一种石油巡检手持终端离线多模态AI一体化部署系统及方法与流程

本发明涉及油田数字化巡检，具体涉及一种石油巡检手持终端离线多模态ai一体化部署系统及方法。

背景技术：

1、当前油田智能巡检分为云端集中式系统、普通离线pda终端两类主流方案，二者均存在难以适配无网偏远区块的固有缺陷。

2、第一类为传统云端集中式巡检系统，普遍采用“终端采集+云端推理+云端业务”的架构，代表方案为油田集输站场固定多模态巡检系统、云端巡检管控平台。该类方案依托服务器充足算力实现高精度ai识别与复杂业务逻辑处理，但核心功能全部依赖云端服务器，手持终端仅承担数据采集与上传的基础功能。对于大庆油田部分偏远井站、长距离管线段落等公网与油田专网双重盲区，网络完全中断时终端无法开展智能巡检，仅能进行人工纸质记录，作业效率低下且易出现漏检、错检。

3、第二类为普通离线手持巡检终端，多为工业级pda设备，仅具备基础拍照、定位、本地明文存图功能，不具备端侧ai推理、本地异常预警、自动报表生成能力，无法在离线状态下完成“任务执行-缺陷识别-异常处置-记录归档”的完整巡检闭环；同时数据多采用明文存储，缺乏合规加密机制，且数据同步依赖全量传输，弱网环境下同步效率低、准确率差，模型更新必须联网全量下载，无法适配长期离线场景。

4、经大庆油田现场实测，现有方案的核心缺陷如下：

5、1.云端依赖度高，无网络环境下作业完全中断

6、现有云端巡检系统的ai缺陷识别、异常等级判定、巡检报表生成等核心功能均部署于云端服务器。经实测，无网络环境下智能巡检功能完整度不足15%，油田巡检作业中断率超过80%，偏远区块智能巡检基本无法落地。

7、2.边缘终端功能碎片化，无法形成全流程业务闭环

8、普通离线手持终端功能单一，多数仅具备数据采集、基础定位、离线拍照存储能力，不具备端侧ai推理、本地异常预警、自动报表生成能力，巡检质量高度依赖现场人员经验，标准化程度不足，缺陷漏检率较云端方案高出40%以上。

9、3.离线数据存储缺乏安全防护，不符合行业合规要求

10、偏远油田巡检数据包含设备参数、管线分布、生产运行等敏感信息，现有终端多采用明文本地存储模式，缺乏符合国家密码标准的加密机制，终端丢失、非授权数据导出时存在严重的信息泄露风险，无法满足石油行业的数据安全合规管理要求。

11、4.离线数据同步效率低，无断点续传能力

12、现有终端数据同步多采用全量传输模式，网络恢复后需一次性上传全部离线数据。油田野外弱网环境下易出现传输中断、重复传输、数据丢包等问题，经实测同步准确率不足90%；且无传输进度记忆机制，中断后需重新全量传输，同步效率低下，占用大量作业时间。

13、5.模型更新依赖全量联网下载，离线场景迭代困难

14、现有巡检ai模型更新需在联网状态下完成全量模型文件下载，偏远油田作业终端长期处于离线状态，无法及时获取算法迭代更新，模型识别精度无法持续优化；且不支持本地介质的离线增量更新，算法落地运维成本高、周期长。

15、综上所述，现有方案无法同时实现离线全流程ai巡检、全量加密、分片断点续传、离线增量更新、自适应多模型调度五大核心能力，网络依赖、数据不安全、推理延迟、运维成本高等痛点制约油田全域智能化巡检落地。

技术实现思路

1、本发明为克服现有巡检系统高度依赖云端、离线功能残缺、数据无加密防护、弱网同步效率低、离线模型无法迭代、终端算力调度僵化等缺陷，提供一种支持无网络离线全功能运行的石油巡检手持终端多模态ai算法一体化部署架构及系统。为解决上述技术问题本发明是通过以下技术方案实现的：

2、方案一、本发明提出了一种石油巡检手持终端离线多模态ai一体化部署系统，包括防爆手持终端硬件载体，所述防爆手持终端硬件载体集成多模态采集单元、边缘计算单元、本地固态存储单元、多制式通信单元、北斗定位单元与防爆供电单元；所述系统内部署六层本地一体化运行架构，所述六层本地一体化运行架构自下而上依次为：

