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    燃?xì)夤艿拦こ坦芾碇腥斯ぶ悄艿倪\(yùn)用研究

    2021-12-23 22:01:59江南
    家園·電力與科技 2021年13期
    關(guān)鍵詞:燃?xì)夤艿?/a>管道工程工程管理

    江南

    摘要:燃?xì)夤艿拦こ膛c群眾打生活和安全息息相關(guān),為了全面提升燃?xì)夤艿拦芾硭胶瓦_(dá)到節(jié)約資源和環(huán)境保護(hù)目標(biāo),新時(shí)期開(kāi)始對(duì)人工智能技術(shù)加以應(yīng)用。本文從燃?xì)夤艿乐悄芄芾淼膽?yīng)用場(chǎng)景入手,討論人工智能在燃?xì)夤艿拦こ坦芾磉\(yùn)用的技術(shù)方案,闡述人工智能的運(yùn)用體現(xiàn),最后提出城市智能化的特點(diǎn)和發(fā)展方向,希望加快推動(dòng)城市燃?xì)獾臄?shù)字化和智能化發(fā)展進(jìn)程。

    關(guān)鍵詞:燃?xì)夤艿?管道工程;工程管理;人工智能

    燃?xì)夤艿拦こ淌浅鞘谢A(chǔ)工程設(shè)施建設(shè)的重要組成部分,其不僅關(guān)系到燃?xì)庠O(shè)施建設(shè)的水平,還關(guān)乎城市生產(chǎn)與生活的應(yīng)用,所以必須要在燃?xì)夤艿拦こ探ㄔO(shè)中實(shí)施有效的管理工作。然而燃?xì)夤艿拦こ碳姺睆?fù)雜,需要采用人工智能技術(shù),確保燃?xì)夤艿拦こ痰馁|(zhì)量得到保障。

    一、城市燃?xì)庾詣?dòng)化特征分析

    城市燃?xì)夤芫W(wǎng)包括高壓、中壓和低壓三個(gè)壓力等級(jí),其中高壓燃?xì)庑枰祲褐蟛拍軡M足用戶使用,在燃?xì)飧邏航抵恋蛪浩陂g需要通過(guò)相關(guān)裝置實(shí)現(xiàn),主要利用燃?xì)庹{(diào)壓站,其中調(diào)壓器是核心設(shè)備。燃?xì)庹{(diào)壓站結(jié)合壓力等級(jí)和位置分為城市門站,分?jǐn)?shù)站以及高壓、中壓、中低壓調(diào)壓站。所以與長(zhǎng)輸管網(wǎng)站場(chǎng)不同,主要作用在于過(guò)濾、計(jì)量和調(diào)壓,以此通過(guò)壓力監(jiān)測(cè)保證城市燃?xì)獍踩?。?dāng)前城市燃?xì)庾詣?dòng)化積極應(yīng)用信息化平臺(tái),通過(guò)擴(kuò)容與改造打造智能化安全管理平臺(tái),進(jìn)行數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程監(jiān)控、應(yīng)急調(diào)度指揮、安全預(yù)警以及安全業(yè)務(wù)管理,最終滿足燃?xì)夤艿赖闹腔刍芾硇枨蟆?/p>

    二、燃?xì)夤艿乐悄芄芾淼膽?yīng)用場(chǎng)景分析

    (一)智能化施工管理

    在燃?xì)夤艿拦こ淌┕て陂g,人工智能應(yīng)用主要體現(xiàn)在以下方面:其一,可以對(duì)施工人員實(shí)名登記,借助讀卡設(shè)備對(duì)施工人員信息加以采集,并錄入數(shù)據(jù)庫(kù)。在現(xiàn)場(chǎng)對(duì)人臉圖片采集,然后借助人臉對(duì)比算法驗(yàn)證身份;其二是對(duì)施工人員安全培訓(xùn),這個(gè)過(guò)程中可以采取人臉識(shí)別方法進(jìn)行簽到管理;其三是查驗(yàn)人員上崗,借助掃描特種設(shè)備上崗證獲取證件信息;其四現(xiàn)場(chǎng)人員管理,通過(guò)人臉識(shí)別算法對(duì)施工人員和監(jiān)理人員進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)管理;其五是施工機(jī)械和設(shè)備管理,通過(guò)掃描特種設(shè)備證件獲取其信息,然后與第三方系統(tǒng)在線對(duì)比。

    (二)智能化施工安全管理

    一方面,在下井作業(yè)或者動(dòng)火操作、閥室作業(yè)都要在專人指揮與監(jiān)護(hù)下進(jìn)行,為了進(jìn)一步提升作業(yè)的安全性,可以采取人工智能技術(shù)設(shè)定帶氣作業(yè)區(qū)域,之后利用錄像設(shè)備采集和提取圖像,再通過(guò)人體檢測(cè)算法分析現(xiàn)場(chǎng)指揮情況;另一方面,吊車、挖機(jī)等大型設(shè)備作業(yè)期間需要進(jìn)行安全警戒區(qū)的管理工作,能夠分析作業(yè)區(qū)域是否存在人員進(jìn)入情況。

