關(guān)于油田電網(wǎng)現(xiàn)場作業(yè)視頻安全管控研究

代濤

[摘? ? 要]電力始終是支撐設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)和資源開發(fā)的重要基礎(chǔ)，與社會(huì)不同行業(yè)的連接也尤為緊密，在這其中，油田開發(fā)就是較為突出的一個(gè)環(huán)節(jié)。文章以油田電網(wǎng)現(xiàn)場作業(yè)視頻為切入點(diǎn)，從安全管控的角度出發(fā)，分析安全管控的基本原理，并介紹基本的控制技術(shù)，希望能夠給相關(guān)從業(yè)人員帶來一定的參考和啟示。

[關(guān)鍵詞]油田電網(wǎng);現(xiàn)場作業(yè)視頻;安全管控;技術(shù)應(yīng)用內(nèi)容

[中圖分類號(hào)]TM727 [文獻(xiàn)標(biāo)志碼]A [文章編號(hào)]2095–6487（2021）11–00–02

Research on Video Safety Control of Field Operation of Oilfield Power Grid

Dai Tao

[Abstract]Electric power is always an important foundation to support equipment operation and resource development， and is particularly closely connected with different industries in society. Among them， oilfield development is a more prominent link. In this regard， this paper will also take the on-site operation video of oilfield power grid as the starting point， analyze the basic principle of safety control from the perspective of safety control， and introduce the basic control technology， hoping to bring some reference and Enlightenment to relevant practitioners， which can only be used to attract jade.

[Keywords]oilfield power grid; site operation video; safety control; technical application content

1 分析油田電網(wǎng)現(xiàn)場作業(yè)視頻安全管控的基本原理

當(dāng)下一些油田電網(wǎng)已實(shí)現(xiàn)了變電站視頻監(jiān)控安裝的全覆蓋，但傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控手段并不能準(zhǔn)確地辨別違章的行為，所以生產(chǎn)管理系統(tǒng)和電網(wǎng)視頻監(jiān)控系統(tǒng)的功能也逐漸集中到一起，能夠隨時(shí)讀取工作信息，分析現(xiàn)場的作業(yè)狀態(tài)，篩選精簡的資源，并利用變電站自動(dòng)化系統(tǒng)針對(duì)現(xiàn)場作業(yè)的各種有效數(shù)據(jù)展開采集，滿足批量加載，多人協(xié)同監(jiān)測，監(jiān)控畫面巡檢，畫面自動(dòng)截圖等多個(gè)功能的需求，保證現(xiàn)場作業(yè)能夠獲得最及時(shí)的跟進(jìn)。即，電網(wǎng)現(xiàn)場作業(yè)視頻的安全管控，能夠?yàn)轱L(fēng)險(xiǎn)的預(yù)防注入更多的生機(jī)與活力，讓管理者從更多的視角出發(fā)，細(xì)致地排查潛在的風(fēng)險(xiǎn)，及時(shí)制止違規(guī)行為，取得更加明顯的管控效果，保證生產(chǎn)的正常運(yùn)轉(zhuǎn)。

2 分析現(xiàn)場作業(yè)視頻安全管控在油田電網(wǎng)中的應(yīng)用內(nèi)容

2.1 人臉識(shí)別技術(shù)

目前，有很多油田電網(wǎng)都構(gòu)建了完善的現(xiàn)場作業(yè)視頻安全管控平臺(tái)，以長慶油田為例，人臉識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用就給后期的監(jiān)督提供了極大的便利。通人臉識(shí)別技術(shù)能夠分辨人員的行為，辨別物品，識(shí)別車輛的牌照以及號(hào)碼，劃分電子邊界，功能具有十分明顯的多樣性特點(diǎn)。而油田電網(wǎng)的現(xiàn)場工作人員也必須要手持特種操作證，并取得備案登記之后，才能與職能人員數(shù)據(jù)庫相連接，將自身的照片登記到系統(tǒng)上，滿足人臉識(shí)別的需求，獲得準(zhǔn)入的權(quán)限。為了排除無關(guān)人員和無資格人員的亂入，人臉識(shí)別技術(shù)也能夠與數(shù)據(jù)庫相連接，針對(duì)那些持有特種操作證的現(xiàn)場作業(yè)人員和職能人員進(jìn)行比較，自動(dòng)確認(rèn)進(jìn)場者的身份，然后展開上級(jí)通報(bào)，這樣可以滿足全覆蓋識(shí)別的基本需求。同理，該技術(shù)也可以對(duì)勞保物品以及作業(yè)人員的穿戴情況進(jìn)行監(jiān)控。

