管道安全与风控数字化

21/24管道安全与风控数字化第一部分管道安全数字化转型趋势 2第二部分风险管理数字化在管道行业的应用 4第三部分大数据分析提升管道安全水平 7第四部分智能管道检测技术的创新与应用 10第五部分数字化平台助力管道风险管控 13第六部分物联网和传感器在管道安全中的作用 16第七部分管道数字化风控的挑战与展望 18第八部分管道安全与风控数字化解决方案 21

第一部分管道安全数字化转型趋势关键词关键要点主题名称：实时监控与故障预警

1.利用物联网(IoT)传感器和数据收集系统实现管道实时监控，实时获取管道关键运行参数（如压力、流量、温度）。

2.采用大数据分析和机器学习算法建立故障预警模型，分析传感器数据并及时识别潜在故障征兆，实现故障提前预警，提高管道运行安全性。

3.使用移动终端或可视化平台向运维人员推送预警信息，以便快速响应和处理故障，降低事故风险。

主题名称：智能巡检与机器人

管道安全数字化转型趋势

管道安全数字化转型是利用数字技术提升管道安全管理效率和水平的过程，具体包括以下趋势：

1.传感器和物联网（IoT）

安装传感器和物联网设备可实时监测管道状态，包括压力、温度、腐蚀和泄漏。这些数据可用于预测性维护，避免故障发生。

2.云计算

云平台提供管道数据存储、处理和分析的集中式平台。它允许远程访问和实时监控，并支持人工智能（AI）和机器学习（ML）模型的部署。

3.大数据分析

大数据分析技术可处理海量管道数据，从中识别模式和趋势。它有助于预测故障、优化维护计划和提高整体安全性。

4.数字孪生

数字孪生是物理管道系统的虚拟表示。它使用传感器数据和模拟模型来创建实时环境，使管道操作员和工程师可以远程监测和优化系统。

5.区块链

区块链技术提供了一个去中心化的、不可篡改的管道数据记录系统。它增强了透明度、问责制和数据的安全存储。

6.人工智能（AI）和机器学习（ML）

AI和ML算法可用于分析管道数据，识别故障模式、预测风险并优化维护决策。它们还支持预测性维护和故障检测。

7.机器人技术

远程操作机器人和无人机可用于管道巡检和维护工作，减少人员风险和提高效率。它们还可进入狭小或危险区域。

8.增强现实（AR）和虚拟现实（VR）

AR和VR技术可为管道操作员提供沉浸式体验，增强故障检测、培训和维护规划。它们还促进远程协作。

9.数字化风险管理

数字化风险管理平台整合了传感器数据、分析和预测模型，以识别、评估和减轻管道安全风险。它使利益相关者能够制定应对方案和加强决策制定。

10.数据驱动的决策

管道安全数字化转型使利益相关者能够访问实时数据和分析见解。这有助于数据驱动的决策，提高预测性和预防措施的有效性。

数字化转型的益处

管道安全数字化转型带来以下益处：

*提高故障预测和预防能力

*优化维护计划，降低成本

*增强透明度和问责制

*提高决策质量，降低风险

*提高人员安全和效率

*延长管道使用寿命

*遵守监管要求

*提升环境可持续性

数字化转型面临的挑战

管道安全数字化转型也面临以下挑战：

*数据安全和隐私问题

*网络安全威胁

*技术兼容性和集成问题

*技能和知识差距

*监管和标准的滞后

结论

管道安全数字化转型是提升管道安全管理水平的一场变革。通过采用数字技术，利益相关者可以更有效地预测故障、优化维护、增强决策制定并提高整体安全性。然而，需要克服与数据安全、网络安全和集成相关的挑战，以充分实现数字化转型的潜力。第二部分风险管理数字化在管道行业的应用关键词关键要点【风险识别数字化】

