基于增強現實技術的油氣田生產管理研究與實踐

魏可萌,游杰,賀定長,粟鵬,馮思思

(中國石油西南油氣田公司 川中油氣礦,四川 遂寧 629000)

近年來,以智能制造為主導的“第四次工業革命”浪潮涌現,石油行業已普遍認識到數字技術對行業發展的巨大推動作用,相繼啟動了油氣業務數字化工作,新一代網絡信息技術已成為引領創新、驅動轉型的主導力量。隨著中國油氣行業增儲上產與“油公司”模式推進,一線人員大幅收縮到中心井站,現場操作人員減少,但工作負荷卻增大,并且員工工作存在過度依賴經驗、問題處置效率不高等問題,制約了油氣田高效管理,迫切需要利用新技術新工具轉變一線員工工作方式。通過機器協助工人或替代工人勞動,優化勞動組織模式,實現經營高效益和資源利用最大化。

增強現實技術(AR)是一種實時計算攝影機影像的位置及角度并加上相應圖像,將“真實世界”信息和“虛擬世界”信息“無縫”集成的新技術,這種技術的目標是在屏幕上把“虛擬世界”嵌入“現實世界”并進行互動。在政府、企業深入推進兩化融合、大力發展科技創新,國內石油天然氣化工行業“油公司”模式改革的背景下,將AR技術應用于油氣場站,是油氣行業轉型升級的重要探索方向。

1 應用環境分析

1.1 行業外形勢分析

“第四次工業革命”以智能工廠、智能生產、智能物流為主題,隨著機器和工廠的互聯性越來越強,可視化的能力也會越來越關鍵,而通過AR技術,工人們不光能獲取大量的圖像數據,還能與之互動,經由數字界面實時控制真實的機器。因此,AR技術在電網巡檢、城市運維、公安調度等領域取得了良好的試點成效。隨著全球能源轉型步伐的持續加快,國際油氣行業正在進入重要轉折關口,面臨著技術主導未來的歷史性選擇,迫切需要將AR技術應用于油氣場站,打造“技術主導”的競爭新優勢。

1.2 行業內形勢分析

1.2.1人員數量不足

隨著國內石油天然氣行業“油公司”模式改革,新建場站逐年增多,生產規模不斷擴大,人員配置相對減少,加上每年退休的人數大于新進人數,每個員工的工作內容不斷增多,勞動強度不斷加大,生產力與生產關系的矛盾逐漸顯現出來。AR技術可以提供可視化輔助判斷,用機器輔助員工工作,平衡員工數量不足帶來的勞動強度增大。

1.2.2員工能力不同

有人值守井站管理模式下,每個井站員工涉及的操作項目和工作方式較為單一,對各類型井站操作的學習與掌握程度不同。在新管理模式下,每個員工管理更多類型與數量的井站,信息化背景下大量新工藝、新技術在井站投入使用,對員工能力提出了更高的要求。AR技術可以提供可視化操作指導,輔助指導員工開展檢查維修等工作,平衡員工能力不同帶來的差別化任務執行。

1.2.3問題處置成本高

與常見的集中式工廠作業以及其他礦產采掘行業不同的是,油氣開采的作業場所主要在野外,井站星羅棋布,管道線狀延伸、互聯成網,管理人員趕往現場需要較長時間,現場處置問題不僅成本消耗大且處置時間長。自2020年以來因突發疫情的影響,石油天然氣公司已開始認識到AR技術在遠程檢查維護、遠程監控、遠程員工培訓和遠程協助中的優勢。

2 AR技術應用的關鍵技術

本文以中國石油西南油氣田某井站為研究對象,在井站巡檢、操作維護、遠程協作等工作場景中,利用AR頭戴顯示式設備協助工人或替代工人。AR技術應用包括環境理解、顯示渲染、交互理解等關鍵技術,通過圖像、圖形、傳感器分析和應用程序的交互作用,促使AR技術與實際操作相結合,推進信息技術與生產運行管理的深度融合,推動油氣田生產組織和管理模式轉型升級。典型AR成像流程如圖1所示。

