文/李斌

　　一、智能安防与"智慧油田"融合应用的优势

　　近年来，随着我国油气行业的不断发展，基于早期"数字油田"的理念，提出了"智慧油田"这一全新理念。"智慧油田"强调数据向知识进行转变，侧重对知识的整合应用。伴随着数字化、智能化设备的建设和配给，海量监控数据涌入，传统的监管模式逐渐难以适应动态变化的海量监控数据，逐渐出现可视化能力不足、监管效率低下、人力耗费大等问题。而同样以安全监管为初衷的智慧安防技术，经过近几年在公共安全行业吸收融合了地理信息应用、行为视频识别、物品视频分析、大数据挖掘分析、智能报警预警等技术之后，整体技术架构已趋向成熟。为此，安防技术与"智慧油田"领域可以互相学习融合，在"智慧油田"领域中构建以数据融合、周界防范、电子巡检为核心的可视化安全防范模式。

　　1.数据融合，让数据会说话。在传统模式中，数据和数据、系统和系统之间往往相互独立。值守工作人员需要同时关注多项指标，存在操作繁琐、易出错等弊端。而在融合全景监控安防技术后，实现数据共享关联同步，可在一张图上直观了解本区域内所有工作人员态势、设备运作日志、场地环境数据，同时可直观调阅故障设备分析报告、周界防控视频、设备运转实况，减少学习及操作成本，提高工作效率。

　　2.周界防范，进出有迹可循。油田作为国家核心战略资源，仍有不少不法分子铤而走险。据数据显示，2012年至2016年间，中石油累计有价值数千万元的凝析油被窃取。为此，借力电子视频监测、红外传感检测、出入口门禁识别等技术，针对油田周边建立活体出入监控、实时预警推送、现场视频回溯的完善监控体系是势在必行的工作。

　　3.电子巡井，实现降本增效。巡井作为日常业务工作的一环，在传统工作模式下，要求工程人员定期前往油井周边进行实地巡检。实地巡检不但人力耗费大、还极易受极端恶劣天气（如雨雪、沙尘）等影响，既不能稳定保证巡检结果无误，还会影响工作人员的生命财产安全。而结合电子视频物体识别能力后，可实现集中监测、无人值守、远程巡检的新型生产模式，工程人员大部分时间在控制中枢通过多维视频巡检，巡检过程安全可控，有效减少管理层次、提高管理效率、减少人力开支。

　　二、智能安防在"智慧油田"领域中的落地应用难题

　　尽管智能安防技术趋向成熟，而"智慧油田"的理念近年来也逐渐被完善和精细定义，但任何新兴技术在专项领域中的落地往往不会一帆通顺。这两者的结合亦如此。主要问题体现在：

　　1.环境因素。油田分布的地理位置决定了油田周边环境复杂，甚至频发极端天气。当恶劣天气出现时，数据之间的传输、设备之间的通信往往会遭受影响，如何保证设备实时、稳定、高效运转是必须应对的难题。同时在恶劣环境下，电子视频类设备如何保证在低可见度下仍然能识别出指定目标，对AI识别的降噪算法也提出了更高的要求。

　　2.行业因素。目前我国油田企业在完整开采的生命周期中，使用的专业软件之间数据标准和规范没有体系保障，数据格式不一致、数据规范不一致，各系统之间"烟囱"林立，数据共享传输难以互通，存在"数据孤岛"等问题，在最终进行安防资源调用时存在困难。

　　三、智能安防在"智慧油田"领域中的深度应用

　　1.全域监管态势图

　　以油田安全生产为驱动，借力大数据、云计算、物联网等技术，汇总周界传感设备、油井传感设备、现场监控设备、员工穿戴设备等动态数据，结合算法进行异常数据监控及动态风险评定，突出展示预警信息，如异常人员入侵预警、设备数值异常波动预警、环境气候异常预警、疑似油井泄漏预警等，并通过图上进行热力分布、聚类分布展示，实现对油田全域的全面感知，做到"运筹帷幄，决胜千里"。

