采氣管道風險預警云圖像協同辨識及定位技術分析

吳 剛，劉 浩，楊國超，楊小兵

（中國石油長慶油田長北作業分公司，陜西西安 710016）

1 研究背景分析

1.1 背景介紹

根據數據顯示，截止2017年底中國油氣管道總里程已超過13.3×104km，按照中國油氣管網發展規劃，到2025年規模將達到24×104km。油氣輸管道距離長，分布廣，管道沿線地形、地貌復雜多變。采氣管道作為國民經濟的動脈，一旦發生安全事故，不僅會造成巨大的經濟損失和惡劣的環境影響，還會帶來負面的社會影響。因此采氣管道的安全問題是社會、政府和管道公司關注的焦點[1]。根據美國機械工程師協會（ASME）統計，目前采氣管道面臨的安全問題主要來自于第三方破壞，其主要包括人為破壞和機械破壞。人為破壞指使用工具在管道附近進行破壞活動，機械破壞指采用重型機械挖掘作業[2]。由于長輸管道大多分布在荒郊野外等無人值守的區域，所以容易受到第三方破壞發生管道斷裂和油氣泄漏等事故。

長北項目是中國已建成陸上天然氣最大國際合作開發項目。位于鄂爾多斯盆地長慶靖邊氣田東北部，隸屬陜西省榆林市及內蒙古自治區鄂爾多斯市，該區大部分處于毛烏素沙漠。由于終年暴露在野外和所處地理位置、氣候環境的特殊性，管線除了要遭受惡劣天氣的侵襲外，各種施工、違法違章行為引發的管道第三方破壞事故和案件也呈逐年上升趨勢，嚴重威脅天然氣輸送的安全，對廠區整個采氣系統的穩定性和可靠性也造成了一定的阻礙。因此為確保長北作業分公司管線控制范圍內（地域權限范圍或國家法律法規規定的有效范圍）對第三方施工、管線的自然災害、管線及管線附屬設施的巡查及保護，特此長北作業分公司進行管線巡護服務工作以保證管線的安全平穩生產。需要對所轄的支干線、單井管線、回注井管線、供水管線、電力線及光纜進行巡護。而目前天然氣管線的風險辨識及預警主要依賴于人工巡線（管線巡護情況見表1），這種傳統方式具有工作模式艱苦、勞動強度大、效率低、風險發現不及時不全面的缺點。采用新技術以減輕天然氣管線風險辨識及預警的負擔，有效保障天然氣傳輸系統安全可靠運行，成為今后面臨的主要問題之一[3]。所以開展采氣管線風險辯識及預警系統研究，對可能影響管線安全的風險進行辨識和預警，降低管線被破壞的可能性，保障天然氣傳輸系統安全可靠運行，具有一定的現實意義。

表1 長北作業分公司管線巡護情況

目前長北作業分公司需要巡護風險等級較高的管線有CPF外輸線、C1支線、C6支線、TPO干線，共計8.5 km，需要每天進行巡護任務。巡護時包括對8.5 km電力線與光纜線路的巡護。特別說明，2018年7月9日對《長慶油田作業分公司集輸管網管理細則》部分內容進行修訂補充。文件指出對于高風險區管段必須每天巡檢不少于1次；對于管道兩側保護范圍內存在大型機械施工、鉆探、爆破等第三方施工、地震等特殊情況，出現地質滑坡及其他自然災害地段的管道，對管道安全造成影響時，進行24 h不間斷監控。

1.2 人工巡檢現狀分析

采氣管道巡檢工作的目標是有效消除可能的隱患或損失，保障管網安全，進而降低成本、提高工作績效的高效管理。而傳統的采氣管線巡檢主要是由工作人員到管網現場人工目測，巡檢效率低，勞動強度大，且存在巡檢盲區。特別是一些地勢險峻，路途崎嶇的線路，巡檢難度大。因此，用傳統的手段對采氣管道實施巡檢，已經不適應現代發展和現代化管理的需要。具體體現在：

（1）不利于隨時掌握巡檢員執勤的到位情況。無法有效地保證巡檢人員按計劃要求，按時按周期對所有管網展開巡察，使巡檢工作的質量和管網狀態的真實性難得以保證。

（2）不利于及時掌握隱患情況及跟蹤管理。很多重大的事故都是因為隱患得不到及時解決或解決不徹底而造成的，缺乏有效跟蹤復查隱患處理的平臺，導致巡檢發現采氣管道及設施的隱患無法有效跟蹤。

