油田視頻智能分析算法中臺建設研究

摘要：隨著油田監控系統在保障油田運營安全和效率方面日益重要，傳統的視頻監控技術已經不能滿足對數據智能分析和處理的需求。旨在探討在油田監控領域建設智能算法中臺的設計和實現。智能算法中臺作為PaaS層，提供智能算法的全生命周期管理服務，包括訓練、優化、入庫和調度服務的整合方法。通過設計一個高效的中臺架構，實現智能算法在油田監控系統中的快速應用和持續優化。

關鍵詞：智能算法中臺；油田監控；PaaS服務；智能視頻監控算法

一、智能算法中臺的設計理念以及架構

（一）設計理念

中臺設計追求模塊化和組件化，以支持各種智能算法的集成和擴展。每個模塊負責特定的功能，如數據接入、算法開發、模型訓練、模型評估和部署等，除此之外，還應具備良好的開放性，支持各種算法以及數據格式，同時具備良好的可擴展性以應對不斷變化的業務需求和技術進展。目前的智能中臺基本是基于服務化架構[1]，將各個功能模塊以服務的形式提供，便于統一管理和調用。同時，采用標準化的接口和協議，確保不同模塊之間的互操作性和兼容性。總之，智能中臺的目的是具備智能化和自動化能力，通過引入自動化算法管理、任務調度和資源優化等功能[2]，提升算法開發和運行效率。

（二）架構設計

數據接入層：負責從多個數據源（如油田監控設備、傳感器、數據庫等）獲取數據，并將數據進行初步處理和標準化，以便后續算法使用。

算法管理層：核心組件，負責智能算法的整個生命周期管理，包括算法的注冊、存儲、版本控制、發布和撤回等功能。算法管理層還需提供算法的配置管理接口，使得算法能夠靈活適應不同的監控任務和環境。

算法執行層：負責實際執行算法，包括算法的調度、并行化執行、資源管理等。這一層需要能夠根據具體監控需求動態調整算法的執行策略和資源分配。

智能分析與優化層：提供對算法執行結果的實時分析、監控和反饋，支持智能算法的在線優化和調整，以提高算法的準確性和效率。

用戶接口與可視化層：為用戶提供友好的管理界面和可視化工具，包括算法配置、監控任務管理、數據展示和分析等功能，使用戶能夠方便地使用和管理智能算法中臺。

（三）關鍵設計考慮

在設計智能算法中臺時，需要考慮以下幾個關鍵設計點：

可擴展性和靈活性：平臺需要支持不同類型和復雜度的算法，能夠靈活適應不同的監控場景和需求變化。

安全性：由于涉及敏感數據和關鍵任務，平臺需具備高級別的數據安全保護措施，包括數據加密、訪問控制、身份驗證等。

性能和效率：算法中臺需要高效處理大規模數據和復雜計算任務，保證算法的實時響應和高性能運行。

集成與互操作性：需要與現有的油田監控系統和生產管理、安全管控等業務管理系統實現良好的集成，支持數據的無縫流通和共享[3]。

（四）技術實現手段

微服務架構：通過將不同功能模塊拆分為獨立的微服務，實現系統的靈活部署和擴展。

容器化技術：使用容器化技術，如Docker，來打包和部署算法，實現跨平臺的一致性和可移植性。

大數據技術：利用大數據平臺，如Hadoop、Spark，來處理和分析大規模數據，支持復雜的數據挖掘和機器學習算法。

機器學習與人工智能：集成先進的機器學習和深度學習算法，實現對監控數據的智能分析和預測能力。

（五）系統的設計

為了實現界面跟數據的分離，在系統層面上，將此平臺劃分為三層，結構如圖1所示。具體實現部分分為三部分：監控部分、檢測部分、消息推送部分，如圖2所示。

系統在前期進行了廣泛的數據收集，并建立了詳盡的模型數據庫。通過對不同作業現場特征的合理分析和人工標定，系統制作了數據集，排除了難以識別的混淆數據，并結合傳統計算機視覺數據集進行數據清洗。中期階段，系統利用規范研究法和定量分析法確定了數據集的組成，采用直接標定和混合邏輯推理等方法優化訓練識別模型。同時，應用畫面預處理、圖像處理、位置判定和姿態識別等技術，構建了整體識別系統。系統能夠接入實時視頻流，對作業現場進行實時畫面識別分析，并將結果實時存儲至數據庫和本地。隨后，系統在實地部署中使用實驗數據進行變量考察，分析和優化識別過程中的難點和不足。通過完善前端顯示功能，提升用戶體驗，實現后端識別與前端顯示的有效協同，進一步提高識別效果并降低使用風險。

第一，系統在各采油作業區的視頻服務器上進行輪詢操作時，考慮了多種因素來確定輪詢策略，包括輪詢間隔、違章頻率、作業現場發生的可能性等參數。根據這些因素，系統決定重點輪詢哪些攝像頭，并確定是提取單張圖片還是連續幾幀視頻流。

第二，使用畫面預處理算法，輸入攝像頭ID后，可以輸出JPEG格式的圖像或視頻流。該算法能夠針對每一幀畫面進行一致的預處理，利用組合算法自適應調整亮度、色差和飽和度，同時考慮遠程調整攝像機參數以優化畫面質量，適應不同的氣候條件。

