中国科技信息2024年第3期�CHINASCIENCEANDTECHNOLOGYINFORMATIONFeb.2024-88-◎三星推荐石油行业在安全生产设施在运行过程中会受到各种因素的影响，如自然灾害、设备老化、人为破坏等，这些因素可能会导致设施出现故障或损坏，需要通过定期的巡检，及时发现和处理设施的安全隐患，确保设施的安全运行。传统巡检方式受人工判断和操作局限，存在视线死角，漏检、错检时有发生，并且要求巡检人员具有丰富的现场经验，培养周期长，巡检人员易产生懈怠情绪和思维惯性，巡检结果受人员主观性影响较大。基于此，本文提出人工智能无人巡检技术，用以替代传统的人工巡检模式，以实现石油、电力等行业关键基础设备的自动化、智能化、精细化的无人巡检，大幅提升生产运营效率，助力企业数字化转型。目前国内巡检解决方案运行平台主要基于Intel+NVIDIA技术路线，存在信息安全隐患；巡检设备主要以单一型号无人、载荷调度为主，无法满足不同场景精细化巡检要求。异常监测主要以通用识别算法（人员、车辆）为主，监测识别率低、误报率高，无法满足用户生产运维需求。通过自研“无人巡检设备+无人巡检平台+人工智能机器视觉推理平台+人工智能算法库”，保障关键基础设施相关数据安全。自研无人设备接入引擎，可同时融合多型号、多载荷无人设备，统一管理和调度，达到按需调度和均衡利用无人设备进行巡检的需求。自研人工智能机器视觉算法库，针对户外特点进行模型改进优化，具备轻量化、检出率高等特点赋能智慧巡检，通过软硬一体的视频编解码算法优化，解决无人设备视频与实时巡检数据同步问题，实现视频和数据的高效传输和实时同步，提升无人设备巡检任务的准确性和效率。油田现状及问题依托信息化建设，采油厂管理水平得到极大的提升，但同时还存在如下问题。（1）采油厂多年形成的生产管理模式已不能满足当前的安全环保要求。采油厂油区“点多线长面广”，随着四化的推广，生产管理与运行效率不断提升。但是在生产运行过程中，地面发生的各类生产问题，受现场距离的制约，不能快速发现，及时处置。（2）目前的日常油区巡检方式已不能满足生产需求。管理区目前日常的油区巡检方式还是以车辆现场巡检为主，受现场环境限制，部分现场无法到达，导致管线穿孔、土地侵占、电网故障、长停井监控等生产问题发生后不能及时发行业曲线开放度创新度生态度互交度持续度可替代度影响力可实现度行业关联度真实度张浩朱志强陈志强浪潮软件集团有限公司张浩（1989—），硕士...
