石油化工行业人工智能巡检解决方案全景总结
石油化工行业作为高危行业，其生产作业涉及高温高压、易燃易爆、有毒有害等复杂工况，检修环节安全风险尤为突出。据中石油和中石化 2018-2021 年安全事故调查报告显示，检修作业引发的安全事故占全行业事故总数的 40% 以上，安全巡检成为保障行业安全生产的关键环节。传统人工巡检模式存在安全风险高、效率低下、成本攀升、数据管理困难等诸多瓶颈，而单纯的视频监控系统仅能作为事后追溯依据，无法实现实时预警。在此背景下，以人工智能技术为核心的智能巡检解决方案应运而生，通过云边端协同架构、多元智能设备部署和定制化算法应用，构建起全方位、全天候、全流程的安全管控体系，为石油化工行业的安全生产注入全新动能。
一、行业巡检现状与核心痛点
（一）传统巡检模式的天然局限
人工巡检长期面临多重挑战：在安全层面，高危环境下巡检人员人身安全难以保障，野外场站、炼化厂区等区域的安全威胁进一步加剧了这一风险；在效率层面，人工巡检工作量大、覆盖范围有限，存在明显巡检盲区，且受生理极限限制，无法实现 24 小时不间断巡检；在质量层面，巡检结果依赖人员责任感与专业能力，判断标准存在个体差异，易出现错误疏漏，同时巡检信息零散，数据收集、录入、分析的工作量大且误差率高；在成本层面，无人值守成为行业趋势，巡检维护人员日益减少，人工成本持续攀升，传统模式已难以适应行业发展需求。
（二）现有监控系统的功能短板
当前石油化工行业的摄像头部署虽日益普及，但本质上仍处于 "被动监控" 阶段。海量视频画面需依赖值班人员肉眼甄别，一名值班人员往往要面对数百上千个视频画面，仅能通过轮播方式查看，难以实时发现异常情况。这些摄像头采集的影像多作为事后追溯事故源头的依据，未能实现事故发生时的毫秒级告警和事前预判，与智能监控的核心诉求存在较大差距。
（三）主控与现场的科技落差
石油化工行业主控端已基本实现自动化与数字化，通过自动化装置和传感器对流量、压力、温度等关键参数进行实时监测与调控。但现场作业仍停留在 "小米加步枪" 的水平，主要依靠人工肉眼监控海量视频信息，或依赖每小时一次的例行巡检，未能实现与主控端的科技协同，无法对未安装传感器的设备进行有效监控，形成了明显的技术断层。
二、人工智能技术的行业提升方向
（一）业务场景全覆盖
人工智能技术针对石油化工行业的核心业务场景形成了全面提升，涵盖油气田开采、场站巡检、油气传输、炼化厂区等关键环节。在油气田开采场景，实现抽油机状态监控、漏油识别、人员巡检安全防控等功能；在场站巡检场景，构建全自动化巡检体系，覆盖火焰检测、自动泄露检测、安全服检测等多元需求；在油气传输场景，通过昼夜视频监控与智能预警，防范管道靠近入侵与挖掘破坏；在炼化厂区场景，整合入侵检测、视频监控、门禁系统等资源，实现行为识别、车牌识别、人流统计等复杂业务。
（二）智能安防场景升级
基于 AI 增强的视频监控构建全方位安全可视体系，在周界防护方面，通过视频检测识别攀爬、越界、人员徘徊等安全风险并告警；在身份与车辆管理方面，自动识别异常人员与非授权车辆；在隐患识别方面，实时监测明火等安全隐患；在行为规范方面，识别人员是否穿戴工服、安全帽，是否存在抽烟、打电话等违规行为；在管道防护方面，对高后果区、无人装置区的工程车辆、农用机械等威胁管道安全的事件进行识别告警，显著提升安防防控的智能化与实时性。
（三）智能巡检场景创新
构建多元化智能巡检体系，整合轮式、轨道巡检机器人、固定摄像头、无人机等多种设备，实现 24 小时室外无人值守巡检。轨道机器人搭载高清摄像头与深度学习算法，完成数字表、指针表识别、开关状态检测等任务；轮式机器人采用多传感器融合的 SLAM 导航技术，具备防爆、防水、防腐蚀特性，可实现自主导航与泄漏检测；无人机巡检适用于管线、高后果区等复杂区域，支持全自主路径规划与图像拍摄，结合太阳能 + AI 边缘设备一体化方案，实现无死角监控；智能头盔则通过 GIS 地理信息导航、可视化通信、隐患采集等功能，提升人员巡检的协同效率与安全性。
