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国内智慧燃气建设四个关键难题

发布人:海盟金网发布日期:2024-03-08人气:0

国内智慧燃气建设应用过程中需要解决以下4个关键问题:

1)广泛生产单元的感知能力建设方面的问题。智慧燃气的核心特征是“智慧”,具备“三个实现”即实现智慧有赖于广泛覆盖的信息感知,具备深度互联的信息体系,实现对海量信息的智能处理,实现对业务工作的分析、预测、监控,为经营决策提供有力的信息支撑。针对燃气业务生产单元,生产经营相关设置的自动化信息采集、远程操作控制、状态监控与预警等方面需要移动应用、5G、数字孪生、智能终端、人工智能、模拟仿真等技术进行感知,包含运行状态、计量参数、业务运行情况、视频监视等工作实现感知。广泛的感知是一个过程,由重点到全面逐步建设,广泛感知还依赖业务系统的能力和企业大数据处理的能力。广泛的感知不是针对所有设备,而是针对关键的设备、业务、场所等进行感知,保证业务运行状态的全面透彻的了解,工作量大,难度大。

国内智慧燃气建设四个关键难题

2)应用的充分集成和智能融合方面的问题。基于统建系统的建设应用,尤其是燃气零售系统、生产运行管理系统、客户关系管理系统、燃气销售运行管理系统、电子销售管理系统等系统对业务支持,采用云计算技术,形成燃气业务的技术中台,搭建统一的燃气业务云,做到资源、信息、业务的深度集成和融合。同时,应结合示范性工程,注重与生产单元设备设施的集成,形成标准便于推广建设应用。在这个过程中,存在两方面的问题:第一是由于各业务系统可能是不同的系统建设单位承建的,系统的数据格式、模式组态以及数据协议可能都不一样,数据集成需要统一数据标准;第二除了技术层面上统一数据标准、统一数据协议等问题外,可能还需要重塑业务功能,不同的系统关注的业务不同,这些业务之间存在关联关系,在系统集成后,需要考虑业务之间关联、依赖、并行等关系。

3)全面感知、协同运营和创新增值方面的问题。基于云计算平台,依托大数据分析技术,建设燃气数据湖和燃气业务分析管理平台。在全面透彻感知、燃气业务运行平台的深度融合和集成基础上,基于海量数据的信息处理技术,实现对燃气业务分析、预测、监控,对新业务、增值业务的决策与技术支持,以及对燃气销售业务数据的管理、治理和共享。同时,为燃气业务云提供数据基础,实现燃气业务的全面感知、业务的协同运营,推广燃气业务数智创新和可持续高质量发展。对新业务、增值业务的决策与技术支持需要大数据算法的支持,而目前的大数据算法主要采用监督式机器学习算法,监督式机器算法需要大量的机器学习样本的输入,这些样本的质量,包括样本的数量、均衡性以及样本的全面性决定了监督式机器学习算法是否准确,然而在目前的工业互联网中由于历史海量的工控系统数据受存储空间的限制,仅能保存少量的数据,少量的数据中能作为生产异常或者设备异常的样本更是少之又少,样本数量不足,大数据模型的算法的准确率会受到较大的损失。

4)智慧燃气建设应用技术迭代与试点推进方面的问题。随着大数据、人工智能、物联网等新兴前沿技术不断推进和产业化,以及国家工业和信息化部、住房和城乡建设部、国务院国资委等部委大力推进数字化智能化转型升级发展,特别是燃气行业的数智化融合发展不断深入推进实施。城市燃气行业必将在数字燃气、智能燃气、智慧燃气建设过程中,将燃气精益化管理、燃气数字技术、燃气智能管控、燃气知识工程的工具方法技术不断升级迭代稳步发展,大力促进城市燃气在天然气全产业链上实现赋能提质增效。城市燃气随着科技持续进步和工程实践不断发展面临许多挑战,包括燃气基础设施升级、燃气设备工艺、机械作业、自动控制、远程智能调控、资产管理系统和技术、燃气完整性技术等方面的发展,对数智化要求越来越高,面临国家行业监管越来越严,对人员素质要求越来越专业化、技术化、科学化和领导履职能力也是一个新的更大的挑战。燃气界深入扎实推进智慧燃气建设及应用,要“坚持世界眼光、国际标准、中国特色、高点定位”将是一个非常大的挑战和机遇。此外,“燃气数据池”、“燃气资源湖”、“燃气知识库”的构建关系到未来智慧燃气和燃气知识工程的格局,此外要想突破传统的手段和方式,智慧燃气建设务必要在智慧+知识工程[27]的深入理论研究和应用实践领域基于业务场景进行探索、尝试和深耕。在解决基础设施升级、人员素质提高、知识工程建设等问题后,开展智慧燃气试点示范,智慧燃气建设大致可分为试点示范、推广扩展、数字运行、优化增值等4个阶段。试点示范开局决定了整个智慧燃气的布局和蓝图,但是其中也有战略机会风险,因此建议按照“整体部署、系统推进、分类施策、重点突破”的原则进行试点示范工程建设。此外这四个阶段存在严密的逻辑关系,每一个阶段都决定了下一个阶段的质量,前三个阶段的实现可以达成智慧燃气的目标,与第四个阶段相比,前三个阶段的推进需要更多人力、物力、财力资源的投入,需要稳步扎实推进,经过前三个阶段积累的过程资产,第四个阶段优化增值将呈现指数级的效益增长。

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