目前中国油气管网已建成规模庞大、结构复杂的大型管网体系
[1]。为保证油气能源稳定供给与灵活调度,国家积极推进油气管网系统的现代化进程。2023年3月,国家能源局发布《国家能源局关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见(国能发科技〔2023〕27号)》,提出“推动油气管网的信息化改造和数字化升级,推进智能管道、智能储气库建设,提升油气管网设施安全高效运行水平和储气调峰能力”
[2]。油气管网高质量发展的内生需求和国家能源安全的战略顶层需求,成为油气管道调控智能化发展的顶层驱动力,一场从“自动化”到“智能化”的油气管道调控范式革命已成为油气管道行业发展的现实要求
[3-4]。近年来,以机器学习、深度学习、知识图谱和数字孪生等为代表的人工智能(artificial intelligence,AI)技术不断突破,为解决油气管道智能化调控难题提供了新的思维方式和技术方案,推动油气生产行业的智能化转型
[5-7]。
目前,国内学者对智慧管网研究已经成体系,包括管网数字孪生建模、全生命周期数据管理、智能感知设备部署等
[8-9];国外研究以“智慧管网系统集成”为重点,如Trans Canada公司的GeoFind跨业务信息共享数据平台、挪威石油公司于2017年启动的数字化建设中心等,均是通过对管网层面技术的整合实现状态监测与远程控制
[10]。总的来说,现有的油气管道调控智能化研究虽在硬件集成、数据治理与系统联动等方面取得了一定进展,但其核心仍侧重于状态感知与信息整合,尚未形成具备自主分析、决策与优化能力的独立智能内核,这导致油气管道调控仍深度依赖人工经验判断,难以应对复杂工况下的实时优化与主动风险防控,形成了“有数据、缺智慧”的瓶颈。为突破这一局限,亟须构建一个位于智慧管网之上、专注于智能决策的“智慧中枢”。
基于上述研究背景,现立足油气管道调控智能化转型的现实需求,首次明确油气调控“智慧中枢”的科学内涵与核心定位,系统厘清其与智慧管网之间的“大脑-躯体”层级协同关系;在此基础上,突破现有研究多聚焦单一技术应用的局限,构建了覆盖数据底座、智能算法、仿真验证、知识引擎、人机协同的五层关键技术体系,并形成七大核心应用全景,为智慧中枢的工程落地提供完整技术框架与实施路径;最后深入剖析智慧中枢深化应用的挑战和应对策略,可为推动我国油气管道调控真正迈向智能化提供重要参考和理论支撑。
1 油气管道调控智能化演进脉络
从自动化向智能化的迭代升级是油气管道调控能力从被动响应到主动预判、从单点控制到系统协同的重大转变
[11]。自动化阶段以监控与数据采集系统(supervisory control and data acquisition,SCADA)为核心,依据事先设定好的规则和逻辑,对生产数据进行远程监测、设备操控和超限报警,代替了重复的人工操作,但调控决策依然依靠人工经验。智能化以自动化为基础,具备数据驱动、主动优化、预测预警、自适应学习等智能特性,实现从感知执行到认知决策的跨越
[12]。
中国从20世纪70年代开始大规模建设长距离油气管道,但在80年代以前,受自动化相关技术水平的限制,油气管道的阀门开关、设备启停等基本操作大多靠人工手动完成,通信方式主要依靠电话,自动化水平极低
[13]。从20世纪80年代至今,中国油气管道调控智能化发展经历了3个关键阶段,每一阶段都以技术突破和工程实践为标志,形成清晰的发展脉络(
图1)。1986—2005年为自动化奠基阶段,主要特征是SCADA系统的引进和初步运用。标志性工程包括东黄复线原油管道、库鄯原油管道、陕京输气管道、兰成渝成品油管道等。特别是1986年建成投产的东黄复线原油管道,这是中国第一条中外联合设计的管道项目,引入了加拿大NOVA公司的SCADA技术,填补了中国油气管道SCADA系统应用方面的空白。这一阶段是油气调控从人工操作到机械自动化的过渡,调控系统采用分散式布局方式,不同管道数据无法彼此流通,调控决策依赖现场经验。2006—2019年开启数字化转型阶段,以集中调控体系的建立和国产化技术的突破为标志。2020年至今,中国油气调控智能化建设不断突破,“数字孪生+AI大模型”的融合创新模式显现,AI以及大模型在自然语言处理、图像识别、智能决策等方面强大的能力,为油气管网智能调控提供了强大工具
[14]。油气调控业务与前沿人工智能技术融合的发展趋势,加速了油气管道向智慧能源基础设施的快速迈进,中国油气管道调控正步入全新的智能化时代。
