基于水流分割的石油钻井水流异常检测

摘要：

通过对钻井管道水流的智能监控技术实现,可以解决石油钻井污染气体的自动监测问题,最大程度的减少人工监测成本;但是依然有以下几个难点需要攻克:(1)传统的特征提取方式不能描述水流形态的变化过程;(2)因为异常情况发生的概率很低,所以异常样本稀少,全监督的方法不再适用;为解决特征提取问题,提出了一种基于图像分割的新特征特提取方式——形态流,形态流可以从时序上描述水流形态的变化;另一方面,为克服异常样本稀少的问题,通过无监督的方式——多元高斯建模,来判别水流数据是否正常;实验表明在水流异常数据检测任务中算法检测精度达到了93.6％,在使用GPU并行加速处理时可达到28帧每秒的处理速度,能够准确地检测出水流数据中的异常数据帧.

关键词：视频异常事件检测、石油钻井水流异常检测、多元高斯、水流分割

所属期刊栏目：29

分类号：TP391.4;TP18(计算技术、计算机技术)

资助基金：四川省教育厅年科技项目18ZA0501

在线出版日期：2021-04-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：82-87,92