為了提高測試的準(zhǔn)確性和精確性，很多油田也針對(duì)人臉識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用，采用了不同型號(hào)的攝像頭，并展開了一定范圍的測試，在不同放大變焦的條件下錄制相應(yīng)的視頻。先讓現(xiàn)場的測試人員從20 m遠(yuǎn)的起點(diǎn)出發(fā)，步行逐步接近攝像頭，然后通過人臉識(shí)別算法進(jìn)行解析，分辨攝像頭視頻中的每一幀圖像，確認(rèn)在1 s內(nèi)的不同距離下，人臉識(shí)別算法識(shí)別出視頻中人員身份的最低圖像分辨率，這里所提到的最低圖像分辨率指的就是圖像清晰度的最低標(biāo)準(zhǔn)，能夠作為攝像頭像素規(guī)格的換算參考。企業(yè)也可以明確攝像頭的最低配置需求，選擇一些推薦配置的型號(hào)，選擇性地安放在現(xiàn)場作業(yè)的不同區(qū)域。而測試結(jié)果也說明，當(dāng)攝像頭高2.5 m，人臉特征向量對(duì)比閾值是0.98時(shí)，那么正向人臉識(shí)別率可以高于75 %。如果在正常行走，慢速跑等由遠(yuǎn)及近的運(yùn)動(dòng)情況下，人臉識(shí)別率通常會(huì)高于70 %。如果只露出了1/4的側(cè)臉或面部被遮擋1/4，人臉識(shí)別率也可以高于69 %，即便是面對(duì)多人檢測的情況，測試結(jié)果也相對(duì)較為穩(wěn)定。但不可否認(rèn)的是，如果攝像頭的位置相對(duì)固定，鏡頭焦距越長，監(jiān)控距離是越遠(yuǎn)的。然而，監(jiān)控的角度會(huì)有所變小，這也就意味著，企業(yè)需要根據(jù)現(xiàn)場的實(shí)際情況合理選取攝像頭，并根據(jù)攝像和監(jiān)控系統(tǒng)構(gòu)建完整的數(shù)據(jù)庫，收錄最全面的人臉信息，將人臉與工作人員的身份一一對(duì)應(yīng)。

2.2 行為預(yù)測技術(shù)

早在之前，很多油田就針對(duì)現(xiàn)場作業(yè)人員的運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行了測試，并將其劃分為兩種類型：正常情況和特殊情況。正常情況指的是人員的正常行走，一般來講，運(yùn)動(dòng)的軌跡是不會(huì)丟失的。特殊情況指的是跳躍、慢跑、彎腰或者是下蹲等現(xiàn)象，而以上這些動(dòng)作也能夠被現(xiàn)場的監(jiān)控所捕捉，人員軌跡并未丟失。但值得注意的是如果工作人員倒地且周圍的光線較暗，那么人員起身的瞬間，有可能出現(xiàn)軌跡丟失的問題。因此，正常情況下人員行走的檢測精度是更加突出的，至于跳躍、彎腰、爬行或者是翻滾越界等情況，檢測精度會(huì)隨之降低。

要對(duì)運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行監(jiān)控的主要目的是對(duì)現(xiàn)場作業(yè)人員的行為進(jìn)行預(yù)測，操作人員可以利用VGG-19這一經(jīng)典模型，對(duì)現(xiàn)場捕捉到的圖像進(jìn)行特征的分析和提取，形成關(guān)節(jié)點(diǎn)的熱力圖，然后再標(biāo)注出具體的位置，應(yīng)用非最大抑制算法獲得行為的峰值，并將其作為關(guān)節(jié)點(diǎn)的存儲(chǔ)參考。一般情況下，油田會(huì)在現(xiàn)場作業(yè)視頻安全管控平臺(tái)中設(shè)置雙位數(shù)的關(guān)節(jié)點(diǎn)，主要集中在左右耳朵，左右眼睛，左右肩膀，左右手走，左右膝蓋，左右腳這些關(guān)鍵的部位，并根據(jù)節(jié)點(diǎn)提煉出來的信息，分析關(guān)節(jié)點(diǎn)之間是否存在相連的關(guān)系，然后做出順序的組合排練。在這里關(guān)節(jié)點(diǎn)之間的連接就可以看作肢體的運(yùn)動(dòng)，在得到不同監(jiān)控圖像時(shí)，如果肢體相同，那么現(xiàn)場作業(yè)人員就是同一位，這樣可以更加快速地辨別作業(yè)人員的身份，即便是不露臉。除此之外，很多油田也會(huì)在行為預(yù)測時(shí)，利用數(shù)據(jù)集展開訓(xùn)練，并借助YOLO算法，以深度排序的模式，針對(duì)現(xiàn)場作業(yè)人員的全程軌跡展開跟蹤，對(duì)他們進(jìn)行評(píng)估和預(yù)測。接著通過卡爾曼濾波預(yù)測判斷下一步的行為，把現(xiàn)場作業(yè)人員的前一幀與通過卡爾曼濾波預(yù)測得到的同一名現(xiàn)場作業(yè)人員的下一幀相連，判斷連線與每條工作區(qū)域的電子邊界是否存在焦點(diǎn)，如果發(fā)現(xiàn)了焦點(diǎn)，那么工作人員就出現(xiàn)了越界的行為，這樣可以進(jìn)一步提高越界檢測的實(shí)時(shí)性。

