早期建设的集气站往往缺乏统一的规划和设计, 自动化程度参差不齐, 导致各个子系统之间相对独立, 形成“ 信息孤岛” , 难以实现有效的信息共享和交互。这种独立性不仅增加了系统集成的难度, 还导致数据在传输和交流过程中容易出现不一致的情况, 进而引发数据冗余和数据冲突, 严重影响企业的正常运营。据统计, 由于数据无法互通共享, 导致生产数据重复录入率高达40%, 数据校验纠错工作量占运维人员日常工作的35%。

此外, 集气站对各个自动化控制系统缺乏有效的统一管理和监控。这种缺失不仅导致系统之间的协同性差, 无法实现整体优化, 也使得运维工作需频繁切换多个系统, 操作复杂度极高。实际运行数据显示, 传统集气站运维人员需同时操作5~8个独立系统完成日常巡检, 单次巡检耗时长达2~3 h。人力投入方面, 单座集气站需配置6~8名运维人员, 人力成本占运营支出的30%以上。这种分散式管理模式极大增加了系统维护的复杂性和工作量, 严重制约了生产效率提升与成本控制。

集气站安全监测还处于初期阶段, 依赖传统的人工巡检和指挥中心的远程仪表数据监测, 缺乏实时、连续、全面的智能化监测手段及先进的数据分析算法和模型, 对于可燃气体泄漏、设备温度异常等引起的参数变化, 难以做到及时发现、分析和预警, 无法准确识别异常数据、预测潜在故障或评估安全风险等级。

缺乏统一的应急指挥信息平台及智能分析联动响应措施是制约高效管理的重要因素。生产工艺管理、门禁管理、视频监控等方面的工作更多地依赖于人工操作和现场监控, 需要管理人员和操作人员的高度配合与协作。这也导致在突发事件发生时, 各部门或班组之间沟通协调不畅, 信息传递滞后, 无法完全自主决策, 严重影响了应急响应的及时性和有效性。

目前集气站生产管控还依赖于人工管理, 缺乏专家远程决策系统及AI驱动的故障预测模型, 现场生产运维依然需要巡检人员按照规定的频率, 沿着预设的巡检路线, 主要通过看、触、听、嗅等感官方式对设备、管道等进行实地定性检查和记录。这种巡检方式能够直接观察设备的运行状态, 及时发现设备异常或故障, 但受巡检人员技能水平、工作态度、经验等多种因素影响, 存在效率低下、成本高昂、巡检质量难以保证、安全隐患大以及难以应对恶劣环境等缺点, 巡检结果易出现误差或遗漏。

同时, 人工巡检需要投入大量的人力资源, 增加了企业的运营成本, 并且集气站工作环境存在高温、高压、有毒有害气体等危险因素, 对巡检人员的人身安全也存在一定的威胁。

数智化技术作为新一代信息技术与工业生产深度融合的产物, 正成为驱动集气站生产管理变革的核心引擎。该技术体系^[1]以物联网、云计算、大数据、人工智能、数字孪生等前沿技术为支撑, 构建起“ 感知-分析-决策-执行” 的智能闭环。通过部署全域传感器网络实时采集生产参数, 利用云计算实现海量数据的高效存储与并行计算, 借助大数据分析挖掘生产规律, 依托人工智能算法实现决策自动化, 最终结合数字孪生技术构建虚拟镜像, 对物理实体进行实时映射与精准调控。

在集气站生产场景中, 数智化技术的应用能够有效突破传统管理模式的瓶颈。一方面, 通过构建多源数据融合分析平台, 可实现天然气生产全流程数据的动态监测与深度挖掘, 提升生产异常识别准确率; 另一方面, 基于机器学习算法构建的智能决策模型, 能够自动优化设备运行参数, 提升天然气处理效率, 降低成本。此外, 数字孪生技术的引入可对集气站关键设备进行全生命周期仿真, 提前预判故障风险, 缩短设备非计划停机时间, 显著增强安全生产保障能力。这种从数据采集、智能分析到精准控制的全链条赋能, 不仅能推动集气站生产管理从经验驱动向数据驱动转变, 还能助力企业实现运营效率提升、成本优化和核心竞争力的全面升级, 为气田智能化发展注入新动能。

