【技术实现步骤摘要】
一种无人机巡检关键空冷器管束故障识别与定位方法
[0001]本专利技术涉及一种空冷器管束故障识别与定位方法。特别是涉及一种无人机巡检关键空冷器管束故障识别与定位方法。
技术介绍
[0002]石油化工产业是一个高耗能的产业，任何生产过程中一点小的改进都会带来巨大的经济效益。空气冷却器是石油化工生产中常用的设备之一，空冷器是由大型鼓风机使空气与空冷器管束产生横向流动来冷却管内介质，而石化装置中空冷器大多是冷却加氢反应馏出物的高压空冷器，工作于高压、临氢及腐蚀介质环境中，工况条件较苛刻，特别是近年来，石化企业多加工高硫原油情况下，高压空冷器管束内的加氢反应馏出物极易低温下生成铵盐结晶析出，造成空冷器管束结垢，当管束内的垢物堆积到一定程度后会堵塞管路，影响工艺生产，同时管束金属容易发生垢下腐蚀问题，导致空冷器发生管束泄漏失效，造成重大安全事故。
[0003]因此，对石化装置空冷器管束的进行结垢状况检测，及时发现结垢严重的管束，提醒工作人员及时采取相应的措施显得尤为重要。
[0004]现阶段，一般空冷器管束检测多为人工手持红外热成像仪在空冷器管束附近进行检测，但这种方法只能检测到整个空冷器的部分管束，这种方式不仅检测的不细致全面，而且浪费了大量的人力物力，因此，开发一种基于计算机视觉的无人机巡检空冷器管束故障目标识别与定位方法就显得尤为必要。到目前为止，对于大型石油化工装置空冷器管束故障目标识别与定位还没有一套完整的系统和方法。
技术实现思路
[0005]本专利技术所要解决的技术问题是，提供一种...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种无人机巡检关键空冷器管束故障识别与定位方法，其特征在于，包括如下步骤：1)建立石化企业在役空冷器关键性评价标准，对在役空冷器进行关键性评价，依据评价结果，确定关键空冷器；2)将关键空冷器的位置信息传给无人机，通过无人机携带的红外热成像仪采集关键空冷器的管束红外热成像图像，对红外热成像图像进行预处理，建立标准数据集文件；3)构建关键空冷器管束红外热成像图像特征提取神经网络；4)结合所构建的关键空冷器管束红外热成像图像特征提取神经网络，构建关键空冷器管束红外热成像图像故障目标识别与故障区域定位检测神经网络；5)用步骤2)得到的标准数据集文件中的训练集对构建的关键空冷器管束红外热成像图像特征提取神经网络进行训练，得到图像特征图，再用所述的图像特征图对关键空冷器管束红外热成像图像故障目标识别与故障区域定位检测神经网络进行训练，获得关键空冷器管束红外热成像图像故障目标识别与故障区域定位检测模型；6)利用空冷器管束红外热成像图像故障目标识别与故障区域定位检测模型，对红外视频采集设备采集的红外视觉图像进行检测识别；7)根据检测识别结果控制给水阀，并制定维修策略，实现关键空冷器预防性维修。2.根据权利要求1所述的一种无人机巡检关键空冷器管束故障识别与定位方法，其特征在于，步骤1)包括：选取生产重要性、自身重要性、服役状态、可维修性、失效后果影响程度作为评价空冷器管束关键程度等级的五个评价指标，并分别根据所述五个指标对各空冷器管束进行打分，依据打分结果进行空冷器关键程度综合评价。3.根据权利要求2所述的一种无人机巡检关键空冷器管束故障识别与定位方法，其特征在于，所述的：(1)依据生产重要性打分空冷器失效后造成所在装置停车，影响到其他装置稳定运行，为5分；空冷器失效后造成所在装置局部停车，为4分；空冷器失效后影响所在装置生产和工艺操作，产品质量不合格，为3分；空冷器失效后影响产品质量，但不会影响所在装置的其他设备正常运行，为2分；空冷器失效后不影响产品质量、工艺操作和所在装置的其他设备正常运行，为1分；(2)依据自身重要性打分空冷器内介质为：加氢反应产物、重整反应产物、分馏塔顶油气、吸收塔顶油气、解析塔顶油气、常顶循环油气、酸性水、焦化净化水、循环氢和中变气中的一种，为5分；空冷器内介质为：液化气、贫富胺液和环丁砜中的一种，为4分；空冷器内介质为产生湿硫化氢腐蚀环境或环烷酸的：稳定塔顶油气、分离塔顶油气、燃料气、新氢和酸性气中的一种，为3分；空冷器内介质为：油汽，但管束选材合理，为2分；空冷器内介质为：除氧水、软化水和锅炉水中的一种，为1分；(3)依据服役状态打分运行时间为20年以上、一年发生两次以上堵管修复、检修发现管束剩余平均壁厚不足1mm或发现腐蚀坑深度在1.5mm以上、结垢严重和修复堵管率累计达到15％以上，为5分；
运行时间为15
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20年、一年发生一次堵管修复、管束剩余壁厚介于1.0
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1.6mm以及修复堵管率累计达到8％
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15％，为4分；运行时间为10
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15年、一个运行周期发生一次堵管修复、修复堵管率累计达到2％
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8％以及管束剩余壁厚介于1.6
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2.0mm，为3分；运行时间为5
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10年、两个运行周期发生一次堵管修复以及检修发现管束剩余壁厚介于2.0
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2.2mm，为2分；运行时间为1
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5年，自投用起从未发生堵管修复，为1分；(4)依据可维修性打分需要空冷器所在装置停工，或空冷器停运时间在15天以上，必须返厂检修，检修工期11天以上，为5分；空冷器需有专业队伍和专业程序维修，空冷器停运时间在10至15天，或在装置现场不能修复，返厂检修在5至10天内，为4分；空冷器在高空即4层平台以上，拆装置需用200吨以上吊车，检修能够单台切出，空冷器停运时间3
