综述：人工智能在确保天然气管道运营安全与效率中的应用现状与进展

本综述系统探讨了人工智能（AI）在天然气管道监测与维护中的前沿应用，重点涵盖机器学习（ML）、深度学习（DL）、数字孪生及神经网络（如CNN、RNN）技术在管道缺陷检测、泄漏定位、腐蚀预测及风险评估中的突破性进展。文章通过文献计量分析（VOSviewer）揭示了当前研究热点与挑战（如数据稀缺、高成本），并展望了AI与SCADA系统集成、生成对抗网络（GAN）数据合成等未来方向，为能源基础设施的智能化升级提供了重要理论依据与实践指南。

　　

文献综述方法论

本研究基于Web of Science（WoS）数据库，系统检索了2015–2025年间以“天然气管道”为主题的2235篇文献，并利用VOSviewer进行文献计量与关键词共现分析。研究聚焦人工智能相关技术（如机器学习、深度学习、数字孪生）在管道运维中的应用，通过PRISMA标准筛选出核心文献，明确了当前研究趋势与空白领域。

人工智能在管道运维中的核心应用

人工智能技术通过实时数据处理与模式识别，显著提升了管道缺陷检测、泄漏预警及腐蚀评估的精度与效率。主流方法包括：

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  机器学习（ML）：支持向量机（SVM）、随机森林（RF）及决策树（DT）广泛应用于传感器数据分析，其中RF模型在泄漏识别中准确率达98.57%，而SVM在异常检测中表现优异（97.4%）。

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  深度学习（DL）：卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM）在图像识别与信号处理中发挥关键作用。例如，YOLOv5模型对聚乙烯管道缺陷的检测平均精度（mAP）达97.18%，而1D-CNN在超声波流量测量中误差控制在±5 μs以内。

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  数字孪生与物联网（IoT）：通过模拟管道物理状态与压力条件，数字孪生技术实现了故障点的精准定位（识别准确率91.6%），并结合SCADA系统提升了实时监控能力。

腐蚀与泄漏检测的技术突破

腐蚀是管道失效的首要原因（占故障30.3%），AI技术通过多源数据融合提升了检测能力：

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  电磁声学传感（EMAT）：将原始信号强度提升60%，实现管壁厚度的高精度测量。

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  分布式光纤传感（DAS）：在恶劣环境（如永冻土、海底）中实现长距离泄漏监测，灵敏度显著优于传统磁通泄漏（MFL）方法。

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  生成对抗网络（GAN）：通过合成数据（如K-Pipelines数据集）弥补真实数据缺失，使模型训练准确率接近90%。

预测性维护与风险评估

AI驱动的预测模型通过历史数据与实时监测结合，实现了管道寿命评估与风险分级：

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  贝叶斯网络（BN）与LightGBN模型：在环境污染与火灾爆炸预测中R2值超0.99。

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  SHAP解释性模型：结合CatBoost算法，缺陷存在预测准确率达94%，显著降低不确定性。

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  无人机与计算机视觉：通过图像分割技术（如DARTS系统）实现腐蚀区域自动识别，训练准确率99.2%。

实施挑战与未来方向

尽管AI技术成效显著，仍面临三大瓶颈：

1. 1.

   数据稀缺性：仅3–5%的基础设施具备大数据采集能力，且真实故障数据难以公开获取；

2. 2.

   成本与兼容性：高性能传感器与算力资源投入高昂，传统系统集成存在技术壁垒；

3. 3.

   法规与安全：需满足GDPR、NIS2等法规要求，并防范对抗性攻击对AI模型的干扰。

   未来研究将聚焦量子计算加速仿真、可解释AI（XAI）及边缘计算在实时监控中的深度融合。

结论

人工智能通过融合多学科技术，正重塑天然气管道安全管理范式。从高精度缺陷识别到动态风险预测，AI不仅提升了运维效率，更降低了事故发生率。然而，跨领域合作与标准化数据生态的建设仍是推动技术落地的关键。