在全球油气行业追求高效、安全、绿色发展的大背景下, 数智化技术正以前所未有的态势重塑油气田集气站的生产运营模式。国内外诸多能源企业积极投身集气站数智化变革实践, 取得了一系列突破性成果。

沙特阿美（Saudi Aramco）智能油田实践项目, 针对集气站构建了全面且精细的数字孪生模型。通过物联网技术, 将站内天然气加热、节流、分离、脱水、计量等关键设备及工艺流程的数据实时采集并上传至数字孪生平台, 与地质、工程和运营数据深度融合, 运用AI算法强化学习, 依据实时数据对集气站设备运行参数进行智能优化, 实现天然气处理效率的最大化。同时, 部署无人机群结合边缘计算技术, 对集气站开展高频次自动巡检, 实时捕捉设备设施的细微异常, 预警准确率高达95%。该项目使得集气站运营效率提升20%, 维护成本降低30%, 天然气处理量在原有基础上提高了15%。

挪威国家石油公司（Equinor）在海上油气自动化生产平台无人化运维探索中成效显著, 应用机器人巡检、预测性维护、远程协作等技术, 部署水下机器人和爬行机器人, 这些机器人能够在复杂环境下自主完成设备检查工作, 涵盖设备外观检测、关键部位的无损探伤等, 极大降低了人工巡检风险。基于振动分析技术与机器学习算法构建的设备故障预测模型, 预测准确率超90%, 可提前72 h对设备潜在故障发出预警, 以便及时进行维护, 有效减少非计划停机时间。此外, 通过AR远程协助系统, 岸基专家能实时指导海上平台作业人员处理突发问题, 海上平台无人化比例提升至80%, 集气站生产稳定性大幅增强, 非计划停机时间减少50%。

长庆油田致密气开发项目中集气站的数智化建设成果斐然。近年来, 通过不断对标国际公司, 采用数字孪生技术, 对集气站的油气藏、井筒、地面设备构建精准虚拟映射, 实现生产动态的实时仿真与智能优化。利用机器学习算法深度挖掘地质、工程、生产多源数据, 预测集气站产量变化趋势, 优化注采参数, 将数据误差控制在0.5%以内。并且, 在基于智能化系统实现井场“ 零人工干预” 方面做出了大胆尝试, 最终实现集气站人力成本降低40%, 有效提升了致密气藏的开发效益。

数字化基础建设是气田无人值守集气站生产管理数智化体系的核心根基, 其重要性集中体现在集气站数字化生产运行监控建设、智能安防管理建设、智能巡检建设三个核心维度。三者环环相扣、协同发力, 既全面夯实了集气站数智化转型的硬件底座与数据源头, 也为上层一体化智能管理平台的搭建、智能化分析应用的落地筑牢了关键支撑。

3.1.1 集气站数字化生产运行监控建设

采用标准的以太网通信及Modbus协议, 结合集气站现场生产工艺, 搭建集气站远程监控系统, 完成站内计量、分离器、外输、压缩机、污水、闪蒸罐等工艺系统主要生产运行参数的集中监控, 对站内生产监控数据、控制数据以及外输气量计算等集成显示, 包括流程监控、历史数据、事件管理、生产曲线、报警记录、参数设置、用户切换, 实现对作业区站生产流程的实时监控、预警, 以及部分重要设备的手/自动控制。

3.1.2 集气站智能安防管理建设

3.1.2.1 集气站门禁智能管控建设

随着集气站规模的扩大和自动化程度的提高, 传统的门禁管理方式已难以满足安全管理的需求, 建设集气站门禁智能管控系统成为必然趋势。为此提出通过智能化手段, 实现对集气站门禁的集中管理、实时监控和高效控制, 提高集气站的安全防范能力和应急响应速度。

