李洪哲

国家管网集团东北公司长春输油气分公司

摘要：在现代能源输送体系中，管道安全稳定运行至关重要。传统保护手段面对复杂风险时凸显其局限性，而“AI+”模式为管道保护工作转型带来新机遇。本文深入剖析“AI+”模式下管道保护工作转型路径，指出其应用价值与巨大潜力，未来随着 AI 技术创新发展与深度融合，将推动管道保护工作向智能化、自动化、精细化方向持续迈进。

关键词：管道保护；AI 技术；本体安全；外围安全；应急管理；转型路径

管道作为现代能源输送体系中的关键基础设施，其安全稳定运行直接关乎国家能源安全和社会经济的平稳发展。面对日益复杂的管道外部环境，传统的管道保护手段逐渐暴露出诸多局限性。而随着人工智能（AI）技术的蓬勃发展，其为管道保护工作的转型升级带来了全新契机。本文以长春分公司为例，深入剖析“AI+” 模式下管道保护工作的转型路径，阐述AI技术如何全方位重塑管道保护体系，以有效应对各类风险，提升管道保护工作的整体效能。

1  “AI+本体安全”强化管道腐蚀防护  

管道腐蚀防护是管道本体安全的重中之重。如长吉原油管道是东北地区重要的能源动脉之一，于1995年10月建成投产，线路全长160余公里，担负着为中石油吉林石化供应原油的重任，是吉化炼厂的生命线，长期超设计输送。2002年，管道内检测发现1332处腐蚀点，其中中重度腐蚀点多达369处，腐蚀情况严重。2004年启动建设、2005年8月投产的长吉复线，最初设计输量为600万吨/年。经过2007年增输改造及2010 年扩能改造后，设计输量提升至1000万吨/年，在不断满足吉化炼厂持续增长的原油加工产能的同时，其管道腐蚀问题再次凸显，成为重大隐患。

长春分公司全面试点应用阴极保护智能测试桩，截至2024年底已安装使用189个。这些“电子哨兵”取代人工持专业仪器到现场采集数据，工作人员通过计算机或手机等终端就能远程查看管道运行数据，实现实时监控。同时，推进IMS系统“腐蚀防护”模块应用，对未实现远传的普通测试桩，严格按检测计划，依托系统自定义任务功能，推动检测数据规范上传，实现IMS系统内腐蚀防护基础信息100%覆盖，为智能化分析管道受干扰管段长度、优化阴极保护策略奠定数据基础。2025年在管道腐蚀防护春检工作中，构建“线上监测+线下巡检”双轨防控体系，依托“管道智能监控平台”实施24小时动态监测。平台智能预警模块与现场检测团队联动，通过实时抓取恒电位仪、智能测试桩的在线数据，与人工实测值进行三维比对分析，精准定位潜在风险点。

在 AI 技术赋能下，管道防腐工作正在实现从被动应对到主动防控的革命性转变。配合上级单位着力构建“感知—预测—决策”三位一体的智能管控体系，实现管体状态实时感知、运行趋势动态预测、处置方案智能决策的高效协同。期待通过对管道内流体的化学成分、压力波动、土壤湿度等多源数据融合分析，更精准地识别管道腐蚀的早期迹象、位置和程度；实时模拟管道腐蚀发展趋势，根据每段管道的具体腐蚀状况、运行环境、重要性等因素，为其量身定制个性化的维护方案，提高维护效率，减少资源浪费。依照风险等级采取相应的应急措施，如调整管道运行参数、及时安排维修处理等，将腐蚀风险控制在萌芽状态。制定更科学的长期维护计划，提前做好资源调配和管道更换准备；逆向设计推动材料创新，根据管道防腐的特定性能要求，如耐腐蚀性、耐磨损性、耐温性等，设计出新型的防腐材料配方和结构，缩短材料研发周期，降低研发成本，加速新型高性能防腐材料的问世，提升管道的本体安全。

2  “AI + 外围安全”防范管道外部风险

油气管道的外围安全面临第三方施工损坏、打孔盗油、违法占压、地质灾害，以及洪水与暴雨等自然灾害风险。分公司所辖12条油气管道，共识别出764处防打孔盗油重点区域、122处防汛关键部位以及270处高后果区。2024年经对123条河流的数据普查，高效处置了管道漏管等35处紧急状况，保障了管道安全度汛。

管道巡护管理。为消除管道巡护盲区与死角，达成巡护全覆盖，整合人工巡护、机动巡护、无人机巡护等多种方式，融合空中与地面巡护优势，修订管道巡护方案，明确规范各级管道管理人员的巡护频次与工作职责。同时，强化对巡护公司的管理力度，每日检查IMS系统巡检完成率，并通过陪巡、检查贴等手段，全年累计检查巡线员巡线质量110余次，发现并处置了1起打孔盗油踩点事件。

第三方施工管理。严格执行第三方施工审批流程，在开工前开展全面的安全管理培训，仔细审核施工方案，精准识别风险并制定管控措施。施工过程中，作业区与巡护公司进行现场双监护，依据风险等级设置警戒带、硬隔离以及视频监控等技防设施，确保风险管控措施落实到位。竣工后，对管道保护设施进行严格验收，实现全过程跟踪管理，从源头上消除事故隐患。着力构建信息收集网络，针对第三方施工频发地段开展风险研判，积极宣传有奖举报制度，充分发挥群防群治的优势，及时收集管道沿线潜在施工信息，强化管道设施警示标识的完好性，牢牢掌握防控主动权。全年274起第三方施工均实现安全受控。

