石油化工廠區智能巡檢技術研究

摘要：巡檢是石油化工企業日常運行維護的基本工作，企業采用智能化技術手段輔助人工巡檢工作，有助于企業提質增效及提升工業生產的本質安全水平。文章回顧了巡檢方式的演化歷史，結合具體應用場景對視頻巡檢技術、機器人巡檢技術和移動終端巡檢技術的系統組成和功能進行了簡要分析，對智能巡檢技術進行總結和展望。

關鍵詞：視頻巡檢；智能識別；機器人巡檢；移動終端巡檢

中圖分類號：TP242.6文獻標志碼：A

0 引言

石油化工廠區的巡檢一般分為生產巡檢和安防巡檢，巡檢人員根據需要巡檢的部位和設備來制定巡檢計劃，確定巡檢路線、巡檢時間和所攜帶的巡檢設備。人工巡檢方式對運維人員的專業技術能力、經驗及工作責任心有很強的依賴性，也存在巡檢實時性差、巡檢效率低等問題。

智能巡檢技術是綜合利用傳感、無線通信、自動控制、人工智能和信息處理等技術，是提高巡檢質量和效果的重要技術手段。本文回顧了智能巡檢技術的發展歷程，并對視頻巡檢技術、機器人巡檢技術和移動終端巡檢技術進行了研究。

1 智能巡檢技術發展歷程

視頻融合是一種增強虛擬現實真實感的技術，可以追溯到1997年，Katkere等提出一種多路視頻融合方法，其通過多幅畫面產生了更加逼真的視覺畫面；2003年，Neumann等提出一種增強虛擬現實真實感的方法，實現了視頻的多角度觀察；2012年，Chen等提出一種多分辨率策略，該策略分別使用固定式攝像機提供低分辨率視頻圖像，云臺式攝像機提供高分辨率視頻圖像［1］。

人工神經網絡是人工智能（Artificial Intelligence，AI）算法的雛形，起源于McCulloch等提出的神經元模型，而后在Rosenblatt、Hinton、LeCun等的推動下，研究實現了人工神經網絡算法的代次更迭，為機器學習算法等AI算法奠定了理論基礎［2］。目前，AI算法的應用在多個領域已經超越了人類社會的發展［3］。

具備人工智能的巡檢機器人是人工智能研究的目標之一，NilsNilssen等對智能機器人的研究可看作此領域的開端，其所研制的機器人及控制系統展現出了良好的識別判斷能力［4］。20世紀90年代，日本三菱公司與東京電力公司開發的巡檢機器人，通過攜帶的攝像機、熱成像儀等設備，對周圍環境進行了檢測［5］。國內學者、機構在智能機器人領域也進行了大量投入并取得了豐碩的成果，如魯守銀等［6］于2007年提出一種巡檢機器人結構，矯德余等［7］于2011年研發了一種攜帶光學攝像機和熱成像儀的智能巡檢機器人。

移動終端巡檢可分為3類［8］：第一類是使用巡更機讀取信息鈕來獲取巡檢點的位置信息；第二類是使用射頻識別（Radio Frequency Identification，RFID）技術來獲取巡檢點位置信息；第三類是使用衛星導航系統來獲取巡檢路徑。這3類巡檢設備均有配套的軟件平臺來輔助人工巡檢，收集巡檢數據。智能巡檢系統典型拓撲如圖1所示。

2 視頻巡檢技術

視頻巡檢依托于廠區視頻監控系統，通過虛擬現實技術可實現多個視頻畫面向傾斜攝影或三維模型的投影，為觀察者提供了全局視角；通過智能識別算法可對儀表讀數、設備外觀、人的不安全行為、物的不安全狀態進行識別、報警。

2.1 系統組成

視頻巡檢在硬件上依托于石化企業的電視監視系統，通過在系統中增加視頻融合工作站和視頻識別服務器，實現視頻巡檢功能。

智能分析服務器可配備多塊圖形處理器（Graphics Processing Unit，GPU），用于運行識別算法。視頻融合工作站配備高性能GPU，用于運行增強虛擬現實算法，將多路實時視頻畫面投射到傾斜攝像模型中，為用戶提供全局觀察視角。全景攝像機、廣角攝像機和普通固定式攝像機可為視頻融合提供視頻圖像，云臺式攝像機用來提供更高分辨率的局部圖像及實現目標追蹤功能。