1.利用传感器技术，实时监控管道运行状况，及时发现异常情况，提高风险识别效率。

2.应用大数据分析，对历史数据进行挖掘，发现潜在风险因素，建立风险预测模型，优化风险识别流程。

3.运用人工智能技术，自动识别异常现象，提高识别准确率，减少人工成本和时间投入。

【风险评估数字化】

风险管理数字化在管道行业的应用

风险管理数字化是利用数字技术和数据分析方法，实现风险管理流程的现代化和效率提升。在管道行业，风险管理数字化已成为一项关键趋势，推动着运营安全性和效率的显著改进。

风险识别和评估

*传感器和物联网(IoT)：传感器和IoT设备可以实时监控管道状况，检测泄漏、压力异常和其他潜在风险。

*大数据分析：大数据分析可以处理来自传感器、历史记录和其他来源的海量数据，识别模式和趋势，预测潜在风险。

*风险建模和模拟：风险建模工具使用历史数据和预测模型来模拟不同场景，量化风险水平并确定优先级。

风险缓解和控制

*早期预警系统：早期预警系统利用传感器数据和分析来触发警报，提醒操作员采取预防措施。

*管道检查和维护：数字化管道检查和维护技术，如无损检测(NDT)、机器学习和机器人技术，可以快速准确地识别缺陷和劣化，制定针对性的维护计划。

*应急响应计划：数字化风险管理系统包含应急响应计划，提供了清晰的指导和资源，以便在发生事件时迅速做出反应。

风险监测和报告

*实时监控和可视化：基于仪表板的风险管理系统提供管道状况和风险水平的实时可视化。

*趋势分析和预测：数字化系统可以分析趋势数据并识别可能影响风险的预测因子。

*合规和报告：数字化风险管理系统支持合规性和报告要求，生成详细的报告和记录。

数字化转型的关键优势

*提高安全性：实时监控和早期预警系统显著降低了事故和泄漏的风险。

*提高效率：数字化工具自动化了风险管理流程，减少了手动任务和人工错误。

*降低成本：数字化可以优化管道检查和维护计划，减少停机时间和维护成本。

*增强决策制定：数据驱动的风险建模和分析工具为决策者提供了强有力的见解和支持。

*改善合规性：数字化风险管理系统可以帮助管道运营商满足监管要求并提高合规性水平。

案例研究

*壳牌石油公司：壳牌石油公司部署了一套数字化风险管理系统，将泄漏事件减少了40%，将检查成本降低了20%。

*埃克森美孚公司：埃克森美孚公司利用大数据分析和风险建模来预测腐蚀风险，延长了管道使用寿命。

*国家管道管理局(NPMA)：NPMA实施了基于云的风险管理系统，改善了对全国管道网络的协调和风险评估。

结论

风险管理数字化正在变革管道行业，大幅提高运营安全性和效率。通过利用传感器、大数据分析和数字工具，管道运营商可以实时监测风险、制定针对性的缓解措施，并做出明智的决策，从而最大程度地降低风险并优化运营。第三部分大数据分析提升管道安全水平关键词关键要点【大数据提升管道安全主动预防能力】

1.通过大数据分析，建立管道运行全生命周期健康档案，实时监测管道运行状态，及时发现异常。

2.基于历史数据和外部环境数据，建立故障预测模型，提前预警潜在风险，及时制定预防措施。

3.建立应急响应机制，将大数据分析结果与应急预案相结合，在事故发生时快速做出决策，有效减少损失。

【大数据提升管道安全保障措施】

大数据分析提升管道安全水平

大数据分析在管道安全管理中扮演着至关重要的角色，它通过对海量管道数据进行收集、处理和分析，帮助管道运营商识别潜在风险、制定预防措施并提高决策效率。

#实时监测和预警

大数据分析使管道运营商能够实时监测管道状况，并及时发现异常情况。通过收集来自传感器、仪表和监控系统的海量数据，大数据分析平台可以对管道参数进行持续监测，包括压力、温度、流量、振动等。

通过对这些数据的分析，大数据平台可以识别异常模式，如压力突变、流量异常和振动频率变化。这些异常数据可能预示着管道存在潜在故障，例如腐蚀、裂纹或泄漏。

一旦检测到异常情况，大数据分析平台会立即发出预警，使管道运营商能够及时采取行动，防止事故发生。

#风险识别和评估

大数据分析还可以帮助管道运营商识别和评估管道面临的风险。通过分析历史数据、管道设计信息、环境因素和外部威胁，大数据分析平台可以创建管道风险概况。

风险概况识别出管道最容易发生故障的区域、最有可能导致事故的条件以及最具威胁的威胁。这使管道运营商能够优先考虑风险管理措施，将资源分配到最需要的地方。

#预防性维护和资产优化

大数据分析还可以用于优化管道维护计划，提高管道资产的整体可靠性和可用性。通过分析管道历史故障数据、维护记录和传感器数据，大数据分析平台可以识别管道最常见的故障模式和需要维修的区域。

