特种承压设备仪表AI识别算法研究

本研究的主要目的是分析人工智能(AI)对当前特种承压设备仪表的识别、数据采集、处理的具体算法。目前特种承压设备仪表通过人工读数、监控的方法容易产生误差,以及劳动力资源利用不充分的问题,且存在对作业人员自身的安全威胁。Hough直线检测算法是人工智能(AI)中的一种图像识别算法,依赖于卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)能够在经过预处理的图像中,将仪表指针的位置坐标以及水平夹角计算出来,之后根据仪表自身的参数来计算当前仪表显示数值。采用人工智能(AI)算法对特种承压设备仪表进行机器识别,能实时监控仪表状态,且保证读数准确性,消除了作业人员自身的安全隐患,同时能自动进行数据统计、分析,使用户和管理机构能够及时把握设备当前运行情况,主动调整设备相关参数,保证承压设备的正常、高效运作。

LNG接收站安全生产可视化管理系统研发

目前LNG运输船舶在驶入、停靠、装卸和离开作业区的过程中,人员车辆船舶络绎不绝,同时作业区周界环境较为复杂,陆、海、空等多方都会造成突发性事件,危化品安全事故隐患多种多样。构建LNG接收站视频孪生场景,通过视频监控和三维场景拼接融合的方式,实现对LNG接收站作业区运行状况的全面掌控,利用视频孪生技术结合视频气体探测设备,实现气体泄漏、爆炸气云的实时预警定位及处置;同时对作业区的人员及车辆进行基于实景三维视频实时定位跟踪的安全管理,实现全要素管理,通过构建周界安全预警,AI识别等方式,支持工艺和设备安全数据接入,针对各种安全隐患及突发事件,优化决策,及时处置闭环,使接收站安全水平提升。该文以烟台LNG接收站作为研究的对象,分析其自身的人员车辆安全特征以及如何做好该LNG接收站的安全生产工作。