摘要：習近平總書記站在黨和國家事業(yè)發(fā)展全局高度，提出“四個革命、一個合作”能源安全新戰(zhàn)略，為我國新時代能源高質量發(fā)展提供了根本遵循?！丁笆奈濉爆F(xiàn)代能源體系規(guī)劃》中明確提出，要持續(xù)提升成品油管道網(wǎng)絡規(guī)劃布局，進一步提高成品油管道輸送比例。加快推進天然氣長距離高壓輸送管網(wǎng)項目建設，推進區(qū)域管網(wǎng)互聯(lián)互通。計劃到2025年底，全國油氣管網(wǎng)建成使用總里程達到21萬公里。石油天然氣管道建設和運營管理是一項龐大復雜的工程、具有一定風險。隨著信息化發(fā)展和智能化進步在管網(wǎng)工程建設中的應用，石油天然氣管道工程兼顧能源安全和環(huán)境保護，提出了利用信息化智能化實現(xiàn)24小時360度全方位檢測管理的方法，本文將對石油天然氣管道工程基于5G工業(yè)互聯(lián)的信息化智能化管理實踐路徑開展研究探討。

關鍵詞：石油天然氣管道工程 管理信息化 智能化 管道安全 工業(yè)互聯(lián)

1.石油天然氣管道工程現(xiàn)狀

2023年，中國的石油消費占全世界的16.5%，是世界第二大石油消費國和第三大天然氣消費國，隨著新型工業(yè)化不斷深入推進，對于石油天然氣的使用需求越來越大，在最大程度緩解我國能源供需不平衡的前提下，為確保能源供應安全高效，通過探索實施油氣管道規(guī)劃建造與運營管理技術革新工程，不斷提升能源供應的質量和安全保障能力。根據(jù)國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)，截至2023年底，全國石油天然氣長輸管線建造總里程約19萬公里，包含天然氣管道12.4萬公里，原油管道、成品油管道各3.3萬公里?！笆奈濉币詠硪牙塾嬓陆ㄓ蜌夤艿莱?萬公里，不僅如此，近年來我國在國外的石油天然氣管道項目也陸續(xù)建成投產，2019年12月初，中俄東線天然氣管道投產通氣，是中俄能源大命脈合作的重要組織部分。近年來，國家石油天然氣管網(wǎng)集團有限公司加快構建布局優(yōu)化、覆蓋廣泛、功能完備、外通內暢的“全國一張網(wǎng)”，預計“十四五”期間，新建約2萬公里油氣管道并投入運營，進一步擴大全國石油天然氣能源的供給量和覆蓋面。

2.油氣管道工程建設信息化管理面臨的主要困難

2.1能源管道的高危險性。石油天然氣管道輸送的是原油、成品油、天然氣和油氣混合物，一旦發(fā)生泄漏并遇到火源，極易引發(fā)火災爆炸等安全事故。例如，天然氣在空氣中的濃度達到5%以上時，遇火源就會發(fā)生爆炸。石油泄漏后形成的可燃蒸氣云，在一定條件下也能被點燃，產生劇烈的爆炸。因此管道鋪設應避開人口密集區(qū)，并且不同設施之間還要保持一個安全距離，公路、鐵路、重要通訊設施還有油氣管道之間都會設置安全距離，這對鋪設的規(guī)劃提出了很高的要求。油氣管道特別是長距離輸送的管道，是靠加壓輸送，管道內部長期在高壓環(huán)境下，具有相當程度的危險性。例如，油氣管道常見的輸送壓力為10兆帕，如果換算成水，壓力可以將水柱推到1千米高。同時，管網(wǎng)內運輸?shù)幕瘜W品成分復雜，隨著時間推移，不可避免對管壁造成侵蝕，影響穩(wěn)定性和密封性，也影響管道內傳感器的正常工作。油氣管網(wǎng)設計的復雜化、介質的多元化和流速的多變化，導致管網(wǎng)智能化管理控制需要處理的信息量急劇增加，傳統(tǒng)的方法難以實現(xiàn)對數(shù)據(jù)處理及時性、可靠性的要求。因此石油天然氣管道工程建設運營復雜程度高且具有相當?shù)奈ｋU性。