2.3 電子邊界的生成

電子邊界的生成有3種途徑：疊加法自動(dòng)生成、物體或環(huán)境輪廓檢測算法生成、手工繪制生成。就疊加法自動(dòng)生成來講，其自身的應(yīng)用需要先調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)中觀察到的數(shù)據(jù)，針對(duì)變電站那些已經(jīng)懸掛接地線并進(jìn)入檢修狀態(tài)的一次設(shè)備進(jìn)行識(shí)別。然后根據(jù)現(xiàn)場待檢修的設(shè)備數(shù)量和位置，在數(shù)據(jù)庫中預(yù)先設(shè)定好每臺(tái)設(shè)備關(guān)聯(lián)的安全停電區(qū)域，把待檢修的設(shè)備疊加到一起，劃分整個(gè)現(xiàn)場作業(yè)的安全區(qū)域，這樣就可以在智能攝像頭內(nèi)自動(dòng)得到電子邊界。如果作業(yè)現(xiàn)場布置了遮欄，布幔一些實(shí)體的邊界標(biāo)志，那么也可以通過輪廓檢測算法，將其轉(zhuǎn)化為電子邊界，判斷現(xiàn)場作業(yè)人員是否出現(xiàn)了違規(guī)行為。

3 分析油田電網(wǎng)現(xiàn)場作業(yè)視頻安全管控的基本功能

3.1 非法進(jìn)入作業(yè)區(qū)域監(jiān)控

油田生產(chǎn)本身就伴隨一系列的風(fēng)險(xiǎn)和隱患，在企業(yè)內(nèi)部也根據(jù)安全等級(jí)的不同，劃分了與之相對(duì)應(yīng)的作業(yè)區(qū)域，對(duì)于一些安全敏感地帶來講，出于保護(hù)的角度考慮，需要對(duì)區(qū)域進(jìn)行出入檢測。如果發(fā)現(xiàn)未經(jīng)授權(quán)的人或可疑人物或是車輛進(jìn)入安全隱患地帶，就可以利用視頻進(jìn)行自動(dòng)檢測，識(shí)別入侵目標(biāo)然后發(fā)出警報(bào)，通知現(xiàn)場的管理人員前去處理。在這里，入侵檢測本身就是安防領(lǐng)域較為常見的功能，一般情況下，企業(yè)都會(huì)使用背景減除法或者幀間差分法進(jìn)行背景重構(gòu)，準(zhǔn)確地定位運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，然后再使用跟蹤算法對(duì)目標(biāo)進(jìn)行追蹤，及時(shí)發(fā)現(xiàn)警戒線越界，禁區(qū)闖入這些不安全行為?？傊?，現(xiàn)場作業(yè)視頻安全監(jiān)控具有明顯的實(shí)時(shí)性特

征，而且準(zhǔn)確性較高。

3.2 勞動(dòng)紀(jì)律監(jiān)控

油田電網(wǎng)的運(yùn)行牽涉資源的開發(fā)和各項(xiàng)儀器的運(yùn)轉(zhuǎn)，所以也很容易遇到一些意外事故。同時(shí)，油田開發(fā)的工藝復(fù)雜，而且有可能面對(duì)高溫高壓的環(huán)境，這就給勞動(dòng)者提出了更加嚴(yán)格的需求，必須要專心致志的集中精力，按照宏觀上的標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)定來執(zhí)行任務(wù)，時(shí)刻關(guān)注設(shè)備運(yùn)行、溫度變化、壓力檢測、環(huán)境等條件的變化，并做出靈活的應(yīng)對(duì)和處理，只有這樣才可以保證電網(wǎng)運(yùn)行的穩(wěn)定性，讓生產(chǎn)有序進(jìn)行。一旦上班睡覺，擅自離崗或嬉戲打鬧，實(shí)施一些與現(xiàn)場作業(yè)無關(guān)的行為，從而導(dǎo)致精力不集中，忽略了自己的職責(zé)，那么就必然會(huì)增加事故發(fā)生的可能性。在這種情況下，現(xiàn)場作業(yè)視頻就可以完成人體目標(biāo)識(shí)別這項(xiàng)工作，通過面部表情分析和瞳孔驗(yàn)證，判斷工作人員是否屬于疲勞狀態(tài)，是否出現(xiàn)睡崗等現(xiàn)象。而離崗脫崗的監(jiān)測主要強(qiáng)調(diào)的是區(qū)域內(nèi)是否存在符合要求的人體目標(biāo)，如果某些崗位需要雙崗執(zhí)勤，但監(jiān)控卻并沒有在現(xiàn)場識(shí)別到人體目標(biāo)或者是只有一人，那么就可以判斷出現(xiàn)了離崗或者是脫崗的問題。