从已有研究以及行业共识来看,智慧管网是一套覆盖管道设计、建设、运行、运维、退役全生命周期的全域智能化体系,其主要特点是全要素整合,既有物理层面的管道本体、传感器、巡检设备等硬件设施,也包含数字基础设施方面的数据存储平台、数字孪生模型、运维管理系统等内容,本质上是物理管网与数字系统的深度融合
[15]。例如,在现有站场智能化改造或新建站场中,通常会部署大量物联网传感器实时采集温度、压力、流量、振动等数据,实现物理设施状态的全面、精准镜像,构成智慧站场的数据底座。智慧中枢则是在智慧管网基础上,依靠算法模型与知识库监测、分析、改善管网运行情况,是整个油气管网系统智能化高效运转的决策核心。例如,基于物联网传感器采集得到的实时数据流,可部署基于深度学习的工况识别模型,从复杂的压力、流量序列中自动识别出微小泄漏特征,提前生成预警和操作建议,实现对管道调控的分析决策。基于以上分析,油气管道调控“智慧中枢”可以被认为是构建于智慧管网数据基础设施之上,集成了AI模型、知识引擎、仿真模型和决策算法的软件平台与应用系统集合。它以数据驱动为核心,具备自主感知、智能分析、科学决策、自适应优化等能力,是智慧管网实现从被动响应向智能化自主决策跨越的关键载体,也是油气管道调控从自动化向智能化发展的高级形态。理论上,智慧中枢本质特征体现在3个方面:在技术层面,它是以数据作为生产要素,以人工智能作为核心驱动力,以数字孪生作为重要支撑的复合技术体系;在功能层面,具有感知、学习、决策、优化能力,可以做到从工况识别到方案制定的全程自主决策;在价值层面,重新定义人机协作,让专家从重复性劳动中解脱出来,把精力用在更有价值的战略决策上。总的来说,智慧管网提供基础设施和数据资源,智慧中枢利用智能算法与知识库将这些资源转化为实际价值,推动油气管网调控由自动化迈向智能化。
2 油气调控智慧中枢关键技术体系
智慧管网与智慧中枢构成“躯体”与“大脑”的协同关系。智慧管网侧重于物理设施数字化与全域数据感知,构建了智能化的基础设施与数据资源池。而智慧中枢的本质是构建于该数据资源池之上,以驱动系统从“感知执行”向“认知决策”跃迁为核心的高级智能决策主体,其核心智能决策能力的落地离不开多技术的深度协同与体系化支撑
[16]。相关技术体系并非智慧管网基础设施的简单罗列,而是旨在系统勾勒支撑智慧中枢实现自主感知、智能分析、科学决策、自适应优化等核心智能决策能力的技术基座。如
图2所示,多源数据融合与治理技术作为基础数据底座,通过标准化整合与预处理,为智慧中枢提供高质量数据支撑;工业级人工智能算法作为整个智慧中枢的核心决策引擎,实现油气管道调控的模式识别、预测与优化等功能,其输出结果可反哺知识图谱与知识自动化技术,形成结构化、可推理的行业知识库;同时,知识图谱为人工智能模型提供先验知识和规则约束,提升决策的合理性与可解释性;通过数值仿真与数字孪生,智慧中枢获得了可靠的虚拟验证试验场。最终,所有技术的分析与决策结果都通过人机协同交互与决策支持,以可视化、多模态的方式呈现给调控人员,实现人工智能与人类经验的深度融合与双向校准,共同支撑智慧中枢实现从数据感知、智能分析、知识沉淀、虚拟验证到人机交互的智能闭环
[17]。
2.1 多源数据融合与治理技术
作为智慧中枢所有功能的基础支撑,多源数据融合与治理技术首先要解决管道行业长期以来的“数据孤岛”问题,即地理信息系统(geographic information system,GIS)等系统采集的数据格式不统一、采集频率不同,导致知识库无法调用故障案例,运行方案编制缺少完整的工况数据
[18]。多源数据融合是将多个数据源整合为一致、准确、实用的表现形式的过程
[19-20]。多源数据融合技术通过OPCUA、MQTT等标准化接口将实时运行数据、设备状态数据、环境数据、故障记录、知识文档融合成统一的数据池,再经过数据清洗剔除异常值、时空对齐统一、特征工程提取关键指标,将原始数据转换成工况识别分析所需的特征数据以及设备健康管理所需的标准化参数。为了适应不同的数据需求,可以采用“时序数据库+关系数据库+文档数据库”的混合架构,其中时序数据库存储高频运行数据支撑安全预警的实时分析,关系数据库存储结构化知识支持问答功能的规则查询,文档数据库存储非结构化案例作为方案编制的参考
[21]。针对偏远站场可能存在的传感器数据传输延迟、老旧设备数据采集不准确等问题,通过北斗自组网通信、多模态通信智能切换、边缘计算预处理等手段,可以减少延迟带来的影响,为技术落地提供基础条件
[22]。以中俄东线天然气管道工程为例,曾面临着在设计、采办、施工、测试、投产、运行等全生命周期各阶段的数据标准不统一、格式异构,管道沿线钢管、短节、环焊缝等实体在设计阶段无法预知,无法建立完整的数据模型等问题。对此,项目通过优化升级PIDM数据模型,统一数据标准与编码规则,开发数据在线移交接口,实现了22大类共计逾17万条数据的校验与处理入库,支撑多版本时态数据管理、非结构化数据管理和智能感知数据管理,为管道智能化运营奠定了高质量数据基础
