常正勝 張曉龍 張揚 徐向民 張鑒緒

1大慶油田有限責(zé)任公司天然氣分公司

2青海油田采油五廠

大慶油田天然氣分公司長輸管道全長289 km，其中慶哈線133 km，慶齊線156 km，年總輸氣量11.05×108m3。全線共計6座分輸站及10個截斷閥室，場站分布點多，管道覆蓋面廣。下游用戶涉及軍用、重工業(yè)、民商共計555 萬戶，保障約1 600萬居民生活用氣，其中主要工業(yè)用戶包括中國一重、中汽集團、北滿特鋼等。

按照油田公司總體部署，根據(jù)“有監(jiān)有控、有采有用、能看能啟”的總體原則，天然氣分公司結(jié)合生產(chǎn)運行實際，制定“應(yīng)采盡采，應(yīng)傳盡傳，應(yīng)控盡控”的數(shù)字化轉(zhuǎn)型路線，并將先進的智能化技術(shù)與主營業(yè)務(wù)深度融合，實現(xiàn)數(shù)據(jù)賦能，走出了一條數(shù)字化轉(zhuǎn)型、智能化實踐的發(fā)展道路。

1 總體思路

智能化建設(shè)的目標(biāo)是應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)、機理建模、大數(shù)據(jù)等技術(shù)，達到設(shè)備管理自動化、參數(shù)追蹤全程化、管道運行智能化、感知交互可視化，從而實現(xiàn)自動化生產(chǎn)、智能化分析、集約化運營、扁平化管理的目標(biāo)。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型是智能化實踐的基礎(chǔ)，因此從物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)感知與傳輸、大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一與分析服務(wù)、繪制知識圖譜與創(chuàng)建機理模型、構(gòu)建數(shù)據(jù)可視化平臺與綜合決策四個方面對長輸氣管道建設(shè)進行智能化提升[1]。圍繞數(shù)字化、智能化建設(shè)目標(biāo)，堅持自主開發(fā)、自主建設(shè)、自主運維，推行“建設(shè)+運維”“產(chǎn)品+服務(wù)”的一體化模式，形成了分公司統(tǒng)一領(lǐng)導(dǎo)、業(yè)務(wù)部門需求導(dǎo)向、技術(shù)部門統(tǒng)一組織、各單位落實推進的智能化建設(shè)管理體系。2021年，天然氣分公司重點圍繞慶哈、慶齊長輸氣管道開展技術(shù)攻關(guān)，突出關(guān)鍵核心技術(shù)攻關(guān)與運維保障，實現(xiàn)了天然氣長輸管道一體化、集中化、智能化運行管控。

2 數(shù)字化轉(zhuǎn)型

2.1 數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨的問題

（1）原控制系統(tǒng)老舊，故障頻發(fā)，閥室無遠程監(jiān)控系統(tǒng)，無法采集生產(chǎn)數(shù)據(jù)。

（2）無生產(chǎn)網(wǎng)覆蓋，無法傳輸生產(chǎn)數(shù)據(jù)。

（3）控制系統(tǒng)相互獨立，無法集中監(jiān)控。

（4）未形成長輸管網(wǎng)整體監(jiān)控，無法實時判斷上下游變化并進行調(diào)整。

針對以上問題，制定了“應(yīng)采盡采、應(yīng)傳盡傳、應(yīng)控盡控”的數(shù)字化轉(zhuǎn)型路線。

2.2 健全數(shù)據(jù)，應(yīng)采盡采

為使數(shù)據(jù)采集更加全面，新增采集點680 余個，采用控制系統(tǒng)集成技術(shù)，自主攻關(guān)了工程師站、自動化站、操作員站中的中央工程組態(tài)系統(tǒng)、基于過程對象的編程組態(tài)等28 項核心組件開發(fā)技術(shù)[2]。針對長輸氣管道運行特點自主搭建了具有冗余功能的分散控制系統(tǒng)（DCS）架構(gòu)，將各類自控系統(tǒng)、傳感器、檢測設(shè)備集成，用于采集設(shè)備、流程等實時的參數(shù)信息。新建自主裝配控制盤柜13 面，接線19 000 余條，集成元器件27 000 余個，具備了硬件總裝集成能力。

