油田视频智能分析算法中台建设研究

摘要：随着油田监控系统在保障油田运营安全和效率方面日益重要，传统的视频监控技术已经不能满足对数据智能分析和处理的需求。旨在探讨在油田监控领域建设智能算法中台的设计和实现。智能算法中台作为PaaS层，提供智能算法的全生命周期管理服务，包括训练、优化、入库和调度服务的整合方法。通过设计一个高效的中台架构，实现智能算法在油田监控系统中的快速应用和持续优化。

关键词：智能算法中台；油田监控；PaaS服务；智能视频监控算法

一、智能算法中台的设计理念以及架构

（一）设计理念

中台设计追求模块化和组件化，以支持各种智能算法的集成和扩展。每个模块负责特定的功能，如数据接入、算法开发、模型训练、模型评估和部署等，除此之外，还应具备良好的开放性，支持各种算法以及数据格式，同时具备良好的可扩展性以应对不断变化的业务需求和技术进展。目前的智能中台基本是基于服务化架构[1]，将各个功能模块以服务的形式提供，便于统一管理和调用。同时，采用标准化的接口和协议，确保不同模块之间的互操作性和兼容性。总之，智能中台的目的是具备智能化和自动化能力，通过引入自动化算法管理、任务调度和资源优化等功能[2]，提升算法开发和运行效率。

（二）架构设计

数据接入层：负责从多个数据源（如油田监控设备、传感器、数据库等）获取数据，并将数据进行初步处理和标准化，以便后续算法使用。

算法管理层：核心组件，负责智能算法的整个生命周期管理，包括算法的注册、存储、版本控制、发布和撤回等功能。算法管理层还需提供算法的配置管理接口，使得算法能够灵活适应不同的监控任务和环境。

算法执行层：负责实际执行算法，包括算法的调度、并行化执行、资源管理等。这一层需要能够根据具体监控需求动态调整算法的执行策略和资源分配。

智能分析与优化层：提供对算法执行结果的实时分析、监控和反馈，支持智能算法的在线优化和调整，以提高算法的准确性和效率。

用户接口与可视化层：为用户提供友好的管理界面和可视化工具，包括算法配置、监控任务管理、数据展示和分析等功能，使用户能够方便地使用和管理智能算法中台。

（三）关键设计考虑

在设计智能算法中台时，需要考虑以下几个关键设计点：

可扩展性和灵活性：平台需要支持不同类型和复杂度的算法，能够灵活适应不同的监控场景和需求变化。

安全性：由于涉及敏感数据和关键任务，平台需具备高级别的数据安全保护措施，包括数据加密、访问控制、身份验证等。

性能和效率：算法中台需要高效处理大规模数据和复杂计算任务，保证算法的实时响应和高性能运行。

集成与互操作性：需要与现有的油田监控系统和生产管理、安全管控等业务管理系统实现良好的集成，支持数据的无缝流通和共享[3]。

（四）技术实现手段

微服务架构：通过将不同功能模块拆分为独立的微服务，实现系统的灵活部署和扩展。

容器化技术：使用容器化技术，如Docker，来打包和部署算法，实现跨平台的一致性和可移植性。

大数据技术：利用大数据平台，如Hadoop、Spark，来处理和分析大规模数据，支持复杂的数据挖掘和机器学习算法。

机器学习与人工智能：集成先进的机器学习和深度学习算法，实现对监控数据的智能分析和预测能力。

（五）系统的设计

为了实现界面跟数据的分离，在系统层面上，将此平台划分为三层，结构如图1所示。具体实现部分分为三部分：监控部分、检测部分、消息推送部分，如图2所示。

系统在前期进行了广泛的数据收集，并建立了详尽的模型数据库。通过对不同作业现场特征的合理分析和人工标定，系统制作了数据集，排除了难以识别的混淆数据，并结合传统计算机视觉数据集进行数据清洗。中期阶段，系统利用规范研究法和定量分析法确定了数据集的组成，采用直接标定和混合逻辑推理等方法优化训练识别模型。同时，应用画面预处理、图像处理、位置判定和姿态识别等技术，构建了整体识别系统。系统能够接入实时视频流，对作业现场进行实时画面识别分析，并将结果实时存储至数据库和本地。随后，系统在实地部署中使用实验数据进行变量考察，分析和优化识别过程中的难点和不足。通过完善前端显示功能，提升用户体验，实现后端识别与前端显示的有效协同，进一步提高识别效果并降低使用风险。

第一，系统在各采油作业区的视频服务器上进行轮询操作时，考虑了多种因素来确定轮询策略，包括轮询间隔、违章频率、作业现场发生的可能性等参数。根据这些因素，系统决定重点轮询哪些摄像头，并确定是提取单张图片还是连续几帧视频流。

第二，使用画面预处理算法，输入摄像头ID后，可以输出JPEG格式的图像或视频流。该算法能够针对每一帧画面进行一致的预处理，利用组合算法自适应调整亮度、色差和饱和度，同时考虑远程调整摄像机参数以优化画面质量，适应不同的气候条件。

第三，在区域中心，应用服务器同时进行通用违章和作业现场类型的并行识别，并且有效地过滤掉不相关的视频数据源。

二、智能视频监控算法选择

智能视频监控是一种基于人工智能技术的监控系统，它能够通过对图像和视频数据进行分析，自动识别目标物体、判断其行为以及进行异常检测等功能[4]，从而实现对场景的智能化监管。