    (三)智能化施工質(zhì)量管理

    一方面,地下管線作業(yè)期間先利用警示帶檢測(cè)。在實(shí)際施工過(guò)程中可以通過(guò)目標(biāo)檢測(cè)算法判定敷設(shè)警示帶的必要性;另一方面,檢查燃?xì)夤艿朗欠翊嬖诤附訑?shù)據(jù)異常。在系統(tǒng)中錄入焊接數(shù)據(jù),然后通過(guò)預(yù)設(shè)的記錄數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)是否存在日期異常、環(huán)境溫度波動(dòng)、接口之間間隔過(guò)短、材料批次錯(cuò)誤、管道口徑之間不匹配等問(wèn)題。此外,可以通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法檢查和分析燃?xì)夤艿篮附覺(jué)光片,比如是否存在焊口號(hào)問(wèn)題、底片編號(hào)問(wèn)題、黑度不足問(wèn)題。

    (四)智能化安全防護(hù)

    借助目標(biāo)檢測(cè)算法可以分析施工人員在危險(xiǎn)作業(yè)期間是否佩戴安全繩、安全帽、工作服作業(yè)。此外,在施工過(guò)程中需要通過(guò)人工智能技術(shù)的人臉識(shí)別目標(biāo)檢測(cè)以及軌跡跟蹤實(shí)現(xiàn)。主要包括以下四個(gè)部分:其一,數(shù)據(jù)采集。這個(gè)過(guò)程需要把攝像頭中拍攝的視頻處理,之后在存儲(chǔ)設(shè)備中備份;其二,數(shù)據(jù)處理。存儲(chǔ)的視頻被數(shù)據(jù)處理設(shè)備讀取后,再次經(jīng)過(guò)視覺(jué)算法庫(kù)進(jìn)行預(yù)處理,然后在設(shè)備中集中存儲(chǔ);其三,模擬訓(xùn)練。根據(jù)實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景配置集群,進(jìn)行模型選擇和參數(shù)的配置,然后對(duì)結(jié)果加以評(píng)估;其四,模型應(yīng)用。在服務(wù)器運(yùn)行期間利用模型,然后可以在特殊的算法下發(fā)現(xiàn)是否有違規(guī)操作情況,隨著燃?xì)夤こ踢M(jìn)行施工現(xiàn)場(chǎng)的多次調(diào)試,提出數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)傳輸以及模型應(yīng)用等技術(shù)方案。

    三、人工智能在燃?xì)夤艿拦こ坦芾磉\(yùn)用的技術(shù)方案

    (一)技術(shù)架構(gòu)

    在業(yè)務(wù)應(yīng)用板塊涵蓋施工管理、施工安全、施工質(zhì)量、文明施工和安全防護(hù)等內(nèi)容,其中智能服務(wù)板塊主要進(jìn)行人臉識(shí)別目標(biāo)檢測(cè),基礎(chǔ)服務(wù)板塊滿足視頻預(yù)覽回放、事件上報(bào)、告警聯(lián)動(dòng)等需要,所需的設(shè)備和平臺(tái)主要為互聯(lián)網(wǎng)協(xié)議通信、數(shù)字視頻錄像機(jī)、網(wǎng)絡(luò)視頻錄像機(jī)。

    (二)數(shù)據(jù)采集

    結(jié)合外部條件的差異性進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、傳輸以及模型應(yīng)用,最后闡述模型訓(xùn)練和所用的關(guān)鍵技術(shù),之后與人工智能技術(shù)結(jié)合應(yīng)用即可滿足場(chǎng)景需要。在實(shí)際應(yīng)用中具有以下特點(diǎn):一方面通過(guò)移動(dòng)巡查記錄儀滿足錄像、數(shù)據(jù)上傳等需求,這種儀器具有重量輕、體積小和便于攜帶的優(yōu)勢(shì),所以主要用于采集現(xiàn)場(chǎng)移動(dòng)位置視頻;另一方面,通過(guò)布控球采集視頻現(xiàn)場(chǎng)定點(diǎn)位置,該設(shè)備內(nèi)置高性能鋰電池組,還帶有4G通訊模塊和GPS模塊,之后安裝于車輛內(nèi)部。

    (三)數(shù)據(jù)傳輸

    在數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中,主要是受到現(xiàn)場(chǎng)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)信號(hào)偏弱影響,根據(jù)傳輸速度以及可靠性優(yōu)先選擇有線網(wǎng)絡(luò)以及無(wú)線局域網(wǎng),在沒(méi)有網(wǎng)絡(luò)覆蓋的區(qū)域要采用離線方法,在本地完成視頻存儲(chǔ)后利用優(yōu)盤(pán)人工傳輸?shù)椒治鱿到y(tǒng)。

