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摘要：管道运输是连接燃气资源与市场的高效率、低成本和安全可靠的關键环节，在油气领域起着越来越重要的作用。文章结合燃气管道工程施工过程的现场管理难点，进行智能管理技术可行性和应用场景等方面的研究，体现了人工智能在燃气工程安全、质量和文明施工管理方面的有效应用。
关键词：燃气管道;智能管理;管道工程;典型应用
1智能管道的概念
随着我国燃气管道建设的快速发展，基于互联网+、大数据等先进技术的燃气管道智能化建设已成为重要手段。要构建智能管道，首先必须实现对管道的智能感知，对管道本身、关键设备、外部环境和维护资源进行识别和集成，进行采集、处理和传输，为管道运行决策提供可靠的数据库。随着这些新技术的发展，传统的管道管理逐渐向数字化、智能化方向发展。基于大数据分析、决策支持、预测分析等技术，出现了一种新的管理模式。管道智能化是管道信息技术领域的一个重要发展方向，是集成智能技术的燃气管道领域，是现代通信技术、网络技术和与行业相关的先进技术的综合应用。未来，将与大数据分析、人工智能紧密结合，为燃气管道提供安全可靠、优化高效、环保的运营服务[1]。
2智能管理应用场景
2.1施工管理智能应用
（1）施工人员实名制登记。读卡器收集员工的身份数据并将其存储在数据库中。现场采集人脸图像，使用在线人脸匹配算法进行身份验证。（2）施工人员安全培训记录。通过人脸识别算法对人员进行识别，完成了施工人员的培训和应用管理。（3）施工人员必须持有许可证。通过手持设备现场拍摄人脸照片，人脸比对算法验证身份，获得实时的就业登记和确认数据。（4）特种设备操作人员在职营业执照的登记审查。扫描专用设备运行证书，自动识别并获取证书信息，连接数据库进行注册审核。（5）审批工程机械设备和其他特种设备的合法证书。扫描专用设备证书，自动获取注册证书信息，并与第三方系统连接，在线比较证书的有效性[2]。
2.2施工安全智能应用
进入阀室、下井、动火等燃气输送作业时，要由专人指导、监督、检查。在预先确定的空中工作空间中，视频设备被用来收集图像，手动检测算法被用来检测是否有人被指派去监视和监督。主要设备监控的安全区域和警戒区域，在大型设备操作中检测入侵到预定义的安全警告区域[3]。
2.3施工质量智能应用
（1）地下管道建设预警区域检测。在地下管道建设过程中，采用目标检测算法对预警区域的位置进行检测。（2）管线焊接异常数据审核。系统输入焊接数据，通过预定义的判断逻辑记录焊接数据并进行智能分析，自动判断焊接数据异常、环境温度恒定或波动小、两焊缝间隔明显过短、口径不正确、充料等。（3）燃气管道焊接X射线检查。利用计算机视觉算法对X射线胶片进行分析，发现胶片记录的质量存在一些问题，如破损焊缝的位置、胶片的数量、焊接标语问题等。
3技术方案
3.1技术架构
针对智能应用场景，采用技术架构如图1所示。
智能服务是核心，可以通过人脸识别、目标检测和轨迹跟踪等来实现。其应用过程分为4个阶段：
（1）数据采集。视频从摄像头传输到集中存储设备中。（2）数据处理。视频数据处理设备从存储设备中读取视频，利用视觉算法库进行视频编解码、图像去噪、图像增强等预处理，并打标签形成训练样本库，存放到集中存储设备中。（3）模型训练及调优。按实际应用场景需求配置模型训练的AI-GPU集群，选择模型并配置参数，对结果进行评估;再根据结果不断调整参数或模型，直至结果最优。（4）模型应用。训练好模型后，加载到视频分析服务器运行，算法自主检测违规行为并向系统推送预警[4]。
