基于视觉AI的管道高后果区预警系统
摘要
随着中国经济高速发展，油气管道建设日益增多，管道高后果区呈数量级增长，导致管道的安全管理难度逐步加大。传统管道巡检方式效率低、实时性低、受地理环境影响较大、无法主动发现潜在的安全隐患且无法做到事前预警。基于此，提出了一种集视觉AI技术、红外探测技术、物联传感技术、5G通信技术于一体的油气管道高后果区智能预警与监管系统，可全天候24 h实时感知管道周围环境的变化，实时监测、识别管道区域可能对管道造成破坏的危险源。该系统的应用极大提升了管道高后果区事前预警的能力，减少了巡检人员的工作量，降低了事故发生率。
关键词
高后果区；视觉AI；5G通信；智能预警
0 引言
油气管道作为中国能源输送的大动脉，承担着人们日常生活和社会生产的基础能源供应［1］。截至2020年底，中国国内油气长输管道总里程累计达14.5×104 km［2］，且呈大口径、压力高、距离长、网络化的发展趋势。随着城市建设步伐加快，管道高后果区的数量急剧增加，加大了管道事故风险率。高后果区是指管道泄漏后可能对公众和环境造成较大不良影响的区域，其危害后果可归纳为人员伤亡、环境污染和设施破坏三大类，依据以上三类可将事故后果形式分为人口密集型、环境破坏型和重要设施型［3］。依据GB 32167—2015《油气输送管道完整性管理规范》进行了识别项细分，包括人口密集型3项、环境敏感型2项及重要设施型1项。
目前，中国对高后果区的研究大多专注于管理办法和判别方法的研究，尽管能有效提高高后果区的管理水平，但不能起到提前预测灾害并防止灾害发生的作用。因此，基于国内先进的AI智能技术及5G通信技术，结合红外热