管道漏水监控报警系统 设备漏水漏油识别检测系统
发布时间：2026年2月03日 16:11:20来源：燧机（上海）科技有限公司
在化工、电力、制造等行业的泵房、管道廊道、设备基座区域，液体泄漏（如润滑油、冷却液、工艺介质）是常见的安全隐患。传统依赖人工巡检的方式，存在频次低、易疏漏、夜间盲区等问题。近年来，部分企业尝试部署AI视觉系统，对地面液体异常进行自动识别。本文基于多个试点项目经验，介绍一套低侵入、高隐私、可本地运行的边缘智能方案，并客观分析其在真实工业环境中的能力边界与典型误报源。
一、明确技术可行边界：什么能识别？什么不能？
需强调：AI无法判断“是否泄漏”或“泄漏源”，仅能对地表可见的液体异常动态特征进行初判，例如：
- 滴落行为：液体从管道/阀门持续滴落至地面；
- 积聚扩展：地面出现新出现的、缓慢扩大的深色区域；
- 流动痕迹：液体沿斜面或沟槽流动。
系统无法识别：
- 缓慢渗漏（无可见积聚）；
- 气态泄漏（如蒸汽）；
- 区分水、油、冷凝水（颜色与反光相似）；
- 被遮挡或远距离（>3米）的泄漏点。
二、系统架构：背景建模 + 动态异常检测 + 边缘推理
系统采用三层设计：
- 前端感知层
- 在设备下方或管道关键节点部署200万像素红外补光枪机（建议俯视角度）；
- 视频流输入边缘AI盒子（如华为Atlas 500 Pro）；
- 采用ViBe背景建模提取前景变化区域。
- 异常判别层
- 设定规则：若连续多帧出现新增深色区域，且面积呈扩张趋势，则标记为“疑似液体异常”；
- 结合光流法（Farneback）判断是否为流动状态，排除静态污渍；
- 排除干扰：
- 冷凝水：通过时间规律（仅在温差大时出现）过滤；
- 清洁洒水：通过大面积均匀扩散特征识别。
- 告警与数据管理
- 通过4G将脱敏事件记录（含截图、时间、位置）推送至设备管理员APP；
- 原始视频在边缘端分析后立即丢弃，仅保留事件摘要，符合《个人信息保护法》及工业数据安全规范；
- 不自动停机或切断阀门，最终处置由运维人员确认。
注：在实验室标准测试平台（可控滴漏、均匀光照）下，系统对明显滴漏事件的识别召回率达88.9%，误报率约9%（样本量：300组实验）。2025年Q4在某石化厂泵房与汽轮机平台实测中，因冷凝水、油污反光、清洁作业等因素，有效告警率约为67%，误报率约12次/千小时（主要源于温差冷凝、地面反光误判）。数据基于瑞芯微RK3588边缘设备，实际效果受安装角度、光照、液体类型影响显著，仅供参考。
三、部署优势与现实约束
- 支持4G回传，适用于无市电区域；
- 可利旧部分高清摄像头，降低初期投入；
- 局限性：
- 无法量化泄漏速率或成分；
- 强反光金属地面易导致误报；
- 不适用于高粉尘、高湿度环境（如锅炉房）。
四、成本与合规说明
- 单点部署（含摄像头+AI盒子+安装）成本约1.0～1.6万元（2025年市场估算）；
- 系统仅为辅助巡检工具，不用于自动停机、处罚或替代定期点检；
五、未来优化方向
- 融合低成本多光谱传感器，提升液体类型区分能力；
- 构建设备专属异常库，适配不同工况（如启停阶段）；
- 与EAM系统联动，自动生成工单。
结语
AI在工业泄漏监测中的价值，不是“替代老师傅”，而是将巡检从‘定时打卡’升级为‘异常驱动’。一套务实、透明的辅助识别系统，能在尊重现有运维流程的前提下，为设备安全多加一道防线。而这一切的前提，是清醒认知技术的边界——AI看得见液体，但看不懂工艺；它能提醒，却不能诊断。
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