人工巡检
目前大多石油化工企业仍以人工巡检的方式辅以自动化巡检装备为主，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。
油气智能巡检解决方案
基于百度先进人工智能技术基础，颠覆巡检工作方式，以大模型技术驱动全面监控转变为全面管理；以云端协同的架构整合人工智能、机器人、视频监控、传感监测等技术手段；以平台的持续自主演进、算法闭环迭代、多系统智能体融合，实现“提质”的同时“提智”，真正将集中监视、综合分析、无人值守、智能决策落地。
- 典型场景
- 需求洞察
- 方案架构
- 方案优势
- 咨询服务
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
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。
方案特点和优势
人工智能
以大模型颠覆业务形态，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
前端无人机、机器人、多维传感器实时感知现场情况，结合多模态大模型分析判断，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
视觉、温度、组分、声音、气体多种传感手段时空数据实时触发，大模型分析多维度信息，为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
机器自主形成风险研判，对环境、人员、设备持续监测控制，对质量因素进行无人化监控与预警分析，对各类异常风险的主动识别、远程指挥、协同辅助。