3.2数据采集
针对不同外部条件下的数据采集、数据传输、模型应用所使用的技术方案，最后对模型训练及调优所应用到的关键技术进行必要的阐述。采用PyTorh、Mask-RCNN以及YOLOv3等与人工智能相关的技术支撑应用场景。
（1）移动巡查记录仪。设备支持录像、数据上传等功能，重量轻，体积小，携带方便。可以使用本设备用于现场移动位置的视频采集。（2）定点布控球。定点布控球内置3G/4G模块、GPS/北斗模块、高性能锂电池组，可安装在车辆或其他需要布控的特殊位置。可以使用本设备用于现场定点位置视频采集。
3.3数据传输
数据传输方案的选择受现场网络的制约：现场的3G/4G/5G信号强弱，是否有WIFI，是否有有线网络等。从传输的可靠性和速度来讲，优先选择顺序依次是：有线网络、WIFI、5G、4G和3G。如果不具备网络条件，那只有采用离线的方式：采集的视频在本地完成存储后，通过U盘等移动介质人工传到分析系统进行模型应用[5]。
3.4模型应用
模型应用所采用的技术方案依赖于：网络条件、所应用场景的实时性要求、所应用场景模型的复杂程度和同时接入的视频路数。这几个因素决定了在实际应用过程中是采用现场边缘计算、后台集中运算还是两者相结合。
（1）现场边缘计算。现场边缘计算的目的在于有效分担后台集中运算的压力，提高分析结果输出的实时性，减少视频传输带宽，节省网络成本。（2）后台集中运算。与边缘设备相对应，采用后台集中运算可以支持更多的视频路数，也可以支持更复杂的算法模型。这一切均依赖于其强大的运算能力和对网络带宽的大量消耗。（3）现场边缘计算+后台集中运算。相较于现场边缘计算或后台集中运算单独应用方案，更推荐现场边缘计算+后台集中运算技术方案。这种方案可以降低后台集中运算的硬件和带宽成本，也兼顾了模型运算的实时性。
4典型应用及其技术实现
4.1人脸识别考勤
很多应用场景中都用到了人脸识别技术，如：施工人员实名登记、安全培训的签到管理、持证上岗查验等。在崇明花博会燃气工程施工现场进行了人脸识别测试，智能发现合法登记人员用绿色框进行定位，发现陌生人员用红色框进行定位。
4.2施工护栏连续性检测
在燃气工程作业场地中要按规范要求安装防护栏杆并保证防护栏杆的连续性，在施工现场进行了安全护栏不连续检测测试。智能发现安全护栏不连续，对间隙用红色框定位[6]。
4.3施工人员作业安全帽检测
为了有效避免在燃气工程作业过程中工人不佩戴安全帽而引发的安全事故，对施工现场历史录像进行了安全帽佩戴规范检测测试。智能发现有人未按规定佩带安全帽，用红色框进行定位。
结语
施工人员管理和工程安全质量管理是工程管理的关键点，AI的运用将有效提高燃气行业工程管理水平。通过人工智能以及物联网等技术和方法，对燃气配套管线工程施工过程中的现场施工安全进行智能管理技术可行性进行研究，努力打造燃气工程应用人工智能提升管理水平的标杆。
参考文献
[1]王灿洪.城镇燃气智能管网生产运营技术管理的研究[J].建材与装饰，2020，{4}（19）：185-186.
[2]白明亮.故障案例稀缺场景下的燃气轮机智能故障检测及诊断研究[D].哈尔滨工业大学，2020.
[3]黄元平，王仲，韩旭东，顾煜炯.燃气蒸汽联合循环发电机组健康管理大数据系统[J].热力发电，2020，49（12）：59-64.
[4]韩旭东.重型燃气轮机故障知识管理与智能诊断系统研究[D].华北电力大学（北京），2020.
[5]杜雪峰.燃气智能化与燃气SCADA系统在燃气安全管理中的应用[J].化工管理，2020，{4}（09）：80-81.
[6]杨永明.重型燃气轮机故障分析与智能诊断系统研究[D].华北电力大学（北京），2019.
关键词：燃气管道;智能管理;管道工程;典型应用
1智能管道的概念
随着我国燃气管道建设的快速发展，基于互联网+、大数据等先进技术的燃气管道智能化建设已成为重要手段。要构建智能管道，首先必须实现对管道的智能感知，对管道本身、关键设备、外部环境和维护资源进行识别和集成，进行采集、处理和传输，为管道运行决策提供可靠的数据库。随着这些新技术的发展，传统的管道管理逐渐向数字化、智能化方向发展。基于大数据分析、决策支持、预测分析等技术，出现了一种新的管理模式。管道智能化是管道信息技术领域的一个重要发展方向，是集成智能技术的燃气管道领域，是现代通信技术、网络技术和与行业相关的先进技术的综合应用。未来，将与大数据分析、人工智能紧密结合，为燃气管道提供安全可靠、优化高效、环保的运营服务[1]。
2智能管理应用场景
2.1施工管理智能应用
（1）施工人员实名制登记。读卡器收集员工的身份数据并将其存储在数据库中。现场采集人脸图像，使用在线人脸匹配算法进行身份验证。（2）施工人员安全培训记录。通过人脸识别算法对人员进行识别，完成了施工人员的培训和应用管理。（3）施工人员必须持有许可证。通过手持设备现场拍摄人脸照片，人脸比对算法验证身份，获得实时的就业登记和确认数据。（4）特种设备操作人员在职营业执照的登记审查。扫描专用设备运行证书，自动识别并获取证书信息，连接数据库进行注册审核。（5）审批工程机械设备和其他特种设备的合法证书。扫描专用设备证书，自动获取注册证书信息，并与第三方系统连接，在线比较证书的有效性[2]。
2.2施工安全智能应用
进入阀室、下井、动火等燃气输送作业时，要由专人指导、监督、检查。在预先确定的空中工作空间中，视频设备被用来收集图像，手动检测算法被用来检测是否有人被指派去监视和监督。主要设备监控的安全区域和警戒区域，在大型设备操作中检测入侵到预定义的安全警告区域[3]。
2.3施工质量智能应用
（1）地下管道建设预警区域检测。在地下管道建设过程中，采用目标检测算法对预警区域的位置进行检测。（2）管线焊接异常数据审核。系统输入焊接数据，通过预定义的判断逻辑记录焊接数据并进行智能分析，自动判断焊接数据异常、环境温度恒定或波动小、两焊缝间隔明显过短、口径不正确、充料等。（3）燃气管道焊接X射线检查。利用计算机视觉算法对X射线胶片进行分析，发现胶片记录的质量存在一些问题，如破损焊缝的位置、胶片的数量、焊接标语问题等。
3技术方案
3.1技术架构
针对智能应用场景，采用技术架构如图1所示。
智能服务是核心，可以通过人脸识别、目标检测和轨迹跟踪等来实现。其应用过程分为4个阶段：
（1）数据采集。视频从摄像头传输到集中存储设备中。（2）数据处理。视频数据处理设备从存储设备中读取视频，利用视觉算法库进行视频编解码、图像去噪、图像增强等预处理，并打标签形成训练样本库，存放到集中存储设备中。（3）模型训练及调优。按实际应用场景需求配置模型训练的AI-GPU集群，选择模型并配置参数，对结果进行评估;再根据结果不断调整参数或模型，直至结果最优。（4）模型应用。训练好模型后，加载到视频分析服务器运行，算法自主检测违规行为并向系统推送预警[4]。
3.2数据采集
针对不同外部条件下的数据采集、数据传输、模型应用所使用的技术方案，最后对模型训练及调优所应用到的关键技术进行必要的阐述。采用PyTorh、Mask-RCNN以及YOLOv3等与人工智能相关的技术支撑应用场景。
