目前城鎮(zhèn)燃氣行業(yè)正從“經驗巡檢、人工處置、事后維修”向“在線感知、智能識別、預測預警、閉環(huán)處置”轉型。AI技術的價值不只是替代人工，而是把燃氣管網、場站、調壓設施、智能表具、用戶端報警器、巡檢車輛、無人機、遙感、客服工單、搶維修記錄等分散數(shù)據(jù)連接起來，形成面向安全運行、用戶服務和合規(guī)監(jiān)管的智能決策體系。

從現(xiàn)有實踐看，AI在城鎮(zhèn)燃氣領域主要集中在七類場景：泄漏監(jiān)測與甲烷排放治理、管網風險評估與預測性維護、智能調壓與管網運行優(yōu)化、智能表具與用戶側安全、場站無人值守與視頻智能識別、施工破壞與第三方侵入預警、客戶服務與工單調度自動化。AI在燃氣行業(yè)已越過概念驗證階段。泄漏識別、智能巡檢、視頻識別、智能客服、智能表具分析等場景具備較強落地條件；管網數(shù)字孿生、全網壓力優(yōu)化、甲烷排放量化核算、地下泄漏精確定位、跨系統(tǒng)自動處置等仍處于工程化完善階段。

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AI進入城鎮(zhèn)燃氣行業(yè)

的背景

城鎮(zhèn)燃氣系統(tǒng)具有“低概率、高后果”特征。多數(shù)管網長期埋地運行，泄漏早期不易發(fā)現(xiàn)；老舊管網、第三方施工破壞、調壓設施故障、戶內軟管老化、私改私接、地下空間積聚等風險因素交織存在。傳統(tǒng)管理方式主要依靠周期性巡檢、人工經驗、電話報修和事故后處置，存在發(fā)現(xiàn)滯后、定位不準、響應成本高、風險難量化等問題。

燃氣行業(yè)近年面臨三類壓力。第一是安全監(jiān)管壓力，城市政府對地下管網、生命線工程和用戶端安全提出更高要求。第二是甲烷減排壓力。甲烷是天然氣主要成分，也是重要溫室氣體，城市配氣管網泄漏點多、管線分散、壓力等級復雜，甲烷排放測量、報告、核查和泄漏檢測修復正成為燃氣企業(yè)的新任務（微信公眾號：燃氣世界）。第三是經營壓力。管網老化、人工巡檢成本上升、用戶服務線上化、氣源價格波動、用氣負荷變化，以及氫氣、生物甲烷等低碳氣體接入，都要求燃氣企業(yè)提高預測、調度、維護和服務能力。

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主要應用場景

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泄漏檢測與甲烷排放治理

泄漏監(jiān)測是AI在城鎮(zhèn)燃氣行業(yè)最核心、最迫切的應用方向。傳統(tǒng)燃氣泄漏檢測依靠人工巡線、手持檢測儀、車載檢測、用戶報警和周期性檢漏。AI介入后，泄漏檢測逐步形成“多源感知+模型識別+風險分級+工單閉環(huán)”的模式。

固定式傳感器可布設在閥井、調壓箱、地下空間、管廊、場站和老舊小區(qū)，采集甲烷、壓力、流量、聲學、振動等數(shù)據(jù)，由模型識別異常。移動檢測可通過車載甲烷檢測、無人機、機器人和手持激光設備采集空間濃度數(shù)據(jù)，再結合風速、GIS和管網位置判斷疑似泄漏源。遙感、航空和衛(wèi)星監(jiān)測適合較大范圍篩查。

光纖感知是第三方破壞預警的重要方向。分布式光纖振動傳感可沿管線連續(xù)感知施工機械、開挖、鉆探、敲擊和異常振動，AI模型根據(jù)波形特征識別事件類型，并結合視頻、GIS和施工許可數(shù)據(jù)進行風險分級。視頻與紅外識別則適用于調壓站、閥室、門站、儲配站等場景，可識別煙火、人員違規(guī)、設備狀態(tài)、儀表讀數(shù)和危險區(qū)域闖入。泄漏監(jiān)測AI的價值不在單點檢測，而在于把濃度、壓力、巡檢、歷史泄漏、管材管齡、施工信息、天氣環(huán)境和搶修結果納入同一模型，形成泄漏概率和處置優(yōu)先級。

02

管網風險評估與預測性維護

城鎮(zhèn)燃氣管網資產數(shù)量大、埋地運行時間長、歷史資料不完整。傳統(tǒng)完整性管理依賴管齡、材質、壓力等級、歷史事故、腐蝕情況和巡檢記錄進行風險分級。AI進一步引入機器學習模型，對管段、閥門、調壓設備、陰極保護點、焊口、穿跨越和老舊小區(qū)管線進行失效概率預測。

