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國內智慧燃氣建設四個關鍵難題

發布人:海盟金網發布日期:2024-10-08人氣:0

國內智慧燃氣建設應用過程中需要解決以下4個關鍵問題:

1)廣泛生產單元的感知能力建設方面的問題。智慧燃氣的核心特征是“智慧”,具備“三個實現”即實現智慧有賴于廣泛覆蓋的信息感知,具備深度互聯的信息體系,實現對海量信息的智能處理,實現對業務工作的分析、預測、監控,為經營決策提供有力的信息支撐。針對燃氣業務生產單元,生產經營相關設置的自動化信息采集、遠程操作控制、狀態監控與預警等方面需要移動應用、5G、數字孿生、智能終端、人工智能、模擬仿真等技術進行感知,包含運行狀態、計量參數、業務運行情況、視頻監視等工作實現感知。廣泛的感知是一個過程,由重點到全面逐步建設,廣泛感知還依賴業務系統的能力和企業大數據處理的能力。廣泛的感知不是針對所有設備,而是針對關鍵的設備、業務、場所等進行感知,保證業務運行狀態的全面透徹的了解,工作量大,難度大。

國內智慧燃氣建設四個關鍵難題

2)應用的充分集成和智能融合方面的問題?;诮y建系統的建設應用,尤其是燃氣零售系統、生產運行管理系統、客戶關系管理系統、燃氣銷售運行管理系統、電子銷售管理系統等系統對業務支持,采用云計算技術,形成燃氣業務的技術中臺,搭建統一的燃氣業務云,做到資源、信息、業務的深度集成和融合。同時,應結合示范性工程,注重與生產單元設備設施的集成,形成標準便于推廣建設應用。在這個過程中,存在兩方面的問題:第一是由于各業務系統可能是不同的系統建設單位承建的,系統的數據格式、模式組態以及數據協議可能都不一樣,數據集成需要統一數據標準;第二除了技術層面上統一數據標準、統一數據協議等問題外,可能還需要重塑業務功能,不同的系統關注的業務不同,這些業務之間存在關聯關系,在系統集成后,需要考慮業務之間關聯、依賴、并行等關系。

3)全面感知、協同運營和創新增值方面的問題?;谠朴嬎闫脚_,依托大數據分析技術,建設燃氣數據湖和燃氣業務分析管理平臺。在全面透徹感知、燃氣業務運行平臺的深度融合和集成基礎上,基于海量數據的信息處理技術,實現對燃氣業務分析、預測、監控,對新業務、增值業務的決策與技術支持,以及對燃氣銷售業務數據的管理、治理和共享。同時,為燃氣業務云提供數據基礎,實現燃氣業務的全面感知、業務的協同運營,推廣燃氣業務數智創新和可持續高質量發展。對新業務、增值業務的決策與技術支持需要大數據算法的支持,而目前的大數據算法主要采用監督式機器學習算法,監督式機器算法需要大量的機器學習樣本的輸入,這些樣本的質量,包括樣本的數量、均衡性以及樣本的全面性決定了監督式機器學習算法是否準確,然而在目前的工業互聯網中由于歷史海量的工控系統數據受存儲空間的限制,僅能保存少量的數據,少量的數據中能作為生產異常或者設備異常的樣本更是少之又少,樣本數量不足,大數據模型的算法的準確率會受到較大的損失。

4)智慧燃氣建設應用技術迭代與試點推進方面的問題。隨著大數據、人工智能、物聯網等新興前沿技術不斷推進和產業化,以及國家工業和信息化部、住房和城鄉建設部、國務院國資委等部委大力推進數字化智能化轉型升級發展,特別是燃氣行業的數智化融合發展不斷深入推進實施。城市燃氣行業必將在數字燃氣、智能燃氣、智慧燃氣建設過程中,將燃氣精益化管理、燃氣數字技術、燃氣智能管控、燃氣知識工程的工具方法技術不斷升級迭代穩步發展,大力促進城市燃氣在天然氣全產業鏈上實現賦能提質增效。城市燃氣隨著科技持續進步和工程實踐不斷發展面臨許多挑戰,包括燃氣基礎設施升級、燃氣設備工藝、機械作業、自動控制、遠程智能調控、資產管理系統和技術、燃氣完整性技術等方面的發展,對數智化要求越來越高,面臨國家行業監管越來越嚴,對人員素質要求越來越專業化、技術化、科學化和領導履職能力也是一個新的更大的挑戰。燃氣界深入扎實推進智慧燃氣建設及應用,要“堅持世界眼光、國際標準、中國特色、高點定位”將是一個非常大的挑戰和機遇。此外,“燃氣數據池”、“燃氣資源湖”、“燃氣知識庫”的構建關系到未來智慧燃氣和燃氣知識工程的格局,此外要想突破傳統的手段和方式,智慧燃氣建設務必要在智慧+知識工程[27]的深入理論研究和應用實踐領域基于業務場景進行探索、嘗試和深耕。在解決基礎設施升級、人員素質提高、知識工程建設等問題后,開展智慧燃氣試點示范,智慧燃氣建設大致可分為試點示范、推廣擴展、數字運行、優化增值等4個階段。試點示范開局決定了整個智慧燃氣的布局和藍圖,但是其中也有戰略機會風險,因此建議按照“整體部署、系統推進、分類施策、重點突破”的原則進行試點示范工程建設。此外這四個階段存在嚴密的邏輯關系,每一個階段都決定了下一個階段的質量,前三個階段的實現可以達成智慧燃氣的目標,與第四個階段相比,前三個階段的推進需要更多人力、物力、財力資源的投入,需要穩步扎實推進,經過前三個階段積累的過程資產,第四個階段優化增值將呈現指數級的效益增長。

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