人脸识别技术[5-6]是智能监控中十分常见的智能分析技术之一，利用智能分析网关的智能图像处理技术，对监控摄像头[7]捕捉到的人脸进行检测和识别。通过对摄像头中的人脸进行实时分析，可以自动发现和识别特定目标人物，提高监控系统的效能，在社区管理场景中应用十分广泛。

行为识别算法[8]是一种用于检测和识别目标行为的算法，它可以分析目标的运动轨迹、动作特征等信息，从而识别目标所做的动作，如摔倒、徘徊、打斗等。该算法常常用于商场、学校、公园等人员密集场景，实现对人物行为的识别和分类。

异常检测算法是一种可用于监控场景中异常情况的算法，如目标突然出现、行为异常等。该算法可以利用图像和视频数据中的背景模型、采用随机样本和背景差分等方法，对场景中的异常情况进行监测和预测，并及时给出报警。异常检测算法被广泛应用于智能安防和工业生产等领域。

视频监控技术是监控领域必不可少的一部分，智能监控的发展就是建立在视频监控之上的，随着科技的发展，视频监控也在不断升级，不仅融合了网关的智能分析算法，更是结合了图像处理、画质优化等多项技术。

三、油田智能算法中台的实施与应用

油田智能管理平台涵盖安全管理、人员管理、设备管理、监控管理和车辆管理等功能。

如图3所示，人员管理分为超级管理员和普通用户两个级别。超级管理员拥有最高权限，可以自由查看油田各个区域的监控。普通用户需注册并登录，通过超级管理员授予的权限访问不同模块。

监控管理则包括视频监控、视频设备、抓拍记录、智能监控等模块。如图4所示，视频监控模块记录目前采集到的监控视频等内容，支持在线直接播放；视频设备模记录是目前油田都采用了哪些类型以及型号视频监控设备；智能监控模块则是对违规操作以及行为进行的报警处理以及监控分析图。

四、结语

智能算法中台能够实时分析监控视频检测异常情况，如火灾、泄漏等，及时发出警报并通知相关人员，有助于提升油田的安全管理水平。利用算法分析油田设备的运行状况，预测设备可能出现故障的概率，并及时进行维护，以减少由于设备故障引发的停工和损失。利用智能算法中台分析环境监测数据，监测空气质量、水质等环境指标，及早发现异常情况，保护油田周边的生态环境。分析油田生产数据，优化生产计划和资源调配，提高油田的采油效率和生产能力。基于智能算法中台提供的数据分析和预测模型，支持管理层进行更精准的决策，包括投资、战略规划等方面。利用数据分析协助管理层有效控制成本，优化运营效率，并评估不同措施的经济效益。利用智能算法中台的数据和模拟情境，进行安全培训和应急演练，提升员工的安全意识和应对能力。

但是，目前系统仍然存在不足之处，如油田监控数据可能涉及多个来源和大量的实时数据流，数据的质量和实时性对算法的准确性和效率有重要影响。确保数据在复杂油田环境中的准确性、完整性和实时性仍然面临挑战。这些环境条件包括高温、高压、腐蚀等，对传感器和监控设备的可靠性提出了更高要求，同时也对算法的稳定性和鲁棒性提出了挑战。针对当前的不足之处，期望接下来可以整合多种传感器数据，如视频、声音、温度和压力等，以提高监控的全面性和精确度。发展基于机器学习和深度学习的智能算法，实现对油田生产的自动化监控和智能决策支持，减少人为干预和提升响应速度。利用大数据分析和预测模型，实时监测和预测设备状态。

总体来说，智能算法中台在油田监控领域的实际意义在于提升安全性、优化生产、降低成本、提高效率，以及支持数据驱动的决策和管理。通过科技手段的应用，能够有效应对油田生产过程中的各种挑战和风险，促进整体运营的可持续发展。

参考文献

[1]铁富珍.基于改进光流法的视频监控中人群异常行为检测算法[J].现代电子技术，2024，47（07）：45-48.

[2]王德臣，唐宇捷，赵硕.基于智能视频分析系统的智能监控系统构建[J].价值工程，2024，43（12）：159-161.

[3]章涛.基于媒体智能中台架构的内容库设计与实现[J].电视技术，2024，48（01）：80-85.

[4]李书娴，柏长泽，张煜杰，等.基于深度学习的实时监控图像中考生异常行为自动识别算法[J].南阳师范学院学报，2024，23（03）：52-59.

[5]刘玉蕾，李永锋，付麦霞，等.基于人脸识别的智能视频监控报警系统设计[J].电子质量，2024（01）：32-36.

[6]寇增涛.基于人脸识别的智能视频监控平台设计与应用研究[J].中国管理信息化，2024，27（01）：170-173.

[7]张宏飞.基于视频智能分析算法的社区人员异常行为识别研究[D].北京：北方工业大学，2024.

[8]陈光，乔梁，何赵亮，等.基于目标检测的视频分析方法研究[C]//2023年江西省电机工程学会年会论文集.江西省电机工程学会，2024：223-226.

作者单位：许斌，长庆油田分公司数字和智能化事业部；刘翔昊，长庆油田分公司安全环保监督部地面监督管理部；李录兵，长庆油田分公司第三采油厂工艺研究所

责任编辑：王颖振、郑凯津