10月15日至16日,第二屆中國智能化油氣管道與智慧管網技術交流大會暨山區油氣管道安全與智慧運行技術交流會在成都成功舉辦。來自全國石油石化和管道業務領域的1000余名專家和代表與會,共同探討交流智能化油氣管道與智慧管網相關技術。作為國內人工智能領域的新興企業代表,RealAI工業業務產品負責人寇梅如受邀參與本次會議并發表《工業領域第三代人工智能技術應用》的主題演講。

寇梅如在開始時介紹道,隨著油氣管網信息化、數字化的大規模推進,海量的數據資源使人工智能在油氣管道領域的落地成為可能,但與此同時也面臨一定的挑戰。一方面數據和場景的限制常常導致AI技術很難落地,另一方面,工業場景往往追求閉環,即通過數據分析得到的結果要重新反饋回生產和運維環節,指導或直接執行相應操作,這就需要AI模型給出的結果必須可靠。這些都一定程度上限制了AI技術在油氣管道等工業領域的大規模應用推廣。

憑借在貝葉斯深度學習領域的多年探索,RealAI以工業信息化為基礎,建立基于數據的模型,并創新性地融合傳統機理,打造自主智能決策系統。通過在數據驅動的算法之中,引入工業領域累積了數十年的技術經驗和成熟分析方法,一方面提升在數據量少、數據質量差等苛刻場景下的模型性能,另一方面大幅提升算法模型的可靠性與可解釋性。

基于這條技術路徑,RealAI已經在工業領域積累了眾多自研優勢算法,比如針對序列數據的異常檢測與時序預測、強化學習算法、圖像檢測算法等。基于這些技術積累,并通過深入工業場景,RealAI目前提供三大類解決方案,即工藝參數優化、預測性維護與智能檢測,已在壓鑄機工藝參數優化、大壩預測性維護、光伏面板缺陷檢測等場景得到了實際的應用落地。

在隨后談及如何將第三代AI技術應用于城市燃氣管網體系中,寇梅如提出了四點構想。

一是燃氣負荷智能預測,通過采用貝葉斯神經網絡對歷史負荷數據、氣象數據以及季節等周期性事件數據進行建模來預測天然氣負荷。由于這些數據對于負荷的影響都是不清晰的,傳統的一些簡單擬合方法的結果往往很難發揮實際效用,而貝葉斯神經網絡的好處在于能夠基于不確定性建模,它給出的結果是一個置信區間,可靠性與參考性意義更強。

二是城鎮燃氣管網泄漏預警與精確定位,根據是否有直接測量設備,可以區分為兩個方向。方向一針對直接探測泄漏的設備數據,人工智能可以完成探測設備回傳數據的自動識別和檢測。方向二針對缺少傳感設施的情況,可以基于管網運行狀態和工況數據來進行分析,比如通過管網各節點的壓力數據預測大量泄漏可能發生的位置,這個時候,需要將管網本身的仿真結果作為基礎參考,加上物理機理和約束,利用圖神經網絡類算法結合城市燃氣管網的拓撲結構來實現。如果是預測泄漏發生的時間,或者預測泄漏量達到閾值的時間,則需要額外結合時序預測算法來實現。總體來說,兩個方向前者實現泄漏探測,后者實現泄露預警與定位。

三是基于視頻的城市燃氣管網監測,現有的城市管網體系中會有很多基于視頻或圖像采集設備的監測場景,一類做設備表面缺陷的檢測,另一類做人臉身份認證或者監測人工破壞等危險行為。針對這兩個方向,前者可通過AI技術實現缺陷的自動化檢測,而針對后者,RealAI 此前有推出一款模型安全測評與攻防產品,可針對視頻監控系統中的人臉比對與目標檢測算法模塊進行安全評測與升級,能夠有效抵御算法攻擊、算法后門、數據投毒等新型AI安全風險。

最后是燃氣管網設施的預測維護,基于管網設備設施的監控數據,利用序列數據異常檢測和持續預測,再結合傳統的信號處理方法,對設備未來狀態的趨勢實現預測和感知,從而指導運維人員進行預測性維護。

以上的四點構想,在實際的人工智能應用落地過程中,同樣會遇到來自數據、算法、應用現場等各方面的挑戰,而RealAI團隊基于自身的技術積累和行業解決方案經驗,有信心以專業化的態度迎接挑戰,打造出專屬于油氣管網場景的AI解決方案。

最后,寇梅如表示,智能管道、智慧管網建設是一項復雜的系統工程,作為安全可控人工智能領域的倡導者與實踐者,RealAI未來將充分發揮第三代人工智能技術優勢,深入挖掘業務場景需求,推動管道建設與運行向智能化方向發展,為管道業務高質量發展提供有力技術支撐。