石油化工行业人工智能巡检解决方案

石油化工行业人工智能巡检解决方案

第一章：石油化工行业安全巡检情况分析

第二章：人工智能技术现阶段在石油化工行业的提升方向

第三章：以人工智能技术为核心的石油化工行业巡检解决方案

第四章：案例场景简介

第五章：为石油化工行业专门定制的人工智能算法简介目录第一章：石油化工行业安全巡检情况分析1人工巡检存在天然瓶颈监控系统只是第一步主控与现场的科技落差概要人工智能识别+告警联动是解决路径。石油化工行业安全巡检情况分析——概要石化行业具有高危性质的行业特点，在实际生产作业环节中涉及到高温高压，易燃易爆以及有毒有害等，检维修环节更是存在较高危险性。据中石油和中石化2018-2021安全事故调查报告统计：检维修作业中所发生的安全事故占整个石化行业安全事故的40%以上。由此可见，加强企业检维修方面的安全管理工作具有非常重要的现实意义，安全监督管理工作也成为了石化行业预防事故发生的有效措施，保证了石化行业的安全生产。油气田行业智慧管控解决方案人工巡检存在天然瓶颈危险环境下的巡检人员安全问题。人工巡检工作量大，效率低。人工巡检要求高度的责任感，是否准时，细心，望闻问切专业能力，对人工巡检的监督是否几十年如一日的执行到位等。无人值守趋势到来，人工成本高，巡检维护人员呈日益减少状态。人工巡检存在判断标准差异，存在巡检盲区，存在错误疏漏。巡检信息零散，人工收集录入数据存储，数据归集，数据回溯，数据分析等工作量，误差，难度都很大。绝大多数时段是非巡检时段，发生事故只能依靠事故点摄像头影像恰好被值班人员看到，或恰好是安装了传感器的设备发出告警

人工抄表作业

人工泄漏检测无盲区自动巡查区域调度中心数据实时回传远程实时控制实时数据归集/分析报表全自动化巡检及无人值守日常巡检任务全天实时巡检，范围广，无死角，定点仪表巡检，监控系统只是第一步油气田作业，场站，炼化厂区等摄像头正在普及加密中；摄像头传输的视频图像，均呈现在监控中心大屏或小屏，由值班人员肉眼甄别巡视；面对与日俱增的摄像头数量，一个值班人员所面对的视频画面可能是几百上千个，只能采取轮播，想同时甄别巡视这么大数量的画面，能秒发现异常情况是不切实际的；摄像头汲取的影像变成了事后追溯事故源头和过程的依据，没有起到事故发生时的秒报警和未发生的预判的初衷；引入AI识别算法，对所有摄像头面对的场景进行多种算法识别，例如烟火，人员管控，违规现象，作业流程，安全操作顺序，设备位置，仪表指数，开关闭合等等进行自动识别，采集数据，发现异常趋势或变化情形进行毫秒级告警，这是人的能力达不到的，这才是真正意义的智能监控。主控与现场的科技落差目前主控通过自动化装置控制着整个系统，在重要设备运行当中通过传感器获得参数，分析数据，如流量，压力，温度的调节，介质，酸碱度的把控。可以肯定主控已经实现或大部实现自动化与数字化目前现场只能说是小米加步枪，一种是通过人眼来监控数量庞大的现场视频信息，幻想凑巧赶上发生事故或闪之即逝的隐患现象能被肉眼侥幸捕捉到。另一种现场保障就寄托在每小时一次的例行巡检中；现场应通过摄像头传输的视频交给AI智能识别算法计算分析各种机，电，仪，管，泵，操作，隐患，故障，变化等等有形的东西，（特别是未安装传感器的设备）进行即时告警。主控自动化现场智能化以计算机为核心，控制功能分散、显示操作集中生产过程自动化，集控制、管理于一体设备自动调节，降低次品率，减少浪费，提高经济效益以人工智能为核心，智能化管理，全方位覆盖，现场可达互联协同、智能生产、科学可视化、智能化管理统一指挥、调度，一体化高效协同，”一张网”监管人工智能识别+告警联动是解决路径打电话检测安全帽/工服检测抽烟检测烟火检测周界入侵检测倒地检测私有云全视频监控融合云服务+算法运行PC端数据大屏移动端链路加密密文传输前端感知接入层加密网关/服务层终端层（实现实时自动识别告警）第二章：人工智能技术现阶段在石油化工行业的提升方向2智能安防场景智能巡检场景油气田开采场景业务场景概述场站巡检场景油气传输场景炼化厂区场景业务场景概述账号管理角色管理系统管理区域管理设备管理人员管理告警设置场站管理设备维保设备台账工单管理告警记录巡检管理预警中心应急管理风险报表监控大屏智能算法身份验证作业行为分析周界入侵高危行为检测安全帽检测警示围栏检测吊装站人检测

