★烽臺科技（北京）有限公司

1　項目背景

1.1　產業背景

國內經濟蓬勃發展，能源需求持續攀升，管網行業作為能源輸送與分配的核心環節，受到國家高度重視，接連出臺多項政策，如《全國油氣管網設施布局規劃（2022-2035年）》，致力于構建“全國一張網”的現代化油氣管網體系，推動管網向規模化、網絡化、智能化發展，全力保障能源輸送的高效與安全。《關于加快推進新型基礎設施建設的指導意見》也著重強調，借助5G、物聯網、大數據等新興技術，賦能管網行業實現數字化轉型與智慧化運營。受政策利好驅動，管網建設步伐加快，新建管道的設備與系統逐步達到國際先進水平。

1.2　行業背景及現狀

管網行業目前部分管線設計較早，設計多基于傳統工藝，缺乏智能監測與遠程控制模塊，導致數據采集依賴人工巡檢，效率低且易漏檢，無法做到以數字驅動業務的發展，以下四類問題尤為突出。

（1）閥室監控信息缺乏或有限，成為風險管控和管道完整性管理的瓶頸。

（2）設備運行狀態監控不足，導致風險識別不夠，難以保證設備經濟、安全、高效運行。

（3）對管道線路（包括高風險區/高后果區、管道本體應力、防腐、泄漏等）監控不足，導致部分風險處于未知狀態。

（4）舊有的人員知識結構無法匹配先進的管理模式，無法進行管理優化，無法解決工藝和維檢主輔功能的矛盾。

1.3　用戶背景

隨著管網集團公司管道業務建設的加速，集團公司對油氣管道業務的管理需求也逐步提高，尤其是在精細化管理和降本增效的壓力下，逐漸推進區域化、專業化、共享化管理模式，以應對日益復雜的管道系統和運維需求。

用戶自2017年起推行區域化管理，初步實現了現場自動化水平的提升，并基本滿足了區域化管理的要求。然而，由于管道站場的建設時間和設計理念存在差異，現有站場自動控制系統的差異較大，部分站場操作依舊需要現場值守人員完成，這不僅導致了人力資源的浪費，還增加了運維難度。因此，需要對現有設施和流程進行適應性改造，以提高自動化水平和運維效率。

過多的人員參與管道運行調度和監控工作，不僅難以滿足管網集團公司對于高效運維和快速響應的需求，還制約了運維與搶修一體化的發展。因此，提升遠程診斷和維護能力，減少人工操作，成為西南管道公司面臨的重要任務。

根據《國家管網集團儀表自動化管理規定》，對于重大故障，要求在2小時內恢復，嚴重故障需在4小時內恢復。然而，用戶管道公司轄區內作業區中心站到達維護現場的時間普遍超過2小時，難以滿足管網集團的新要求。因此，亟需通過SCADA系統遠程診斷與維護建設，提高設備維護效率，降低響應時間，確保設備在發生故障時能夠及時得到恢復，確保管道安全高效運行。

此外，調研數據顯示，多家管道公司均已成功建設SCADA遠程診斷與維護系統，能夠有效對主流RTU、PLC、交換機、路由器等關鍵設備進行運行狀態監控、故障診斷以及遠程維護作業。這為西南管道公司建設SCADA系統提供了寶貴的經驗和參考。

2　項目實施與應用

本項目旨在建設一套高效的SCADA系統遠程維護平臺，采用智能數據網關實現現場數據采集和遠程診斷。系統覆蓋多個子公司和場站，包括管轄范圍內輸油氣和天然氣管道公司，全面監控現場的關鍵設備，如PLC、嵌入式控制器、路由器、交換機和工作站等。項目通過對百座閥室RTU進行遠程診斷與維護，將數據實時上傳至區域分控中心SCADA平臺，確保了遠程數據通信的順暢和高效處理。系統通過多維數據分析、設備監控、狀態評估、故障診斷和智能預警，實現了設備的全方位遠程運維，保障了設備穩定運行和故障的及時修復，大幅提升了管網的運營效率和安全性。

方案架構設計如下：

（1）遠程維護系統架構自下而上分為多個層次，數據源作為數據起始點，由站場、閥室的PLC/RTU、磁盤陣列等多種設備產生運行數據，為后續分析提供基礎。

（2）采集層通過協議采集、日志采集等方式收集數據源數據，經數據清洗去除無效信息，利用邊緣分析引擎初步分析后轉發數據。

（3）業務層功能豐富，涵蓋設備狀態健康評價、智能故障診斷等業務管理功能，還設有模型分析引擎、數據庫，用于數據處理與存儲。

（4）展示層將處理分析后的結果直觀呈現，如資產全生命周期管理、設備狀態監控等，方便管理人員實時了解設備情況并做出決策，各層協作實現對管網設備的全面監測、分析與管理。

