劉建忠?馬德忠?張一凡?陳宇

摘要：近年來，傳統(tǒng)的人工管理模式已經(jīng)無法很好地滿足現(xiàn)階段的生產(chǎn)管理需求，國內(nèi)石油企業(yè)面對智能化時代的到來，認識到智能化與信息化是油田發(fā)展的必然趨勢，是石油企業(yè)發(fā)展的重要保障，也是實現(xiàn)提質(zhì)增效的重要舉措，因此紛紛推進“智能油田”建設?；诖?，主要針對視頻監(jiān)控在油田智能運維與智能化建設中的作用展開探討，結(jié)合油田視頻監(jiān)控的現(xiàn)狀區(qū)域化管理，對比多種視頻監(jiān)控手段分析油田智能視頻應用的遠景。

關(guān)鍵詞：油田視頻監(jiān)控；智能系統(tǒng)；預警系統(tǒng)

一、前言

在大數(shù)據(jù)、人工智能、5G、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)推動下，油氣田的智能化水平將會越來越高，這既是油田降本提質(zhì)增效的有效途徑，也是油氣技術(shù)發(fā)展規(guī)律的必然趨勢[1]。就現(xiàn)狀而言大部分油氣田的油水井、聯(lián)合站、集氣站都安裝有遠程視頻監(jiān)控設備，能夠做到二十四小時全天候、全方位監(jiān)控，但是需要員工時刻緊盯屏幕，對員工的專注度與精力都有很高的要求，往往會因為無法同時兼顧多臺顯示器而造成隱患未能及時發(fā)現(xiàn)的問題。所以遇到情況大都采用事后調(diào)取相關(guān)圖像視頻資料方式進行查詢，對風險產(chǎn)生無法真正做到實時預防或干預。目前使用的視頻監(jiān)控系統(tǒng)雖然功能上有了較大的提升，分辨率也更高了，但是仍然需要耗費大量的人力在24小時內(nèi)進行不間斷地監(jiān)控，這對員工的注意力以及精力有非常高的要求，需要監(jiān)控人員及時看到不安全因素并且給予處理措施。油田單井數(shù)量多、距離遠等特點造成了監(jiān)控人員對危險因素捕捉的遺漏；油區(qū)自然環(huán)境惡劣，數(shù)字視頻監(jiān)控畫面受到影響不清晰時，容易產(chǎn)生誤報、異常事件漏報等問題；目前監(jiān)控不能實現(xiàn)對設備的參數(shù)和運行狀態(tài)進行動態(tài)監(jiān)控，不能和物聯(lián)網(wǎng)進行信息互通。因此，如何應用智能化的視頻監(jiān)控技術(shù)對可疑情況和其他安全隱患進行智能識別，主動告警，自動準確監(jiān)控，使監(jiān)控人員對異常情況在第一時間做出響應已經(jīng)成為油田視頻監(jiān)控技術(shù)的一個重點研究方向，需使用油田作業(yè)現(xiàn)場安全風險智能管控與預警系統(tǒng)實現(xiàn)智能化監(jiān)管[2]。

二、研究內(nèi)容

針對油田實際生產(chǎn)中存在的問題，利用油田視頻監(jiān)控網(wǎng)絡，研發(fā)了一套集漏油識別、人臉識別、作業(yè)服穿戴識別以及安全監(jiān)控為一體的圖像分析系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過視頻圖像分析技術(shù)對上述狀態(tài)進行預警報警，輔助工作人員對現(xiàn)場安全狀況做出及時判斷，排除安全隱患。項目提出了一種可用于識別油井漏油狀況，設計了智能視頻監(jiān)控分析預警系統(tǒng)，該系統(tǒng)第一部分是前端設備，包括攝像機，油田作業(yè)區(qū)目前使用最多的視頻監(jiān)控儀器為槍型攝像機和球形攝像機；第二部分是傳輸設備，包括光纜和光纖收發(fā)器；第三部分是處理／控制／記錄／顯示設備，包括智能視頻分析服務器、視頻交換機、網(wǎng)絡硬盤錄像機、報警監(jiān)控客戶端及監(jiān)視器等，該系統(tǒng)增加智能分析功能，將圖像進行識別分析，能夠有效地滿足油田施工和作業(yè)的預警監(jiān)控。主要實現(xiàn)功能為以下幾個模塊：

（1）視頻監(jiān)控系統(tǒng)設備以“邊緣網(wǎng)關(guān)”為接入點，實現(xiàn)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的扁平化與即插即用的網(wǎng)絡連接使用方式，作為遠程數(shù)據(jù)采集與長距離傳輸?shù)幕A(chǔ)平臺， 使各項信息與關(guān)鍵參數(shù)能夠在云端隨時查看與交流。

