新时期国家十分重视输送管网的建设，但随着管网运行时长增加，管网无法避免出现诸多问题，如腐蚀等管道本身的问题和外部环境的问题，外部会发生地震、滑坡等灾害，威胁到管网的运行安全，增加管道运行的危险系数。文章提出人工智能视频技术在管网高后果区分预警中的运用，阐述该技术在长输管网中的利用价值，对事故发生前后的情况及时处理，可实现紧急救援、处置，以减少损失。

一、人工智能视频分析技术在长输管网中的价值

按照新时期的发展需求来看，管网动态监管十分必要。长输管道高后果区是指在管道泄漏之后，对公众安全、环境造成不良影响的区域。这种区域是指事故发生的前后，需要在事情发生之前启动报警装置、快速响应后期应急装置，现阶段高后果区仅仅停留在人工巡线，接下来的工作中，业内人士通过加装监控视频实现远程监控，在智能技术支持下这些视频传输到调控中心，值班人员根据发生的情况做出反应，但是人员判断存在误差，可在这种基础上进行改进，引进人工智能视频分析技术，改善控制系统，开发出配套技术，实现预警、出警的高效响应。人工智能视频分析技术是通过算法和程序对视频内的物理与生物进行分析的技术，经过分析将结果输出，所以可以将该技术使用在高后果区或者是城镇燃气密集区域这类特殊的地段，通过增加监控或者是各种传感器来收集信息。在特殊地区，如山区智能技术不够发达，可利用太阳能电池板和通讯光缆，实时采集现场的数据，将这些数据采集之后返回燃气的调控中心^[1]。人工智能视频分析技术可以实现对视频内容的分析和处理，部分数据可以与气象和环境等部门共享。

借助人工智能视频分析技术，可满足以下功能：首先，对于山体滑坡，视频分析技术能够识别塌方与移动的迹象；其次，视频分析技术可发现高后果区内的车辆与人员；其三，视频分析技术能够识别火灾、烟雾。

二、人工智能视频分析技术与燃气管网抢险系统的开发

根据燃气管网建设的需要，结合GIS系统和数据分析，就管道所在区域的要素进行捕捉和筛选，参考地理位置、周围环境、材质、管线特征等，进行详细的采集，制作成模板，并且就管网的数据进行动态捕捉。在智能系统中，分析的要素有管网压力、温度、介质等。在系统之内，有值班人员的详细信息，针对工种和技术能力等进行设计。设计系统模板内容关系到后续分析内容是否详细，因此智能系统设计多项功能，比如划分为通讯组、抢险组、警戒组、后勤组等，不同组别的工作人员均有手持通讯设备、终端PC机等，若所在区域发生险情，智能系统会快速采集数据后形成初步的方案，随时派遣人员和进行警戒处理。按照前期的部署，动态分析高后果区的详细情况，让出疏散通道，给群众疏散和撤离的时间。智能系统可以根据现场的情况、人员分布情况发布响应。在这种区域之内，甚至会加入各种无人机装置辅助，以保证现场人员的安全。

三、长输管网高后果区识别与分级管控

（一）高后果区分级识别

按照我国政策规定，在GB 32167—2015《油气输送管道完整性管理规范》中，高后果区主要包含：其一，管道经过的三级、四级区域，而这种区域划分标准按照GB50251中的规定来确定。不同输气管道经过区域之内，等级之间的差异是根据管径大小、允许操作压力大小来决定。其二，包含管道潜在影响区域，在管道经过的医院、集市、学校、托儿所、幼儿园等场所，这些场所由于疏散困难，影响较大；其三，管道中心两侧有各种化工设施的场所，比如化学场所、加油站、油库等，这些场所十分危险，一共划分为I、II、III等级，I级表示危险最小，III表示危险最严重。其四，特定场所，如养老院、各种教育场所、医疗机构这一类人群疏散困难的区域；同时在一年之内至少有50d聚集超过30人的场所，如寺庙、运动场、休闲场所、剧院等。

（二）识别流程

按照 GB 32167—2015《油气长输管道完整性管理规范》相关要求，识别流程为：首先，收集材料和数据，管道的基本参数、运行年限、壁厚、管径，管道通行带的遥感或者是航拍线路；管道穿越阀室的详细信息、管道交叉路口施工情况、安全隐患识别情况^[2]。其次，对高后果区进行初步识别，利用地理信息系统的功能，对所在区域内的管线和周围环境进行矢量化分析、电子地图处理，打造集油气属性信息和空间信息为一体的可视化系统，通过空间查询、定位等，确定管道沿线区域人口的分布情况，初步形成后果区汇总表格。接下来进行现场复核，对于天然气管线线路长、穿越路段复杂，在沿线是盆地、丘陵、山区、水网密集等场所，仅仅依靠管道位置影像图很难达到高后果区识别的精准度和完整性，需要勘查沿线的实际情况，对重点路段进行细化分析。

（三）人工智能视频分析技术的使用

1.视频采集点

视频采集点主要是监控现场的设备，利用摄像机和工业级以太网交换机、各种光传输电缆等组成，将现场健康图像通过采集设备传输到视频接入节点，监控点的布置可分为单点全覆盖和高点区域全域覆盖的模式。

高点区覆盖，画面的可辨识度会降低，而且需要固定人员监看，重载云台摄像机的投资比较高，施工方案长，整体的监控效果不好，尤其是智能分析功能的作用会大打折扣。单点全面覆盖更精细，可对高后果区精细区分，因此，建议根据高后果区域的现场实际情况，选择两种方案结合的方式。

2.网络视频监控

高后果视频监控系统由前端摄像机、数据存储、监控中心组成。集成一体化智能终端设备，借助智能管理平台，通过平台实现智能分析、行为模式识别，基于大数据技术形成更精准的目标判读。如在管道沿线设置探测距离为500m的高清摄像机，用夜视+激光，配备扬声器、声光报警设备，若出现非法、危险情况，智能分析功能会实现实时警报，在所属区域之内弹出画面，操作人员甚至能够实现远程喊话。

3.监控摄像机的正常运行

管道沿线摄像机可记录下非法情况，但是存在被盗的风险，需要加强巡检；一旦摄像机无信号需要立即前往现场去处理^[3]。

4.供电、传输

可选择风光互补的供电方式，为监控前端设备进行供电。传输方式主要有通信光缆，5G网络。

5、视频数据存储

管道沿线的视频数据存储在就近所属区域之内，存储下本工程沿线的视频数据，用SD卡、远程存储卡同时存储。前端图像在本地摄像机SD卡内存储，可传输在值班室，实现管理。借助智能平台，通过智慧管道平台在视频分析和行为模式的识别，提取关键要素，进行精准的目标行为判读，形成完备的目标行为模板。

结语：

综上所述，新时期人工智能视频分析技术在管道高后果区的利用，可以降低巡检成本，提高管理的质量，为缓解各种矛盾提供基础。在分析技术的使用下，可以全面提升管理水平、降低整体劳动强度、降低风险隐患，以提升管理的水平。

参考文献：

 [1] 陈晓明,王传平,王旭,等. 基于视频分析技术的井场重点位置安全预警研究[J]. 油气田地面工程,2022,41(3):67-72.

[2] 石计划,王炜. 智能AI视频分析技术在输油站的应用[J]. 信息系统工程,2022(11):60-63.

[3] 何亦凡,刘杰,张冬雪,等. 视频智能分析技术在油库安全管理中的应用效果分析[J]. 中国化工贸易,2023,15(9):184-186.