高质量数据集典型案例 | 天然气管道压缩机监测诊断高质量数据集

　　推荐单位：国家石油天然气管网集团有限公司
　　申报单位：国家管网集团储运技术发展有限公司
　　一、背景
　　天然气管道压缩机作为国家天然气管网核心动力装备，其稳定运行关系到能源输送“主动脉”安全畅通，但存在数据分散、诊断滞后、故障样本稀缺等痛点，制约智能化运维。在国家“数据要素市场化配置改革”及能源行业智能化转型背景下，国家管网集团储运技术发展有限公司建设关键设备智能监测平台，集中采集分布在全国的400余台压缩机组振动、工艺参数等实时运行数据，经特征处理与标注构建高质量数据集，训练监测预警模型，服务管网集团15家区域分公司，推动设备运维从经验驱动向数据智能驱动转型，成为破解行业痛点的典型实践。
　　二、方案和成效
　　一是构建全流程数据治理体系，破解管理痛点。针对压缩机组数据分散、格式不统一、故障样本稀缺等问题，通过全面梳理振动、工艺、故障等多类数据，制定采集规范与故障标签体系，构建“采集-处理-存储-应用-迭代”全流程管理机制，形成覆盖400余台机组、30TB规模的天然气管道压缩机监测诊断高质量数据集，覆盖20余种故障类型、150余起典型故障案例。
　　二是多模态数据融合训练，提升诊断效能。融合振动、温度、压力等时序数据，提升模型对复杂故障的识别能力。构建联合特征空间，丰富数据特征组合，训练诊断预警模型。模型故障诊断准确率达95%，转子/轴承等关键故障零漏检，年均识别各类异常200余起，通过API接口实时推送预警功能，支撑15家区域公司设备运维，2024年非计划停机次数同比减少40.9%。
　　三是推动数据产品化运营，释放要素价值。针对数据价值转化不足的问题，将监测数据深度加工为标准化产品，为上游装备制造企业提供其制造设备故障案例数据，反哺设备设计研发，强化产业协同竞争力。
　　三、创新点
　　一是技术融合突破，赋能精准诊断。运用数据集创新开发多模态数据融合智能诊断技术，融合振动、温度、压力等多源数据关联训练分析，构建智能运维协同体系，大幅提升复杂工况下设备故障识别能力，重塑设备诊断技术范式。
　　二是管理模式革新，引领运维升级。建立“数据采集－分析诊断－预警干预－优化升级”全生命周期运维模式，推动设备运维从被动响应向主动预测转型，形成可复制推广的能源行业设备管理数字化转型标杆范式。
　　三是价值运营实践，激活数据市场。构建数据资产化运营体系，创新“定制化产品+订阅式服务”商业化模式，实现数据从内部应用到产业赋能的价值跃升，为数据要素市场化配置提供实践样本。