為保障石油運輸管道的安全和可靠，防止外力破壞，公司在輸油管道上面安裝了通訊光纜和光纖振動(dòng)傳感器，并構建系統，基于傳感器數據進(jìn)行管道異常檢測及時(shí)地幫助業(yè)務(wù)人員判斷管道破壞事件提高判斷輸油管道破壞事件的準確性和及時(shí)性，幫助管道管理運營(yíng)企業(yè)減少損失。

基于過(guò)去檢測結果、管道屬性數據及工況、流體、掛片等歷史觀(guān)測數據，通過(guò)智慧能源AI技術(shù)構建算法模型，輔助判斷管道內腐蝕程度，幫助技術(shù)人員準確定位腐蝕程度最為嚴重的高危管道，為合理、經(jīng)濟安排內檢測對象提供決策依據，保障海管安全運營(yíng)，減免管道泄漏帶來(lái)的巨大損失的目的。

充分考慮市場(chǎng)供求關(guān)系、化工產(chǎn)品成本、化工品銷(xiāo)售市場(chǎng)體制結構、社會(huì )經(jīng)濟及金融形勢等影響因素的情況下，通過(guò)利用數學(xué)工具對相關(guān)歷史數據進(jìn)行分析和研究，探索化工品價(jià)格與其影響因素之間的內在聯(lián)系以及化工品價(jià)格本身發(fā)展變化規律，在滿(mǎn)足一定精度和速度的情況下，對未來(lái)化工品市場(chǎng)中的交易價(jià)格進(jìn)行預測。

利用風(fēng)電機組的溫度、油壓、轉速、有功功率、風(fēng)速等各項指標數據，通過(guò)高維機器學(xué)習和數據挖掘技術(shù)構建故障診斷與預警模型，構建風(fēng)機健康模型，分析風(fēng)機健康影響因素，為風(fēng)機故障定向檢修、制定維護計劃、經(jīng)濟運行等提供科學(xué)依據。