三、人工智能巡检解决方案核心架构与内容
（一）云边端协同系统架构
解决方案采用 "云 - 边 - 端" 三级架构，构建全链路智能管控体系。端侧部署摄像头、智能机器人、无人机、传感器、机械臂等感知设备，作为数据采集的核心载体，实现现场信息的全面捕捉；边侧通过边缘节点部署 AI 算法，完成仪表识别、泄漏检测、火源检测等实时分析任务，依托 5G/4G、WiFi 等通信技术实现数据快速传输，降低系统总线带宽需求；云侧提供云服务支持，整合关系数据库、时序数据库、文件数据库等存储资源，实现视频直播（可见光 + 热红外）、数据报表生成、历史数据曲线分析、视频回放等功能，同时通过 GIS 系统及 3D 仿真技术，实现全局与局部视图切换、动态与静态仿真，支撑生产管理、调度管理、应急管理、人员管理等上层应用。
（二）关键巡检方案详解
摄像头日常巡检方案：基于深度学习算法，实现抽油机摆动识别、光杆断脱检测、漏油识别等设备状态监控功能；通过红外热图像与可见光图像校正分析，完成设备测温与振动检测；同时具备安全帽、工作服识别，烟雾、火焰检测等安全防控能力，支持远程实时监控与数据回传，为安全防控与作业监督提供技术支撑。 高后果区巡检方案：采用太阳能自供电一体机，前置智能盒子 / 智能摄像头进行视频分析识别，支持识别管道 10m~35m 内的大型工程机械、安全帽佩戴情况、工作服穿着、烟火预警等，有效防范第三方施工破坏，具备批量调节摄像机工作模式、在线巡检设备状态、远程重启等简易运维功能。 无人机日常巡检方案：构建全自主无人机巡检系统，整合自动机场、无人机、后端控制中心三大核心组件，实现飞机自动释放、回收与充电。无人机搭载可变焦摄像头与激光雷达，针对管线附近人员施工、大型机械作业、非法偷盗石油等情况进行巡检，相比传统巡检模式，显著缩短巡检周期、提升效率、降低人力物力投入。 轨道机器人巡检方案：专注于高低压柜柜体等设备的日常巡检，可准确识别数字表及指针表示数、开关与指示灯状态，检测烟火隐患及设备机柜位移变形等问题，全自动完成表计示数读取与报表生成，识别率高达 98% 以上，支持超限报警与表盘清洁度告警，所有数据汇总上传至数据中心供查验。 轮式机器人巡检方案：具备自主导航定位能力，可灵活避障并躲避路面塌陷、坑洞等障碍；配备激光遥测仪，能对 50 米半径视线范围内的设备进行高精度泄漏检测；搭载热成像仪、可见光及红外摄像机，实现全天候工作；通过 5G 通信终端保障高清视频实时传输与远程控制，有效提升场站巡检质量与人员安全性。 智能头盔巡检方案：融合 GIS 地理信息系统，实现定位巡检导航与人员轨迹精准呈现；提供任务语音播报与窄带弱网环境下的高清实时视频通信，确保现场画面实时回传；支持通过视频、图像、声效记录现场情况，实时上报事故隐患信息，同时与智能化生产作业管理系统联动，实现现场数据与生产指挥中心的交互，辅助维修维护决策。
（三）视频智能监控告警平台
作为解决方案的核心枢纽，平台整合首页、实时监控、电子地图、业务面板、工单管理、基础配置、系统管理等功能模块，对石油行业重要场所进行现场视频图像采集与智能分析，实现全面实时监控。平台支持对异常现象或行为进行实时检测与提前预警，及时发现潜在风险并定位破坏位置，为日常运行管理和巡线抢修提供全面可视化技术保障，同时生成风险报表，通过数据大屏、PC 端、移动端多终端展示，实现告警信息的快速触达与联动响应。
四、典型案例场景应用成效
（一）油气田场站固定摄像头智能巡检项目
为某油气田场站接入 63 个现场固定摄像头，实现全区域覆盖与 24 小时实时检测告警。通过视频智能分析功能，实现重要区域入侵报警、烟火识别报警、漏油报警、施工车辆识别、人员身份识别、安全帽服穿戴识别、设备仪表巡检等多元化监控需求，充分利用现有视频资源，及时纠正和制止违规行为，有效降低意外事故发生风险。
（二）油库机器人巡检项目
某油库采用机器人智能巡检，覆盖 A、B、C 三个区域共 60 个巡检点，涉及管道、压力泵等设备，包含 27 个指针表（14 个压强表、13 个温度表）和 14 个数字表。机器人单次巡检里程 2.8km，支持全自动表计示数识别，无需人工提前录入表具信息，同时集成去静电、卸车行为分析等算法，避免因操作失误导致的人员伤亡，显著提升巡检效率与准确性。
