李洪哲

國家管網(wǎng)集團東北公司長春輸油氣分公司

摘要：在現(xiàn)代能源輸送體系中，管道安全穩(wěn)定運行至關(guān)重要。傳統(tǒng)保護手段面對復(fù)雜風(fēng)險時凸顯其局限性，而“AI+”模式為管道保護工作轉(zhuǎn)型帶來新機遇。本文深入剖析“AI+”模式下管道保護工作轉(zhuǎn)型路徑，指出其應(yīng)用價值與巨大潛力，未來隨著 AI 技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展與深度融合，將推動管道保護工作向智能化、自動化、精細化方向持續(xù)邁進。

關(guān)鍵詞：管道保護；AI 技術(shù)；本體安全；外圍安全；應(yīng)急管理；轉(zhuǎn)型路徑

管道作為現(xiàn)代能源輸送體系中的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施，其安全穩(wěn)定運行直接關(guān)乎國家能源安全和社會經(jīng)濟的平穩(wěn)發(fā)展。面對日益復(fù)雜的管道外部環(huán)境，傳統(tǒng)的管道保護手段逐漸暴露出諸多局限性。而隨著人工智能（AI）技術(shù)的蓬勃發(fā)展，其為管道保護工作的轉(zhuǎn)型升級帶來了全新契機。本文以長春分公司為例，深入剖析“AI+” 模式下管道保護工作的轉(zhuǎn)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(yīng)對各類風(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。如長吉原油管道是東北地區(qū)重要的能源動脈之一，于1995年10月建成投產(chǎn)，線路全長160余公里，擔(dān)負(fù)著為中石油吉林石化供應(yīng)原油的重任，是吉化煉廠的生命線，長期超設(shè)計輸送。2002年，管道內(nèi)檢測發(fā)現(xiàn)1332處腐蝕點，其中中重度腐蝕點多達369處，腐蝕情況嚴(yán)重。2004年啟動建設(shè)、2005年8月投產(chǎn)的長吉復(fù)線，最初設(shè)計輸量為600萬噸/年。經(jīng)過2007年增輸改造及2010 年擴能改造后，設(shè)計輸量提升至1000萬噸/年，在不斷滿足吉化煉廠持續(xù)增長的原油加工產(chǎn)能的同時，其管道腐蝕問題再次凸顯，成為重大隱患。

長春分公司全面試點應(yīng)用陰極保護智能測試樁，截至2024年底已安裝使用189個。這些“電子哨兵”取代人工持專業(yè)儀器到現(xiàn)場采集數(shù)據(jù)，工作人員通過計算機或手機等終端就能遠程查看管道運行數(shù)據(jù)，實現(xiàn)實時監(jiān)控。同時，推進IMS系統(tǒng)“腐蝕防護”模塊應(yīng)用，對未實現(xiàn)遠傳的普通測試樁，嚴(yán)格按檢測計劃，依托系統(tǒng)自定義任務(wù)功能，推動檢測數(shù)據(jù)規(guī)范上傳，實現(xiàn)IMS系統(tǒng)內(nèi)腐蝕防護基礎(chǔ)信息100%覆蓋，為智能化分析管道受干擾管段長度、優(yōu)化陰極保護策略奠定數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。2025年在管道腐蝕防護春檢工作中，構(gòu)建“線上監(jiān)測+線下巡檢”雙軌防控體系，依托“管道智能監(jiān)控平臺”實施24小時動態(tài)監(jiān)測。平臺智能預(yù)警模塊與現(xiàn)場檢測團隊聯(lián)動，通過實時抓取恒電位儀、智能測試樁的在線數(shù)據(jù)，與人工實測值進行三維比對分析，精準(zhǔn)定位潛在風(fēng)險點。

