浆体管道特殊场景分析及联动工艺的研究与应用

周传奇 太江林 刘 敏

(云南大红山管道有限公司)

1 前言

随着互联网技术的革新、大数据的广泛应用、计算机计算能力的提升及相关模型理论的高速发展，人工智能的应用场景逐渐丰富，各行各业正积极探索人工智能赋能生产运维管理新模式，并以此推动产业升级及数字化转型，通过工业物联网和人工智能赋能的数字运维将是新的趋势。

云南大红山管线采用多级加压泵站，泵站最大输送压力为24.44 MPa，在加压泵站出口如果发生微小雾状泄漏，前期人眼是无法发现的，对于关键设备、区域异常和突发情况难以通过人工监控方式及时并主动作出反应，特别是对于管道矿浆泄漏、积矿等异常情况目前很难发现。在原有模式中，生产控制工艺与设备可视化是分离开的，当操作员对设备进行操作的时候不能在生产工艺控制界面及时看到设备现场情况，包括设备周边、设备现状以及设备操作动作等情况。针对关键区域可视化的主动监控及预警，需要进一步开发研究适合管道输送关键区域的图像可视化分析应用功能，建立适用于浆体管道输送现场管控的智能化场景应用模型及算法，实现管道泄露、积矿等实时监测、区域安全监管、常规关键点位智能分析报警推送;同时，进一步把现场关键设备图像与生产工艺控制联动，实现远程生产工艺控制与现场设备有效联动，无需到众多的视频监控中去调取相关设备实时监控现状或者要求现场人员到现场查看，从而提高生产组织效率和生产控制的可靠性和安全性。

2 关键区域图像智能分析及预警

针对泵站智能化图像分析的需要，图像智能化分析包括对人员穿戴识别(如劳保服、安全帽等穿戴)、人员异常行为(如人员受伤倒地、区域长时间逗留等) 等常规应用的研究和部署，而针对泵站关键场景异常变化(区域泄漏、积水积矿等情况) 就需要根据泵站生产组织、场景特征等进行算法建模、测试、技术应用部署等，建立一套适合加压泵站关键场景的可视化分析和预警功能模型;该功能模型主要是通过利用关联部署的AI算法应用开发平台，对生产现场环境中可能出现的需要识别和预警的场景和行为进行数据采样、数据标注、算法模型训练、算法模型校验与生成、模型优化等方面开展研究，最终将符合预期识别精准度的算法程序进行发布、服务平台部署、监控点关联应用等。

浆体管道输送关键区域可视化智能算法建模与应用主要是根据管道输送工艺特殊应用场景，需要对特殊区域进行不同场景的模拟，包括管道出口高压区微小雾状泄漏、厂房积水积矿等生产状况的有效模拟，针对野外加压泵站出现大雾等天气情况，智能算法平台将加入泵站外围图像进行比对和区分，进一步完善图像特征数据库以及抗干扰能力;在AI智能分析算法平台中进行数据标注、模型训练、模型校验等，通过大量训练以保证识别效率达到93 %以上，并将算法程序封装、发布，下装到平台服务器，再与前端摄像机进行关联运用。

目前，算法平台主要完成大红山管线加压泵管道出口雾状泄漏、积水积矿、劳保用品穿戴和人员倒地等算法的开发训练和应用，也是首次实现关键设备或区域可视化在线分析及预警，完成关键设备或区域的有效性覆盖成为远程集中管控的重要辅助功能，主要针对主泵进出口阀体、管道关键阀门连接部位等关键核心设备或区域进行全覆盖，如图1所示，进一步推动管道智能运维，实现智能工厂提供支撑和保障。

图1 主泵关键区域图像智能化分析

3 生产控制工艺联动现场设备图像的研究

针对公司前端视频监控系统平台对应的SDK程序包进行研究，利用平台开源SDK二次软件开发资源包，使用MicrosoftVisualStudio2010 开发环境对SDK程序包中所需要的功能函数及参数进行编译，并建立扩展名为DHSGDTXDY.0CX的调用控件，并确保在SCADA控制系统(INT0UCH12.0版本) 能调用该控件，再通过SDK包中相应功能函数的句柄调用实现对视频流信号的读取，实现对生产控制工艺与现场生产图像的联动。主要步骤包括(1) 初始化SDK:对整个网络SDK系统的初始化，内存预分配等;(2) 设置连接超时时间:设置SDK中的网络连接超时时间，不调用则使用默认值;(3) 异常回调函数:此接口用于设置接收预览、报警、回放、透明通道等模块发生异常的报警信息，可读取各个模块异常消息的接收和处理;(4) 从解析服务器获取设备:通过此接口输入服务器的地址、设备的名称或序列号等信息查询该设备的IP地址，该接口也可提供在线设备名称或序列号的情况下从解析服务器获得设备IP地址，同时也可直接使用函数搜索到局域网内的所有摄像头信息，从而实现获取相关设备信息;(5) 用户注册设备:实现用户注册验证后，注册调用控件ID作为能操作的唯一标识，可进行功能的调用;(6)释放SDK:当调取窗口关闭使用sdk 后，释放其使用的资源。

基于SDK开发资源包进行集成控件开发完成后，再将控件安装到INT0UCH上位画面开发软件中，将控件及功能函数的调用存放到工业数据库中，并与关键设备故障或操作指令信息进行关联，确保控件的调用和封装功能函数的可用性，在现有wonderware上位画面中进行控件的调用开发，对关键设备(包括主泵、喂料泵) 进行操作时同时关联功能函数调用，并将设备生成的唯一函数调用参数发送到对应的设备前端，将读取的设备流媒体信息窗口显示在人机界面指定人机界面坐标位置，实现对关键设备的生产控制与现场视频监控的有效联动，如图2所示，从而有效保障远程集中控制模式下对现场情况的高效管控。

图2 生产控制工艺联动现场设备图

4 取得的效果

4.1 实现浆体管道特殊场景可视化分析和预警

通过前期的研究开发，建立的平台算法对大红山管线加压泵管道出口雾状泄漏、生产现场积水积矿等生产现场能较早较快的提醒，实现管道输送特殊场景可视化分析和预警，进一步提升管道输送的可靠性和安全性。

4.2 实现生产操作工艺与现场设备图像联动的功能

通过前期研究，操作人员在生产控制的人机界面上选择相关的设备进行操作的时候，生产操作可及时调取控制设备所关联的摄像头，把所对应的现场图像立即调取出来显示在操作工艺界面上，使得操作人员能够及时准确的看到操作设备的现场情况，便于操作人员根据设备的周边情况及时采取正确的操作方法，进一步提高了长距离浆体管道输送系统的运行效率。

5 结束语

通过本文所提出的技术实施应用，完成管道输送特殊场景可视化的分析与预警，进一步完善了浆体管道输送在可视化场景分析与预警的应用研究，特别是针对管道高压出口区存在微小泄漏的可视化分析和预警，极大的保障了管道输送的安全，同时也保障了现场巡检人员的人身安全。同时，操作员在对关键设备进行操作的时候，设备关联的现场图像将及时展示到生产工艺控制界面，便于操作员全面掌握设备情况，进一步提高远程操控的可靠性和安全性。