李洪哲

國家管網(wǎng)集團東北公司長(cháng)春輸油氣分公司

摘要：在現代能源輸送體系中，管道安全穩定運行至關(guān)重要。傳統保護手段面對復雜風(fēng)險時(shí)凸顯其局限性，而“AI+”模式為管道保護工作轉型帶來(lái)新機遇。本文深入剖析“AI+”模式下管道保護工作轉型路徑，指出其應用價(jià)值與巨大潛力，未來(lái)隨著(zhù) AI 技術(shù)創(chuàng )新發(fā)展與深度融合，將推動(dòng)管道保護工作向智能化、自動(dòng)化、精細化方向持續邁進(jìn)。

關(guān)鍵詞：管道保護；AI 技術(shù)；本體安全；外圍安全；應急管理；轉型路徑

管道作為現代能源輸送體系中的關(guān)鍵基礎設施，其安全穩定運行直接關(guān)乎國家能源安全和社會(huì )經(jīng)濟的平穩發(fā)展。面對日益復雜的管道外部環(huán)境，傳統的管道保護手段逐漸暴露出諸多局限性。而隨著(zhù)人工智能（AI）技術(shù)的蓬勃發(fā)展，其為管道保護工作的轉型升級帶來(lái)了全新契機。本文以長(cháng)春分公司為例，深入剖析“AI+” 模式下管道保護工作的轉型路徑，闡述AI技術(shù)如何全方位重塑管道保護體系，以有效應對各類(lèi)風(fēng)險，提升管道保護工作的整體效能。

1  “AI+本體安全”強化管道腐蝕防護  

管道腐蝕防護是管道本體安全的重中之重。如長(cháng)吉原油管道是東北地區重要的能源動(dòng)脈之一，于1995年10月建成投產(chǎn)，線(xiàn)路全長(cháng)160余公里，擔負著(zhù)為中石油吉林石化供應原油的重任，是吉化煉廠(chǎng)的生命線(xiàn)，長(cháng)期超設計輸送。2002年，管道內檢測發(fā)現1332處腐蝕點(diǎn)，其中中重度腐蝕點(diǎn)多達369處，腐蝕情況嚴重。2004年啟動(dòng)建設、2005年8月投產(chǎn)的長(cháng)吉復線(xiàn)，最初設計輸量為600萬(wàn)噸/年。經(jīng)過(guò)2007年增輸改造及2010 年擴能改造后，設計輸量提升至1000萬(wàn)噸/年，在不斷滿(mǎn)足吉化煉廠(chǎng)持續增長(cháng)的原油加工產(chǎn)能的同時(shí)，其管道腐蝕問(wèn)題再次凸顯，成為重大隱患。

長(cháng)春分公司全面試點(diǎn)應用陰極保護智能測試樁，截至2024年底已安裝使用189個(gè)。這些“電子哨兵”取代人工持專(zhuān)業(yè)儀器到現場(chǎng)采集數據，工作人員通過(guò)計算機或手機等終端就能遠程查看管道運行數據，實(shí)現實(shí)時(shí)監控。同時(shí)，推進(jìn)IMS系統“腐蝕防護”模塊應用，對未實(shí)現遠傳的普通測試樁，嚴格按檢測計劃，依托系統自定義任務(wù)功能，推動(dòng)檢測數據規范上傳，實(shí)現IMS系統內腐蝕防護基礎信息100%覆蓋，為智能化分析管道受干擾管段長(cháng)度、優(yōu)化陰極保護策略奠定數據基礎。2025年在管道腐蝕防護春檢工作中，構建“線(xiàn)上監測+線(xiàn)下巡檢”雙軌防控體系，依托“管道智能監控平臺”實(shí)施24小時(shí)動(dòng)態(tài)監測。平臺智能預警模塊與現場(chǎng)檢測團隊聯(lián)動(dòng)，通過(guò)實(shí)時(shí)抓取恒電位儀、智能測試樁的在線(xiàn)數據，與人工實(shí)測值進(jìn)行三維比對分析，精準定位潛在風(fēng)險點(diǎn)。

在 AI 技術(shù)賦能下，管道防腐工作正在實(shí)現從被動(dòng)應對到主動(dòng)防控的革命性轉變。配合上級單位著(zhù)力構建“感知—預測—決策”三位一體的智能管控體系，實(shí)現管體狀態(tài)實(shí)時(shí)感知、運行趨勢動(dòng)態(tài)預測、處置方案智能決策的高效協(xié)同。期待通過(guò)對管道內流體的化學(xué)成分、壓力波動(dòng)、土壤濕度等多源數據融合分析，更精準地識別管道腐蝕的早期跡象、位置和程度；實(shí)時(shí)模擬管道腐蝕發(fā)展趨勢，根據每段管道的具體腐蝕狀況、運行環(huán)境、重要性等因素，為其量身定制個(gè)性化的維護方案，提高維護效率，減少資源浪費。依照風(fēng)險等級采取相應的應急措施，如調整管道運行參數、及時(shí)安排維修處理等，將腐蝕風(fēng)險控制在萌芽狀態(tài)。制定更科學(xué)的長(cháng)期維護計劃，提前做好資源調配和管道更換準備；逆向設計推動(dòng)材料創(chuàng )新，根據管道防腐的特定性能要求，如耐腐蝕性、耐磨損性、耐溫性等，設計出新型的防腐材料配方和結構，縮短材料研發(fā)周期，降低研發(fā)成本，加速新型高性能防腐材料的問(wèn)世，提升管道的本體安全。