第三，在區域中心，應用服務器同時進行通用違章和作業現場類型的并行識別，并且有效地過濾掉不相關的視頻數據源。

二、智能視頻監控算法選擇

智能視頻監控是一種基于人工智能技術的監控系統，它能夠通過對圖像和視頻數據進行分析，自動識別目標物體、判斷其行為以及進行異常檢測等功能[4]，從而實現對場景的智能化監管。

人臉識別技術[5-6]是智能監控中十分常見的智能分析技術之一，利用智能分析網關的智能圖像處理技術，對監控攝像頭[7]捕捉到的人臉進行檢測和識別。通過對攝像頭中的人臉進行實時分析，可以自動發現和識別特定目標人物，提高監控系統的效能，在社區管理場景中應用十分廣泛。

行為識別算法[8]是一種用于檢測和識別目標行為的算法，它可以分析目標的運動軌跡、動作特征等信息，從而識別目標所做的動作，如摔倒、徘徊、打斗等。該算法常常用于商場、學校、公園等人員密集場景，實現對人物行為的識別和分類。

異常檢測算法是一種可用于監控場景中異常情況的算法，如目標突然出現、行為異常等。該算法可以利用圖像和視頻數據中的背景模型、采用隨機樣本和背景差分等方法，對場景中的異常情況進行監測和預測，并及時給出報警。異常檢測算法被廣泛應用于智能安防和工業生產等領域。

視頻監控技術是監控領域必不可少的一部分，智能監控的發展就是建立在視頻監控之上的，隨著科技的發展，視頻監控也在不斷升級，不僅融合了網關的智能分析算法，更是結合了圖像處理、畫質優化等多項技術。

三、油田智能算法中臺的實施與應用

油田智能管理平臺涵蓋安全管理、人員管理、設備管理、監控管理和車輛管理等功能。

如圖3所示，人員管理分為超級管理員和普通用戶兩個級別。超級管理員擁有最高權限，可以自由查看油田各個區域的監控。普通用戶需注冊并登錄，通過超級管理員授予的權限訪問不同模塊。

監控管理則包括視頻監控、視頻設備、抓拍記錄、智能監控等模塊。如圖4所示，視頻監控模塊記錄目前采集到的監控視頻等內容，支持在線直接播放；視頻設備模記錄是目前油田都采用了哪些類型以及型號視頻監控設備；智能監控模塊則是對違規操作以及行為進行的報警處理以及監控分析圖。

四、結語

智能算法中臺能夠實時分析監控視頻檢測異常情況，如火災、泄漏等，及時發出警報并通知相關人員，有助于提升油田的安全管理水平。利用算法分析油田設備的運行狀況，預測設備可能出現故障的概率，并及時進行維護，以減少由于設備故障引發的停工和損失。利用智能算法中臺分析環境監測數據，監測空氣質量、水質等環境指標，及早發現異常情況，保護油田周邊的生態環境。分析油田生產數據，優化生產計劃和資源調配，提高油田的采油效率和生產能力。基于智能算法中臺提供的數據分析和預測模型，支持管理層進行更精準的決策，包括投資、戰略規劃等方面。利用數據分析協助管理層有效控制成本，優化運營效率，并評估不同措施的經濟效益。利用智能算法中臺的數據和模擬情境，進行安全培訓和應急演練，提升員工的安全意識和應對能力。

但是，目前系統仍然存在不足之處，如油田監控數據可能涉及多個來源和大量的實時數據流，數據的質量和實時性對算法的準確性和效率有重要影響。確保數據在復雜油田環境中的準確性、完整性和實時性仍然面臨挑戰。這些環境條件包括高溫、高壓、腐蝕等，對傳感器和監控設備的可靠性提出了更高要求，同時也對算法的穩定性和魯棒性提出了挑戰。針對當前的不足之處，期望接下來可以整合多種傳感器數據，如視頻、聲音、溫度和壓力等，以提高監控的全面性和精確度。發展基于機器學習和深度學習的智能算法，實現對油田生產的自動化監控和智能決策支持，減少人為干預和提升響應速度。利用大數據分析和預測模型，實時監測和預測設備狀態。

總體來說，智能算法中臺在油田監控領域的實際意義在于提升安全性、優化生產、降低成本、提高效率，以及支持數據驅動的決策和管理。通過科技手段的應用，能夠有效應對油田生產過程中的各種挑戰和風險，促進整體運營的可持續發展。

參考文獻

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[7]張宏飛.基于視頻智能分析算法的社區人員異常行為識別研究[D].北京：北方工業大學，2024.

[8]陳光，喬梁，何趙亮，等.基于目標檢測的視頻分析方法研究[C]//2023年江西省電機工程學會年會論文集.江西省電機工程學會，2024：223-226.

作者單位：許斌，長慶油田分公司數字和智能化事業部；劉翔昊，長慶油田分公司安全環保監督部地面監督管理部；李錄兵，長慶油田分公司第三采油廠工藝研究所

責任編輯：王穎振、鄭凱津