2.2 應用場景及功能

視頻融合功能：在整個廠區，系統利用增強虛擬現實技術，將多視頻流與傾斜攝影融合，提供實時動態的全局視角，實現跨區域、跨空間的全景視頻畫面展示和統一大場景歷史回放功能。

視頻巡檢功能：在工藝裝置區，系統通過視頻融合功能所提供的全局實時動態場景，模擬人工巡檢的視角和行動路線，實現對現場的遠程視頻巡檢。

槍球聯動功能：在工藝裝置區、周界，系統利用云臺式攝像機提供局部高分辨率圖像，展示更多的細節信息。

跨鏡頭追蹤功能：在工藝裝置區、周界，當追蹤目標跨越攝像機畫面時，系統利用視頻融合功能所提供的全景視頻畫面，實現目標的連續追蹤。

不安全行為識別：在工藝裝置區，系統通過人工智能算法對安全帽佩戴等著裝要求、吸煙等不安全行為以及人員跌倒等突發事件進行識別、報警；在控制室內，對離崗、睡崗進行識別、報警。

儀表識別：在工藝裝置區，系統對就地模擬儀表、數字儀表的刻度進行識別；在變配電所內，系統對電流表、電壓表、油位計、液壓表等儀表的讀數進行識別。

設備外觀識別：在工藝裝置區，系統對設備、管道的表面銹蝕等設備完整性情況進行識別；在工藝裝置區，系統對閥位、閥桿長度進行識別；在變配電所內，系統對斷路器、隔離開關、切換把手、壓板、指示燈、空開等設備的狀態進行識別。

電子圍欄：在全廠需要設置禁區的位置，系統設置虛擬警戒線，當有人員或車輛跨越警戒線時觸發報警。

3 機器人巡檢技術

巡檢機器人可利用自身搭載的攝像機、熱成像儀、火焰探測器、有毒可燃氣體探測器等設備，將現場情況通過無線網絡回傳到控制室，替代人工進行現場巡檢工作。

3.1 系統組成

巡檢機器人按照機械結構可分為無人機、無軌式機器人、軌道式機器人。

無人機巡檢系統由無人機和機場組成。根據需要掛載的設備重量，石化企業一般選用中大型多旋翼無人機，可掛載的設備包括紅外攝像機、激光雷達、喊話器、探照燈、聲紋探測等；無人機通過4G/5G網絡或圖傳模組與機場通信。機場是全自動無人值守作業平臺，配備了一體化氣象站、實時動態定位技術（Real Time Kinematic，RTK）基站、不間斷電源（Uninterruptible Power Supply，UPS）和通信天線等設備，可以為無人機提供數據中轉和充、換電支持，機場通過有線網絡連接到服務器。

常見的無軌式機器人根據構造又可以細分為輪式和四足機器人，系統中除機器人本體外，還需在安全區域建設充電房，機器人通過無線網絡、充電房通過有線網絡接入巡檢平臺。

軌道式機器人除機器人本體外，還包含軌道系統和分布式充電站，充電站建設在安全區域，機器人通過無線網絡、充電站通過有線網絡接入巡檢平臺。

3.2 應用場景及功能

無人機高層巡檢：在工藝裝置區，系統利用無人機所攜帶的光學攝像機、熱成像儀、可燃有毒氣體探測器等設備，對塔、罐、煙囪、火炬等高層設備、構筑物進行巡檢，降低人員攀爬風險。

無人機中層巡檢：在工藝裝置區，系統對管廊完整性進行巡檢；對安裝于屋面的分布式光伏面板進行污垢、裂紋、點斑等問題的巡檢。

無人機周界巡檢：在廠區邊緣位置，系統進行安防巡檢，對突發事件進行快速響應。

輪式機器人巡檢：在工藝裝置區、變配電所內的可通行區域，系統進行儀表讀數、閥位識別、氣體探測、溫度探測、設備完整性、噪聲分析等內容的巡檢。

四足機器人巡檢：四足機器人的構造具有靈活的特點，可以上、下樓梯和攀爬，具有較高的通過性，可用于工藝裝置區、變配電所等處。

軌道式機器人巡檢：與無軌式機器人相比，軌道式機器人在建筑物內部移動更加方便，探測范圍更加立體，可用于工藝裝置區、管廊和變配電所等處。

4 移動終端巡檢技術

《“工業互聯網+危化安全生產”智能巡檢系統建設應用指南（試行）》對智能巡檢系統的基本要求是移動終端巡檢，通過制定巡檢計劃、分配巡檢任務、規劃巡檢路線、信息采集回傳、人員到位情況確認、問題跟蹤處理和統計分析等功能，對人工巡檢過程進行有效輔助和管控。

