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基于红外热成像的页岩气压裂泵早期事故监测及识别方法研究

李思洋  
【摘要】:页岩气压裂现场设备的红外热成像监测具有场地情况复杂、监测需求多样等特点,对红外热成像信息的处理速度、传递效率和视觉呈现质量提出了更高的要求。针对生产现场压裂柱塞泵红外热成像监测技术在应用过程中易出现的问题,本文从异常数据清洗、监测图像增强、输出端早期事故监测及识别三个方面展开研究,提出了对应的解决方法,并基于案例分析的结果验证了所述方法的可行性及有效性:(1)针对监测过程中异物通过镜头前方对监测结果造成影响、引发误报警的问题,提出了基于越界检测的异常红外热成像数据识别及清洗方法,能够准确识别异物闯入镜头视野的视频起始帧以及异物移出镜头视野的视频结束帧,反馈异常监测数据的帧序信息。基于时序一维向量数值曲线相似度的判别指标能够显著降低运算量(最高可达98.79%),提高识别效率。清洗及重构处理后,相邻帧图像温度值的变化趋于连续、平稳,消除了异常物体对监测过程的干扰。且重构数据能够保持监测对象基于红外热成像观测的温度变化的连续性,避免了过度清洗导致的数据失真、关键信息丢失等问题。(2)针对复杂系统红外热成像图局部对比度及细节信息可视化水平较低的问题,提出了基于灰度值分布优化的图像增强方法。选取泵头体、动力端、电机、传动箱、输入输出端五个部件/区域作为研究对象,定义基于灰度值的平均灰度值温度比、灰度值跨度、主灰度级位移三个指标作为评价标准,对比分析了增强处理前后监测对象不同运行阶段红外热成像图的视觉效果以及参数变化的视觉可辨识性。结果表明,所述图像增强方法对温度变化幅度较小、局部温度范围与整体温度范围差异较大的部件/区域优化效果明显(平均灰度值温度比最大增长为处理前的6.36倍,灰度值跨度最大扩展为处理前的2.88倍,主灰度级位移最大扩展为处理前的3.33倍),能够有效提升红外热成像监测细节信息的图像可视化水平。(3)针对页岩气压裂泵输出端漏水早期事故的监测和识别,提出了基于红外热成像图RGB值分布统计的异常温度变化识别与判定方法,可将图像最小可识别温度差异平均缩减为处理前的29.41%,平均单个RGB值对应0.34℃减少为对应0.10℃,说明该方法能够显著优化单位温度差异的色彩可分辨性,提升设备表面温度差异与变化的图像可视化水平;基于RGB空间坐标及像素点数量的统计分析能够定量评价输出端表面温度变化对应的红外热成像图视觉效果的差异,令漏水事故发生后输出端表面温度由29.45℃至27.00℃的一维变化转化为RGB值空间由(0.842,0,0)至(0.563,1,0.438)的三维变化,优化参数微小差异的视觉可分辨性,消除监测人员色彩感知能力或其它主观因素对监测结果的影响,有助于现场监测人员的观测、理解和辨识。


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