3、终端硬件适配层，用于统一管控终端各类硬件外设，提供多模态数据采集、算力调度、本地存储读写、防爆低功耗管控能力，适配油田野外易燃易爆、低温、无网络作业工况，根据环境温度、电量及算力负载状态，自动调整模型运行优先级或执行功能降级；

4、多模态数据采集层，用于同步采集可见光图像、红外热成像数据、设备温压振传感数据、rfid设备电子标签、北斗定位坐标多源异构数据，完成数据标准化预处理与时序对齐，输出格式统一的多模态巡检数据；

5、边缘ai推理引擎层，内置轻量化多模态巡检ai模型池与动态算力调度器，在终端本地并行执行管线缺陷识别、设备腐蚀检测、原油泄漏判定、人员违规校验多任务ai推理，输出包含缺陷类型、位置坐标、置信度、风险等级的标准化识别结果；

6、本地业务功能层，部署离线巡检全流程业务逻辑，实现巡检任务缓存调度、ai异常声光报警、现场处置记录留存、离线巡检报表批量生成与本地导出，离线状态下独立实现云端巡检平台全部核心业务功能；

7、加密存储管理层，基于sm4分组密码算法对全量巡检原始数据、ai识别结果、业务记录、报表文件自动加密存储，搭载硬件安全单元分级密钥管理、用户分级鉴权、存储读写异常兜底保护机制；

8、离线同步与运维层，集成分片哈希断点续传同步模块、离线增量模型更新模块；网络连通时自动执行分片数据断点续传与云端全量数据校验；支持通过本地存储介质导入模型差分补丁，完成终端本地ai模型无感迭代更新。

9、进一步的，提供一种优选实施方式，边缘ai推理引擎层配置有三级模型轻量化优化策略与自适应算力调度机制；

10、所述三级模型轻量化优化策略包括结构化剪枝、量化及知识蒸馏；所述自适应算力调度机制根据环境温度及终端剩余电量状态，动态调整cpu占用阈值，并根据任务优先级分配算力资源。

11、进一步的，提供一种优选实施方式，所述加密存储管理层采用sm4-ecb128比特分组加密模式；加密密钥分为设备根密钥与用户工作密钥，设备根密钥存储于硬件安全单元且不可外部导出，仅支持管理员通过授权密钥定期更新；用户工作密钥由设备根密钥派生生成，按照巡检员、管理员角色划分分级访问权限；加密范围覆盖全部巡检业务数据，检测到存储介质损坏、密钥验证失败时自动将待存数据写入备用存储分区并锁定加密数据。

12、进一步的，提供一种优选实施方式，所述分片哈希断点续传同步模块将待同步加密巡检数据切分为配置固定大小分片，针对每一分片生成md5哈希校验码并生成分片索引清单；同步过程实时持久化同步进度快照，网络中断恢复后读取进度快照，从当前未传输分片处续传；单分片连续3次哈希校验失败后拆分为子分片重试，多次重试失败则标记延后同步，不阻塞整体数据上传；云端接收全部分片后执行全量哈希完整性校验，校验异常时下发异常分片清单触发终端重传。

13、进一步的，提供一种优选实施方式，所述离线增量模型更新模块的差分补丁由云端比对新旧ai模型参数差异生成，补丁体积为全量模型文件的10%~30%；补丁校验流程包含三级校验：文件完整性md5校验、基础模型版本兼容性校验、发布方数字签名校验；模型更新前自动备份当前运行模型，更新过程监测终端电量与运行状态，低电量、意外断电中断更新时自动回滚至更新前稳定模型；终端本地缓存至多3个历史模型版本。

14、进一步的，提供一种优选实施方式，所述本地业务功能层配置任务冲突自动处理方法为：

15、多重叠巡检任务按照任务优先级、截止时间自动排序，点位重叠时合并巡检路径；插入紧急巡检任务时自动保存当前低优先级任务进度，紧急任务完成后恢复原有巡检流程；报表模块支持按井站、管线、行政区域多维度批量聚合巡检数据，采用流式计算生成pdf、excel格式离线巡检报表。

