雙光譜熱成像攝像機在輸油管道智能監控的探討

李嬌媚

（中石化石油工程設計有限公司，山東 東營 257026）

0 引言

石油是國家經濟的命脈，陸上原油通常采用輸油管道的方式運輸，與公路、鐵路、航空等運輸方式相比，輸油管道具有經濟、安全、易運維等特點，保障管道運行安全是至關重要的任務。近年來隨著基礎建設的不斷增加，已建管道周圍被外來人員違章占用的事件時有發生，同時老管道周圍的地質環境也在逐年發生變化，一旦出現管道泄漏，將對周圍的人身、財產、生態安全造成損害。埋地原油管道難以觀測和維護，傳統人工巡檢的維護方式已經不能滿足現有需要，迫切需要一種代替和輔助人工巡檢的24h、智能化、智能預警的輸油管道監控系統，實現輸油管道的智能化巡檢監控。本文基于以上需求，提出了一種基于熱成像技術的輸油管道智能監控系統，幫助提高管道監控運維能力。

1 輸油管道監控特點

輸油管道路徑長、走向復雜、不確定性大，輸油管道通常長達數十公里，時常穿跨越河流、公路、鐵路、農田、人口密集村莊城鎮等地區，地形地貌復雜，人員管控難。在穿越人口密集區，及加油站、化工廠等危險區域時，安全風險增加，穿越地質環境復雜多變的地區，維護難度加大。除管道外部環境難以控制，埋地管道自身也存在著腐蝕、管道強度降低等問題，以上都是輸油管道監控的重點和難點問題。

2 輸油管道監控現狀

輸油管道監控措施目前通常采用“人力巡檢為主+泄漏檢測系統及視頻監控為輔”的方法。人力巡檢工作量大，尤其在雨雪天氣，道路泥濘或結冰打滑，工作效率低，耗費大量的人力物力，在現有油田減員增效的要求下，人力資源越發可貴，現有人員已無法滿足不間斷巡檢的需求。雖然人力巡檢對不法分子鉆孔盜油及違規占地的發現處理較有效，但是對于長距離管線的微小泄漏存在觀測不到位及漏檢的缺點。管道泄漏檢測系統主要有負壓波檢測法、聲波檢測法、光纖振動檢測法、無人機巡檢等方法。前3種方法實際使用中存在無法精準定位，誤差較大，受周圍噪聲環境影響，存在誤報情況，同時存在施工成本高，安裝復雜，工程量大的缺陷。無人機巡檢成本較高，也受續航及飛行航線管控的制約，無法大面積使用。現有常規視頻監控系統通過人員觀看監控屏和錄像來實現監控，不能在管道泄漏發生時實時在線監控和報警，而且受到戶外天氣、光線影響較大，在夜間監視距離和視頻清晰程度有限，無法達到有效監控，偷盜活動多在夜間進行，傳統視頻監控方式存在弊端。

通過以上分析可以發現，提高傳統視頻監控的可靠性和使用效果，能夠讓其克服天氣、光線等因素的影響，達到真正的24h 工作，提高攝像頭監視距離，同時通過智能算法實現異常自動報警，從而大大提升報警的及時性、準確性，降低了人員的工作強度，減輕輸油管道損壞帶來的經濟、環境、安全影響。

3 基于熱成像的智能管道監控技術

3.1 熱成像監控技術

視頻監控技術根據采集光譜的范圍，分為可見光和非可見光兩類。可見光視頻監控技術是目前應用最廣泛的監控手段，盡管可見光視頻的清晰度已達到1080P 甚至4K級，但是其受周圍環境影響較大，當光線較弱的時候，即使是星光攝像機也需要依賴微弱的光線，可見光攝像頭在夜間和惡劣天氣情況下，可觀測范圍和清晰程度大打折扣。

紅外熱成像攝像是工作在非可見（紅外）光譜范圍內的監控攝像機，按工作方式分為主動紅外和被動紅外兩種。主動紅外技術是主動發射光源，利用目標反射的紅外光來進行監控，常用的有紅外補光及激光夜視監控技術。這兩種技術受自身發射光源的能量限制，在沙暴和雨霧天氣時光源被分散，導致監控效果不佳。被動紅外熱成像是通過觀測目標自身的紅外輻射來監控，根據不同物體之間的紅外輻射溫差來區分和識別目標，即熱成像技術。熱成像攝像機成像結構相對簡單、能耗低、價格經濟。雙光譜熱成像攝像機則兼具可見光和紅外光譜下的視頻監控功能，在光線微弱時，紅外光譜可以進行成像，對于在輸油管道監控方面，雙光譜熱成像攝像機能夠彌補普通攝像頭在微弱光線時的不足，達到24h 不間斷監控，觀測范圍更大，具體性價比高的特點，并且熱成像技術不發出光源，具有隱蔽性，不易被狡猾偷油的不法分子發現。