（3）不利于掌握危及管網和附近設施安全的狀況及可靠的記錄存檔。大多巡檢仍在使用手寫報告記錄的方式記錄巡檢信息，不僅信息不全面，而且隨意性較大。這種方式費工、保持不便。如果錄入電腦存檔，又存在數據丟失，錄入錯誤的問題，耗工費時且很難全面體現真實情況。

（4）不利于出現特殊情況時對管道進行24 h不間斷監控。根據2018年7月9日《長慶油田作業分公司集輸管網管理細則》部分內容進行修訂補充內容說明，對于管道兩側保護范圍內存在大型機械施工、鉆探、爆破等第三方施工、地震等特殊情況，出現地質滑坡及其他自然災害地段的管道，對管道安全造成影響時，進行24 h不間斷監控，人工巡檢無法完成。

（5）不利于進行數字化分析管理和輔助決策的實施。巡檢前，要準備巡檢任務單和操作程序卡；巡檢中發現問題，又要填寫危險點及安全措施單據等記錄單，不僅工作繁瑣，而且對發現的管網隱患及故障無法進行有效地分類統計分析，乃至季節性、階段性的工作重點，都無法進行有效到位的安排。

（6）不利于及時搶修任務分派和就近調度。當發生事故或搶修任務時，搶修應急反應速度無法考核，無法掌握事故處理細節，不利于產出有效地跟蹤分析，提高各項應急處理效能。

（7）不利于對管網進行危險預警判斷。危險預警一方面是觀測和分析當前監測的前管網狀態是否處于危機邊界范圍，另一方面是在掌握管網現有信息的基礎上，對是否需要進行報警進行測算，即預測功能。傳統的人工巡檢不具有實效性，無法滿足對管網的全天候巡查，進而無法對管網進行危險預警判斷處置。

所以，面對采氣管道線路增長迅速的態勢和復雜地勢的日常檢修、故障探測等特殊性，迫切需要發展智能巡檢技術[4]。

2 基于云圖像的監控巡線系統分析

2.1 必要性分析

隨著計算機技術、無人機技術、物聯網技術的迅猛發展，圖像監控技術在長采氣管道安全生產、應急管理等方面的數字化轉化型升級蘊藏巨大潛力。圖像監控的第一要務是在最短的時間內反饋目標監控對象的受控情況，而基于云圖像的監控是在圖像監控的基礎上引入智能識別分析以及定位，將巡檢人員從長途跋涉以及繁雜而枯燥的盯屏任務中解脫出來，由機器來完成工作。采氣管道圖像巡檢監控，要求及時發現隱患并進行預警、報警并處置。另外從大量圖像數據中快速檢索出關心的內容，采用人工的圖像監控和事件回放檢索的方式已經遠遠不能滿足需要。

基于云圖像的監控系統是一套將圖像采集、分析及預警管理高度集成到一個控制平臺的安防管理系統，通過及時發現和制止非法入侵等，借助聲光報警、圖像信號、自動跟蹤鎖定并生成事件報告記錄，提示值班人員及時處理。為生產、生活提供穩定的保障并降低因安全因素而帶來的各種影響。

油田采氣管道圖像監控系統通過分析采集的圖像數據，將場景中的背景和目標進行分離，智能化識別并判斷被監視目標是否存在安全威脅，對已經出現或將要出現的威脅進行主動預警，及時向管理人員發出警報。圖像經過3D數字降噪、圖像霧化、寬動態、圖像防抖動預處理，再進行濃縮、檢索、復原、拼接等圖像處理后，借助強大的圖像分析功能可以進行人和車輛識別、人數統計、行為分析、目標跟蹤、圖像診斷等。

隨著云技術、大數據的快速發展，圖像智能分析工具的日益成熟完善，采氣管道智能巡檢監控系統具有廣闊的應用前景，實際應用過程中應結合采氣管道實際情況、相關技術特點及成本等因素綜合選擇。智能圖像監控技術將變革傳統的采氣管道巡檢模式，為智能管網等額運行維護提供技術支持[5]。

2.2 應用前景分析

基于云圖像的監控巡線系統建設后，將提供一個可靠的圖像監測信息傳輸平臺；對檢修人員有針對性地提高巡檢及檢修質量等方面具有現實意義；將巡檢人員的現場目測巡視+經驗判斷的檢查模式變為自動采集+智能分析，降低了工作強度，減少了遺漏及誤判的可能性；將分散的巡視檢查變為集中監控。該系統的建立將對各種危及管網安全生產的隱患進行預警，將會大大增加管網危險點的全面檢測能力，大大完善采氣管道的故障檢測系統，從而保障管網的安全生產，同時提高安全運行能力。在此基礎上，可對其生產成本和人工成本有所降低，保障相關工作人員的安全，不僅提高了采氣管網的可靠性，且有一定的經濟效益和社會效益。

