人工智能驱动下的原油长输管道安全分析
原油长输管道常常需要通过生态红线区，且多面临老化、受其他设施或生物影响发生的第三方破坏、流体及微生物腐蚀等问题造成的管道泄漏，不仅会造成经济损失，还可能引起火灾、污染等。传统原油长输管道安全管理以“被动响应”为核心，依赖人工巡检，如徒步、车辆巡逻等与定点压力、流量传感器监测，存在三大核心缺陷：一是监测覆盖不全面，偏远区域、复杂地形段易形成“监测盲区”；二是响应滞后性强，人工巡检周期通常为1至7天，事故发生后平均发现时间超8小时，错过了最佳处置时间;三是误报、漏报率高，单一传感器数据易受环境干扰，误报率可达 15% 至 20% 。（剩余3345字）
