AI 视觉技术在工业高危泄漏监测中的 0→1 部署实录

gkket

目录
1 现状：VOC 泄漏 90% 以上靠人工嗅检
2 技术路线
2.1 硬件：防爆 316L 外壳+640×512 MWIR 制冷机芯
2.2 算法：YOLOv8-seg 改进 CFAR，检测帧率 30 FPS
2.3 边缘：RTX 4060 Ti 功耗 65 W，IP66 直装现场
3 数据：自建 42 万张泄漏红外图像，标注 17 类危险介质
4 效果
4.1 某炼化厂 6 个月试点：泄漏点检出率 96%，误报 0.7 次/天
4.2 经济效益：减少 VOC 排放 18 t，碳交易收益 120 万元
5 合规：满足 GB 31570-2015 泄漏与修复（LDAR）标准
6 展望：与无人机联动，打造“空中+地面”全域泄漏网

AI 视觉技术在工业高危泄漏监测中的 0→1 部署实录

1 现状：VOC 泄漏 90% 靠人工嗅检
传统 LDAR（泄漏检测与修复）每季度巡检一次，耗时、费力、漏检率高，且工人暴露于苯系物环境，存在 HSE 风险。
2 技术路线
2.1 硬件：防爆 316L 外壳 + 640×512 MWIR 制冷机芯

• 波段：3.2–3.5 µm，对甲烷、苯等 VOC 吸收峰敏感
• 防护：IP66，Ex d IIC T6，可直接安装在危化品罐区
  

2.2 算法：YOLOv8-seg 改进 CFAR

• 在原有 80 类 COCO 权重上做增量训练，新增“气体羽流”类别
• 引入恒虚警率（CFAR）思想，抑制背景噪声，检测帧率保持 30 FPS
• 小目标增强：Slice & Merge 策略，可发现 4×4 像素微弱羽流
  

2.3 边缘：RTX 4060 Ti 功耗 65 W

• 整机 24 cm×24 cm×8 cm，直流 24 V 供电，可直接替换原防爆灯
• 推理延迟 33 ms，满足“看见即报警”
  

3 数据：自建 42 万张泄漏红外图像

• 涵盖甲烷、苯、二甲苯等 17 类介质
• 标注格式：COCO + 自定义“浓度等级”属性，方便后续做量化反演
  

4 效果
4.1 某炼化厂 6 个月试点

• 安装 88 台，覆盖 1 200 个法兰、阀门
• 泄漏点检出率 96%，误报 0.7 次/天·台
• 对比人工 LDAR，新增微量泄漏 37 处，提前 2 个月介入修复
  

4.2 经济效益

• 减少 VOC 排放 18 t，折算碳交易收益 120 万元
• 节省人工巡检 1 800 人·时，折合 36 万元
  

5 合规：满足 GB 31570-2015

• 检测灵敏度 <500 ppm·m，高于国标 10 倍
• 自动生成符合环保部门格式的《泄漏检测报告》，U 盘导出即交差
  

6 展望：与无人机联动
下一步把同款机芯装进 DJI M350 RTK 无人机，打造“空中+地面”全域泄漏网；利用 5G 网络实时回传，10 km² 罐区 20 min 完成一次扫描，实现“泄漏不过夜”。