管道运营商可以利用这些信息制定基于风险的维护计划，重点关注最有可能发生故障的区域和设备。这有助于最大限度地减少计划外停机时间，提高管道效率，延长管道使用寿命。

#决策支持和预测分析

大数据分析为管道运营商提供了强大的决策支持工具。通过对历史数据和实时数据的全面分析，大数据平台可以生成预测模型，预测管道未来的性能和故障风险。

这些预测模型可用于评估不同的维护策略、制定应急计划并优化管道运营。管道运营商可以利用预测分析结果做出明智的决策，最大限度地提高管道安全和可靠性。

#案例研究

案例1：一家主要管道公司使用大数据分析来监测其跨国管道网络。通过分析来自传感器、仪表和监控系统的数据，该平台识别出管道中压力异常的区域。进一步的调查发现这些区域有腐蚀迹象，管道运营商能够在腐蚀发展成严重威胁之前进行修复。

案例2：另一家管道公司使用大数据分析来评估其管道面临的风险。通过分析历史故障数据、环境因素和外部威胁，该平台确定其管道最容易发生故障的区域是穿越地震活跃地区。管道运营商随后在这些区域实施了额外的安全措施，以降低地震对管道的风险。

案例3：一家输油管道公司使用大数据分析来优化其维护计划。通过分析管道历史故障数据、传感器数据和维护记录，该平台识别出管道中最常见的故障模式和需要维修的区域。管道运营商随后制定了基于风险的维护计划，优先考虑最有可能发生故障的区域，从而大大提高了管道的可靠性和效率。

#结论

大数据分析为管道运营商提供了强大的工具，可以大幅提升管道安全水平。通过实时监测和预警、风险识别和评估、预防性维护和资产优化以及决策支持和预测分析，大数据分析使管道运营商能够识别和减轻潜在威胁，确保管道安全和可靠运行。第四部分智能管道检测技术的创新与应用关键词关键要点【磁通渗漏检测技术】

1.基于磁通渗漏原理，利用磁传感器探测管道内部缺陷，灵敏度高、探测范围广。

2.可在管道在线运行时进行检测，不影响正常生产，提高检测效率。

3.检测结果直观准确，可实时显示缺陷位置、尺寸和严重程度。

【超声波检测技术】

智能管道检测技术创新与应用

随着数字化和自动化技术的不断发展，智能管道检测技术也得到了显著的发展和广泛应用。这些创新技术旨在提高管道检测的效率、准确性和安全性，从而有效保障管道安全和降低风控。