[23]。
2.2 智能分析与优化决策算法
工业级人工智能算法是为解决工业领域核心问题而专门设计的数学模型和计算逻辑。作为智慧中枢的智能化决策基础,工业级人工智能算法需要对管道调控复杂的场景作出针对性的分析和优化
[24]。
图3给出了部分传统油气调控难题的AI解决方案。在多种原油的掺混输送中,常因混合原油物性动态变化与管道水力系统产生强非线性耦合,叠加调控作业引发的复杂流动与管道拓扑结构干扰,导致出现非线性压力波动。传统的人工判断不能识别非线性压力波动、设备早期故障等场景的微弱特征,方案编制、工况识别等作业耗时耗力且误判率高
[25]。人工智能算法以深度学习为核心,支撑油气调控核心业务,例如可通过Transformer模型分析流体的压力、流量等参数,并自动识别正常输送、泄漏或局部堵塞等状态,无需人工判断;利用卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)提取输油泵振动特征参数,在较小的故障征兆幅值下就可以发现轴承磨损情况和叶轮失衡等问题,从而为设备健康管理赢得更多维修的时间
[26];结合强化学习和多目标优化方法可生成成品油顺序运输时混合批次切换最佳时机及流量调节曲线,提高输送效率;利用长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)可以进行天然气负荷预测及下游需求波动分析,以便为调控决策提供前瞻性信息
[27]。国家管网集团针对“全国天然气管网供销运预测与资源优化”这一应用场景,依托庞大的天然气行业运行数据集,涵盖超过13万条数据,通过建立天然气负荷时序预测模型实现对全国和试点地区天然气消费的日预测,准确率达96%以上。以上技术推广的难点在于工业场景样本少和特殊工况案例较少,导致算法在极端场景下不稳定。采用迁移学习技术借鉴相近行业数据、结合数字孪生生成虚拟样例等方法可以弥补样本缺失,提升相关算法在常规和极端场景下的可靠性
[28-29]。
2.3 虚实交互与动态仿真验证体系
数值仿真及数字孪生技术可以解决油气管道调控试错成本高、预控难的问题。比如,传统运行方案的验证需要现场试验,参数不当时会引发管道压力超高;安全预警只能在事故发生后报警,无法量化风险的影响范围。如
图4所示,数字孪生技术根据管道和站场的物理参数(管径、壁厚、材料等)和拓扑结构(站场、阀室分布)建立1∶1比例的水力-热力-设备耦合数字孪生体,通过实时数据映射实现物理管道与数字模型的同步,保证仿真结果与实际相符。在功能支撑上,系统运行仿真可模拟不同流量下产生的压力损失和温度变化,从而优化输送参数;应急场景仿真能够推演出泄漏扩散范围、设备故障连锁影响,用以量化风险等级;设备运维仿真以标准化的运维作业流程为指导,模拟设备维护过程,辅助制定设备健康管理和维护计划。相关仿真结果也可以用动态曲线、三维图形等形式展示,使调度员能够更加直观地理解调控效果。中油国际管道针对覆盖6个国家、总里程超1.1×10
4 km的跨国管网体系,自主研发了“丝路国脉”数字化平台。以中缅管道突发气源波动的情况为例,通过启动数字孪生推演,系统调用基于20年历史数据构建的智能模型,在2 h内完成从多目标优化到方案验证的全流程,较传统方式提速4倍。调控方案实施后,管道自耗气量降低5%。由于油气输送流场、管道结构应力场、介质和环境温度场、设备运行电磁场等存在强烈的相互耦合作用,且不同物理场的建模尺度(如流场需要微观流体运动分析、应力场需要宏观管道形变计算)和求解方法(比如流场采用CFD、应力场采用有限元)差异很大,导致多场数据交互、求解收敛性控制以及与实际工况的匹配度很难兼顾
[30-32]。这些问题在油气管道数值仿真模拟中应予以特别关注。
2.4 知识建模与自动化推理引擎
