摘要：在国家“人工智能+”发展战略纵深推进的背景下，本文系统梳理人工智能在油气管道全生命周期中的技术融合路径与应用需求。围绕管道智能制造、管线/站场设计与路线智能辅助、管道智能施工、管网运行优化与能耗智能调度、管道储罐区及站场设备预测性维护与健康管理、管道泄漏/盗采/异常工况的智能识别与定位、超声内检测缺陷类型智能识别、管道智能防护新技术、多模态数据驱动的结构完整性智能评估，以及智能应急与风险管控等关键方向，系统归纳当前技术基础与典型应用场景，深入分析物联网、智能感知、数字孪生与机器学习等新兴技术在管道领域的适用优势与现实瓶颈。研究表明，数字孪生与人工智能的深度融合正在推动管道风险治理从“被动响应”向“主动智控”的根本性转变。基于此，本文提出构建油气管网“智慧大脑”与全域数字孪生管道的总体思路，为“十五五”期间“人工智能+”赋能油气管道的技术路线选择、工程实践部署及标准体系建设提供决策参考。

关键字：油气管道；风险治理；人工智能；数字孪生；智能调度

一、国内外人工智能发展概况

（一）国外人工智能发展概况

近年来，全球主要经济体正加速布局人工智能（简称AI），将其视为提升国家竞争力的核心战略。从国际看，美国通过发布战略、路线图及加码政策持续推进AI发展；英、法、德等欧洲国家也相继出台国家级战略、行动计划或全面法规，其中欧盟《人工智能法案》成为全球首部该领域的全面立法。在亚洲，日本、韩国、新加坡等国均将AI提升至国家战略高度，不仅设立了专门机构、提供税收优惠，还通过立法确保技术发展与治理并行。其中，韩国继欧盟之后通过《人工智能基本法》，新加坡则迭代发布了2.0版国家战略，聚焦未来数年的社会经济赋能。

（二）国内人工智能发展概况

中国从2015年的“互联网+”战略跃升至2024年首次提出的“人工智能+”行动，体现了以智能化驱动高质量发展的深层转型。我国已形成从基础研究到产业应用的完整生态，尤其是“人工智能+”与大规模场景应用的实践经验，可为全球企业广泛赋能提供参考。面对AI治理这一全球性课题，中国于2023年提出了《全球人工智能治理倡议》，倡导以人为本、智能向善、尊重主权、协同共治，并支持在联合国框架下推动形成具有广泛共识的治理体系。在油气储运领域，这一系列国际国内AI战略的深化，正推动仓储和运输体系向智能化、无人化及低碳化加速转型。

（三）国家层面人工智能政策梳理

党的二十大报告明确人工智能为“新的增长引擎”，2024—2026年《政府工作报告》连续部署“人工智能+”工作，从“首次提出”到“深化拓展”的递进表述，与“十五五”规划中“全面实施‘人工智能+’行动”的战略部署高度契合。为深入贯彻党中央、国务院决策部署，国家发展改革委、国家能源局等部委近年来密集出台系列政策文件：2025年8月《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》发布后，9月4日印发的《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》进一步明确了“人工智能+油气”的典型应用场景；同年9月，能源装备、交通运输、制造等相关配套政策相继落地，从关键技术攻关、场景赋能到装备升级等多个维度，为人工智能与能源及制造业深度融合提供了系统性政策指引。上述政策矩阵的构建，为油气储运行业开展人工智能技术攻关、推进产业智能化转型指明了发展方向、提供了行动指南。

二、未来需重点攻关的十个关键方向

作为国家能源战略动脉，我国油气管道总里程已超19万公里，与电网、铁路等形成密集“公共走廊”，面临杂散电流干扰、第三方破坏、地质灾害等多重风险交织的挑战。从“十五五”战略需求出发，以系统集成、协同高效为引领，亟需从风险应对、技术支撑、规则塑造、创新驱动四个维度，全面深化人工智能与管道产业的融合应用。

在“十五五”开局的重要节点，立足产业转型关键期，汇聚政产学研用多元主体力量，加快推动人工智能与油气管道产业深度融合，有的放矢开展关键技术探索、研究和实践，是落实国家战略的具体举措。本文结合前沿技术与行业实践，提出了未来需重点攻关的十个关键方向，以期为政产学研用协同推进智能化转型提供参考。

（一）管道智能制造：重构生产范式，打造数据驱动的智慧工厂

管道智能制造的核心在于推动生产模式从依赖个人经验的传统范式，向数据驱动的精准化、智能化范式转型。通过构建生产过程的数字孪生模型，实现工艺参数的虚拟仿真与优化；依托机器视觉实现焊缝的实时跟踪与定位；借助深度学习算法对射线检测图像进行智能识别与评级，从而完成从钢管成型、焊接过程控制到成品检测的全流程智能化管控，最终实现提质增效与精益生产。

