数字技术与应用
视频分析在油井运行监测中的应用
刘文慧！张永强：杨自春
457001，2.中原油田来油三厂
（1.中石化中原油田供电管理处运行一工区
河南濮阳
河南濮阳
应用研究· 457001)
摘要；本文提出了一种利用视分新技术监测油并运行状态的方法，该方法利用视频图象中抽油机的远动转在进行异常情况检测，并通过对一些油并视预数据的实验测试，进行定量分新，结果表明动并选行异常检测数采较好地达到了预期局标。
关键词：动围标检测中图分类号：TN911
视频分新
监控系统报量文献标识码；A
1引
油井生产管理的主要目标是确保原油产量，提高油井工作时率是主要措施之一。油田实际生产中，最受关注的是抽油机是否正常工作。独并分布广泛，所处野外环境假为恶劣，推油机自身故障不时出现，如皮带打滑，断、绕等，都会造成停产事故。对停产事故的及时发现和处理，是保证油并工作时率和油并产量的关键。人工巡并是传统的油并生产管理方式，存在环境恶劣，遥井难度大等问题，使得停产事故不能得到及时发现和处理。因此，实现油并状态自动化监测的需求极为追切。
本文提出了一种基于规频分析的油井异常检测方法，对于监控中的油并规频进行视分析，进行油井并运动的检测，若油井正常运行，则标记出油井运动区域，若油并出现异常停止运行，则进行异常报警。
2系统结构
系统结构如图1所示，该系统分为两个
文章编号：1007-9416（2010)09-0072-01
模块：视频分析模块和报暨判断模块， 2.1规频分析模块
对于视频采集器采集到的油井视频信息，要进行油井异常运行检测首先需要对规频进行解压处理，得到连续的油并图像后再进行异常检测。在异常检测中，我们先对图像进行灰度化变换，并进行去噪等简单图像增强处理，再采用赖差法进行运动区域检测，若未检测到油并的运动，则初步判定为油井异常，接下来进行报暨判断，
规频分析模块的流程图如图2所示； 2.1.1图像预处理
图像预处理过程的流程图如图3所示：灰度化过程就是使彩色的R，GB分量
值相等的过程。由于R，G，B的取值范围是 0~255，所以灰度级别只有256级，即灰度图像仅能表现256种灰度。实现灰度化的方法有很多种，如最大值法，平均值法，加权平均值法。本系统中采用的灰度化的方法是加权平均值法，购由R，G、B得到的灰度
视频解压及
油并视频
图1 油井图像
当前缺上
油井视频
+
72
数字技术与应用万方数据
分析
报警判断
基于视频分析的油并异常报警系统结构图
灰度化
图3 相惑
图4
规频分析
E5
灰度拉伸油井图像预处理
中值滤波
连通区
二值化
城标记
模差法判断油并运行
初步判定为油并异常
报警判断模块流程图
区域判别
k=
值为：
Gray = 0.299R + 0.587G + 0.114B (1) 灰度拉伸是将灰度分段线性变换，它将输入图像中某点(x.y)的厌度f(x,y),通过映射函数T，映射成输出图像中的灰度g(x，
y),即
g(x.y)=TUf(x,y)
(2)
假定原图像f(x,y)的灰度范围为[a，b], 希变换后图像g(x，y)的灰度范圈扩展至[c,d],可采用下述线性变换来实现：
g(x,y) =[(d c) / (b a)//(x,y)+c (3) 图像中大部分俊素的东度分布在区间[a，b]，小部分像素的炭度级强度超过此区间，为改善增强效果，可令
0f(r,y) d-c
g(r,y)
f(x,y)+c aSf(x,y) b-a d
b≤ f(x,y) (4)
中值滤波一般采用含有奇数个的滑动窗口，用窗口中各点灰度值的中值来代替指定点的灰度值。标准一维中值滞波器的定义为：
J,ed(....) (5) med表示取中值操作。中值滤波的滤波方法是对滑动滤波窗口内的像素做大小排序，涉波结果的输出像素值规定为该序列的中值。
2.1.2
慎整法
利用顿差法判别油井是否在正常运行的判别流程如图4所示：
当前赖与上一赖相减后，将得到的灰度图进行OTSU二值化。OTSU是自适应计
DirectShow解所
油井视频
为bmp图像序列图像预处理
赖关法判测油进是否在运行
初步判定为油井异常
视频分析模块流程围图2
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