 感知層

（1）全方位感知的內(nèi)涵，即感知的廣度和深度、感知設(shè)備的最優(yōu)配置方案等。管道全方位感知應(yīng)包括管道輸送業(yè)務(wù)的所有關(guān)鍵環(huán)節(jié)，即上游交接點(diǎn)、運(yùn)輸各節(jié)點(diǎn)、下游交接點(diǎn)的信息全面采集。感知設(shè)備的最優(yōu)配置方案是典型的有約束優(yōu)化問(wèn)題，即以現(xiàn)有的法律、標(biāo)準(zhǔn)為約束，實(shí)現(xiàn)投資、損失及收益曲線的最優(yōu)化。感知設(shè)備的配置數(shù)量越多，投資及維護(hù)成本越高，但發(fā)生損失的概率也越小，損失成本也隨之降低。

（2）數(shù)據(jù)傳輸安全性。站場(chǎng)和管道線路上不同類型的數(shù)據(jù)將通過(guò)專用光纖、物聯(lián)網(wǎng)、其他專用網(wǎng)絡(luò)（如設(shè)備專網(wǎng)）、第三方提供的通信系統(tǒng)（衛(wèi)星通信、wireless 等）等進(jìn)行傳遞，涉及外網(wǎng)、內(nèi)網(wǎng)和工控網(wǎng)之間的數(shù)據(jù)交換。數(shù)據(jù)類型不同、通信協(xié)議不同、現(xiàn)場(chǎng)條件不同，對(duì)數(shù)據(jù)傳輸?shù)囊蟊厝皇遣灰恢碌?，?shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩詫⑹且粋€(gè)嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。

4.2 數(shù)據(jù)層

（1）數(shù)據(jù)融合互聯(lián)。眾多的感知系統(tǒng)和各統(tǒng)建系統(tǒng)所采用的技術(shù)路線、數(shù)據(jù)架構(gòu)和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不盡相同，導(dǎo)致各系統(tǒng)間沒(méi)有完全達(dá)到互融互通，影響數(shù)據(jù)傳輸及共享。

（2）數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理。種類繁多的感知數(shù)據(jù)、挖掘分析產(chǎn)生的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理涉及數(shù)據(jù)中心、分?jǐn)?shù)據(jù)中心、災(zāi)備中心的建設(shè)，需要考慮邊緣計(jì)算、區(qū)塊存儲(chǔ)、分布使用和數(shù)據(jù)挖掘、集中存儲(chǔ)、整合使用的關(guān)系，做到既滿足數(shù)據(jù)安全，又能夠提供快速、靈活的共享服務(wù)，是非常復(fù)雜的系統(tǒng)性問(wèn)題。

4.3 應(yīng)用層

（1）管網(wǎng)全局全時(shí)段優(yōu)化運(yùn)行。在滿足安全約束的前提下尋求管輸效益最大化是關(guān)鍵技術(shù)挑戰(zhàn)之一，其技術(shù)難度在于以下三個(gè)方面：①管網(wǎng)本身的拓?fù)鋸?fù)雜程度；②大型混合整數(shù)非線性規(guī)劃難題的可解性和求解效率；③如何將工程、管理技術(shù)要求轉(zhuǎn)換為適宜的優(yōu)化方程。優(yōu)化方案在技術(shù)上是有必要條件的，如管輸收益、管輸成本、特別是能耗成本，其計(jì)算模型與真實(shí)數(shù)值之間的誤差，必須顯著低于優(yōu)化模型本身的準(zhǔn)確度。解決上述技術(shù)問(wèn)題的可行思路之一是分層，通過(guò)分層，可將大型管網(wǎng)分解成若干區(qū)域性管網(wǎng)，直接解決管網(wǎng)拓?fù)?、可解性和效率的?wèn)題，其核心是如何將分層中的各關(guān)鍵點(diǎn)數(shù)值（或約束）求解出來(lái)。

（2）人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)合力和協(xié)同作用。電力、物流、電商等相關(guān)行業(yè)人工智能、大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用已達(dá)到較深程度，油氣管道目前也有很多監(jiān)測(cè)和診斷技術(shù)，但各技術(shù)發(fā)揮合力和協(xié)同作用的能力較低。應(yīng)以業(yè)務(wù)需求為導(dǎo)向，將相關(guān)技術(shù)整合，通過(guò)人工智能、大數(shù)據(jù)挖掘分析、數(shù)字孿生技術(shù)等，實(shí)現(xiàn)智能管道建設(shè)目標(biāo)。

5 智能管道/智慧管網(wǎng)發(fā)展方向

我國(guó)長(zhǎng)輸油氣管道行業(yè)經(jīng)過(guò)半個(gè)世紀(jì)的發(fā)展歷程，經(jīng)歷了自動(dòng)化、信息化、數(shù)字化階段，正在進(jìn)入智能時(shí)代，智能管道建設(shè)正在全面興起，并穩(wěn)固推進(jìn)典型場(chǎng)景落地實(shí)施，助力產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。

隨著國(guó)家管網(wǎng)公司的成立與運(yùn)營(yíng)，需持續(xù)加強(qiáng)管道“數(shù)字基建”，拓展數(shù)據(jù)管理，探索建立集團(tuán)級(jí)數(shù)據(jù)中心，形成區(qū)塊式分布、松散式耦合、集中式管理的大數(shù)據(jù)體系，管道全生命周期信息的融合互聯(lián)、綜合挖掘和對(duì)業(yè)務(wù)的全面支撐能力將得以充分釋放；多技術(shù)融合將是管道智能化管理的新思路，各種新技術(shù)融合使用，取長(zhǎng)補(bǔ)短，取得“1+1＞2”的效果；通過(guò)遺傳算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、粒子群算法等智能算法，應(yīng)用于解決風(fēng)險(xiǎn)排序、預(yù)測(cè)或最優(yōu)化等問(wèn)題，打造管網(wǎng)的“智慧大腦”，管網(wǎng)的運(yùn)營(yíng)及管理水平將得到極大提升。

我國(guó)油氣管網(wǎng)智能化建設(shè)仍處于初級(jí)階段，要實(shí)現(xiàn)全面智能化升級(jí)還有相當(dāng)長(zhǎng)的路要走。管道智能時(shí)代的大幕已經(jīng)開(kāi)啟，應(yīng)把握、利用好智能管道與智慧管網(wǎng)建設(shè)的重要窗口期，助力管道行業(yè)的技術(shù)進(jìn)步與轉(zhuǎn)型升級(jí)。