基于AI的油气管道智能化保护方案
智能油田实施方案
智能油田实施方案随着科技的不断进步和油田开采的深入，智能油田已经成为了未来油田开采的重要方向之一。
智能油田是利用现代信息技术、自动化技术和智能化技术，对油田的勘探、开发、生产、管理和服务进行全面的信息化、自动化、智能化改造，以提高油田的开采效率、降低生产成本、减少环境污染、提高油田的安全性。
下面将介绍智能油田实施方案。
一、智能油田勘探阶段。
在勘探阶段，可以利用无人机、卫星遥感技术、地震勘探技术等现代技术手段，进行油田的地质勘探和资源调查。
通过收集大量的地质数据和地质信息，利用人工智能技术进行分析和判断，可以更准确地确定油田的地质构造和油气资源分布情况，为后续的开发工作提供重要的数据支持。
二、智能油田开发阶段。
在开发阶段，可以利用智能化的钻井设备和生产设备，实现油田的自动化生产和管理。
同时，可以利用物联网技术和大数据分析技术，实现油田生产过程的实时监测和数据分析，及时发现问题并进行调整。
此外，还可以利用虚拟现实技术进行油田的仿真模拟，提前预判可能出现的问题，以及优化生产工艺。
三、智能油田管理阶段。
在管理阶段，可以利用信息化技术和云计算技术，实现油田生产过程的信息共享和集中管理。
通过建立智能化的油田管理系统，可以实现对油田生产过程的全面监控和智能化调度，提高生产效率和降低生产成本。
同时，可以利用人工智能技术进行油田生产数据的分析和预测，为决策提供科学依据。
四、智能油田服务阶段。
在服务阶段，可以利用互联网和移动通信技术，实现油田生产过程的远程监控和远程操作。
通过建立智能化的油田服务平台，可以实现对油田生产过程的实时监测和远程操作，减少人员的实地作业，提高工作效率和安全性。
总之，智能油田实施方案是一个综合性的工程，需要利用现代信息技术、自动化技术和智能化技术，对油田的勘探、开发、生产、管理和服务进行全面的信息化、自动化、智能化改造。
只有不断推进科技创新，不断提高智能化水平，才能更好地实现智能油田的建设目标，为我国油田产业的可持续发展做出贡献。
AI守护,助力油气管道完整性
XX简介-业务板块
致力于成为全球领先的以视频为核心的物联网解决方案提供商
视频内容及服务提供商
视频数据价值挖掘、运营……
新业务挖掘
…………
安防业务板块/Security Business
安防运营服务提供商
视频报警服务、设备运维服务、设备租赁服务
系统行业解决方案提供商
公安、交通、金融、司法、楼宇、能源、文教卫七大行业
安防领域延伸产品
报警、门禁、可视对讲……
视频监控全系列产品提供商
前端：数字、模拟摄像机、中端：控制、传输设备 后端：DVR/NVR、解码设备、大屏控制器、网络存储设备
新业务板块/New Business
智慧存储、XX微影、慧影科技等其他拓展业务
汽车电子 车用电子产品及软件，智能车载信息系统
机器人业务 无人机、机器视觉组件、工厂自动化产线配套设备
定义AIOT 系统架构
AI开放平台
快速落地 碎片化AI需求
融合平台
感知智能 认知洞察
业务背景
*数字技术创新与应用，在保障油田、管道的安全生产，降低人员劳动强度，提高油田、管道的生产和管理效率有着巨大的促进作用。 *在打造数字油田、数字管道的大潮中，基于AI的视频技术，将视频从看得到、看得清、看得远带入到看得懂的阶段，在海量的视频信息 中自动识别和规范生产过程中的人员不规范行为。
2015
深度智能产品
基于深度学习技术的后端产品“猎 鹰”、“刀锋”首次登台亮相。
2017
AI赋能行业全面落地
发布 “AI Cloud”框架，行业应用 全面落地…
物理世界
桥梁：视觉感知 规律：视觉认知
数字世界
洞察，预见油气开采油气集输石油化工
基于ＡＩ的油气集输管道安全管控平台构建探究
２０２３年７月第３８卷第４期西安石油大学学报（自然科学版）ＪｏｕｒｎａｌｏｆＸｉ’ａｎＳｈｉｙｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ）Ｊｕｌ．２０２３Ｖｏｌ．３８Ｎｏ．４收稿日期：２０２２ ０６ ３０第一作者：熊惠（１９７８ ），女，硕士，讲师，研究方向：石化设备腐蚀与防护技术。