圖1 典型AR成像流程示意

2.1 基于AR技術的環境理解

環境理解是為了讓AR頭戴顯示式設備認識油氣場站及設備,主要依靠跟蹤注冊技術,該技術通過相應算法快速地計算虛擬空間與現實空間坐標系的映射關系,使其精準對齊,從而實現虛擬信息在真實世界的完美疊加。該技術用于物體識別和定位,識別用來觸發AR響應,而定位則是知道在什么地方疊加AR內容。當對井站進行環境理解時,主要識別井口截斷閥、壓力表、液位計等26個對象,針對每個對象采集了大量原始樣本數據,合計視頻存儲量334 G,圖片5.8×104張,并根據識別結果疊加AR內容。為了保證樣本數據識別準確性,需要多方面采集樣本: 一是在同一光線環境中不同距離、不同角度下大量采集樣本;二是在不同天氣,不同光線下大量采集樣本,以保證模型的泛化能力。樣本研究數據采集情況見表1所列。

2.1.1環境樣本數據管理

樣本數據主要包括原始數據采集、數據格式轉換、數據標注、數據增強等方面的工作,最終產出物為樣本訓練集。樣本訓練集的數量及質量是確保人工智能模型最終應用效果的前提。該研究針對表1中采集的樣本照片進行管理,由于樣本原始數據較多,針對樣本數據管理各環節的工作內容及技術要求,該研究結合信息技術手段完成了樣本數據管理工作流程及工具集的開發,通過鏡像翻轉、旋轉、隨機縮放、增加噪聲、摳圖隨機融合等方法增強數據,實現了樣本數據的自動化管理,單位時間內樣本訓練集的產出效率及質量較手工準備樣本數據提升較大。

2.1.2環境樣本模型訓練

該研究選取了油氣作業場景下的3個典型的檢測目標: 液位計、壓力表、緩蝕劑閥門。在主流算法模型Faster RCN,SSD,YOLO中檢測上述目標的性能表現,如圖2所示。可以看到,在模型精度方面,SSD模型檢測平均精度能達到95%,顯著高于Faster RCN模型和YOLO模型;在處理速度方面,YOLO模型的表現明顯優于其他2個模型,但SSD模型也能達到在移動端實時檢測的效果。綜合精度和處理速度的表現,最終選定SSD算法用于樣本模型訓練。基于樣本數據管理工具,利用TensorFlow人工智能框架,通過開展深度學習網絡設計、模型訓練迭代、模型調參,完成了該井站的26種樣本人工智能檢測模型的訓練,實現AR頭戴顯示式設備快速準確識別物體。

圖2 三種算法模型測試結果示意

2.2 基于AR技術的顯示

目前,AR技術實現虛實融合顯示的主要設備有頭戴顯示式、手持顯示式以及投影顯示式等。考慮到石油天然氣操作人員需要用雙手進行操作,該研究使用頭戴顯示式設備,疊加顯示現場環境。

AR頭戴顯示式設備的光學顯示系統通常由微型顯示屏和光學元件組成,主要分為LCoS+棱鏡、Micro OLED+自由曲面、LCoS/DLP+光波導、LBS+全息反射薄膜四類光學顯示系統。考慮到石油天然氣生產現場管線設備復雜,員工操作時需要看清現場路線,且不能對視野造成遮擋,同時因生產現場為室外環境,需要在強光下看清圖像顯示,所以該研究選擇LCoS+棱鏡光學顯示的頭戴顯示式設備。

2.3 基于AR技術的交互理解

交互性是AR技術的關鍵要素之一,包括設備對人的感知,人和設備的交互等。AR技術涉及的交互方式包括: 追蹤定位、手勢交互、機器視覺、觸覺反饋、眼球追蹤、沉浸聲場以及虛擬移動等技術,考慮到現場操作的方便性,該研究采用語音、手勢交互方式,讓使用者在真實油氣場站中實現與虛擬信息的互動。

