AI智能分析在海上平臺防溢油監測中的應用探討

摘要：AI系統可以進行持續的學習和改進，通過分析歷史數據和事件的處理方式，不斷優化監測和預警系統，提高其準確性和效率。為此，該文對AI技術在海上平臺防溢油監測中的具體應用進行分析。

關鍵詞：人工智能；海上平臺；防溢油監測

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2024.08.047

中圖分類號：TP 18" " " " " " " " "文獻標志碼：A" " " " " " 文章編碼：1672-7274（2024）08-0-03

Application of AI Intelligent Analysis in Oil Spill Prevention Monitoring

of Offshore Platforms

ZHUANG Lixian

（CNOOC Information Technology Co.， Ltd.， Shenzhen 518000， China）

Abstract： AI systems can continuously learn and improve by analyzing historical data and event processing methods， continuously optimizing monitoring and early warning systems， and improving their accuracy and efficiency. Therefore， this article analyzes the specific application of AI technology in oil spill prevention monitoring on offshore platforms.

Keywords： artificial intelligence; offshore platforms; oil spill prevention monitoring

1" "研究背景

海上石油作業中的溢油問題是指在石油開采、運輸、儲存或處理過程中發生的石油泄漏或外泄情況。這種問題可能由多種因素引起，包括設備故障、人為疏忽、惡劣天氣、技術落后、操作失誤或意外事故等。石油溢漏會對海洋生態環境造成極大影響。對此，嚴格監控油田設備的運行狀態，定期進行設備檢修和維護，建立健全的安全管理系統，提高操作人員的安全意識和技能培訓，以及實施應急響應計劃等措施，都是減少石油溢漏的重要方法。

隨著AI技術的發展，通過AI技術進行防溢油監測具有重要的價值。AI系統可以連續不斷地監測海洋環境中的石油污染情況，并快速準確地識別出潛在的溢油點。AI技術可以通過對歷史數據的學習，建立預測模型，對溢油事件的發生概率和環節部位進行預測，有助于提前制定應對策略和加強預防措施?；贏I系統提供的數據，可以實現更加智能的應急響應和控制。自動化系統可以觸發緊急關閉和隔離設備，降低事故擴散的可能性，減少事故造成的損失[1]。

2" "AI智能分析技術概況

AI智能分析技術是一種利用人工智能技術進行數據處理、模式識別和決策制定的方法，主要包括以下內容：

（1）機器學習和數據處理。AI智能分析依賴于機器學習算法，通過對大量數據的學習和分析，使系統能夠識別模式、發現規律并進行預測。它能夠處理結構化數據（如表格數據）和非結構化數據（如文本、圖像或視頻）。

（2）模式識別與特征提取。AI技術可以識別數據中的模式和特征，并從中提取有用的信息。例如，圖像識別可以辨認圖像中的物體或場景，文本分析可以理解和分類大量的文本數據。

（3）深度學習與神經網絡。深度學習是機器學習的一個分支，基于人工神經網絡的結構和算法。它能夠處理大規模數據，并從中學習復雜的特征和模式。深度學習已被成功應用于圖像和語音識別等領域。

