在城市基礎設施建設的版圖中，燃氣系統如同城市的 “血脈”，維系著千家萬戶的生活運轉與工業生產的持續動力。隨著城鎮化進程加速與能源結構轉型深化，城市燃氣行業設備資產規模不斷擴大，管網長度、場站設施、輸配設備等管理對象日益復雜，傳統管理模式已難以滿足現代化燃氣供應的安全與效率需求。本文將深入剖析城市燃氣設備資產管理的痛點難點，結合數智化技術應用實踐，探索構建全生命周期管理體系的創新路徑，為燃氣企業提質增效、筑牢安全防線提供參考。

一、城市燃氣設備資產管理的行業特性與現實挑戰

（一）資產體系的特殊性與管理復雜度

城市燃氣系統涵蓋門站、儲配站、調壓站等場站設施，中低壓管網、閥門井等輸配設備，以及 SCADA 系統、壓力監測儀表等智能裝置，形成 “點多、線長、面廣” 的資產網絡。某省會城市燃氣企業管理的地下管網長度超 1.2 萬公里，各類場站設備超 5000 臺套，且每年以 8%-10% 的速度遞增。其中，壓力容器、壓力管道等特種設備占比達 35%，部分老舊管網服役超 20 年，面臨腐蝕老化、介質泄漏等安全風險，對管理的精細化程度要求極高。

（二）安全管控的剛性約束與多維壓力

燃氣行業屬于高危領域，設備故障可能引發爆炸、中毒等重大事故，直接威脅公共安全?！冻擎側細夤芾項l例》《壓力管道安全技術監察規程》等法規對設備巡檢周期、維護標準、報廢流程作出嚴格規定，而第三方施工破壞、地質沉降等外部因素更增加了管理難度。某直轄市燃氣企業每年因第三方施工導致的管網損壞事件超 200 起，設備缺陷引發的停氣事故占比達 42%，傳統人工巡檢模式難以實現全時段、全區域的風險防控。

（三）運維管理的效率瓶頸與成本壓力

傳統管理模式下，設備臺賬多以紙質或 Excel 記錄，存在信息滯后、更新不及時等問題；巡檢依賴人工紙質記錄，數據真實性與完整性難以保證；維修計劃制定缺乏數據支撐，往往陷入 “事后維修” 的被動局面。某中型燃氣企業調研顯示，其設備運維成本占年度運營成本的 38%，備件庫存周轉率僅為 2.1 次 / 年，設備平均故障停機時間達 45 分鐘 / 次，管理效率與成本控制之間的矛盾日益突出。

（四）數字化轉型的迫切需求與現實障礙

隨著 “智慧燃氣” 建設推進，燃氣企業紛紛部署 SCADA、GIS 等系統，但數據孤島現象嚴重。SCADA 系統實時采集設備運行數據，卻難以與資產管理系統聯動；GIS 系統掌握管網空間分布，卻缺乏設備全生命周期信息支撐。某省燃氣集團旗下 12 家地市公司使用 8 套不同的設備管理系統，數據互通率不足 30%，導致管理層難以獲取全局資產視圖，決策缺乏數據支撐。

二、數智化解決方案的核心架構與技術應用

（一）全生命周期管理體系的構建

基于城市燃氣設備資產特性，構建 “規劃 - 采購 - 安裝 - 運行 - 維護 - 報廢” 全生命周期管理框架。規劃階段引入設備綜合效率（OEE）、總擁有成本（TCO）等分析模型，為設備選型提供數據支撐；采購環節建立供應商績效評價體系，將設備可靠性、維護便利性等指標納入評標標準；安裝階段同步完成設備編碼、技術參數等基礎數據錄入，形成唯一 “電子身份證”。某燃氣企業通過該體系應用，設備采購成本降低 15%，選型適配率提升至 92%。

（二）物聯網技術的深度融合

采用 NB-IoT、LoRa 等低功耗通信技術，對調壓箱、閥門井等關鍵設備加裝智能傳感器，實時采集壓力、溫度、流量等運行數據。在高壓管網區域部署光纖振動監測系統，實現第三方施工破壞的實時預警。某沿海城市燃氣公司在 300 公里高壓管線上應用光纖監測技術，將第三方破壞預警時間從平均 30 分鐘縮短至 5 分鐘以內，預警準確率達 98%。同時，通過 RFID 技術對場站設備進行標識管理，實現 “掃碼即知” 的便捷管理。

（三）大數據分析與 AI 預測性維護

建立設備健康管理平臺，對采集的實時數據、歷史維修記錄、巡檢報告等多源數據進行融合分析，構建設備故障預測模型。通過深度學習算法識別設備運行參數的異常波動，提前 72 小時發出維護預警。某省會燃氣企業將 AI 算法應用于壓縮機故障預測，成功將非計劃停機減少 65%，單次故障維修成本降低 4000 元。同時，基于大數據分析生成設備健康度評分，為大修、報廢決策提供量化依據，縮短設備更新決策周期。