海量數(shù)據(jù)主要由站場DCS負責(zé)采集、傳輸、邏輯判斷及下達控制器執(zhí)行命令，為滿足分布式控制系統(tǒng)的可靠性及精準(zhǔn)性，搭建具有控制器冗余、電源冗余、數(shù)據(jù)光纖同步功能的分布式三維冗余控制系統(tǒng)，保證單臺CPU、電源、通信設(shè)備故障時，系統(tǒng)及數(shù)據(jù)傳輸仍能平穩(wěn)、可靠運行[3]。通過編程組態(tài)實現(xiàn)CPU 及控制系統(tǒng)健康狀態(tài)實時監(jiān)控、上傳。程序開發(fā)過程中自主編寫控制程序7×104余條，繪制操作畫面1 300余個，實現(xiàn)功能1 000余項，自主開發(fā)電子報表系統(tǒng)，關(guān)鍵參數(shù)入庫率100%，實現(xiàn)了全線6 座站場、10 座閥室共計2 051個參數(shù)采集點應(yīng)采盡采。

2.3 萬物互聯(lián)，應(yīng)傳盡傳

建成獨立的長輸氣管道數(shù)字化專網(wǎng)，參數(shù)上傳速度1.1×104s-1，實現(xiàn)站場、閥室和指揮中心的數(shù)據(jù)全面互聯(lián)互通（圖1）。

采用光纖專網(wǎng)與站控系統(tǒng)數(shù)據(jù)交互，長輸管道的生產(chǎn)參數(shù)如溫度、壓力、流量等所有參數(shù)均可在調(diào)度中心、各分輸站及防爆式移動人機界面進行控制和顯示。為滿足數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃?，采用光纖有線傳輸為主、5G 無線傳輸為輔的冗余通信方式[4]，數(shù)據(jù)交換機對兩種通信傳輸速率進行綜合對比，優(yōu)先選用通信質(zhì)量高的傳輸方式進行數(shù)據(jù)傳輸。

為滿足數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩?，在各通信?jié)點組態(tài)搭建隧道加密、兩次認證鑒權(quán)和路由隔離等多種安全防護機制，大幅提高了網(wǎng)絡(luò)安全可控性[5]；為保證控制數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)性，通過智能偵測數(shù)據(jù)頭的方法，組態(tài)各網(wǎng)絡(luò)節(jié)點交換機，智能判斷傳輸數(shù)據(jù)類型，區(qū)分工藝數(shù)據(jù)信號及物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)信號；并根據(jù)生產(chǎn)確定數(shù)據(jù)傳輸優(yōu)先級，保證站場及閥室等生產(chǎn)數(shù)據(jù)傳輸帶寬，智能分配視頻監(jiān)控等數(shù)據(jù)傳輸帶寬，將各類數(shù)據(jù)分別上傳至分公司指揮中心，使指揮中心與各站場數(shù)據(jù)交互傳輸。

管道智能化的基礎(chǔ)是實現(xiàn)全面感知，基于ProfiBus、ProfiNet、TCP/IP 等通信技術(shù)，依托DCS、PLC控制系統(tǒng)，構(gòu)建智能監(jiān)控、環(huán)境監(jiān)測、智能發(fā)電等系統(tǒng)為一體的物聯(lián)網(wǎng)[6]，實現(xiàn)慶哈、慶齊天然氣長輸管道及各個站場、閥室各類感知參數(shù)（包括壓力、溫度、流量、液位、電極電位、氣體濃度、組分及閥門狀態(tài)等）的實時監(jiān)控，參數(shù)上傳量達16 128 個/s，通信數(shù)據(jù)量20 M/s。為滿足數(shù)據(jù)采集、傳輸?shù)目煽啃约皩崟r性，控制信號處理、下達的精準(zhǔn)性及抗擾性，同時兼顧網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)陌踩裕瑯?gòu)建以長距離分布式冗余DCS控制系統(tǒng)為核心的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)拓撲[7]（圖2）。

