编者按

       为深入推进工业互联网与重点产业链“链网协同”发展，在工业和信息化部、国家能源局的指导下，中国工业互联网研究院、中国石油企业协会、中国城市燃气协会、国家石油天然气管网集团有限公司等50余家产学研用单位，共同编制了《工业互联网与油气储运行业融合应用参考指南》（以下简称《指南》）。《指南》立足行业实际，系统梳理了工业互联网与油气储运行业融合创新的方法论、路径图与工具箱，是指导行业数智化转型的重要参考。为更深入了解《指南》内容，促进油气储运行业企业理解《指南》内容，用好《指南》成果，我们邀请工业互联网与油气储运行业有关研究机构、行业协会、生产企业及高校的多名专家进行系列解读。今天发布第11期，中国安全生产科学研究院危险化学品储运安全研究所副所长张圣柱署名文章：《工业互联网与人工智能融合赋能油气储运本质安全》。

《工业互联网与油气储运行业融合应用参考指南》解读之十一

——工业互联网与人工智能融合赋能油气储运本质安全

中国安全生产科学研究院 张圣柱

一、引言

油气储运是国家能源产业链的核心枢纽，肩负保障国家能源安全的重要使命。行业设施涵盖多种设施类型，具有点多线长、工况复杂，储运介质易燃易爆等特点，且涉及重大危险源，其本质安全直接关系群众生命财产与生态环境安全。当前，国家安全生产领域明确以数字化转型赋能安全治理升级，依托工业互联网与人工智能融合技术，打造智慧安全管控体系，推动安全管理从被动处置向主动防控转变，成为油气储运行业安全发展的核心方向。

在此背景下，《工业互联网与油气储运行业融合应用参考指南》（以下简称《指南》）正式发布，覆盖全产业链五大核心场景，细化91项具体业务场景与八大应用模式，聚焦本质安全核心诉求，为行业数字化安全转型提供了权威、可落地的标准化指。

二、核心内涵：本质安全导向下的技术融合逻辑

本质安全的核心是从源头消除隐患，实现“人、机、物、系统”全要素协同，油气储运行业需突破传统管理局限，而工业互联网与人工智能深度融合，是《指南》明确的核心支撑路径。

工业互联网作为新型基础设施，核心是实现人、机、物、系统互联互通，打破数据孤岛，构建统一数据体系，契合《指南》“数据贯通”要求，其应用效果聚焦安全、效率、成本、质量、环保五大维度，与行业转型需求高度契合。

在核心应用场景中，工业互联网的支撑作用突出：管道线路管理场景聚焦关键管段实时数据采集，支撑风险精准防控；站场管理场景打通设备全生命周期数据链路，实现全流程可追溯；应急管理场景整合全流程数据，为突发险情处置提供支撑，呼应《指南》全流程应急要求。

三、实践路径：构建“感知—预警—运维—应急”闭环体系

工业互联网与人工智能融合赋能油气储运本质安全的实践路径，核心是构建“感知—预警—运维—应急”全流程闭环体系，覆盖四大关键环节，每个环节均严格遵循《指南》场景化、实操性要求，确保技术落地见效。

实践路径一：构建智能感知体系，筑牢本质安全前置防线

构建全要素、全方位、全时段智能感知体系，是《指南》“全要素感知模式”的核心要求，也是实现本质安全的前置基础。传统储运感知方式单一，依赖人工巡检与单点监测，存在覆盖有限、数据滞后、识别不准等问题，难以发现隐蔽性隐患，智能感知体系是破解这一痛点的关键。

依托工业互联网与人工智能能力，综合运用无人机、巡检机器人等技术，构建“空天地人机”一体化感知预警体系，全面替代传统巡检，实现对资产设施与作业人员的全天候、全覆盖、智能化管控，符合《指南》全场景感知要求。

管道感知方面，严格遵循《指南》要求，沿管道部署光纤振动传感器、智能阴保桩等设备，通过工业互联网传输实时数据，结合AI算法精准识别第三方施工、腐蚀等异常，实现全天候无死角监控，筑牢管道安全第一道防线。

站库与设备感知方面，紧扣《指南》设备全生命周期管控导向，为关键设备部署智能传感器，实时上传核心运行数据，结合AI构建设备状态模型，提前识别潜在隐患，推动设备管理从“被动维修”向“主动预警、智能运维”转型，夯实站库安全基础。