Ｅ ｍａｉｌ：８２５９８７３２＠ｑｑ．ｃｏｍＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７３ ０６４Ｘ．２０２３．０４．０１０中图分类号：ＴＥ９７８文章编号：１６７３ ０６４Ｘ（２０２３）０４ ００８１ ０７文献标识码：Ａ基于ＡＩ的油气集输管道安全管控平台构建探究熊惠（西安石油大学期刊中心，陕西西安７１００６５）摘要：人工智能技术将对提升地面集输管网的安全可靠性与使用寿命产生重大影响。
基于现有各类集输管道材料、环境与服役性能等基础数据，充分利用现有物联网、大数据挖掘、知识图谱及深度学习等人工智能技术手段，提出通过全面感知嵌入→大数据库组建完善→数据提炼分析→知识体系构建→机器学习认知→智能化集成和落地等一系列手段，分步骤、多体系、全方位地建立油气集输管道安全服役管控智能平台架构，给出了实现其智能化的主要步骤和关键技术。
其中包括构建管道智能运行及智联决策平台，开发相应的软硬件及人工智能系统，实现管道全生命周期内的智能服役，大幅降低油气田地面系统管道服役安全风险和失效概率，有效提高管道服役可靠性及寿命。
关键词：智慧油气田；集输管网安全；人工智能；智能管控平台ＤｉｓｃｕｓｓｉｏｎｏｎＣｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆＡＩ ｂａｓｅｄＳａｆｅｔｙＣｏｎｔｒｏｌＰｌａｔｆｏｒｍｆｏｒＯｉｌａｎｄＧａｓＧａｔｈｅｒｉｎｇａｎｄＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎＰｉｐｅｌｉｎｅＸＩＯＮＧＨｕｉ（ＪｏｕｒｎａｌＰｕｂｌｉｃａｔｉｏｎＣｅｎｔｅｒ，Ｘｉ’ａｎＳｈｉｙｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ’ａｎ，Ｓｈａａｎｘｉ７１００６５，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｗｉｌｌｈａｖｅａｇｒｅａｔｉｍｐａｃｔｏｎｔｈｅｓａｆｅｔｙ，ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙａｎｄｓｅｒｖｉｃｅｌｉｆｅｏｆｔｈｅｏｉｌａｎｄｇａｓｇａｔｈｅｒｉｎｇａｎｄｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎｐｉｐｅｌｉｎｅｎｅｔｗｏｒｋ．Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｅｘｉｓｔｉｎｇｂａｓｉｃｄａｔａｓｕｃｈａｓｔｈｅｍａｔｅｒｉａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆａｌｌｋｉｎｄｓｏｆｐｉｐｅｌｉｎｅ，ｅｎｖｉｒｏｎ ｍｅｎｔ，ｓｅｒｖｉｃｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ，ｅｔｃ．，ａｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｃｏｎｔｒｏｌｆｒａｍｅｗｏｒｋｏｆｏｉｌａｎｄｇａｓｇａｔｈｅｒｉｎｇａｎｄｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋｉｓｐｕｔｆｏｒｗａｒｄｂｙｆｕｌｌｙｕｓｉｎｇｔｈｅｅｘｉｓｔｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓｓｕｃｈａｓｔｈｅＩｎｔｅｒｎｅｔｏｆｔｈｉｎｇｓ，ｂｉｇｄａｔａｍｉｎｉｎｇ，ｋｎｏｗｌｅｄｇｅｇｒａｐｈａｎｄａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉ ｇｅｎｃｅ．Ｔｈｉｓｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｃｏｎｔｒｏｌｆｒａｍｅｗｏｒｋｃａｎｂｅｓｅｔｕｐｔｈｒｏｕｇｈａｓｅｒｉａｌｏｆｓｔｅｐｓｏｆｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎａｎｄｅｍｂｅｄｄｉｎｇ，ｂｕｉｌｄｉｎｇａｎｄｉｍｐｒｏｖｉｎｇｏｆｌａｒｇｅｄａｔａｂａｓｅ，ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎａｎｄａｎａｌｙｓｉｓｏｆｄａｔａ，ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆｋｎｏｗｌｅｄｇｅｓｙｓｔｅｍ，ｍａｃｈｉｎｅｌｅａｒｎｉｎｇａｎｄｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，ｉｎｔｅ ｇｒａｔｉｏｎａｎｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｙ，ａｎｄｔｈｅｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇｓｏｆｔｗａｒｅ，ｈａｒｄｗａｒｅａｎｄａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅｓｙｓｔｅｍｗｉｌｌａｌｓｏｂｅｄｅｖｅｌｏｐｅｄｔｏｒｅａｌｉｚｅｔｈｅｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅｓｅｒｖｉｃｅｉｎｔｈｅｗｈｏｌｅｌｉｆｅｃｙｃｌｅｏｆｐｉｐｅｌｉｎｅｓ，ｇｒｅａｔｌｙｒｅｄｕｃｅｔｈｅｓｅｒｖｉｃｅｓｅｃｕｒｉｔｙｒｉｓｋａｎｄｆａｉｌｕｒｅｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｏｆｏｉｌｇａｓｐｉｐｅｌｉｎｅｓｙｓｔｅｍ，ａｎｄｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｉｎｃｒｅａｓｅｔｈｅｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙａｎｄｓｅｒｖｉｃｅｌｉｆｅｏｆｐｉｐｅｌｉｎｅｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｓｍａｒｔｏｉｌａｎｄｇａｓｆｉｅｌｄ；ｏｉｌａｎｄｇａｓｇａｔｈｅｒｉｎｇａｎｄｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎｐｉｐｅｌｉｎｅｎｅｔｗｏｒｋｓａｆｅｔｙ；ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ；ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｍａｎａｇｅｍｅｎｔａｎｄｃｏｎｔｒｏｌｐｌａｔｆｏｒｍ；ｓｙｓｔｅｍａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ［Ｃｉｔａｔｉｏｎ］熊惠．基于ＡＩ的油气集输管道安全管控平台构建探究［Ｊ］．西安石油大学学报（自然科学版），２０２３，３８（４）：８１ ８７．ＸＩＯＮＧＨｕｉ．ＤｉｓｃｕｓｓｉｏｎｏｎｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆＡＩ ｂａｓｅｄｓａｆｅｔｙｃｏｎｔｒｏｌｐｌａｔｆｏｒｍｆｏｒｏｉｌａｎｄｇａｓｇａｔｈｅｒｉｎｇａｎｄｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎｐｉｐｅｌｉｎｅ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＸｉ’ａｎＳｈｉｙｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ），２０２３，３８（４）：８１ ８７．Copyright ©博看网. All Rights Reserved.西安石油大学学报（自然科学版）引 言油气管道主要用于输送天然气、原油、成品油等危险介质，对国民经济和社会发展起着举足轻重的作用。
石油天然气行业AI视频分析解决方案V1
非法入侵、聚集、打架、徘徊逗留、手 持武器、攀高、打电话、抽烟、遗留物 品等检测
漏水漏油检测，烟雾火焰检测，抽油 机运行状态监测，机械设备运行状态 监测，温度感知监管，压力压强感知 监管，可燃气体泄漏检测，阀门连接 泄露检测，仪表OCR识别
作业安全规范
1.利旧油气场站原有摄像头获得的现场视频，进行AI智能分析。 2.嵌入功能算法，针对异常现象或行为实时分析检测，提前预警。
解决方案 采用智能头盔与智能化生产作业管理系统相结合，实现人员现场实时数据与生产指挥中心 的交互和传输，实现智能辅助生产作业管理和集成展示。