油气管道调控有3个方面的核心知识,即行业规则(如相关标准规范)、历史案例以及关联知识(如设备故障与运行参数的关系)。传统油气控制方式长期存在知识的隐形化和传播效率不高的问题。知识图谱、知识自动化技术通过构建实体-关系-属性逻辑,把隐性的经验转化为显性的规则(如当输油泵轴承温度超过80 ℃时,需降低负荷同时检查润滑系统)。在功能支撑方面,知识问答功能依靠自然语言处理(natural language processing,NLP)技术,可以迅速匹配用户查询内容和知识图谱,生成步骤化的答案以及关联信息;在编制运行方案时自动调取图谱中所存储的介质输送规则(如不同掺氢比和管道材质条件下掺氢天然气的最大输送压力),保证方案的合规性;在安全预测预警方面,推送同类隐患、风险和事故的处置案例,辅助应急决策;在对新场景的处理中,可以通过基于案例的推理算法(case-based reasoning,CBR),自动学习新的场景数据生成知识条目,无需人工逐条录入。国家管网开展了油气管道双重预防机制的知识图谱研究,利用深度学习技术建立油气管道文本数据知识抽取模型,形成覆盖油气管道全生命周期的全面、可查询的双重预防机制知识图谱,涵盖各类风险、设备状态、故障模式等,为管道风险管控提供了智能决策支持。相关技术难点在于知识的结构化转换,例如依靠直觉判断的经验无法拆分成明确的规则。通过多轮专家访谈细化经验,结合实际运行数据验证知识,可以逐步提高图谱质量
[33-34]。
2.5 人机融合与协同决策支持架构
人机协同交互与决策支持旨在系统效率和人工经验之间达成平衡,避免智慧中枢陷入过度自动化的极端
[35]。如果完全由系统自主决定,可能因数据偏差导致错误判断。人机协同交互与决策支持通过多模态交互适配不同的调控场景。
图5给出了油气管道调控智慧中枢人机融合机制:在油气管道调控中心,调控大屏可支持语音查询知识问答内容、发送运行方案指令,减少手动操作时间;三维可视化界面可显示工况识别结果以及仿真曲线,并采用拖拽式的参数调整方式,使调度人员直观参与决策。在现场,移动端APP可以帮助工作人员及时接收安全预警信息、查阅检修知识,打通了调控中心与现场的交互链路。复杂场景中人机分工的界定,即自动处理和人工干预的边界,是相关技术落地应用的难点。目前工业控制系统中人与计算机的交互设计已比较完善
[36-37],智慧中枢可借鉴电力调度
[38]、化工控制
[39]等领域的成熟经验,通过试点逐步优化分工机制,确保功能落成后符合调度人员的操作习惯。
智慧中枢的以上关键技术并非孤立存在,而是通过深度协同构成统一的技术体系。其中,多源数据融合与治理技术作为基础数据底座,通过标准化整合与预处理,为智慧中枢提供高质量数据支撑;工业级人工智能算法作为整个智慧中枢的核心决策引擎,实现油气管道调控的模式识别、预测与优化等功能,其输出结果可反哺知识图谱与知识自动化技术,形成结构化、可推理的行业知识库;同时,知识图谱为人工智能模型提供先验知识和规则约束,提升决策的合理性与可解释性;通过数值仿真与数字孪生,智慧中枢获得了可靠的虚拟验证试验场。最终,所有技术的分析与决策结果都通过人机协同交互与决策支持,以可视化、多模态的方式呈现给调控人员,实现人工智能与人类经验的深度融合与双向校准,共同支撑智慧中枢实现从数据感知、智能分析、知识沉淀、虚拟验证到人机交互的智能闭环。
3 智慧中枢的核心应用全景及实施路径
油气管网调控智慧中枢并不承担智慧管网全生命周期管理的宽泛职责,而只专注于运行调控全程,将数据资源转换成决策依据,弥补传统自动化控制只能执行指令,不能主动决策的缺陷。在具体应用场景上,主要包含了知识问答、方案自动编制、工况识别分析、系统在线仿真、设备健康管理、安全预测预警和报告自动生成等(
图6)。
3.1 知识智能化检索与交互
油气管道调控的智能化变革中,知识问答功能是智慧中枢认知飞跃与决策赋能的重要基础,其功能定位直击传统管理模式知识碎片化和决策滞后两大痛点。管道运维所需的知识涉及设备参数、工艺规程、应急预案、历史案例及专家经验等海量内容。在传统的信息系统建设过程中,由于缺乏数据的统一规划和标准规范,数据资源以各种形态分散在不同应用系统中,从而形成数据孤岛
[40]。因此知识问答的主要任务就是构建一个能够全面感知、快速响应、智能推理的大规模智慧专家大脑,将分散的、隐秘性较强的知识转化为体系化、可推理的数字资产,为调控人员提供7×24 h的决策支持
[41-42]。
实现智慧中枢的知识问答功能需遵循“数据-知识-智能”的转化逻辑。
图7给出了智慧中枢知识问答功能的逻辑框架:首先搭建管道调控领域的知识图谱,表征设备、故障、工艺等实体及其复杂关系,并形成系统化的知识骨架;然后利用自然语言处理(NLP)、机器学习等技术从多源异构数据中抽取知识融入知识图谱中,使知识图谱成为既可查询又可关联的动态知识库
[43]。在问答交互方面,系统依靠语义解析明确用户的自然语言意图,采用图数据库查询、向量相似度匹配等技术在知识图谱中开展智能推理和精确检索
