采气管道风险预警云图像协同辨识及定位技术分析

吴 刚，刘 浩，杨国超，杨小兵

（中国石油长庆油田长北作业分公司，陕西西安 710016）

1 研究背景分析

1.1 背景介绍

根据数据显示，截止2017年底中国油气管道总里程已超过13.3×104km，按照中国油气管网发展规划，到2025年规模将达到24×104km。油气输管道距离长，分布广，管道沿线地形、地貌复杂多变。采气管道作为国民经济的动脉，一旦发生安全事故，不仅会造成巨大的经济损失和恶劣的环境影响，还会带来负面的社会影响。因此采气管道的安全问题是社会、政府和管道公司关注的焦点[1]。根据美国机械工程师协会（ASME）统计，目前采气管道面临的安全问题主要来自于第三方破坏，其主要包括人为破坏和机械破坏。人为破坏指使用工具在管道附近进行破坏活动，机械破坏指采用重型机械挖掘作业[2]。由于长输管道大多分布在荒郊野外等无人值守的区域，所以容易受到第三方破坏发生管道断裂和油气泄漏等事故。

长北项目是中国已建成陆上天然气最大国际合作开发项目。位于鄂尔多斯盆地长庆靖边气田东北部，隶属陕西省榆林市及内蒙古自治区鄂尔多斯市，该区大部分处于毛乌素沙漠。由于终年暴露在野外和所处地理位置、气候环境的特殊性，管线除了要遭受恶劣天气的侵袭外，各种施工、违法违章行为引发的管道第三方破坏事故和案件也呈逐年上升趋势，严重威胁天然气输送的安全，对厂区整个采气系统的稳定性和可靠性也造成了一定的阻碍。因此为确保长北作业分公司管线控制范围内（地域权限范围或国家法律法规规定的有效范围）对第三方施工、管线的自然灾害、管线及管线附属设施的巡查及保护，特此长北作业分公司进行管线巡护服务工作以保证管线的安全平稳生产。需要对所辖的支干线、单井管线、回注井管线、供水管线、电力线及光缆进行巡护。而目前天然气管线的风险辨识及预警主要依赖于人工巡线（管线巡护情况见表1），这种传统方式具有工作模式艰苦、劳动强度大、效率低、风险发现不及时不全面的缺点。采用新技术以减轻天然气管线风险辨识及预警的负担，有效保障天然气传输系统安全可靠运行，成为今后面临的主要问题之一[3]。所以开展采气管线风险辩识及预警系统研究，对可能影响管线安全的风险进行辨识和预警，降低管线被破坏的可能性，保障天然气传输系统安全可靠运行，具有一定的现实意义。

表1 长北作业分公司管线巡护情况

目前长北作业分公司需要巡护风险等级较高的管线有CPF外输线、C1支线、C6支线、TPO干线，共计8.5 km，需要每天进行巡护任务。巡护时包括对8.5 km电力线与光缆线路的巡护。特别说明，2018年7月9日对《长庆油田作业分公司集输管网管理细则》部分内容进行修订补充。文件指出对于高风险区管段必须每天巡检不少于1次；对于管道两侧保护范围内存在大型机械施工、钻探、爆破等第三方施工、地震等特殊情况，出现地质滑坡及其他自然灾害地段的管道，对管道安全造成影响时，进行24 h不间断监控。

1.2 人工巡检现状分析

采气管道巡检工作的目标是有效消除可能的隐患或损失，保障管网安全，进而降低成本、提高工作绩效的高效管理。而传统的采气管线巡检主要是由工作人员到管网现场人工目测，巡检效率低，劳动强度大，且存在巡检盲区。特别是一些地势险峻，路途崎岖的线路，巡检难度大。因此，用传统的手段对采气管道实施巡检，已经不适应现代发展和现代化管理的需要。具体体现在：

（1）不利于随时掌握巡检员执勤的到位情况。无法有效地保证巡检人员按计划要求，按时按周期对所有管网展开巡察，使巡检工作的质量和管网状态的真实性难得以保证。

（2）不利于及时掌握隐患情况及跟踪管理。很多重大的事故都是因为隐患得不到及时解决或解决不彻底而造成的，缺乏有效跟踪复查隐患处理的平台，导致巡检发现采气管道及设施的隐患无法有效跟踪。