（1）可重点关注：如何利用智能焊管机组与数字焊接系统构建参数智能调型数据库，将成型精度控制在微米级；基于机器视觉的焊缝自动跟踪与自适应控制技术，实时优化焊接参数，降低缺陷率；引入深度学习智能检测系统，对X射线焊缝图像进行实时识别与评级，提升缺陷检出效率。

（2）拟定目标：研发面向管道制造的智能工厂解决方案，构建覆盖“成型智能调型—焊接自适应控制—在线全尺寸检测—MES集成”的智能化生产体系，实现设备利用率提升，缩短生产周期，以智能制造赋能管道产业高质量发展。

（二）管线/站场设计与路线智能辅助：从经验驱动向数据驱动转型

管道设计是工程建设的源头环节，传统设计方法主要依赖工程师经验与直觉，存在效率低、一致性差、优化困难等局限性。近期研究开始探索将智能算法应用于管道布局设计，例如通过改进的蚁群算法，结合多策略自适应调整机制与半自动状态转换规则，在复杂工程约束条件下实现管道路径的智能寻优，为复杂环境的智能化设计提供了新的技术思路。

（1）可重点关注：如何将路径规划算法与人工智能技术深度融合于管道设计流程，实现设计方案的自动生成、多方案比选与智能优化，推动设计范式从经验主导向数据驱动转型。

（2）拟定目标：研发集成化、智能化的管道辅助设计系统，形成覆盖路由选择、站场布局、应力分析等关键环节的智能设计工具，实现设计方案的快速生成与优化迭代，显著缩短设计周期，降低工程建设成本。

（三）管道智能施工：打造人机协同的智慧工地新范式

智能施工的核心在于推动油气管道工程建设从传统的“劳动密集型”粗放模式，向以“装备智能化、管理智慧化”为特征的现代工程建造范式转型。管道智能施工全面践行“发挥数字化转型对传统业务的革命性力量”“集群化智能施工”“智能非开挖”等工作部署，通过深度融合智能机器人装备集群与全场景数字管控平台，构建覆盖管道线路施工、隧道工程建造全工序、全生命周期的人机协同作业与智慧管控体系，既实现管沟开挖、管道组对、焊接作业、防腐补口、回填检测等线路核心环节的智能化机械化精准作业，全面提升管道工程建设全过程安全、质量、效率管控水平与全要素管控能力，让工程建设既提速度、更保精度、强安全。

（1）可重点关注：如何持续深化管道机械化组对、智能焊接机器人、机械化防腐补口等核心装备的技术迭代，构建线路段无人化/少人化作业体系，打造覆盖“一般线路 + 隧道”全场景的智慧工地管控平台，推动管道工程全场景管控从“人盯人”向“系统控场”的根本性跨越。

（2）拟定目标：研发覆盖管道线路施工全工序、隧道建造全生命周期的智能建造集成系统，构建“全场景智能装备集群作业+数字孪生全程管控+全流程闭环优化+全要素数字化交付”的新型管道施工体系。

（四）油气管网运行优化与能耗智能调度：全力实施能源效率变革

油气管网运行优化是“人工智能+”赋能油气管道增值的重要场景。中海油研究总院团队研发的“海上管网能耗优化功能”已在油气管网在线仿真与优化系统成功上线。该功能针对多站压缩机接力运行的负荷分配挑战，基于压缩机出厂性能曲线构建高精度运行能耗预测模型，建立混输管网水热力仿真模型，通过全局寻优智能决策算法，科学制定五座机组的最优协同运行策略。现场应用后，关键设备进口压力从2.8兆帕提升至3.3兆帕，出口压力从8.9兆帕提升至9.4兆帕，每日稳定节省燃料气消耗量3万立方米。

（1）可重点关注：如何在确保输送安全前提下实现能源传输过程的高效低耗。油气管网的复杂性和动态变化特性使得传统调度方法难以满足现代智能调度需求，亟须发展基于数字孪生与人工智能的管网优化调度技术。

（2）拟定目标：研发管网数字孪生仿真与全局优化调度系统，构建可迁移、可复用的标准化能耗优化模型，形成覆盖多站协同、管容分配、负荷预测的智能决策体系，显著降低管输能耗与运行成本。