[44-46]。此外,还可引入行业大模型以增强理解和生成的能力,既可直答问题,又能给出推理链条和解决方案建议。系统应具备持续学习机制,通过人机交互反馈不断优化答案质量并吸收新知识,从而实现自我演进。在某油气管道生产运行数据多维分析知识问答系统中,通过构建多源异构向量数据库、开发Text2SQL与RAG架构核心模型,统一数据存储标准与交互逻辑,完成了4 700余份专业文档结构化处理、38张数据表构建及205个业务问题调优,实现了多维数据分析与知识问答准确率85%(人工抽检94%)、数据召回率91.3%的核心指标,支撑了油品36项/天然气26项指标查询、多轮对话交互、合规审计追踪及PC/移动端跨端使用等功能,为油气管道调控从经验驱动向数据驱动转型奠定了智能化技术与高质量数据基础。
3.2 运行方案自动编制
油气管道调控智慧中枢架构中,运行方案的自动编制是其从被动执行到主动决策的智能核心,标志着管道运行由自动化步入真正的智能化阶段,其功能定位就是要系统性地解决传统人工编制模式在复杂性、时效性和全局性等方面面临的严峻挑战。
随着管网规模日益扩大,互联成网、网络拓扑趋于复杂,能源市场对波动性的响应要求越来越高,而依赖调度专家个人经验、人工计算和反复协调的传统方法往往耗时冗长,且无法处理大量互相耦合的约束条件,生成方案往往是局部“可行解”甚至仅仅是“安全解”,不能实现全网资源的优化配置
[47]。管网运行方案自动编制需要精准求解多站场自动分输流量精准分配、加热炉启停及负荷优化、配泵方案的组合与调速、批次计划切割和跟踪、管网全局及各站场能耗精准分析与优化、炉泵匹配优化等复杂问题,实现全国一张网,全网一盘棋的协同优化,实现资源的灵活调配
[48]。
如
图8所示,管网运行方案的自动编制深度融合机理建模、最优化理论、人工智能、高性能计算等。首先,需建立符合实际的基础模型,包括流体力学水力-热力耦合模型、设备模型(如泵特性曲线)、加热炉效率曲线、能耗模型、批次输移追踪模型等,这是后续优化计算的物理基础;然后采用多层级优化算法求解,在顶层以总运行成本最小、能耗最小或输量最大为最主要的目标函数,约束条件包括站场压力界限、设备启停频率、管道承压极限、原油进站温度、批次界面约束等,由此形成一个大规模、多时段、多变量的运筹学问题。系统应内置机器学习反馈机制,不断比对方案预测值和实际运行数据,自动校准模型参数和优化权重,使系统拥有自我进化能力
[49-50]。系统的最终输出不是一个单一指令,而是包含预期能耗曲线、安全预警点、备用调整策略在内的一套综合决策包,为调度员提供超级大脑。以执行原油管道运行方案生成任务的某“原油计划助手”为例,通过构建大模型+运筹优化小模型双模驱动体系,开发了月/日方案求解器与PPS系统嵌入接口,实现了端到端准确率94%、方案生成时效<90 s的核心指标,完成长呼、惠宁等4条原油管道的推广应用,支撑了月度输油安排自动计算、日计划滚动更新、工控网络指令下发等全链条功能,为原油管道调控从人工经验驱动向智能算法驱动转型奠定了高效执行基础。
3.3 工况识别分析
工况识别分析的必要性根植于油气管道长距离、高能耗、易燃易爆的固有高风险属性,直接针对传统SCADA系统有数据而缺少洞察力的不足,在油气管道调控中起到智能感知和诊断的作用。传统的工况监控方式主要采用预设阈值报警,不仅迟钝滞后,不能识别缓慢发展的异常趋势,很容易产生大量误报漏报,使得调控人员陷入数据海洋和信息荒漠的困境,无法从海量、高噪声、多维度的实时数据中精准把握系统的运行状态
[51]。利用智慧中枢进行油气管道工况识别分析旨在解决如下问题:一是工况特征的精准提取与分类,如正常启停输、调节流量、倒罐、清管等作业中泄漏、设备故障、冰堵、水击等异常工况的即时、准确辨识;二是微弱故障征兆的早期感知,在故障尚未引发参数越限,仅产生微弱特征信号时即实现超前预警,为故障处置赢得宝贵时间;三是复杂工况的根源分析,当多个参数异常交织时,快速定位根本原因,避免头痛医头、脚痛医脚。
多源异构数据高频采集与融合是实现管道运行工况自动识别的第一步,除SCADA系统中的压力、流量、温度等传统工艺参数外,还包括振动、声波、电机电流以及视频等多种类型的数据
[52]。然后利用信号处理技术(小波变换、经验模态分解等)对原始时序数据去噪和分解,提取不同工况的特征参数,利用机器学习模型进行故障模式识别,并且采用多模型融合决策的方式综合不同的算法结果做出最终判断
[53]。工况识别可与知识库、数字孪生平台紧密联动,将识别出的工况及其特征保存在案例库中,形成历史经验。在发生重大异常工况时可以触发仿真系统推演后果,从而评估风险等级并制定应对方案。通过以上流程,工况识别分析功能可将原始冰冷的数据比特流转化成清晰可操作的工况语义信息,使调控系统从看到数据到看懂工况,实现智慧决策的目的。在某油气管道智慧调控系统中采用了深度学习技术进行运行工况的识别与分析,首先对管道的运行参数和文本数据等多源数据进行标注与清洗。油气管道运行参数专业性较强,数据量大,但可用于训练的、有价值的数据覆盖面小,带宽窄。以异常工况为例,2020—2023年某原油管道仅发生15起异常事件,不足以支撑深度学习需要的数据量。对此,通过历史数据整理,仿真系统模拟合成等方式标注工况样本310套,然后利用卷积神经网络(CNN)训练运行工况样本中的海量时序类样本,通过端到端的数据驱动算法直接输出监测样本的工况类型和异常原因,包括7类正常工况及5类异常工况及其原因。
