Применение интеллектуальной системы мониторинга для раннего предупреждения об утечках в резервуарах для хранения сырой нефти

Интеллектуальная система мониторинга использует волоконно-оптические датчики деформации (точность ±0,1 мм) и инфракрасную спектральную визуализацию (разрешение 640×512) для реализации мониторинга утечек в резервуарах для хранения сырой нефти в режиме реального времени. Система, интегрированная с алгоритмами искусственного интеллекта (точность распознавания ≥98%), может одновременно обнаруживать деформацию корпуса резервуара, распространение нефтяной пленки и выделение газа, время отклика ≤30 секунд, что на 90% повышает эффективность по сравнению с традиционным ручным обходом.

Механизм раннего предупреждения использует трехуровневую стратегию: 1) Микроутечка (<0,1 м³/ч) запускает звуковую и световую сигнализацию и отправляет уведомление на терминал обслуживания; 2) Средняя утечка (0,1-1 м³/ч) автоматически закрывает связанные клапаны и запускает аварийный насос; 3) Большая утечка (>1 м³/ч) связывает пожарную систему и генерирует маршрут эвакуации. Система использует позиционирование BeiDou (погрешность ≤1 м) для точного определения точки утечки, в сочетании с BIM-моделью для реализации трехмерного визуального аварийного управления.

Фактическое применение показывает, что эта система может сократить время обнаружения утечек с в среднем 4 часов до 5 минут, а годовые затраты на техническое обслуживание снижаются на 35%. После развертывания в прибрежной зоне хранения резервуаров система успешно предупредила о 3 случаях утечек из-за коррозионных проколов, что позволило избежать прямых экономических потерь на сумму более 20 миллионов юаней, что соответствует требованиям двойных стандартов API 650 и GB 50341.