圖2 物聯(lián)網(wǎng)拓撲圖Fig.2 Topology diagram of the Internet of Things

2.4 遠程操控，應(yīng)控盡控

研究設(shè)備結(jié)構(gòu)、本體性能、工作原理，繪制設(shè)備原理圖80 余套，確定電動執(zhí)行器、氣液聯(lián)動閥、恒電位儀等關(guān)鍵設(shè)備重要運行參數(shù)，設(shè)置各監(jiān)測點的多種變化率及分級報警閾值，建立管道運行組態(tài)圖，遠程監(jiān)控管道及設(shè)備運行工況，510臺設(shè)備全部實現(xiàn)遠程控制，受控率100%。

構(gòu)建以關(guān)鍵設(shè)備為主體，視頻監(jiān)控系統(tǒng)、管道腐蝕監(jiān)控系統(tǒng)、環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng)等為輔助的長輸管道全方位監(jiān)控體系。新增視頻監(jiān)控點個75 個（圖3），重點區(qū)域視頻覆蓋率100%，智能分析系統(tǒng)反應(yīng)迅速；新增管道腐蝕監(jiān)控點152個，異常電位點精準(zhǔn)定位，管道電化學(xué)腐蝕速率可控；新增風(fēng)速、光照等氣象數(shù)據(jù)監(jiān)控點36 個，突發(fā)事故時為應(yīng)急指揮提供決策依據(jù)。

圖3 長輸管道視頻監(jiān)控Fig.3 Video surveillance of long-distance pipeline

3 智能化實踐

為達到全過程閉環(huán)集約管理的目標(biāo)，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型基礎(chǔ)上，按照智能化實踐“三步走”技術(shù)路線，構(gòu)建數(shù)據(jù)庫，開發(fā)機理模型，開發(fā)數(shù)據(jù)可視化平臺。實現(xiàn)參數(shù)追蹤全程化、信息推送可視化、預(yù)警監(jiān)控全面化、控制策略最優(yōu)化、管道運行智能化“五大突破”。

3.1 構(gòu)建數(shù)據(jù)庫

數(shù)據(jù)庫是智能化決策控制的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，也是數(shù)據(jù)加工鏈路的核心，因此建立了長輸氣管道數(shù)據(jù)庫，形成數(shù)據(jù)資產(chǎn)，統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)篩選、數(shù)據(jù)分析，從而可以更有效地使用數(shù)據(jù)，挖掘數(shù)據(jù)價值，提高數(shù)據(jù)使用效率，縮短數(shù)據(jù)分析周期，更快地為運行提供支持，實現(xiàn)技術(shù)分析決策智能快速化[8]。

建立數(shù)據(jù)庫過程包含明確實現(xiàn)功能、規(guī)劃性能指標(biāo)、建立數(shù)據(jù)模型，制定數(shù)據(jù)采集方案、執(zhí)行數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)清洗。主要目標(biāo)數(shù)據(jù)源為工控生產(chǎn)系統(tǒng)數(shù)據(jù)，系統(tǒng)是面向基于Windows操作系統(tǒng)的軟件應(yīng)用環(huán)境，并綜合考慮數(shù)據(jù)處理量級，數(shù)據(jù)庫選用SQL SERVER來構(gòu)建，最大限度保證軟件兼容性和系統(tǒng)運行可靠性。

數(shù)據(jù)庫完成對工控生產(chǎn)數(shù)據(jù)的實時采集，將工控系統(tǒng)實時數(shù)據(jù)流、自建數(shù)據(jù)源、第三方數(shù)據(jù)通過4 種接口技術(shù)采集入庫，采集各類數(shù)據(jù)1 856 個，并根據(jù)數(shù)據(jù)的特性及需求，有針對性地設(shè)計數(shù)據(jù)采集機制，最快數(shù)據(jù)采集速度可達ms 級，年數(shù)據(jù)存儲量達330 GB。