（2）在靠近隱患監(jiān)測對象的一側(cè)，采用網(wǎng)絡、計算、存儲、應用核心能力為一體的開放平臺，就近提供最近端服務。在被監(jiān)測對象所在的邊緣側(cè)發(fā)起，產(chǎn)生更快的網(wǎng)絡服務響應，滿足安全生產(chǎn)預警在實時業(yè)務、應用智能、安全與隱私保護等方面的基本需求。

（3）將收集到的安全生產(chǎn)中的隱患對象的各類信息進行分析、預測；選定正確的用戶群推送適合的信息。

（4）提供各種邊緣云上的基礎(chǔ)服務應用，包括數(shù)據(jù)采集和協(xié)議轉(zhuǎn)換，清洗、分析功能等。

（5）油田現(xiàn)場智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)主要實現(xiàn)了監(jiān)控視頻實時播放，作業(yè)現(xiàn)場管理，違章管理，預警管理，系統(tǒng)管理，違章信息統(tǒng)計等等。

（6）安全權(quán)限管理設置用戶訪問級別，設置不同級別對應不同權(quán)限，基礎(chǔ)分為三個級別，一級僅能訪問查看對應區(qū)塊報警內(nèi)容，二級能夠查看并進行處理操作，三級能夠修改報警參數(shù)，通過功能的細化實現(xiàn)各項風險隱患的精細控制，嚴格把控崗位履職能力，提高安全管理效率與質(zhì)量。

三、系統(tǒng)實施

油田作業(yè)現(xiàn)場安全風險智能管控與預警系統(tǒng)前期通過廣泛收集數(shù)據(jù)，構(gòu)建完備的模型數(shù)據(jù)庫，然后通過合理分析規(guī)劃不同作業(yè)現(xiàn)場的特征區(qū)分，通過人工標定實現(xiàn)數(shù)據(jù)集制作，去除難以識別的混淆數(shù)據(jù)，并混入傳統(tǒng)計算機視覺數(shù)據(jù)集以進行數(shù)據(jù)清洗。中期通過規(guī)范研究法、定量分析法劃定數(shù)據(jù)集構(gòu)成，通過直接標定、混合邏輯推理等方法訓練優(yōu)化識別模型，搭配畫面預處理技術(shù)，運用圖像處理、位置判定、姿態(tài)識別等技術(shù)構(gòu)建整體識別系統(tǒng)，系統(tǒng)應可以接入實時視頻流，調(diào)取作業(yè)現(xiàn)場的實時畫面，并對其進行識別分析，所產(chǎn)生結(jié)果實時存儲至數(shù)據(jù)庫與本地。之后進行實地部署，以實際工作環(huán)境下的實驗數(shù)據(jù)進行變量考察，分析難點，優(yōu)化不足，完善前端顯示功能，提高用戶人性化體驗，實現(xiàn)后端識別與前端顯示的合理聯(lián)動，提高識別效果，規(guī)避使用風險。

（一）系統(tǒng)實施關(guān)鍵技術(shù)

（1）系統(tǒng)分別在各區(qū)域中心視頻服務器輪巡

輪巡策略需要考慮以下因素：輪巡間隔，根據(jù)違章頻率、發(fā)生現(xiàn)場作業(yè)的概率等參數(shù)確定重點輪巡哪些攝像頭，提取圖片還是連續(xù)若干幀的視頻流等。

（2）調(diào)用畫面預處理（前提：建立畫面預處理規(guī)范）

輸入為攝像頭id，輸出為1024*768（分辨率待定）的jpg格式圖像或視頻流。算法負責對輪巡到的每幀畫面利用組合算法進行統(tǒng)一預處理，去霧、陰雨天氣、早中晚光照影響，各種氣候條件自適應調(diào)整亮度、色差、飽和度，并考慮遠程調(diào)整攝像機的參數(shù)得到更好的畫質(zhì)。

（二）系統(tǒng)功能實現(xiàn)的算法

在區(qū)域中心應用服務器并行識別通用違章和作業(yè)現(xiàn)場類型，過濾掉無關(guān)視頻數(shù)據(jù)源。

（1）通用目標識別算法

輸入畫面預處理算法包輸出的jpg格式圖像，輸出為通用違章檢測結(jié)果5項參數(shù)（違章類型、違章圖片、時間戳、攝像頭ID、視頻流），識別內(nèi)容包括未戴安全帽、吸煙、打手機、未穿工衣、作業(yè)現(xiàn)場無監(jiān)護人， 動火作業(yè)、起重作業(yè)、動土作業(yè)、作業(yè)現(xiàn)場未設置警戒線等違章行為，以合理方式及時提醒督查人員人工審核，正確結(jié)果寫入通用違章數(shù)據(jù)庫，錯誤識別結(jié)果經(jīng)人工標記后用以訓練完善模型。

