抢修管网、预测误差 能源领域AI强刷存在感

　　作为人类科学技术的前沿，人工智能因为在汽车工业、高端制造、互联网等众多领域的应用而广受社会关注。事实上，电力、煤炭、石油化工等看似距离人们遥远却又时刻影响人们生活的能源领域和产业，对人工智能的应用同样广泛，需求同样迫切。

　　前不久，中国石油天然气集团有限公司（以下简称中石油）举行媒体开放日，向社会公开了旗下北京天然气管道有限公司的生产运营情况，智能压气站、智能管道运输、智能运营管理等展示让人们眼界大开。人工智能在能源领域的应用发展从中可见一斑。事实上，智慧能源时代已经到来。

　　需求遍布产业各个环节

　　在我国北方广袤的大地之下，几条连接陕北气田和首都地区、绵延数千里的管网纵横交错，保障着沿途地区和北京的天然气供给。在中石油北京天然气管道有限公司的基层压气站，科技日报记者现场感受了人工智能在华北供气大动脉中的应用及其重要性。

　　安全监测评价、安全预警、风险评价、智能运行维护、管道抢修、地下储气库设施、压气站建设工程集成、环保……天然气输送的每个环节几乎都已经用到了人工智能技术。

　　中石油北京天然气管道有限公司科技处技术主管王东营介绍说：“在长期的生产实践中，根据我们的生产实际与人工智能的结合，我们提出了智能管道智慧管网的概念，即在标准统一和数字化管道的基础上，以数据全面统一、感知交互可视、系统融合互联、供应精准匹配、运行智能高效、预测预警可控为特征，通过‘端+云+大数据’体系架构集成管道全生命周期数据，提供智能分析和决策支持，用信息化手段实现管道的可视化、网络化、智能化管理，具有全方位感知、综合性预判、 一体化管控、自适应优化的能力。这也是时下和未来能源领域生产运营必然要面对和经历的阶段。”

　　不久前，全球知名市场研究机构CB Insights发布的《人工智能在能源行业的5个应用》报告指出：能源行业会产生大量的数据，为了将这些数据转化为提高生产率和削减成本的驱动力，众多能源企业都已把注意力转向了人工智能，人工智能将在或正在广泛应用于能源储藏、智能电网、故障管理、油气勘探、能源消费和消耗五大领域。

　　能源行业未来的发展主要在于优化和预测，而人工智能恰好能针对能源生产、能源电网平衡和消费习惯等方面提供独特的解决方案。不难预测，人工智能将成为能源行业的重要组成部分，应用于生产方、传送方和消费方。事实上，能源领域作为产业链长、组成产业纷繁复杂、支撑作用极其重要的工业领域，对人工智能技术的需求已经细化到了每一个环节和每一个相关产业。

　　落地场景丰富 有效提升生产质量

　　在国家能源集团神华补连塔煤矿深达二百米的矿井下记者看到，煤面切割、煤炭采集和升运、作业面推进等工序，均已实现智能化，世界首创的8米高大采高重型综采工作面完全取代了人工采煤。“在这里，矿工的体力劳动就是动动手指操作计算机，地面钻孔垂直供电技术、变频驱动控制技术、自动排水及恒压供水等技术帮助企业实现了采煤不见煤。”煤矿综采面负责人介绍说。

　　谈及中石油北京天然气管道有限公司运营管理的智能化转型，王东营介绍说：“目前我们正在利用大数据、云计算、物联网、人工智能等新一代信息技术，同时配置新一代智能硬件设备，实现管道状态智能评价、风险隐患智能识别、管道寿命预测、管道缺陷预警、视频监控智能识别、设备体检与智能维修、管道参数智能分析、应急自动响应处置，管道管理已经进入智能处理、人工智能自动化管理阶段。”

　　据了解，目前我国能源领域的人工智能落地应用技术已经较为全面。该技术在电网安全与控制领域，可以应用于电力系统的仿真分析，通过深度学习自动提取电网稳定特征，实现对电网稳定运行方式和有效措施的快速判断；在输变电领域，可以利用图像识别技术应用于输变电设备巡检和输电通道风险评估，通过输变电设备状态数据的深度学习，实现对设备故障的准确研判和设备状态的评估分析；基于导航图像的知识积累和深度学习，通过空间导航和智能巡检规划，优化巡检路径和重点排查区域。

　　而在时下最热的新能源领域，企业也可以利用图像识别和机器学习技术，实现天气趋势智能分析、天气系统时空特征过滤及识别、预测误差及不确定度挖掘，有效提升电力气象智能化预报水平；基于深度学习技术对云观测图像中云层和云系进行识别，实现对云层遮挡条件下光伏功率快速波动的预测。

　　深度融合需以大数据建设为基础