    (四)模型應(yīng)用

    技術(shù)方案的執(zhí)行與網(wǎng)絡(luò)條件、模型復(fù)雜程度、實(shí)時(shí)性要求以及視頻路數(shù)有關(guān),將直接決定應(yīng)用期間是否需要現(xiàn)場(chǎng)邊緣計(jì)算、后臺(tái)計(jì)算或者二者結(jié)合具體說(shuō)來(lái):其一,現(xiàn)場(chǎng)邊緣計(jì)算。通過(guò)這種方法可以讓后臺(tái)的集中運(yùn)算壓力大大降低,并且可以發(fā)揮出輸出結(jié)果強(qiáng)和減少傳輸帶寬的作用,最終節(jié)約網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行成本;其二,后臺(tái)集中運(yùn)算。根究現(xiàn)場(chǎng)邊緣設(shè)備以及后臺(tái)集中運(yùn)算,增加視頻路數(shù),進(jìn)行更為復(fù)雜的計(jì)算,這一過(guò)程需要借助一定的運(yùn)算能力,并且保證消耗網(wǎng)絡(luò)帶寬;其三,現(xiàn)場(chǎng)邊緣計(jì)算與后臺(tái)集中運(yùn)算的結(jié)合。相較于以上兩種運(yùn)算方案,該方案能夠顯著降低硬件以及寬帶成本。

    四、人工智能的運(yùn)用體現(xiàn)分析

    (一)人臉識(shí)別考勤

    在燃?xì)夤艿拦こ坦芾懋?dāng)中,諸多場(chǎng)景對(duì)人臉識(shí)別技術(shù)加以應(yīng)用,其中包括日常簽到管理、實(shí)名登記、持證查驗(yàn)和安全培訓(xùn)。比如施工現(xiàn)場(chǎng)的人臉識(shí)別測(cè)試環(huán)節(jié),智能設(shè)備對(duì)合法人員進(jìn)行綠色框定位,而陌生人員采用紅色框定位。

    (二)施工人員安全帽檢測(cè)

    在燃?xì)夤こ套鳂I(yè)期間,如果施工人員未能佩戴安全帽容易出現(xiàn)安全事故。通過(guò)人工智能技術(shù)可以通過(guò)施工現(xiàn)場(chǎng)的歷史錄像分析安全帽佩戴規(guī)范情況,如果發(fā)現(xiàn)施工人員沒(méi)有按照規(guī)定佩戴安全帽畫(huà)面會(huì)通過(guò)紅色框顯示。

    (三)施工護(hù)欄連續(xù)性檢測(cè)

    在燃?xì)夤艿朗┕がF(xiàn)場(chǎng)需要按照規(guī)定設(shè)置防護(hù)欄,保證護(hù)欄的安裝具有連續(xù)性,為此在燃?xì)夤艿朗┕がF(xiàn)場(chǎng)需要連續(xù)性檢驗(yàn)測(cè)試,如果找出安全護(hù)欄設(shè)置不連續(xù)可通過(guò)紅色框定位。

    五、燃?xì)庵悄芑奶攸c(diǎn)和發(fā)展方向

    在當(dāng)前的燃?xì)夤艿拦こ坦芾碇校瑪?shù)據(jù)采集與監(jiān)控控制系統(tǒng)得到了廣泛應(yīng)用。并且借助燃?xì)庹{(diào)壓站滿足遠(yuǎn)程監(jiān)控和動(dòng)態(tài)管理需要,可以用于燃?xì)庹{(diào)壓站數(shù)據(jù)采集、燃?xì)庹{(diào)壓站出口壓力調(diào)節(jié)、燃?xì)庹{(diào)壓站流量自動(dòng)調(diào)節(jié)等需要(如圖一)。由于當(dāng)前城市燃?xì)庋鼐€設(shè)置了調(diào)壓撬設(shè)備,所以也需要監(jiān)控和檢測(cè)調(diào)壓箱中的調(diào)壓撬壓力,并且要對(duì)井道密閉空間的可燃?xì)怏w濃度進(jìn)行監(jiān)測(cè)。在今后的燃?xì)庵悄芑踩l(fā)展中,還需要對(duì)智能化應(yīng)用通訊網(wǎng)絡(luò)、遠(yuǎn)程監(jiān)控平臺(tái)、現(xiàn)場(chǎng)調(diào)節(jié)監(jiān)控系統(tǒng)加以利用。

    結(jié)束語(yǔ):

    綜上所述,在燃?xì)夤艿拦こ讨?,工程安全質(zhì)量管理以及施工人員管理是重點(diǎn),通過(guò)人工智能技術(shù)可以顯著提升燃?xì)夤こ痰墓芾硭?,比如提前分析是否存在安全隱患,加強(qiáng)質(zhì)量監(jiān)督水平,確保文明施工,并且能夠智能監(jiān)控燃?xì)飧綄僭O(shè)施,滿足于智能預(yù)警和事后的智能核查,最終進(jìn)一步提升施工效率,保障群眾的生命財(cái)產(chǎn)安全。

    參考文獻(xiàn):

    [1]楊利賓.人工智能背景下研究智能化技術(shù)在工程管理中的運(yùn)用[J].低碳世界,2020,v.10;No.208(10):114-115.

    [2]張志勇.燃?xì)夤艿拦こ淌┕す芾泶胧┨轿鯷J].商品與質(zhì)量,2016,000(044):314-314.

    [3]沈翔,郭喬堃.人工智能在工程項(xiàng)目管理中應(yīng)用的拓展研究[J].中國(guó)工程咨詢,2020(8):35-41.

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