（2）作業(yè)現(xiàn)場特征識別算法

結(jié)合督查看板數(shù)據(jù)庫，調(diào)用畫面預處理算法包輸出的jpg格式圖像，輸出4項參數(shù)（作業(yè)現(xiàn)場類型、現(xiàn)場圖片、時間戳、對應的攝像頭ID），識別內(nèi)容包括高處作業(yè)、受限空間、動火作業(yè)、井下作業(yè)、動土作業(yè)、臨時用電、起重作業(yè)、盲板抽堵、海上作業(yè)等作業(yè)現(xiàn)場[3]，識別結(jié)果寫入作業(yè)現(xiàn)場歷史記錄數(shù)據(jù)表，方便督查人員回調(diào)現(xiàn)場作業(yè)記錄，正確結(jié)果寫入到作業(yè)現(xiàn)場數(shù)據(jù)庫，錯誤識別結(jié)果經(jīng)人工標記后繼續(xù)完善模型。

（3）在區(qū)域中心進行違章行為識別算法

在區(qū)域中心服務器接收進行2項參數(shù)（作業(yè)現(xiàn)場類型、對應的攝像頭ID），在現(xiàn)場作業(yè)的攝像頭范圍內(nèi)，依次調(diào)取某攝像頭從上次輪巡到時間到當前時間的視頻流，將取到的流文件分幀處理（可自行選擇需不需要調(diào)用畫面預處理通用算法），調(diào)取分幀后的圖片，進行各類違章行為的分析，若為小目標，若為小目標，調(diào)用攝像頭標準指令放大可疑目標，再進行違章判斷，識別后輸出5項參數(shù)（違章類型、違章圖片、時間戳、攝像頭ID、視頻流），提交督查人員人工審核，正確結(jié)果寫入違章數(shù)據(jù)庫，錯誤識別結(jié)果經(jīng)人工標記后用以訓練完善模型。

四、實現(xiàn)功能

（一） 預警功能及現(xiàn)場應用

主要實現(xiàn)監(jiān)控視頻的預警，違章行為預警推送瀏覽。當檢測到違章行為時，系統(tǒng)會進行自動推送提醒，違章數(shù)據(jù)統(tǒng)計報表管理，對于各種違章行為進行統(tǒng)計，以圖表的形式進行展現(xiàn)，便于查看。

（1）當單井產(chǎn)生異常參數(shù)，系統(tǒng)自動切換到對應井場，并報警提示，顯示位置和對應人員負責項目（如沖程沖次的改變，超壓卸壓，泵況異常）生產(chǎn)機器可以顯示運行狀態(tài)和對應參數(shù)，可以顯示設備的壓力與溫度等參數(shù)，這樣由被動形成主動防御系統(tǒng)，這樣減少了緊急情況處理時間，提高生產(chǎn)效率[4]。

（2）在油田大平臺內(nèi)，如圖1所示，現(xiàn)場測試人員模擬檢測出未戴安全帽，未穿工服，還有漏油污染，違禁使用手機。

（3）針對油田的使用場景，采用行為分析算法，實現(xiàn)從算法訓練到算法優(yōu)化的定制化解決方案，拓展違章識別監(jiān)控范圍至30米遠距離，達到較高的周界防范水平。

（二） 構(gòu)建新型架構(gòu)提升精確度

創(chuàng)建基于微服務架構(gòu)的自適應邊云協(xié)同生產(chǎn)安全智能監(jiān)控與態(tài)勢感知一體化服務支撐環(huán)境，解決石油領(lǐng)域復雜背景下分布異構(gòu)平臺中資源負載不均衡、服務質(zhì)量差、平臺運維成本高的難題。

采用新型技術(shù)體系架構(gòu)模式，從邊緣計算網(wǎng)關(guān)層面，適配多種傳感設備的管理及數(shù)據(jù)解析存儲，為設備監(jiān)控提供基礎(chǔ)，同時提供的本地聯(lián)動控制管理提高了管理的自動化能力。油田智能識別工作站具有IOT設備管理、AI調(diào)度分析能力，為系統(tǒng)提供強大的中臺能力。分析后的數(shù)據(jù)在本地按照設置進行本地存儲，通過路由器進行傳輸，通過交換機等設備進行IP地址映射，在網(wǎng)絡服務器進行整體處理統(tǒng)計，達到在油田局域網(wǎng)內(nèi)可以進行實時查看的整體系統(tǒng)架構(gòu)，提供了對業(yè)務系統(tǒng)全方位監(jiān)控管理。

