石油天然氣管道工程管理信息化智能化改造研究

摘要：習近平總書記站在黨和國家事業發展全局高度，提出“四個革命、一個合作”能源安全新戰略，為我國新時代能源高質量發展提供了根本遵循。《“十四五”現代能源體系規劃》中明確提出，要持續提升成品油管道網絡規劃布局，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項目建設，推進區域管網互聯互通。計劃到2025年底，全國油氣管網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。隨著信息化發展和智能化進步在管網工程建設中的應用，石油天然氣管道工程兼顧能源安全和環境保護，提出了利用信息化智能化實現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工業互聯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 工業互聯

1.石油天然氣管道工程現狀

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。根據國家統計局數據，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。“十四五”以來已累計新建油氣管道超1萬公里，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集團有限公司加快構建布局優化、覆蓋廣泛、功能完備、外通內暢的“全國一張網”，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，一旦發生泄漏并遇到火源，極易引發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，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，管網內運輸的化學品成分復雜，隨著時間推移，不可避免對管壁造成侵蝕，影響穩定性和密封性，也影響管道內傳感器的正常工作。油氣管網設計的復雜化、介質的多元化和流速的多變化，導致管網智能化管理控制需要處理的信息量急劇增加，傳統的方法難以實現對數據處理及時性、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的危險性。

2.2管理網絡的高延時性。大型油氣管道運營企業，管理維護設備數量多、種類多，管道鋪設常跨地區甚至跨省區，有線網絡布設及維護難、移動性差，網絡施工周期長、WIFI信號覆蓋不全，信號弱、影響指令傳輸速度；現有PLC、DCS對設備數據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特征，也不能應用工業大數據、人工智能、數字孿生等技術，融合設備振動與工藝數據，構建多維度的模型，實現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監測的告警體系單一，僅能實現簡單的溫度告警，告警后由人工對數據進行分析診斷，系統側診斷能力弱，本質上是事后告警，無法支持預知維護；缺乏振動數據自動分析，沒有提取部件的故障特征與關聯特征，不能對采集的數據（振動與工藝數據）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，系統監測軟件的應用較弱。

2.3管網運維的高復雜性。管道監控技術主要包括內部監控和外部監控兩種方法。內部監控是通過智能化、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，盡早發現缺陷和損傷。而外部監控則通過附加設備對管道外部進行監控，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、管廊作業施工管理、管廊日常巡檢及維保、管廊商務管理等日常業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、停用等狀態的了解和掌控，降低工作效率。管網調度線上指令的執行反饋未與現場操作形成閉環管理，存在指揮失誤的隱患；管網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 油氣管網的5G網絡建設

工業現場生產環節以及安全預警等業務要求時延在1～10毫秒以內，并且在網絡信息傳輸上突破了項目現場局域網的網絡規模，并保留了對發送時延，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專網為核心，融合5G切片技術、確定性網絡技術和邊緣計算技術的油氣管網數字化建設，滿足業務、連接、計算、預警、監測等需求的融合服務。5G專網可以滿足油氣管道運營全過程的數據采集、遠程監控、遠程控制等應用場景對網絡環境及后臺業務運行系統的高穩定、高可靠、高安全的要求。企業內部業務訪問本地服務器，確保核心數據不出廠區，業務本地就近訪問，提升了服務響應效率，節省大網流量成本。嚴苛的元器件選用，使得設備耐高溫、低溫，在室外、車載等復雜環境下依然能夠穩定工作，為企業提供高可靠性、高性價比的無線安全接入組網方案。

3.2油氣管網的工業互聯網大數據平臺

工業互聯網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數據、應用開發和業務運行的云平臺。大數據分析技術是通過對歷史數據的歸納和分析，發現影響管道運行的因素的規律和趨勢，為管道日常維護和風險預防提供科學依據，從而搭建起油氣管道的數字化管理模型。例如，通過對其他國家和地區管道安全事故的歸納分析，可以推定出引發事故的概率較高、關系較大的因素，從而針對性的形成應急預案。通過基于數據自動流動的狀態感知、實時分析、科學決策、精準執行的閉環賦能體系，達到工業互聯網和大數據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定、模塊運作之間的信息壁壘，實現生產資源高效配置、軟件架構穩定可靠，達到安全生產的全過程、全要素的鏈接和監管，為企業持續改進和創新油氣管道輸送技術提供工業賦能。

3.3油氣官網的AI調控技術

AI調控技術是油氣管網全智能化、安全可靠運營的核心，AI的部署離不開數據的加持。企業可以通過軟件數據、設備傳感器、網絡基礎設施等，生成、收集并分析海量數據。同時，為了更加科學規范監督模型的執行，需要持續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化方法來提升油氣管道建模的精度，不斷提升管網運行的可靠性。另一方面，油氣管網穩定高效運營也受大規模模型求解在計算量和計算精度的不確定性影響，需要借助滾動優化方法、數據驅動算法等，提高數據處理的時效性，以達到模型求解速度和準確度之間的最佳平衡點。AI可以根據設備的實時運行狀態數據，如壓力、溫度、流量等，自動調整設備的運行參數，使設備保持在最佳運行狀態，降低能耗和設備損耗。同時，對設備的異常運行狀態進行提前預警，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AI預警技術

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

結語

能源是經濟社會發展的重要物質基礎和動力源泉，為發展新質生產力、推進新型工業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據分析的融合使用，不斷完善工業互聯網在管道運營中的互聯互通平臺優勢，真正實現全方位監測與精準控制、高效資源管理與及時風險預警，持續提升管道傳輸的效率、質量與安全性。