2.2管理網(wǎng)絡的高延時性。大型油氣管道運營企業(yè)，管理維護設備數(shù)量多、種類多，管道鋪設?？绲貐^(qū)甚至跨省區(qū)，有線網(wǎng)絡布設及維護難、移動性差，網(wǎng)絡施工周期長、WIFI信號覆蓋不全，信號弱、影響指令傳輸速度；現(xiàn)有PLC、DCS對設備數(shù)據(jù)應用的深度和廣度遠遠不足，不能基于設備機理提取部件故障特征以及關聯(lián)特征，也不能應用工業(yè)大數(shù)據(jù)、人工智能、數(shù)字孿生等技術，融合設備振動與工藝數(shù)據(jù)，構建多維度的模型，實現(xiàn)對設備健康在線實時分析、故障預警與自動診斷等應用。設備在DCS監(jiān)測的告警體系單一，僅能實現(xiàn)簡單的溫度告警，告警后由人工對數(shù)據(jù)進行分析診斷，系統(tǒng)側診斷能力弱，本質上是事后告警，無法支持預知維護；缺乏振動數(shù)據(jù)自動分析，沒有提取部件的故障特征與關聯(lián)特征，不能對采集的數(shù)據(jù)（振動與工藝數(shù)據(jù)）進行多維的并行計算、自學習，不能對設備的健康實時計算分析，系統(tǒng)監(jiān)測軟件的應用較弱。

2.3管網(wǎng)運維的高復雜性。管道監(jiān)控技術主要包括內部監(jiān)控和外部監(jiān)控兩種方法。內部監(jiān)控是通過智能化、高精度的傳感器在管道內部進行實時無損監(jiān)控，采用光學成像技術、超聲波等對管道內壁進行實時掃描，盡早發(fā)現(xiàn)缺陷和損傷。而外部監(jiān)控則通過附加設備對管道外部進行監(jiān)控，采用電磁無損檢測、紅外測溫、超聲波檢測等對管道外部完整性進行查驗，準確識別腐蝕、裂紋、滲漏等情況。管線入廊和投用申請及審核、管廊作業(yè)施工管理、管廊日常巡檢及維保、管廊商務管理等日常業(yè)務管理的信息化程度低，影響管廊管理人員對管線的操作、運行、停用等狀態(tài)的了解和掌控，降低工作效率。管網(wǎng)調度線上指令的執(zhí)行反饋未與現(xiàn)場操作形成閉環(huán)管理，存在指揮失誤的隱患；管網(wǎng)流程切換方案的制定和操作依靠人工記憶與經驗傳承，無有效模擬預演工具或手段支持；管線倒空、吹掃、置換等物料處置業(yè)務尚停留在紙質記錄階段，缺乏信息化管理手段。

3.石油天然氣管道工程“云上”管理信息化改造實施路徑

3.1 油氣管網(wǎng)的5G網(wǎng)絡建設

工業(yè)現(xiàn)場生產環(huán)節(jié)以及安全預警等業(yè)務要求時延在1～10毫秒以內，并且在網(wǎng)絡信息傳輸上突破了項目現(xiàn)場局域網(wǎng)的網(wǎng)絡規(guī)模，并保留了對發(fā)送時延，傳播時延，處理時延，排隊時延以及信號抖動和可靠性等方面的嚴苛要求。因此需要構建以5G專網(wǎng)為核心，融合5G切片技術、確定性網(wǎng)絡技術和邊緣計算技術的油氣管網(wǎng)數(shù)字化建設，滿足業(yè)務、連接、計算、預警、監(jiān)測等需求的融合服務。5G專網(wǎng)可以滿足油氣管道運營全過程的數(shù)據(jù)采集、遠程監(jiān)控、遠程控制等應用場景對網(wǎng)絡環(huán)境及后臺業(yè)務運行系統(tǒng)的高穩(wěn)定、高可靠、高安全的要求。企業(yè)內部業(yè)務訪問本地服務器，確保核心數(shù)據(jù)不出廠區(qū)，業(yè)務本地就近訪問，提升了服務響應效率，節(jié)省大網(wǎng)流量成本。嚴苛的元器件選用，使得設備耐高溫、低溫，在室外、車載等復雜環(huán)境下依然能夠穩(wěn)定工作，為企業(yè)提供高可靠性、高性價比的無線安全接入組網(wǎng)方案。

