基于靜態灰度圖像人臉識別算法的功圖診斷方法研究

段澤英 趙美剛 張新政 游莉

[摘 要] 油井示功圖是判斷泵工作狀況好壞的一個重要依據。目前，新疆油田數據庫中已存有大量功圖數據，并且經過專家審查分析后將解釋成果數據入庫管理，為我們后續的數據挖掘提供了寶貴的數據資源。本文基于靜態灰度圖像人臉識別算法，對油井示功圖診斷、分析進行應用研究，研究成果表明，利用灰度圖像人臉識別算法可以有效輔助油田生產業務人員、管理人員快速、準確診斷油井示功圖，及時采取措施，對提高單井生產時率有重要意義，同時也為智能新疆油田建設單井問題診斷應用研究提供了必要的技術支持。

[關鍵詞] 智能油田；靜態灰度圖像；人臉識別算法；示功圖；解釋；參數判斷

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2014 . 03. 019

[中圖分類號] F270.7；TP312 [文獻標識碼] A [文章編號] 1673 - 0194（2014）03- 0038- 04

1 引 言

目前，新疆油田數據庫中已存有大量的功圖數據和功圖解釋成果數據，這些數據是由功圖儀現場測試、專家分析確認后入庫的功圖數據和解釋成果數據，具有重要的參考價值。為了減輕油田生產業務人員、管理人員重復解釋功圖的工作量，提高功圖診斷的時效性，本文介紹灰度圖像人臉識別算法的應用研究。

2 實測油井示功圖常規分析方法

所謂理論示功圖是比較規則的平行四邊形，而實測功圖由于多種因素的影響（如：砂、蠟、氣、黏度），圖形變化很復雜，各不相同。因此，要正確地分析抽油井的生產情況，必須全面掌握油井動態、靜態資料以及設備的狀況，結合示功圖的變化找出油井的主要問題，采取適當的措施，提高油井產量和泵效。

傳統分析示功圖的方法是將示功圖分割成4塊，進行分析對比，找出泵工作不正常的原因，提出解決問題的措施。即：左上角主要分析游動凡爾的問題，缺損為凡爾關閉不及時，多一塊為出砂并卡泵現象；右上角主要分析光桿在上死點時活塞與工作筒的配合情況；右下角主要分析泵充滿程度及氣體影響情況；左下角主要分析光桿在下死點出現的問題，如：固定凡爾的漏失情況等。

3 人臉識別算法的研究

人臉識別是模式識別領域內的一個前沿課題，有著十分廣泛的應用前景。人臉識別技術是基于人的臉部特征，對輸入的人臉靜態圖像或者視頻動態圖像進行分析、處理后，給出人臉形狀、大小和各個主要面部器官的位置信息，并依據這些信息，進一步提取每個人臉中所蘊涵的身份特征，與已知的人臉進行比對，從而識別每個人臉的身份。

3.1 人臉識別的主要技術方法

（1）幾何特征識別方法。幾何特征可以是眼、鼻、嘴等的形狀和它們之間的幾何關系。這些算法識別速度快，需要的內存小，但識別率較低。

（2）基于特征臉（PCA）的人臉識別方法。特征臉方法是基于KL變換的人臉識別方法，KL變換是圖像壓縮的一種最優正交變換。高維的圖像空間經過KL變換后得到一組新的正交基，保留其中重要的正交基，由這些基可以張成低維線性空間。如果假設人臉在這些低維線性空間的投影具有可分性，就可以將這些投影用作識別的特征矢量，這就是特征臉方法的基本思想。這些方法需要較多的訓練樣本，而且完全是基于圖像灰度的統計特性的。

（3）基于神經網絡的人臉識別方法。神經網絡的輸入可以是降低分辨率的人臉圖像、局部區域的自相關函數、局部紋理的二階矩等。這類方法同樣需要較多的樣本進行訓練。

3.2 人臉識別系統的處理過程

一般來說，人臉識別系統包括圖像攝取、人臉定位、圖像預處理及人臉識別（身份確認或者身份查找）。系統輸入一般是一張或者一系列含有未確定身份的人臉圖像，以及人臉數據庫中的若干已知身份的人臉圖像或者相應的編碼，而其輸出則是一系列相似度得分，表明待識別的人臉的身份。

人臉識別技術中被廣泛采用的是區域特征分析算法，它融合計算機圖像處理技術與生物統計學原理于一體，利用計算機圖像處理技術從視頻中提取人像特征點，利用生物統計學的原理進行分析并建立數學模型，即人臉特征模板。利用已建成的人臉特征模板對被測者的面像進行特征分析，根據分析的結果來給出一個相似值，通過這個值即可確定是否為同一人。