數(shù)據(jù)庫采用雙冗余分布式布局結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)分別存儲到兩臺服務(wù)器，建立備份機制，服務(wù)器間互為熱備用，形成數(shù)據(jù)容災(zāi)能力。數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)分程序模塊和數(shù)據(jù)表兩部分，程序模塊分類主要包括初始化、流程作業(yè)和統(tǒng)計運算處理等；數(shù)據(jù)表分類主要包括實時生產(chǎn)數(shù)據(jù)表、基本編碼表、累計數(shù)據(jù)表、計算數(shù)據(jù)表和決策數(shù)據(jù)表等。明晰主、外鍵設(shè)置，對實時生產(chǎn)數(shù)據(jù)表建立索引，大幅提升SQL查詢效率。數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)數(shù)據(jù)實時共享，利用可視化分析工具進行數(shù)據(jù)真實性篩選，數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換，數(shù)據(jù)有效分類，完成數(shù)據(jù)預(yù)處理，并可將分析后的決策與數(shù)據(jù)庫進行雙向交互。

數(shù)據(jù)庫作為數(shù)據(jù)鏈路加工中心，通過統(tǒng)一的接口為各系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析挖掘應(yīng)用提供數(shù)據(jù)共享服務(wù)和全方位支持，避免了多個數(shù)據(jù)源匯總數(shù)據(jù)帶來的延遲性、數(shù)據(jù)交叉矛盾、系統(tǒng)不兼容、跨平臺開發(fā)等多種問題。數(shù)據(jù)中心向下實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的統(tǒng)一集成管理，向上實現(xiàn)了統(tǒng)一分發(fā)數(shù)據(jù)并提供個性化應(yīng)用，集成各種類型的數(shù)據(jù)分析挖掘工具，為長輸氣管道運行管理提供全方位的大數(shù)據(jù)支持。

3.2 構(gòu)建機理模型

根據(jù)長輸氣管道的工藝特點，深入研究長輸氣管道設(shè)備本體的性能參數(shù)，深入挖掘設(shè)備與設(shè)備、上游與下游之間的內(nèi)在規(guī)律和聯(lián)系，并結(jié)合崗位員工的操作經(jīng)驗，自主構(gòu)建了用戶自動精準(zhǔn)保供、安全切斷、智能運行、管網(wǎng)負荷智能分配等20 余個模型，實現(xiàn)管網(wǎng)供需平衡，氣量精準(zhǔn)匹配，為長輸氣管道運營，注入智慧管控技術(shù)[9]。

結(jié)合長輸管道生產(chǎn)運行“大數(shù)據(jù)”，重點研究供氣、用氣規(guī)律，采用線性回歸建模方法，自主開發(fā)用戶自動精準(zhǔn)保供模型，確?！熬珳?zhǔn)預(yù)測，供需匹配”[10]。

由于冬季氣溫降低導(dǎo)致供需氣量不平衡，需結(jié)合各用戶用氣特點對供氣量進行統(tǒng)一調(diào)配。操作人員根據(jù)經(jīng)驗每小時簡單計算預(yù)估氣量，人工實時監(jiān)測瞬時流量、累計流量、外輸壓力等工藝參數(shù)，及時調(diào)控保證用氣量不超過日指定氣量。人工調(diào)控精準(zhǔn)度低、工作強度高、操作難度大。為解決人工操作的上述問題，控制系統(tǒng)在模仿人工操作經(jīng)驗基礎(chǔ)上，建立“以歷史運行數(shù)據(jù)指導(dǎo)實際生產(chǎn)”的優(yōu)化調(diào)控模型?，F(xiàn)以自動精準(zhǔn)保供模型為例介紹實踐過程：

3.2.1 模型準(zhǔn)備

在供需氣量不平衡的背景下，為實現(xiàn)下游用戶供氣的精準(zhǔn)調(diào)控，以用戶歷史用氣規(guī)律為依據(jù)確定用戶用氣高峰期、低谷期等用氣規(guī)律。

3.2.2 模型假設(shè)

以用戶用氣規(guī)律為一個單體，重點研究單體的特征特點，結(jié)合單體的自身能力，按人對裝置的管控期望制定出裝置的操控方案。假設(shè)在指定輸氣量的條件下，系統(tǒng)在模仿人工調(diào)控用戶用氣量的基礎(chǔ)上，以歷史數(shù)據(jù)中各小時輸氣占比來指導(dǎo)實際供氣調(diào)控。

3.2.3 模型構(gòu)成

利用用戶小時平均用氣量在總平均用氣量中的占比，結(jié)合日指定氣量確定各小時預(yù)計供氣量。

3.2.4 模型求解

（1）小時平均氣量：通過去除輸氣當(dāng)日起前7天對應(yīng)各小時氣量中的最大值和最小值求解得出，每次需計算24 h 的平均氣量，Qx時平計算如公式（1）所示：

