天然气长输管道场站无人值守运行的智能安全评估体系构建

引言

天然气长输管道作为国家能源保障的重要基础设施，其安全运行至关重要。随着智能制造和物联网技术的广泛应用，场站无人值守运行成为发展趋势，但也带来了新型安全管理问题。传统人工巡检与监控模式难以满足无人值守条件下对安全的高标准、智能化需求。为了有效应对潜在风险，亟须构建一套科学、智能、高效的安全评估体系，实现全天候、全方位的风险识别与预警响应。本文围绕无人值守运行的特点，系统梳理智能安全评估体系的构建原则与实践路径，旨在为天然气长输管道场站安全管理模式创新提供理论依据和技术参考，提升行业整体智能化和安全水平。

一、无人值守运行对安全管理的新要求

天然气长输管道场站无人值守能够提高运营效率、降低人力成本，同时也使安全管理增加了更高的难度。失去了人工现场巡检，原有依靠人的现场监督及应急处理方式无法满足需求。在保证充分监管的基础上，必须通过智能化探测器、大数据分析及人机交流的手段来提高风险发现和预警的准确性和时效性，建立自我调节的危机应对机制，能够应急快速地回应及应对突发意外事件，保障系统的可靠和稳定运行即使没有人力介入的情况下。

二、天然气长输管道场站智能安全评估体系的构建原则

（一）全面性与系统性相结合的评估原则

智能安全评估体系的构建应覆盖天然气长输管道场站的各个环节，确保评估对象、指标、流程的全方位覆盖。同时在使用方法上具有全部的程序，将受到的威胁事件应包括设备老化破坏、腐蚀损坏等发生的泄漏、外部攻击威胁、自然灾害等众多源所受到的风险均考虑纳入在安全风险评估中。为此建立融合了各类风险来源的多元化层次安全风险管理分析方法。包括将管道本体、附属设备、环境因素、运行状态等因素均纳入一体的分析评估结构中，从而形成多元化层次的风险安全评估分析模型，利用建设的数据信息网络、数据共享平台来实时采集和更新风险数据，以此来保证提升评估的准确性和科学性，达到精准识别评估潜在风险。

（二）实时性与智能化兼备的评估原则

对于无人值守的场站设备而言，场站运维的安全保障更多地依赖于实时的风险评估和快速应急响应。对此，需要借助传感器网络和物联网技术采集、监测场站设备如压力、温度、流量、工况等运行状态信息，以便及时发现风险问题。同时，需要应用大数据、人工智能技术，以算法模式解析数据和预判数据，提升检测风险的自动化水平、智能化水平。系统基于实际数据信息，自动调整风险等级，提供警情和解决问题的办法，减少人的控制作用，改善风险处置的效率和效果。实时 + 智能化的有机结合，提升系统敏感度、响应度的同时，也给予了无人值守的现场强大的“保驾护航”。

（三）动态更新与持续改进的评估原则

由于其动态特征，安全风险会随时间的流逝而变化，故油气管道场站所在工作环境、设备状态和外部威胁在各阶段是不同的。因此，有必要建立能够依据数据变化及其历史风险趋势演化而自动更新的安全风险评估框架，并实时修订评估模型和危险报警阈值，通过维护提高质量，在整个体系运行过程中以积累数据和案例反馈为基础，去优化评估方法和流程，提升系统的适应性和智能化。也可以用机器学习等先进科技，使评估系统自学习、自进化，提升风险预估的精准程度，实现基于数据自我适应不断更新和完善。这样实现动态更新和持续改进的方式不仅保证了该体系的前瞻性和现实适用性，更契合了无人值班条件下对于安全管理要求的弹性和精准性以及智能化的新型需求，为其建造一个坚实有力的平台基础。

三、天然气长输管道场站无人值守运行的智能安全评估体系构建路径

（一）多源数据采集与融合的智能监测路径

为搭建基于智能的安全评估体系，除了设计多源数据采集系统外，还需要将多传感器、多传感器测量系统等集成采集到的数据与测系统进行结合，对各种不同的数据来源进行全方位、多层次数据获取。数据采集范围应包括管内压力、管道温度、管道气流、管道强度及周边管道系统数据状态、管道周边环境风险源数据（如气候变化、地势变化等），并借助集成数据融合系统，综合各种类型的数据源采集到的数据进行集成并组织综合分析，提升数据采集准确性和可靠性，最终用边界计算模式在边界端对部分采集到的数据进行预处理和智能过滤处理，以提高响应速度。以西气东输工程为例，将集成多种传感器的采集方式实现全线管道运行动态过程的全过程监测，提供智能化安全评估的相关数据，充分发挥大数据作为人工智能无值守站的后盾力量作用。

（二）智能风险识别与动态评估模型构建路径

在多源数据支撑下，构建基于机器学习与数据挖掘技术的智能风险识别模型，能够实现对潜在风险的精准识别与动态评估。模型需结合历史运行数据、事故案例与实时监测信息，提取关键特征，建立多维度风险分析框架。通过自适应算法不断优化评估指标权重与风险判定标准，提升模型预测准确性与应用可靠性。动态评估模型能够根据实时数据变化，及时调整风险等级与预警阈值，做到早发现、早预警、早处置。中俄东线天然气管道项目已试点应用基于人工智能的动态风险评估系统，实现了对管道腐蚀、泄漏等风险的精准预测与智能决策支持。智能识别与动态评估路径，增强了无人值守场站对复杂风险环境的感知与应对能力。

（三）智能预警联动与应急响应系统搭建路径

建立智能预警联动机制与高效应急响应系统，是实现无人值守场站安全运行的关键环节。预警系统需依托实时数据分析结果，自动触发分级预警机制，精准推送风险信息至相关责任人或平台。联动机制应覆盖监测、预警、决策、处置各环节，确保从风险识别到应急响应无缝衔接。应急响应系统应集成远程控制、智能调度与快速处置能力，结合无人机巡检、机器人排查等技术，提升应急处置的时效性与精准度。

结语：天然气长输管道场站无人值守运行对安全管理提出了更高要求，传统人工巡检模式已无法满足智能化、实时性发展的需求。基于跨学科技术融合，构建智能安全评估体系，围绕多源数据采集、智能风险识别与动态预警响应等关键环节，形成科学、系统、高效的安全保障框架。实践表明，智能安全评估体系能够有效提升风险识别的精准性与应急处置的及时性，适应无人值守模式下复杂多变的安全管理需求。未来，应不断完善技术支撑与管理机制，推动智能评估体系持续优化与升级，助力天然气长输管道行业向智能化、高效化、可持续方向迈进，为国家能源安全提供坚实保障。

参考文献：

[1] 周巍 , 缪全诚 . 关于长输天然气管道数字化无人值守站场建设的探索 [J]. 管理科学与工程 , 2021, 10(2):5-5.

[2] 李向光. 无人值守站智能低压监控系统研究[J]. 智能建筑电气技术,2023, 17(3):44-47.

[3] 任欣 . 输气站无人值守现状及探讨 [J]. 石化技术 , 2023, 30(2):179-181.