在石油运输环节中，输油泵与管道作为核心设备，其运行状态直接关系到生产安全与经济效益。传统的人工巡检模式不仅效率低下，还难以应对复杂环境下的泄漏隐患，而AI+ 视频分析技术的融合，催生了输油泵与管道泄漏智能识别平台，为石油运输安全筑起了一道智能防线。

一：平台架构，多技术协同的智能监测网络

　　该平台以AI算法为核心驱动力，整合高清视频监控设备、红外热成像仪、声波传感器等多元感知设备，构建起 “前端采集—边缘计算—云端分析” 的三层架构体系。前端部署的高清摄像头具备夜视与抗干扰功能，可在油田、戈壁、深海等复杂环境中稳定拍摄输油泵运转细节与管道表面状态；红外热成像仪则通过温度场分布差异，捕捉管道泄漏引发的局部温度变化；声波传感器同步采集设备运行的异常声响，形成多维度数据矩阵。

　　边缘计算节点负责对前端数据进行预处理，过滤冗余信息并提取关键特征，如输油泵密封处的油雾浓度、管道接口的微量渗液痕迹等，再将压缩后的特征数据上传至云端平台。云端服务器搭载的深度学习模型对数据进行深度分析，结合预设的泄漏判定阈值，实现对潜在风险的精准识别与分级预警，整个流程的响应延迟控制在0.5秒以内，满足实时监测需求。

二：核心功能，从识别到预警的全流程管控

　　平台的核心竞争力体现在对泄漏场景的智能化处理能力上。基于卷积神经网络与模型融合的算法，经过10万+泄漏样本训练后，能精准识别输油泵与管道的多种泄漏类型：对于输油泵，可捕捉轴封磨损导致的滴漏、轴承过热引发的喷油等细微特征，识别准确率达98.7%；针对管道，能区分腐蚀穿孔的喷射状泄漏、接口松动的渗液等不同形态，并通过视频帧对比技术计算泄漏扩散速度。

　　在预警机制设计上，平台采用“多级响应”模式：当检测到疑似泄漏时，立即触发本地声光报警并推送预警信息至巡检人员手机端，同步调取泄漏点周边360 度监控画面；若15秒内未得到人工确认，系统自动升级预警，联动管道阀门控制系统进行局部截流，并启动应急处理预案，调度最近的维修团队。此外，平台还具备历史数据回溯功能，通过可视化曲线展示设备泄漏风险的变化趋势，为预防性维护提供数据支撑。

三：技术突破，破解传统监测的痛点难题

　　相比传统手段，该平台实现了多项技术突破。在复杂环境适应性方面，通过图像增强算法消除雨雪、沙尘、强光等干扰因素，即使在能见度不足 5 米的雾天，仍能保持90%以上的识别率。对于输油泵高速运转产生的振动模糊、管道表面覆盖的油污遮挡等难题，平台采用动态目标追踪与图像语义分割技术，精准锁定监测区域，排除干扰因素。

　　在轻量化部署方面，平台支持边缘计算节点与现有监控系统的无缝对接，无需大规模改造硬件设备，单套系统可覆盖半径 3 公里内的输油管道与泵组集群，部署成本较传统在线监测系统降低 40%。同时，算法模型采用增量学习机制，可通过边缘节点实时更新本地样本库，持续优化识别精度，避免因设备老化、环境变化导致的性能衰减。

　　输油泵与管道泄漏智能识别平台将进一步融合数字技术，构建虚实结合的监测场景，实现泄漏扩散路径的模拟推演。