应用价值 智能头盔参与下的智能巡检，推动了传统油气行业生产作业智能化发展，借助这样的可视 化和交互设备，得以弥补人工缺口、提升作业安全性和协同效率，为油气行业打造全新一 代的「超级工人」。
• 简易运维:批量调节设置摄像机工作模式， 在线巡检摄像机状态，远程重启。
智能识别对象
渣土车
吊车
混泥土搅拌车
装载机
智能摄像机
挖掘机
压路机
推土机
安全帽
工作服
烟火
场景介绍--管道巡检
目录
CONTENTS
01 算法介绍 02 产品介绍
03 场景介绍
04 标杆案例
某燃气公司AI视频监控项目
三个场景：线路中高后果区监控（管道巡检）、施工现 场便携式视频监控（智慧工地）、撬装区无人值守
Thank you
漏油检测
烟雾检测
火焰检测
安全帽检测
设备状态检测
某油库机器人巡检项目
应用场景 某油库采用机器人智能巡检，通过定制巡检路线，能够在不用人工干预的 条件自动完成场站规定路线及区域的巡检。 该油库共分三个区域A区、B区、C区巡检，共计巡检点60个，巡检设备主 要包括管道、压力泵等，其中有27个指针表，含压强表14个、温度表13个； 另有14个数字表，主要参数为压力及温度；机器人单次巡检里程2.8km。 用机器代替人来巡检，支持巡检作业规范、识别去静电、卸车行为分析等 算法，避免因操作失误发生人员伤亡。 支持各种指针表以及液晶表，可全自动表计示数识别，无需人工提前录入 表具信息。
石油行业智能化油气勘探与环境保护方案
石油行业智能化油气勘探与环境保护方案第一章：智能化油气勘探概述 (2)1.1 智能化油气勘探背景及意义 (2)1.1.1 背景 (2)1.1.2 意义 (2)1.1.3 国外发展现状 (3)1.1.4 国内发展现状 (3)第二章：油气勘探数据处理与分析 (3)1.1.5 野外数据采集 (4)1.1.6 实验室数据采集 (4)1.1.7 数值模拟数据采集 (4)1.1.8 数据预处理 (4)1.1.9 油气藏识别 (5)1.1.10 油气成藏条件分析 (5)1.1.11 油气藏评价 (5)第三章：油气勘探智能算法与应用 (5)1.1.12 引言 (5)1.1.13 机器学习算法概述 (6)1.1.14 应用实例 (6)1.1.15 引言 (6)1.1.16 深度学习算法概述 (6)1.1.17 应用实例 (6)第四章：油气藏评价与预测 (7)第五章：智能化油气勘探设备与技术 (8)1.1.18 概述 (8)1.1.19 遥感技术在油气勘探中的具体应用 (8)1.1.20 遥感技术在油气勘探中的优势 (9)1.1.21 概述 (9)1.1.22 地震勘探智能化技术的具体应用 (9)1.1.23 地震勘探智能化技术的优势 (10)第六章：油气勘探环境保护法规与政策 (10)1.1.24 国内油气勘探环境保护法规 (10)1.1.25 国外油气勘探环境保护法规 (11)1.1.26 政策层面 (11)1.1.27 措施层面 (11)第七章：油气勘探环境保护技术 (12)1.1.28 概述 (12)1.1.29 废水处理技术 (12)1.1.30 废气处理技术 (12)1.1.31 固体废物处理技术 (12)1.1.32 噪声治理技术 (12)1.1.33 生态修复技术 (13)1.1.34 环境保护技术 (13)第八章：智能化油气勘探与环境保护协同 (13)1.1.35 引言 (13)1.1.36 智能化油气勘探技术优化 (13)1.1.37 环境保护措施 (14)1.1.38 智能化油气勘探与环境保护协同策略 (14)第九章：智能化油气勘探与环境保护产业发展 (15)1.1.39 智能化油气勘探技术发展现状 (15)1.1.40 环境保护产业发展现状 (15)1.1.41 产业发展趋势 (15)1.1.42 建议 (15)第十章：智能化油气勘探与环境保护未来展望 (16)1.1.43 大数据与云计算技术的融合 (16)1.1.44 人工智能与机器学习技术的应用 (16)1.1.45 物联网技术的应用 (16)1.1.46 无人机与遥感技术的应用 (16)1.1.47 挑战 (17)1.1.48 机遇 (17)第一章：智能化油气勘探概述1.1 智能化油气勘探背景及意义1.1.1 背景我国经济的快速发展，能源需求持续增长，油气资源作为重要的能源支撑，其勘探开发具有重要意义。
智能感知管道安全管理解决方案