一、传感技术创新

传感技术是智能管道检测的基础，其创新主要集中在：

1.高精度传感器：采用先进的传感材料和工艺，提升传感器的精度和灵敏度，实现微小缺陷的准确检测。

2.光纤传感：利用光纤的特殊特性，实现管道内部分布式传感监测，可获取全方位、高密度的管道信息。

3.微波传感器：通过微波信号的反射和散射特性，检测管道内部是否存在缺陷或异常。

二、数据采集与处理

管道检测过程中产生的数据量庞大，需要高效的数据采集和处理技术来进行分析和决策。

1.边缘计算：将数据处理能力部署到靠近数据源的边缘设备，实现实时数据分析和决策。

2.云计算：利用云平台的强大算力，处理大规模管道数据，实现远程诊断和故障预测。

3.人工智能：采用机器学习和深度学习算法，对管道检测数据进行智能分析，自动化缺陷识别和风险评估。

三、检测方法创新

基于先进的传感和数据处理技术，智能管道检测方法不断创新，主要包括：

1.激光测绘：利用激光扫描技术获取管道内部三维数据，构建管道内部结构的精确模型。

2.涡流检测：通过感应电流在管道金属中的变化情况，检测管道壁的缺陷和腐蚀。

3.超声波检测：利用超声波的传播和反射特性，检测管道内部的裂纹和空洞。

4.声发射检测：监测管道载荷下的声发射信号，预测管道的疲劳损伤和失效风险。

四、远程监控与管理

智能管道检测技术的发展使远程监控和管理成为可能，有效提高了管道安全的及时性和可控性。

1.物联网平台：连接管道检测设备，实现数据实时传输和远程控制。

2.专家系统：建立基于知识的专家系统，辅助管道检测人员进行缺陷诊断和风险评估。

3.预警与应急响应：系统实时监测管道运行状态，对潜在风险发出预警，并制定应急响应措施。

五、应用案例

智能管道检测技术已在石油、天然气、水利等多个行业广泛应用，取得了显著的成效。

1.石油管道检测：提高管道泄漏检测的准确性和及时性，降低管道爆炸和环境污染风险。

2.天然气管道检测：实现管道腐蚀和泄漏的早期预警，保障公共安全和能源稳定。

3.水利管道检测：提升供水管网的渗漏检测能力，降低水资源浪费和二次污染。

总结

智能管道检测技术的创新与应用极大地提升了管道安全的保障能力，为管道风控提供了强有力的技术支撑。这些创新技术将在未来进一步发展，不断推动管道安全管理的数字化和智能化，为维护社会安全和可持续发展做出贡献。第五部分数字化平台助力管道风险管控关键词关键要点数据采集与分析

1.通过传感器、巡检机器人等设备实时采集管道运行数据，包括压力、温度、腐蚀程度等信息。

2.利用大数据分析技术，对采集的海量数据进行处理和分析，识别管道缺陷和潜在风险因素。

3.建立管道运行历史数据模型，通过数据挖掘发现趋势和规律，预测未来管道风险。

风险评估与预警

1.基于数据分析结果，运用风险评估模型评估管道整体风险和局部风险。

2.通过预警机制，及时发现和预警管道异常情况，避免事故发生。

3.结合管道环境因素，如地质条件、外部施工活动等，进行动态风险评估，及时调整风控策略。

智能巡检与诊断

1.利用无人机、爬行机器人等智能巡检设备，实现管道全方位、高效率的巡检。

2.采用AI算法和图像识别技术，对巡检数据进行分析和诊断，快速识别管道缺陷和异常。

3.结合数据采集和风险评估结果，针对性制定智能巡检计划，优化巡检频次和覆盖范围。

应急响应与处置

1.建立应急预案，制定快速高效的应急响应流程。

2.利用数字化平台，实时获取事故现场信息，便于指挥调度和资源调配。

3.通过无人机、传感器等技术，协助事故调查和处置，提升应急效率。

风控决策与管理

1.基于管道风险评估结果，制定科学的风控决策，包括检修维护措施、运营管理优化方案等。

2.通过数字化平台，建立风控管理体系，实现管道风险的全面监控和动态管理。

3.结合行业标准和监管要求，实现风控合规，提升管道运营的安全性和稳定性。

数字化与创新

1.积极探索物联网、云计算、AI等新技术在管道风控中的应用，不断提升数字化水平。

2.与高校、研究机构合作，研发新的传感器、巡检设备和分析算法，推动管道风控技术创新。

3.通过数字化平台的建设和运营，提升管道风控的智能化、精准化和预见性，保障管道安全高效运行。数字化平台助力管道风险管控

摘要

管道安全管理是能源行业一项至关重要的任务，数字化平台的应用为风险管控带来了革命性的变革。本文探讨了数字化平台如何赋能管道安全管理，并提供了具体示例来阐述其应用和优势。