（三）高后果区智能盒子巡检项目
应用于线路中高后果区监控、施工现场便携式视频监控、撬装区无人值守三个场景，采用自供电运行模式，通过端侧智能处理识别工程车辆、人员入侵等威胁，实现被动响应向主动监测的转变，达成全天时、无死角、实时动态智能监测，有效降低人工劳动强度，提升管道安全保障能力与突发事件处置效率。
（四）石化无人机全自动巡检项目
针对石化企业野外管道分布广、管理不便、管线老化、偷盗油行为难以管控等问题，通过无人机实现一键起降与自动巡逻。无人机巡检主要监测管线附近人员施工、大型机械施工对管道的破坏，以及非法偷盗石油等情况，相比传统巡检，周期更短、效率更高、人力物力投入更少，有效解决了固定探头覆盖不全、地理环境复杂难以取证等痛点。
（五）国家管网智能头盔巡检项目
针对场站部分设施巡检维护无法实时监控的问题，采用智能头盔与智能化生产作业管理系统相结合的方案，实现现场人员与生产指挥中心的实时数据交互。通过智能头盔辅助人员开展配件更换提醒、维修方式选择等工作，弥补人工缺口，提升作业安全性与协同效率，推动传统油气行业生产作业智能化转型。
五、核心算法支撑与案例成效
（一）行业定制化算法体系
构建涵盖基础算法与行业定制算法的完整算法库，基础算法包括非法入侵检测、安全着装检测、身份识别、火焰检测、烟雾检测等通用功能；行业定制算法针对石油化工行业特色场景优化，在作业安全检测方面，支持气瓶摆放检测、工具摆放检测、监控遮挡检测、挖掘机吊装检测等；在管道防护方面，包含警示围栏检测、回填警示识别、细土回填检测、定向钻泥浆泄露检测等；在人员行为规范方面，涵盖打电话检测、抽烟检测、离岗检测、倒地检测、吊车站人识别等；在设备检测方面，支持数字表、指针表、文字表识别，以及焊接侧壁未熔合检测、咬边检测等设备缺陷识别功能，为智能巡检提供核心技术支撑。
（二）项目应用核心成效
安全保障显著提升：通过 24 小时实时巡检、毫秒级告警响应，实现从被动响应到主动监测的转变，有效防范火灾、泄漏、入侵等安全风险，降低事故发生率，某油气田场站项目实现全区域无死角监控，事故预警响应时间缩短至毫秒级。 巡检效率大幅提高：智能设备替代人工完成重复性、高强度巡检任务，某油库机器人项目单次巡检里程 2.8km，覆盖 60 个巡检点，相比人工巡检效率提升 5 倍以上；无人机巡检项目将管线巡检周期缩短 70%，显著降低人力投入。 数据管理更加精准：通过自动化数据采集、分析与报表生成，减少人工录入误差，某油库项目表计识别率达 98% 以上，实现数据实时归集与精准分析，为设备维护、生产调度提供可靠数据支撑。 成本控制成效明显：减少人工巡检成本，缓解巡检人员短缺压力，某高后果区智能盒子项目降低人工劳动强度 60% 以上，同时通过提前预警设备隐患，减少维修成本与停产损失。 行业转型加速推进：推动石油化工行业从传统人工巡检模式向智能化、无人化模式转型，国家管网智能头盔项目打造 "超级工人" 模式，为行业智能化发展提供可复制、可推广的实践经验。
六、行业发展趋势与展望
石油化工行业人工智能巡检解决方案的推广应用，不仅解决了传统巡检模式的诸多痛点，更推动了行业安全生产理念的革新。未来，随着人工智能、大数据、5G、数字孪生等技术的持续迭代，解决方案将向更深度的智能化方向发展：在算法层面，通过更大规模的数据训练优化模型，提升复杂场景下的识别准确率与泛化能力；在设备层面，推动巡检设备的小型化、集成化、多功能化，增强极端环境适应性；在应用层面，深化数字孪生技术与生产管理的融合，实现全流程数字化仿真与智能决策；在协同层面，构建跨区域、跨企业的智能巡检协同平台，实现资源共享与统一调度。
人工智能技术与石油化工行业的深度融合，为行业安全生产提供了坚实的技术保障，助力行业实现安全、高效、低碳、智能发展，推动石油化工行业朝着现代化、智能化的高质量发展方向稳步迈进。