（3）不利于掌握危及管网和附近设施安全的状况及可靠的记录存档。大多巡检仍在使用手写报告记录的方式记录巡检信息，不仅信息不全面，而且随意性较大。这种方式费工、保持不便。如果录入电脑存档，又存在数据丢失，录入错误的问题，耗工费时且很难全面体现真实情况。

（4）不利于出现特殊情况时对管道进行24 h不间断监控。根据2018年7月9日《长庆油田作业分公司集输管网管理细则》部分内容进行修订补充内容说明，对于管道两侧保护范围内存在大型机械施工、钻探、爆破等第三方施工、地震等特殊情况，出现地质滑坡及其他自然灾害地段的管道，对管道安全造成影响时，进行24 h不间断监控，人工巡检无法完成。

（5）不利于进行数字化分析管理和辅助决策的实施。巡检前，要准备巡检任务单和操作程序卡；巡检中发现问题，又要填写危险点及安全措施单据等记录单，不仅工作繁琐，而且对发现的管网隐患及故障无法进行有效地分类统计分析，乃至季节性、阶段性的工作重点，都无法进行有效到位的安排。

（6）不利于及时抢修任务分派和就近调度。当发生事故或抢修任务时，抢修应急反应速度无法考核，无法掌握事故处理细节，不利于产出有效地跟踪分析，提高各项应急处理效能。

（7）不利于对管网进行危险预警判断。危险预警一方面是观测和分析当前监测的前管网状态是否处于危机边界范围，另一方面是在掌握管网现有信息的基础上，对是否需要进行报警进行测算，即预测功能。传统的人工巡检不具有实效性，无法满足对管网的全天候巡查，进而无法对管网进行危险预警判断处置。

所以，面对采气管道线路增长迅速的态势和复杂地势的日常检修、故障探测等特殊性，迫切需要发展智能巡检技术[4]。

2 基于云图像的监控巡线系统分析

2.1 必要性分析

随着计算机技术、无人机技术、物联网技术的迅猛发展，图像监控技术在长采气管道安全生产、应急管理等方面的数字化转化型升级蕴藏巨大潜力。图像监控的第一要务是在最短的时间内反馈目标监控对象的受控情况，而基于云图像的监控是在图像监控的基础上引入智能识别分析以及定位，将巡检人员从长途跋涉以及繁杂而枯燥的盯屏任务中解脱出来，由机器来完成工作。采气管道图像巡检监控，要求及时发现隐患并进行预警、报警并处置。另外从大量图像数据中快速检索出关心的内容，采用人工的图像监控和事件回放检索的方式已经远远不能满足需要。

基于云图像的监控系统是一套将图像采集、分析及预警管理高度集成到一个控制平台的安防管理系统，通过及时发现和制止非法入侵等，借助声光报警、图像信号、自动跟踪锁定并生成事件报告记录，提示值班人员及时处理。为生产、生活提供稳定的保障并降低因安全因素而带来的各种影响。

油田采气管道图像监控系统通过分析采集的图像数据，将场景中的背景和目标进行分离，智能化识别并判断被监视目标是否存在安全威胁，对已经出现或将要出现的威胁进行主动预警，及时向管理人员发出警报。图像经过3D数字降噪、图像雾化、宽动态、图像防抖动预处理，再进行浓缩、检索、复原、拼接等图像处理后，借助强大的图像分析功能可以进行人和车辆识别、人数统计、行为分析、目标跟踪、图像诊断等。

随着云技术、大数据的快速发展，图像智能分析工具的日益成熟完善，采气管道智能巡检监控系统具有广阔的应用前景，实际应用过程中应结合采气管道实际情况、相关技术特点及成本等因素综合选择。智能图像监控技术将变革传统的采气管道巡检模式，为智能管网等额运行维护提供技术支持[5]。

2.2 应用前景分析

基于云图像的监控巡线系统建设后，将提供一个可靠的图像监测信息传输平台；对检修人员有针对性地提高巡检及检修质量等方面具有现实意义；将巡检人员的现场目测巡视+经验判断的检查模式变为自动采集+智能分析，降低了工作强度，减少了遗漏及误判的可能性；将分散的巡视检查变为集中监控。该系统的建立将对各种危及管网安全生产的隐患进行预警，将会大大增加管网危险点的全面检测能力，大大完善采气管道的故障检测系统，从而保障管网的安全生产，同时提高安全运行能力。在此基础上，可对其生产成本和人工成本有所降低，保障相关工作人员的安全，不仅提高了采气管网的可靠性，且有一定的经济效益和社会效益。