实践路径二：打造精准预警体系，推动风险防控前置化

风险预警精准化是二者融合的核心环节，也是《指南》“AI智能预警模式”的核心目标。智能感知体系提供数据支撑，预警体系实现数据价值转化，推动风险防控从“事后处置”向“事前预警”转型。传统预警依赖人工经验，准确率低、响应慢，依托感知数据与AI、大数据技术，构建多维度智能预警模型，可实现风险精准预警与分级处置。

管道腐蚀预警通过整合多源数据并运用AI深度学习技术，精准预测腐蚀程度、定位高风险管段；第三方破坏预警融合光纤振动、视频等多源数据，精准区分正常施工与违规破坏行为，实现提前预警与联动处置；地质灾害预警结合卫星遥感、地面监测等多源数据，实时监测滑坡、泥石流等地质灾害风险；高风险作业预警利用行业专用AI大模型，对作业方案进行智能审核、对违章行为进行自动识别，实现作业全流程安全管控。

实践路径三：完善智能运维体系，强化设备本质安全保障

设备智能运维是《指南》“设备智能运维模式”的核心内容，与感知、预警体系形成闭环管理。油气储运关键设备长期高速运行，传统定期检修存在资源浪费、隐患遗漏等弊端，融合工业互联网与AI技术，构建设备全生命周期智能运维体系，可推动运维模式向“主动预测维护”转型，实现安全与效益双提升。

依托工业互联网平台，采集设备运行、故障、维修等多源数据，构建运维数据中台，利用AI机器学习构建设备健康评估与故障预测模型，提前预测隐患、自动生成维护工单，精准开展维修；同时，构建设备数字孪生模型，实现运行状态数字化映射与优化，提升设备安全性与稳定性。

实践路径四：构建应急协同体系，提升本质安全处置能力

提升应急协同处置能力，是《指南》“应急协同处置模式”的核心要求，践行全流程应急管理要求。传统应急模式存在信息壁垒、响应缓慢等弊端，依托工业互联网构建一体化应急指挥平台，融合AI、数字孪生技术，可实现事故全流程管控，最大限度降低损失。

事故发生后，平台汇聚感知与外部环境数据，通过AI分析生成事故态势图，为决策提供支撑；依托AI大模型匹配最优应急预案，缩短应急响应时间；整合应急资源，建立数据库，通过AI优化调配方案，提升资源利用率；结合数字孪生构建三维可视化模型，实现“一张图”指挥、“一体化”处置，打破信息壁垒，提升协同效率。

四、融合应用中的现存问题与优化路径

当前，工业互联网与油气储运行业融合应用已进入规模化发展新阶段，但仍存在诸多问题制约转型质量提升。

一是数据治理不足，设备种类繁杂、标准不统一，数据碎片化突出，部分偏远区域网络覆盖不足，影响AI模型精度；二是技术融合不深，应用集中在浅层场景，缺乏行业专属AI大模型与定制化方案，难以发挥技术价值；三是安全风险突出，数据集中、网络连接广泛，易遭遇网络攻击、数据泄露，威胁国家能源安全；四是复合型人才短缺，传统技术人员缺乏数字化技能，IT人才缺乏行业背景，成为落地瓶颈；五是建设成本偏高，资金投入大、回报周期长，中小企业转型积极性不高。

针对上述问题，结合《指南》要求与行业实践，提出优化路径：一是强化数据治理，遵循《指南》数据规范，制定统一标准，搭建行业数据共享平台，优化网络与数据质量；二是深化技术融合，加大研发投入，打造行业专属AI大模型与标杆案例，开发轻量化方案降低转型门槛；三是筑牢安全防线，构建多层级安全防护体系，强化AI模型全生命周期管理，落实安全责任；四是加强人才培养，通过内部培训、校企合作、高端引进，构建复合型人才队伍；五是优化政策支持，推广典型案例，创新商业模式，提升企业转型积极性。

五、结论与展望

《指南》为油气储运本质安全数智化转型提供权威指引，明确工业互联网与人工智能融合核心方向，对其梳理的应用场景与实施路径，为不同数字化基础企业提供清晰指南。未来，在《指南》指引下，工业互联网和人工智能与管网行业深度融合是破解行业安全痛点、推动高质量发展的必然选择，通过构建闭环体系，推动管理模式从分散管控向智能集中转变，推动本质安全从“被动防控”向“主动保障”转型，为构建“安全、高效、绿色、低碳”协同发展的“平安管网”，助力国家能源安全建设贡献力量。