（五）管道储罐区及站场设备预测性维护与健康管理：从计划维修向状态维修转变

站场设备是油气管道系统的关键节点，其运行可靠性直接影响管网整体安全。当前，基于智能传感与数字孪生的结构健康监测技术为设备预测性维护提供了新的技术路径。多项研究探索了将分布式光纤传感与聚合物衬里集成，构建“智能衬里系统”，实现从粘合剂固化过程到机械变形的全生命周期连续数据采集。围绕储罐腐蚀监测与防护，研究电化学传感器、光纤传感器实时监测技术，结合防腐涂层与阴极保护，实现储罐腐蚀状态的智能评估与寿命预测。

（1）可重点关注：如何将智能传感与数字孪生技术融入储罐区及站场设备运维体系，实现关键设备的实时健康监测与剩余寿命预测。

（2）拟定目标：构建站场设备预测性维护与健康管理系统，形成覆盖压缩机、泵、阀门等关键设备的智能诊断与预警能力，显著降低非计划停机时间，提升系统可靠性。

（六）管道泄漏/盗采/异常工况的智能识别与定位：精准识别“非正常状态”

当前，基于光纤传感与机器学习融合的泄漏监测技术取得了突破性进展。南京大学提出的LR-Net深度学习网络，通过“双任务协同学习”架构，解决了分布式声学传感技术在弱振动监测中的行业瓶颈，对入侵、施工、自然振动等6类事件的识别准确率达95%以上，定位误差缩至米级。东北石油大学构建了基于算术优化算法优化支持向量机的数字孪生管道泄漏识别模型，分类准确率达90.5%。另有研究将微纳光纤传感器与改进的Translormer模型相结合，实现对0.1mm至6mm六种泄漏孔径的自动识别，平均识别准确率超过96%。

（1）可重点关注：如何有效检测和定位管道运输系统中的泄漏、盗采及异常工况。采用先进传感技术结合机器学习算法，部署智能监控系统，通过实时数据采集、分析、处理和应用，快速识别异常模式和风险特征。深入探究管道介质流动动力学特征与传感器反馈数据之间的规律关系，探索异常事件的时空分布特征和内在机理。

（2）拟定目标：构建一套高效、可靠的智能检测与定位系统，实现微泄漏（<0.1mm孔径）的秒级报警与米级定位，全面提升管道安全管理及时性和精准性，降低经济损失和环境危害。

（七）超声内检测缺陷类型智能识别：从人工判读向智能识别跃升

管道内检测是获取管道本体状态的核心手段。传统基于漏磁、超声的内检测数据依赖人工判读，效率低且一致性差。油气装备智能检测技术研究中心围绕油气管道智能内检测技术，研究漏磁、超声、涡流等无损检测方法在内检测过程中的智能检测技术，重点突破数据缺陷智能识别与量化算法、形貌智能三维重建技术。通过机器学习和深度学习算法对检测数据进行处理，利用大量标注的检测数据训练人工智能模型，实现管道缺陷的自动识别与分类。

（1）可重点关注：如何将深度学习技术应用于超声内检测数据解译，实现缺陷类型的自动识别与量化。

（2）拟定目标：研发智能内检测数据分析系统，形成覆盖裂纹、腐蚀、凹坑等主要缺陷类型的自动识别能力，识别准确率达到90%以上，大幅提升内检测数据分析效率与一致性。

（八）管道智能防护新技术：从被动应急向主动智控转型

随着高压电网、电气化铁路快速发展，管道与电力设施在有限空间内形成密集“公共走廊”，杂散电流干扰成为威胁埋地金属管道安全的重要因素。山东科技大学等单位完成的“油气管道交直流干扰实时数字诊断与长效智能防护关键技术”实现了重大突破：研发了数智化专家管理系统与实时诊断技术，首创“实时诊断—优化设计—智能排流—长效监控”一体化平台，构建毫秒级响应的腐蚀数据信号云平台；研发了“电流补偿+智能排流”双模协同技术，攻克交直流叠加干扰同步治理的行业难题，首创远程自动电场匹配技术，推动行业由“被动应急”向“主动智控”转型。该项目近三年累计实现直接经济效益约1.4亿元，节支总额约5500万元。

（1）可重点关注：如何将人工智能技术融入管道腐蚀防护体系，实现杂散电流的实时诊断与智能调控；如何标准化失效数据治理、创建风险知识图谱、场景仿真重构研究，形成物理—数据双驱动动态评价方法，实现第三方破坏动态风险智能识别与主动管控。

