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大庆5月29日电 (胡琳琳 肖滋奇)“侧身姿态识别率达标，但阀门开关动作误判率超30%。”29日，中国石油大庆油田采油二厂数字化运维中心数控管理室主任宋尊锋，正带领技术团队校验视频智能检测模型。
大庆油田采油二厂数字化运维中心数控管理室主任宋尊锋与技术人员校验视频智能检测模型。 胡琳琳 摄今年以来，中国石油大庆油田采油二厂大力攻关数字油田配套技术，锚定“需求导向-数据筑基-场景驱动”的实施路径，开展计算机视觉大模型技术应用研究，推动油田运维模式从“人工巡检”向“算法值守”转变，实现从人力依赖到算法赋能的跨越升级，为构建“数据驱动、智能决策”的现代化生产运维体系注入了强劲动能。
针对油田生产场景的复杂性，这个厂技术人员构建了“现场走访-场景拆解-算法选型”三位一体的需求分析机制，通过工业工程价值流分析法，对12类核心作业场景进行全流程建模，并创新性引入算法适配评估矩阵，从计算复杂度、检测精度、时延要求三大技术维度构建方案匹配体系。目前，他们已完成SlowFast动态行为识别、YOLO11目标检测等算法的原型优化迭代，实现不同生产场景下智能技术的精准适配，为油田生产数字化转型提供了标准化技术支撑。同时，他们还扎实开展数据治理工作，打造了覆盖空间、时间、环境、行为的“四维一体”数据闭环体系，自主改良智能化标注平台使标注效率提升40%，建成包含1.2万标注样本的油田专用数据集，为模型训练提供坚实数据底座。
此外，团队持续深化计算机视觉大模型技术研究成果向生产场景的转化应用，在员工行为监管、场景油污检测和设备运维状态识别三个核心领域均实现了技术突破。员工行为动态识别模型基于SlowFast双流网络框架，通过8帧/秒低速和32帧/秒高速双路径提取特征，融合形成时空联合表征，对生产一线4大类违规操作行为识别准确率超过80%；自适应油污检测预警平台结合大庆油田高寒特点，基于YOLO11框架构建温域数据集，融合HSV色彩空间变换与LBP纹理分析，实现在积雪积霜等复杂环境下检测准确率达75.5%，误报率降低67%；设备故障预警体系融合振动、温度、声纹等多维度数据，实现14类关键设备故障预警，其中轴承磨损预测准确率达77%，密封失效诊断响应时间小于3秒，预计可实现年均减少停机820小时。(完)
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