基于云图像的监控巡线系统的经济与技术效益主要体现在以下几个方面：一是提高巡检效率，节省人力成本。操作人员只需要通过主站系统，就可以进行方便、快捷的控制，大大提高了生产效率，节省了人力成本，避免了传统人工巡线任务繁重。二是可以检修情况连续跟踪，并且保留图片，对进一步分析故障及检修方法提供了有效的技术手段。三是实现网络化控制，丰富了突发情况下的检测手段。四是实现数据库式管理，更有利于数据的调用与管理。五是通过基于云图像的监控巡线系统可以做到对管网的危险预警判断并第一时间进行报警处置，从而降低事故的进一步扩大。六是所有设备属于一次投资，仅需要定期进行设备检修与维护。

3 采气管道风险预警云图像协同辨识及定位关键技术分析

本文以井丛管线为试点进行基于云图像的风险预警协同辨识及定位关键技术研究。为此设计监控巡线系统，其包括在线监测装置、传输网络及主站系统。以达到对巡视人员不易到达或重点巡查地区进行实时监测的目的，进而大大提高巡查的实时性和准确性，并降低投入成本，同时为监测潜在事故点的预判及解决提供了必要条件。

3.1 天然气支干线管理现状

长北68口生产井、2口回注井都面临大量的外协管理难题，以S117井和S119井为例。S117井部分管段位于榆阳区小纪汗镇波罗滩村二组，2018年10月一老乡反映，在挖排水沟的过程中挖出了管线。将所在区域重新挖开并检查后发现：注醇管线3/4"，有长35 mm，宽19 mm，深度2 mm的损伤；天然气管线上有长25 mm，宽3 mm，深度1 mm的损伤。其后对S117实施了关断、隔离、泄压措施，所幸此次事件无甲醇和天然气泄漏，无人员受伤，事发时S117井未生产，处于恢复压力关井状态。11月对管线进行了修复处理后，S117井恢复正常生产。此次事件造成气井停产20 d，损失气量50余万立方米。S119井位于陕西省榆林市榆阳区小纪汗村，是一口柱塞措施井，管线长度1.45 km，埋深1.5 m。2018年10月底巡线人员发现S119管线标示桩被拔，私自占压管线约260 m，对涉及人员进行劝诫并下发危险告知书无果，目前管线占压问题尚未得到妥善处置。

造成事件的原因：（1）在开管线上方施工作业前未与长北进行及时沟通；（2）巡线周期为“一周一巡”，在巡线空档期施工，巡线人员不能及时发现并阻止事件发生。

3.2 在线监测装置

在线监测装置，采用高性能网络摄像机、低功耗云台进行间隔1 h现场拍摄。该系统可以直接将摄像头安装于距离采气管道不远处的电力杆塔上，且利用电压互感器进行供电，实现对采气管道及周围环境的全天候监测，监控系统原理框图（见图1），与采用光伏供电等其他供电方式相比，经济无后期维护费用，且长期稳定。

在实际运行情况中，可能会出现电力线故障以及检修等情况。针对此类问题，拟采用如下两种解决方案。方案一，根据人工巡线经验判断，选取高风险管线中常发生事故的位置，为此段线路的监测点加装太阳能光伏板，作为其备用电源。主要由太阳能电池组件、控制器、蓄电池、交流逆变器组成。当电力线路故障或检修停电时，如果此时光照强度满足则通过太阳能光伏后备电源为其供电；当阴雨天或者光照不满足时，通过蓄电池供电，确保在极端条件下对摄像机供电从而保证对高危管线风险预警的可靠性。方案二，采用UPS作为摄像机的后备电源。主要由主路、旁路、电池等电源输入电路，进行AC/DC变换的整流器（REC），进行DC/AC变换的逆变器（INV），逆变和旁路输出切换电路以及蓄能电池组成。当突发停电时，UPS电源开始工作，由储能电池供给负载所需电源，维持设备正常工作。UPS的主要优点在于它的不间断供电能力，放电稳定，可以大电流放电以及工作温度范围较宽等。具体安装方案确定需根据现场情况决定。