4.1 系統組成

移動終端巡檢技術除繼承掌上電腦（Personal Digital Assistant，PDA）、防爆手機所廣泛使用的RFID技術、4G/5G通信技術、北斗/全球定位系統（Global Positioning System，GPS）定位技術、Wi-Fi技術及地理信息系統（Geographic Information System，GIS）技術外，還應用了更多的傳感技術、大數據技術和AI技術。

移動端程序運行在智能移動終端，其通過衛星定位技術、RFID標簽及二維碼點位來獲取巡檢位置，通過RFID標簽和二維碼技術獲知設備信息，通過配備的溫度測量、振動測量、轉速測量、氣體測量等傳感器來獲取環境和設備參數，通過Wi-Fi或4G/5G網絡實現數據無線傳輸。后臺程序部署在服務器端，采用B/S架構，一方面為巡檢管理、數據存儲、數據分析、數據展示、業務流轉等功能提供平臺，另一方面為移動端和其他相關系統提供數據及功能接口服務。

4.2 應用場景及功能

移動終端巡檢技術是對人工巡檢的重要輔助，在人員可達的位置，員工既可以利用移動終端的照明、攝像、一鍵對講（Push-to-Talk，PTT）通信等功能實現廠區安防巡檢，又可以利用配備的各種傳感器、無線通信技術和后臺數據分析、業務流轉功能，實現企業各信息化系統間共享環境及設備數據的目的，有利于巡檢系統與雙重預防信息平臺、設備完整性管理平臺等的數據互通和功能聯動。

5 結語

文章從石油化工廠區智能巡檢技術的發展背景開始，介紹了視頻巡檢技術、機器人巡檢技術和移動終端巡檢技術的發展歷程，對這3種巡檢技術的應用場景和功能進行了分析，給出了典型的系統組成。隨著系統的成熟，巡檢系統打破信息孤島，與企業更多的系統共享數據和服務，成為工業互聯網的重要支撐系統。隨著更多新技術的提出與應用，巡檢技術將朝著更加智能化、精準化、無人化的方向發展，進一步降低巡檢人員的工作強度，提高巡檢工作的質量和效率，提升工業生產的安全水平。

參考文獻

［1］劉美月.面向大范圍視覺監控的增強虛擬可視化技術研究［D］.北京：中國科學院大學（中國科學院大學人工智能學院），2020.

［2］劉文翰.基于改進YOLO算法的智能視頻巡檢輔助系統設計與開發［D］.青島：青島科技大學，2021.

［3］何配林.基于深度學習的工業儀表識別讀數算法研究及應用［D］.成都：電子科技大學，2020.

［4］李玉娟.基于STM32的變電站巡檢機器人運動控制系統設計與實現［D］.成都：西南交通大學，2013.

［5］張星，陳逸，王立學，等.油氣行業智能巡檢機器人應用現狀綜述［J］.中國設備工程，2021（23）：47-49.

［6］魯守銀，錢慶林，張斌，等.變電站設備巡檢機器人的研制［J］.電力系統自動化，2006（13）：94-98.

［7］矯德余.基于嵌入式系統的智能巡檢機器人研制［D］.北京：中國石油大學，2010.

［8］董玉純.電子巡檢儀在石油企業中的應用［D］.長春：吉林大學，2014.

Research on intelligent patrol inspection technology in petrochemical plant

Abstract：Patrol inspection is a basic task for daily operation and maintenance of petrochemical plants. Enterprises adopt intelligent technology to assist manual patrol inspection， which is helpful for enterprises to improve quality and efficiency and enhance the intrinsic safety level of industrial production. This paper reviews the evolution history of patrol inspection methods， and briefly analyzes the system composition and function of video patrol inspection technology， robot patrol inspection technology and mobile terminal patrol inspection technology based on specific application scenarios. The intelligent patrol inspection technology is summarized and prospected.

Key words： video patrol inspection; intelligent recognition; robot patrol inspection; mobile terminal patrol inspection