人工智能在燃气工程安全管理中的实践探索

引言

随着城市燃气规模不断扩大和管网系统日益复杂，传统安全管理模式在风险识别时效性、预警准确性等方面面临严峻挑战。人工智能技术的发展为解决这些问题提供了新的思路和方法。本文聚焦燃气工程安全管理中的关键痛点，以智能预警系统为切入点，系统探讨人工智能技术在实际工程中的应用路径和实施效果，旨在为提升燃气行业安全管理水平提供理论参考和实践指导。

一、燃气工程安全管理现状与挑战

（一）燃气工程安全管理的重要性

燃气工程作为城市能源供应的重要基础设施，其安全管理直接关系到公共安全和社会稳定。从燃气生产、净化处理到高压储存，从长距离管道输配到终端用户使用，每个环节都存在特定的安全风险。生产环节可能面临设备腐蚀和工艺失控风险，储存系统需防范泄漏和压力异常，地下管网容易受到第三方施工破坏，而用户端的违规操作更是常见隐患。这些风险一旦转化为事故，往往造成人员伤亡、财产损失和环境影响等严重后果。当前安全管理体系虽已建立基本规范，但仍存在风险识别滞后、监管手段传统、应急响应效率不足等问题。特别是在城市快速扩张和管网老龄化的双重压力下，传统的定期巡检和人工监测方式已难以满足实时风险防控的需求。现阶段，我国城市燃气工程施工及运行管理过程中仍存在一定的不足，导致燃气工程发展受到影响[1]。

（二）传统安全管理方法及其局限性

当前燃气工程安全管理主要依赖传统的人工管理模式，包括定期人工巡检、按计划维护检修以及常规安全培训等手段。巡检人员携带检测设备沿管线徒步检查，通过目视观察和仪器测量来发现潜在问题；维护工作则按照固定周期对设备进行保养和更换；安全培训多采用集中授课方式普及操作规程。这些传统方法在实际应用中逐渐暴露出明显局限性：人工巡检覆盖面有限且效率低下，难以做到全天候无死角监控；定期维护缺乏针对性，往往陷入 " 过度维护 " 或" 维护不足 " 的两难境地；安全培训内容固化，难以应对复杂多变的现场情况。更关键的是，这种管理模式高度依赖人员经验和主观判断，既无法实现风险隐患的实时动态监测，也缺乏对潜在事故的预测预警能力。此外，大部分家庭改变了房屋原始结构，为了外观更加美观，采用木质柜子遮挡燃气罐，即使发生燃气泄漏，人们无法及时的发现，从而危及人民群众人身安全和财产安全[2]。

二、人工智能技术概述及其在安全管理中的应用优势

燃气管线是城市的重要基础设施 ， 但是由于土壤以及管内输送介质对管道的腐蚀等因素 ， 燃气管线频繁发生腐蚀穿孔泄漏事故 ， 严重影响燃气管网的安全运行 [3]。人工智能技术为燃气工程安全管理带来了革命性的突破。基于物联和视频识别技术，植入工程建设体系标准，对工程场景各个关键施工环节的工程质量、施工规范和危险作业等方面进行分析监控 [4] ；深度学习算法通过对历史事故数据的学习，能够精准识别各类安全隐患的特征模式，实现从 " 事后处置 " 到 " 事前预防 " 的转变。在预测分析方面，人工智能建立的时空模型可以动态评估管网腐蚀速率、用气负荷波动等风险因素的发展趋势，提前发出预警信号。特别是在故障诊断环节，人工智能系统能够交叉比对设备运行参数、环境变量等多维数据，快速定位异常根源并给出处置建议。这种智能化的管理模式不仅大幅提升了监测的实时性和准确性，更通过持续自我优化的算法模型，使安全管理体系具备越来越强的风险预见能力和应急响应水平，为燃气工程安全运行提供了全新的技术保障。

三、智能预警系统的设计与实现

（一）系统需求分析

燃气工程智能预警系统的设计必须紧密结合行业特有的安全需求和技术特点。系统首先要建立全覆盖的数据采集网络，能够实时获取压力、流量、浓度等关键参数，以及气象、地质等环境数据，为风险研判提供多维信息基础。在核心功能层面，需要构建实时动态监测体系，通过边缘计算节点对数据进行即时处理，确保异常状况能被第一时间捕捉。系统还需集成先进的风险评估算法，既要识别即时威胁，也要预测中长期隐患发展趋势。预警发布机制应当实现分级分类管理，根据风险等级自动匹配相应的应急响应流程。在性能指标方面，系统必须达到工程级可靠性，确保预警信息具备足够的准确性和时效性，避免误报漏报带来的资源浪费或安全隐患。同时，系统响应速度要满足事故处置的黄金时间要求，从数据采集到预警发布的整个流程需要在极短时间内完成，为应急决策争取宝贵时间。