3.2 熱成像智能監控系統組成

熱成像智能監控系統由“雙光譜熱成像攝像機+傳輸介質+網絡交換設備+視頻監控終端+智能分析平臺（數據存儲服務器）+手機APP”組成，通過雙光譜熱成像攝像機采集視頻圖像，通過網絡將數字圖像上傳至視頻監控終端進行查看，上傳至數據存儲服務器的圖像經過智能分析平臺的分析運算，篩選出對輸油管道存在安全隱患的危險因素進行報警提示，發送到監控終端和手機APP 提示監控人員。

3.3 熱成像智能監控系統功能

3.3.1 基礎功能

雙光譜熱成像攝像機實現可見光和夜間紅外攝像功能，雙光聯動，白加黑24h 成像，在惡劣氣候天氣環境下，通過紅外熱成像功能成像，視頻不間斷監控。攝像機可監控范圍≥3km，具備定時視頻巡檢功能，實時監控管道周圍環境變化，例如對于產生積水的路面進行遠距離重點觀測，及時發現問題，第一時間搶修，提高維搶修速度。

除常規可見光下人員、車輛信息的自動識別，還可通過紅外成像功能，在有樹木、農作物等對管道有遮擋的地方，通過散熱量識別遮擋物后方的人體、車輛。雙光譜對比顯示，同一場景在顯示器上同時顯示紅外及可見光圖像，方便人員觀測對比，發現問題。

通過紅外測溫功能，溫度實時可視化檢測、視頻監控和錄像，實現精確測溫，實時對畫面中識別出的物體進行溫度測量，測溫范圍：-40℃～150℃，測溫精度±1℃。可進行高溫報警，火點識別，可進行火災報警。

3.3.2 智能分析功能

管道泄漏報警功能，利用埋地輸油管線與周圍土壤的溫差，通過紅外熱成像將埋地管網顯示出來，通過圖像處理技術、智能分析，識別管道泄漏情況。

通過熱成像攝像機采集的管道熱圖，經過圖像處理、色彩增強、圖像分析、骨架跟蹤可以將埋地管道的紅外圖像顯示在監控畫面上[1]。

智能分析平臺通過地表溫差精準定位管道泄漏點。通常輸油管道先將原油進行加熱升溫，防止原油凝結，提高輸送效率，較高溫的輸油管道會與四周土壤進行熱交換，管道與周圍環境的熱傳導可概括為3 個步驟：管道外壁和保溫層間的熱傳導；保溫層與周圍土壤直接的熱傳導；地表與大氣之間的熱對流。參考石油學報《用紅外成像法探測埋地輸油管道》這篇論文，數值模擬計算一條加熱到60℃、埋深1m，DN300 管徑的埋地管道，其上方地表溫度場分布曲線，管道上方和距離管中心2m 處有≥1℃的溫差[1]。參考化工學報《埋地輸油管道泄漏污染物地表運移特征》這篇論文，模擬埋地輸油管道泄漏污染物地表運移過程，在泄漏孔徑設定為40mm 時，原油3000s 到達地表形成污染區，地表形成較大污染區域且污染區域具有較大的攤鋪厚度，地表特征非常明顯[2]。隨著時間的推移，泄漏量擴大，熱交換影響區域逐漸擴大，對地表的溫度場影響不斷增強，同時向四周輻射紅外光譜，此時對紅外熱成像攝像機拍攝的圖像進行智能分析，捕捉溫度場變化，識別輸油管道泄漏點，實現精確定位泄漏點，提高管道泄漏報警效率。參考城市供熱管網現有實際應用經驗，使用雙光譜熱成像攝像機，對地下供熱管道泄漏檢測，可以明顯觀察到埋地管道的熱水泄漏位置，通過熱成像檢測到的溫度場，對比識別畫面中的最低、最高溫度出現的位置，精確定位泄漏位置[3]。通過紅外熱成像加智能分析，彌補人眼觀測的盲區，智能識別地下管道泄漏點，大大縮短了泄漏點的定位時間，加快了事故處理速度，降低漏油事故造成的安全風險、經濟損失。

智能目標鎖定及報警功能：外來人員及車輛的智能識別，人工設定觀測區域內車輛和人員的駐留時間，對長時間駐留的大型車輛及人體進行報警，短時間和移動車輛不進行報警，對大型車輛的駐留進行報警，可人工設置不同的報警車型，針對大型作業工程車輛碾壓管道的情況進行識別，及時進行報警處理。

4 結束語

雙光譜熱成像攝像機在輸油管道智能監控中具有巨大的應用價值，實現24h 全天候，遠距離、大范圍的視頻監控，有效克服雨雪、風沙等惡劣天氣的影響，同時擁有強大的智能分析功能，精準定位地下管道泄漏位置，提高了管道泄漏位置定位的準確性，降低了巡線人員的勞動強度，加快事故應急響應速度，具有良好的經濟和社會效益。