江翠艷

摘要：管道運輸是連接燃氣資源與市場的高效率、低成本和安全可靠的關鍵環(huán)節(jié)，在油氣領域起著越來越重要的作用。文章結合燃氣管道工程施工過程的現場管理難點，進行智能管理技術可行性和應用場景等方面的研究，體現了人工智能在燃氣工程安全、質量和文明施工管理方面的有效應用。

關鍵詞：燃氣管道;智能管理;管道工程;典型應用

1智能管道的概念

隨著我國燃氣管道建設的快速發(fā)展，基于互聯網+、大數據等先進技術的燃氣管道智能化建設已成為重要手段。要構建智能管道，首先必須實現對管道的智能感知，對管道本身、關鍵設備、外部環(huán)境和維護資源進行識別和集成，進行采集、處理和傳輸，為管道運行決策提供可靠的數據庫。隨著這些新技術的發(fā)展，傳統(tǒng)的管道管理逐漸向數字化、智能化方向發(fā)展。基于大數據分析、決策支持、預測分析等技術，出現了一種新的管理模式。管道智能化是管道信息技術領域的一個重要發(fā)展方向，是集成智能技術的燃氣管道領域，是現代通信技術、網絡技術和與行業(yè)相關的先進技術的綜合應用。未來，將與大數據分析、人工智能緊密結合，為燃氣管道提供安全可靠、優(yōu)化高效、環(huán)保的運營服務[1]。

2智能管理應用場景

2.1施工管理智能應用

（1）施工人員實名制登記。讀卡器收集員工的身份數據并將其存儲在數據庫中?，F場采集人臉圖像，使用在線人臉匹配算法進行身份驗證。（2）施工人員安全培訓記錄。通過人臉識別算法對人員進行識別，完成了施工人員的培訓和應用管理。（3）施工人員必須持有許可證。通過手持設備現場拍攝人臉照片，人臉比對算法驗證身份，獲得實時的就業(yè)登記和確認數據。（4）特種設備操作人員在職營業(yè)執(zhí)照的登記審查。掃描專用設備運行證書，自動識別并獲取證書信息，連接數據庫進行注冊審核。（5）審批工程機械設備和其他特種設備的合法證書。掃描專用設備證書，自動獲取注冊證書信息，并與第三方系統(tǒng)連接，在線比較證書的有效性[2]。

2.2施工安全智能應用

進入閥室、下井、動火等燃氣輸送作業(yè)時，要由專人指導、監(jiān)督、檢查。在預先確定的空中工作空間中，視頻設備被用來收集圖像，手動檢測算法被用來檢測是否有人被指派去監(jiān)視和監(jiān)督。主要設備監(jiān)控的安全區(qū)域和警戒區(qū)域，在大型設備操作中檢測入侵到預定義的安全警告區(qū)域[3]。

2.3施工質量智能應用

（1）地下管道建設預警區(qū)域檢測。在地下管道建設過程中，采用目標檢測算法對預警區(qū)域的位置進行檢測。（2）管線焊接異常數據審核。系統(tǒng)輸入焊接數據，通過預定義的判斷邏輯記錄焊接數據并進行智能分析，自動判斷焊接數據異常、環(huán)境溫度恒定或波動小、兩焊縫間隔明顯過短、口徑不正確、充料等。（3）燃氣管道焊接X射線檢查。利用計算機視覺算法對X射線膠片進行分析，發(fā)現膠片記錄的質量存在一些問題，如破損焊縫的位置、膠片的數量、焊接標語問題等。

3技術方案

3.1技術架構

針對智能應用場景，采用技術架構如圖1所示。

智能服務是核心，可以通過人臉識別、目標檢測和軌跡跟蹤等來實現。其應用過程分為4個階段：

（1）數據采集。視頻從攝像頭傳輸到集中存儲設備中。（2）數據處理。視頻數據處理設備從存儲設備中讀取視頻，利用視覺算法庫進行視頻編解碼、圖像去噪、圖像增強等預處理，并打標簽形成訓練樣本庫，存放到集中存儲設備中。（3）模型訓練及調優(yōu)。按實際應用場景需求配置模型訓練的AI-GPU集群，選擇模型并配置參數，對結果進行評估;再根據結果不斷調整參數或模型，直至結果最優(yōu)。（4）模型應用。訓練好模型后，加載到視頻分析服務器運行，算法自主檢測違規(guī)行為并向系統(tǒng)推送預警[4]。