在 AI 技術(shù)賦能下，管道防腐工作正在實現(xiàn)從被動應(yīng)對到主動防控的革命性轉(zhuǎn)變。配合上級單位著力構(gòu)建“感知—預(yù)測—決策”三位一體的智能管控體系，實現(xiàn)管體狀態(tài)實時感知、運行趨勢動態(tài)預(yù)測、處置方案智能決策的高效協(xié)同。期待通過對管道內(nèi)流體的化學(xué)成分、壓力波動、土壤濕度等多源數(shù)據(jù)融合分析，更精準(zhǔn)地識別管道腐蝕的早期跡象、位置和程度；實時模擬管道腐蝕發(fā)展趨勢，根據(jù)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(yīng)的應(yīng)急措施，如調(diào)整管道運行參數(shù)、及時安排維修處理等，將腐蝕風(fēng)險控制在萌芽狀態(tài)。制定更科學(xué)的長期維護計劃，提前做好資源調(diào)配和管道更換準(zhǔn)備；逆向設(shè)計推動材料創(chuàng)新，根據(jù)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(shè)計出新型的防腐材料配方和結(jié)構(gòu)，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(zāi)害，以及洪水與暴雨等自然災(zāi)害風(fēng)險。分公司所轄12條油氣管道，共識別出764處防打孔盜油重點區(qū)域、122處防汛關(guān)鍵部位以及270處高后果區(qū)。2024年經(jīng)對123條河流的數(shù)據(jù)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(qū)與死角，達成巡護全覆蓋，整合人工巡護、機動巡護、無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(guī)范各級管道管理人員的巡護頻次與工作職責(zé)。同時，強化對巡護公司的管理力度，每日檢查IMS系統(tǒng)巡檢完成率，并通過陪巡、檢查貼等手段，全年累計檢查巡線員巡線質(zhì)量110余次，發(fā)現(xiàn)并處置了1起打孔盜油踩點事件。

第三方施工管理。嚴(yán)格執(zhí)行第三方施工審批流程，在開工前開展全面的安全管理培訓(xùn)，仔細審核施工方案，精準(zhǔn)識別風(fēng)險并制定管控措施。施工過程中，作業(yè)區(qū)與巡護公司進行現(xiàn)場雙監(jiān)護，依據(jù)風(fēng)險等級設(shè)置警戒帶、硬隔離以及視頻監(jiān)控等技防設(shè)施，確保風(fēng)險管控措施落實到位�？⒐ず�，對管道保護設(shè)施進行嚴(yán)格驗收，實現(xiàn)全過程跟蹤管理，從源頭上消除事故隱患。著力構(gòu)建信息收集網(wǎng)絡(luò)，針對第三方施工頻發(fā)地段開展風(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，及時收集管道沿線潛在施工信息，強化管道設(shè)施警示標(biāo)識的完好性，牢牢掌握防控主動權(quán)。全年274起第三方施工均實現(xiàn)安全受控。

智能監(jiān)測與預(yù)警。已運用高清攝像頭、振動傳感器、壓力傳感器等設(shè)備實時采集數(shù)據(jù)，為告別監(jiān)視屏前傳統(tǒng)的人眼監(jiān)視、輪班職守工作模式，需借助AI技術(shù)發(fā)揮管道監(jiān)控室的“大腦”作用、視頻監(jiān)控的“眼睛”作用、光纖預(yù)警的“耳朵”作用、無人機自動巡護的“手腳”作用等，讓“大腦”通過對“眼睛”“耳朵”“手腳”采集到的數(shù)據(jù)建模與分析，構(gòu)建管道正常運行狀態(tài)模型。一旦數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常波動，立即發(fā)出行動指令，如自動關(guān)閉異常區(qū)域管道閥門，同時啟動無人機對異常區(qū)域進行全方位巡查，將巡查畫面實時回傳，并向現(xiàn)場處置團隊發(fā)送“管道異常波動警報及處置指令”，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，為每個風(fēng)險事件賦予相應(yīng)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(jù)施工規(guī)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(jù)識別出的地質(zhì)災(zāi)害等風(fēng)險類型與評估結(jié)果下達開展地質(zhì)勘查、實施加固防護措施、提前疏散周邊人員等指令。優(yōu)化防控資源配置，合理調(diào)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(shù)據(jù)和當(dāng)前監(jiān)測情況的分析，預(yù)測未來一段時間內(nèi)地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的概率、第三方施工活動的頻率等，提前制定防范規(guī)劃和應(yīng)急預(yù)案。優(yōu)化管道外圍風(fēng)險防范規(guī)劃，如根據(jù)第三方施工活動的發(fā)展趨勢，提前與相關(guān)方溝通協(xié)調(diào)，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，成功實現(xiàn)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(biāo)發(fā)生率為零。但目前工作的重心還偏于“人防”，存在風(fēng)險動態(tài)監(jiān)測與評估體系有待完善，巡護人員專業(yè)素質(zhì)參差不齊等短板。隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入推進，需借助 AI 技術(shù)提升“技防”的含金量，實現(xiàn)“人防”的高效減負(fù)。

