基于人工智能技术的高温油泵在线监测开发优势
本文探讨使用低成本的防爆型热成像的图像传感器和常规图像结合，实现以图像传输模式为核心，搭配报警传感器和振动传感器，结合人工智能的算法和模型迭代，尝试解决石化生产中高温油泵的在线的实时监测。通过部署私有服务器，对在线设备进行模式训练和识别，学习运行设备的正常运行状态，给出设备是否正常运行的判断，替代或减少人工巡检的工作频次，替代传统的巡检模式。由于该系统在传统的视频监测基础上，增加温度监测，震动监测和现场环境的运行的模式识别，具备了具有连识别设备的运行的功能，系统记录温度的了历史曲线，较传统的泵机群在线监测系统具有直型、智能性、低成本等特点，为一线在用的生产装置的安全生产，提供了一种可行的解决方法。
关键词：人工智能；高温油泵；热成像；振动传感器；实时监测
1引言
高温油泵等机泵广泛应用于石化生产中，是生产的关键设备。在日常生产中，机泵群组受到诸多人为、环境及设备自身因素的影响，如不加强管理，就会造成重大事故，严重影响生产。传统的机泵群组等旋转机械采用有线或离线式监测方式，离线方式采用巡检模式，1小时一次巡检，存在实时性差，人力成本高等缺点，有线方式存在布线麻烦，设备安装繁琐等缺点。目前本公司也在采用有线和无线相结合的传输模式机泵信号，实施在线式的机泵群管理模式。
早在2010年中国石化下达了关于《中石化下发的高温油泵安全运行要求》的文件，文中要求在严格执行集团公司《炼化企业机泵管理规定》和《石油化工设备维护检修规程》的前提下，进一步做好高温油泵的运行管理工作，提出在机泵区应安装电视监控系统和建议有条件的企业安装在线机泵群状态监测系统。
金陵公司在2011年出台了机泵管理制度，将机泵管理分为A、B、C三级。B级管理机泵群是高温油泵，考虑到实际监控的范围，如将所有泵群管理起来，范围大，投入高，建设周期长等特点。
本文将探讨利用目前的人工智能的方式，在高温油泵区域安装具有探测温度的视频监控系统，辅助配合防爆振动探测器和可燃气体探测器或火焰探测器，采用光纤传送信号的模式，对本公司的在用高温油泵机组进行连续探测。这种基于现场在线运行情况，利用人工智能实现的视频监测和机泵传感器监测的系统复合检测设备，配合后台的分析软件，大大降低了实施的难度，提高了预测的准确性，降低了探测器的布局密度。同时基于图像检测的后台服务器识别诊断系统，可提供在线式的报警。该模式较原检测系统具有较低的投入，较成熟的设备投入和低成本的设备研发、为高温油泵的日常运行的人工智能的诊断，提供快速、准确的方法。
2技术准备
2.1人工智能的现状
近年来介于人工智能技术快速普及，各大平台相继推出了相应的智能服务，输出的形式涵盖了文字、语音、图像、视频等方面。但就整体而言，人工智能应用或产业链的现状分析，可从上至下分为应用层、技术层和基础层。其中基础层是涵盖了运算芯片、终端数据采集、终端数据传输、云计算、用户行为大数据、行业大数据、智能终端等供应商。技术层包括语音识别、图像识别、人脸识别、nlp、slam、传感器融合、路径规划等技术或中间件。tensorflow,caffe,theano,torch,dmtk,dtpar,ros等框架或操作系统和深度学习的等各种算法。
应用层在行业的运营平台发挥作用。解决案例包括智能广告、智能诊断、自动写作、身份识别、智能投资顾问、智能助理、无人车、机器人等场景的应用。
2.2人工智能在工业上的应用
工业上的人工智能应用，一直是发展的关键关节，和技术的衔接非常紧密。尤其在石化行业有广泛的发展空间。应用于开发、验证和部署各种不同的机器学习算法在持续的进行中，但碍于对传感器，识别技术和石化行业易燃易爆特性和高可靠性的要求，应用场景也一直在边缘徘徊，还没有较为成熟的产品。
2.3 传感器的选择
2.4 软件算法
opencv是一个开源的基于BSD许可的数据库，它包括数百种计算机视觉算法。
3系统设计
本系统基于研发的迷你防爆型图像传感器为基本，结合常规图像传输和热成像温度实时采集，在视频服务器中，配置温度预置点，在线读取电机和机泵处的温度取样点，在线显示外壳、转盘、转子等设备的在线实时温度，并进行设备图像的预分析，抽取设备图像的特征值逐帧分析，识别非正常状态。一旦确认状态异常，如温度超高，振动幅值超过7.1~11.2mm/ s ，即驱动报警输出。同时将提取和分析后的数据送到 WEB 服务器中，通过显示正常图像、测温画面、识别画面和历史温度曲线一起的页面进行比较，实现高温油泵的在线温度监测和运行状态判断。
结束语
高温油泵在线检测系统的还在不断调试和完善，但已经初步具备了温度报警、探测报瞥、设备整体状态的学习和报警信息在大屏上弹出的功能，在不断完善的前提下，不断的取得吸取实践的经验，识别效率还会进一步得到提高。该系统具有高可靠性，操作简单，投资低，运行可靠，安装也较简单。可以作为泵区视频监控的重要补充。在低成本的防爆热成像监控设备已经在使用中，现场效果也较明显。防爆振动传感器信号的引人并加人报警联动，系统性能将进一步完善。AI 测试将使用协作单位的开放平台，监测性能还会有较大的提高。本项目进一步的研发和完善中，我们将一如既往的坚持创新思路，结合本职工作，助力于中石化的安全生产。