4 基于靜態灰度圖像人臉識別算法的油井功圖診斷方法的研究

基于灰度圖像人臉識別算法的思想，我們把采集到的油井示功圖進行數字化和圖像灰度分布歸一化處理，然后進行特征維數壓縮，最后提取相應的特征值進行識別。

因此，我們將示功圖置于一個標準2×1矩形內，以載荷和位移的最大值和最小值為邊界，然后將其分成網格，網格數為M（64）×N（32），灰度矩陣完全是依據示功圖的形狀為基礎而構成的，為方便計算機編程處理，首先根據示功圖網格的規模數將網眼初始化為“64”或者按實際情況進行擴大，然后我們以“1”為邊界 ，按照等高線的原則進行賦值，每遠離邊界一格其灰度值將增加一級，邊界外部每遠離邊界一格其灰度值將減少一級，最后檢查矩陣中的功圖是否完全封閉，如果存在斷點，在相鄰兩點中插“1”補齊，使其完全封閉，直至整個網格全部填充完畢后賦值結束，如圖1所示。

4.1 灰關聯度分析診斷示功圖方法的思想

油井示功圖經過灰度處理后，分別將正常狀態和異常狀態的樣本序列作為參考序列，通過對序列之間變化趨勢的相似或相異程度來衡量樣本的接近程度，對系統運行狀態的動態過程做出量化分析，進而對系統的運行狀態做出診斷。灰關聯分析的技術內涵是首先獲取序列間的差異信息，并建立差異信息空間，然后建立與計算差異信息的關聯度，最后建立因素間的序列關系并進行分析的過程。

由于事物發展過程存在相似性和相近性兩個方面，因此兼顧兩者提出了一種灰關聯度的方法，即ABO型關聯度。

對示功圖進行量的描述是圖像灰度統計的過程，灰度矩陣反映了圖像灰度分布情況，依據示功圖進行處理所得到的灰度矩陣，取灰度矩陣的6個統計特征作為灰度直方圖的表征，分別是灰度均值、灰度方差、灰度偏度、灰度峰度、灰度能量、灰度嫡。如圖2所示。

待測示功圖曲線與特征庫中的示功圖曲線之間的關聯程度，主要是用關聯度的大小次序描述，而不僅僅是關聯度的大小。在各關聯度計算出來以后，將待測功圖特征向量與N個標準參考特征向量的關聯度從大到小排序，就可以得到不同功圖的特征模式對待測功圖特征分析影響的重要程度。根據關聯度的性質，當待檢測功圖的特征向量與某一標準參考功圖的特征向量關聯度最大時，則可以認為該待檢測功圖屬于相應的參考功圖特征模式，從而達到對示功圖故障診斷的正確分類和識別。

4.2 利用灰度圖像人臉識別算法診斷示功圖的步驟

首先建立示功圖的特征庫。即將新疆油田歷史功圖數據和專家確認過的解釋成果數據提取出來進行歸類合并，用統一編碼的方式規范功圖解釋結果，并且每種解釋結果對應大量的歷史功圖數據，將這些功圖數據進行數字化處理后存儲于關系數據庫（oracle）中，且與功圖解釋結果、診斷編碼一一對應。如圖3所示。

然后，將當前采集的功圖和特征庫中的功圖分別進行灰度圖像歸一化處理。即將采集功圖與特征庫功圖分別放置到灰度矩陣中進行圖像歸一化處理，并生成相關特質值。

最后，將采集功圖與特征功圖的灰度圖像進行比對。即將當前采集功圖的灰度特征與特征功圖的灰度特征進行檢索、比對，選取比對結果（相似度）值最高的特征功圖解釋結果作為當前功圖的解釋結果，完成功圖診斷。具體診斷步驟如圖4所示。

5 應用效果

抽油井故障智能診斷可以依據功圖特征和靜態灰度圖像人臉識別算法，采取與建立的功圖特征數據相比對的方法，通過計算相似度或相近度，即可實現抽油井凡爾漏失、氣鎖、氣影響、卡泵、柱塞脫、供液不足、上掛（防沖距過大）、下碰（防沖距過小）、篩管堵、桿斷脫、蠟影響、連抽帶噴等功圖的快速診斷。

功圖特征法在實際的使用中，由于每口抽油井的泵深和載荷不同，致使一個區塊的功圖特征與另一區塊功圖特征相互排斥。因此，我們將功圖特征值由6個擴充為12個（如表1所示），可有效地對比功圖的相似度（如圖5所示），從而提高功圖診斷的符合率。

下面以新疆油田某井為例，將當前采集的功圖與特征庫中的特征功圖進行灰度歸一化處理后，比較其相似度。比較結果相似度93.98%，取特征功圖解釋結果作為當前功圖的解釋結果，即氣影響。再結合產液量、產油量、產氣量、動液面等參數進行二次判斷，最終確認上述功圖診斷結果正確。如圖6所示。

單從一幅功圖的特征來看也可以有兩種解釋結果，如：斷脫和凡爾漏的功圖極其相似，快速診斷可能會給出兩個診斷結果，供用戶參考，所以必須要結合參數進行二次判斷才能得到最終的解釋結論。參數判斷的依據如表2所示。

6 結束語

目前，人臉識別技術主要應用于企業、住宅安全管理，電子護照及身份證，公安、司法和刑偵，信息安全等領域。本文首次將此項技術與灰度圖像法相結合，在油井示功圖識別、診斷中進行應用，與油井常規示功圖診斷相比能夠實現快速診斷，且具有較高的準確性，為油井智能診斷提供了可靠的依據，同時也為智能新疆油田建設提供了一項技術支持。

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