数字化平台的关键组件

数字化平台由以下关键组件构成：

*传感器和物联网设备：用于收集管道数据，包括压力、温度、流速和振动。

*数据管理系统：负责数据的存储、处理和分析。

*分析工具：用于识别异常情况、预测故障和评估风险。

*可视化界面：提供直观的管道信息展示，便于监控和决策。

数字化平台的应用

数字化平台在管道风险管控中发挥着至关重要的作用：

*风险识别和评估：通过分析传感器数据，平台可以识别管道中潜在的风险因素，例如管道变形、腐蚀或第三方破坏。

*预测性维护：平台能够预测管道部件的故障，使维护团队能够提前采取措施，防止故障发生。

*管道完整性监测：平台持续监测管道的完整性，并提供实时警报，以防泄漏或故障。

*应急响应：当发生事件时，平台可快速提供相关数据，帮助应急人员制定决策并采取适当措施。

数字化平台的优势

数字化平台为管道风险管控带来了诸多优势：

*提高数据质量和准确性：传感器和物联网设备可以提供实时且精确的数据，减少人工检查的误差。

*增强实时监控：数字化平台提供24/7的管道监控，使操作人员能够及时识别异常情况并采取措施。

*提高预测能力：分析工具可以利用历史数据预测管道故障，从而实现预测性维护，避免意外停机。

*优化资源分配：通过识别高风险区域，平台可以帮助优化维护和检查资源的分配。

*提高运营效率：数字化平台简化了管道管理流程，减少了运营成本并提高了效率。

具体案例

案例1：腐蚀监测和预测

一家石油和天然气公司与一家数字化平台供应商合作，在输油管道中部署了腐蚀传感器。传感器收集的数据输入到平台，该平台利用机器学习算法预测腐蚀速率和位置。该系统使公司能够提前识别潜在的腐蚀点，并采取措施防止泄漏。

案例2：第三方干扰检测

另一家天然气公司利用数字化平台来检测管道附近的第三方干扰。平台集成地理信息系统(GIS)数据和传感器数据，识别潜在的第三方活动，例如挖掘或施工。该系统使公司能够及时了解第三方活动，并采取措施预防管道损坏。

结论

数字化平台已成为管道风险管控不可或缺的工具。通过利用先进的传感器、数据分析和可视化技术，这些平台能够提高数据质量、增强实时监控、提高预测能力、优化资源分配并提高运营效率。随着管道行业的持续发展，数字化平台将继续发挥越来越重要的作用，确保管道安全并最大限度地降低风险。第六部分物联网和传感器在管道安全中的作用关键词关键要点主题名称：感知和监测

1.物联网传感器可实时监测管道压力、温度、流量和振动等关键参数，及时发现异常或故障迹象。

2.传感器与分析平台相结合，可自动识别管道泄漏、腐蚀或其他损坏，并及时发出警报。

3.分布式传感器网络覆盖整个管道网络，提供全面监测，有效降低风险。

主题名称：预测性维护

物联网和传感器在管道安全中的作用

物联网（IoT）和传感器在管道安全中发挥着至关重要的作用，通过实时监测和数据分析，显著提高了管道系统的安全性。

实时监测

物联网使管道运营商能够对管道系统进行实时监测，包括压力、温度、流量和振动等关键参数。传感器沿管道安装，持续收集数据，并通过无线网络传输到集中控制中心。

实时监测功能可及时发现管道异常，例如泄漏、堵塞或腐蚀。通过快速响应这些事件，可以将潜在危害降至最低，避免严重事故和环境灾难。

故障预测

物联网和传感器数据可用于进行故障预测分析。通过机器学习算法，可以识别数据中的模式和趋势，预测管道系统可能出现的问题领域。

故障预测能力使运营商能够制定预防性维护计划，在发生故障之前更换或修复管道部件。这有助于延长管道寿命，降低维护成本，并提高整体安全水平。

泄漏检测

泄漏是管道安全的主要威胁。物联网传感器可以检测管道中的微小压力变化，这些变化可能表明泄漏。通过使用先进的算法，传感器可以定位泄漏源，以快速采取补救措施。

早期泄漏检测有助于防止重大环境损害，并避免因清理和修复而产生的昂贵成本。

腐蚀监测

腐蚀是管道退化的主要原因。物联网传感器可以监测管道内的腐蚀情况，通过测量管道壁厚、电导率和振动等参数。

腐蚀监测数据可用于制定针对性维护策略，包括管道涂层、阴极保护和管道更换。这有助于延长管道寿命，并降低腐蚀造成的安全风险。

管道的数字化未来

物联网和传感器在管道安全中的应用正在不断演变。未来发展趋势包括：

*传感器密度的增加：随着传感器成本的下降，管道系统中传感器的数量将继续增加，提供更全面的数据覆盖。

*先进的分析技术：机器学习和人工智能算法将得到进一步开发，以从物联网数据中提取更深入的见解，提高故障预测和泄漏检测的精度。

*数字化管道孪生：虚拟管道模型将与物联网数据相结合，创建管道系统的实时数字孪生。这将使运营商能够模拟管道行为、优化维护计划和提高决策制定能力。

结论

物联网和传感器正在变革管道安全，为实时监测、故障预测、泄漏检测和腐蚀监测提供了强大的工具。通过利用物联网数据，管道运营商能够显著提高管道系统的安全性，降低风险，并优化维护策略。随着技术不断发展，物联网和传感器在管道安全中的作用预计将变得更加重要，为管道行业的数字化未来奠定基础。第七部分管道数字化风控的挑战与展望关键词关键要点数据质量与治理

