人工智能在油库油品损耗检测与控制中的实践研究

0 引言

油库在日常运行中面临油品计量误差大、异常损耗难追溯等技术瓶颈，传统检测手段在实时性、精度和响应速度方面存在明显局限。随着人工智能技术在工业场景中的应用不断深化，其在油品状态识别、数据驱动建模与控制策略优化中的潜力逐渐显现，具备替代或重构现有损耗检测机制的技术基础。研究围绕油品状态数据的采集建模、智能识别算法构建与控制策略落地实践，构建涵盖检测、预警与调控的完整技术路径，推动油库油品损耗管理向智能化、精细化转型，为后文展开模型构建、系统部署与实践效果分析奠定基础。

1 检测机制的技术构建

1.1 油品状态数据的自动采集

油库油品状态参数的获取依赖多类现场传感设备构建的数据采集网络。液位信息采用静压式液位计布设于储罐下部，测量间距设置为15 秒，保障罐容变化的连续监测能力；流量参数依托超声波流量计安装于管道主段，配置双通道冗余结构以避免数据中断造成监测断层；温度采集系统基于热电偶阵列，设于罐体不同深度，以捕捉油品垂向热传导变化[1]。多源采集数据接入边缘计算节点后统一标准化处理，时间戳同步采用SNTP 协议对接油库内部服务器，确保各类采样信息在时序匹配与物理位置识别上的一致性。数据采集系统支持主动校准功能，对液位波动区间内短时高频数据做局部去噪处理，剔除泵启闭或管路冲击造成的非有效扰动值，为后续基于时序数据构建的损耗分析模型提供结构完整、无漏点的输入基础。

1.2 损耗模式的智能识别算法

油品损耗的表现形式常具有非线性、突变性与周期性叠加特征，难以通过规则逻辑判定实现精准识别。基于历史运行记录构建的神经网络识别模型采用滑动窗口方式提取油位、流量与温度的时间序列特征片段，利用一维卷积神经网络（1D-CNN）完成局部变化模式的捕捉。模型输入以每小时采样600 条标准化数据构成特征组，输出层设定为损耗趋势分类标签，分为稳定损耗、突增损耗与回补失衡三类。中间层网络权重以交叉熵损失函数为优化目标，训练过程动态调整学习率，避免陷入局部最优。训练完成后的模型具备较强的非线性变化拟合能力，在短时间波动条件下仍可识别出微弱异常趋势，适配不同规模油罐及转输频率的现场工况。针对部分数据不均衡问题，引入样本重采样策略对突增样本进行局部过采样处理，增强模型对低频异常场景的识别能力，提升实际部署环境下的鲁棒性与泛化能力。

1.3 检测模型的训练与优化

运行数据作为样本集，采样频率维持在10 秒/点。训练数据经归一化与时序分段后输入LSTM 网络结构，利用其对时间依赖序列的记忆特性构建损耗趋势判断通道。模型结构设置为两层LSTM 叠加网络，每层隐藏单元为64 个，激活函数采用ReLU 以保持梯度传播稳定。误差反馈机制以均方根误差（RMSE）控制收敛迭代次数，训练批量设置为128，动态调节梯度下降步长避免震荡问题[2]。训练输出结果与人工判别标签比对后，通过构建混淆矩阵对识别准确性进行量化。如下表1 为不同模型结构在油品损耗检测任务中的训练表现。

表 1：不同模型结构在油品损耗检测任务中的训练结果比较表

LSTM 双层结构在识别误差控制、训练稳定性与收敛效率方面具备综合优势，适合部署于数据采集频率高、时序连续性强的油库场景。BiLSTM 结构虽具备一定泛化能力，但收敛时间相对较长，适用于对识别精度要求更高的重点罐区。1D-CNN 结构在收敛速度上表现优异，适合用于边缘节点快速筛查任务。

2 控制策略的应用实践

2.1 损耗预警参数的动态设定

损耗预警策略基于前端识别模型的预测结果构建动态阈值分级响应体系，在不同作业阶段设定差异化的报警判定条件。系统将日常平稳运行期间的油品流速、液位波动与罐压变化建立联合阈值模型，形成基线参数区间，随后根据油罐当前状态自动调整报警触发区间。当模型预测存在突增趋势时，系统将当前值与预测值之间的差距作为动态偏移量，驱动报警阈值自适应调整，从而降低误报警率。在阈值设定逻辑中，单变量触发不直接构成报警事件，需满足罐容变化速率与单位流量损失率的联合判定条件，确保报警来源真实有效。预警触发后，系统将自动记录报警时段内的全部运行数据，并调用局部模型回溯预处理分析，以识别损耗可能发生的物理路径位置，辅助人工快速介入处理。

2.2 油品转输环节的过程控制

油品转输过程在物理结构上涉及阀组切换、泵组联动、管线压差调节等多个可控节点，易因瞬时状态变化形成非计划性损耗[3]。控制系统以流程图建模的方式，将转输路径拆分为罐出、管输、中继、罐入四个控制段，分别设定独立的压力与流量控制逻辑。系统依据前置传感器输入信息实时计算当前工况下的最优转输参数组合，自动调节主泵频率与管道压力维持值，防止因压力波动或流量突降引起油品回流或气阻。转输状态全程记录于事件日志系统，包含每次阀门开闭的时间戳、实际流量值与控制输出状态，以供事后校核。中控平台通过周期性采样数据与预测模型输出进行偏差比对，动态修正控制边界，避免长周期微差累积形成不可逆损耗。该过程控制策略已在多个大型储运节点部署，表现出良好的调节稳定性与执行一致性。

2.3 控制系统的运行评估

控制系统运行评估以油品损耗变化趋势为核心评价指标，结合报警次数、响应延迟、人工干预频次等参数建立多维评估矩阵，对系统控制性能与部署成效进行定量判定。监测周期内系统自动统计损耗识别率与异常时段覆盖率，同时对比控制介入前后各阶段的损耗数值变化，剖析控制策略对异常抑制效果的具体表现。报警数据与人工干预记录进行关联分析，检验系统独立响应能力与异常处理闭环完整性。以下表2 为典型油库在系统部署前后四周内关键控制指标变化汇总。

表2：系统部署前后油品损耗控制指标对比表

控制系统部署后，油品日均损耗量显著降低，响应延迟缩短近一半，人工干预次数下降幅度明显，表明系统在损耗检测与自动控制环节建立了高效响应机制。报警次数虽略有增加，但由于阈值设定更为灵敏，捕捉异常能力增强，为异常抑制提供更及时的预警支撑。

3 结论

研究构建了基于人工智能的油品损耗检测与控制技术路径，形成了状态数据自动采集、损耗识别模型训练、动态预警参数设定与过程控制系统集成的闭环体系，提升了油库运行中的异常识别精度与响应效率。实测结果表明，部署后的系统在损耗控制能力、报警响应时效与人工干预依赖度等方面具备明显改进效果。该方法适用于多类型油库管理场景，可为构建智能油品管理系统提供技术支撑，具备在能源储运领域进一步推广与应用的潜力。

参考文献

[1]肖开喜.基于VR 技术的储罐油品蒸发损耗研究[D].中国石油大学(北京),2022.

[2]刘磊,杜旭峰. 油库油品损耗及其解决对策[J].清洗世界,2020,36(07):78-79.

[3] 赵志海, 甄永乾, 张健中. 成品油库智能化技术现状及其发展趋势分析[J]. 安全、健康和环境,2019,19(07):75-78.