（4）自然語言處理（NLP）。AI技術還包括對自然語言的處理，使計算機能夠理解、分析和生成人類語言。NLP技術被用于執行文本分析、語音識別、情感分析等任務。

（5）決策支持和預測能力。AI系統可以基于數據和模式識別，提供決策支持和預測能力。這意味著它能夠分析歷史數據，識別模式并預測未來事件，為決策者提供可靠的信息。

（6）實時分析和自主決策。AI技術能夠實現實時數據分析和自主決策。它可以對大規模的數據流進行處理，并做出實時反饋和決策。

（7）持續學習與優化。AI系統通常具備持續學習和自我優化的能力。隨著系統不斷接收新數據和反饋，它可以不斷改進自身的性能和工作效率[2]。

3" "基于AI智能分析的防溢油監測應用機制

AI智能分析用于防溢油監測的主要流程如圖1所示。

圖1中，通過各種傳感器、氣象站和其他數據采集設備收集各種數據，包括圖像數據（攝像頭拍攝的海洋圖像）、氣象數據（如風速、風向、氣溫）、潮流數據等。這些數據將作為基礎信息，用于分析和預測溢油事件。對收集到的不同數據進行分析，通過數據相關性的檢測，確定各個數據集之間與溢油事件發生的潛在相關性。這種分析可以揭示出在不同條件下發生溢油的可能性，如特定天氣條件、海流特征等。通過歷史數據和相關性分析，建立溢油事件發生的概率趨勢模型。這個模型可以幫助預測未來某一時段內可能發生溢油的概率，并指示可能出現問題的地點或時間。利用人工智能技術，如深度學習，構建預測模型。這些模型會利用歷史數據和概率分析結果，進一步推演可能發生的溢油事件。模型會在不斷學習和訓練中提高準確性，以更準確地預測未來的溢油事件。最終，將預測的結果以可視化的方式輸出，通常是以圖表、地圖或者其他形式展示，這樣相關的部門或者人員可以更直觀地了解到溢油可能發生的地點和時間，以便及時采取預防和應對措施。在相關性分析部分，可以選擇基于RBM模型的多層神經網絡模型進行構建，如圖2所示。

在趨勢分析部分，可以采用LSTM模型進行構建，對發生溢油現象的趨勢進行分析，如圖3所示。

圖3中，LSTM（長短期記憶網絡）是一種循環神經網絡，適用于處理和預測時間序列數據，如溢油事件的趨勢。使用深度學習庫（如TensorFlow或PyTorch）構建LSTM模型。模型的輸入可以是多個時間步的數據，輸出則是預測未來溢油趨勢。設計LSTM層和其他可能需要的層。LSTM層可以包含多個神經元，具體層數和神經元個數需要根據數據特點和模型表現進行調整。指定損失函數、優化器和評估指標，并使用訓練集對模型進行訓練。這個過程中會不斷調整模型的權重，使其適應數據的模式和趨勢[3]。

在進行溢油預警時，可以采用隨機森林等模型進行分類預測，判斷是否發生溢油，模型原理如圖4所示。

圖4中，收集歷史溢油事件的數據，包括發生溢油的時間、位置、數量、環境條件（如天氣、海流、風速等）以及其他相關因素。清洗數據、處理缺失值和異常值，并進行特征提取，從原始數據中提取出有用的特征。確保數據格式適合隨機森林模型的要求。將數據分為訓練集和測試集，通常采用交叉驗證的方法來驗證模型。使用機器學習庫（如scikit-learn）構建隨機森林模型。該模型基于多個決策樹的集成，每棵樹都使用隨機抽取的特征和樣本進行訓練。使用訓練集對隨機森林模型進行訓練。模型會學習特征之間的關系，并學會根據給定的特征預測未來可能發生的溢油事件。使用測試集驗證模型性能，評估模型的準確度、精確度、召回率等指標。根據評估結果對模型進行調整和優化，如調整樹的數量、深度、特征的重要性等。隨機森林可以提供特征的重要性排序，這有助于了解哪些特征對于溢油預測更加關鍵。將經過優化的隨機森林模型應用于實際溢油預警任務中，持續監測其性能，并根據新數據對模型進行更新和調整。隨機森林模型具有較好的泛化能力和魯棒性，適用于處理復雜的數據特征和高維度的數據集，可以有效地識別溢油事件并提供預警。

