CN110121053A - 一种钻井现场风险分级预警的视频监控方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉公开了一种钻井现场风险分级预警的视频监控方法，具体涉及视频监控领域。该钻井现场风险分级预警的视频监控方法包括采集模块、处理模块、确定模块、判定模块和预警模块，采集模块用于采集钻井现场的视觉图像；处理模块用于分析视觉图像以获得视觉图像的特征信息及与视觉图像的特征信息匹配的语义文本信息；确定模块用于根据视频图像的特征信息及语义文本信息确定作业场景；判定模块用于根据视屏图像的特征信息及语义文本信息和预先载入的事件模板进行匹配。通过该方法对钻井现场重要目标、作业活动所涉及到的视频监控进行24小时实时风险分级监控预警，按照不同情况进行安全风险分级评估并提供预警，提高安全管理效率，降低安全管理成本。
Description
技术领域
本发明涉及视频监控领域，具体涉及一种钻井现场风险分级预警的视频监控方法。
背景技术
油气钻井是一项高风险性、耗资巨大的复杂系统工程，在钻井作业现场，往往众多施工人员同时进行施工，有较多的高危险性作业和交叉作业，存在着大量的不稳定因素，现场因违章作业造成的机械伤害、物体打击、高处坠落、火灾爆炸等事故时有发生。
面对这些问题，仅仅依靠管理人员的监督是远远不足以控制钻井现场事故风险的，更进一步的说，现场管理者应根据现场产生的风险大小，合理安排资源，监视风险的发生，并对产生的风险采取适当的措施进行合理的控制，以避免事故的发生。
因此，钻井现场风险分级预警和控制一直是钻井工程的重要研究课题之一。随着视频监控和视频分析技术的迅猛发展，国内外对视频分析技术进行了广泛研究和应用，但是通过视频监控系统对风险进行分级预警，尤其是钻井现场的风险分级和预警，尚未有研究涉及。
发明内容
本发明的目的是提出了一种结合视频监控对钻井现场风险进行分级预警，并对产生的风险采取适当的措施进行合理的控制，避免事故的发生钻井现场风险分级预警的视频监控方法。
本发明具体采用如下技术方案：
一种钻井现场风险分级预警的视频监控方法，包括采集模块、处理模块、确定模块、判定模块和预警模块，其中：
所述采集模块用于采集钻井现场的视觉图像；
所述处理模块用于分析视觉图像以获得视觉图像的特征信息及与视觉图像的特征信息匹配的语义文本信息；
所述确定模块用于根据视频图像的特征信息及语义文本信息确定作业场景；
所述判定模块用于根据视屏图像的特征信息及语义文本信息和预先载入的事件模板进行匹配，生成映射关系数据库；
所述预警模块用于根据风险级别进行预警；
具体的包括：
步骤a：实时采集钻井现场的视觉图像；
步骤b：分析视觉图像以获得视觉图像的特征信息，并从场景模型库中搜索与特征视觉信息匹配的图像语义以生成语义文本信息；
步骤c：根据视觉图像的特征信息及语义文本信息确定钻井现场作业场景；
步骤d：根据视觉图像的特征信息及语义文本信息和预先载入的事件模板进行匹配，生成映射关系数据库；
步骤e：将映射关系数据库与历史数据进行比较，如果其匹配度大于阈值时，根据历史同类事故发生的频率和严重程度不同，对潜在事故的风险进行评价，对事件类型进行判定；
步骤f：根据风险级别进行风险预警，当绝对风险值大于设定的阈值时，进行报警。
优选地，所述采集模块包括视觉传感设备，通过视觉传感设备实时采集钻井现场的视觉图像。
优选地，所述语义文本信息包括：视觉图像中物体的形状、大小、与视觉传感设备的相对距离及相关背景的状态信息。
优选地，所述映射关系数据库包括泥浆池液面高度、现场液面面积和火焰面积。
优选地，所述作业场景包括钻杆的静止、等速、变速移动、起钻或下钻，物质的状态，安全带、安全帽、井架、钻杆、泥浆、二层台、大钳语义文本信息采用相应的作业场景。
优选地，所述潜在事故风险值采用风险矩形进行确定。