3 基于AR技術的現場應用

3.1 AR巡檢

場站巡檢是指按照工作質量標準,定期對場站大門及井場、井口區域、工藝流程區、信息設施、水電設施、房屋、儀表控制室及配電房等區域進行巡視檢查,確保生產安全及受控。該研究以AR頭戴顯示式設備為載體,將場站巡檢內容細化成“一站一案”,以工單的形式顯示每一步需要巡檢的內容,識別工人巡檢過程中關鍵檢查項,如出站氣動閥、自控權限切換開關、壓力表讀數等,自動判斷目標對象狀態是否正常,并將判斷結果展示出來,構建真實環境與虛擬現實相結合的場景。巡檢執行完成后,將過程數據上傳至后臺,支撐場站巡檢工作的可視化監督、多維度評價和可量化考核。通過AR識別與判斷,有利于巡檢質量與巡檢效率的提升。以儀表控制室及配電房區域為例,AR巡檢內容、識別對象及顯示見表2所列。

表2 儀表控制室及配電房區域AR巡檢內容、識別對象及顯示

3.2 AR操作維護

場站操作維護是指員工根據規定的維護保養周期,遵循操作規程和操作卡,開展場站設施設備的操作、維護保養,確保場站流程設備整體無銹蝕,無防腐死角。該研究以AR頭戴顯示式設備為載體,選取壓力表更換操作、緩蝕劑加注工作,將操作維護內容細化成“一站一案”,以工單的形式顯示每一步需要操作的內容,并對關鍵操作步驟項進行識別,如壓力表取源閥、加注流程回流閥等開關操作,并將作業步驟以虛擬動畫的方式重合疊加在作業對象上面,再指導員工進行每步操作和確認。操作維護執行完成后,將過程數據上傳至后臺,支撐一線場站常規操作、維護保養等工作的可視化監督、多維度評價和可量化考核。通過AR識別與指導,有利于提高作業活動的質量與安全。AR操作維護示例見表3所列。

表3 AR操作維護示例

3.3 AR遠程協作

在調度中心電腦、AR頭戴顯示式設備、手機建立三方視頻通話的協作環境,現場員工佩戴頭戴顯示式設備可以與后端調度指揮中心電腦、專業技術人員手機進行視頻通話,后端指導人員可實時看到現場員工看到的第一視角畫面。視頻協作過程中同時在操作畫面上進行AR動態標注、文字和圖片分享,現場員工可以在頭戴顯示式設備上看到分享的資料,實時指導操作,轉變傳統的“單兵作戰”為遠程可視化支持,提高了故障處置效率,簡化工作流程節點。

3.4 AR進出站管理

將人臉識別技術應用于AR頭戴顯示式設備,建立內、外部人員信息管理庫,通過頭戴顯示設備自動識別、快速驗證井站來訪人員,并將來訪人員姓名、工作單位等信息通過AR頭戴顯示式設備可視化面板反饋給井站員工。當發現證件信息與持證人員不一致時,系統會自動提示井站加強人工核查工作,防止人員信息造假,提高安全管理等級;自動記錄來訪人員姓名、工作單位、進出站事由、人員數量等信息,準確生成進出站記錄,減少證件檢查、核對等環節,縮短進出站管理流程,提高進出站管理效率。

3.5 AR監督管理

選取磨溪008-17-X1井口出站至分離器段埋地管線建立埋地管線模型,并與地面管道進行適配性擬合,實現佩戴AR頭戴顯示式設備后,以AR方式展示該井站出站至分離器段天然氣埋地管線的3D即視顯像與埋地管線重要信息、精準定位埋地天然氣管線的分布,與地面管線無縫銜接顯示,并且可以隨著員工走動實時動態加載可視范圍內的管網信息。以增強現實的方式提供人與場站、隱蔽工程之間更加直觀的交互方式,為現場監督提供新方法,提高現場安全性。

4 結束語

本文提出的環境樣本數據管理方法,對數據集進行數據增強和自動化標注,達到生成海量、多樣式、多場景化數據的要求,提高人工智能模型的識別效果。在AR頭戴顯示式設備端使用SSD模型目標檢測技術,可以實現對場站設備、儀表等智能化識別。將AR技術融合應用于油氣場站,把人工智能作為一個工具,建立新型人機交互模式。AR頭戴顯示式設備具有解放雙手的用戶界面,可實現一線班組巡檢、維護保養、遠程指導、進出站管理、監督管理等關鍵業務流程的全過程智能化輔助管理,實現以機器輔助甚至替代人工勞動,推動生產管理由井站獨立管理向一體化協同運行模式轉變,支撐油氣田企業實現數字化轉型、智能化發展。