3.3 勞動(dòng)保護(hù)監(jiān)控

如果油田工作人員沒有按照規(guī)定和要求配備保護(hù)裝置實(shí)施保護(hù)措施，那么就很容易在石油開發(fā)的過程中受到干擾和傷害，如為佩戴膠皮手套、手被灼傷、沒有佩戴護(hù)目鏡、眼睛被灼傷、沒有佩戴口罩和面罩、吸入有毒物質(zhì)等。在這種情況下，就可以繼續(xù)利用現(xiàn)場視頻監(jiān)控這一功能，采取機(jī)器智能學(xué)習(xí)的方法，對(duì)膠皮手套、防護(hù)口罩、防護(hù)面具、安全帶、工作服、進(jìn)行全方位建模。如果發(fā)現(xiàn)工作人員沒有佩戴以上這些裝置，就應(yīng)當(dāng)發(fā)出相應(yīng)的報(bào)警信號(hào)。同理，其他類型的勞動(dòng)保護(hù)用品識(shí)別也可以參照這種做法。例如，在判斷是否佩戴安全帽時(shí)，就可以使用梯度直方圖，采用支持向量機(jī)方法定位人體，然后再利用AdaBoost分類器對(duì)安全帽進(jìn)行定位，判斷現(xiàn)場作業(yè)人員是否佩戴了安全帽。

3.4 作業(yè)智能監(jiān)控

從國家的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定中可以看出，凡在距墜落地面高度2 m以上的作業(yè)，都屬于高處作業(yè)的范疇。油田電網(wǎng)的運(yùn)行本身就需要鋪設(shè)電線，搭建起相應(yīng)的光纖電纜，所以裝置的擺放位置也相對(duì)較高，很多維修工作都與高空作業(yè)存在密不可分的關(guān)系，這也就意味著，工作人員面臨的安全風(fēng)險(xiǎn)是顯而易見的。而在登高作業(yè)時(shí)，除了要設(shè)置好腳手架，系好安全帶之外，還應(yīng)當(dāng)通過現(xiàn)場的監(jiān)控視頻進(jìn)行全方位的保護(hù)與跟進(jìn)。在這里，可以發(fā)揮出監(jiān)控視頻的圖像測量技術(shù)，先判斷人體與地面的高度，如果高度超過2 m，那么就要自動(dòng)對(duì)作業(yè)過程進(jìn)行抓拍，直到操作告一段落。與此同時(shí)，也要把操作時(shí)間、操作地點(diǎn)和特定的操作人員充分結(jié)合到一起，分析這一次高空作業(yè)是否辦理的作業(yè)證。如果檢測到了高空墜物或者是人員墜落的問題，要及時(shí)發(fā)出報(bào)警信號(hào)，提醒管理者到現(xiàn)場快速進(jìn)行救援。除了高空的監(jiān)督之外，動(dòng)火作業(yè)也需要獲得更高的關(guān)注和重視，動(dòng)火作業(yè)本身就是石油行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)最大的項(xiàng)目之一，國家也針對(duì)這一領(lǐng)域制定了嚴(yán)格的規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)。

4 結(jié)束語

持續(xù)性推動(dòng)現(xiàn)場作業(yè)視頻安全管控是合理且必要的舉動(dòng)，這是為油田電網(wǎng)運(yùn)行提供安全保障的應(yīng)有之策，也是維護(hù)人身安全和經(jīng)濟(jì)安全的有效措施。本文通過非法進(jìn)入作業(yè)區(qū)域監(jiān)控、勞動(dòng)紀(jì)律監(jiān)控、勞動(dòng)保護(hù)監(jiān)控、作業(yè)智能監(jiān)控這幾個(gè)角度，論述了現(xiàn)場作業(yè)視頻安全管控的基本功能，充分結(jié)合了油田電網(wǎng)監(jiān)控技術(shù)引進(jìn)的現(xiàn)狀，具有理論上的合理性與實(shí)踐上的可行性，能夠作為從業(yè)人員的參考依據(jù)。在未來油田企業(yè)也需要打造更為完善的監(jiān)督和控制體系。

參考文獻(xiàn)

[1] 陳勝波，靖偉，聶萬慶.油田電網(wǎng)現(xiàn)場作業(yè)視頻安全管控研究[J].上海電氣技術(shù)，2019，12（4）：57-59，68.