优选地，所述潜在事故风险值的风险等级分为重大风险、较大风险、一般风险和低风险4个等级。
优选地，所述重大风险的风险指数值为43～200，较大风险的风险指数值为20～37，一般风险的风险指数值为10～17，低风险的风险指数值为1～8。
优选地，所述风险矩阵中每一个具体数字代表该风险的风险指数值，绝对风险值，最小为1，最大为200。
优选地，所述风险矩阵中每一个具体风险等级中的数字代表该风险的风险指数值，每一个风险指数值可以折算成绝对风险值，采用式(1)进行计算：
Risk＝f×Cn (2)
其中：RD表示风险指数值；Risk表示该风险的绝对值，即该风险造成的年度人员死亡数，a，b为常数，C为该风险导致的人员死亡数；f为发生频率(次/年)；n为厌恶指数。
本发明具有如下有益效果：
本发明通过对钻井现场重要目标、作业活动所涉及到的视频监控进行24小时实时风险分级监控预警，按照不同情况进行安全风险分级评估并提供预警，能够提高安全管理效率，降低安全管理成本。
本发明摒除了以往依靠简单场景特征参量进行判断报警的模式，建立了风险分级机制，在风险分级的基础上合理分配资源，使事故预警自动化、智能化、预测准确，不仅减轻了安全管理人员的负担，更能提高效率，有效弥补经验判断的不足。
附图说明
图1为钻井现场风险分级预警的视频监控方法的流程图；
图2为风险矩阵图；
图3为钻井现场风险分级预警的视频监控方法的原理图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明的具体实施方式做进一步说明：
如图1-图3所示，一种钻井现场风险分级预警的视频监控方法，包括采集模块、处理模块、确定模块、判定模块和预警模块，其中：
采集模块用于采集钻井现场的视觉图像，采集模块包括摄像机等视觉传感设备。
处理模块用于分析视觉图像以获得视觉图像的特征信息及与视觉图像的特征信息匹配的语义文本信息；
确定模块用于根据视频图像的特征信息及语义文本信息确定作业场景；
判定模块用于根据视屏图像的特征信息及语义文本信息和预先载入的事件模板进行匹配，生成映射关系数据库；
预警模块用于根据风险级别进行预警；
具体的包括：
步骤a：实时采集钻井现场的视觉图像；
步骤b：分析视觉图像以获得视觉图像的特征信息，并从场景模型库中搜索与特征视觉信息匹配的图像语义以生成语义文本信息；
步骤c：根据视觉图像的特征信息及语义文本信息确定钻井现场作业场景；
步骤d：根据视觉图像的特征信息及语义文本信息和预先载入的事件模板进行匹配，生成映射关系数据库；
步骤e：将映射关系数据库与历史数据进行比较，如果其匹配度大于阈值时，根据历史同类事故发生的频率和严重程度不同，对潜在事故的风险进行评价，对事件类型进行判定；
步骤f：根据风险级别进行风险预警，当绝对风险值大于设定的阈值时，进行报警。
采集模块包括视觉传感设备，通过视觉传感设备实时采集钻井现场的视觉图像。
语义文本信息包括：视觉图像中物体的形状、大小、与视觉传感设备的相对距离及相关背景的状态信息。
映射关系数据库包括泥浆池液面高度、现场液面面积和火焰面积。
作业场景包括钻杆的静止、等速、变速移动、起钻或下钻，物质的状态，例如，液体、气体或固体，安全带、安全帽、井架、钻杆、泥浆、二层台、大钳语义文本信息采用相应的作业场景，例如，根据人员穿戴安全帽加速攀爬钻井二层台等特征确定作业场景。
潜在事故风险值采用风险矩形进行确定。
潜在事故风险值的风险等级分为重大风险、较大风险、一般风险和低风险4个等级。
重大风险的风险指数值为43～200，较大风险的风险指数值为20～37，一般风险的风险指数值为10～17，低风险的风险指数值为1～8。
风险矩阵中每一个具体数字代表该风险的风险指数值，绝对风险值，最小为1，最大为200。
风险矩阵中每一个具体风险等级中的数字代表该风险的风险指数值，每一个风险指数值可以折算成绝对风险值，采用式(1)进行计算：
Risk＝f×Cn (2)
