智能化管道的核心內容是運用工業互聯網、大數據和人工智能技術，通過智能感知、大數據分析和人機混合智能決策，來實現全生命周期更高水平運營的目標。“不能說目前的管道沒有智能化技術，它有一定的邏輯判斷能力 ，但目前的智能化水平可能僅相當于3-5歲的孩童。隨著科技進步，管道智能化水平會不斷提高。”中國工程院院士黃維和近日在中國石油學會主辦的“中國智能化油氣管道技術交流大會暨智慧管網技術交流會”上表示。

油氣管道是國家重要的基礎設施，其智慧化建設一直是業內關注的重點。截至2018年，我國已建成油氣長輸管道13萬公里，國家發改委和國家能源局2017年聯合印發的《國家中長期油氣管網規劃》明確要求，到2025年，全國管網規模將達到24萬公里。

對此，中國石油天然氣管道局局長丁建林在會上表示，我國油氣長輸管道將迎來新的建設高峰，管道企業任務艱巨。“建設智能管網、智慧管網以及實現全數字移交將有助于全面提升管道建設運營水平，保障管道安全。”

“智能化管道的核心內容是運用工業互聯網、大數據和人工智能技術，通過智能感知、大數據分析和人機混合智能決策，來實現全生命周期更高水平運營的目標。” 對于智慧管網的課題研究，黃維和提出四個發展重點：管道數字孿生體構建與應用技術研究;油氣管道線路和站場感知技術研究;油氣管道大數據挖掘和智能評價技術研究;智慧管道知識庫構建與綜合決策技術研究。

黃維和認為，數字孿生以資本和流程為核心，利用傳感器、物理模型、運行歷史等數據，集成多學科、多物理量、多概率的仿真過程，在虛擬信息空間中對物理實體進行鏡像影響，反映物理實體行為和狀態的全生命周期過程。

黃維和指出，在感知技術方面，一是加強提高傳感器精度，擴大傳感器的范圍。二是通過互聯網技術擴大感知范圍，特別是要篩選感知范圍，識別有用信息。三是通過多源信息耦合，提高智能感知能力。

在數據挖掘方面， 通過大數據分析、人工智能等技術，構建未來知識，形成智慧決策。不過目前，特別是缺陷和失效統計分析、狀態數據分析、多元數據耦合與挖掘等方面的技術仍待突破。

在智能決策方面， 科研人員需要充分了解知識網絡，建立人機混合智能綜合決策模型。當下，特別是隱性知識挖掘、管網可靠性計算、管網全局全時段仿真及優化模型、智能化決策模型等技術需要突破。

對于管網智能化進程，黃維和指出，智能并非一蹴而就。智能化是一個新興學科， 隨著人工智能 、工業互聯網技術的逐步完善，智能化管道也將隨之發展。

中國石油學會副理事長于明祥在會上表示，作為我國運行體系的重要組成部分和重要的基礎設施，油氣管道的運營和管理在國民經濟中發揮著越來越重要的作用 。“下一步，深化能源體系改革，加快油氣管道建設，加強管道的安全運營，保證油氣天然氣的運營，是油氣管道企業的重要任務。”（中國經濟新聞網）