案例摘要

在油气管道建设中，工程项目质量安全监管主要依靠人工巡视、旁站等方式开展。由于油气管道施工作业点多、管道线路长、区域跨度大、地理环境复杂，人工监督检查存在巡视检查范围有限、工作不连续、以及主观性强、反馈慢、取证难的问题，特别对于一些常见风险隐患无法及时发现、处理并留存可追溯影像资料。

因此研究并运用AI技术智能，一是通过视觉图像识别，在质量安全监管过程中，运用智能化系统自动识别并形成焊接、防腐、无损检测等关键工序状态，自动形成检查表格，运用大数据，提出填报建议，提供人员巡检人员使用；二是利用图像智能识别，通过拍摄现场质量安全问题，智能识别违章施工内容，提高穿透式监管效果，彻底减轻现场安全人员的劳动强度，具有信息化推动项目管理方式变革的重要意义。

一、实施背景

自智能管道建设以来，油气管道开始了全自动焊接、机械化防腐补口等新技术推广应用工作，现场建设智能工地，通过无人机、固定摄像头和云台组成三维一体视频监控系统，利用视频监控系统能够部分解决人工监管的一些问题，对提高管道安全生产及管理水平意义重大。

但是利用视频监控系统，依然需要管理人员实时监控视频画面，发现风险隐患并反馈到现场，实际应用结果表明，人在盯着视频画面仅仅22分钟之后，人眼将对视频画面里95%以上的活动信息视而不见，导致实际监控效果低下，迫切需要一种能够智能识别视频图像的技术，采用无人机、智能执法仪、固定摄像头为前端，4G/5G网络为数据传输路径，管道工程视频违章行为智能识别技术为分析中枢，构建了动态智能监管新模式，代替人工识别质量安全隐患，提高工作和管理效率。

在现场质量安全管理过程中，由于技术能力、履职能力、责任心等多种因素限制，存在无法及时、准确、发现问题的，通过人工智能大语言模型解析巡检任务上下文，动态生成检查清单。例如识别视频中“管道焊接”场景后，系统自动加载《焊接质量检查表》并高亮当前需填写的参数（如电流电压、坡口角度）等，切底解放现场人工质量安全巡检工作强度。

本案例解决了传统工程施工风险管理方式难管全、难管细、资源投入大的局限性，以及传统视频监控后台人工值守投入大、效率低、响应不及时、判罚尺度不一等问题，有效推进风险分级管控、隐患排查治理双重预防性工作机制的落地，实现了智能时代施工质量安全管理的新突破，对于实现企业管理数智化发展具有重要意义。

二、实施目标

运用人工智能图像识别、神经网络深度学习技术，构建“智慧表单+视频监控”双智能技术，对采集的影像进行智能分析、识别、填报、预警等，实现了“远程监管-违章智能识别-报告自动生成-报告自动推送-整改闭合”等闭环管理。

三、建设内容

（一）系统架构设计

1.感知层

前端设备：4K智能摄像头（含红外/热成像）、无人机、物联网传感器（焊缝温度、电流、电压等）、AR眼镜。

数据输入：实时视频流、传感器数据、GPS/北斗定位信息。

2.AI中台

计算机视觉引擎：YOLOv8等模型识别违规操作、设备状态异常。

自然语言处理引擎：GPT类模型自动生成巡检报告、整改通知（中英双语）。

多模态融合分析：视频画面+传感器数据联合判断风险等级。

3.应用层

动态表单生成系统：根据场景自动推送检查项（如“管道焊接工序”触发焊接工艺规程检查表）。

数字孪生驾驶舱：三维可视化管道管理状态与预警热力图。

（二）核心创新功能

1.AI生成式智慧表单

场景自适应表单：通过LLM（大语言模型）解析巡检任务上下文，动态生成检查清单。示例：识别视频中“管道焊接”场景后，系统自动加载《焊接质量检查表》并高亮当前需填写的参数（如电流电压、坡口角度）。

2.语音/图像智能填表

工人语音描述缺陷（如“3号焊口焊接未预热”），AI转换为结构化数据并关联视频时间戳。上传现场照片或视频后，AI自、标注位置，填入表单。

合规性自动审查：对比历史数据与行业规范，AI生成整改建议（如“防腐层搭接长度不够，需返修”）。

3.视频-AI融合监控

实时风险画像：视频分析结合传感器数据，生成管道段评分（如“K23+500段：焊缝风险值82/100，建议48小时内复检”）。

虚拟监理助手：通过AR眼镜叠加虚拟提示（如“下一步应检测法兰密封性”），并录制操作过程作为验收证据。

事件链追溯：输入事件描述（如“2025-5-1机械开挖损坏防腐层”），AI自动剪辑关联视频片段+表单记录，生成事件时间轴报告。

视频-AI融合监控功能：

（1）多终端视频采集、直播、回放功能：通过远程可视化平台系统和无人机、执法仪、摄像头等终端设备相结合，利用5G技术将施工现场影像实时传输给管控中心，实现远程监管、远程调度、远程隐患。