式中：Qx時平為每天x時的小時平均氣量；為前7 天中x時的小時氣量之和；Q前7天x時max為前7 天x時小時氣量中的最大值；Q前7天x時min為前7天x時小時氣量中的最小值。

（2）總平均氣量。通過求和每天24 h平均氣量得出，如公式（2）所示

式中：Q總平均用氣量為每天總平均氣量；為每天24個小時平均氣量之和。

（3）小時氣量占比。利用每天中各小時平均氣量在每天總平均氣量中的占比確定各小時氣量占比值，如公式（3）所示：

式中：Qx時比為每天x時小時氣量占比。

（4）小時預(yù)計供氣量。輸氣當(dāng)日7時（輸氣當(dāng)日第1 個小時）預(yù)計供氣量：利用7 時小時氣量占比乘以日指定氣量得出，如公式（4）所示；剩余各小時（剩余23 個小時）預(yù)計供氣量：首先通過剩余各小時氣量占比與總的剩余小時氣量占比之和的比值求出剩余各小時修正后的小時氣量占比，然后通過日指定氣量與實際已輸送氣量的差值求出剩余外輸氣量，最后通過計算兩者的乘積即可求出剩余各小時預(yù)計供氣量，如公式（5）所示：

式中：Q7時預(yù)輸氣當(dāng)日7 時預(yù)計供氣量；Q日指定量為每日用戶日指定氣量。

式中：Qx時預(yù)為輸氣當(dāng)日除去7時外剩余小時中x時預(yù)計供氣量；為輸氣當(dāng)日除去已輸送小時的氣量占比后剩余各小時氣量占比之和；為輸氣當(dāng)日x時前實際已輸送氣量。

（5）模型仿真及應(yīng)用。利用PORTAL仿真軟件對控制模型進行仿真與調(diào)試，將成熟調(diào)控模型利用編程語言植入執(zhí)行器自動控制邏輯中。模型投用后，根據(jù)用氣規(guī)律，自動設(shè)定并調(diào)節(jié)全天各時段的供氣流量，操作人員的勞動強度降低97%，控制精準(zhǔn)度提高21%（圖4），供氣量更加精準(zhǔn)，操作適應(yīng)性更強。

圖4 模型投用前后效果對比Fig.4 Comparison of the effects before and after application of the model

針對不同的控制需求，創(chuàng)建不同長輸氣管道控制模型，將數(shù)據(jù)庫與模型建立動態(tài)聯(lián)系，進而滿足控制要求。

安全切斷模型：利用“先進先出”采樣方式、時序更新組合算法，自主研發(fā)具有壓降速率檢測、壓力異常聯(lián)鎖等功能的安全切斷模型。管道應(yīng)急狀態(tài)下控制系統(tǒng)自動定位閥門位置并聯(lián)鎖切斷，同時，自動聯(lián)動下游，按照既定優(yōu)先級為用戶供氣，自動計算保供時間并彈窗推送預(yù)警，聯(lián)動應(yīng)急處置預(yù)案[11]。

智能運行模型：系統(tǒng)梳理操作流程，主動優(yōu)化操作步驟，綜合運用STL、SCL、C 和VB 等6 種計算機編程語言，利用邏輯組態(tài)固化流程，開發(fā)智能運行模型，設(shè)備啟停、切換均由控制系統(tǒng)聯(lián)動，實現(xiàn)多系統(tǒng)流程自動切換，消除人為誤操作。

管網(wǎng)負荷智能分配模型：按民生、重點工業(yè)、商業(yè)用戶順序，綜合長輸氣管道進出平衡、管存量、供氣權(quán)重等因素，建立管網(wǎng)負荷智能分配模型，為用戶智能分配氣量，自動向用戶推送提示信息。

