客户挑战
市场竞争日趋激烈。
各个业务系统数据割裂，无法支撑有效决策。
健康、安全、保障和环境（HSSE）方面的要求越来越高。
解决方案
基于完整的业务全要素数据并整合外部数据，如气象、地震、水文等，应用统计建模、数据挖掘、机器学习等方法建立大数据分析模型，深入挖掘数据内在价值，构建燃气大数据分析及应用平台，实现安全风险预警、危险源影响分析、输差分析、管网智能调度、管网负荷预测、购销分析、视频智能分析等更具洞察的功能。
方案特点
应用功能
| 1 | 参考APDM、PODS等国际管道模型构建包含上有气源、管线、站场、阀室、下游用户等要素的数字化管道主数据。 |
| 2 | 按照面向对象思想，数字化管网对象融合空间维度上的GIS数据、管网拓扑数据，时间维度上的管网工艺工况数据、管网用户侧计量数据、管网完整性管理数据，管网周边气象数据和地质灾害数据，重构管网在数字空间中全息“映射”，并结合软件技术实现对管网的精确表征。 |
| 3 | 基于管网模型及数据，结合机器学习、深度学习相关技术和算法，实现对用户用气量、管网工况、管网管存等业务预测，提升对管网“未来”的预知能力。 |
关键技术
APDM、PODS、JavaEE、ETL、Deep Learning、Machine Learning