3 “AI + 應(yīng)急管理”推動線下管理向線上轉(zhuǎn)變​

應(yīng)急管理通過制定應(yīng)急預(yù)案、開展應(yīng)急演練、儲備應(yīng)急資源、建立應(yīng)急指揮體系等，在事故發(fā)生時能夠迅速、有效地做出響應(yīng)，最大程度地降低事故的危害后果。但不可忽視的是，目前應(yīng)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(yīng)急預(yù)案針對性與實用性不足，演練形式化且效果欠佳，應(yīng)急資源配置不盡合理等弊端。​

針對問題和痛點，從“觀察他人”到“反思自我”再到“行動轉(zhuǎn)化”，制定智慧應(yīng)急升級目標(biāo)，明確以AI 技術(shù)為核心驅(qū)動力，實現(xiàn)應(yīng)急管理從被動響應(yīng)向主動防控轉(zhuǎn)變。打造智慧應(yīng)急新模式，提出四個努力方向。

一是快速應(yīng)急響應(yīng)。運用AI技術(shù)模擬不同應(yīng)急預(yù)案的實施效果，為相關(guān)部門提供決策支持，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(jù)管道材質(zhì)、輸送介質(zhì)、周邊環(huán)境等數(shù)據(jù)，快速生成多種應(yīng)急處置方案，并預(yù)測各方案可能產(chǎn)生的結(jié)果，為指揮人員提供科學(xué)決策依據(jù)，大幅提高應(yīng)急響應(yīng)的效率與準(zhǔn)確性。

二是自動報警與通知。當(dāng)AI技術(shù)監(jiān)測到異常情況時，自動觸發(fā)報警機制，迅速將警報信息發(fā)送給現(xiàn)場工作人員、應(yīng)急指揮中心、維修團隊等相關(guān)人員，確保其能及時采取行動。同時，按照預(yù)設(shè)流程自動通知消防、環(huán)保、醫(yī)療等地方相關(guān)部門和單位，實現(xiàn)多部門協(xié)同應(yīng)急響應(yīng)。

三是智能關(guān)閥等遠程維護。采用“有泄漏即關(guān)閥”的實時區(qū)域安全聯(lián)鎖運行模式，對特定區(qū)域內(nèi)管道閥室和相關(guān)輸油氣站實施聯(lián)鎖邏輯控制。確保在事故發(fā)生時，能及時對相關(guān)管段進行安全關(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的區(qū)域危險，同時最大程度減少對非相關(guān)區(qū)域油氣供應(yīng)的影響。

四是提升應(yīng)急演練效果。借助AI技術(shù)構(gòu)建逼真的管道應(yīng)急演練虛擬場景，模擬管道泄漏、爆炸、火災(zāi)等各類可能出現(xiàn)的事故情況，讓應(yīng)急人員在虛擬環(huán)境中反復(fù)演練，熟悉應(yīng)急處置流程，提升應(yīng)對實際突發(fā)事件的能力，降低實戰(zhàn)演練可能產(chǎn)生的風(fēng)險與成本。此外，在應(yīng)急演練過程中，AI技術(shù)實時監(jiān)測和分析應(yīng)急人員的行動與決策，對應(yīng)急演練效果進行評估。通過對比預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)流程與實際演練情況，發(fā)現(xiàn)存在的問題與不足，為后續(xù)培訓(xùn)和改進提供依據(jù)，持續(xù)提升應(yīng)急隊伍的實戰(zhàn)能力。

4  結(jié)語

對比傳統(tǒng)做法，“AI+”模式在管道保護工作中展現(xiàn)出了巨大的應(yīng)用價值與潛力，為新形式下管道保護轉(zhuǎn)型提供了可靠路徑。目前其應(yīng)用處于不斷探索與完善階段，諸如數(shù)據(jù)安全、算法優(yōu)化、與現(xiàn)有管理系統(tǒng)的深度融合等問題，仍有待進一步攻克。展望未來，隨著AI技術(shù)的持續(xù)創(chuàng)新發(fā)展以及在管道保護工作中的深度融合應(yīng)用，將助推管道保護工作朝著更加智能化、自動化、精細化方向邁進。

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