（2）违章行为智能识别：实现自动进行26项特定目标检测。当无人机或视频监控到未正确佩戴劳保用品、起吊装备吊臂下站人、管口未封堵等违章行为时，系统立即响应、同步预警。

（3）动态数据可视化：实现无人机任务调度及历史数据存储、汇总、追溯等功能，实现飞行数据可视化，包括轨迹数据、图像数据、视频数据等，并在GIS一张图中展示。

（4）二三维数据可视化：二、三维一体化，同时支持全景正射影像、三维倾斜摄影等静态数据的可视化，并提供浏览、缩放、搜索、查询、定位、漫游、量测等工具。

（5）远程专家会诊：可实现宏观+微观的专家在线会诊和远程指导，宏观是指专家可通过无人机影像、项目数据对项目疑难问题远程进行分析研判，微观是指专家可通过智能智能执法记录仪、项目不符合项统计分析结果对关键质量和安全问题进行会诊和远程指导。

（6）任务管理：临时任务功能可以创建无人机任务，包括：巡检项目、施工单位、施工机组、执行人（监理工程师）、执行方式等信息。

（6）事件管理：无人机飞行过程中，违章行为智能识别平台通过AI技术将现场发现的违章行为，推送给系统平台的事件管理功能。

（7）自动生成报告：已经巡检完的飞行任务，可以生成巡检报告，同时生成的巡检报告可以进行在线编辑、查看报告及上传报告（通过邮件、微信推送）。

（8）移动端便捷操作：可以通过微信小程序即可完成巡检任务在线派发；巡检影像实时监控；违章报告及时推送。手机端的集成简化了无人机巡检任务流程，让监理员更及时、更准确的发现违章问题。此外通过手机可以方便快捷查看现场情况。可以通过云台控制多角度、近距离查看，开展远程联合质量安全检查活动。

四、实施效果

在28个典型工程应用，违章行为智能识别系统设定的26类违章行为场景中，综合识别识别率达到90%，实现了实时监控、实时违章识别，实时推送，提升了现场管控效率和质量，降低了人为因素的影响。

解决了传统人工巡检投入大、效率低、响应不及时、判罚尺度不一等问题。有效推进风险分级管控、隐患排查治理双重预防性工作机制的落地，实现了智能时代施工安全管理的新突破。

（一）典型应用场景示例

场景1：高风险作业许可管理

流程：1.工人申请“动火作业许可”，AI调取该区域近期燃气传感器数据+视频分析易燃物分布。2.生成动态检查表（含“10米内无油污”“灭火器压力正常”等AI建议项）。4.审批通过后，视频系统持续监控作业过程，偏离安全规程时立即终止许可。

场景2：智能管道竣工验收

应用：AI对比设计图纸与视频中的管道走向，自动生成《埋深合规性报告》。通过无人机视频计算回填土方压实度，填入验收表单并标记不合格区段。

场景3：应急响应决策

案例：突发第三方施工破坏，系统：视频定位破损点，调取该管段材质、压力数据生成《抢修方案表单》。自动联系最近维修队，推送AR导航路径与安全注意事项清单。

（二）取得直接成效

公司、业主、现场监理、承包商多方监管，实现了由单方、局部管控向多方、全方位管控的转变。一是质量检查效率提升40%以上，漏检率降低60%；二是安全隐患识别响应时间缩短50%；三是质量安全事件追溯时间从平均72小时缩短至4小时以内；四是形成完整的管道质量安全数字档案，实现全生命周期可追溯。

（三）取得间接成效

1.促进了科技基础条件建设：公司承担了《河北省智慧管道技术创新中心》《河北省计算机视觉智能检测技术创新中心》2项省级科研平台，构建了以公司为主体、产学研深度融合的技术创新体系，畅通了技术创新和人才成长发展渠道。

2.推进了数字化智能化转型发展：依托无人机数据采集、违章行为智能识别数据处理等工作内容，按照国家标准《数据管理能力成熟度评估模型》要求，成为首批通过数据管理能力成熟度认证的项目管理企业（DCMM2级认证）。

3.带动了数智化人才建设工作：一是依托本地高校师资力量，成立实践教学基地，着力培养中青年科技创新人才；二是带动出一批高层次高水平科技创新团队和人才30余人，获得河北省科技型中小企业创新英才、河北省燕赵英才等多项荣誉称号。

4.申报完成独有的软件著作权、专利，属于国内领先产品。并不断推进标准化进程，成为石油天然气行业标准《油气管道工程无人机巡护技术规范》起草单位，提高了企业软实力、行业话语权、市场竞争力。