3.3 图像传输系统

本文通过电力线载波通信（PLC）中的中压载波通信，采用OFDM调制解调方式，利用现有10 kV电力线路作为通信传输介质来实现图像数据的传输。通过中压载波通信耦合器搭建中压载波通信机与10 kV电力线路的载波通信通道，中压载波通信从机从互感器低压侧的网络摄像头获取图像信息，调制后经10 kV耦合器耦合到10 kV电力线路，中压载波通信主机通过10 kV耦合器从10 kV电力线路接收到载波信号，解调后发送到主站系统，原理图（见图2）。中压载波通信由于使用现有的、完善的电力线作为传输通道，不需要线路投资的有线专网通信方式，具有投资少、设备简单、施工容易、维护管理方便等优点。

3.4 主站系统

主站系统对采集到的图像进行处理分析，基于图像识别预警分析结果，对采气管道情况进行监测报警。

3.4.1 主站系统关键技术 现有的图像和视频监控系统仅仅是简单的将这些多媒体数据传输到调度端，不能对这些数据进行智能化分析，还需要接收端的工作人员对接收到的数据进行人工分析和识别；不仅如此，人的眼睛长时间工作会疲劳，从而会导致判断结果准确度下降，这严重影响了运行状态监控自动化的程度。同时，图像和视频数据存量巨大、增长速度快且价值密度低，人工检查和识别可能发现一些有用信息，但是效率低下，并且给出的结果存在主观性、模糊性、不完全等问题。因此，对非结构化视频和图像数据进行自动分析，从中提取并识别出重要设备，对及时发现设备的运行状况，提高设备运行、维护和管理水平具有十分重要的意义。因此，对管网所位于的环境区域中的风险进行预警识别，是当前智能化基于图像的管网故障与风险识别平台亟需解决的。

图1 监控系统原理框图

图2 基于中压载波通信的图像传输系统原理图

本文开展基于网络摄像头的采气管道保护区风险辨识及预警技术的研究，利用基于稀疏表示的图像去噪技术，通过选取或设计适当的超完备字典，构建出基于图像的多形态稀疏表示模型，去除图像中存在的噪声；利用深度学习算法结合网络摄像头采集到的图像信息，运用深度神经网络模糊学习的特点，辨识采气管道保护区存在的风险；利用基于随机抽样一致性的图像匹配技术，确定不同网络摄像头拍摄到的图像之间像素的匹配关系，得到保护区中风险信息的相应位置进行定位与追踪，并对工作人员提供相应的预警，方便工作人员及时到达现场排除潜在的风险，原理流程图（见图 3）。

本文的关键技术主要有以下三点：

（1）基于稀疏表示的图像去噪技术。通过建立基于图像的多形态稀疏表示模型，以稀疏表示模型为基础，用简洁的方式表示图像。通过选取或设计适当的超完备字典，应用基于不同训练策略的超完备字典分别进行去噪等处理，针对图像不同的几何、纹理结构形态，构建出基于图像的多形态稀疏表示模型，实现网络摄像头拍摄照片的噪声去除，完成图像预处理工作。

（2）基于深度神经网络的采气管道路风险信息识别技术。常规故障识别方法难以分析复杂多变的情况下可能出现的风险情况，难以实时准确识别采气管道风险状态，对现代大数据和人工智能方法应用在风险信息识别技术进行研究，采用基于深度神经网络的采气管道风险信息识别技术，将风险信息分为动态识别和静态识别。利用深度学习算法结合网络摄像头采集的图像信息，运用深度神经网络模糊学习的特点，对采气管道中存在的风险情况进行识别。

图3 面向采气管道风险预警的云图像协同辨识及定位关键技术原理流程图

（3）基于随机抽样一致性的图像匹配技术。模拟人类视觉，使用随机抽样一致性的图像匹配方法，从两个或者多个摄像头观察一个物体，获取在不同视角下的图像，利用随机抽样一致性算法匹配不同图像之间像素的关系，确定保护区中风险信息的相应位置，并进行定位与追踪。结合风险信息辨识和预测情况，对工作人员发送相应的预警信息，方便工作人员到达现场排除潜在的风险。