智能感知管道安全管理解决方案—— 全信息光纤传感管道安全预警系统2019年3月我国油气管道现状据权威机构统计，2018年，我国原油进口量突破4.6亿吨，进口天然气突破1000亿立方米，成为全球第一大进口国。
根据“十三五”规划，到2020年，我国长输油气管道总里程将超过16万千米。
随着我国油气管道建设，跨越省份和区域的管道越来越多，油气管道网络越来越长。
长输油气管道路径长，地质条件恶劣，管道经过的区域气候多变，周边环境复杂；如此庞大的系统每天都遭受到来自管道自身和外界环境诸多因素的影响，管道泄漏、地质灾害、第三方破坏、管道堵塞、管道沉降等，这些都成为管道失效的主要原因。
长输油气管道安全管理任务繁重，责任重大，面临巨大的挑战，智能管道安全管理是必由之路。
智能感知油气管道安全管理智能感知亦称感知智能，指通过各种传感器获取信息的能力。
智能感知是手段，其目的是为了智能决策，是在对环境和对象智能感知的基础上，为达到某种目的，经过记忆、学习、判断、推理等过程，达到认知环境和对象类别与属性，使基于经验判断和智能处理的决策成为可能。
智能感知油气管道安全管理，是利用智能感知手段，结合油气管道安全管理的特殊性，在对油气管道地质条件、周围环境和管道本身特点感知的基础上，采集大量现场数据，对数据进行分析、学习、判断和推理，掌握油气管道的安全属性，结合以往的工作经验，为管道安全管理提供决策，提高管理效率。
油气管道安全信息感知方式感知方式特点应用卫星遥感探测面积广，系统成本和运行成本都很高；数据判读时间长，不能实时监控，时效性较差。
国外少量应用人工巡检人工巡检直接，成本相对较低，但效率也低；不能适时监测，有数据遗漏，没有预警功能。
国内应用较多无人机巡检利用无人机巡检，反应迅速，效率较高；不能实时获取数据，应用受限，没有预警功能。
国内外有应用光纤传感温度监测可以实时检测管道泄漏数据，定位准确；但没有预警功能，不能监测第三方破坏。
浅析人工智能在燃气管道工程管理中的应用
浅析人工智能在燃气管道工程管理中的应用摘要：许多市政燃气管道被应用于天然技术重工作中，若燃气管道工程管理工作没有做到位，那么很容易影响现场施工的质量，也会对社会群众人身安全造成极大的威胁。
将人工智能应用于燃气管道工程管理工作中，不仅能够展现人工智能在全面和细致管控过程中的积极影响，而且还能在市政管道项目中年增加的社会背景中提高综合管理成效。
所以，本文主要对人工智能在燃气管道工程管理中的应用措施加强探究。
燃气管道工程部门可以在执行相关管理工作中将人工智能技术加强引进，并安排专业人员对其进行合理运用，借助人工智能技术的力量，增强施工管理的严谨性，维护燃气管道工程现场施工质量。
关键词：人工智能；燃气管道；工程；管理；应用引言：燃气管道工程施工管理工作存在众多难点，为了能够使相关工程开展的更加顺利和高效，为了能够使燃气使用率随城市化水平提升而增加，燃气管道工程中相关管控部门可以对智能管理技术可行性和应用场景加强研究，将有价值的技术方案合理调整和全面实施。
可以保障燃气管道工程实施的安全性，还能提高燃气管道工程实施的质量，对开展文明施工管理工作有良好的促进作用。
燃气管道工程除了可以将人工智能技术加强使用，也可以依据时代发展所需，将大数据及物联网等技术和工程执行方法引进和调整，确保各项新进技术和科技成果在燃气管道工程安全质量管理工作中发挥应有的效用。
1.燃气管道工程管理问题许多燃气管道工程部门在开展工程管控工作时，常常会由于施工不规范或者管道老化腐蚀严重问题影响工程管理水平，影响工程质量。
对此，从以下内容可以对燃气管道工程管理问题详细论述，针对后续人工智能在燃气管道工程管理中的应用措施的制定做下铺垫。
以施工不规范为例，由于大部分燃气管道工程都是在户外进行执行的，而户外执行的危险系数相对较高，工程各项内容很容易受多方面因素的影响，出现执行不规范的问题，埋下众多安全隐患，威胁工程实施质量。
另外，燃气管道工程中大部分工作人员专业素质较低，在户外执行危险系数较高的工作内容是，并不会按照相关要求佩戴安全防护工具，若发生突发性情况，那么很容易受没有防护工具保护的影响威胁生命安全。
综合性AI技术_引领油气勘探智能化发展未来
462024.01综合性AI技术引领油气勘探智能化发展未来随着全球油气资源的衰减和勘探技术的日益复杂化，传统的石油勘探方法正面临着巨大挑战。
资源的发现难度加大、开采成本升高及环境保护的要求，都迫切需要新的技术来解决这些问题。
在这样的背景下，人工智能（AI）技术的引入成为石油勘探领域的一次革命性创新。