该智能门禁管理系统采用AI视觉识别、物联网、WebRTC等技术, 集成门禁管理、安防管理、报警喊话等功能于一体（图1）, 具备自助准入办理、风险教育培训、作业许可联动、远程音视频对讲等能力, 监控中心可以对链接的各个终端进行配置管理, 以及与终端使用者进行实时互动, 实现对集气站的远程管控, 从而有效提升集气站生产作业的风险管控能力。

图1

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	图1 智能门禁管理系统功能架构

3.1.2.2 集气站视频AI安全预警系统建设

集气站视频AI安全预警系统集视频监控和人工智能AI识别技术于一体, 在视频采集、传输、存储、处理和展示功能的基础上, 应用物联网、边缘计算、大数据、人工智能等技术, 构筑AIoT OS兼容各种不同设备（含边缘设备）的系统架构（图2）, 充分挖掘“ 监” 与“ 测” 的智能化, 涵盖场地安全、运行安全、人员安全和环境安全4大场景, 实现智能预警功能。

图2

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	图2 集气站视频AI安全预警系统构架

通过AI算法最大化对场站智能监控的多维数据进行分析, 建立井场站安全事件的算法知识库, 采用智能分析技术, 对监控画面中的异常行为进行自动监测, 如人员闯入、吸烟行为、接打电话、跌倒监测等, 并触发报警机制。

3.1.3 集气站智能巡检建设

集气站智能巡检包括人工智能巡检、视频智能巡检、机器人智能巡检、激光甲烷智能巡检等, 是应用人工智能技术及各类检测鉴定技术进行自动化巡检的一种综合巡检方法。通过集成物联网、大数据和人工智能等现代技术, 实时收集和分析集气站设施的各项参数及预警, 从而实现对集气站的全面、精准、高效监测和管理。

3.1.3.1 人工智能巡检

在传统人工巡检的基础上, 结合现场巡检要求定制研发手持巡检终端, 从而实现巡检人员定位、巡检数据采集、巡检事件上报、报警确认上报、巡检事件处置、管线信息查询等功能, 利用巡检终端及高精度人员轨迹实时定位, 进行数据采集与路线管理, 做到隐患及时上报、快速处置与持续跟踪, 确保管道本体及周边环境的安全。

3.1.3.2 视频智能巡检

在集气站监控摄像机的基础上, 结合视频AI算法, 实现对设备检测压力、温度、液位和泄漏的日常巡检。梳理并固化巡视场景、视频镜头预置位, 植入巡视标准, 自动识别状态参数（图3）, 并在视频上叠加融合数字化呈现, 实现设备快速定位、全景展示设备状态、自动执行例行巡视、自动生成巡视报表等功能。

图3

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	图3 视频智能巡检系统展示

3.1.3.3 机器人智能巡检

智能巡检机器人^[3]在集气站巡检中扮演着至关重要的角色。它利用先进的技术手段, 如激光导航、图像识别、红外测温等, 代替巡检工人进行设备及环境巡检, 能够有效减轻工作人员的劳动强度, 实现对集气站设备、管线的全面、高效、精准巡检。

首先, 智能巡检机器人能够自主完成巡检任务, 减少了人工巡检的频次和强度, 降低了巡检成本。同时, 机器人可以在恶劣环境下进行作业, 如高温、高压、有毒有害等环境, 避免了人员因环境因素带来的安全风险。

其次, 智能巡检机器人配备了多种高精度传感器, 能够实时采集集气站设备、管线的运行数据, 并进行自动分析和预警。通过图像识别技术, 机器人可以识别设备仪表的读数、指示灯状态等, 提高了数据读取的准确性和效率。此外, 红外测温功能可以帮助机器人及时发现设备温度异常, 预防设备故障和事故的发生。