智能监测与预警。已运用高清摄像头、振动传感器、压力传感器等设备实时采集数据，为告别监视屏前传统的人眼监视、轮班职守工作模式，需借助AI技术发挥管道监控室的“大脑”作用、视频监控的“眼睛”作用、光纤预警的“耳朵”作用、无人机自动巡护的“手脚”作用等，让“大脑”通过对“眼睛”“耳朵”“手脚”采集到的数据建模与分析，构建管道正常运行状态模型。一旦数据出现异常波动，立即发出行动指令，如自动关闭异常区域管道阀门，同时启动无人机对异常区域进行全方位巡查，将巡查画面实时回传，并向现场处置团队发送“管道异常波动警报及处置指令”，包含异常详情与初步处置指引。

风险识别与评估。建立科学的风险评估模型，综合考量风险发生的可能性、影响范围、危害程度等因素，为每个风险事件赋予相应的风险等级。如针对第三方施工对管道造成损坏的风险，依据施工规模、与管道的距离、施工方式等因素，评估出风险等级，优先处理高风险事件。依据识别出的地质灾害等风险类型与评估结果下达开展地质勘查、实施加固防护措施、提前疏散周边人员等指令。优化防控资源配置，合理调配人力、物力和财力资源，提升防控工作的效率与效果。并基于对历史数据和当前监测情况的分析，预测未来一段时间内地质灾害发生的概率、第三方施工活动的频率等，提前制定防范规划和应急预案。优化管道外围风险防范规划，如根据第三方施工活动的发展趋势，提前与相关方沟通协调，制定防护措施，降低风险事件发生的可能性。

“人防”和“技防”的全面融合，取得了1+1>2的效果，成功实现了管道第三方损伤事件、打孔盗油气案件、光缆中断事件、新发违法占压、管道泄漏等 5 项管控指标发生率为零。但目前工作的重心还偏于“人防”，存在风险动态监测与评估体系有待完善，巡护人员专业素质参差不齐等短板。随着数字化转型的深入推进，需借助 AI 技术提升“技防”的含金量，实现“人防”的高效减负。

3 “AI + 应急管理”推动线下管理向线上转变​

应急管理通过制定应急预案、开展应急演练、储备应急资源、建立应急指挥体系等，在事故发生时能够迅速、有效地做出响应，最大程度地降低事故的危害后果。但不可忽视的是，目前应急管理仍存在信息传递与沟通阻碍，决策流程繁杂且迟缓，应急预案针对性与实用性不足，演练形式化且效果欠佳，应急资源配置不尽合理等弊端。​

针对问题和痛点，从“观察他人”到“反思自我”再到“行动转化”，制定智慧应急升级目标，明确以AI 技术为核心驱动力，实现应急管理从被动响应向主动防控转变。打造智慧应急新模式，提出四个努力方向。

一是快速应急响应。运用AI技术模拟不同应急预案的实施效果，为相关部门提供决策支持，助力其筛选出最优方案。以管道泄漏事故为例，AI技术可依据管道材质、输送介质、周边环境等数据，快速生成多种应急处置方案，并预测各方案可能产生的结果，为指挥人员提供科学决策依据，大幅提高应急响应的效率与准确性。

二是自动报警与通知。当AI技术监测到异常情况时，自动触发报警机制，迅速将警报信息发送给现场工作人员、应急指挥中心、维修团队等相关人员，确保其能及时采取行动。同时，按照预设流程自动通知消防、环保、医疗等地方相关部门和单位，实现多部门协同应急响应。

三是智能关阀等远程维护。采用“有泄漏即关阀”的实时区域安全联锁运行模式，对特定区域内管道阀室和相关输油气站实施联锁逻辑控制。确保在事故发生时，能及时对相关管段进行安全关闭，有效控制事故蔓延，避免二次事故发生，最大程度降低管道泄漏带来的区域危险，同时最大程度减少对非相关区域油气供应的影响。

四是提升应急演练效果。借助AI技术构建逼真的管道应急演练虚拟场景，模拟管道泄漏、爆炸、火灾等各类可能出现的事故情况，让应急人员在虚拟环境中反复演练，熟悉应急处置流程，提升应对实际突发事件的能力，降低实战演练可能产生的风险与成本。此外，在应急演练过程中，AI技术实时监测和分析应急人员的行动与决策，对应急演练效果进行评估。通过对比预设标准流程与实际演练情况，发现存在的问题与不足，为后续培训和改进提供依据，持续提升应急队伍的实战能力。

4  结语

对比传统做法，“AI+”模式在管道保护工作中展现出了巨大的应用价值与潜力，为新形式下管道保护转型提供了可靠路径。目前其应用处于不断探索与完善阶段，诸如数据安全、算法优化、与现有管理系统的深度融合等问题，仍有待进一步攻克。展望未来，随着AI技术的持续创新发展以及在管道保护工作中的深度融合应用，将助推管道保护工作朝着更加智能化、自动化、精细化方向迈进。

作者简介：李洪哲，1974年生，大学本科，高级政工师，五级专员，主要从事宣传工作。联系方式：13179001667，ml_jl@163.com。