天然气智慧场站审核方法探索

近年来，随着天然气行业的快速发展，传统场站管理模式已难以满足高效、安全、环保的需求。智慧场站通过物联网、大数据、人工智能等技术，实现了设备状态实时监控、风险智能预警和运维自动化，成为行业发展的重要方向。在今年年初，DeepSeek又横空出世，这款AI软件既惊艳了全世界，也为智慧场站的发展带来了新的助力，各大企业纷纷官宣接入DeepSeek大模型，开展构建独有的智慧生态系统。然而，智慧场站的智能化、信息化等复杂特性也对体系审核工作提出了更高要求。如何科学、系统、准确地对智慧场站运行的安全性和合规性等方面进行全面审核，很快会成为迫切需要解决的问题。

知己知彼，方能百战百胜。我们如果要审核天然气智慧场站，那么必然需要对其进行深入地了解。

首先，让我们先了解下智慧场站的相关知识。

 

 

一、天然气智慧场站的定义

天然气智慧场站是基于数字化技术的天然气场站管理模式，通过传感器、智能设备、数据平台等，实现设备状态实时监控、风险预警、运维优化和决策支持。

二、天然气智慧场站的组成

（一）感知层

包括压力传感器、温度传感器等在内的各类传感装置；工业视频监控系统、激光甲烷遥测仪、智能巡检机器人系统等。

（二）网络层

主要由工业以太网、无线通信（如 4G/5G、Wi-Fi、LoRa 等）等数据传输网络，防火墙、入侵监测系统、VPN 设备等网络安全设备等组成。

（三）平台层

主要由数据中心、云计算平台、工业互联网平台组成。

（四）应用层

主要由生产运行管理系统、设备运维管理系统、安全管理系统、能源管理系统、智能决策支持系统等组成。

（五）执行层

主要由执行机构，如电动阀门、泵等设备的驱动装置；应急处置设备，如消防设备、喷淋装置、紧急切断阀等装置组成。

三、天然气智慧场站的特点

数据驱动：实时采集设备运维数据，支持精准决策。

智能预警：通过AI算法预测设备故障和安全隐患。

自动化运维：机器人巡检、远程控制等技术减少人工干预。

绿色低碳：优化能源消耗，降低碳排放。

通过以上介绍，我们可以看到智慧场站加入了智能巡检机器人系统，这就说明智慧场站大部分都是无人值守场站。根据国际能源署（IEA）和多家咨询公司的报告，天然气行业正在向智能化、无人化方向发展。据麦肯锡报告，到2030年，全球70%的油气场站将实现高度自动化，其中50%以上将实现无人值守。据德勤报告，智慧场站的无人化率在过去五年中增长了30%，尤其是在北美和欧洲地区。国家发展改革委发布的《智慧能源发展行动计划》中提到，截至2023年，国内已有超过30%的天然气场站实现了无人值守。人工巡检由智能巡检机器人替代，执行机构全部远程控制，数据通过以太网传输至综合控制平台，最终通过管理系统传递至最终执行单元。

看到这是不是感觉天然气智慧场站一切都由智能系统完成？其实不然，智慧场站看似全部智能化，但是依然需要体系管理来支撑智能化系统的管理，戴明循环“PDCA”管理模式依然适用，智慧系统贯穿于整个管理体系，始终服务于人。

“P”计划，依然是需要管理者策划，智慧系统具备一定的自主权，但决策权还是由管理者来决定，除非极端特殊应急情况的决策权；“D”执行，则是由智慧系统辅助人力来完成，如日常巡检由智能巡检机器人替代人工巡检，但是场站储运设备发生的故障或智能化设备发生的故障还是需要人工来完成维检修，至少现阶段还无法完全由机器完成自主维检修；“C”检查，这个环节也是由智慧系统辅助人工来完成，虽然AI系统具备通过AI算法预测设备故障和安全隐患的功能，但是还需要管理人员结合设备的历史运行情况、当前工作环境等因素，确定是否真的存在故障以及故障的严重程度；“A”处理，也是由智慧系统辅助人工来完成，智慧系统接入AI大模型后具备自主学习的能力，但是提供的只是辅助支持，最终的改进大部分需要人工来完成，将改进措施落实到下一个周期的“PDCA”循环。

那么，面对智慧场站，我们应该关注哪些方面呢？由于体系审核涉及专业较多，下面我就选取应用层中设备运维管理系统的设备维检修进行介绍：

1.维检修流程：查看相关维检修制度是否涵盖智能化设备故障诊断、维修计划制定、维修实施、质量检验、验收交付等关键环节。例如，在天然气压气站中，对于压缩机的维修，流程应明确从发现异常振动开始，到诊断故障原因、制定维修方案、更换零部件、调试运行，再到最终验收的整个过程。例如，通过AI智能系统输入制度文本，提出检查的内容及要求，AI系统将按照预设的条件对制度文件进行审查，省去了逐条对照制度文本是否合规的步骤。

2.人员资质审查：查阅相关人员资质证书，访谈维检修工作的人员是否具备相应的专业资质和技能。例如，电气维修人员应持有电工证。

3.人员培训情况：查阅培训资料了解维检修人员是否接受了定期的培训和技能提升，培训内容是否涵盖最新的设备技术、维修工艺和安全知识，通过现场提问的方式验证培训效果。例如，对于新引进的智能设备（巡检机器人），相关维检修人员是否接受了专门的培训，是否熟悉基本原理等维修技能。

4.维检修过程：检查维检修工作是否严格按照既定流程执行。通过现场观察、查阅记录、回放录像等方式，确认每个环节是否都得到有效落实。例如，在维修过程中是否落实了必要的安全防护措施，是否按照规定的标准和方法进行维检修。

5.维修效果评估：检查评估维修后设备的性能和运行状态是否恢复正常，是否达到了预期的维修目标。例如，通过AI智能系统输入对比维修前后设备的关键参数（如压力、温度、流量等），判断维修效果。

6.备品备件质量：审查备品备件的采购渠道是否正规，质量是否符合要求。例如，检查备件的生产合格证等随装资料。

7.备件库存管理：评估备件库存管理是否合理，出入库是否完整，库存数量是否能够满足维修需求，避免过度库存造成的资金浪费。例如，通过AI智能系统分析各类设备的历史故障，分析出易损部位及周期，从而评估建立的备件库存标准的合理性。

8.维修记录完整性：检查维修记录是否完整，包括故障描述、维修过程、更换的零部件、维修时间等信息。

当然，我们如果想要充分地运用AI智能系统，就必须建立企业自己的AI模型，如接入DeepSeek（目前唯一开源的人工智能系统）。如果是基于互联网的话，一种是通过API（应用程序接口）将DeepSeek能力集成到自己的系统中，训练AI模型，实现编写审核策划方案、对审核数据进行分析、编写审核报告及维检修报告等功能。另一种是将模型部署到云端（如阿里云、腾讯云、AWS 等），同样可以训练AI模型。如果企业有严格的数据安全要求，可以考虑将AI模型本地化部署到企业内部的服务器或私有云中，然后通过 API 的方式连接。

 

 

目前已开发的体系审核工具具备通过拍摄现场隐患图片，利用AI技术快速识别隐患的软件。相信不久的将来，AI智能系统将会在全社会应用，AI智能工具也会越来越多。作为审核员，我们要强力转变传统的审核思维，积极主动拥抱变化，在运用好传统的审核方法外，要探索新的审核方式，熟练掌握最新的AI智能化工具，才能在AI时代的浪潮中立于不败之地。作为咨询公司，也要紧跟时代发展，开发并运用AI等人工智能审核工具，为天然气行业的智能化转型保驾护航。