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5天，为3分；空冷器用200吨以下吊车作业，周围有障碍需处理，检修能够单台切出，空冷器停运时间3天以内，为2分；空冷器在地面，周围无障碍，用200吨以下吊车作业，检修能够单台切出，空冷器停运时间1天以内，为1分；(5)依据失效后果影响程度打分空冷器介质易燃或易爆或有毒，或介质发生泄漏造成环境重度污染，为5分；空冷器介质有毒性、可燃，并且空冷器在人员经常经过的位置，为4分；空冷器介质高温，泄漏后会自燃，但无毒，不爆，但会造成周边局部污染，为3分；空冷器介质泄漏，无毒，不燃，不爆，但会造成周边局部污染，影响工艺操作，为2分；空冷器介质无毒、不燃、不爆，泄漏后不影响产品质量或工艺操作，为1分；2.2确定关键空冷器空冷器关键度指数K综合计算公式如下：K＝b1
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生产重要性打分值+b2
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自身重要性打分值+b3
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使用年限打分值+b4
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可维修性打分值+b5
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失效后果影响程度打分值，其中，b1、b2、b3、b4、b5为生产重要性、自身重要性、使用年限、可维修性、失效后果影响程度五项指标的权重，b1为0.33，b2为0.17，b3为0.22，b4为0.1，b5为0.18；空冷器的关键度指数K为3.5～5时，即为关键空冷器。4.根据权利要求1所述的一种无人机巡检关键空冷器管束故障识别与定位方法，其特征在于，步骤2)包括：(1)确定出关键空冷器的位置信息，将关键空冷器的位置信息传给无人机，无人机携带红外热成像仪拍摄石化装置用的关键空冷器红外热成像图像，拍摄频次为每15天拍摄一次；(2)将红外热成像图像进行编号命名，命名格式为1.jpg～n.jpg，组成关键空冷器管束红外热成像图像组；(3)利用空冷器管束红外检测方法中的图像特征判断法，对关键空冷器管束红外热成
像图像组进行结垢和堵塞的故障征判：当管束中的换热管出现结垢时图像中的相应部位显示为绿色区域，当管束中的换热管出现堵塞时，图像中的相应部位显示为蓝色区域，当管束中的换热管正常运行时图像中的管束为黄色区域；(4)建立关键空冷器管束红外异常检测数据集，将出现的红外异常标注为3类，按异常的形态分为：将异常的长度≤换热管长度1/10的分为短条状，将异常的长度在换热管长度的1/10与1/4之间的分为长条状，将异常的长度≥换热管长度1/4的分为大长条状；(5)利用labelling软件工具在关键空冷器管束红外热成像图像组中对每个图像采用矩形标注框将图像中的绿色区域和蓝色区域框住，生成与关键空冷器管束红外热成像图像组中的图像相对应的XML文件进行保存，XML文件中包含图像的文件名、大小、矩形标注框位置、标注目标类别信息，最后将标注好的数据文件，按照70：15：15的比例分类成训练集、验证集以及测试集，建立标准数据集文件。5.根据权利要求1所述的一种无人机巡检关键空冷器管束故障识别与定位方法，其特征在于，步骤3)所述的关键空冷器管束红外热成像图像特征提取神经网络，是采用残差卷积神经网络ResNet50架构，包含1个图像预处理块和从上到下分为5个堆叠块，第1个堆叠块为一个标准卷积层与一个最大池化层构成、第2个堆叠块为包含3个卷积块的残差模块、第3个堆叠块为包含4个卷积块的残差模块、第4个堆叠块为包含6个卷积块的残差模块、第5个堆叠块为包含3个卷积块的残差模块、1个平均池化和1个全连接层。6.根据权利要求5所述的一种无人机巡检关键空冷器管束故障识别与定位方法，其特征在于，(1)所述的图像预处理块，是用于将所接收的图像进行裁减和边缘扩充，将原图像变成227
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227
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3的图像；(2)所述第1堆叠块包括64个的卷积核和64个最大池化器；(3)所述第2堆叠块分为两路，一路为扩维卷积核，另一路包括3个卷积块，每个卷积块从上到下有三个卷积层，第1层为64个1
×
1的卷积核，第2层为64个3
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3的卷积核，第3层为256个1
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1的卷积核，第1个卷积块的输出结果与扩维卷积核的输出结果相加后做为第2个卷积块的输入，第2个卷积块的输出结果与扩维卷积核的输出结果相加后做为第3个卷积块的输入，第3个卷积块的输出结果进入第3个堆叠块；(4)第3堆叠块包括有：一个扩维卷积核和从上到下4个卷积块，每个卷积块从上到下有三个卷积层，第1个卷积层为128个1
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1的卷积核，第2个卷积层为128个3
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...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘景明，李洪涛，高丽岩，孙全胜，荆瑞静，王艳丽，李梦瑶，郭拂娟，曹德成，
申请(专利权)人：中国石油化工股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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