（5）通過在站場、閥室部署遠程維護單元，實現工業數字設備的數據采集和安全防護，為設備管理部門的日常管理工作提供支撐，提升運維及安全管理效率。

3　項目創新性、重點與難點問題

3.1　項目難點

現場缺乏場站各類設備數據綜合采集能力。用戶場站設備包括工控機、PLC、嵌入式控制器、磁盤陣列、數據庫、SIS系統等多個生產控制相關系統和設備。目前，現場并未具備統一的綜合數據采集能力，缺乏對各類設備的全面采集支持。這使得無法通過單一設備或系統實現所有設備的數據采集，導致信息孤島的形成，降低了數據集成的效率，影響了現場運營監控和維護的精準性。

用戶缺乏對關鍵設備的監測分析能力。目前，閥室監控信息的缺乏或不足，成為管道風險管控和完整性管理的瓶頸。特別是關鍵設備的運行狀態監控能力不足，導致設備的風險識別能力較弱，無法及時發現潛在問題或故障隱患，從而影響設備的經濟、安全和高效運行。這不僅增加了維護成本，也導致管網運行的不穩定性和安全隱患。

本方案的架構設計緊密圍繞保障管網安全高效運行。在數據層面，對站場中的控制系統、壓縮機組等設備的數據進行實時采集，借助數據處理、風險評價等多種數據分析模型對數據進行分析，為運維決策提供有力依據。系統功能豐富，可實現設備故障排查運維和全生命周期管理，通過實時監控管道運行狀態、智能診斷設備故障、自動處置異常情況以及智能優化管道運行，全方位提升國家管網管理效率與安全性，確保能源輸送穩定且高效。

3.2　方案創新性

（1）物模型：此項技術打破多項傳統技術壁壘，以“物模型”為基礎，根據設備物模型實現對設備的采集指標通用化、統一化、精確化描述，根據業務屬性將設備組成業務域模型，并支持自定義域模型的屬性描述，同時再配置業內稀缺的具備工業自動化和網絡安全復合背景的團隊，可實現對多源異構數據的采集、融合，使邊緣側數據可標準化，數據質量和使用效率顯著提升。

（2）時序關聯分析：通過深度融合時間序列分析與攻防模擬技術，構建虛實協同的工業網絡安全智能防御體系。已實現了對工業控制系統（ICS）、物聯網（IoT）等復雜場景中攻擊行為的實時監測與預測，更通過動態生成對抗樣本、推演攻擊傳播路徑，提供了主動防御能力。通過時序數據驅動的模型優化防御策略，提升工業協議異常檢測精度，量化攻擊對物理設備的影響，并在虛擬環境中驗證防護方案的有效性。

（3）工業小模型：將邊緣側多源異構的工業數據轉化為標準化數據，現場經驗與結論與工業小模型結合，生成分析結果知識庫，賦能到平臺側的工業大模型中。工業大模型經過全域、多視角的數據分析再為工業小模型調優，反饋到實施現場，循環往復經歷調優環節，不斷提升工業小模型精準度和工業大模型準確性。

3.3　方案特點

場景化定制與協同性強：針對主備調控中心、分控中心、站場、閥室等不同應用場景，設計了差異化但協同的功能模塊，保障管網整體正常運行。

智能化程度高：通過智能診斷技術快速定位設備故障，運用智能優化算法提升管道運行效率，并實現異常情況自動處置，大幅提升管理效率和安全性。

4　效益分析

（1）生產管理部門：滿足管理要求，提高企業設備維護效率。本項目通過智能數據網關和SCADA系統的建設，幫助管道公司滿足《國家管網集團儀表自動化管理規定》要求，確保重大故障在2小時內恢復，嚴重故障在4小時內恢復。這一方案的實施顯著提高了設備維護的響應速度和效率，幫助企業及時發現和解決設備問題，保證了管道業務的順利運行。

（2）生產調度中心：提高生產效率。集中化運維能夠實時監控石油場站的各種設備和工藝流程，確保生產調度人員能夠迅速掌握生產現場的實際狀況。一旦發現生產瓶頸或設備故障，生產調度人員可以立即采取措施進行調整或調度，從而縮短響應時間，提高生產效率。

（3）運維部：節省人力成本。通過遠程診斷與維護系統的建設，減少了現場人員的投入，尤其是在設備監控和故障診斷方面。運維人員可以通過遠程系統進行實時監控和維護，避免了大量現場巡檢和操作，降低了人力成本，同時提高了運營效率。對于多個管道站場的設備監控與管理，遠程運維系統有效解決了人員不足的問題，優化了資源配置。

5　項目意義

實現企業融合運維能力，拉通IT（信息技術）、OT（操作技術）運維。通過數據網關的實時采集與監控，運維人員可以通過統一平臺同時監控IT和OT設備的狀態，并對異常情況進行及時預警和響應。通過信息安全告警、生產安全事件的融合監測和運維，促進了IT和OT運維的有效整合。提升了運維的整體效率和響應速度。

摘自《自動化博覽》2025年10月刊