日前，油田某承包商人员动火作业时，未规范佩戴防护面罩进行切割，监护人收到“动火作业未见防护面罩”的短信提醒，及时提醒动火人员正确采取防护措施。

这条短信来自油田安全风险智能预警系统，通过对违章风险进行智能识别并预警，避免事态升级发展。目前，油田推广应用该系统，实现对油田高风险作业全覆盖监控。

“开出电子作业票后，系统就实时监测高风险作业的一千多路视频监控画面，每10分钟抽一帧画面，对画面进行智能识别，为安全风险管控提供依据，有效将科研成果转化为生产力。”技术检测中心标准化研究中心主管师王美说。

现阶段，3.6万路视频监控在油区运转，靠油田的安全坐岗人员和督查人员人工翻阅监控画面，属于“大海捞针”，无法保证覆盖作业现场全过程，更无法避免因知识面不足和疏忽导致的漏查。

能否智能预警？对于闯红灯、压实线等交通违法行为，“电子眼”实现了实时交通违章监控。受制于复杂的场景，国内外成熟的智能识别系统，在油田普遍“水土不服”。

自主创新是破解之路。技术检测中心技术人员将目光聚焦到风险隐患高的直接作业环节，历经6年时间，收集了吊钩防脱装置、吊车支腿垫板、储罐入口等145种标志物照片和历年来的典型违章行为照片，模拟了不同天气、不同监视角下的违章行为和标准化行为，打造出涵盖21万张油田企业高风险作业精选照片的样本库。

算法团队基于事故发生的可能性和后果严重性两个维度，研发形成了吊车司机离开驾驶室、动火作业未戴面罩或护目镜、吊车支腿未加垫板等26种违章识别算法。

一旦系统识别出疑似违章风险，预警消息会通过电脑端、手机APP端和短信通知三种形式，首先推送现场和相关管理人员，督促他们及时处置，实现油气生产全过程、全天候、全方位的有效管控。

油气站场标志物的抗干扰识别是难点，例如红色风向标等形似火焰、大门立柱形似氧气瓶等。技术检测中心人工智能技术研究专家苏雪松介绍，通过“边应用、边优化”的方式，让油气站场抗干扰综合识别模型有效排除了形似标志物的报警情况，系统实测在强干扰工况下综合识别准确率稳步提升，推动安全生产从“人控”向“智控”转变，实现安全管理从“事后追责”向“事前预警、事中干预”的跨越，同时有效消除员工的侥幸心理。

据油田安全环保质量管理部相关负责人介绍，全面推广该系统后，违章行为数量呈现明显下降趋势。除高风险作业环节外，2026年该系统还优化视频画面抽帧算法，满足国产化部署和低成本推广应用要求，让火焰、烟雾、液体污染等7类通用识别算法成功在四家智能化管理区试点建设单位推广应用，共涉及2000余路视频监控。