典型應用包括管段失效風險排序、設備狀態(tài)預測、腐蝕風險判斷和施工質量智能識別。模型可綜合管材、管齡、埋深、土壤腐蝕性、施工頻次、第三方破壞歷史、壓力波動、泄漏記錄和人口密度，對管段風險排序，支撐更新改造投資決策。對調壓站、閥門、過濾器、加臭裝置等設備，可通過壓力、流量、閥位、振動、溫度和報警記錄識別異常趨勢，提前安排維護。AI還可用于焊縫檢測、X射線數(shù)字成像、超聲信號和施工視頻識別。

預測性維護的關鍵是可解釋性。燃氣企業(yè)不能只看到一個風險分數(shù)，還要知道模型為什么判定某一管段高風險，是管齡、材質、附近施工、壓力波動、歷史維修，還是用戶投訴密度異常。否則模型難以進入生產決策流程。

03

智能調壓、壓力優(yōu)化與數(shù)字孿生

城市燃氣管網運行需要在安全供氣、壓力穩(wěn)定、輸配效率和泄漏控制之間取得平衡。壓力過高會增加泄漏損失，壓力過低又可能影響用戶端穩(wěn)定供氣。AI和數(shù)字孿生可在水力模型基礎上，結合實時SCADA數(shù)據(jù)、智能表計數(shù)據(jù)、天氣、節(jié)假日和用戶負荷，進行需求預測、壓力優(yōu)化和動態(tài)調度。

需求預測可根據(jù)歷史用氣量、溫度、節(jié)假日、工業(yè)生產和居民行為，預測小時級、日級、周級負荷，為氣源采購、門站調度和儲氣調峰提供依據(jù)（微信公眾號：燃氣世界）。壓力優(yōu)化可預測不同區(qū)域負荷和壓力變化，給出調壓站設定值建議，在保障末端壓力的前提下降低不必要的高壓運行。數(shù)字孿生把GIS、SCADA、管網拓撲、設備臺賬、閥門狀態(tài)和用戶負荷集成為虛擬管網，用于模擬泄漏、停氣、關閥、氣源切換、氫氣摻混和生物甲烷接入等場景。

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智能表具、用戶端安全與客戶服務

智能燃氣表是AI進入用戶側的重要入口。傳統(tǒng)燃氣表主要承擔計量和結算功能，智能表具則具備遠程抄表、異常用氣識別、閥控、報警聯(lián)動、用氣分析、預付費和遠程開通能力。AI可通過用戶歷史用氣曲線識別長期不用氣、突然高流量、夜間異常流量、持續(xù)微小流量、疑似泄漏、疑似偷盜氣和表具故障。

戶內安全管理方面，智能報警器、切斷閥、智能表、物聯(lián)網平臺和客服系統(tǒng)聯(lián)動后，可實現(xiàn)報警推送、遠程關閥、自動派單、用戶提醒和工單跟蹤。客戶服務方面，AI可根據(jù)用戶類型、繳費行為、報修歷史、安檢結果和用氣負荷預測高風險用戶和服務需求，提高安檢、換表、維修、繳費提醒和客戶溝通效率。生成式AI可用于客服問答、報裝報修受理、政策解釋、賬單說明、停氣通知、安檢預約和工單摘要，但涉及泄漏、爆炸、人員傷害等高風險情況，必須自動轉人工和應急流程。

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場站、施工與應急輔助

門站、調壓站、閥室、LNG氣化站、儲配站等場站設備集中、風險明確、視頻條件較好，是AI較容易落地的場景。系統(tǒng)可識別未戴安全帽、吸煙、人員闖入、火焰煙霧、積水、圍欄破壞、車輛靠近、儀表讀數(shù)和閥門狀態(tài)異常。無人巡檢機器人可搭載氣體檢測、紅外、熱成像和高清攝像頭，對場站進行周期巡檢。

第三方施工破壞是城市燃氣管網事故的重要誘因。AI可以整合施工許可、管網GIS、巡檢軌跡、視頻監(jiān)控、無人機圖像、光纖振動和工單系統(tǒng)，動態(tài)識別施工風險。系統(tǒng)可判斷施工區(qū)域與燃氣管線的距離、壓力等級、管徑、埋深和閥門位置，識別挖掘機、打樁機、鉆機、吊車、圍擋和開挖行為，并自動派單處置。

應急管理中，AI的作用不是替代指揮員，而是提高態(tài)勢感知和決策效率。系統(tǒng)可結合氣象、地形、建筑物、地下空間、管網壓力和泄漏口徑模擬擴散范圍，為警戒區(qū)、人員疏散、關閥和搶修布置提供參考；也可推薦搶修路線、關閥方案和資源配置，并在事故后自動整理報警、工單、視頻、照片和處置節(jié)點，形成復盤報告。

