油田动、静、电、仪四类设备因服役年限跨度大、技术代际差异显著，面临多代际设备并存、故障模式复杂、数据治理割裂等系统性管理难题。传统管理模式依赖人工巡检与离线分析，存在动设备轴承磨损与齿轮偏心等多故障耦合识别率低、静设备微米级腐蚀与焊缝裂纹等隐蔽损伤发现滞后、电设备异常响应延迟高、仪控仪表非线性漂移校准周期长等技术瓶颈，导致设备非计划停机损失年均超 1.2 亿元，运维成本持续攀升。本成果以 “数据驱动、智能协同” 为核心，构建覆盖设备全生命周期的智能感知与决策体系。针对动设备多维故障耦合难题，研发振动 - 温度 - 载荷多源数据融合解耦技术，结合曲柄连杆动力学约束模型与迁移卷积神经网络，实现轴承磨损、齿轮偏心等 12 类并发故障的毫秒级预警；针对静设备隐蔽损伤，集成无人机热成像、超声导波与负压波关联分析技术，建立 “空天地” 立体感知网络，管道微泄漏定位精度达 ±2 米，腐蚀减薄识别分辨率突破 0.1mm 级，高风险管段维修方案误差率降至 12%；攻克电设备异常传播路径推演技术，通过边缘计算架构与图神经网络，实现连锁故障的毫秒级捕捉与主动拦截；创新仪设备动态校准闭环机制，研发双矢量同步通信装置，将校准周期从季度压缩至实时，关键参数失准率降至 0.5%。技术先进性体现在三方面：一是打破多代际设备数据孤岛，构建跨协议协同治理架构，贯通动设备振动频谱、静设备腐蚀速率等 12 类参数链，数据利用率大幅提升；二是首创 “智能感知-仿真推演-闭环控制” 一体化平台，融合 18 万组设备数据建立数字孪生模型，实现高风险作业区域三维可视化预警与维修策略动态优化； 三是形成设备智能运维技术集群，通过振动解耦、空天地感知、毫秒级截断等核心技术组合，推动管理模式从 "人工经验驱动" 向 "数据实时决策" 转型。在胜利油田 104 个管理区规模化应用中，设备非计划停机率和运维成本大幅度降低，异常处置效率提升 70%，累计增效 1.37 亿元，减少无效巡检里程 12 万公里，降低碳排放 1800 吨。成果创新性在于系统性破解设备管理碎片化困局，首次实现油田动、静、电、仪四类设备的智能协同管控，为老油田数字化转型提供完整技术路径。其推广价值显著，已在胜利油田等104个管理区成功复制，推动我国油田设备管理从 “跟跑” 向 “领跑” 跨越，为全球油气行业贡献智能化改造的中国范式。