　　2.事前主动预防

　　借助电子设备稳定、客观、不受极端天气影响的特性，建立数字化、常态化巡检机制，由被动发现转换为主动预防。具体体现在：

　　（1）针对设备外部情况的物体识别检测，借助电子视频拍摄及AI物体识别技术，针对油井、油井采集设备、油井周边地质情况、油井周边人员行为等维度进行监控分析，避免事态扩大。

　　（2）针对外来人员入侵检测，通过红外传感、视频活体识别等手段，全天候防范不法分子试图入侵并窃取国家资源的行为。依赖视频识别技术，可以做到划线预警、滞留预警、徘徊预警、聚集预警、穿越预警等多维度行为预警。

　　3.异常事态响应

　　当异常事态发生后，针对设备传感数据异常检测，结合知识库、案例库等已有知识图谱信息，主动告警异常数据，展示异常设备当前数据、历史趋势数据、联动设备数据、联动设备趋势数据，并通过调取周边监控设备，协助专业工程人员，初步了解故障原因，提前准备排障工具。如果属于系统故障，支持远程定位异常原因、电控周边设备，完成高效排障。

　　此外，当异常事态发生时，全域监管态势图可结合应急资源库、应急预案库等数据，可快速获取异常事态周边可调用的穿戴装备、电子设备、专业工具、行业专家、专业队伍等信息，针对同类事件，可基于历史处置方案，提供应急调度处置建议，选用"资源调配最优、处置手段最优、应对策略最优"的路线。

　　4.预警处置回归分析

　　根据历史事件、设备情况、人员安排、应急资源、处置对策、地理环境、人文因素等，训练基于多因素驱动的现场风险分析机器学习模型。根据机器学习结果，结合实战工作经验，创建安全防控案例库，用于为风险分析、应急排障建议、提供理论和算法支持。

　　同时，系统根据机器学习结果，主动推算当前设备的运行风险级别，当出现与历史事故结果中相近的数据组时，及时推送风险预警，避免事故重演。

　　四、智能安防在"智慧油田"领域中的应用趋势

　　1.深度结合，多维定制开发

　　安防技术在"智慧油田"领域中的应用，不应只是表层的复用和融合，应结合"由静态到动态、从智能到智慧、跨被动为主动"的建设理念，将大数据、物联网、5G传输的技术融合进"智慧油田"的安防应用中。从对开采设备的监管到进一步细化到对地质的预防告警、对工程过程中危险行为的风险监测以及对工程人员日常规范施工的监督管理，以安全为着力点，建立全流程安全防控管理。

　　2.建立标准，打造行业生态

　　推动物联网数据规范体系的建设，制定软件标准统一、数据格式统一，联动原本孤立的专业数据，继而推进行业数据融合和共享。借力安防应用在"智能石油"领域的层层深入，实现面向安防业务的统一信息平台，提升系统功能专业性，提高行业系统集成度，促进数据中心整合，持续完善数据基础建设和安全体系建设，以"兼收并蓄"为建设思路，实现生产可视、知识共享、应用一体，打造行业生态。

　　3.深耕技术，提高技术优势

　　目前智能安防技术中的物联网、人工智能技术仍处于极速发展的阶段，检测性能、识别性能以及传输性能都有不小的提升空间。在信息爆炸、科技爆炸的当代，结合专业领域特性，不断提升技术特性，才能创造出独有的能力价值。正如"十四五"规划和2035年远景目标纲要中强调"坚持创新"的重要地位，只有围绕融合创新的需求导向，建立"需求牵引、技术突破、产业培育"的迭代机制，才能进而推动整个行业的稳步前行。

　　结语

　　安防技术在"智慧油田"领域中进行深度结合应用，是近年来安防在跨领域融合中的一种趋势，更是最终归属"数字中国"建设的一环。因此，两者的碰撞不仅仅只是停留在对双方已有系统或功能做简单的加法，而是以一种互相交流、提升的态度去携手发展。跨域融合对企业是商机，对行业更是一种进步。在融合过程中，应避免 "二者相争取其一"等传统的零和博弈策略，而应该采用互相共存、互相进步、互相发展的正和策略，取长补短，兼收并蓄。