1、电力安全技术42第25卷(2023年第2期)基于人工智能的电厂油罐区非标准化作业检测石彦鹏1，潘作为2(1.内蒙古京宁热电有限责任公司，内蒙古 乌兰察布 012000;2.北京京能电力股份有限公司，北京 100025)Non-standardized Operation Detection for Oil Tank Area in Power Plant Based on Artificial IntelligenceSHI Yanpeng1,PAN Zuowei2(1.Inner Mongolia Jingning Thermal Power Co.,Ltd.,Ulanchap 012000
2、;2.Beijing Jingneng Power Co.,Ltd.,Beijing 100025)摘 要 提出一种基于人工智能的电厂油罐区非标准化作业检测系统，阐述了系统各个组成模块及非标准化作业检测的具体流程，通过人工智能图像分析和高精度定位手段实现对现场人员的位置、行为的定位和分析，以及现场作业和违章管控的智能化，大幅度提升了人员的安全意识和安全管理效率，提升了电厂安全风险管控的信息化、智能化水平。关键词 电厂油罐区；人工智能；非标准化作业检测；风险管控Abstract:A non-standard operation detection system for the oil tank
3、area of a power plant based on artificial intelligence is designed,of which each component module is described in detail as well as the specific process of the non-standard operation detection.The application of this system is available to locate and analyze the location and behavior of personnel on
4、 site via artificial intelligent image analysis and high-precision location technologies,which realizes the intelligence in controlling onsite operation and substandard behavior,improves the staff safety awareness and safety control effectiveness,and promotes the digitalization and intelligence leve
5、l of safety risk control for the power plant.Key words:oil tank area of power plant;artificial intelligence;non-standardized operation detection;risk control中图分类号:TM621 文献标识码:A 文章编号:1008-6226(2023)02-0042-030 引言油罐区是电厂重要敏感区域，油罐充油是一项操作风险较高的作业。由于油罐区属于易燃易爆区域，稍有不慎就可能引发大范围火灾，对人身财产安全造成巨大损失。因此，电厂油罐区的安全是全厂安全
6、管理工作的关键点之一。工作人员在油罐区进行输油过程中出现操作失误或作业不规范属于电厂运行的重大误操作事故，可能会造成设备损坏或人身伤害。为实现安全监督管理，全过程、全方位、全天候监控输油作业现场十分必要。目前，多数作业现场都采用安全管理人员现场巡查和视频监控人工审查方式进行安全隐患和违章作业排查，这类方法可能存在人为疏忽且效率比较低下的问题。人工智能技术可实现对电厂安全生产全过程的智能化管理，有效解决上述问题，43第25卷(2023年第2期)电力安全技术为此提出引入一种基于人工智能的电厂油罐区非标准化作业检测系统。1 油罐区作业管理现状电厂油罐区作业现场环境复杂、危险源点多面广，而人员的专业技
7、能和安全意识参差不齐，作业违章现象时有发生，依靠传统的人员监管效率低下，管理手段单一，且人工巡检并不能完全实时准确地发现隐患。视频监控的兴起虽然很大程度上解决了传统人力监管工作难度大的问题，但是过多的视频冗余依然给监护人员带来了监控和辨识难度。目前，国内部分企业已开始对油罐区自动化系统进行整体改造，逐步建立更为先进、高效、精确、可靠的现代化储运系统。从油罐区管理方面，企业开发使用了各种集成管理系统，实现罐区自动控制、远程监控、出货量统计、共享数据等。在安全生产方面，采用人工智能和高精度定位为主的技术手段，以其特有的智能程度高、准确性能强等特性，可针对现场传统安全防范的痛点、难点提出有效的解决方
8、案，为生产安全提供技术保障。2 智能化的非标准化作业检测系统基于人工智能的电厂油罐区非标准化作业检测系统联合多个摄像头以及超宽带定位(ultra-wideband，UWB)技术，可实现对违规行为的判断和预警。该系统涉及多个模块，其结构如图 1 所示。图 1 油罐区非标准化作业检测系统结构2.1 车辆检测模块车辆检测模块由深度目标检测网络 FasterRCNN 构成，主要包括卷积层、RPN 网络、ROIPooling 层、分类和回归层四个层级内容。卷积层用于提取图片的特征，输入为整张图片，输出为提取出的特征图；RPN 网络用于生成候选区域，输入为第一步中生成的特征图，输出为多个候选区域；ROIP
