标题：基于边缘智能的长输管道多源融合风险预警系统研究
作者：段成飞 于家付 陈璋 柯佳伟
作者单位：安徽省天然气开发股份有限公司，安徽 合肥 230000
关键字：边缘计算；多源数据融合；管道安全；轻量化神经网络；强化学习
摘要：针对长输管道安全监测实时性不足与数据碎片化问题，提出一种边缘智能驱动的多源数据融合与风险预警框架。该框架采用六层协同架构，整合卫星干涉测量、激光雷达、分布式光纤传感与监控采集系统等异构数据源，构建立体化感知网络。通过知识蒸馏、结构化剪枝与量化技术实现深度学习模型轻量化，使其适配边缘设备约束条件。设计混合神经网络融合卷积、图神经与自注意力机制，挖掘时空关联特征。引入强化学习闭环优化策略，结合蒙特卡洛不确定性量化，实现自适应决策。基于公开数据集与仿真环境的验证表明，系统综合评价指标达0.874，边缘推理延迟58 ms，响应周期较传统集中式架构缩短62.3%，风险识别覆盖率超95%。该研究为管道安全智能化提供理论方法与技术路径。