3.4 系统在线仿真
在复杂管网系统中,调控人员经常遇到难以预料的操作结果,特别在大规模流程转换、设备启动停止或出现意外时,传统的调控方法只能凭借历史经验和简化计算来处理,不能全面考察各种操作方案对整个系统的影响。系统在线仿真利用高精度的数字镜像模拟不同操作策略、异常工况、应急措施等,调度人员可以在虚拟环境中提前评估决策执行结果并规避风险,优化运行策略,在培训方面也可为操作人员营造真实的操作环境以提升其业务水平和应急处理能力。
系统在线仿真搭建起一套多层次技术体系,首先要建立高精度的水力-热力模型,依照流体力学以及热力学基本原理,利用偏微分方程组来表述管道内部流体的压力、流量、温度等参数变化情况
[54];然后通过实时数据驱动从数据接口持续获取SCADA系统的即时数据,保证数字模型同物理系统一致。在此基础上集成高性能计算引擎,完成复杂数学模型的快速求解,在数秒内计算出未来数小时的工况状况。该系统应采用模块化设计,包含稳态仿真、瞬态仿真、泄漏检测、批次跟踪等模块,满足不同场景的应用需求。结合数字孪生技术,形成与物理管道完全一致的虚拟管道模型,实现虚实之间的双向映射及交互,可建立仿真结果评估体系,包括安全性评估、经济性评估、稳定性评估等,为决策提供全面可量化的参考。国家管网集团科学技术研究总院开发了基于分区增量迭代-自适应状态估计算法的大型复杂天然气管网在线仿真软件
[23]。在对软件的性能验证中,以中国某区域2×10
4 km级规模大型复杂天然气管网为测试对象,采集了72 h实时运行数据,设置3 min仿真周期,软件全流程耗时仅29 s。在稳态运行验证中,24个压气站进出站压力仿真值与实测值平均误差仅1.8%;在动态工况验证中,4个典型压气站、气源Z1和分输点D1的仿真结果与实测数据高度吻合,准确模拟了旁通、增压、高需求等多种工况下的压力响应和流量变化,证明了管网系统在线仿真在生产实践中的巨大潜力。
3.5 设备健康管理
智慧中枢设备健康管理功能的核心使命是扮演好关键设备智能健康医生的角色,通过设备运行状态的持续“望闻问切”,达到早期预警故障、精准评估健康状态、科学预测剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)以及优化决策维护策略的目的
[55],实现从被动式维修向预测性维护的转变。从安全性上来说,它能够提前发现压缩机喘振、轴承磨损、叶片裂纹等潜在隐患,避免其发展成火灾、爆炸或长停等严重事故,是管道本体安全的前哨;从经济性上来说,通过预测性维护可以大大降低非计划停机时间,减少维修费用,同时可以实现设备全生命周期的数据管理和价值挖掘,并且可以为设备技改、报废更新、备品备件优化等提供数据支撑,是实现资产完整性管理(asset integrity management,AIM)和智能化转型的基础
[56]。
设备全生命周期智能运维是综合运用物联网、大数据分析、人工智能、机理模型等集成技术体系,利用关键设备上部署的振动、温度、噪声、电流等多种高性能传感器,形成物联网感知层,高频采集设备全方位体检数据
[57];在与SCADA、维修历史等系统数据融合后,形成设备健康大数据湖,通过信号处理技术深入挖掘相关数据,提取设备故障特征参数;采用机器学习算法学习历史故障模式,建立高精度故障诊断和分类模型,把数据转化为故障知识
[58]。最后,系统将诊断和预测结果与维护资源库、备件库存信息结合,采用运筹学算法推荐最优维护策略,并自动生成工单
[59]。以中缅管道关键站点马德首站为例,其针对站内燃气发电机研发的缸温智能监测系统,通过部署高精度温度传感器,并集成基于机器学习的实时分析算法,持续监测气缸温度变化趋势。该系统能够智能识别异常温升模式,提前预警潜在的过热风险,从而有效预防了因高温导致的突发性停机故障。自投用以来,设备故障率降低约40%,维修成本节约近50%,在保障管道连续稳定运行的同时,显著延长了核心设备的使用寿命。
3.6 安全预测预警