再者, 智能巡检机器人具备应急侦测能力。在发生气体泄漏等紧急情况时, 机器人能够迅速到达指定位置, 获取音视频、气体浓度和环境温湿度等数据, 为应急指挥中心提供决策依据, 降低应急人员的安全风险。

最后, 智能巡检机器人通过提升巡检效率、数据采集准确性和异常判断定位能力, 大幅提高了巡检结果反馈速度, 有助于集气站及时发现和处理潜在的安全隐患, 确保集气站的安全稳定运行。

由此可见, 智能巡检机器人在集气站巡检中发挥着重要作用, 能够提高巡检效率、降低安全风险、减少运维成本, 为集气站的安全生产提供有力保障。

3.1.3.4 激光甲烷智能巡检

激光甲烷遥测设备的应用是推动集气站智能化发展的重要一环, 在天然气泄漏检测中发挥着不可或缺的作用。它能够快速、准确地检测各种环境中的甲烷气体浓度, 确保天然气的安全运输和使用, 防止因泄漏引发的安全事故。

激光甲烷遥测设备利用激光的特性进行甲烷浓度检测, 具有高精度和高灵敏度。这种设备能够非接触式地测量大气中的甲烷浓度, 实现自动化、可视化、远距离、无接触的气体监测。

3.2.1 整体架构设计

围绕集气站生产业务, 搭建一体化智能管理平台, 提供统一的数据应用治理框架, 兼容各种工业协议、物联网协议, 提供场景建模、流程引擎、地图引擎等平台服务, 核心是构建面向场站、生产运行、设备管理、安全管控等基层核心业务的开放式应用平台, 消除信息孤岛、打通专业隔阂, 实现数据的智能感知、统一集成、智慧协同和共享应用, 具备可伸缩性、可扩展性、灵活定制等特点。

3.2.2 构架部署设计

采用分级部署方式设计, 按照就地采集和处理、集中存储和共享的原则进行数据采集和存储设备的部署（图4）, 在确保网络信息安全的前提下, 保障生产系统的安全稳定运行和数据的保密性。

图4

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	图4 构架部署设计

3.2.3 数据流架构设计

充分利用现有系统与现有数据, 进行系统深入整合。根据业务及应用架构, 从数据的采、传、存、管、用5个方面, 打破数据孤岛, 将业务数据库、实时数据库、GIS地理及管线信息数据库、非结构化数据, 统一纳入平台数据库, 确保数据及时性、准确性、完整性、一致性, 并支撑各层级数字化、智能化应用建设（图5）。

图5

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	图5 数据流构架设计

3.2.4 数据质量控制设计

数据质量^[4]管理与控制的方针是：质量为本、满足要求、持续改进。具体包括实现对系统变更的管理, 通过对系统变更的获取及影响分析, 在数据质量管控基础上, 强化事前管理, 减少由系统变更引起的数据质量问题, 构建源系统联动机制。

3.2.4.1 建立数据质量监控机制

在系统数据处理主要阶段设置数据质量检测点, 实现源系统核心数据稽核、源系统维度表稽核、数据实体检查、处理过程检查和关键指标检查, 实现从源系统接口层到系统应用层的全流程数据质量监控, 便于数据质量问题提前发现和及时处理。

3.2.4.2 加强数据质量评估

根据评估指标和评估方法, 实现对系统源接口基础数据质量的评价, 发现数据质量潜在的问题和规律, 作为系统数据质量改进的参考和依据。

3.2.4.3 建立数据质量报告功能

实现对数据质量子系统各种信息的汇总、梳理、统计和分析, 提供全面及时的数据质量报告, 预防和控制错误范围的扩大, 便于数据质量管控信息总结、知识沉淀和经验重用。

3.2.5 场景功能设计

围绕智能场站实际运维与管理需求, 搭建一体化应用场景, 依次从智能场站综合监控、设备管理、综合风险管控三大板块进行功能规划, 依托数据集成、三维可视化、智能识别等技术, 全面实现各项实用功能。

