“一座大型发电厂生产区域有超过２００路摄像头。过去工业电视系统仅能提供给值班员人工查阅视频的功能，海量视频数据无法应用于数据分析，工业电视系统也仅为事后分析或查看确认的系统。再者，自动化传感器无法完全感知设备漏油、漏水、零部件脱落等异常情况。”技术中心彭煜民介绍。
“依赖于严格的管理，依靠认真负责的巡检员也无法做到全范围全时段覆盖的理想巡检效果，此外，在燃气电厂管路中有着高温高压的蒸汽，这些工质的泄露也容易对巡检人员带来伤害。”文昌电厂运行中心胡迅说。
“大型发电厂生产区域中油、水、汽、电各类生产设备种类众多且分布紧凑。由于密封性能下降、零部件缺损脱落等机械缺陷原因，２０％～３０％的设备缺陷表征为漏水、漏油、漏汽。同时，电厂设备包含大量的零部件，在生产运行过程中容易出现零部件松动和脱落引发的缺陷。若不能及时发现，往往会导致缺陷影响升级，进而导致主设备停运，甚至带来其它安全事故。”公司生技部阳曦鹏说。
“燃气电厂／火电厂中高温蒸汽泄露往往会因热质泄露致使机组发电效率降低，进而影响到整个机组的经济性指标。此外，高温蒸汽泄漏还可能会给巡检人员造成人身伤害。”文昌电厂运行中心黄发满介绍。
因此，在电厂生产中急需“让”光学／红外摄像头获得机器视觉，通过机器视觉代替人工巡检，对漏油、漏水、漏汽进行主动检测，及时发现异常。为解决这一生产痛点，《基于机器视觉的电厂生产区域智能感知技术研究与应用》策划于２０１９年，以深圳抽水蓄能电厂为对象做可行性研究。于２０２０年立项实施，在文昌燃气发电厂进行工程示范，总结提炼了应用机器视觉感知电厂生产设备典型缺陷方法，形成了生产区域视频监控观测点优化布置方案，提出了构建基于机器视觉的电厂生产设备异常样本库的方法，并研发了应用机器视觉感知生产区域的漏油、漏水、烟雾、火焰、管道破损、零部件脱落等异常情况的感知技术。相关成果于２０２１年１月上线试运行，目前经过了一个多月的试运行与应用优化，让我们随项目组成员王子耀在文昌电厂看看应用效果。
３月１０日一早，运行值班员王子耀带领项目组成员进入电厂生产区域进行缺陷模拟。“各摄像头相关算法已就位，可以进行测试！”远程监控组陆传德报告，紧接着王子耀开始模拟缺陷。“漏油模拟测试通过！”、“漏水模拟测试通过！”、“零部件模拟测试通过！”远程监控组陆传德报告到，“所模拟缺陷，应用已全部正确捕获！”测试通过的消息通过对讲机传到运行班组成员王子耀的耳中，在接下来的半天时间内，测试通过的声音不绝于耳，王子耀点头微笑，“这下缺陷可以更快、更准的识别了！”
现场模拟缺陷样本
图像合成缺陷样本
应用上统计显示的各算法识别准确率均达到８５％以上。这些算法之所以准确率这么高，是因为技术中心在研发中提出了二次识别的关键技术，实现摄像头根据一次识别结果自动对焦放大异常区域进行二次识别，提升识别效果。同时，结合机器视觉感知的应用经验，实践中采用现场模拟和图像合成的方法补充故障样本库，解决故障样本少识别准确率低的工程问题。现场模拟即在生产区域模拟漏水、漏油、漏汽的现象，并用工业电视系统进行收集。图像合成即收集火苗、烟雾、管道破损素材，通过计算机图像合成构造故障样本。
“项目成果满足智能水电厂规划发展要求，同时具备接入公司智慧园区管理平台及视频云系统能力，满足智慧园区建设要求。在现有工业电视系统基础上，经核心交换机，新增１台ａｉ服务器和１台应用服务器，即可就地实现电厂生产区域典型缺陷的自动检测，工程性价比很高。”信通公司黄观金和王苗庚介绍。
据了解，该项目将建成首个应用全套国产ａｉ技术，具备电厂内设备自动巡检、设备状态透明感知、环境异常主动预警等机器视觉透明感知系统，为实现巡检替代奠定技术基础。 （张豪）
