本报通讯员 赵海燕

3月27日9时，在江苏油田采油一厂沙23-24井场，AI智能边缘终端搭载的红外热成像仪正以秒级速度精准巡检，将油井异常停机清晰捕捉、瞬时报警。“现在后台监控端一收到报警信息，直奔故障点就行，效率提高了不少！”沙埝巡检班班长贺志峰处理完故障，语气满是轻松。

今年以来，采油一厂聚焦数智化赋能目标，探索搭建“AI+油藏+生产+安全”等多元应用场景，将作为新型生产要素的数据资源与核心业务深度融合，通过创新部署智能边缘终端监控系统，采取“人工巡检+智能巡检”相结合的方式，有效提升油井的运行时效和管控水平，助力油气管理迈上智能化新台阶。

聚焦问题导向

“此前巡检像一场拉锯战，夏天顶着烈日、冬天裹着棉服，徒步巡检油水井和管线流程，回到值班室还得紧盯监控屏，在海量视频画面里大海捞针找异常。”贺志峰坦言，“人工巡检效率低、故障发现滞后，是压在采油班组心上多年的‘老大难’。”

这样的困境，也是油田生产提质增效路上的“拦路虎”。如何让员工从重复性劳动中解放出来？如何实现故障早发现、早处置？该厂技术管理室党支部书记杜东哲带领技术团队，将突破口瞄准了人工智能。“我们要给油井装上‘智能眼睛’和‘智慧大脑’，让故障自己报信。”

为解决巡检难题、提升巡检质效，团队技术人员先后攻克复杂环境下图像识别、时序数据深度分析多个核心难题，打造出一套集视频识别、数据诊断、多模态融合于一体的智能边缘终端监控系统。24小时在岗的AI“侦察兵”就此诞生。

强化智能攻关

1月上旬，智能边缘终端在沙埝油区通信立杆RTU（远程终端单元）箱内顺利完成安装、参数配置与远程联调，实现正式投运。

“系统推行初期，暴露出多类典型问题。”负责该项目现场联调联试的技术管理室副主任陈勇殿介绍，采集值与现场实际存在显著偏差，摄像头安装位置无法覆盖关键故障区，图像分辨率、帧率与识别算法不匹配，偶发性异常难以在实测环境中复现。为此，他们逐点核验采集点位，比对SCADA（超级大管家+全局监控屏）原始值与边缘侧输出，选取高产单井、低产多井、含水率波动井三类典型场景，依据井场拓扑重新规划视角与焦距、场景建模，搭建高保真模拟环境，复现抽油机皮带断、光杆断、原油泄漏等工况，为油井巡检与通信运维提供了精准、安全的智能保障。

经过运行测试，这套系统中的视频智能识别技术通过百万级作业场景数据训练，能在2秒内精准识别抽油机停机、毛辫子断裂等6类常见故障，识别准确率稳定在95%以上。

持续迭代升级

近期，技术团队聚焦算法精准度、协同效率与场景适配性，持续推进系统迭代升级，通过循环神经网络数据诊断技术对抽油机电流、压力等时序数据实时建模分析，能敏锐捕捉0.1%的异常参数波动。而多模态融合技术则打破数据壁垒，将视频画面、传感器数据深度整合，彻底解决了单一数据看不全、看不准的痛点。

目前，智能边缘终端系统将人工巡检工作量减少70%，故障平均发现时间从原来的35分钟压缩至25秒。“现在平均2.5天巡查一次重点井，其余时间可全身心扑在设备维护、参数优化上。”贺志峰算了笔账：上个月班组通过该系统预警，及时处置3起隐性故障，避免了12吨原油损失。

“下一步，我们还要把智能识别技术拓展到站库、输油管线等更多场景，让AI真正成为油田生产的‘全能帮手’，走出一条提质增效的智能化新路子。”杜东哲说。