3.2數據采集

針對不同外部條件下的數據采集、數據傳輸、模型應用所使用的技術方案，最后對模型訓練及調優(yōu)所應用到的關鍵技術進行必要的闡述。采用PyTorh、Mask-RCNN以及YOLOv3等與人工智能相關的技術支撐應用場景。

（1）移動巡查記錄儀。設備支持錄像、數據上傳等功能，重量輕，體積小，攜帶方便?？梢允褂帽驹O備用于現場移動位置的視頻采集。（2）定點布控球。定點布控球內置3G/4G模塊、GPS/北斗模塊、高性能鋰電池組，可安裝在車輛或其他需要布控的特殊位置。可以使用本設備用于現場定點位置視頻采集。

3.3數據傳輸

數據傳輸方案的選擇受現場網絡的制約：現場的3G/4G/5G信號強弱，是否有WIFI，是否有有線網絡等。從傳輸的可靠性和速度來講，優(yōu)先選擇順序依次是：有線網絡、WIFI、5G、4G和3G。如果不具備網絡條件，那只有采用離線的方式：采集的視頻在本地完成存儲后，通過U盤等移動介質人工傳到分析系統(tǒng)進行模型應用[5]。

3.4模型應用

模型應用所采用的技術方案依賴于：網絡條件、所應用場景的實時性要求、所應用場景模型的復雜程度和同時接入的視頻路數。這幾個因素決定了在實際應用過程中是采用現場邊緣計算、后臺集中運算還是兩者相結合。

（1）現場邊緣計算。現場邊緣計算的目的在于有效分擔后臺集中運算的壓力，提高分析結果輸出的實時性，減少視頻傳輸帶寬，節(jié)省網絡成本。（2）后臺集中運算。與邊緣設備相對應，采用后臺集中運算可以支持更多的視頻路數，也可以支持更復雜的算法模型。這一切均依賴于其強大的運算能力和對網絡帶寬的大量消耗。（3）現場邊緣計算+后臺集中運算。相較于現場邊緣計算或后臺集中運算單獨應用方案，更推薦現場邊緣計算+后臺集中運算技術方案。這種方案可以降低后臺集中運算的硬件和帶寬成本，也兼顧了模型運算的實時性。

4典型應用及其技術實現

4.1人臉識別考勤

很多應用場景中都用到了人臉識別技術，如：施工人員實名登記、安全培訓的簽到管理、持證上崗查驗等。在崇明花博會燃氣工程施工現場進行了人臉識別測試，智能發(fā)現合法登記人員用綠色框進行定位，發(fā)現陌生人員用紅色框進行定位。

4.2施工護欄連續(xù)性檢測

在燃氣工程作業(yè)場地中要按規(guī)范要求安裝防護欄桿并保證防護欄桿的連續(xù)性，在施工現場進行了安全護欄不連續(xù)檢測測試。智能發(fā)現安全護欄不連續(xù)，對間隙用紅色框定位[6]。

4.3施工人員作業(yè)安全帽檢測

為了有效避免在燃氣工程作業(yè)過程中工人不佩戴安全帽而引發(fā)的安全事故，對施工現場歷史錄像進行了安全帽佩戴規(guī)范檢測測試。智能發(fā)現有人未按規(guī)定佩帶安全帽，用紅色框進行定位。

結語

施工人員管理和工程安全質量管理是工程管理的關鍵點，AI的運用將有效提高燃氣行業(yè)工程管理水平。通過人工智能以及物聯網等技術和方法，對燃氣配套管線工程施工過程中的現場施工安全進行智能管理技術可行性進行研究，努力打造燃氣工程應用人工智能提升管理水平的標桿。

參考文獻

[1]王燦洪.城鎮(zhèn)燃氣智能管網生產運營技術管理的研究[J].建材與裝飾，2020，{4}（19）：185-186.

[2]白明亮.故障案例稀缺場景下的燃氣輪機智能故障檢測及診斷研究[D].哈爾濱工業(yè)大學，2020.

[3]黃元平，王仲，韓旭東，顧煜炯.燃氣蒸汽聯合循環(huán)發(fā)電機組健康管理大數據系統(tǒng)[J].熱力發(fā)電，2020，49（12）：59-64.

[4]韓旭東.重型燃氣輪機故障知識管理與智能診斷系統(tǒng)研究[D].華北電力大學（北京），2020.

[5]杜雪峰.燃氣智能化與燃氣SCADA系統(tǒng)在燃氣安全管理中的應用[J].化工管理，2020，{4}（09）：80-81.

[6]楊永明.重型燃氣輪機故障分析與智能診斷系統(tǒng)研究[D].華北電力大學（北京），2019.