摘要：[目的]随着复杂系统在自然与工程领域的广泛应用，其非线性、涌现性等特性带来的管理难题日益凸显，传统简化分析方法难以应对动态不确定性挑战，而现有数据驱动算法又面临可解释性缺失与鲁棒性不足的双重困境。[方法]为应对这些挑战，提出了逻辑脑与关联脑的概念，构建一个双脑协同的数智体，旨在为工业领域的复杂系统智能化提供兼具智能水平与可靠性的解决方案。首先，介绍了以数字化为基础、以智能决策与控制为目标的数智体的内涵；随后，提出逻辑脑与关联脑的概念，逻辑脑负责逻辑规则，关联脑负责关联提取，共同构建数智体的核心模块；最后，分析了双脑协同的优势，提出3种建模过程的融合方法，以提升复杂系统智能化解决方案的有效性。[结果]在全球能源转型与"双碳"目标驱动下，油气集输系统正加速迈向智能化，但也面临管网复杂、多源干扰及全生命周期管理的技术挑战。当前国内外智能化建设仍处于数字化转型初期，亟需突破算法融合、动态数据共享及AI深度赋能等瓶颈，实现从局部优化到全系统智能决策的跨越。以油气集输系统中的油井虚拟计量、油气田生产优化及集输接转站故障归因分析3个案例，验证了逻辑脑与关联脑协同机制在油气集输系统智能化中的有效性。[结论]逻辑脑与关联脑双脑协同机制通过机理与数据融合，不仅确保了模型精度，还提升了预测速度、计算效率及故障诊断准确性，可显著增强油气集输系统实时监控、优化决策及故障响应能力，有效验证了所提方法对复杂系统的有效性。未来需突破小样本多模态数据融合、跨尺度建模及低碳化智能协同技术，构建机理驱动的动态强化学习框架，推动系统向全生命周期管理与多能协同优化演进，为能源绿色转型提供核心支撑。

关键字：油气集输系统智能化;数智体;逻辑脑;关联脑;双脑协同;人工智能工程

ISSN号：1000-8241

卷、期、页：卷44期5：481-494

发表日期：2025-03-25

期刊分区（SCI为中科院分区）：无

收录情况：北大中文核心期刊

发表期刊名称：油气储运

通讯作者：沈思亨,刘大千,康琦

第一作者：宫敬,宋尚飞,吴海浩,史博会

论文类型：期刊论文

论文概要：宫敬,沈思亨,刘大千,康琦,宋尚飞,吴海浩,史博会，逻辑脑与关联脑协同创新在油气集输系统场景中的应用，油气储运，2025，卷44期5：481-494

论文题目：逻辑脑与关联脑协同创新在油气集输系统场景中的应用