焊接检测油气田公司有执行”中心调度”模式的趋势，由调度中心运行人员全面负责所辖场站。即1个调度中心管辖多个场站。风

险

事

件

感

知

作业安全监管设

备

维

保智

能

运

维智

能

化无

人

化智慧化提升方向业务场景全览油气传输井区场站油气田开采炼化厂区基

础

配

置权

限

控

制权限管理部门管理中石化、中石油、中海油智能安防场景异常人员进入场站后，自动识别和告警

;识别非授权员工登记的车辆并告警自动识别明火等安全隐患并告警实时识别人员是否穿工服、佩戴安全帽\是否有抽烟行为、打电话行为基于大量人体动作数据训练，捕捉关键行为动作，非规范标准行为给予告警提示高后果区、无人撬装区，对工程车辆、农用机械等威胁管道安全事件进行识别及告警提示AI增强的视频监控构建全方位的场站及安全可视在传统视频监控的基础上通过AI增加智能分析、自动预警、联动响应能力。周界防护身份、车辆识别通过视频检测识别周界安全风险并告警，如攀爬、越界、人员徘徊等管道沿线识别违规行为识别作业行为分析AI

处理明火识别感知智能巡检场景

油气田、石化/化工厂轮式、轨道巡检机器人、固定摄像头巡检24小时室外无人值守3D激光雷达、IP65、6轮驱动表计读取、设备缺陷识别管线/高后果区无人机巡检、太阳能+AI边缘设备一体化巡检24小时无人值守巡检可远程控制，实现无死角监控。智能识别，生成电子报表

智能联合巡检平台统一纳管多种异构巡检设备巡检设备智能联合调度，实现数据联动，报警联动数字孪生技术实现可视化管理分布式边缘计算架构，提高巡检实时性，降低系统总线带宽需求油气田开采场景1.抽油机状态监控：对抽油机摆动识别及光杆断脱进行识别检测,也可以通过红外热图像对电机超温进行预警监测；2.漏油识别：可对油封处是否漏油进行识别，并将状态识别后上报监控平台；4.人员巡检安全防控：对人员是否穿戴安全帽、工作服着装、人员跌倒等进行智能检测；5.综合治理：对井口盗油、人员破坏等情况进行实时监控，维护油气田正常开采场站巡检场景全自动化巡检及无人值守火焰检测自动泄露检测安全服检测人员入侵检测自动读表烟雾检测抽烟检测脱离岗检测安全帽检测打电话检测油气传输场景炼化厂区场景第三章：以人工智能技术为核心的石油化工行业巡检解决方案3视频智能监控告警平台摄像头日常巡检方案系统架构轨道机器人巡检方案高后果区巡检方案轮式机器人巡检方案无人机日常巡检方案智能头盔巡检方案智慧石油解决方案-系统架构视频直播人脸识别、工作

服、安全帽识别传感器

智能预警数据异常预警状态识别

设备测温

声纹识别振动分析

缺陷分析

泄漏检测任务管理可见光直播

热红外直播

数据报表

历史数据曲线

视频回放

多属性任务

实时任务控制云服务控制器、

采集器机械臂PLC/DCS/SCADA场站数字化（固定视频综合分析）生产管理、调度管理、应急管理、人员管理GIS系统及3D仿真全局、局部视图切换vs动态、静态仿真智慧化运维安防监控行为识别、入侵识别、违规操作智能安防无人巡检云关系数据库、时

序数据库、文件

数据库环境监测火源检测

光谱分析智能机器人（巡检、

安防、自动叉车）应用端边设备状态管理5G/4G仪表识别泄漏检测火源检测数据分析WiFi边

缘

节

点摄像头无人机视频智能监控告警平台实时监控报警首页监控报警算法仓任务配置风险报表统计APP端

该系统对石油行业等重要场所进行现场视频图像采集，并进行智能视频分析，实现全面实时监管，针对异常现象或行为进行实时分析检

测并提前预警，及时发现潜在风险或定位破坏位置，对日常运行管理和巡线抢修提供全面可视化的技术保障。系统功能包括：首页、实时监控、电子地图、业务面板、工单管理、基础配置、系统管理等功能摄像头日常巡检方案泄漏检测漏油检测：多维度检测算法实现精准的泄漏异常检测，可对油封处是否漏油进行识别。抽油机状态识别抽油机摆动识别及光杆断脱：通过可见光摄像头基于深度学习算法对抽油机摆臂进行识别，

