本成果面向油气长输管道核心动设备运维痛点，以压缩机组、输油泵机组为监测对象，融合声纹特征识别、多模态传感、机理建模、深度学习算法、数字孪生等关键技术，自主研发一体化、全场景、国产化的油气长输管道动设备健康监测预警系统（压缩机组+输油泵机组）。系统彻底突破传统设备监测依赖固定阈值、报警滞后、隐患难发现、故障难定位的瓶颈，创新提出“偏离正常即异常”核心理念，构建规则预警、组态模型预警、声纹指纹预警三重防护体系，实现从数据采集、特征提取、模型训练、智能预警、故障诊断到闭环处置的全流程智能化管理。 成果覆盖压缩机本体、燃机 / 电机、润滑油系统、干气密封系统、变频冷却系统、输油泵机组、驱动电机等全部件，可实时监测振动、温度、压力、流量、转速、声谱等全量参数，精准识别不平衡、不对中、轴承失效、汽蚀、泄漏、卡滞、绝缘劣化、绕组过热、喘振等数十种典型故障。系统已在国家管网集团北方管道公司7座压气站21台压缩机组、28座输油站179台输油泵机组规模化部署应用，连续稳定运行超 14 个月，累计有效预警真实异常80 余次，较传统报警提前10–19小时发现隐患，直接避免多起非计划停机与设备损坏事故。 项目建立标准化故障知识库与案例库超 1700 条，具备极强的可复制、可推广能力。成果不仅大幅提升设备可靠性、降低运维成本，更构建了长输管线动设备预测性维护新模式，为国家能源通道安全高效运行提供关键技术支撑，有力推动油气储运行业设备管理向数字化、智能化、国产化转型，符合国家新质生产力发展与 “双碳” 战略要求，经济、安全与社会效益显著。