基于云圖像的監控巡線系統的經濟與技術效益主要體現在以下幾個方面：一是提高巡檢效率，節省人力成本。操作人員只需要通過主站系統，就可以進行方便、快捷的控制，大大提高了生產效率，節省了人力成本，避免了傳統人工巡線任務繁重。二是可以檢修情況連續跟蹤，并且保留圖片，對進一步分析故障及檢修方法提供了有效的技術手段。三是實現網絡化控制，豐富了突發情況下的檢測手段。四是實現數據庫式管理，更有利于數據的調用與管理。五是通過基于云圖像的監控巡線系統可以做到對管網的危險預警判斷并第一時間進行報警處置，從而降低事故的進一步擴大。六是所有設備屬于一次投資，僅需要定期進行設備檢修與維護。

3 采氣管道風險預警云圖像協同辨識及定位關鍵技術分析

本文以井叢管線為試點進行基于云圖像的風險預警協同辨識及定位關鍵技術研究。為此設計監控巡線系統，其包括在線監測裝置、傳輸網絡及主站系統。以達到對巡視人員不易到達或重點巡查地區進行實時監測的目的，進而大大提高巡查的實時性和準確性，并降低投入成本，同時為監測潛在事故點的預判及解決提供了必要條件。

3.1 天然氣支干線管理現狀

長北68口生產井、2口回注井都面臨大量的外協管理難題，以S117井和S119井為例。S117井部分管段位于榆陽區小紀汗鎮波羅灘村二組，2018年10月一老鄉反映，在挖排水溝的過程中挖出了管線。將所在區域重新挖開并檢查后發現：注醇管線3/4"，有長35 mm，寬19 mm，深度2 mm的損傷；天然氣管線上有長25 mm，寬3 mm，深度1 mm的損傷。其后對S117實施了關斷、隔離、泄壓措施，所幸此次事件無甲醇和天然氣泄漏，無人員受傷，事發時S117井未生產，處于恢復壓力關井狀態。11月對管線進行了修復處理后，S117井恢復正常生產。此次事件造成氣井停產20 d，損失氣量50余萬立方米。S119井位于陜西省榆林市榆陽區小紀汗村，是一口柱塞措施井，管線長度1.45 km，埋深1.5 m。2018年10月底巡線人員發現S119管線標示樁被拔，私自占壓管線約260 m，對涉及人員進行勸誡并下發危險告知書無果，目前管線占壓問題尚未得到妥善處置。

造成事件的原因：（1）在開管線上方施工作業前未與長北進行及時溝通；（2）巡線周期為“一周一巡”，在巡線空檔期施工，巡線人員不能及時發現并阻止事件發生。

3.2 在線監測裝置

在線監測裝置，采用高性能網絡攝像機、低功耗云臺進行間隔1 h現場拍攝。該系統可以直接將攝像頭安裝于距離采氣管道不遠處的電力桿塔上，且利用電壓互感器進行供電，實現對采氣管道及周圍環境的全天候監測，監控系統原理框圖（見圖1），與采用光伏供電等其他供電方式相比，經濟無后期維護費用，且長期穩定。

在實際運行情況中，可能會出現電力線故障以及檢修等情況。針對此類問題，擬采用如下兩種解決方案。方案一，根據人工巡線經驗判斷，選取高風險管線中常發生事故的位置，為此段線路的監測點加裝太陽能光伏板，作為其備用電源。主要由太陽能電池組件、控制器、蓄電池、交流逆變器組成。當電力線路故障或檢修停電時，如果此時光照強度滿足則通過太陽能光伏后備電源為其供電；當陰雨天或者光照不滿足時，通過蓄電池供電，確保在極端條件下對攝像機供電從而保證對高危管線風險預警的可靠性。方案二，采用UPS作為攝像機的后備電源。主要由主路、旁路、電池等電源輸入電路，進行AC/DC變換的整流器（REC），進行DC/AC變換的逆變器（INV），逆變和旁路輸出切換電路以及蓄能電池組成。當突發停電時，UPS電源開始工作，由儲能電池供給負載所需電源，維持設備正常工作。UPS的主要優點在于它的不間斷供電能力，放電穩定，可以大電流放電以及工作溫度范圍較寬等。具體安裝方案確定需根據現場情況決定。