4" "應用場景分析

（1）溢油預警。使用計算機視覺技術，AI可以對海面圖像進行分析，識別潛在的溢油區域。這種技術能夠自動識別海面上的油膜，甚至是微小的油跡。AI可以分析多種傳感器收集的海洋數據，包括海洋溫度、水質、氣象等，從而識別異常情況，如水質異常、溫度突變等，可能與溢油有關。使用機器學習模型（如神經網絡、隨機森林等），AI可分析歷史數據并構建預測模型，預測未來可能發生溢油的位置和規模。基于預測模型，AI可以建立實時預警系統。一旦監測到異常情況，系統能夠立即發出警報，并快速通知相關人員進行處置。AI能夠處理大規模的海洋數據，快速分析和挖掘數據中的模式，提供有效的決策支持。這有助于更好地把握溢油事件的規律和趨勢?；诜治鼋Y果，AI可以幫助規劃應急響應措施，例如，提供最佳應對方案、調度人員和資源等，以最大程度減少溢油的損害。

（2）應急處理。AI能夠識別監測設備（如攝像頭、衛星圖像）中的異常情況，幫助實時識別和定位溢油事故，輔助確定事故規模。通過歷史數據和機器學習模型，AI能夠識別溢油的模式和特征，對不同類型的溢油事件進行分類和評估?；谟绊懛秶M和環境數據分析，AI可快速評估溢油對海洋生態環境和周邊地區的潛在損害。利用AI生成模型和數據驅動的決策系統，支持應急響應規劃，包括資源調配、應對措施、人員安排等。AI能夠協助快速通知應急響應團隊、相關機構和公眾，有效協調應急資源和支持。通過實時數據分析和模型預測，AI能夠優化響應路徑和策略，提高應急響應的效率和精準度。AI能夠幫助建立事故后的監測系統，跟蹤溢油影響的持續情況，優化預測模型以預測溢油對環境的長期影響。AI可利用事故后收集的數據進行分析，幫助生成事故報告和總結，為未來的防范提供經驗教訓。AI智能分析在溢油事故應急處理中，提供了快速、智能、高效的決策支持和資源管理，有助于減少事故損失并提高應急響應的及時性和精準性。

（3）事故分析及原因分析。AI能夠基于收集到的數據重建溢油事件的發生過程，幫助還原事故現場、影響范圍和傳播路徑，有助于事后分析和原因推斷。利用機器學習和模型仿真，AI可模擬溢油對環境的影響，推測不同條件下的傳播路徑和損害程度。AI能夠通過數據挖掘和模式識別，分析溢油事件的原因，識別潛在的根本問題，幫助相關部門理解事件發生的根本原因。AI可以在大量數據中發現相關規律，并協助辨認涉及溢油事故的責任方，以及對應的風險和風險防范措施。基于AI對數據的分析和處理，能夠輔助生成詳盡的事故報告、數據匯總，為決策制定提供充分支持。AI通過數據驅動的方法為進一步改進提供決策支持，例如，改進作業流程、采取更嚴格的安全措施等。AI智能分析在事故事后分析中，能夠幫助識別和理解事故發生的原因、影響，并為未來預防提供經驗教訓，有助于采取更有效的措施和改進措施，防止類似事件再次發生。

5" "結束語

隨著AI技術的發展，AI技術能夠快速對溢油事件進行預警，提高海上平臺處理溢油事件的能力。為提高海上平臺溢油監測能力，可以進一步將AI技術融入到信息系統平臺中，充分利用AI技術提高溢油監測能力。

參考文獻

[1] 鹿宏宇，蔡宇，宋軍．海上溢油模擬預測預警研究進展[J]．海洋技術，2022，1（41）：90-94．

[2] 王利鋒，辛麗平，劉家碩．基于熱紅外視頻圖像監測的海面溢油識別技術研究[J]．海洋學報，2022，1（5）：44-49．

[3] 王鵬，申霞，王船海．復雜河網水系油粒子模型開發及溢油污染模擬[J]．水利學報，2021，52（6）：8-14．

作者簡介：莊禮賢（1983—），男，漢族，廣東深圳人，本科，工程師，研究方向為通信技術和信息科技。