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石油化工行业人工智能巡检

解决方案

第一章：石油化工行业安全巡检情况分析

第二章：人工智能技术现阶段在石油化工行业的提升方向

第三章：以人工智能技术为核心的石油化工行业巡检解决方案

目录

第四章：案例场景简介

第五章：为石油化工行业专门定制的人工智能算法简介

第一章：

1石油化工行业安全巡检情况分析

•概要•人工巡检存在天然瓶颈

•监控系统只是第一步•主控与现场的科技落差

•人工智能识别+告联动是解决路径。

石油化工行业安全巡检情况分析——概要

石油化工行业安全巡检情况分析——概要

石化行业具有高危性质的行业特点，在实际生产作业环节中涉及到高温高压，易燃易爆以及有毒有害等，检维修环节更是存在较高危险性。

据中石油和中石化2018-2021安全事故调查报告统计：检维修作业中所发生的安全事故占整个石化行业安全事故的40%以上。由此可见，

加强企业检维修方面的安全管理工作具有非常重要的现实意义，安全监督管理工作也成为了石化行业预防事故发生的有效措施，保证了石

化行业的安全生产。

油气田行业

智慧管控解决方案

人工巡检存在天然瓶颈

•危险环境下的巡检人员安全问题。日常巡检任务全自动化巡检及无人值守

•人工巡检工作量大，效率低。

•人工巡检要求高度的责任感，是否准时，细心，望闻

问切专业能力，对人工巡检的监督是否几十年如一

日的执行到位等。

•无人值守趋势到来，人工成本高，巡检维护人员呈日

益减少状态。

人工抄表作业

•人工巡检存在判断标准差异，存在巡检盲区，存在错全天实时巡检，范围广，无死角，

定点仪表巡检，

误疏漏。

•巡检信息零散，人工收集录入数据存储，数据归集，无盲区自动巡查数据实远程实

时回传时控制

数据回溯，数据分析等工作量，误差，难度都很大。

•绝大多数时段是非巡检时段，发生事故只能依靠事故

点摄像头影像恰好被值班人员看到，或恰好是安装

了传感器的设备发出告警人工泄漏检测实时数据归集/分析报表区域调度中心

监控系统只是第一步

•油气田作业，场站，炼化厂区等摄像头正在普及加密中；

•摄像头传输的视频图像，均呈现在监控中心大屏或小屏，由值班人员肉眼甄别巡视；

•面对与日俱增的摄像头数量，一个值班人员所面对的视频画面可能是几百上千个，只能采取轮播，想同时甄别巡视这么大数量的画面，能秒发现异常情况是不切

实际的；

•摄像头汲取的影像变成了事后追溯事故源头和过程的依据，没有起到事故发生时的秒报警和未发生的预判的初衷；

•引入AI识别算法，对所有摄像头面对的场景进行多种算法识别，例如烟火，人员管控，违规现象，作业流程，安全操作顺序，设备位置，仪表指数，开关闭合等

等进行自动识别，采集数据，发现异常趋势或变化情形进行毫秒级告警，这是人的能力达不到的，这才是