3.3 圖像傳輸系統

本文通過電力線載波通信（PLC）中的中壓載波通信，采用OFDM調制解調方式，利用現有10 kV電力線路作為通信傳輸介質來實現圖像數據的傳輸。通過中壓載波通信耦合器搭建中壓載波通信機與10 kV電力線路的載波通信通道，中壓載波通信從機從互感器低壓側的網絡攝像頭獲取圖像信息，調制后經10 kV耦合器耦合到10 kV電力線路，中壓載波通信主機通過10 kV耦合器從10 kV電力線路接收到載波信號，解調后發送到主站系統，原理圖（見圖2）。中壓載波通信由于使用現有的、完善的電力線作為傳輸通道，不需要線路投資的有線專網通信方式，具有投資少、設備簡單、施工容易、維護管理方便等優點。

3.4 主站系統

主站系統對采集到的圖像進行處理分析，基于圖像識別預警分析結果，對采氣管道情況進行監測報警。

3.4.1 主站系統關鍵技術 現有的圖像和視頻監控系統僅僅是簡單的將這些多媒體數據傳輸到調度端，不能對這些數據進行智能化分析，還需要接收端的工作人員對接收到的數據進行人工分析和識別；不僅如此，人的眼睛長時間工作會疲勞，從而會導致判斷結果準確度下降，這嚴重影響了運行狀態監控自動化的程度。同時，圖像和視頻數據存量巨大、增長速度快且價值密度低，人工檢查和識別可能發現一些有用信息，但是效率低下，并且給出的結果存在主觀性、模糊性、不完全等問題。因此，對非結構化視頻和圖像數據進行自動分析，從中提取并識別出重要設備，對及時發現設備的運行狀況，提高設備運行、維護和管理水平具有十分重要的意義。因此，對管網所位于的環境區域中的風險進行預警識別，是當前智能化基于圖像的管網故障與風險識別平臺亟需解決的。

圖1 監控系統原理框圖

圖2 基于中壓載波通信的圖像傳輸系統原理圖

本文開展基于網絡攝像頭的采氣管道保護區風險辨識及預警技術的研究，利用基于稀疏表示的圖像去噪技術，通過選取或設計適當的超完備字典，構建出基于圖像的多形態稀疏表示模型，去除圖像中存在的噪聲；利用深度學習算法結合網絡攝像頭采集到的圖像信息，運用深度神經網絡模糊學習的特點，辨識采氣管道保護區存在的風險；利用基于隨機抽樣一致性的圖像匹配技術，確定不同網絡攝像頭拍攝到的圖像之間像素的匹配關系，得到保護區中風險信息的相應位置進行定位與追蹤，并對工作人員提供相應的預警，方便工作人員及時到達現場排除潛在的風險，原理流程圖（見圖 3）。

本文的關鍵技術主要有以下三點：

（1）基于稀疏表示的圖像去噪技術。通過建立基于圖像的多形態稀疏表示模型，以稀疏表示模型為基礎，用簡潔的方式表示圖像。通過選取或設計適當的超完備字典，應用基于不同訓練策略的超完備字典分別進行去噪等處理，針對圖像不同的幾何、紋理結構形態，構建出基于圖像的多形態稀疏表示模型，實現網絡攝像頭拍攝照片的噪聲去除，完成圖像預處理工作。

（2）基于深度神經網絡的采氣管道路風險信息識別技術。常規故障識別方法難以分析復雜多變的情況下可能出現的風險情況，難以實時準確識別采氣管道風險狀態，對現代大數據和人工智能方法應用在風險信息識別技術進行研究，采用基于深度神經網絡的采氣管道風險信息識別技術，將風險信息分為動態識別和靜態識別。利用深度學習算法結合網絡攝像頭采集的圖像信息，運用深度神經網絡模糊學習的特點，對采氣管道中存在的風險情況進行識別。

圖3 面向采氣管道風險預警的云圖像協同辨識及定位關鍵技術原理流程圖

（3）基于隨機抽樣一致性的圖像匹配技術。模擬人類視覺，使用隨機抽樣一致性的圖像匹配方法，從兩個或者多個攝像頭觀察一個物體，獲取在不同視角下的圖像，利用隨機抽樣一致性算法匹配不同圖像之間像素的關系，確定保護區中風險信息的相應位置，并進行定位與追蹤。結合風險信息辨識和預測情況，對工作人員發送相應的預警信息，方便工作人員到達現場排除潛在的風險。

