我国在上世纪50年代就已经开始进行变电站无人值守的尝试，但由于当时技术、经济及管理体制上的原因，未能大范围推广。而后计算机技术、通信技术和控制技术的发展奠定了变电站实现无人值班的基础。1996年，全国电力系统第一座110kV综合自动化变电站在邢台电网投入运行，无人值守变电站逐步在全国取得了推广。

与电网调度方面的无人值守站点相比，由于油气长输管线的输送介质为实体物质（原油、成品油、天然气等），因此其无人值守站的复杂程度要远高于电网的无人值守站，具体表现在：

控制系统更加复杂；场站设备种类繁多；安全防护等级要求更高；日常维检修工作强度更大；有更高的反恐安防要求......

目前国内油气生产场站及长输管道场站从技术上已具备无人值守的条件，在此前提下，格创东智利用IoT、边缘计算、AI、大数据分析等工业互联网平台技术，正在逐步推进油气生产及天然气管道无人值守站的建设。

3月17日，由中国石油学会石油储运专业委员会、国家石油天然气管网集团有限公司西气东输分公司、国家石油天然气管网集团有限公司华东分公司主办的“中国油气田与长输管道无人值守站建设技术交流会暨无人机技术专题会”在杭州顺利召开，格创东智解决方案总监刘琦嵘受邀参与会议并发表主题演讲，介绍了格创东智赋能无人值守的“一个核心”与“三个细则”。

一个核心：工业互联网 X AI

工业互联网作为一种新兴的技术框架体系，以工业领域的高可靠性、高安全性为基础要求，可以为无人值守场站场景提供全套的技术解决方案。

而AI技术在无人值守场站的运用，是在工业互联网框架之上的点睛之笔。AI的运用，可以将无人值守从“伪”无人（人在远程控制和操作）向“真”无人（场站系统自响应自调整自处理）的层级提升，突破现有无人值守的固化思维模式。

三个细则

细则一：场站信息“全”感知

利用完整的IoT方案，可以获取场站的全系列数据，包括但不限于：生产数据、设备数据、环境数据、能耗数据、安防数据、消防安全数据、新增系统数据等。

信息是对事件做出分析和响应的重要输入。数据感知越全面，则用于分析的数据越完整，最终获得的响应和处理方式则越合理。

细则二：场站状态“深”分析

目前场站的相关系统已实现部分简单分析功能，例如新型安防系统除了可以提供视频监控录像和实时回放之外，也能够提供例如虚拟周界、入侵报警等功能。

但这些系统缺乏深度的AI运用，即基于机理模型的运用。以安防系统为例，无人值守场站的安防系统需要根据各个安防子系统的实时信息和数据，结合AI模型，来对场站周边出入人群的行为进行分析，提前预判可能存在的危险行为。同时，对场站周边以及场站内出现的异常现象，例如巨响、闪光等情况，也要进行感知与综合判断，以确定实时的安全状态。

场站状态“深”分析，是指运用AI技术对获取的场站信息进行全面而深入的分析，如同人的大脑一样，对信息做出准确的分析和判断。

细则三：场站事件“快”响应

场站事件“快”响应是对AI技术运用的延续，同时也对无人值守中控系统的边缘计算能力和云边一体能力提出了更高的要求。“快”响应需要这两个层级同时发力，才能够真正处理好场站中发生的事件。

油气长输管线场站的无人值守化，是油气长输领域数字化转型的典型案例。与传统工业的数字化转型升级一样，也需要走过数字化、数值化和智慧化的三个阶段。

当前，无人值守场站最后一步需要攻坚的，就是如何实现智慧化的真正的无人值守，而工业互联网和AI技术，无疑将是助力这场攻坚的绝佳工具。

目前格创东智基于工业互联网与AI技术，已实施落地多个无人值守数字化解决方案，包括：

智能监控

基于东智IoT平台数据采集模块、边缘计算模块以及EHM模块拖拽式组态应用实现设备实时数据及控制系统实时数据可视化、工艺流程可视化、控制动作可视化，包括分离、计量、调压、设备启停、阀门开度等。

智能设备管理

基于东智EHM设备健康管理模块及边缘计算AI工业模型实现设备360度档案管理、设备智能预警、设备智能诊断、设备智能预测评估。

智能安防

基于IoT边缘计算模块及视频AI模型实现电子围栏、危险源识别、危险行为识别、应急操作触发等功能。

智能巡检

基于巡检机器人及视频/音频AI模型进行环境数据采集（自然环境、机柜间环境）、场站补充数据采集（安全阀温度、法兰泄漏、异常噪声等）。

承载了TCL40年深厚的制造业基因，格创东智正在不断地将从丰富落地实践中沉淀下来的工业互联网技术与经验赋能到更多行业场景。

油气管线无人值守场站之后，下一步我们将挑战什么？

未来，拭目以待。