一、背景

油气管道作为能源运输大动脉，其安全稳定运行直接关系到国家能源安全和经济发展。为强化风险管控技术能力，亟需构建油气管道保护高质量数据集，提升垂直领域AI算法模型性能，保障油气运输安全稳定。本案例通过构建“采集－加工－应用”数据运营机制，面向油气管道保护核心业务场景，开发了5个高质量数据集，有效将多源异构海量数据资源转化为赋能油气管道保护的数据资产，实现油气管网安全风险管控从“经验驱动”向“数据驱动”转变，有力保障我国能源供应链安全稳定。

二、方案和成效

一是丰富数据采集维度。充分利用“天空地”一体化技术手段，采集了卫星遥感影像等天基数据，无人机、固定摄像头视频图像等空基数据，分布式光纤振动信号、土壤位移和含水率、阴极保护电流电位等地基数据，构建了全方位、多层次的数据采集网络，确保数据的全面性和实时性。

二是建立多类型数据集。基于采集的多源异构数据，聚焦10个主要特征进行数据加工标注，最终形成无人机巡检、视频监控、光纤振动监测、地灾监测、阴极保护等5个高质量数据集，用于对视频图像威胁事件判识与定位、光纤振动监测干扰类型识别等11个算法模型进行训练以提升精度。

三是赋能业务精益管理。建立了“数据+AI”的数据要素应用模式，以5个高质量数据集和11个算法模型为基础，支撑油气管道保护5项核心业务。如“无人机巡检高质量数据集+威胁事件识别模型”有效实现了第三方施工、打孔盗油等管道破坏行为的精准识别和定位；“阴极保护高质量数据集+阴保有效性评估模型”实现管道本体腐蚀速率等“健康”指标的全方位智能监管。

三、创新点

一是数据采集管理模式创新。构建“天空地”一体化模式，打破传统方式的“数据孤岛”局限，提升数据应用效率，建立数据驱动的管道安全管理新范式。

二是数据挖掘应用技术创新。开发地貌变化检测、威胁事件检测等系列算法模型，实现多元技术与多源数据协同联动，提升管道周边及本体威胁的综合感知、识别和响应效率，夯实本质安全。

三是高质量数据集运营机制创新。聚焦管道管理常见风险，构建安全危害因素等关系矩阵，关联数据集需解决的实际问题及所用采集分析技术，驱动业务、技术和数据有机融合，确保数据集可用好用。