16、进一步的，提供一种优选实施方式，所述多模态数据采集层采用硬件高精度同步时钟统一触发可见光、红外、振动传感、rfid、北斗定位采集模组，各采集模组输出数据的时间戳偏差控制在±5ms以内，实现多模态巡检数据时空对齐。

17、方案二、一种石油巡检手持终端离线多模态ai一体化部署方法，所述方法基于方案一所述的石油巡检手持终端离线多模态ai一体化部署系统实现，所述方法包括如下步骤：

18、s1、防爆手持终端硬件载体接入油田专网，从云端巡检管理平台同步巡检任务、设备台账、ai模型增量补丁，完成补丁校验与本地模型更新，并将任务、台账数据缓存至本地存储；

19、s2、防爆手持终端硬件载体集成进入无网络野外区块，终端硬件适配层调度各类采集模组同步采集多源巡检数据，多模态数据采集层对采集数据执行标准化预处理与时序对齐；

20、s3、边缘ai推理引擎加载轻量化模型池，依据终端实时算力负载、环境温度、剩余电量自适应分配计算资源，并行执行多类缺陷识别推理，输出标准化异常判定结果；

21、s4、离线业务闭环处理阶段：本地业务功能层识别高风险缺陷后触发光声报警，记录现场处置信息；全部点位巡检完成后批量生成离线巡检报表；所有巡检数据经加密存储管理层自动加密写入本地存储；

22、s5、终端检测到可用网络后，离线同步与运维层读取本地持久化同步进度，执行分片哈希断点续传上传加密巡检数据；同步完成后检测云端模型更新，在线下载增量补丁，或通过离线介质导入差分补丁完成本地模型迭代更新；

23、s6、低温、低电量、存储空间不足、传输中断、模型更新失败工况下，系统自动执行功能降级、数据备份、模型回滚保护，持续保障核心巡检作业不中断。

24、方案三、一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现方案二所述的方法的步骤。

25、方案四、一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，当所述处理器运行所述存储器存储的计算机程序时，所述处理器执行方案二所述的方法。

26、本发明的有益之处在于：

27、本发明所述的石油巡检手持终端离线多模态ai一体化部署系统依托全业务本地闭环架构，整机满电状态可支撑8小时以上不间断全功能巡检，无网络环境下业务功能完整度可达100%；经油田现场实测，相较于传统云端依赖方案，野外巡检作业中断率下降92%，彻底摆脱公网、油田专网覆盖限制，真正实现油田偏远井站、长输管线全域智能化巡检落地，大幅降低人工纸质巡检的劳动强度与安全隐患。

28、本发明所述的石油巡检手持终端离线多模态ai一体化部署系统采用sm4算法对全部巡检原始图像、传感数据、ai识别结果、巡检报表执行落地加密，配套硬件安全单元密钥分级管理、异常数据兜底保护机制，终端本地无明文数据留存，从根源消除设备丢失、非法拷贝带来的生产敏感信息泄露风险，完全契合石油天然气行业数据安全管理规范与商用密码使用标准。

29、本发明所述的石油巡检手持终端离线多模态ai一体化部署系统通过数据分片、md5哈希逐片校验、传输进度持久化存储机制，网络中断后无需全量重传；实测弱网工况下数据同步效率较传统全量上传方案提升70%，同步稳定准确率可达99.95%，分片重复传输开销降低90%，完美适配油田野外信号波动、频繁断网的复杂通信环境。

30、本发明所述的石油巡检手持终端离线多模态ai一体化部署系统云端仅生成参数差异增量补丁，补丁体积仅为完整模型文件的10%~30%，支持u盘本地离线导入更新；模型整体更新耗时缩短75%，偏远无网区块手持终端运维成本下降60%，无需终端联网下载大容量模型，解决长期离线设备算法迭代困难的痛点。

31、本发明所述的石油巡检手持终端离线多模态ai一体化部署系统搭配三级模型轻量化方案与工况自适应算力阈值调整逻辑，单点位多模态数据综合推理耗时不高于50ms，终端业务整体响应延迟控制在100ms以内；系统可依据环境温度、剩余电量自动调整算力分配策略，在-20℃至55℃高低温、低电量等极端野外工况下稳定运行，算力溢出时自动降级保障核心缺陷识别任务不中断。

32、本发明还适用于大庆油田等偏远区块的离线巡检作业需求等应用领域。