基于人工智能技术的天然气工业安全违章识别

基于人工智能技术的天然气工业安全违章识别

宋影秋

中原油田普光分公司   四川达州   635000

摘要：本文聚焦于天然气工业安全违章识别，运用多种人工智能技术展开研究。通过搜集和剖析大量的天然气工业安全违章数据，构建了深度学习模型，达成了对违章行为的自动识别。与此同时，对模型进行了优化与验证，提升了识别的准确率与可靠性。本文的研究成果为增强天然气工业的安全性提供了强有力的支撑。

关键词：人工智能；天然气工业；安全违章识别

随着科技的持续进步，我国的信息技术也在不断演进，其中以人工智能技术为代表的信息技术在人们的生活及工作中愈发普及。对于石油天然气行业而言，施工作业现场监管具有成本高昂、难度较大等特点。人工智能技术能够在很大程度上提升对施工作业现场的安全管控力度，减轻监管人员的重复劳动强度。本文阐述了人工智能技术的研究方法及其在天然气工业安全违章识别中的应用，提出了石油天然气安全管控与违章识别人工智能系统的整体设计方案，以供参考。

一、研究方法

（一）算法选择

可借助自然语言处理方法，将违章行为描述和图像数据作为输入，输出对危险行为的判别分类。采用深度学习算法，通过对大量安全隐患数据和违章行为进行训练，识别出潜在的危险行为，并及时发出预警。

（二）模型建立

利用基于深度学习的目标检测算法建立天然气工业安全识别模型，实现对人员劳保着装、人员违规行为、设备状态、环境风险等目标识别。使用天然气场站实地拍摄的高清图像及公共数据集进行模型训练和测试，实现图像样本的多目标标记和分类，确保模型能精准识别各类目标。

（三）数据收集与处理

1.数据来源

天然气工业按照《公共安全视频监控联网系统信息传输、交换、控制技术要求》GB/T 28181，一般都配备了“安全视频监控系统”，具备存储、回放视频信息功能，其中天然气工业安全违章行为的图片和视频资料，与天然气工业相关的各种安全检查记录等文字材料等，均可以作为数据集的重要组成部分。

2.数据清洗

在天然气工业安全违章识别中，通过对收集到的海量视频数据进行清洗，可以去除重复、错误或无关的数据，提高数据质量，这为后续的数据分析和模型训练提供了更可靠的数据基础，有助于提高人工智能技术在天然气工业安全违章识别中的准确性和效率。

3.数据标注

数据标注是将收集到的数据进行标记和分类的过程，以便人工智能算法能够理解和学习。在天然气工业安全违章识别中，需要采用自动化标注和人工审核相结合的方式。

二、人工智能技术在天然气工业安全违章识别中的应用

（一）图像识别

图像识别技术能够借助计算机视觉算法，自行识别天然气工业场景中的各类违章行为，诸如未佩戴安全帽、未穿着工作服以及违规操作等，即刻发出警报并记录相关信息，切实降低安全事故的发生率。另外，图像识别技术还能针对天然气管道、设备等展开实时监测，及时察觉异样状况并发出预警，确保天然气工业的安全运行。

（二）深度学习

深度学习可以通过大量的数据分析和训练，自动地提取出违章行为的特征和模式，从而提高识别的准确性和效率。例如，利用深度学习算法可以构建天然气工业安全违章识别模型，对现场的视频、图像等数据进行实时分析，及时发现违章行为并进行预警。

（三）智能处理

利用图像处理技术对监控视频进行实时分析，以识别潜在的安全违章行为。同时，还将利用自然语言处理技术对安全规章制度进行智能化理解和解释，以便更好地指导安全管理工作。

（四）人机交互

在天然气工业安全违章识别中，通过智能化的传感器和监控设备，实时采集数据并传输给人工智能系统。操作人员可以与系统进行实时交互，获取违章识别结果和相关建议。人机交互的方式将大大增强天然气工业安全管理的效果。

三、天然气工业安全管控与违章识别人工智能系统的整体设计方案

（一）客户端的功能介绍

客户端作为天然气工业安全管控与违章识别人工智能系统的重要组成部分，其功能包括实时监测天然气工业现场的安全状况，识别潜在的安全隐患和违章行为，实现远程监控和控制（图1）。客户端还具备数据分析和处理的能力，能够提供详细的违章识别报告（图2）和统计信息，帮助管理人员及时掌握安全状况，做出科学决策。

图1                                        图2

（二）施工作业现场远程检修作业监护及预警

利用在线及离线监控设备收集施工数据，通过数据分析识别违章行为。使用基于深度学习的目标检测算法对防护用品穿戴（安全帽、反光衣、报警仪(图3)、安全带）、施工区域危险行为（周界入侵、危险区域闯入、攀爬、摔倒）、人员情况（抽烟、打电话（图4）、睡岗、离岗）、环境监测（施工扬尘、油气泄露、燃烧）等典型场景进行识别和检测，及时发出预警并记录相关数据。

图3                              图4

       （三）施工作业现场综合数据统计查询

具备人机交互的功能，对误报图片进行标注（图5），实现人工智能深度学习，对违章情况定制统计分析（图6），自动生成视频监控日报。

图5                                                                    图6

四、结论与展望

本文介绍了一种基于人工智能技术的天然气工业安全违章识别系统，该系统采用深度学习算法，对天然气工业中的安全违章行为进行实时监测和识别。通过对大量的视频数据进行训练和优化，该系统能够准确地识别出各种安全违章行为，并及时发出警报，提高了天然气工业的安全性和可靠性。实验结果表明，该系统具有较高的准确性和实时性，能够有效地避免安全事故的发生。该系统但仍存在一些不足之处。首先，数据样本的规模和多样性有待进一步提高，以增强模型的泛化能力。其次，对于复杂的违章行为，模型的准确性还需要进一步优化。此外，实时性和可扩展性也是未来需要考虑的问题，以满足实际工业应用的需求。针对这些不足，未来的研究可以从以下几个方面展开：扩大数据样本、改进模型算法、提高实时性和可扩展性，以及加强与实际工业场景的结合，推动人工智能技术在天然气工业安全领域的更广泛应用。