3.3 構(gòu)建數(shù)據(jù)可視化平臺

在數(shù)據(jù)統(tǒng)一、系統(tǒng)互聯(lián)互通的基礎(chǔ)上，開發(fā)數(shù)據(jù)可視化平臺，集中顯示管道生產(chǎn)運行數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)可視化平臺與數(shù)據(jù)庫通過以太網(wǎng)并采用專用接口進行數(shù)據(jù)實時通信，利用SQL語言編程，建立特定功能數(shù)據(jù)集，繪制可視化圖表，形成數(shù)據(jù)集成平臺（圖5）。借助可視化技術(shù)并運用計算機圖形學(xué)和圖像處理技術(shù)，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為圖形或圖像在屏幕上顯示出來，利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中未知信息的交互處理的理論、方法和技術(shù)，使其具有可視性、多維性和交互性[12]。平臺集成了長輸氣管道的壓力、溫度、管存、計量交接量等生產(chǎn)運行數(shù)據(jù)，或根據(jù)需求有目的的從各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)抽取數(shù)據(jù)，根據(jù)數(shù)據(jù)的各樣屬性進行整合處理，將關(guān)鍵指標(biāo)形象化、直觀化、具體化，可通過門戶網(wǎng)站、管控大屏、移動端等多種形式呈現(xiàn)，實現(xiàn)管道風(fēng)險的集中、動態(tài)、可視化管理，方便各級人員實時了解管道情況，為管理人員決策提供直觀可靠的數(shù)據(jù)支撐。

圖5 數(shù)據(jù)可視化平臺Fig.5 Data visualization platform

3.4 實踐效果

天然氣分公司慶哈、慶齊長輸氣管道智能化管控，實現(xiàn)了1 個操控中心統(tǒng)一調(diào)度授權(quán)，6 個中心站全線集中監(jiān)控，達到了“遠程操控、在線調(diào)度、協(xié)同管理”的目標(biāo)。

（1）實現(xiàn)了智能化技術(shù)指標(biāo)，即數(shù)字化覆蓋率100%，作業(yè)現(xiàn)場、敏感區(qū)域可視化率100%，關(guān)鍵數(shù)據(jù)入庫率100%，專網(wǎng)冗余數(shù)據(jù)傳輸安全可靠，可視化數(shù)據(jù)分析輔助精準(zhǔn)決策。

（2）利用自動化技術(shù)全面重塑生產(chǎn)管理模式，實現(xiàn)數(shù)據(jù)賦能。

（3）建立起以技術(shù)密集型替代勞動力密集型的勞動組織工作模式，提高了工作精度和效率，降低了員工勞動強度。

（4）提升崗位勞動生產(chǎn)率和生產(chǎn)運營效率。

4 結(jié)束語

推進智能化建設(shè)，首先要做到思想上的改變先于技術(shù)上的改變，樹立智能化思維。智能化意味著生產(chǎn)裝置是智能的個體，能夠自我“感知”“分析”“思考”和“決策”，能夠基于實時大數(shù)據(jù)“感知”生產(chǎn)過程中的問題，利用先進的模型“分析”存在的問題，通過智能優(yōu)化方法“思考”最佳策略與方案，最終裝置自主“決策”實施。因此人對裝置的認知植入到機器是智能化建設(shè)的核心。長期以來對設(shè)備設(shè)施的認識、自動化技術(shù)發(fā)展等都比較依賴于外部技術(shù)廠家，對核心技術(shù)掌握不足，底線意識和風(fēng)險意識不足。因此，必須走適合的自主開發(fā)、自主建設(shè)、自主運維的道路，才能將智能化建設(shè)走深、走實。面對目前的“卡脖子”和日后維護升級等問題，一定要堅持自主開發(fā)，充分發(fā)揮人才在工藝和設(shè)備的研究對智能技術(shù)創(chuàng)新的源頭供給和引領(lǐng)作用，為智能化建設(shè)和后期升級維護協(xié)同發(fā)展，提供人才后備保障。

針對慶哈、慶齊長輸氣管道數(shù)字化轉(zhuǎn)型、智能化實踐面臨的主要問題提出了總體思路，并對實踐過程中應(yīng)用的物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)分析、機理建模等主要技術(shù)進行的闡述和分析，總結(jié)了一套適合于長輸氣管道智能化建設(shè)的技術(shù)路線，該技術(shù)路線的成功實踐最終實現(xiàn)了長輸氣管道集中化、一體化、智能化管控。