3.2油氣管網(wǎng)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺以模型和算法為核心，采用事件驅動服務的方式，達到物理空間與信息空間的雙向映射和交互，從而構建開放的工業(yè)數(shù)據(jù)、應用開發(fā)和業(yè)務運行的云平臺。大數(shù)據(jù)分析技術是通過對歷史數(shù)據(jù)的歸納和分析，發(fā)現(xiàn)影響管道運行的因素的規(guī)律和趨勢，為管道日常維護和風險預防提供科學依據(jù)，從而搭建起油氣管道的數(shù)字化管理模型。例如，通過對其他國家和地區(qū)管道安全事故的歸納分析，可以推定出引發(fā)事故的概率較高、關系較大的因素，從而針對性的形成應急預案。通過基于數(shù)據(jù)自動流動的狀態(tài)感知、實時分析、科學決策、精準執(zhí)行的閉環(huán)賦能體系，達到工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)流通共享的核心目標，從而打通油氣管道高效運輸效能與安全穩(wěn)定、模塊運作之間的信息壁壘，實現(xiàn)生產資源高效配置、軟件架構穩(wěn)定可靠，達到安全生產的全過程、全要素的鏈接和監(jiān)管，為企業(yè)持續(xù)改進和創(chuàng)新油氣管道輸送技術提供工業(yè)賦能。

3.3油氣官網(wǎng)的AI調控技術

AI調控技術是油氣管網(wǎng)全智能化、安全可靠運營的核心，AI的部署離不開數(shù)據(jù)的加持。企業(yè)可以通過軟件數(shù)據(jù)、設備傳感器、網(wǎng)絡基礎設施等，生成、收集并分析海量數(shù)據(jù)。同時，為了更加科學規(guī)范監(jiān)督模型的執(zhí)行，需要持續(xù)引入油氣管道運營方面的理論認知、實際經驗等先驗知識。聚焦提升規(guī)劃設計方案與項目工程建設的契合度，采取不確定性多目標優(yōu)化方法來提升油氣管道建模的精度，不斷提升管網(wǎng)運行的可靠性。另一方面，油氣管網(wǎng)穩(wěn)定高效運營也受大規(guī)模模型求解在計算量和計算精度的不確定性影響，需要借助滾動優(yōu)化方法、數(shù)據(jù)驅動算法等，提高數(shù)據(jù)處理的時效性，以達到模型求解速度和準確度之間的最佳平衡點。AI可以根據(jù)設備的實時運行狀態(tài)數(shù)據(jù)，如壓力、溫度、流量等，自動調整設備的運行參數(shù)，使設備保持在最佳運行狀態(tài)，降低能耗和設備損耗。同時，對設備的異常運行狀態(tài)進行提前預警，以便及時進行維護和維修，避免設備故障對生產造成影響。

3.4油氣管網(wǎng)AI預警技術

AI預警技術是油氣管網(wǎng)全智能化運營的保障，其核心是長短期記憶（LSTM）網(wǎng)絡，LSTM人工智能神經網(wǎng)絡模型通過從一系列的管網(wǎng)運行數(shù)據(jù)中學習并預測未來的管網(wǎng)油氣流量，以準確感知管網(wǎng)安全運行狀態(tài)并識別油氣輸送工況，從而進行油氣管網(wǎng)隱患排查和事故預警。利用AI視頻分析技術對油氣管道周邊環(huán)境進行實時監(jiān)控?？梢宰R別在管道附近的第三方施工、大型機械作業(yè)等行為，防止施工對管道造成損傷；監(jiān)測是否有人員闖入重要燃氣設施區(qū)域，防止非授權的使用和人為破壞；對管道周邊的煙火進行監(jiān)測，及時發(fā)現(xiàn)火災隱患，為事故預警和調查提供支持。根據(jù)是否有直接測量設備，AI采取不同的方式進行泄漏監(jiān)測。對于有探測設備回傳數(shù)據(jù)的情況，AI可以完成數(shù)據(jù)的自動識別和檢測，分析泄漏的可能性；對于缺少傳感設施的情況，可基于管網(wǎng)運行狀態(tài)和工況數(shù)據(jù)，如管網(wǎng)各節(jié)點的壓力數(shù)據(jù)等，結合物理機理和管網(wǎng)的拓撲結構，利用圖神經網(wǎng)絡類算法預測可能發(fā)生泄漏的位置，甚至預測泄漏發(fā)生的時間或泄漏量達到閾值的時間，實現(xiàn)泄漏預警與精確定位。

結語

能源是經濟社會發(fā)展的重要物質基礎和動力源泉，為發(fā)展新質生產力、推進新型工業(yè)化源源不斷供能輸血，石油天然氣管道的安全與暢通至關重要。要將大力推進管道工程管理的信息化智能化升級改造，加強人工智能與大數(shù)據(jù)分析的融合使用，不斷完善工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)在管道運營中的互聯(lián)互通平臺優(yōu)勢，真正實現(xiàn)全方位監(jiān)測與精準控制、高效資源管理與及時風險預警，持續(xù)提升管道傳輸?shù)男?、質量與安全性。