本文將圖像人工智能識別技術和深度視覺技術結合，實現對長北采氣管道巡線中的風險信息進行準確、快速、高效、全面地識別與預警，解決了之前靠人工所帶來的一系列問題。一方面能夠節省人工成本，另外一方面能夠確保天然氣管道位置中的風險信息辨識和預警的及時性、全面性，保證天然氣傳輸安全、可靠的運行，帶來實際的經濟效益。

3.4.2 報警系統 作為主站系統的關鍵環節之一，報警系統的功能主要包括如下三個方面：

（1）報警系統基于圖像處理分析的結果提供可靠的數據信息，以確保不會發生漏報、誤報以及不報等情況，實現現場風險與報警信息相同步的目的。

（2）為了使得工作人員操作更加便捷，主站系統在對多個攝像頭同時利用深度學習進行圖像識別后，僅當出現事故或者預警時，將圖像及位置顯示在服務器屏幕上，從而避免多攝像頭多屏幕的問題。

（3）通過系統處理判斷后的報警信息將通過語音、聲光報警、短信等方式第一時間傳遞給值班的工作人員，以達到對報警信息及時處理的目的，從而保證管網安全生產和可靠運行。

3.5 與人工巡線對比

目前，長北作業分公司人工巡線包括：正常巡線、加密巡線和礦權巡線，根據不同的巡線任務需要4至6名工作人員參與，并需要符合要求的車輛、手持GPS、執法記錄儀等設備，要求加密巡線不得占用正常巡護人員及車輛。同時，對巡護人員，公司需定期組織安排培訓，以提升員工業務能力和安全操作意識。此外，對巡檢車輛，公司需制定相應的維護管理制度，做到定期車輛安全檢查，以避免危險事故的發生。并且對巡線任務需要填寫巡護記錄，要求對發現的隱患問題進行匯報、拍照以及錄像。綜合來看，4條高風險管線CPF外輸線（358 m）、C1支線（4 412 m）、C6支線（2 206 m）及TPO干線（1 517 m）巡線任務每兩年就需要付出60萬元的費用以及大量未知外協事宜。

本文采用的面向采氣管道風險預警的云圖像協同辨識及定位關鍵技術，僅在室內就能夠完成實時巡檢任務，對事故或隱患可自動進行拍照、定位、預警以及報警等工作。本文技術亦不需要巡檢車輛以及相應的安全檢查，并且對人員的要求十分寬松，僅需監控室1人，若采用聲光報警或短信報警系統甚至無需人員全天候監控。具體對比內容（見表2）。

表2 人工巡護與本文采用技術對比情況

表3 高風險管線巡護費用明細表（2年費用）

表4 本文采用技術方案費用預算（高風險管線）

為了更加直觀的對傳統人工巡線以及本文所提出的方法進行對比說明，本文所提出方法的大概預算費用（見表4）。其中選用的攝像頭有效工作范圍為200 m，數量為43個。在實際安裝過程中，則需要根據管線現場具體情況進行調整。如果現場情況滿足，可以選用有效范圍更大的攝像頭，以減少攝像頭購置費用，從而降低總投資費用。通過對巡線合同金額和表4進行對比，可以得到如下結論：本文提出的方法屬于一次性投資，初次投入費用82萬元較人工巡線費用高，若后期做好設備維護保養，設備的有效工作時間會遠高于2年，相應的費用和成本會有效降低，長期來看該方法更實惠有效；根據2018年7月9日《長慶油田作業分公司集輸管網管理細則》部分內容進行修訂補充說明，對于高風險管段必須每天巡檢不少于一次，如果由人工巡檢完成，費用會繼續增加；當出現特殊情況及自然災害地段的管道，如果對管道安全造成影響時，需要進行24 h不間斷監控，而人工巡檢無法實時做到24 h不間斷監控；如果采用本文提出的方法，則無須追加任何費用就可以完成對其24 h不間斷監控任務。

4 總結

長北作業分公司管線，需每天進行巡護管理，基于其維護任務量繁重，為防止第三方破壞嚴重惡化，本文提出面向采氣管道風險預警的云圖像協同辨識及定位關鍵技術。通過將圖像人工智能識別技術和深度視覺技術結合，利用網絡攝像頭采集圖像，然后通過中壓載波通信傳輸至主站系統，通過實時主站系統對其進行基于云圖像的協同辨識及定位，實現對長北采氣管道巡線中的風險信息進行準確、快速、高效、全面地識別與預警。進而節省人工成本，與此同時24 h確保天然氣管道風險信息辨識和預警的及時性、全面性，保證天然氣傳輸安全、可靠的運行，帶來實際的經濟與安全效益。