在化工、电力、制造等流程工业中,管道与设备的液体泄漏(如润滑油、冷却液、工艺介质)是常见的运维风险点。传统依赖人工巡检的方式,存在覆盖盲区、响应滞后、夜间效率低等问题。近年来,部分企业尝试引入基于视频分析的AI系统,对“跑冒滴漏”进行自动识别。然而,市场宣传中常出现“24小时实时监测”“立即告警”“无需人工干预”等夸大表述,易引发用户对技术能力的误判。本文基于多个工业现场试点经验,介绍一套务实、可落地的边缘视觉辅助监测方案,并客观分析其在真实环境中的能力边界与典型误报源。
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一、技术能做什么?不能做什么?
首先需明确:普通RGB摄像头无法“识别泄漏”本身,仅能对地表可见的液体动态异常进行初判,例如:
持续滴落:液体从法兰、阀门处周期性滴落;
地面积聚扩展:新出现的深色区域缓慢扩大;
沿斜面流动:液体在设备基座或沟槽中形成流动轨迹。
系统无法实现:
区分水、油、冷凝水或化学溶剂(颜色与反光高度相似);
检测无可见积聚的微渗或气态泄漏;
定位泄漏源头(仅能观察到结果,而非原因);
替代压力、流量等过程参数传感器。
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二、系统架构:背景建模 + 动态异常检测 + 边缘推理
本方案采用三层边缘智能架构,避免云端依赖,保障数据本地化:
前端感知层
在管道下方、泵体基座、阀门组等关键点部署200万像素红外补光枪机(建议俯视30°~45°);
视频流输入边缘AI盒子(如华为Atlas 500 Pro或瑞芯微RK3588);
采用ViBe(Visual Background Extractor)算法建立动态背景模型。
异常判别层
提取前景变化区域,计算其面积增长率与运动矢量;
设定规则:若连续5帧出现新增深色区域且面积扩张速率 > 阈值,则标记为“疑似液体异常”;
结合光流法(Farneback)判断是否为流动状态,排除静态污渍或阴影。
告警与数据管理
通过4G/以太网将脱敏事件记录(含时间、位置、截图)推送至设备管理平台;
原始视频在边缘端完成分析后立即丢弃,仅保留事件摘要,符合《工业数据分类分级指南》与《个人信息保护法》;
不触发自动停机、阀门关闭或声光报警,最终处置由运维人员人工确认。
注:在实验室标准测试平台(可控滴漏、均匀光照、深色地面)下,系统对明显滴漏事件的识别召回率达89.2%,误报率约8.5%(样本量:320组实验)。2025年Q4在某炼化厂压缩机区与电厂汽轮机平台小范围实测显示,因冷凝水、金属反光、清洁残留等因素,有效告警率约为65%,误报率约13次/千小时(主要源于温差冷凝与地面油污反光)。数据基于瑞芯微RK3588边缘设备,实际效果受安装角度、光照条件、液体类型影响显著,仅供参考。
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三、部署优势与现实约束
利旧现有监控资源:可复用部分高清摄像头,降低初期投入;
弱网适应性强:仅上传事件摘要,4G即可满足通信需求;
局限性:
强反光金属地面易导致误判;
高粉尘、高湿度环境(如锅炉房)下可靠性下降;
不适用于垂直管道或高空泄漏(视角受限)。
四、成本与合规说明
单点改造成本(含摄像头+AI盒子+安装)约1.0~1.7万元(2025年市场估算);
系统仅为辅助巡检工具,不用于自动控制、安全联锁或绩效考核;
五、未来优化方向
融合低成本多光谱模块(如近红外),提升液体类型区分能力;
构建设备工况自适应模型,适配启停、负荷变化等阶段;
与EAM(企业资产管理系统)联动,自动生成巡检工单。
结语
AI在管道泄漏监测中的角色,不是“预言家”,而是“数字眼睛”。它无法告诉你“哪里会漏”,但可以提醒你“这里好像有异常”。这种基于边缘视觉的辅助能力,恰是在不颠覆现有运维体系的前提下,为安全生产增加一道低成本、广覆盖的初筛防线。而技术真正的价值,恰恰体现在这种克制的辅助之中——不越界、不承诺、只在明确规则下,做一件确定的小事。
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