并将状态识别后上报监控平台。设备振动检测及测温通过可见光摄像头识别到待测温设备，

然后通过红外热图像+可见光图像的校正分析，判断设备是否超温并及时报警。

且可以通过振动传感器测量电机等设备的振动情况。摄像头日常巡检方案远程实时监控数据实时回传远程实时控制监控中心安全防控、作业监督，规范操作流程安全帽工作服识别通过深度学习算法自主检测人是否带安全帽、工服等，违章自动告警并现场自动喊话提示。烟雾火焰识别通过深度学习算法实现火焰、烟雾自主检测，24小时进行厂区日常安全防控轨道机器人巡检方案高低压柜柜体日常巡检：数字表及指针表识别开关状态识别指示灯状态识别烟火检测设备机柜位移变形等

机器人自动抄表智能表计检测机器人搭载高清摄像头并结合深度学习算法，准确寻找处于复杂多变的现实环境中的目标表计。自动示数读取全自动表计示数识别（各种指针表计以及液晶表计）

，无需工作人员提前录入表计信息，支持超限报警，支持表盘清洁度告警。结果汇总上报所有表计示数汇总形成报表上传至数据中心，供工作人员查验。

利用机器人的自主移动将表计、文字等的识别率提高至98%以上。表计示数报表压力(MPA)3.01温度(℃)

18.22...表计检测示数读取数据报表...高后果区巡检方案可以使用太阳能自供电，前置智能盒子/智能摄像头进行视频分析识别，然后将识别结果通过4G/5G、微波传输回调控中心。智能摄像机/智能盒子，内置AI算法，支持识别管道10m~35m内大型工程机械出现，安全帽佩戴和工作服穿着、烟火预警等，有效防范第三方施工破坏。简易运维:批量调节设置摄像机工作模式，在线巡检摄像机状态，远程重启。渣土车吊车混泥土搅拌车装载机智能识别对象智能摄像机挖掘机安全帽工作服压路机推土机烟火太阳能自供电一体机轮式机器人巡检方案自主导航定位多种定位（激光雷达

+视觉+IMU+GPS）

融合的SLAM导航技

术，定位精度高、可

以灵活避障并躲避路

面塌陷或洞、坑等，

让机器人实现自主导航。可视能力配备热成像仪、可见光及红外摄像机等，可以全天候工

作，凭借可见光、红外热成像等获取的图像、测温等，准确进行图像识别。泄漏检测配备激光遥测仪，可以对机器人50米半径的视线范围内的设备进行泄漏检测。检测

速度快，精度高。通信能力搭载5G通信终端，利用5G大带宽低时延的数据传输优势，

可进行高清视频实时传输以及远程机器人

实时控制。车体特性•

防爆（Ex

d

ib

IIBT4

Gb）•

防水/防潮/防腐蚀解决方案亮点•

机器人实现自主导航•

可完成自动抄表、巡查等任务•

高精度激光遥测仪，精准感知场站泄漏隐患•

实时视频传输与远程控制，精确掌握现场状况业务价值•

提高场站巡检质量•

确保人员安全性•降低人工成本无人机巡检方案系统拓扑图核心技术自动飞行系统赋能工业无人机全自动进行石化管道巡检工作全自动起降实现自动回收充电全方位监控，三维立体监控，自动识别管道泄漏，监测偷盗油等违法行为自动机场：实现飞机的释放与回收，无人机可实现自动回收充电无人机：搭载可变焦摄像头与激光雷达，进行全自主路径规划与图像拍摄后端控制中心：自动巡检系统运行中枢，调度无人机与机场，获取实时视频AI识别与处理：通过深度学习进行故障检测解决方案亮点智能头盔巡检方案

GIS地理信息定位巡检导航，人员轨迹精准呈现，多种形式展现：管、图、标接近完美的角度呈现视觉效果。

可视化通信提供任务语音播报，可在窄带弱网的情况下提供高清实时的视频通信能力，现场画面实时回传。

隐患采集功能通过视频、图像、声效准确记录现场情况，实时有效上报事故隐患信息，让管理者更加全面的了解现场情况，从而做出准确判断。第四章：案例场景简介4高后果区智能盒子的巡检项目某油库机器人巡检项目石化无人机全自动巡检项目某油气田场站固定摄像头智能巡检项目国家管网智能头盔巡检项目某油气田场站固定摄像头智能巡检项目

项目介绍为满足某油气田场站的多元化监控管理需求，建立一套适应场站安全生产管理的监控智能分析安全监管系统。利用视频智能分析功能，增加重要区域的入侵报警、烟火识别报警、漏油报警、施工车辆识别检测、人员身份识别、安全帽服穿戴识别报警、设备仪表巡检等；充分利用现有视频资源，及时纠正和制止违章，对安全事件进行有效防范，降低和控制意外事故发生的风险。现有现场固定摄像头接入点位63路，能够满足该厂站的全区域覆盖，实现24小时实时检测告警。漏油检测火焰检测烟雾检测设备状态检测安全帽检测高后果区智能盒子的巡检项目