（二）系统架构设计

燃气工程智能预警系统采用分层架构设计，构建起从数据采集到决策支持的全链条技术体系。数据层作为系统基础，通过部署在管网关键节点的智能传感器、无人机巡检设备和 SCADA 系统，构建起立体化的数据采集网络，实时获取压力、流量、气体浓度等运行参数以及环境数据。处理层是系统的智能中枢，运用边缘计算节点进行数据预处理，结合云端的大数据平台和AI 算法引擎，实现数据清洗、特征提取和模型运算，将原始数据转化为可用的风险信息。应用层整合风险评估、预警生成和决策支持等功能模块，通过知识图谱和数字孪生技术，构建起虚实映射的风险防控体系。用户层则面向不同角色提供定制化交互界面，为调度人员提供可视化预警看板，为巡检人员推送移动端处置指引，为管理人员生成统计分析报告。各层级之间通过标准化接口实现数据互通和功能协同，形成闭环式的智能预警生态系统，确保从风险感知到处置反馈的全流程无缝衔接。

（三）关键技术应用

燃气工程智能预警系统的核心技术支撑来自于人工智能算法的深度应用。在数据采集环节，自适应传感网络通过动态调节采样频率和传输协议，确保关键参数的高保真获取；数据处理阶段采用小波变换和卡尔曼滤波相结合的方式，有效消除噪声干扰并补偿信号缺失。机器学习算法构成系统的智能内核，支持向量机（SVM）用于构建分类边界，准确区分正常工况与异常状态；深度神经网络通过多层特征提取，实现对复杂风险模式的识别；而强化学习算法则持续优化预警阈值，使系统具备自我进化能力。针对燃气安全特有的时序特性，系统引入 LSTM 长短期记忆网络处理时间序列数据，捕捉风险因子的动态演变规律。为提高模型可靠性，采用迁移学习技术将其他场站的训练成果应用到新区域，同时通过对抗样本训练增强算法的鲁棒性。

（四）系统开发与测试

智能预警系统的开发采用模块化工程方法，基于微服务架构进行设计实现。系统核心采用 Python 编程语言结合 TensorFlow 框架开发深度学习模型，Java 语言用于构建业务逻辑层，通过 RESTful API 实现各模块间的数据交互。开发环境依托 Docker 容器技术，在 Kubernetes 集群上实现弹性部署和资源调度。测试阶段采用白盒与黑盒测试相结合的方法，通过单元测试验证算法准确性，集成测试确保系统稳定性，压力测试评估性能表现。测试结果表明系统各项功能完整实现，预警响应时效性和准确度均达到预期指标，能够满足燃气工程安全管理的实时监测需求。

结语

人工智能技术在燃气工程安全管理中的应用正在从概念走向实践。本文提出的智能预警系统通过多层次技术融合，实现了对燃气系统运行风险的精准识别和及时预警。未来随着算法模型的持续优化和新技术的不断引入，智能预警系统将在可靠性、适应性等方面实现进一步提升，最终推动燃气安全管理向智能化、精准化方向深度转型。需要注意的是，在推进技术应用的同时，还需重视数据安全、系统可靠性等关键问题，确保技术创新与工程安全协调发展。

参考文献

[1] 邹军 . 城市燃气工程施工与安全生产运营管理 [J]. 住宅与房地产 . 20215）

[2] 何颖 . 城市燃气工程施工及安全生产运行管理措施 [J]. 中国石油和化工标准与质量 . 2023 ，43 （16）

[3] 罗晟 ， 韩赞东 . 燃气管线电保护工程管理信息系统的开发信息技术. 2009 ，33 （07）

[4] 奚兴悦 . 安全数智化在城燃企业的应用 [J].2021 第五届燃气安全交流研讨会论文集（上册）

作者简介：李韦（1985.05-），女，汉族，人，本科学历，中级职称，研究方向：工程管理专业