（1）快速將所有智能化子系統(tǒng)構(gòu)建、集成到統(tǒng)一的信息化平臺，各子系統(tǒng)的數(shù)據(jù)能夠集中管理。

（2）轉(zhuǎn)變各個子系統(tǒng)分散管理的模式，建立聯(lián)合調(diào)度中心，從而實施井場各類事務統(tǒng)一受理、統(tǒng)一指揮、統(tǒng)一考核的新機制，提高管理服務的效率。

（3）實現(xiàn)實時警報，將問題扼殺在未發(fā)生之前。

（4）對各類工作實施限時辦結(jié)和質(zhì)量考核，使系統(tǒng)具備自動督辦的能力，從而使服務具有主動性。

（5）定期提供運行數(shù)據(jù)的分析結(jié)果，從而為科學決策提供支持。領(lǐng)導能夠通過平臺隨時掌握井場運行狀況。

針對上述的系統(tǒng)分析的精確度，我們檢測到智能視頻監(jiān)控預警系統(tǒng)對微目標的識別有待提高，主要是夜間油水區(qū)分較難、白天光照較強時光的反射造成視頻監(jiān)控設備識別率不穩(wěn)定等狀況。因此我們對模型進行了進一步的優(yōu)化，經(jīng)過11輪的迭代后收斂，將沒參與訓練的從各種渠道收集來的230多段包含上述識別內(nèi)容的違章視頻片段進行了測試對比，模型優(yōu)化后的識別率見表1，綜合識別率達到80%以上，并且在油田作業(yè)區(qū)實際部署運行中也得到了驗證。

五、數(shù)字視頻監(jiān)控與智能視頻監(jiān)控性能比較

目前，吉慶油田的井場已經(jīng)可以智能識別未戴安全帽、未穿工服、禁區(qū)抽煙、違規(guī)打電話等多種違章行為，該技術(shù)在多個井場實際推廣應用，達到了監(jiān)控違章行為，減少安全隱患的目的，最終實現(xiàn)用人工智能技術(shù)代替繁瑣重復的工作，以智能化推動和服務安全管理與建設[5]。

借助井場視頻數(shù)據(jù)，引入智能分析手段，結(jié)合業(yè)務場景和定制的模型能力，快速靈活的部署、集成到管理系統(tǒng)或運營系統(tǒng)中，并支持快速訓練、更新定制審核模型能力，真正做到符合自身生產(chǎn)狀況的高效管理，對各類安全事件做到預知、預判、預防、預警和有效處置[6]。對預案進行數(shù)字化管理，形成應急指揮調(diào)度方案并實時指揮調(diào)度。實現(xiàn)施工違章行為的自動監(jiān)測，并能夠及時預警和進行全網(wǎng)的通知，在減少人工監(jiān)控的勞動強度同時，更加及時有效地查找安全生產(chǎn)薄弱環(huán)節(jié)和安全隱患，為防范和遏制重大事故的發(fā)生提供技術(shù)支撐。

這項技術(shù)優(yōu)勢可以實現(xiàn)智能運維降本增效，充分利用降低成本，使用原有攝像頭進行圖像分析，兼容已有監(jiān)控系統(tǒng)，適合批量上線，極大降低部署成本[7]。算法高精度，軟硬件結(jié)合使用。表2是傳統(tǒng)數(shù)字視頻監(jiān)控與智能視頻監(jiān)控性能比較，從監(jiān)控持續(xù)性可以看出，不需要一直緊盯屏幕，工作人員只需要在系統(tǒng)告警時進行確認即可，避免了工作人員因長時間觀看屏幕造成疲勞而降低注意力，真正做到7×24全天候監(jiān)控。從監(jiān)控有效性，自動進行智能監(jiān)控，工作人員只要對產(chǎn)生告警的攝像機進行確認和處理即可，實際有效監(jiān)控范圍提高數(shù)十倍。

六、結(jié)語

總體看，世界石油石化行業(yè)的智能化發(fā)展仍處于起步階段。加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型，智能化發(fā)展是目前工作尤為重要的一部分，本文討論的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)設計如果在井場試驗成功，可以推廣到聯(lián)合站使用，這一技術(shù)的廣泛應用能夠提高視頻監(jiān)控效率與準確率，更大程度地保證了油氣田的安全生產(chǎn)。

參考文獻

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作者單位：新疆油田公司吉慶油田作業(yè)區(qū)