4月27日，中國石油西南油氣田數智分公司運維中心監控大屏上，川東北某輸氣站的核心路由器數據突然出現波動。運維工程師徐黎輕點鼠標，全域流量分析能力可實時匯聚調取多維監測數據，結合故障樹分析模型，自動推送優化方案並一鍵執行。不到3分鐘，設備運行曲線恢復平穩。“換在2年前，得驅車趕到現場，拆機箱、查日志至少折騰1小時，現在全靠這套統一運維系統，坐在辦公室就能搞定。”徐黎邊記錄數據邊感慨。

長期以來，傳統運維模式存在數據採不全、分析不准、處置不快的短板，難以適配油氣生產高可靠、高穩定的保供需求。對此，西南油氣田公司靶向破題，系統構建油氣生產信息基礎設施智能運維關鍵技術體系，從四大核心維度集中攻堅、突破技術壁壘。累計斬獲3件發明專利、11件軟件著作權，以自主核心技術織就堅實可靠的“智能防護網”。

時間回到2023年，數智分公司運維相關負責人牛旻在川南某場站調研時發現，站內服務器、路由器、自控系統來自不同廠商，數據格式各異，傳統採集設備只能抓取單一類型數據，關鍵生產信息採集率不足85%。“如果生產數據傳不回來，調度中心就像被蒙住了眼睛。”

瞄准“多源異構數據採集難”的痛點，公司首創油氣生產信息化領域IPv6報文標識方法，依托APN6泛在感知技術，搭建多維感知融合處理架構，構建網絡、數據、業務三層協同運行模式，破除異構設備接入壁壘，各類設備數據實現“一網匯聚”，全域感知覆蓋率提升至90%。

統一運維的核心是AI模型，但高質量數據集是繞不開的門檻。數智分公司二級工程師李永亮在訓練故障預測模型時發現，現有數據集存在數據缺失、標注不規范等問題，預測准確率僅60%。技術團隊圍繞雲-網-端一體化信息基礎設施運行運維場景，構建“數據採集-清洗融合-樣本增強-知識標注”全流程體系，初步形成適配光、網、視、邊緣節點等多場景的“數據+領域知識”雙維度標准數據集。系統自動甄別冗余無效數據，嵌入專家故障研判經驗固化為標注規則，AI訓練樣本量提升40%以上，故障預測准確率從60%躍升至90%，為智能分析筑牢了數據根基。

一次核心交換機宕機故障的復盤顯示，故障源於一個隱藏的內存泄漏問題，傳統監控僅能事后排查，無法提前預警。“以前我們靠‘望聞問切’排查故障，精度差，很多隱患藏在‘冰山下面’。”徐黎回憶。針對這一痛點，公司創新採用基於FTA故障樹的跨域多維度智能分析方法，將設備故障拆解為“硬件-軟件-網絡”三級節點，結合大模型實現故障根因自動定位。現在，當設備出現異常時，系統會自動調取歷史故障數據，通過故障樹模型分析關聯因素，預測准確率提升至95%。

據了解，公司融合CQC、ITIL、ITSS三大運維規范，構建“標准融合-組織重構-模式創新”的全業務鏈協同應用體系，推出“三機一人”智能運維模式——由智能監控、智能診斷、智能處置三大模塊替代人工完成90%的運維工作，僅需1名工程師負責統籌調度。

對此，川東北某偏遠輸氣站生產信息化系統運維負責人向超深有體會：“以前每月要花3天時間配合運維人員檢查設備，現在系統遠程巡檢，我隻需要定期查看預警信息，能把更多精力放在生產上。”數據顯示，該模式推廣后，油氣生產信息基礎設施納管集成率達98%，勞動用工減少20%以上，故障處置速度提高30%。

從數據採集到AI分析，從單點運維到全域協同，西南油氣田智能運維體系已成為能源保供的堅實后盾。未來，公司將持續深化數字化轉型，以更智能的運維技術守護能源動脈，為國家能源安全注入源源不斷的智慧動能。（安心）