其中：RD表示风险指数值；Risk表示该风险的绝对值，即该风险造成的年度人员死亡数，a，b为常数，C为该风险导致的人员死亡数；f为发生频率(次/年)；n为厌恶指数。
当然，上述说明并非是对本发明的限制，本发明也并不仅限于上述举例，本技术领域的技术人员在本发明的实质范围内所做出的变化、改型、添加或替换，也应属于本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种钻井现场风险分级预警的视频监控方法，其特征在于，包括采集模块、处理模块、确定模块、判定模块和预警模块，其中：
所述采集模块用于采集钻井现场的视觉图像；
所述处理模块用于分析视觉图像以获得视觉图像的特征信息及与视觉图像的特征信息匹配的语义文本信息；
所述确定模块用于根据视频图像的特征信息及语义文本信息确定作业场景；
所述判定模块用于根据视屏图像的特征信息及语义文本信息和预先载入的事件模板进行匹配，生成映射关系数据库；
所述预警模块用于根据风险级别进行预警；
具体的包括：
步骤a：实时采集钻井现场的视觉图像；
步骤b：分析视觉图像以获得视觉图像的特征信息，并从场景模型库中搜索与特征视觉信息匹配的图像语义以生成语义文本信息；
步骤c：根据视觉图像的特征信息及语义文本信息确定钻井现场作业场景；
步骤d：根据视觉图像的特征信息及语义文本信息和预先载入的事件模板进行匹配，生成映射关系数据库；
步骤e：将映射关系数据库与历史数据进行比较，如果其匹配度大于阈值时，根据历史同类事故发生的频率和严重程度不同，对潜在事故的风险进行评价，对事件类型进行判定；
步骤f：根据风险级别进行风险预警，当绝对风险值大于设定的阈值时，进行报警。
2.如权利要求1所述的一种钻井现场风险分级预警的视频监控方法，其特征在于，所述采集模块包括视觉传感设备，通过视觉传感设备实时采集钻井现场的视觉图像。
3.如权利要求2所述的一种钻井现场风险分级预警的视频监控方法，其特征在于，所述语义文本信息包括：视觉图像中物体的形状、大小、与视觉传感设备的相对距离及相关背景的状态信息。
4.如权利要求1所述的一种钻井现场风险分级预警的视频监控方法，其特征在于，所述映射关系数据库包括泥浆池液面高度、现场液面面积和火焰面积。
5.如权利要求1所述的一种钻井现场风险分级预警的视频监控方法，其特征在于，所述作业场景包括钻杆的静止、等速、变速移动、起钻或下钻，物质的状态，安全带、安全帽、井架、钻杆、泥浆、二层台、大钳语义文本信息采用相应的作业场景。
6.如权利要求1所述的一种钻井现场风险分级预警的视频监控方法，其特征在于，所述潜在事故风险值采用风险矩形进行确定。
7.如权利要求6所述的一种钻井现场风险分级预警的视频监控方法，其特征在于，所述潜在事故风险值的风险等级分为重大风险、较大风险、一般风险和低风险4个等级。
8.如权利要求7所述的一种钻井现场风险分级预警的视频监控方法，其特征在于，所述重大风险的风险指数值为43～200，较大风险的风险指数值为20～37，一般风险的风险指数值为10～17，低风险的风险指数值为1～8。
9.如权利要求8所述的一种钻井现场风险分级预警的视频监控方法，其特征在于，所述风险矩阵中每一个具体数字代表该风险的风险指数值，绝对风险值，最小为1，最大为200。
10.如权利要求9所述的一种钻井现场风险分级预警的视频监控方法，其特征在于，所述风险矩阵中每一个具体风险等级中的数字代表该风险的风险指数值，每一个风险指数值可以折算成绝对风险值，采用式(1)进行计算：
Risk＝f×Cn (2)
其中：RD表示风险指数值；Risk表示该风险的绝对值，即该风险造成的年度人员死亡数，a，b为常数，C为该风险导致的人员死亡数；f为发生频率(次/年)；n为厌恶指数。
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