智能燃气建设和应用过程中，需要解决以下四个关键问题

　　在国内智能燃气建设和应用过程中，需要解决以下四个关键问题:
　　01粗放生产单位感性能力建设中存在的问题
　　智慧燃气的核心特征是“智慧”。它具有“三个实现”，即实现智慧依赖于广泛的信息感知，拥有深度互联的信息系统，实现对海量信息的智能处理，分析、预测和监控业务工作，为业务决策提供强有力的信息支持。
　　对于燃气业务的生产单位，生产运营相关设置的自动信息采集、远程运行控制、状态监控和预警需要移动应用、5G、数字孪生、智能终端、人工智能、仿真等技术实现感知，包括运行状态、计量参数、业务运行、视频监控等工作。
　　广泛感知是一个过程，逐步构建。广泛的感知还取决于业务系统的能力和企业大数据处理的能力。泛感知不是针对所有设备，而是针对关键设备、业务、场所等，保证透彻地了解业务的经营状况，工作量大，难度大。
　　O2应用的完全集成和智能问题
　　基于统一建设系统的建设和应用，特别是燃气零售系统、生产运营管理系统、客户关系管理系统、燃气销售运营管理系统、电子销售管理系统等业务支撑。，采用云计算技术，形成燃气业务的技术中间平台，构建统一的燃气业务云，实现资源、信息、业务的深度整合和集成。
　　同时，图片应与示范工程相结合，并注意与生产单位设备设施的整合，形成推广、建设和应用的标准。在这个过程中，有两个问题:一是由于每个业务系统可能由不同的系统建设单位建设，系统的数据格式、模式配置、数据协议可能不同，数据集成需要统一的数据标准；二，除了在技术层面上统一数据标准和数据协议，可能还需要重塑业务功能。不同的系统关注不同的业务，这些业务之间是有关联的。系统集成后，需要考虑相关、依赖、并行等业务之间的关系。
　　03综合感知、协同运营、创新增值中的问题
　　基于云计算平台，依托大数据分析技术，建设燃气数据湖和燃气业务分析管理平台。在透彻感知的基础上，深度整合集成燃气业务运营平台，基于海量数据信息处理技术，实现燃气业务分析、预测、监控、决策和新业务、增值业务的技术支持，以及燃气销售业务数据的管理、治理和共享
　　同时为燃气业务云提供数据基础，实现燃气业务的感知和业务的协同运营，推动燃气业务的数字化创新和可持续高质量发展。新业务和增值业务的决策和技术支持都需要大数据算法的支持。目前大数据算法主要采用有监督的机器学习算法，需要输入大量的机器学习样本。这些样本的质量，包括样本的数量、均衡性，决定了有监督的机器学习算法是否准确。
　　但在目前的工业互联网中，由于存储空间的限制，只能保存少量的工控系统数据，更少的样本可以作为少量数据中的异常生产或设备，样本数量不足，因此大数据模型的算法的准确性会大打折扣。

　　04智能燃气建筑应用技术迭代和试点推广问题
　　随着大数据、人工智能、物联网等新兴前沿技术的不断推广和产业化，以及工信部、住建部、国务院国资委等部委大力推动数字智能转型升级，特别是数字智能在燃气行业的发展。
　　城市燃气行业在建设数字燃气、智慧燃气、智慧燃气的过程中，将精益燃气管理、数字燃气技术、智能燃气管控、燃气知识工程等工具、方法和技术进行升级，稳步发展，大力推动城市燃气实现天然气全产业链赋能、提质、增效。
　　随着科学技术的不断进步和工程实践的不断发展，城市燃气面临着诸多挑战，包括燃气基础设施升级改造、燃气装备技术、机械操作、自动控制、远程智能调控、资产管理系统与技术、燃气完整性技术等方面的发展，而且对数字智能化的要求越来越高，国家行业监管越来越严格。对人员素质的专业化、科技化履行职责的能力也提出了新的更大的挑战。进一步推进智慧燃气的建设和应用，坚持“世界眼光、国际标准、中国特色、高点定位”，将是燃气行业面临的巨大挑战和机遇。
　　此外，“燃气数据池”、“燃气资源湖”、“燃气知识库”的建设关系到智慧燃气和燃气知识工程的未来格局。为了突破传统的手段和方法，智慧燃气的建设须在智慧+知识工程的深入理论研究和应用实践中，基于业务场景进行探索、尝试和培育。