1.數(shù)據(jù)獲取不全面

　　現(xiàn)有燃?xì)鈴S站智能化程度不高，采集自動化程度低，數(shù)據(jù)不統(tǒng)一、難集成，傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)覆蓋低、功耗大。

　　2.數(shù)據(jù)中心不規(guī)范

　　原始數(shù)據(jù)質(zhì)量低、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，采集的壓力、溫度、流量等數(shù)據(jù)，不能形成有效信息為燃?xì)鈴S站提供決策支撐。

　　3.信息系統(tǒng)不兼容

　　同類型系統(tǒng)間兼容差，不同類型系統(tǒng)難集成，信息系統(tǒng)自主化程度弱，GIS系統(tǒng)、巡檢系統(tǒng)、客服系統(tǒng)等存在數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象，數(shù)據(jù)無法對接共享，無法實(shí)現(xiàn)智能控制。

　　4.運(yùn)維管理不智能

　　運(yùn)行調(diào)度難度大，巡檢效率低，應(yīng)急不及時(shí)，對故障及突發(fā)事件的預(yù)警不足，且管網(wǎng)的巡檢維護(hù)工作量大，風(fēng)險(xiǎn)及隱患管控難度大。

　　02

　　數(shù)字孿生燃?xì)夤芾硐到y(tǒng)

　　隨著“互聯(lián)網(wǎng)+智慧燃?xì)狻钡陌l(fā)展，安全措施的智能化程度將逐步提高，利用數(shù)字孿生燃?xì)夤芾硐到y(tǒng)，實(shí)現(xiàn)可視化檢測、智能診斷和智能應(yīng)急決策，提前預(yù)判管網(wǎng)故障，從源頭規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。發(fā)生故障時(shí)，可快速診斷、隔離并消除故障問題，具備自動控制能力。

　　1.全面實(shí)時(shí)監(jiān)控

　　數(shù)字孿生燃?xì)夤芾硐到y(tǒng)以實(shí)際燃?xì)鈴S站為藍(lán)本，建立數(shù)字孿生3D模型，實(shí)現(xiàn)廠站三維實(shí)景可視化，對廠站的進(jìn)出口壓力、燃?xì)馍V分析、人員/設(shè)備/燃?xì)鈹?shù)據(jù)等，進(jìn)行全面實(shí)時(shí)監(jiān)控。

　　2.綜合運(yùn)行調(diào)度智能化

　　數(shù)字孿生燃?xì)夤芾硐到y(tǒng)可實(shí)現(xiàn)多時(shí)段/多氣源/多輸路的綜合運(yùn)行調(diào)度，還可劃分區(qū)域進(jìn)行調(diào)度、作業(yè)任務(wù)下達(dá)，實(shí)現(xiàn)管網(wǎng)運(yùn)行調(diào)峰、遠(yuǎn)程開關(guān)閥、智能調(diào)壓調(diào)流等調(diào)度指令的閉環(huán)與調(diào)度策略優(yōu)化。

　　3.主動預(yù)警

　　基于數(shù)字孿生、人工智能、大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)，改變過去的被動監(jiān)控模式，實(shí)現(xiàn)異常事件主動預(yù)警、事前診斷、事中告警功能，有效避免意外事件的發(fā)生。還可結(jié)合地域、用戶用氣等數(shù)據(jù)，結(jié)合智能算法對場站、管道負(fù)荷進(jìn)行智能預(yù)測，前置預(yù)警系統(tǒng)故障、氣體質(zhì)量、管道泄漏、管道腐蝕等意外事件。

　　4.應(yīng)急事件指揮預(yù)案

　　基于數(shù)字孿生廠站的三維實(shí)景仿真功能，可配置應(yīng)急事件、指揮預(yù)案、資源管理等，模擬演練多類應(yīng)急事件，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)交互應(yīng)急響應(yīng)、緊急處置與資源調(diào)度。