（1）研究背景 我国油气管道行业正处于智能化转型关键期，"十四五"规划明确提出加快推进油气管网智能化建设。 （2）管理或技术难点 当前油气管道设备管理普遍面临四大瓶颈问题：一是数据孤岛突出，SCADA、GPS等多源异构系统数据无法有效融合共享；二是故障预警滞后，传统阈值报警难以识别复杂工况下的复合故障征兆，误报率高、预警不足；三是决策依赖经验，人工故障诊断效率低，知识传承困难，新员工培养周期长；四是智能化程度低，设备管理仍以被动响应式维护为主，缺乏主动健康管理能力。 （3）成果先进性 形成六大核心能力：统一数据底座实现多源异构数据标准化采集与共享；XGBoost异常检测模型实时识别设备故障征兆；LSTM深度学习网络精准预测设备剩余寿命；Transformer模型预判阴保电位异常趋势；YOLO目标检测算法实时监测管道周边入侵风险；Smart KB知识库结合大语言模型提供辅助决策建议。 （4）创新性 本成果实现三项重大创新：一是多模型协同决策机制，首创将XGBoost、LSTM、Transformer三种异构模型进行协同，形成"实时检测—趋势预测—异常溯源"三位一体评估闭环；二是自研Smart KB知识库系统，基于RAG技术框架融合历史案例、专家经验、法规标准，结合大语言模型实现故障诊断周期从天缩短至分钟；三是边缘-云端协同架构，兼顾入侵检测实时性与模型迭代优化需求。 （5）可推广性 技术方案具有标准化、模块化特征，已在多家省级管道公司的多个项目中成功应用，验证了方案的普适性和可靠性。 （6）经济社会效益 累计创造经济效益超千万元，故障诊断效率提升70%以上，非计划停机时间减少65%，安全事故率下降80%，误报率控制在5%以内。 （7）推动行业进步 本成果为油气管道行业智能化转型提供了标杆案例和实践范式，推动相关产业链协同发展，经济和社会效益显著，应用前景广阔。