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技術構架：

AI燃氣系統(tǒng)如何建設

成熟的AI燃氣系統(tǒng)不是一個單一軟件，而是由感知層、通信層、數(shù)據(jù)層、模型層和業(yè)務層構成。

感知層負責采集真實數(shù)據(jù)，包括SCADA、壓力流量傳感器、甲烷傳感器、智能表、報警器、視頻攝像頭、紅外熱成像、光纖傳感、車載檢測、無人機、機器人、遙感和手持檢測儀等。

通信層負責把現(xiàn)場數(shù)據(jù)穩(wěn)定、安全、及時傳輸?shù)狡脚_，常見方式包括NB-IoT、LoRaWAN、4G/5G、專線、工業(yè)以太網和邊緣網關。燃氣行業(yè)通信必須考慮低功耗、地下空間、抗干擾、安全隔離和應急可靠性。

數(shù)據(jù)層負責匯聚和治理GIS、SCADA、資產臺賬、客服、工單、巡檢、安檢、計量、工程、視頻和監(jiān)管平臺等數(shù)據(jù)。其核心不是簡單匯總，而是統(tǒng)一編碼、統(tǒng)一坐標、統(tǒng)一時間戳、統(tǒng)一事件模型和統(tǒng)一資產對象。

模型層負責分析、預測和決策支持，包括異常檢測、時序預測、計算機視覺、知識圖譜、數(shù)字孿生、水力仿真、風險評分、優(yōu)化算法和大模型應用。

業(yè)務層則決定AI能否產生實際價值，典型場景包括泄漏預警、調度輔助、搶維修派單、壓力優(yōu)化、設備維護、用戶安全、施工監(jiān)管、報表合規(guī)、應急指揮和客服問答。

AI系統(tǒng)能否真正發(fā)揮作用，關鍵在業(yè)務層。模型給出預警后，必須能進入工單，派發(fā)責任人，記錄處置過程，上傳現(xiàn)場結果，形成整改閉環(huán)，并用處置結果反向優(yōu)化模型。沒有閉環(huán)，AI只會變成“報警屏幕”。

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實施建議

AI在城鎮(zhèn)燃氣領域的成熟度可分為三類。第一類是具備較強落地條件的場景，包括視頻識別、智能客服、智能表異常用氣分析、場站無人巡檢、泄漏檢測數(shù)據(jù)分析、施工風險GIS分析和工單自動分類。第二類是正在規(guī)模化試點的場景，包括IoT泄漏識別、AI光纖第三方破壞預警、管網風險評分、預測性維護、無人機巡檢、壓力優(yōu)化和甲烷排放量化管理。第三類是仍需謹慎推進的場景，包括全自動管網調度、地下泄漏精確反演、跨城市大模型安全決策和復雜事故自動指揮，需要長期驗證、分級授權和人工審核。

對中國城鎮(zhèn)燃氣企業(yè)而言，AI建設應從安全生產痛點出發(fā)，優(yōu)先選擇后果嚴重、人工成本高、數(shù)據(jù)較容易獲取、閉環(huán)責任清晰的場景，如第三方施工破壞預警、場站視頻監(jiān)管、老舊管網風險排序、戶內報警閉環(huán)和重點用戶異常用氣識別。企業(yè)應先治理數(shù)據(jù)，再訓練模型（微信公眾號：燃氣世界）。GIS不準、臺賬不全、坐標偏差、閥門狀態(tài)不清、工單字段不規(guī)范，都會削弱模型效果。

同時，燃氣行業(yè)應堅持“人機協(xié)同”而不是“機器替代”。AI預警應作為輔助決策工具，最終處置仍需由合格人員確認，并設置報警分級、人工復核、誤報反饋、模型審計和責任追蹤機制。AI平臺還必須與工單、搶維修、調度和監(jiān)管報表打通，形成“發(fā)現(xiàn)—研判—派單—處置—復核—歸檔—再訓練”的閉環(huán)。

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結論

城鎮(zhèn)燃氣AI應用已經形成清晰趨勢:從單點智能設備走向全鏈條智能運營，從人工巡檢走向在線監(jiān)測，從事故響應走向預測預警，從經驗管理走向數(shù)據(jù)驅動，從單一安全管理走向安全、低碳、效率和服務一體化。

未來三到五年，最有可能規(guī)模化落地的是四類應用：多源泄漏監(jiān)測與甲烷減排、老舊管網風險評分和預測性維護、基于智能表和報警器的用戶側安全閉環(huán)，以及場站、管網和施工現(xiàn)場的視頻、光纖、無人機智能巡檢。

對中國城鎮(zhèn)燃氣行業(yè)而言，AI不是錦上添花，而是提升本質安全、降低運行風險、支撐老舊管網改造和滿足未來監(jiān)管要求的工具。但AI落地不能脫離燃氣專業(yè)規(guī)律。真正有效的智慧燃氣系統(tǒng)，必須建立在準確管網數(shù)據(jù)、可靠傳感設備、嚴謹業(yè)務流程、可解釋模型和閉環(huán)責任機制之上。

（文章來源：中國城市燃氣協(xié)會科學技術委員會）

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