1.确保管道数据的完整性、准确性和一致性，以实现可靠的风控决策。

2.建立数据治理框架，制定数据标准、流程和策略，以确保数据质量。

3.采用数据质量监控工具和技术，识别并解决数据异常情况，保障数据可用性。

模型开发与部署

1.采用机器学习和人工智能技术开发管道风控模型，提升预测准确性。

2.构建敏捷的模型部署流程，快速响应风险变化和监管要求。

3.监控模型性能并定期进行验证，确保模型有效性和可解释性。

流程自动化与效率

1.通过流程自动化提高风控流程的效率，减少人工干预。

2.整合数据、模型和流程，实现端到端的管道风控数字化。

3.实施自动化规则引擎，基于预定义的规则进行风险评估和决策。

风险可视化与报告

1.提供交互式风险仪表盘和可视化工具，以便直观地查看和分析管道风险。

2.根据利益相关者的需求生成定制化的风险报告，提高风控透明度。

3.实现风险警报和通知功能，及时预警高风险事件。

监管合规与审计

1.将管道风控数字化与监管合规要求相结合，确保合规性。

2.提供审计追踪和报告能力，满足监管部门的审查需求。

3.采用基于云的解决方案，符合数据安全和隐私法规。

数据安全与隐私

1.实施多层安全措施，保护管道数据的机密性、完整性和可用性。

2.遵循数据隐私法规，确保个人数据的安全收集、使用和存储。

3.采用脱敏和数据加密技术，保护敏感信息免遭未经授权的访问。管道数字化风控的挑战与展望

挑战：

*数据采集困难：管道的地理分布广泛，且多位于偏远或复杂地形，数据采集面临技术难度和成本挑战。

*数据质量低下：管道数据来源复杂多变，数据质量不一致，存在错误、缺失或冗余等问题。

*数据孤岛：不同管线公司、业务部门和监管机构之间数据共享不足，形成数据孤岛，阻碍风控信息的综合利用。

*风控模型复杂：管道安全受多种因素影响，风控模型需要考虑管道类型、管龄、地质条件、运营环境等多维变量，建模难度较高。

*实时监控挑战：管道安全事件往往发生突然，实时监控系统对数据处理和响应速度要求极高，对技术能力提出了巨大挑战。

展望：

*加强数据融合：通过建立统一的数据管理平台，实现管道数据的集中管理、共享和交换，打破数据孤岛，为风控分析提供全面的数据基础。

*完善数据质量管理：建立数据质量标准和数据治理机制，定期对数据进行清洗、验证和更新，确保数据质量的可靠性。

*发展先进算法：探索机器学习、人工智能等先进算法，构建更精准、更全面的风控模型，提升风控预测和预警能力。

*推进实时监控技术：采用传感技术、边缘计算和云计算等技术，实现管道安全的实时监控，及时发现和响应异常情况。

*强化风险可视化：利用数据可视化技术，展示管道安全风险分布、趋势变化和预测结果，便于风控决策者直观掌握风险态势。

*加强国际合作：积极参与国际管道安全组织，与国外管道公司和监管机构交流经验，借鉴先进风控技术和实践。

具体措施：

*建立管道安全数据平台，整合来自不同来源的数据。

*实施数据质量管理体系，确保数据的准确性、完整性和一致性。

*开发基于机器学习和人工智能技术的管道风控模型。

*部署实时监控系统，利用传感技术和边缘计算实现实时数据采集和处理。

*建立管道安全风险可视化系统，展示安全风险的全景图。

*与国际管道安全组织开展合作，交流经验，引进先进技术。

通过解决上述挑战并采取相应措施，管道数字化风控将大幅提升管道安全管理水平，有效降低管道安全事故的发生概率，保障人民群众生命财产安全和社会稳定。第八部分管道安全与风控数字化解决方案关键词关键要点【тема1.管道风险识别与评估】

1.应用物联网传感器、大数据分析和机器学习算法实时监测管道状态，识别潜在风险。

2.建立基于风险的管道管理系统，根据风险评估结果制定针对性维护计