3.2.5.1 智能场站综合监控（场站运行管控一张图）

平台具备丰富的接口协议, 通过集成SCADA、设备管理、人员定位、工业视频、周界安防、泄漏检测、火灾检测等子系统数据, 实现场站综合监视、设备智能诊断、综合安防、智能巡检信息的融合可视化, 通过丰富的图形化及三维可视化, 为调控指挥人员提供一站式全景化信息展示。

（1）场站三维建模。提供专业三维GIS引擎, 加载高精度场站、设备、设施三维建模^[5], 同时加载场站周边及管道沿线卫星影像, 融合生产运行、设备状态实时数据, 全局、实景化、多维度展示场站运行状态（图6）。

图6

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	图6 场站三维建模展示

（2）核心设备数字孪生。实现场站核心设备数字孪生^[6]（图7）, 采用三维建模、数据融合和工业时序大数据分析技术, 打造核心设备数字化实体, 实时推送设备异常及预警信息, 提升设备状态监视、培训仿真、运行维护和可视化水平。

图7

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	图7 场站核心设备数字孪生展示

（3）视频融合全景监视。实现工艺区、建筑物、周边环境三维模型与工业视频流数据的实时融合（图8）, 真实还原场站现实场景, 室内外场景、室内楼层房间、关键设备核心部位随意缩放, 视角自由控制, 无缝平滑漫游, 融合仪表数据、设备数据、生产数据、安防数据等, 实现全景监视、极速定位、快速响应。

图8

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	图8 视频融合全景监视功能界面

3.2.5.2 设备管理

基于平台集成的设备运行状态数据、模型数据、设备基础档案数据, 设备日常保养、巡检、检维修数据, 通过场站运行管控一张图进行全景化、可视化展示, 能够直接打开查看设备、设施、管道以及仪器仪表的详细信息, 可以关联查看设备台账以及保养、巡检和检维修历史数据, 为日常维护、异常事件处理提供全方位信息支撑。

3.2.5.3 综合风险管控

基于平台综合接入工业视频、火灾、泄漏检测、人员定位及周界防护等安防系统, 打破各系统隔阂, 实现场站安防一体化集成, 深度应用云技术、边缘计算、5G、人工智能、AI识别等成熟技术, 实现风险隐患的智能化识别、预警和联动, 通过场站运行管控一张图进行全景化、可视化展示。

（1）风险区域分级管控。基于场站危险源分析和风险等级评估, 绘制场站安全风险四色图（图9）, 用红、橙、黄、蓝4种颜色分别标示重大风险、较大风险、一般风险和低风险, 并与GIS、三维模型融合展现, 与实时视频、实时人员定位联动, 可视化标识应急物资位置, 可视化引导紧急疏散路线。

图9

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	图9 场站安全风险四色图

（2）综合报警分析。通过提取SCADA、设备诊断、综合安防、管道保护、管道巡线等子系统报警数据和异常事件, 实现集中综合报警和各子系统信息联动, 通过丰富的图形化及三维可视化, 为调控人员提供一站式报警监视和统计分析, 确保重要报警被及时关注, 异常事件得到及时处理。

（3）预警应急联动管控。以三维数字化技术为载体, 联合SCADA、设备诊断、综合安防、管道保护、管道巡线等子系统, 多方配合, 统一管理, 针对不同系统、不同设备、不同类型的报警情况, 灵活结合多系统进行报警联动^[7]。精准定位发生场景, 支持三维视角自定义漂移, 联动工业视频、激光甲烷等监视系统, 实时监视现场动态, 结合视频AI技术智能分析现场情况, 综合SCADA实时监测、机器人相关巡检记录等信息, 并联动推荐应急处置方案, 辅助现场分析与问题解决。

（4）综合报警闭环管理。对报警模型、报警规则设置进行管理, 实现数据采集、报警触发、报警确认、报警处理的闭环管理, 通过报警延时与报警合并, 减少报警干扰, 并对所有报警点进行分区、分类、分级, 高优先级报警优先处理、推送和提醒, 对所有报警事件按照优先级分类归档存储, 保证报警信息的精确性和报警处置的时效性。