（2）拟定目标：构建管道智能防护系统，形成集检测、诊断、评估、处置于一体的技术规范体系，实现复杂干扰环境下管道腐蚀风险和第三方破坏风险的主动防控。

（九）多模态数据驱动的结构完整性智能评估：数据融合提升评估精度

管道结构完整性评估涉及多源异构数据的融合处理。当前，基于多传感器融合与深度学习的技术路线展现出明显优势。油气装备智能检测技术研究中心围绕多传感器油气管道壁厚检测与监测，利用多传感器数据融合技术，结合超声波、EMAT、MFL、光纤传感等多种传感器数据，建立多维度的壁厚变化模型，自动识别和分类壁厚异常，预测壁厚减薄趋势。数字孪生技术的引入进一步提升了结构完整性评估的精度和可视化水平。智能衬里系统通过将分布式光纤传感与有限元分析、机器学习相结合，在静态荷载和高冲击事件下实现三维变形可视化，准确识别第三方破坏和地面移动引起的局部凹陷和隐蔽损伤。

（1）可重点关注：融合多模态监测数据，构建高精度结构完整性评估模型，实现管道健康状态的智能诊断与趋势预测。

（2）拟定目标：构建基于数字孪生的管道结构完整性智能评估系统，形成覆盖腐蚀、裂纹、变形等多种损伤类型的识别与量化能力，评估准确率超过95%。

（十）智能应急与风险管控：从被动响应向主动预警转型

事故应急是保障管道安全平稳运行的最后一道防线。传统应急管理多依赖预先制定的预案和事中的人工决策，存在响应滞后、信息不全、跨部门协同困难等问题，难以应对瞬态变化的复杂事故场景。近期采用声学、流体力学、传热学、燃烧学、人工智能等科学理论，从主动和被动两个维度，创新探索融合多源监测数据与人工智能算法的智能应急技术，融合智能消防技术、智能火灾报警系统与智能消防应急无人系统，通过自动化、智能化的方式实现事故的早期预警、精准防控和高效救援。例如基于深度学习的泄漏检测与定位新方法，通过实时分析压力、流量、音波、温度等时序数据，可在事故发生初期实现秒级预警与精确定位，为快速切断和应急处置赢得先机。

（1）可重点关注：融合机理模型与数据驱动方法，构建事故事件演化过程的动态推演模型，实现事故后果的实时预测与智能决策；利用数字孪生技术构建应急演练与辅助指挥平台，提升应急响应的精准性与协同效率，推动应急管理从被动处置向主动预警与智能防控转型。

（2）拟定目标：研发基于多源数据融合的管道智能应急辅助决策系统，形成覆盖“实时监测—智能预警—溯源定位—后果预测—应急指挥”全链条的智能化应急技术体系，提升事故响应速度和处置决策的科学性，最大限度降低事故损失。

三、对策建议

当前，“人工智能+”赋能油气管道正处于从点状应用向系统融合转变的关键阶段。基于对上述十个关键方向的系统分析，本文提出以下总体思路：以构建油气管网“智慧大脑”为核心，以全域数字孪生管道为牵引，推动人工智能与管道全生命周期业务深度融合。从未来发展路径提出以下建议。

加强顶层设计，构建“人工智能+”赋能油气管道法规标准体系。建议国家层面提早启动并推动人工智能立法研究，进一步明确人工智能+油气管道的网络和数据安全合规管理。在《国家能源局关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》基础上，加快制定智能管道建设指南、数据接口标准、评估认证规范，填补国内外智能管道工程规范的空白。

突破关键核心技术，打造自主可控的技术装备体系。建议优先发展基于数字孪生的智能监测与诊断技术、复杂环境下管网智能调度与能耗优化技术、多模态数据融合的结构完整性评估技术，尽快形成覆盖管道全生命周期的智能化技术簇。

推进示范应用实践，形成可复制推广的典型模式。依托“人工智能+”能源试点工作，在泄漏智能监测、智能防护、智能设计等方向组织开展一批高价值应用场景试点，形成技术验证、经验总结、迭代优化的良性循环。

培育油气储运跨界人才，构建产学研用协同创新生态。依托高等院校、研究机构和龙头企业，加强人工智能与油气储运交叉学科建设，培养既懂人工智能又懂管道工程的复合型人才，为“十五五”期间“人工智能+”赋能油气管道高质量发展提供人才支撑。

（参考文献略）

文/郑贤斌¹ 刘恩斌² 袁江如³ 庞鑫峰⁴ 张增刚⁵ 吴顺成⁶ 罗旭⁷ 付建民⁸ 刘啸奔⁹‌ 李健¹⁰ 钱华山¹¹ 张元涛¹²

作者单位：1. 中国石油天然气股份有限公司 天然气销售分公司  2. 西南石油大学 3. 中国石油勘探开发研究院 4. 国家管网集团工程技术创新有限公司 5. 山东建筑大学热能工程学院  6. 中国石油集团安全环保技术研究院  7. 成都理工大学 8. 中国石油大学（华东） 9. 中国石油大学（北京）10. 中油国际管道公司 11. 北京超算科技有限公司 12. 中国石油天然气股份有限公司规划总院