油气管道数字孪生系统通过构建油气管道管道系统全生命周期数据的动态复制体，借助数字孪生模型（管道实体、管道虚拟模型、控制中心以及管道数据库）、丰富的历史和实时数据可以进行智能化运行决策，实现对管道系统的闭环控制。同时，利用先进的算法模型可以对管道系统对象的运行状态进行高度相似的数字化表征预测。油气管道数字孪生系统支持对管道的状态评估、预测预警、调运优化、决策支持等功能，而不仅仅只作为一个可视化工具使用。
油气管道数字孪生应用场景主要包含：管网调度优化、管道泄漏预测与分析、地质灾害中管道环焊缝裂纹生长预测、管道资产管理、设备资产管理等五大版块。
1. 管网调度优化
管网系统引入数字孪生技术，有助于管道安全运行和高效生产。基于数字孪生的管网优化，利用SCADA （数据采集与监视控制系统） 以及 GIS建立完善的数据感知系统，实现精准数据采集和传输并以此建立管道数字孪生体与管道实体完成信息交互。通过这种实时的信息传递结合遗传算法和神经网络等优化算法，可以进行贴合实际情况的管网运行状态仿真，实现动态的迭代优化并根据调度需求计算最佳方案。同时由于管道数字孪生体是管道全生命周期数据的承载体，集成了从设计期到运行期的所有数据，不仅可以通过实时数据的传输完成管网资源调配优化，还可以结合历史数据，解决运行工艺参数设定等问题。
2. 管道泄漏预测与分析
油气管道泄漏是管体最常发生的安全事故，因此必须考虑如何提高管体可靠性，防止发生泄漏。基于数字孪生的管道泄漏分析首先需要精准的管道本体数据、环境变化数据以及维抢修资源数据，对于数据采用 ETL （抽取、转换、加载） 进行了预处理，通过把各个传感器采集的数据传输到数据库，进行数据的清洗、转换和集成，减轻设备运行负担，从而提高对设备状态数据的储存和传输效率。结合泄漏过程仿真、扩散模型和火灾模型，模拟在不同条件下的泄漏量及泄漏过程中全线压力和流量的变化规律，并且得出泄漏发生后石油在土壤中随时间的扩散情况及其在土壤中的分布，或者天然气在管道附近的浓度分布以及火灾后热辐射范围及强度。仿真模型通过读取实体端数据，实现不断修正数据参数，即在管道运行过程中对管道本身参数 （如摩阻） 进行辨识，由此可以不断完善管道泄漏后应急抢修相关资料，更新仿真模型。通过数据库与实时仿真的数据结合，可以进行泄漏的预测分析，从而对管道加强防护。
3. 地质灾害中管道环焊缝裂纹生长预测
对于山地管道，地质灾害对管道影响巨大，因此需要对地质灾害位移载荷作用下管道结构响应状态及环焊缝裂纹开裂进行预测。通过管道全生命周期数据库分析管道设计参数、材料参数、运行参数、环境参数，建立地质灾害作用下管道应力应变数值计算模型与管道环焊缝裂纹扩展数值仿真模型，较为准确地模拟油气管道在地质灾害作用下的管道结构响应状态与管道环焊缝裂纹在轴向载荷作用下的开裂形态。融合工程实际工况与模型影响参数，组成参数分析矩阵，开展并行计算生成管道应力应变数据库与环焊缝裂纹扩展数据库，建立管道应力应变及环焊缝开裂预测模型并且根据管道运行工况进行数据的实时传输与调用。基于数字孪生技术，可以实现快速预测地质灾害作用下管道应力应变分布与环焊缝裂纹尺寸，为泄漏场景提供了数据基础。
4. 管道资产管理
基于数字孪生的管道资产管理是对管道设计数据、运行数据、环境数据、维护数据以及内检测数据进行感知，以感知数据为基础，确定基于神经网络高后果区识别、管道失效后果预测、管道风险评估、完整性评价和效能评价指标计算等机理模型，再根据机理模型，开发基于神经网络高后果区识别、事故后果评价预测、动态风险评估、风险主动报告、完整性评价和效能指标评价指标计算等功能模块，最后实现减少管道事故、减轻事故后果、识别高风险区域、优化管道维护方案、减少资产损坏、增长资产寿命、提升管道预知性维修维护能力和提高一体化管输效率等目标。
5. 设备资产管理
管道系统设备包括机械设备、电气设备、仪表设备、计量设备等，由于类型的繁多导致管理人员不能及时全面地管理这些设备。基于数字孪生技术的设备管理，可以实现对设备的全生命周期管理，以数字化的方式建设虚拟设备，通过仿真模拟设备的实时运行状况，并整合设备设计、安装和运行阶段的所有数据对设备进行评价。针对静设备、动设备和安全仪表系统，分别采用基于量化风险的检测评价技术、以可靠性为中心的维护评价技术模型以及安全等级划分模型对设备进行检测评价、失效概率计算、失效后果评估、风险评价、预防性维修周期优化以及完整性定级并据此给出设备维护方案，维护完成后将实时信息与管道数字孪生体进行交互，进行方案的不断优化。基于数字孪生体的设备资产管理，实现了对设备过去问题的总结、实时状态的检测和未来发展的预判，防患于未然，降低了人力和财力的消耗。
油气管道数字孪生系统的应用主要集中于全生命周期管理、资产完整性管理和项目规划，提高了该行业的数字化和智能化水平。