3.3.1 设备智能监控与诊断

3.3.1.1 数据异常监测

数据异常监测功能采用深度学习算法（长短期记忆人工神经网络）, 对各类采集设备的数据异常进行自动识别, 无需人工设置阈值。一方面可对数据质量进行评估, 有效识别数据波动、数据漂移、无效值、空值等数据异常, 提示仪器仪表是否需要检修; 另一方面可基于多变量数据异常识别技术, 自动分析是数据异常还是工况异常, 辅助仪器仪表工况判断。

3.3.1.2 异常工况智能诊断预警

运用人工智能算法, 如深度学习、机器学习等, 对设备历史运行数据以及故障案例进行深度挖掘与分析, 建立设备故障诊断^[8]模型。该模型能够根据实时监测数据, 实现由单一阈值报警向多参数组合报警的转变, 能够快速准确地判断设备是否发生故障以及故障类型、位置, 同时可预测设备潜在故障风险, 并提前制定维护计划, 使报警信息价值越来越高, 避免设备突发故障导致生产中断。

3.3.2 生产流程优化与智能控制​

3.3.2.1 生产流程模拟与优化

基于集气站生产工艺流程, 建立数字化模型, 利用模拟软件对不同工况下的生产流程进行模拟分析。通过模拟, 找出生产流程中的瓶颈环节与潜在优化空间, 如优化气体输送路径、调整设备运行参数等, 以提高生产效率、降低能耗。同时, 结合实时生产数据, 对模拟模型进行动态修正, 确保模拟结果的准确性与实用性。

3.3.2.2 智能控制系统构建

搭建集气站智能控制^[9]系统, 实现对生产过程的自动化、智能化控制。该系统能够根据预设的生产目标以及实时监测数据, 自动调整设备运行参数, 如自动调节阀门开度以控制气体流量、压力, 自动启停设备以维持生产平衡。引入先进的控制算法, 如自适应控制、预测控制等, 使控制系统能够根据生产工况的变化实时调整控制策略, 确保生产过程的稳定、高效运行。

3.3.3 决策支持系统构建

基于大数据分析结果, 建立决策支持^[10]系统。该系统能够为集气站管理人员提供可视化的决策分析报表与建议, 如生产计划制定、设备维护策略优化、安全风险管控措施等。通过决策支持系统, 管理人员能够快速准确地做出科学决策, 提高集气站管理水平与运营效益。

远程监控系统实现站内全工艺环节覆盖, 覆盖率达100%, 通过实时数据采集与智能预警算法, 将生产预警响应时间从传统小时级大幅缩短至分钟级, 有效规避参数异常引发的生产波动。该系统彻底替代了按工艺单元配置专人轮班值守的模式, 原本需3人/站进行24 h现场值守各工艺节点的基础操作岗位被远程集中管控替代（3人远程管控5座集气站）, 削减了现场基础值守人力的需求, 总人工成本降低达40%。

视频AI安全预警系统精准识别各类违规与危险行为, 识别准确率超95%, 筑牢场站安全防线; 构建的“ 人工智能+视频+机器人” 多维智能巡检体系, 巡检效率较传统人工提升3倍, 且巡检精度与稳定性显著优于人工。传统人工巡检需配置专职团队分班次作业, 智能巡检体系可替代67%以上的现场巡检岗位, 同时AI安全预警系统减少专职安全监管人力, 进一步压缩现场人力投入。

数据融合平台打破各系统信息孤岛, 完成多源数据统一集成, 传输延迟控制在秒级, 数据完整度与准确率均超99%; 依托该平台, 设备定位与响应效率可提升30%以上。同时, 决策支持系统通过大数据分析输出精准决策建议, 使管理效率得到大幅提升。此前需专人跨系统采集、核对、整理数据的岗位被完全替代, 且精准决策减少了中层管理岗位的现场调研、冗余协调工作。