2  “AI + 外圍安全”防范管道外部風(fēng)險

油氣管道的外圍安全面臨第三方施工損壞、打孔盜油、違法占壓、地質(zhì)災害，以及洪水與暴雨等自然災害風(fēng)險。分公司所轄12條油氣管道，共識別出764處防打孔盜油重點(diǎn)區域、122處防汛關(guān)鍵部位以及270處高后果區。2024年經(jīng)對123條河流的數據普查，高效處置了管道漏管等35處緊急狀況，保障了管道安全度汛。

管道巡護管理。為消除管道巡護盲區與死角，達成巡護全覆蓋，整合人工巡護、機動(dòng)巡護、無(wú)人機巡護等多種方式，融合空中與地面巡護優(yōu)勢，修訂管道巡護方案，明確規范各級管道管理人員的巡護頻次與工作職責。同時(shí)，強化對巡護公司的管理力度，每日檢查IMS系統巡檢完成率，并通過(guò)陪巡、檢查貼等手段，全年累計檢查巡線(xiàn)員巡線(xiàn)質(zhì)量110余次，發(fā)現并處置了1起打孔盜油踩點(diǎn)事件。

第三方施工管理。嚴格執行第三方施工審批流程，在開(kāi)工前開(kāi)展全面的安全管理培訓，仔細審核施工方案，精準識別風(fēng)險并制定管控措施。施工過(guò)程中，作業(yè)區與巡護公司進(jìn)行現場(chǎng)雙監護，依據風(fēng)險等級設置警戒帶、硬隔離以及視頻監控等技防設施，確保風(fēng)險管控措施落實(shí)到位�？⒐ず�，對管道保護設施進(jìn)行嚴格驗收，實(shí)現全過(guò)程跟蹤管理，從源頭上消除事故隱患。著(zhù)力構建信息收集網(wǎng)絡(luò )，針對第三方施工頻發(fā)地段開(kāi)展風(fēng)險研判，積極宣傳有獎舉報制度，充分發(fā)揮群防群治的優(yōu)勢，及時(shí)收集管道沿線(xiàn)潛在施工信息，強化管道設施警示標識的完好性，牢牢掌握防控主動(dòng)權。全年274起第三方施工均實(shí)現安全受控。

智能監測與預警。已運用高清攝像頭、振動(dòng)傳感器、壓力傳感器等設備實(shí)時(shí)采集數據，為告別監視屏前傳統的人眼監視、輪班職守工作模式，需借助AI技術(shù)發(fā)揮管道監控室的“大腦”作用、視頻監控的“眼睛”作用、光纖預警的“耳朵”作用、無(wú)人機自動(dòng)巡護的“手腳”作用等，讓“大腦”通過(guò)對“眼睛”“耳朵”“手腳”采集到的數據建模與分析，構建管道正常運行狀態(tài)模型。一旦數據出現異常波動(dòng)，立即發(fā)出行動(dòng)指令，如自動(dòng)關(guān)閉異常區域管道閥門(mén)，同時(shí)啟動(dòng)無(wú)人機對異常區域進(jìn)行全方位巡查，將巡查畫(huà)面實(shí)時(shí)回傳，并向現場(chǎng)處置團隊發(fā)送“管道異常波動(dòng)警報及處置指令”，包含異常詳情與初步處置指引。

風(fēng)險識別與評估。建立科學(xué)的風(fēng)險評估模型，綜合考量風(fēng)險發(fā)生的可能性、影響范圍、危害程度等因素，為每個(gè)風(fēng)險事件賦予相應的風(fēng)險等級。如針對第三方施工對管道造成損壞的風(fēng)險，依據施工規模、與管道的距離、施工方式等因素，評估出風(fēng)險等級，優(yōu)先處理高風(fēng)險事件。依據識別出的地質(zhì)災害等風(fēng)險類(lèi)型與評估結果下達開(kāi)展地質(zhì)勘查、實(shí)施加固防護措施、提前疏散周邊人員等指令。優(yōu)化防控資源配置，合理調配人力、物力和財力資源，提升防控工作的效率與效果。并基于對歷史數據和當前監測情況的分析，預測未來(lái)一段時(shí)間內地質(zhì)災害發(fā)生的概率、第三方施工活動(dòng)的頻率等，提前制定防范規劃和應急預案。優(yōu)化管道外圍風(fēng)險防范規劃，如根據第三方施工活動(dòng)的發(fā)展趨勢，提前與相關(guān)方溝通協(xié)調，制定防護措施，降低風(fēng)險事件發(fā)生的可能性。