安全预测预警是保障管网物理安全和运行安全的核心免疫系统。现有的安全预警方法高度依赖SCADA系统参数的阈值报警,具有滞后性和孤立性,不能对地质灾害缓慢演变、第三方施工入侵、腐蚀穿孔、人为误操作等复杂风险进行早期识别和关联分析,使调控人员陷入救火式的应急响应,疲于奔命且效果不佳。因此,需构建全域感知、智能判别、超前预警、精准推送的主动安全防护体系,把安全管理的关口前移,实现从人防到技防的转变。
油气管网的安全预测预警的核心环节是智能风险建模与预测算法
[21],利用知识图谱技术搭建风险关系网络,衔接各类风险事件、致因因子、承灾体和后果影响;然后利用机器学习算法深度挖掘数据,建立地质灾害预测模型、第三方破坏识别模型、腐蚀速率预测模型、设备故障概率模型等,实现从数据到风险知识的转变并对未来风险趋势进行概率性预判
[60]。依托分级响应和闭环管理机制,系统可根据预测风险概率和可能后果等级自动触发分级预警,并把预警信息及处置建议精准推送到相关责任人员及部门,同时自动启动相应预案流程并跟踪处置反馈。整个过程可与数字孪生平台无缝集成,在虚拟空间中模拟推演重大风险的发展后果以辅助决策,由此形成智能安全哨兵,实现全方位的风险预测预警
[61]。中石油中亚管道通过接入32类自然灾害数据源的智能感知网络,开发timeRAF时序推演算法,将地质灾害识别准确率提升至92%。在2025年1月的寒潮中,管道智能监测系统捕捉到气象异常数据,自动关联17份历史处置方案,生成包含管道应力调整、备用路由器切换等13项措施的预警报告,保障了管道安全平稳供气。
3.7 报告自动生成
在传统油气调度工作流程中,调度、设备、安全等各类报表和报告需要人工从分散的独立系统中手动获取数据,然后采用复制粘贴、手工计算、格式化等方式在办公软件上拼接而成。整个过程极其烦琐,迫使调度员把大量的时间花在价值不高的文档处理上,而非进行决策分析,且报告的格式和质量因人而异,使决策参考的价值大大降低。报告自动生成是打通智能决策最后一公里的关键环节,承担着知识价值提炼以及决策效能传递的重要角色,让人力从单调、机械的重复劳动中解脱,实现“秒级”报告生成,极大地提升工作效率
[62]。
如
图9所示,为自动生成油气调控报告,首先要进行多源数据的自动抽取与融合。通过抽取-转换-加载(extract-transform-load,ETL)工具以及API接口,从实时数据库、关系型数据库、知识库、仿真结果文件甚至外部的气象、地质等数据源中,按照预先定义的业务规则抓取所需数据并进行清洗、对齐、时间戳匹配等处理,形成用于报告生成的基础数据集。内容生成引擎可采用双层结构,首先利用自然语言生成(NLG)技术把结构化数据转为合乎语言习惯的描述性段落,然后采用模板引擎、机器人流程自动化技术填充Word、PPT、Excel的标准化报表模板,完成初步编排。智能可视化和增强分析系统调用商业智能(business intelligence,BI)工具库,自动生成并且嵌入各种高性能图表,如趋势曲线、地理信息图、设备状态面板、热力图等,再利用算法自动标注关键点、异常点以及趋势变化,使报告不仅能够展现数据,更有助于揭示数据背后的趋势和规律。智慧中枢系统可以跟踪报告中的重要结论或者异常现象,生成新的分析任务和仿真验证需求,从而把报告从静态记录文档转变成驱动行动的动态指令,与其他功能模块形成联动,使数据价值真正在决策闭环中顺畅流动,最终成为智慧中枢赋能管理提升的效能倍增器。国家管网集团通过整合知识抽取与多源异构数据抓取技术,开发了模板可视化维护与文档生成引擎,具备在线编辑、审批流转与版本追溯功能,可自动生成输油任务完成情况、设备运行分析等核心章节,使报告编制效率提升70%以上,为油气管道运行分析的标准化、智能化提供了高质量文档支撑基础,目前已在兰成渝管道试点应用。
由上可知,油气管道调控智慧中枢七大核心功能通过对技术的整合和流程的协同,实现了从知识到数据的全流程智能调控,既解决了传统调控中的诸多痛点问题,又为油气管道安全、高效运行提供了标准化的技术路径。
4 智慧中枢面临的挑战和破解策略
油气调控智慧中枢在向纵深方向迈进并实现大规模推广的过程中存在一些结构性难题,主要体现在两个方面,一是作为智慧中枢运行核心生产要素的数据在全链路价值释放过程中出现梗阻,分散采集与知识转化环节均不同程度对智能决策精度和效率造成影响;二是支持智慧中枢功能达成的技术栈(如AI、数字孪生、知识图谱等)在系统融合时因底层逻辑差异以及架构适配性不足导致协同不畅,从而限制了技术效能的充分发挥。
目前,多源数据治理已经解决了接口标准化、协议兼容等技术问题,主要矛盾在于从数据要素到知识沉淀再到决策赋能的整个链条出现结构性断裂。调度专家通过长期实践积累的复杂工况直觉性认知(例如,根据混油界面动态波动判断管道局部堵塞的经验)往往包含大量非结构化逻辑,并且难以拆解成知识图谱可以承载的实体-关系编码规则,从而造成大量高价值处置经验无法被纳入智能决策系统;地震叠加泄漏、寒潮致冰堵、设备故障等因素耦合产生的低概率极端场景的真实样本十分稀缺,而AI模型只能依靠数字孪生生成虚拟训练数据,但虚拟样本和真实物理场景之间存在的偏差会直接削弱模型对异常工况的适应能力
