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信息化生产现场抽油机异常视频智能识别技术

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成果主要完成人

高子欣,李志明,张攀攀,孙晓悦,张国新,谢立成,马文龙,陈建国

项目概况

随着油田信息化建设的推进,生产现场实现了数据采集和视频监控及数据远程传输,在生产运行指挥中心即可远程实现调控调测。面对作业现场抽油机故障,目前存在人工监控效率较低、漏报、误报、时效性低等隐患、监控时效性不能满足安全生产要求等问题,危险因素如不能够及时发现,极易造成安全事故。 信息化生产现场抽油机异常视频智能识别技术是针对生产现场异常停井情况,研发“异常停井检测算法”,依托人工智能方法、计算机视觉技术,以生产场景隐患监控为对象,基于解码视频流构建分析模型,完成抽油机驴头运动的识别和停井检测,保证作业现场环境自动监控和异常预警提示,提前发现、实时预警,报警率100%,算法报警响应时间1~10s。促进现有视频监控系统监控功能最大化,让生产运行和隐患排查工作由被动转主动,实现由预警模型到生产参数分析再视频落实的“被动监控”,变化为视频异常预警的“主动防御”。能够实现数据实时采集、异常智能分析、视频留痕取证、启动报警联动,对提升监控人员工作效率,提前发现、实时预警,有效管控好油田作业场所的风险,推进智慧化油田建设,助力油藏经营,保障能源安全建设具有意义重大。

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