（四）移動化與協同化管理平臺

開發移動端應用，將巡檢、報修、審批等業務流程數字化。巡檢人員按系統預設路線和標準執行任務，通過拍照、定位等方式上傳巡檢數據，系統自動校驗數據完整性；維修人員接收工單后，可查看設備歷史維修記錄、備件庫存等信息，實現 “一鍵報修、一鍵派工”。某地級市燃氣公司上線移動巡檢系統后，巡檢到位率從 75% 提升至 100%，故障處理響應時間大幅縮短。同時，平臺支持多部門協同，實現業務流程的閉環管理。

三、行業應用實踐與價值成效

（一）Z 市燃氣集團：老舊管網智慧化改造

Z 市燃氣集團管理著 1500 公里服役超 15 年的鑄鐵管網，每年因腐蝕泄漏導致高額維修費用。通過部署設備資產管理系統，對老舊管網加裝智能壓力傳感器和腐蝕監測裝置，實時采集管網運行數據并分析腐蝕趨勢。系統結合 GIS，自動標注腐蝕高發區域，生成管網改造優先級清單。項目實施兩年后，該集團老舊管網泄漏事故下降 72%，年度維修成本節約 1400 萬元，改造資金投入產出比達 1:3.5，管理效率顯著提升。

（二）H 省天然氣公司：場站設備精益化管理

H 省天然氣公司下轄 28 座輸氣場站，傳統管理模式下設備巡檢耗時長且存在漏檢隱患。引入智能巡檢系統后，采用機器人巡檢與人工巡檢相結合的方式，實現場站設備全覆蓋監測。巡檢機器人搭載多種檢測設備，按預設路線自動采集設備參數，數據實時上傳至管理平臺；人工巡檢聚焦機器人難以到達的部位，通過移動端掃碼記錄檢查結果。該模式將單場站巡檢時間大幅縮短，缺陷發現率提升 40%，成功避免了多次重大停機事故。

（三）S 市燃氣：全鏈條數據貫通實踐

S 市燃氣此前存在 SCADA、ERP、GIS 等系統數據割裂問題。通過實施設備資產管理系統，構建企業級數據中臺，實現生產運行、物資管理、財務核算等數據的互通共享。系統形成設備 “數字孿生” 模型，當設備出現異常時，自動關聯相關信息，生成綜合處置建議，將故障處理時間從平均 120 分鐘縮短至 60 分鐘，為行業數據融合提供了可復制的經驗。

四、未來發展趨勢與建議

（一）技術融合深化與應用拓展

隨著 5G、邊緣計算等技術成熟，城市燃氣設備管理將向 “云 - 邊 - 端” 協同架構演進。邊緣計算節點可在管網現場完成數據預處理，5G 網絡支持高清視頻監控、機器人遠程操控等應用。建議企業關注數字孿生技術發展，構建燃氣系統全要素數字鏡像，優化設備維護策略，降低設備維護成本。

（二）安全管理智能化升級

面對嚴峻的安全形勢，設備管理系統將與 AI 視覺識別、大數據風險評估深度結合。在場站部署 AI 攝像頭，自動識別人員違規操作、設備異常狀態；利用知識圖譜技術構建燃氣設備故障知識庫。建議企業建立設備安全預警中心，整合多源風險因子，形成可視化的安全態勢感知平臺，提升風險預判能力。

（三）全產業鏈協同管理

城市燃氣設備管理將向供應鏈協同方向發展。通過建立供應商管理平臺，實現設備全生命周期信息共享；與施工單位對接項目管理系統，確保資產移交的完整性。某燃氣設備制造商的一體化解決方案已取得良好成效，這種模式有望成為未來行業服務的新趨勢。

（四）人才培養與組織適配

數智化管理系統的落地離不開專業人才支撐，燃氣企業需構建 “技術 + 業務” 復合型人才隊伍。一方面引進數據分析、物聯網等領域專業人才，另一方面加強現有運維人員的數字化技能培訓。同時，建議企業優化組織架構，打破部門壁壘，建立跨部門的設備管理虛擬團隊，提升設備管理效率。

在城市燃氣行業向 “安全、高效、綠色” 轉型的進程中，設備資產管理已從傳統的后勤保障職能，升級為企業核心競爭力的重要組成部分。通過數智化技術應用，構建全生命周期、全要素協同的管理體系，不僅能有效降低安全風險、提升運營效率，更能為企業創造數據資產價值，賦能業務創新。面對能源革命與數字革命的雙重機遇，燃氣企業應加快設備管理模式創新，以 “智慧管理” 筑牢城市燃氣生命線，為新型城鎮化建設提供堅實的能源保障。