数字化转型背景下天然气输气场站智能运维管理模式构建

1.数字化转型背景下智能运维管理模式的架构设计

基于传统运维的短板，结合数字化技术特性，本文构建“感知-分析-决策-执行”闭环的智能运维管理架构，分为感知层、平台层、应用层三层，各层协同联动，实现运维全流程的智能化升级。

1.1 感知层：全域数据采集，筑牢智能运维基础

感知层是智能运维的“神经末梢”，通过部署物联网设备，实现对输气场站设备、环境、人员的全域数据采集。具体包括三类感知设备： 是设备状态感知设备， 如在 部署压力变送器、激光云台泄漏检测仪，实时采集设备运行参数；二是环境感知 、可燃气体探测器，监测场站周边环境与安全状态；三是人员行为感知设备， 如智能 安全帽 （内置GPS 定位与语音对讲功能）、电子围栏，实时掌握运维人员位置与作业范围。所有感知设备通过5G 或工业以太网将数据传输至平台层，实现“数据实时上传、状态实时可视”。

1.2 平台层：数据融合分析，构建智能决策中枢

平台层是智能运维的“大脑”，基于数字孪生技术构建输气场站虚拟模型，整合感知层采集的实时数据与历史运维数据（如设备检修记录、故障数据），通过大数据分析与 工智能算法实现数据价值挖掘。平台层核心功能包括：一是数据存储与治理， 采用分 式数 数 据清洗、标准化处理，消除数据孤岛，确保数据质量；二是数字孪生建模，将场站的设备、管道、建筑等物 理实体1：1 映射到虚拟空间，实现设备运行状态的可视化展示；三是算法分析，部署设备劣化趋势预测算法、故障诊断算法，为运维决策提供数据支撑。

1.3 应用层：场景化功能落地，实现运维闭环管理

应用层是智能运维的“手脚”，基于平台层的分析结果，面向不同运维场景提供具体功能模块，实现“分析-决策-执行”的闭环。核心应用模块包括：设备智能监测模块（实时展示设备状态，异常时自动报警）、运维流程数字化模块（线上派发检修任务、记录检修过程、管理备件）、风险预警智能化模块（提前预测设备故障，生成预防性维护计划）、应急处置模块（故障发生时自动推送处置方案，联动视频监控与人员定位，指导现场救援）。各模块相互关联，例如当平台层预测某阀门将在72 小时后出现密封失效时，风险预警模块会自动生成预防性维护任务，推送至运维人员的移动端，运维流程模块同步核对备件库存，若库存不足则自动发起采购申请，实现运维全流程的自动化与智能化。

2.智能运维管理模式的关键模块实现

2.1 设备智能监测模块：从“人工巡检”到“自动预

设备智能监测模块以“实时监测、异常预警”为核心，通过感知层设备与平台层算法的协同，实现设备状态的精准把控。具体实现方式：一是实时数据可视化，在数字孪生平台上以仪表盘、曲线图表的形式展示设备运行参数，例如压力超过阈值时，虚拟模型中的压力将变为红色，并弹出报警信息；二是异常自动诊断，当某参数异常时（如管道压力骤降），平台层调用故障诊断算法，分析异常原因（如阀门泄漏、传感器故障），并推送至运维人员移动端，例如某气站曾通过该模块发现管道压力异常，算法在 10 秒内诊断为阀门密封失效，比传统人工排查效率提升80%；三是劣化趋势预测，基于设备历史运行数据与当前状态，通过 LSTM 算法预测设备剩余寿命，提前生成更换计划，避免突发故障。

2.2 运维流程数字化模块：从“纸质记录”到“线上闭环”

运维流程数字化模块以“流程线上化、数据可追溯”为目标，整合任务管理、备件管理、人员管理三大功能，实现运维流程的透明化与高效化。任务管理方面，平台自动生成检修任务（如定期维护、故障维修），并根据运维人员的技能等级、位置信息派发任务，人员接收任务后，在移动端记录检修过程（上传照片、填写参数），任务完成后自动归档，形成全流程记录；备件管理方面，平台实时更新备件库存，当检修任务需要备件时，自动匹配库存，若库存不足则触发采购流程，并跟踪采购进度，避免因备件短缺导致检修延误；人员管理方面，通过智能安全帽的GPS 定位，实时查看人员位置，确保人员在安全区域作业，同时记录人员工作量与技能水平，为绩效考核与培训提供数据支撑。

2.3 风险预警智能化模块：从“故障维修”到“预防维护”

风险预警智能化模块是智能运维的核心优势，通过对历史故障数据的分析与实时数据的监测，实现风险的提前预判与主动防控。该模块的实现依赖两大核心技术：一是故障模式库构建，收集输气场站常见故障（如管道冻堵、阀门卡涩），记录故障原因、特征参数、处置方案，形成故障模式库，例如管道冻堵的特征参数为 度低于-10℃且压力上升缓慢”；二是预警算法优化，基于故障模式库，采用机器学习算法（如随机森林、SVM）训练预警模型，当实时数据匹配某类故障的特征参数时，模型自动发出预警，并推送处置方案，例如当环境温度降至-12℃，且管道压力上升速率低于0.1MPa/h 时，模型预警“管道冻堵风险”，并建议开启伴热系统，提前防控风险。某试点气站应用该模块后，设备故障发生率下降 45% ，预防性维护比例提升至 60% 。

3.智能运维管理模式的实施路径与案例验证

3.1 实施路径：分阶段推进，确保落地成效

智能运维管理模式的实施需结合气站实际情况，分三阶段推进：第一阶段为“感知层建设”（1-3 个月），完成物联网设备的安装与调试，实现核心设备（如关键阀门）的实时数据采集，搭建基础数据传输网络；第二阶段为“平台层与应用层开发”（3-6 个月），构建数字孪生平台，开发设备监测、流程管理、风险预警三大核心模块，完成历史数据的导入与算法训练；第三阶段为“试运行与优化”（6-12 个月），在试点气站试运行智能运维模式，收集运维人员反馈，优化算法参数与模块功能，例如根据试运行情况调整设备预警阈值，提升预警准确率，待模式成熟后在全网推广。

3.2 案例验证：某省级天然气输气场站的实践成效

某地天然气公司在其下属输气场站试点应用智能运维管理模式，实施前该气站存在人工巡检成本高（年均巡检工时2000 小时）、故障响应慢（平均处置时间4 小时）、备件周转率低（库存积压率 30%） 等问题。实施智能运维模式后，取得三方面显著成效：一是运维效率提升，设备智能监测替代70%的人工巡检，年均节省工时1400 小时，运维人员可专注于故障处置与预防性维护；二是故障发生率下降，风险预警模块提前发现90%的潜在故障，设备突发故障发生率从 15% 降至 6% ，平均故障处置时间缩短至1.5 小时；三是经济性改善，备件管理模块实现库存动态调配，库存积压率降至 10% ，年均节省备件成本20 万元。该案例验证了智能运维管理模式的可行性与价值，为其他气站提供了可复制的实践经验。

参考文献

[1] 李阳， 王强， 张涛. 天然气管道智能运维关键技术研究进展[J]. 油气储运， 2024， 40（8）： 881-889.

[2] 张磊， 刘建功， 陈立平. 数字孪生驱动的工业设备智能运维方法[J]. 计算机集成制造系统， 2024， 26（12）：3103-3115.