随着西气东输的不断推进，我国油气管道里程数不断增加，西气东输站场运维具有多气源、多用户、用户需求种类多的特点，供气保障难度高，站场管控压力大。为了降低站场运行风险，提高管网运营效率。传统管道运维过程中数据采集人工化、异常报警不及时、设备智能化水平等不断凸显。
将大数据，云计算，物联网等先进技术与油气管道业务相融合，实现异常数据智能化预警、设备 GIS 信息动态展示等功能。从而达到降低运营成本，提高生产效率，减少安全隐患的目的，进而促进管道管理的标准化，规范化和智能化进程。
应对复杂多变的供气环境，保障全国人民的天然气使用，加快管道智能化是赋能油气行业高质量发展的必然选择。
且在低碳目标下，能源领域的数字化、智能化转型作用更加凸显。能源数字化的意义，不仅在于把人从繁重体力劳动中解放出来，对企业还有诸多好处。
油气管道智能监测解决方案，形成了集中监视的高效管控模式，实现站场分输远程自动控制，推动输气管道站场管理智能化转型，能使站场运营管控效率显著提升。
油气管道数字孪生对油气管道运维的优势：数据进行实时展示，可以提升管理效率和生产效率，促进绿色低碳转型。
综合了物联网、人工智能、大数据、通信技术、GIS、可视化等多种技术，对油气管道运维全生命周期数据进行统一管理与维护。提高管道运维管理的智能化水平，将整个工艺流程透明化、可视化，从优化过程端入手达到控碳、减碳的目的。
实时监测系统涵盖产量分析、能耗分析、设备运维、安全防护以及厂区监控等板块。
运用物联网、大数据、人工智能技术对传输到管理中心的智能感知数据进行分析计算，并通过可视化技术实现对日常运维的辅助决策、智能状态感知、智能数据分析、智能信息发布、智能设备管理、智能业务管理六大功能。
2D 面板采用曲线图、趋势图、统计图等多种图表，实现分输量数据、进出站压力、压缩机运行状态、设备完整性、电能波形、综合流程分析等数据的实时可视化展示。管道工作压力是油气管道设计中的一个重要部分。Hightopo通过对接测试系统，将管道的进站压力、站内压力、出站压力进行数据采集，并通过丰富完善的图表库资源支持，将一年内的压力变化通过折线图动态展示。点击折线图上方对应的图标即可快速查看。有利于工作人员合理调配泵站和压气站的数量、站内机组的功率以及管道的耗钢量。
设备完整性在管理过程中，贯穿设备自安装使用开始直至报废的生命周期。支持根据设备情况自由设置监控设备，将抽象复杂的数据通过 HT 可视化图表进行清晰反应，提高油气站场设备可靠性，降低生产运行风险。
充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，并依托其可视化技术，将西气东输二线广南支干线管道演示，包括地下管线、管线阀门、卧式分离器、旋风过滤器、空冷器等。化繁为简，便于信息的传达与沟通。
三维场景内双击压缩机厂房即可查看压缩机工作状态。通过 3D 可视化，将压缩机的整体结构设备分布情况进行立体化的呈现，点击设备对应按钮即可随意切换不同压缩机工作视角，不同颜色的线条代表着不同的空气的流动，彻底解决了设备在进气、压缩和排气过程中只能依靠抽象讲解演示的弊端，满足多样化监测需求。
场景内点击压缩机即可查看机器拆解过程，2D 面板重点显示压缩机技术参数、安装信息、设备参数、历史故障、历史维修、历史保养、备品备件等信息。将原本复杂的分析数据，以直观的形式表现，简化用户的理解难度。
3D 空间内展现了机柜间三维模型以及机柜分布。与底层数据采集系统进行集成，能实时查看温湿度、漏水监测等动环数据，能更新配电监测实时数据。2D 面板显示台账信息和配电监测。实时的管理与监控低压设备以及台区综合评价状态，对设备资源进行状态查询、参数监测、预警告警等智能监测功能。
工艺工法
工艺工法重点模拟工法流程，运行管道走向，同时经过设备时进行相关数据信息展示，运行中整体场景变暗，流经部分设备及管线亮度提升。
为了降低站场运行风险，提高管网运营效率，基于运行数据，强大的渲染能力，搭建的可视化解决方案，形成了集中监视的高效管控模式，实现站场分输远程自动控制，推动输气管道站场管理智能化转型，使站场运营管控效率显著提升。
关于油气采集的可视化系统，采用 2.5D 的轻量化设计线上智慧油田。系统以四川地图为基，展示整个省的油田分布。通过 2D 组态了解石油勘探—石油开采—油气集输—井下作业—石油化学工业整个流程。
管理人员可直接查看设备的维修状态报告，上面清晰列明设备维修是否到期，维修计划是否到期，维修计划数量是多少。通讯、除磨、变压机是否有故障，故障是多少等等，使现场人员更方便、高效地进行生产线的管理。
通过可视化动画效果和子菜单的数据可视化图表载入，设计了海上油气集输智慧石油开采可视化综合管理系统。打破信息壁垒与孤岛，实现互联互通和信息跨部门跨层级共享共用。
优势是有很多的——
一、人工智能分类识别
本方案采用具有自主知识产权的人工智能识别技术，系统对于 5 大类 28 种工程机械具有深度学习能力， 核心算法基于 yolo3 改进，具备分类识别能力， 我们将具备显著特征的工程机械的履带、驾驶室、执行机构分拆进行标定、训练，对未出现的组合型设备同样能够识别；
对于新出现的未录入数据库中的设备，可以在使用中添加录入数据库， 用于持续训练，改进识别能力。
二、基于识别的行为逻辑
在许多高后果区，人员往来频繁，其中手持工具者或工程车辆穿行较为常见，如只是简单的识别告警，势必出现“狼来了”的情形，驻留时间、特定动作组合等才是具备挖掘或可能实施侵害的行为，通过行为逻辑判断，可以滤除大量虚警，从而降低漏警的风险。
三、算力前置
在前端设置嵌入式控制主机，具备较强的数据采集及运算能力，可以在本地完成识别检测，在现场告警、驱离的同时将识别结果和相关图片、视频剪辑压缩发送后台，既可快速处置，又可以提供证据及触发进一步处置的流程；
现场实时图像经压缩后以较低码率发送后台，供实时预览，观测现场情况，（必要时可提高码率改善分辨率，）这样在确保预警效果的前提下可以大幅减少向后台传送的数据量，从而大幅降低运营费用。
四、搭载多传感器
我们在“ 哨兵岗”添加了温度、湿度、风力、风向、三轴位置传感器，并预留接口可以按照用户要求添加甲烷传感器及振动传感器，通过获取立杆的姿态，可以转换为地质沉降信息，实现预警；
持续对环境参数的监控、获取，为局部极端气象情况分析提供依据，也可以作为设备、管道可靠性分析的背景数据。
五、分级预警
系统根据预设定的警情等级触发不同等级预警， 事件等级用户可设置，处置方案与事件等级对应。