“人防”和“技防”的全面融合，取得了1+1>2的效果，成功實(shí)現了管道第三方損傷事件、打孔盜油氣案件、光纜中斷事件、新發(fā)違法占壓、管道泄漏等 5 項管控指標發(fā)生率為零。但目前工作的重心還偏于“人防”，存在風(fēng)險動(dòng)態(tài)監測與評估體系有待完善，巡護人員專(zhuān)業(yè)素質(zhì)參差不齊等短板。隨著(zhù)數字化轉型的深入推進(jìn)，需借助 AI 技術(shù)提升“技防”的含金量，實(shí)現“人防”的高效減負。

3 “AI + 應急管理”推動(dòng)線(xiàn)下管理向線(xiàn)上轉變​

應急管理通過(guò)制定應急預案、開(kāi)展應急演練、儲備應急資源、建立應急指揮體系等，在事故發(fā)生時(shí)能夠迅速、有效地做出響應，最大程度地降低事故的危害后果。但不可忽視的是，目前應急管理仍存在信息傳遞與溝通阻礙，決策流程繁雜且遲緩，應急預案針對性與實(shí)用性不足，演練形式化且效果欠佳，應急資源配置不盡合理等弊端。​

針對問(wèn)題和痛點(diǎn)，從“觀(guān)察他人”到“反思自我”再到“行動(dòng)轉化”，制定智慧應急升級目標，明確以AI 技術(shù)為核心驅動(dòng)力，實(shí)現應急管理從被動(dòng)響應向主動(dòng)防控轉變。打造智慧應急新模式，提出四個(gè)努力方向。

一是快速應急響應。運用AI技術(shù)模擬不同應急預案的實(shí)施效果，為相關(guān)部門(mén)提供決策支持，助力其篩選出最優(yōu)方案。以管道泄漏事故為例，AI技術(shù)可依據管道材質(zhì)、輸送介質(zhì)、周邊環(huán)境等數據，快速生成多種應急處置方案，并預測各方案可能產(chǎn)生的結果，為指揮人員提供科學(xué)決策依據，大幅提高應急響應的效率與準確性。

二是自動(dòng)報警與通知。當AI技術(shù)監測到異常情況時(shí)，自動(dòng)觸發(fā)報警機制，迅速將警報信息發(fā)送給現場(chǎng)工作人員、應急指揮中心、維修團隊等相關(guān)人員，確保其能及時(shí)采取行動(dòng)。同時(shí)，按照預設流程自動(dòng)通知消防、環(huán)保、醫療等地方相關(guān)部門(mén)和單位，實(shí)現多部門(mén)協(xié)同應急響應。

三是智能關(guān)閥等遠程維護。采用“有泄漏即關(guān)閥”的實(shí)時(shí)區域安全聯(lián)鎖運行模式，對特定區域內管道閥室和相關(guān)輸油氣站實(shí)施聯(lián)鎖邏輯控制。確保在事故發(fā)生時(shí)，能及時(shí)對相關(guān)管段進(jìn)行安全關(guān)閉，有效控制事故蔓延，避免二次事故發(fā)生，最大程度降低管道泄漏帶來(lái)的區域危險，同時(shí)最大程度減少對非相關(guān)區域油氣供應的影響。

四是提升應急演練效果。借助AI技術(shù)構建逼真的管道應急演練虛擬場(chǎng)景，模擬管道泄漏、爆炸、火災等各類(lèi)可能出現的事故情況，讓?xiě)�急人員在虛擬環(huán)境中反復演練，熟悉應急處置流程，提升應對實(shí)際突發(fā)事件的能力，降低實(shí)戰演練可能產(chǎn)生的風(fēng)險與成本。此外，在應急演練過(guò)程中，AI技術(shù)實(shí)時(shí)監測和分析應急人員的行動(dòng)與決策，對應急演練效果進(jìn)行評估。通過(guò)對比預設標準流程與實(shí)際演練情況，發(fā)現存在的問(wèn)題與不足，為后續培訓和改進(jìn)提供依據，持續提升應急隊伍的實(shí)戰能力。

4  結語(yǔ)

對比傳統做法，“AI+”模式在管道保護工作中展現出了巨大的應用價(jià)值與潛力，為新形式下管道保護轉型提供了可靠路徑。目前其應用處于不斷探索與完善階段，諸如數據安全、算法優(yōu)化、與現有管理系統的深度融合等問(wèn)題，仍有待進(jìn)一步攻克。展望未來(lái)，隨著(zhù)AI技術(shù)的持續創(chuàng )新發(fā)展以及在管道保護工作中的深度融合應用，將助推管道保護工作朝著(zhù)更加智能化、自動(dòng)化、精細化方向邁進(jìn)。

作者簡(jiǎn)介：李洪哲，1974年生，大學(xué)本科，高級政工師，五級專(zhuān)員，主要從事宣傳工作。聯(lián)系方式：13179001667，ml_jl@163.com。