应用场景三个场景：线路中高后果区监控（管道巡检）、施工现场便携式视频监控（智慧工地）、撬装区无人值守自供电运行端侧智能处理，智能识别工程车辆、人员入侵等威胁

应用效益

被动响应变为主动监测实现全天时、无死角、实时动态智能监测降低人工劳动强度、提高了管道安全保障、突发事件处置、指挥调度支持等能力

案例场景某油库机器人巡检项目

应用场景某油库采用机器人智能巡检，通过定制巡检路线，能够在不用人工干预的条件自动完成场站规定路线及区域的巡检。该油库共分三个区域A区、B区、C区巡检，共计巡检点60个，巡检设备主要包括管道、压力泵等，其中有27个指针表，含压强表14个、温度表13个；另有14个数字表，主要参数为压力及温度；机器人单次巡检里程2.8km。用机器代替人来巡检，支持巡检作业规范、识别去静电、卸车行为分析等算法，避免因操作失误发生人员伤亡。支持各种指针表以及液晶表，可全自动表计示数识别，无需人工提前录入表具信息。石化企业无人机全自动巡逻项目方案内容石化企业管道一般分布在野外，管理十分不便，管线老化不能及时发现，容易发生爆炸及漏油；偷盗油行为难以管控（时间不固定，固定探头无法全部覆盖，作案手段多，管线地理环境复杂，如工厂，农作物，民房区域无法进入无法取证，人工抵达现场人员已经逃窜），通过无人机实现了一键起降，自动巡逻。与传统巡检相比，周期短、效率高、人力物力投入少。无人机巡检主要针对管线附近是否有人员施工、大型机械施工从而对管道造成破坏，以及是否有非法人员偷盗石油等情况。大型机械施工巡检人员施工巡检场景巡检施工场地巡检(无人机实时巡检抓拍）PC端数据大屏移动端终端（实时自动报警）4G/5Gwifi前端感知接入国家管网智能头盔巡检项目

项目需求国家管网集团某输油气公司目前场站部分设施巡检维护尚无法实时监控，例如如提前告知应该更换该设施配件，或从历史故障库中选择维修维护方式，提醒人员按照科学提示开展相关工作。

解决方案采用智能头盔与智能化生产作业管理系统相结合，实现人员现场实时数据与生产指挥中心的交互和传输，实现智能辅助生产作业管理和集成展示。

应用价值智能头盔参与下的智能巡检，推动了传统油气行业生产作业智能化发展，借助这样的可视化和交互设备，得以弥补人工缺口、提升作业安全性和协同效率，为油气行业打造全新一代的「超级工人」。第五章：石油化工行业人工智能算法简介5算法清单部分算法示例部分算法示例

基础算法安全着装检测身份识别安全绳检测高空作业检测警示围栏检测警示安全旗设置回填警示识别吊车站人识别漏水漏油检测打电话检测抽烟检测火焰检测离岗检测倒地检测非法入侵检测手持武器检测人员逗留检测打架斗殴攀高检测焊接侧壁未熔合检测咬边检测焊接起瘤检测焊接填充不足检测焊接焊偏检测挖掘机吊装识别疑似施工隐患细土回填漏气检测车辆类型识别

行业定制算法数字表指针表文字表算法清单序号算法分类算法功能描述1作业行为检测工作服检测对未穿工作服服人员进行检测，支持配置检测安全服颜色2安全帽检测对未戴安全帽人员进行检测，支持配置检测安全帽颜色3安全绳监测对指定区域（如高空作业）未佩戴安全绳人员进行检测4劳保鞋检测对指定区域未穿戴劳保鞋人员进行检测5睡岗检测对人员睡岗的行为进行检测，

针对值班人员在岗时睡觉的现象进行预警6离岗检测对离岗人员进行检测7非法入侵检测对指定区域中的非法入侵事件进行检测8聚集检测对人员聚集事件进行检测9打电话检测对指定区域人员打电话事件进行检测10攀高检测对指定区域下人员攀高事件进行检测11吊物站人检测对指定区域（如正在起吊的吊物）上站人事件进行检测12管道站人检测对指定区域（如管垛上或没有回填的管道）上站人事件进行检测13人员逗留检测对指定区域内人员徘徊逗留事件进行检测14车辆逗留检测对指定区域内大型车辆、小型车辆徘徊逗留事件进行检测15抽烟检测对指定区域内人员抽烟事件进行检测16人员倒地检测对人员倒地的事件进行检测17巡检事件检测对指定区域中的巡检事件进行检测18质量控制检测焊接咬边检测支持对焊接过程中焊接咬边现象进行检测19焊接侧壁未熔合检测支持对焊接过程中焊接侧壁未熔合现象检测20焊接焊偏检测支持对焊接过程中焊偏现象进行检测21焊接填充不足检测支持对焊接过程中焊接物料填充不足现象进行2