本文将图像人工智能识别技术和深度视觉技术结合，实现对长北采气管道巡线中的风险信息进行准确、快速、高效、全面地识别与预警，解决了之前靠人工所带来的一系列问题。一方面能够节省人工成本，另外一方面能够确保天然气管道位置中的风险信息辨识和预警的及时性、全面性，保证天然气传输安全、可靠的运行，带来实际的经济效益。

3.4.2 报警系统 作为主站系统的关键环节之一，报警系统的功能主要包括如下三个方面：

（1）报警系统基于图像处理分析的结果提供可靠的数据信息，以确保不会发生漏报、误报以及不报等情况，实现现场风险与报警信息相同步的目的。

（2）为了使得工作人员操作更加便捷，主站系统在对多个摄像头同时利用深度学习进行图像识别后，仅当出现事故或者预警时，将图像及位置显示在服务器屏幕上，从而避免多摄像头多屏幕的问题。

（3）通过系统处理判断后的报警信息将通过语音、声光报警、短信等方式第一时间传递给值班的工作人员，以达到对报警信息及时处理的目的，从而保证管网安全生产和可靠运行。

3.5 与人工巡线对比

目前，长北作业分公司人工巡线包括：正常巡线、加密巡线和矿权巡线，根据不同的巡线任务需要4至6名工作人员参与，并需要符合要求的车辆、手持GPS、执法记录仪等设备，要求加密巡线不得占用正常巡护人员及车辆。同时，对巡护人员，公司需定期组织安排培训，以提升员工业务能力和安全操作意识。此外，对巡检车辆，公司需制定相应的维护管理制度，做到定期车辆安全检查，以避免危险事故的发生。并且对巡线任务需要填写巡护记录，要求对发现的隐患问题进行汇报、拍照以及录像。综合来看，4条高风险管线CPF外输线（358 m）、C1支线（4 412 m）、C6支线（2 206 m）及TPO干线（1 517 m）巡线任务每两年就需要付出60万元的费用以及大量未知外协事宜。

本文采用的面向采气管道风险预警的云图像协同辨识及定位关键技术，仅在室内就能够完成实时巡检任务，对事故或隐患可自动进行拍照、定位、预警以及报警等工作。本文技术亦不需要巡检车辆以及相应的安全检查，并且对人员的要求十分宽松，仅需监控室1人，若采用声光报警或短信报警系统甚至无需人员全天候监控。具体对比内容（见表2）。

表2 人工巡护与本文采用技术对比情况

表3 高风险管线巡护费用明细表（2年费用）

表4 本文采用技术方案费用预算（高风险管线）

为了更加直观的对传统人工巡线以及本文所提出的方法进行对比说明，本文所提出方法的大概预算费用（见表4）。其中选用的摄像头有效工作范围为200 m，数量为43个。在实际安装过程中，则需要根据管线现场具体情况进行调整。如果现场情况满足，可以选用有效范围更大的摄像头，以减少摄像头购置费用，从而降低总投资费用。通过对巡线合同金额和表4进行对比，可以得到如下结论：本文提出的方法属于一次性投资，初次投入费用82万元较人工巡线费用高，若后期做好设备维护保养，设备的有效工作时间会远高于2年，相应的费用和成本会有效降低，长期来看该方法更实惠有效；根据2018年7月9日《长庆油田作业分公司集输管网管理细则》部分内容进行修订补充说明，对于高风险管段必须每天巡检不少于一次，如果由人工巡检完成，费用会继续增加；当出现特殊情况及自然灾害地段的管道，如果对管道安全造成影响时，需要进行24 h不间断监控，而人工巡检无法实时做到24 h不间断监控；如果采用本文提出的方法，则无须追加任何费用就可以完成对其24 h不间断监控任务。

4 总结

长北作业分公司管线，需每天进行巡护管理，基于其维护任务量繁重，为防止第三方破坏严重恶化，本文提出面向采气管道风险预警的云图像协同辨识及定位关键技术。通过将图像人工智能识别技术和深度视觉技术结合，利用网络摄像头采集图像，然后通过中压载波通信传输至主站系统，通过实时主站系统对其进行基于云图像的协同辨识及定位，实现对长北采气管道巡线中的风险信息进行准确、快速、高效、全面地识别与预警。进而节省人工成本，与此同时24 h确保天然气管道风险信息辨识和预警的及时性、全面性，保证天然气传输安全、可靠的运行，带来实际的经济与安全效益。