渤海钻井一分公司实现井场智能识别

中化新网讯 近日，中国石化胜利油田渤海钻井一分公司研发出基于区域网格化与YOLO多智能体目标检测模型协同的井场视频智能识别系统，实现了钻井现场安全监管领域从“人工盯屏”到“智能研判”，为钻井现场安全管理提供了智能化解决方案。

钻井作业环境复杂多变，涉及多个高风险区域，传统人工视频监管方式面临注意力疲劳、误判、漏判、响应滞后等多重痛点。针对这一行业共性难题，渤海钻井一分公司创新构建“边缘计算+云端协同”的双层技术架构。系统前端部署高清摄像机对关键作业区域进行全天候实时视频采集，后端则依托搭载YOLO多智能体目标检测模型的边缘计算终端，将算力下沉至作业现场，实现对视频数据的毫秒级实时分析。

该系统的核心技术突破体现在两个层面：一是引入区域网格化方法，将复杂井场环境划分为多个功能网格，通过空间关系建模精准研判人员、设备与作业环境之间的动态交互；二是采用多智能体协同检测机制，不同算法模型各自聚焦特定违章类型，通过协同推理大幅提升识别精度。云端平台则承担数据汇总、违章信息存储、远程审核及统计分析等功能，形成“前端智能识别—云端闭环管理”的全流程监管体系。

现场应用数据显示，该系统在违章行为识别任务中的平均检测准确率较同类产品提升约19%，误报率显著下降。目前，该技术已在20支钻井队成功推广应用，覆盖钻台作业、设备巡检、人员行为等多个监管场景。