（1）移动巡查记录仪。设备支持录像、数据上传等功能，重量轻，体积小，携带方便。可以使用本设备用于现场移动位置的视频采集。（2）定点布控球。定点布控球内置3G/4G模块、GPS/北斗模块、高性能锂电池组，可安装在车辆或其他需要布控的特殊位置。可以使用本设备用于现场定点位置视频采集。
3.3数据传输
数据传输方案的选择受现场网络的制约：现场的3G/4G/5G信号强弱，是否有WIFI，是否有有线网络等。从传输的可靠性和速度来讲，优先选择顺序依次是：有线网络、WIFI、5G、4G和3G。如果不具备网络条件，那只有采用离线的方式：采集的视频在本地完成存储后，通过U盘等移动介质人工传到分析系统进行模型应用[5]。
3.4模型应用
模型应用所采用的技术方案依赖于：网络条件、所应用场景的实时性要求、所应用场景模型的复杂程度和同时接入的视频路数。这几个因素决定了在实际应用过程中是采用现场边缘计算、后台集中运算还是两者相结合。
（1）现场边缘计算。现场边缘计算的目的在于有效分担后台集中运算的压力，提高分析结果输出的实时性，减少视频传输带宽，节省网络成本。（2）后台集中运算。与边缘设备相对应，采用后台集中运算可以支持更多的视频路数，也可以支持更复杂的算法模型。这一切均依赖于其强大的运算能力和对网络带宽的大量消耗。（3）现场边缘计算+后台集中运算。相较于现场边缘计算或后台集中运算单独应用方案，更推荐现场边缘计算+后台集中运算技术方案。这种方案可以降低后台集中运算的硬件和带宽成本，也兼顾了模型运算的实时性。
4典型应用及其技术实现
4.1人脸识别考勤
很多应用场景中都用到了人脸识别技术，如：施工人员实名登记、安全培训的签到管理、持证上岗查验等。在崇明花博会燃气工程施工现场进行了人脸识别测试，智能发现合法登记人员用绿色框进行定位，发现陌生人员用红色框进行定位。
4.2施工护栏连续性检测
在燃气工程作业场地中要按规范要求安装防护栏杆并保证防护栏杆的连续性，在施工现场进行了安全护栏不连续检测测试。智能发现安全护栏不连续，对间隙用红色框定位[6]。
4.3施工人员作业安全帽检测
为了有效避免在燃气工程作业过程中工人不佩戴安全帽而引发的安全事故，对施工现场历史录像进行了安全帽佩戴规范检测测试。智能发现有人未按规定佩带安全帽，用红色框进行定位。
结语
施工人员管理和工程安全质量管理是工程管理的关键点，AI的运用将有效提高燃气行业工程管理水平。通过人工智能以及物联网等技术和方法，对燃气配套管线工程施工过程中的现场施工安全进行智能管理技术可行性进行研究，努力打造燃气工程应用人工智能提升管理水平的标杆。
参考文献
[1]王灿洪.城镇燃气智能管网生产运营技术管理的研究[J].建材与装饰，2020，{4}（19）：185-186.
[2]白明亮.故障案例稀缺场景下的燃气轮机智能故障检测及诊断研究[D].哈尔滨工业大学，2020.
[3]黄元平，王仲，韩旭东，顾煜炯.燃气蒸汽联合循环发电机组健康管理大数据系统[J].热力发电，2020，49（12）：59-64.
[4]韩旭东.重型燃气轮机故障知识管理与智能诊断系统研究[D].华北电力大学（北京），2020.
[5]杜雪峰.燃气智能化与燃气SCADA系统在燃气安全管理中的应用[J].化工管理，2020，{4}（09）：80-81.
[6]杨永明.重型燃气轮机故障分析与智能诊断系统研究[D].华北电力大学（北京），2019.