长期以来，传统运维模式存在数据采不全、分析不准、处置不快的短板，难以适配油气生产高可靠、高稳定的保供需求。对此，西南油气田公司靶向破题，系统构建油气生产信息基础设施智能运维关键技术体系，从四大核心维度集中攻坚、突破技术壁垒。累计斩获3件发明专利、11件软件著作权，以自主核心技术织就坚实可靠的“智能防护网”。
时间回到2023年，数智分公司运维相关负责人牛旻在川南某场站调研时发现，站内服务器、路由器、自控系统来自不同厂商，数据格式各异，传统采集设备只能抓取单一类型数据，关键生产信息采集率不足85%。“如果生产数据传不回来，调度中心就像被蒙住了眼睛。”
瞄准“多源异构数据采集难”的痛点，公司首创油气生产信息化领域IPv6报文标识方法，依托APN6泛在感知技术，搭建多维感知融合处理架构，构建网络、数据、业务三层协同运行模式，破除异构设备接入壁垒，各类设备数据实现“一网汇聚”，全域感知覆盖率提升至90%。
统一运维的核心是AI模型，但高质量数据集是绕不开的门槛。数智分公司二级工程师李永亮在训练故障预测模型时发现，现有数据集存在数据缺失、标注不规范等问题，预测准确率仅60%。技术团队围绕云-网-端一体化信息基础设施运行运维场景，构建“数据采集-清洗融合-样本增强-知识标注”全流程体系，初步形成适配光、网、视、边缘节点等多场景的“数据+领域知识”双维度标准数据集。系统自动甄别冗余无效数据，嵌入专家故障研判经验固化为标注规则，AI训练样本量提升40%以上，故障预测准确率从60%跃升至90%，为智能分析筑牢了数据根基。
一次核心交换机宕机故障的复盘显示，故障源于一个隐藏的内存泄漏问题，传统监控仅能事后排查，无法提前预警。“以前我们靠‘望闻问切’排查故障，精度差，很多隐患藏在‘冰山下面’。”徐黎回忆。针对这一痛点，公司创新采用基于FTA故障树的跨域多维度智能分析方法，将设备故障拆解为“硬件-软件-网络”三级节点，结合大模型实现故障根因自动定位。现在，当设备出现异常时，系统会自动调取历史故障数据，通过故障树模型分析关联因素，预测准确率提升至95%。
据了解，公司融合CQC、ITIL、ITSS三大运维规范，构建“标准融合-组织重构-模式创新”的全业务链协同应用体系，推出“三机一人”智能运维模式——由智能监控、智能诊断、智能处置三大模块替代人工完成90%的运维工作，仅需1名工程师负责统筹调度。
对此，川东北某偏远输气站生产信息化系统运维负责人向超深有体会：“以前每月要花3天时间配合运维人员检查设备，现在系统远程巡检，我只需要定期查看预警信息，能把更多精力放在生产上。”数据显示，该模式推广后，油气生产信息基础设施纳管集成率达98%，劳动用工减少20%以上，故障处置速度提高30%。
从数据采集到AI分析，从单点运维到全域协同，西南油气田智能运维体系已成为能源保供的坚实后盾。未来，公司将持续深化数字化转型，以更智能的运维技术守护能源动脉，为国家能源安全注入源源不断的智慧动能。（安心）