9、ooling 层收集输入的特征图和候选区域，综合这些信息后，提取得到固定尺寸的特征图；分类和回归层输出候选区域所属的类和候选区域在图像中的精确位置。利用提前训练好的车辆检测模型对油罐区外摄像头所采集的视频图片信息进行检测，进而确定是否有油车出现。2.2 接地线行为检测模块接地线行为检测模块由行为检测深度神经网络R-C3D 组成。R-C3D 是一个端到端的视频行为检测模型，有 3 个组成部分，分别是 3D 特征提取网络、建议子网和分类子网。3D 特征提取网络以视频帧作为输入，通过卷积计算出 3D 特征；建议子网则生成不同长度的建议以及相应的置信分数；分类子网对建议进行过滤，将 3D 特征图通过
10、3DROIPooling 池化成固定长度的特征，然后进行行为类别分类并预测出精修后的行为边界。利用提前训练好的接地线行为检测模型，对油罐区外摄像头采集的视频图片信息进行检测，检测人员是否有将接地线挂在油车接地柱上的行为。2.3 门口触摸静电释放球行为检测模块门口触摸静电释放球行为检测模块由行为检测深度神经网络 R-C3D 组成，利用多行为检测模型对油罐区门口摄像头采集的视频图像进行行为检测，用于捕获门口工作人员触摸静电释放球的行为，其中多行为检测模型是对深度神经网络 R-C3D 进行训练得到的，可检测工作人员触摸静电释放球以及打开输油管输油阀门两种行为类别。2.4 输油管处人员行为检测模块输油
11、管处人员行为检测模块由行为检测深度神经网络 R-C3D 组成，利用多行为检测模型对输油管处的监控摄像头采集的视频图像进行行为检测，用于捕获工作人员触摸静电释放球的行为或者打开输油管输油阀门的行为。车辆检测模块接地线行为检测模块门口触摸静电释放球行为检测模块输油管处人员行为检测模块UWB 定位模块非标准化作业检测模块油区外监控摄像头油区门口处监控摄像头输油管处监控摄像头UWB 基站UWB 标签主控单元报警装置第25卷(2023年第2期)电力安全技术442.5 UWB 定位模块UWB 定位模块利用 UWB 基站和定位标签实现对目标对象的精确定位。UWB 基站是一种基于超宽带技术的基站，安装于油罐区
12、内，其主要作用是定位，提供位置基准参考，再配合定位标签就能实现对目标对象的精确定位。UWB 标签体积小巧，固定在人员身上，可适用于多种应用场合。UWB 定位模块提前预存有油罐区门口位置范围，UWB 定位模块通过基站与作业人员佩戴的UWB 标签的通信，并利用定位算法来确定作业人员的准确位置，根据人员位置及预存的油罐区门口位置范围判断人员是否进入油罐区门内。2.6 非标准化作业检测模块非标准化作业检测模块对上述接地线行为检测模块、门口触摸静电释放球行为检测模块、输油管处人员行为检测模块检测结果以及 UWB 定位模块定位结果进行综合判断，最终判断有无违规作业。2.7 主控单元主控单元根据车辆检测模块
13、的检测结果，当检测到油车出现时，主控单元下达检测命令，传递给非标准化作业检测模块，由非标准化作业检测模块调用与之相连的各个检测模块进行识别与判断，并接受各个检测模块传递的结果。非标准化作业检测模块根据各个检测模块传递的结果综合判断作业违规情况，将是否违规作业判别信息传递给主控单元，主控单元根据是否违规作业判别信息判断是否报警，如果需要报警则控制报警装置进行报警。3 非标准化作业检测流程(1)循环读取 UWB 定位模块人员发送的定位结果以及油罐区门内区域范围，判断人员在油罐区门内还是门外。(2)若人员在油罐区门外，则执行以下内容。调用门口触摸静电释放球行为检测模块，得到行为检测结果；若行为检测结
14、果为存在触摸行为，则令触摸标志加 1。调用接地线行为检测模块，得到行为检测结果；若行为检测结果为存在接地线行为，则令接地线标志等于 1。如接地线标志等于 1 且触摸标志为 0，表示进入油罐区前未触摸静电释放球，设置违规作业标志为 1，将该违规作业标志传递给主控单元，由主控单元启动报警装置报警。(3)若人员已进入油罐区，则执行以下内容。如触摸标志为 0，表示进入油罐区前未触摸静电释放球，设置违规作业标志为 1；将该违规作业标志传递给主控单元，由主控单元启动报警装置报警。如此时接地线标志为 0，表示此次作业过程中未接地线，设置违规作业标志为 4；将该违规作业标志传递给主控单元，由主控单元启动报警装
15、置报警。如接地线标志等于 1 且触摸标志小于 2,则设置违规作业标志为 2，表示接完地线后第二次进入油罐区前未触摸静电释放球，将该违规作业标志传递给主控单元，由主控单元启动报警装置报警。调用输油管处人员行为检测模块，若检测到触摸静电释放球行为，则令输油管处触摸标志 2的值为 1；若检测到有打开输油阀门行为，表示开始了输油过程，此时如输油管处触摸标志 2 的值为0，则设置违规作业标志为 3，表示打开输油阀前未触摸静电释放球，将该违规作业标志传递给主控单元，由主控单元启动报警装置报警；否则，设置检测过程结束标志为 1(初始值为 0)。(4)若检测过程结束标志为 1，退出循环读取UWB 定位；此轮检测结束。4 结束语内蒙古某电厂的运行实践表明，该系统在对油罐区输油流程进行标准化智能跟踪中的捕捉率达97%，成功识别率达 95%，在 80 次输油作业中，发现违规行为 2 次，有效实现了电厂油罐区现场作业违章管控的智能化和自动化，大幅度提升了人员的安全意识和安全管理效率。收稿日期：2022-06-27。作者简介：石彦鹏(1982)，男，高级工程师，主要从事火电智慧化安全管控相关研究工作，email:。潘作为(1981)，男，高级工程师，主要从事火电安全生产管理工作。