工业4.0技术在油气管道泄漏监测中的适用性实证研究：坦桑尼亚案例与策略分析

本研究针对坦桑尼亚油气管道泄漏监测（PLM）中技术滞后问题，探索工业4.0（I4.0）技术的适用性。通过混合方法分析107名专家数据，识别出物联网（IoT）、人工智能（AI）等6大关键技术支柱，提出国际合作、数字平台等策略，为行业3.1成熟度下的技术整合提供实践路径，对提升管道安全与效率具里程碑意义。

　　

油气管道是能源输送的“动脉”，但其泄漏问题长期困扰全球能源行业。在坦桑尼亚，每月因泄漏损失的石油产品高达50万升，占全国日消费量的4.31%，而天然气管道依赖的SCADA（数据采集与监控）系统仅能被动响应压力异常。传统人工巡检和滞后报警机制导致高昂的经济与环境成本，亟需工业4.0（I4.0）技术革新。

针对这一挑战，Ismail W.R. Taifa团队在《Journal of Industrial Information Integration》发表研究，首次系统评估I4.0技术在坦桑尼亚油气管道泄漏监测（PLM）中的适用性。通过混合研究方法（定量问卷与定性访谈）收集107位行业专家数据，结合IBM SPSS 26与AMOS 23软件分析，揭示六大关键技术支柱：自主机器人、增强现实(AR)、增材制造(3D打印)、物联网(IoT)、云计算和人工智能(AI)。研究测得当地行业I4.0成熟度仅为3.1（满分5），表明技术应用处于初级阶段。基于80-20%法则提出的策略体系，包括建立国际合作伙伴关系、培养数字化人才等，直指技术、资金、心理等多维障碍。

关键技术方法
研究在坦桑尼亚达累斯萨拉姆市油气枢纽（Kinyerezi气体站、Kurasini/Kigamboni油库）展开，采用分层抽样选取107名专家。通过Likert量表问卷评估技术适用性，结合SEM（结构方程模型）分析影响因素，并运用帕累托分析提炼关键策略。

研究结果

1. PLM技术缺口：现行SCADA系统仅实现基础监控，缺乏IoT设备的实时腐蚀预测与AI驱动的自主决策功能。
2. 六大支柱验证：物联网(IoT)传感器网络与AI算法组合可提升泄漏预测准确率，而云计算实现跨区域数据同步，但AR技术培训成本成为推广瓶颈。
3. 成熟度瓶颈：3.1的评分反映坦桑尼亚在预测性维护（Predictive Maintenance）和自愈系统等I4.0核心功能尚未普及。

结论与意义
该研究首次绘制了坦桑尼亚油气行业I4.0技术路线图，证实了IoT+AI组合在非洲资源密集型场景的可行性。提出的“心理适应培训”等策略，突破了传统技术移植研究中“重硬件轻人文”的局限。尽管未涉及下游产业链分析，但为发展中国家应对《石油管道操作规则2015》的环保合规要求提供了样板。未来研究可深化自主机器人在管道抢修中的路径规划算法，并探索区块链技术增强SCADA系统的防篡改能力。