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典型场景

  • 油气厂站库

    采油厂、采气厂、联合站、处理站、储油库、储气库
  • 石油化工厂区

    石油炼化厂、天然气化工厂
  • 管道站场

    长输、集输管网增压站、加热站、热泵站、分输站和减压站、天然气门站等

需求洞察

现状

趋势

人工巡检

目前大多石油化工企业仍以人工巡检的方式为主,手工录入分析,部分辅以自动化巡检装备。数据分散,采集数据及发现异常隐患周期长,效率低,同时存在巡检人员健康安全风险。

定点监控

部署大量安防系统,对关键区域进行视频监控,并由中控人员值守。监控点众多,监管难以全时全域覆盖,问题发现不及时,往往以事后追溯为主。

智能巡检

机器人、人工智能、大数据、工业互联网等先进技术手段与巡检业务深化结合,形成标准化、可视化、一体化、协同化、精益化的安全防爆智能巡检体系。

无人值守

智能化端到端闭环管理,站场值守无人化,贯穿实时监控、预警报警、健康安全环保风险防范等环节,保障安全生产,降本增效。

方案架构

基于云边端协同架构,以工业智能巡检平台为核心,实现基于事件触发的多维度、端到端场站巡检方案,并提供平台的持续自主演进、算法迭代、多系统融合。

方案架构

方案特点和优势

人工智能
人工智能
从“看得到“进一步达到“看得懂”的智能化水平,并支持动态人工智能模型的定义、训练、共享,对视频采集数据、传感器采集数据、自动化数据进行持续深度学习。
前后端联动实时可视
前后端联动实时可视
前端防爆机器人、多维传感器实时感知现场情况,结合巡检视频回传,实时掌控现场情况,并能对突发状况遥控、侦查、干预。
多维度综合分析
多维度综合分析
视觉、温度、组分、声音、气体多种传感手段时空数据实时汇总存储,即时统计分析,为多维度综合判断提供有力支持;映射数字孪生模型,高效组织时间、空间、数据三维度信息。
事故风险提前预判
事故风险提前预判
对环境、人员、设备智能化监测控制,对质量因素进行监控与预警分析,对各类异常风险的主动识别、远程指挥、协同辅助。

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