AI的应用不仅仅是技术的简单迭代，它代表着一种全新的工作方式和思维模式的转变。
AI技术在石油勘探领域的应用涵盖了从数据处理模式识别，到预测分析等多个方面。
通过机器学习（Machine Learning）和深度学习（Deep Learning）等先进技术，AI能够高效处理和分析大规模复杂的地质数据，为勘探工作提供更加精准的地下结构分析，大幅提高油气勘探的成功率和效率。
此外，AI技术在优化钻井计划、预测钻探风险、降低操作成本等方面的应用，也展现出了巨大的潜力。
以深度学 为代表的AI技术在油气领域应用广泛AI技术在油气中的应用可以延伸到20世纪90年代，以模式识别、基因算法、BP神经网络（神经网络模型）为代表的机器学习方法已经开始应用于测录井信息处理解释、构造解释、地震 肖倚天 孙旭东通过机器学习（Machine Learning）和深度学习（Deep Learning）等先进技术，人工智能（AI）能够高效处理和分析大规模复杂的地质数据，为勘探工作提供更加精准的地下构造与属性分析，大幅提高油气勘探成功率和开发效率以深度学习为代表的AI技术自2015年逐步开始进入油气领域，取得了非常广泛的应用，深度学习将作为最核心的AI技术，推动石油行业的数字化转型和智能化发展新兴的前瞻技术为传统勘探方法提供了新的发展方向和视角，正在逐渐改变AI技术应用的模式，机器学习及深度学习将与其他各类新技术融合成为一种更加强大的综合性技术未来石油勘探行业将更加重视跨行业合作和创新模式，这包括与科技公司、环保组织和学术机构的合作，共同开发新技术和解决方案；石油勘探行业将向更加智能化、环境友好和协同合作的方向发展➤➤➤➤FOREFRONT2024.0147属性识别等。
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2017
2019
2
中国铁塔 资源优势
2.1 中国铁塔的资源优势（一）
塔
数量：拥有铁塔约190万座； 位置：中心城区站间距500米以内，一般
城区站间距800米左右，农村区域基本实 现一村一站； 高度：中心城区铁塔高度35-40米；一般 城区铁塔高度40-50米；农村区域铁塔高 度50-70米； 挂载能力：塔体资源精细化管理，共享使 用以“米”为单位。
人工智能算+GPU云平台监控系统
先进的GPU云计算平台保障算力。 先进的深度学习算法保障高识别率。 开放的软件设计提供强大的监控功能。 灵活的规则设置满足不同场景下告警需
要。 足够的学习积累能识别人体和指定车型。 深度对接客户需求，系统管理上更贴近实
际巡护工作习惯。
热成像双光谱摄像机
热成像探测，人体识别距离为1.1公里 640*512分辨率，能有效适应雨雪雾天
1
公司情况
1.1 中国铁塔公司概况
作为党的十八大之后第一批国企改革示范单位，中国铁塔是经国务院倡导并推动，在国资委、工信部的领导和协调下，由中 国移动、中国联通、中国电信共同出资成立的大型通信基础设施综合服务企业，主要从事通信铁塔等基站配套设施和高铁地铁公 网覆盖、大型室内分布系统的建设、维护和运营。
人盯视频12分钟
人盯视频24分钟
被忽略信息 可用信息
被忽略信息 可用信息
大量冗余视频信息造成存储成本巨大浪费
400000
300000
200000
100000
0
1天
1周
1月
1年
以22个点位视频数据为例
3.2 油气管道巡护如何赋予“智能”？
预测预警
数据驱动
智能协同
全面感知
对管道周边环境赋予数据智能分析
2.2 中国铁塔的资源优势（二）
机房
铁塔机房与室分机房的分布，构建了 全市最佳的“边缘计算”IDC环境；
机房房顶可以提供“光伏太阳能 版”、“无人机停机坪”等多种场 景；
机房外墙最佳的广告发布资源。
供电
每个铁塔站点均具备交直流可选的供电方 式，7*24小时完备的供电保障；
应急发电车的充电保障； 视频设备“充电宝”的应急响应能力。
建设
专业高效的建设队伍 代建项目，跳出传统塔房电租赁
为基础的业务范畴，实现分项服 务，分项收费。
代维
属地化维护快速响应； 专业塔房电、网络平台，运行平台维护； 对外部单位提供一体化服务，可兼顾客户平台维
护，实现永不交钥匙工程； 提供模块式组合服务。
3
油气管道智能 保护方案
3.1 人工巡护及技防巡护存在的问题
方行驶重型车辆、船舶驻留等场景；启动实时拍照录像报警机制，及时通过平台分发出警任务。
3高 全程管线监控管理
.