[63]。这些问题形成了数据要素价值释放的系统性阻碍,进而影响到智能决策的准确度和及时性,使得智慧中枢不能充分发挥数据驱动的核心作用,成为智慧中枢迈向更深层次智能化进程的重要障碍。针对以上难题,可从知识转化与样本生成两个维度着手,通过设计交互式知识建模工具,将专家直觉经验转化为可被系统识别和推理的规则条件,实现隐性知识的显性化处理;同时在虚拟仿真中深度嵌入机理模型,并结合生成对抗网络等技术合成极端工况样本,打通从数据到知识到决策的链条,破解智慧中枢价值释放中的数据梗阻问题
[64-65]。
智慧中枢多技术栈融合不是简单的技术拼接,底层架构与逻辑的本质性协同难题逐渐显现。AI的数据驱动范式、数字孪生的机理建模逻辑、知识图谱的规则推理框架等在数据处理逻辑、输出形态及应用场景上均存在很大差别。例如,基于Transformer架构的工况识别模型和水力-热力耦合仿真的数据交互需要经过多个维度的格式转换和语义对齐才能完成,这就增加了决策链路延迟。技术栈协同的深层壁垒导致各种技术的效能无法被完全释放,复杂油气调控场景中核心功能的提升优化也受到限制。对此,可从标准化和架构设计层面寻求突破。首先建立面向油气管道调控的标准化数据库,对设备、操作、工况等涉及的核心概念进行标准化语义定义,为智慧中枢关键应用模块提供一致的数据与交互基础;其次,将不同的技术功能拆分为独立的微服务组件进行封装,并通过标准化API与事件驱动机制实现微服务组件的集成与灵活编排;同时引入跨模态中间层助力数据的自动适配与高效流转,从而实现各技术栈的独立演进和全链路的高效协同,提升指挥中枢在复杂场景中的决策效能。
5 结论与展望
全球能源格局的深刻变革与人工智能技术的蓬勃发展推动着油气管道调控由自动化向智能化的转型革命。全面探讨了油气管道调控智慧中枢的内涵、技术和应用全景,旨在为其深化发展提供理论框架和实践途径。
(1)厘清了智慧中枢的本质内涵,指出智慧中枢并不是智慧管网中的简单功能模块,而是构建于智慧管网数据基础设施之上,集成了AI模型、知识引擎、仿真模型和决策算法的软件平台与应用系统集合,是驱动整个系统从被动响应向主动决策跃迁的决策大脑。智慧中枢超越了以SCADA为代表的追求稳定运行的自动化逻辑,构建了以数据为生产要素、以人工智能为核心驱动力、以数字孪生等技术为重要支撑的全新体系,具备感知、学习、决策和优化的能力,在根本上重塑了油气调控范式,实现了由人控为主到人机协同、智能主导的深刻转变。
(2)智慧中枢的落地应用依赖多层次深度融合的技术体系。该体系以多源数据融合与治理形成数据底座,以工业级AI算法作为核心决策引擎,采用数值仿真和数字孪生进行虚拟验证,利用知识图谱和知识自动化提供知识支撑。最终,相关技术通过人机协同交互实现人机融合,并集成到调控业务流中,从而实现人类智慧与机器智能的高效协同。在应用层面,系统阐述了由七大核心功能构成的智慧中枢应用体系:以知识问答为认知基础,通过工况识别和运行方案自动编制实现精准感知和优化决策,依托在线仿真开展虚拟验证工作,借助设备健康管理和安全预警构建预测性保障体系,最终通过报告自动生成达成价值交付。该体系基于借助AI、知识图谱、数字孪生等先进技术,支撑油气调控范式从自动化向智能化的范式革命。通过聚焦智慧中枢核心模块在国内不同代表性管道的技术应用案例,论证了油气管道调控智慧中枢的落地基础和工程应用前景。
(3)当前智慧中枢面临数据价值链断裂与技术栈融合两大核心挑战。隐形知识转化困难且极端情景样本匮乏制约了数据驱动能效,而AI、知识图谱、数字孪生等技术底层逻辑的差异形成了技术协同壁垒。对此,未来智慧中枢的建设重点应聚焦于两个方面:一是解决数据在全链路价值释放过程中的梗阻问题,可通过设计交互式知识建模工具将专家经验转化为可被系统识别和推理的规则条件,实现隐性知识的显性化,同时在虚拟仿真中深度嵌入机理模型并结合生成对抗网络等技术合成极端工况样本,从而打通从数据到知识到决策的链条,破解智慧中枢价值释放中的数据梗阻问题;二是打破技术栈协同的深层壁垒,可通过建立面向油气管道调控的标准化数据库,构建封装不同技术功能的微服务组件,引入跨模态中间层优化数据流转等手段,实现各技术栈的独立演进和全链路的高效协同,提升智慧中枢在复杂场景中的决策效能。
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