在全程管线监控区域（电子围栏设定范围在50米-200米可调）防范打孔盗油，7*24小时检测周边是否驻留可运送油桶的
车辆以及人员（驻留时间可配置），主要检测面包车、皮卡、卡车（车辆类型可配置）以及人体；系统根据摄像头实时采集的
现场画面AI人工智能分析，触发系统告警功能。
3.6 设备选型及应用系统
激光夜视摄像机
850NM红外激光对人体安全无害，夜视 可达1.5-2,5公里。
1920*1080分辨率，白天能够清晰看清1 公里处人员，激光滤片具备一定的日间透 雾霾能力（1.3倍能见度）。
受雨雪雾天气影响较大，雾天人眼看不到 的摄像机也看不到。
1 高点视频监控 . 利用输油管线周边铁塔资源，安装摄像仪搭建监控点位，通过预制摄像机扫描路径对输油管线（电子围栏设定范围在50米
-200米可调）进行24小时循环视频监控。 利用高速互联网接入将视频流上传到监控中心服务器保存用于后期取证（视频保持时长根据需求可配置）
2高 高后果区监控管理
.
在高后果区监控区域内，根据摄像头实时采集现场照片进行AI人工智能分析，发现采用机械工具挖掘施工、埋地管道上
长输管线防打孔盗油形势严峻 打孔盗油问题屡禁不绝 长输管道分布广、“无围墙”，监管难度大 人防投入巨大，巡护存在“空窗期”，成效有限 无人机巡线等技防试点均存在各类问题
难以做到巡护无盲区、全覆盖 不能实时发现、实时告警、实时响应的高效监控
延迟反应对于管线安全及公共安全将造成严重影响
传统视频监控
训练 数据
海量历 史数据
融合 传感器 数据
融合 业务 规则
输入层
隐藏层
输出层
3.4 互联网+新业态智能管线巡护实践
借助中国铁塔公司站址资源优势，依托AI监控设备的发展和AI云 计算服务，与中石化双方共同开展联合创新研发，开创共享经济 下的互联网+新业态智能管线巡护步入现实。
采用远距离昼夜监测一体化摄像机，利用机器学习技术 对管线周边的偷盗原油场景特征（车辆、人员等关联目 标的行为、开工动土的场景）进行智能监测
管道本体安全，是否有有异常、是否有泄漏？
管道周边是否有侵害风险的施工？ 管道周边是否有可疑人 员、车辆驻留？
管道周边高后果区人群分布 情况？
周边环境是否存在盗油输转隐匿 预警预判地质形变是否存在地质灾害风险？
3.3 智慧管道平台建设思路
智慧管道保护平台区别于传统的信息化平台建设，而是采用了AI深度学习检测模型，利用大数据流计算分析时序行 为，建立大规模数据集，训练针对特别场景的识别模型，并引入模型的自学习更新机制对管道周边进行安全隐患的定 位和及时响应能力。基于人工智能平台部署的时间增长，系统的准确性将不断提前，成为可持续稳健成长型的智慧系 统。
基于地理信息系统（GIS）和管控业务终端，进行报警 地点定位和出警任务派发，用于全天候、实时、高效的 监控管道打孔盗油、第三方施工、重车碾压、违章占 压、泄漏等情况。
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3.5 智能高点视频监控平台主要功能模块
根据“高后果区”的文件要求、“中华人民共和国石油天然气管道保护法”、“打孔盗油事件”，制定了项 目功能方案列表：
传输
得天独厚的无线、有线甚至卫星通信 条件，可便捷通信资源；
提供不同频段的专网、公网路由； 提供通信模块式组合服务。
2.3 中国铁塔的资源优势（三）
管理
站址采用“无线、互联网+、大 平台”模式建立一级平台，远程 集中可控；
强大的管理平台，一点管理百万 站址海量监控信息；
定制化数据分析服务。