中国石油海上应急救援响应中心 河北唐山 063200
摘要：近年来，社会飞速发展，党的十九大报告指出，要提高海洋资源开发能力，保护海洋生态环境，发展海洋科学技术，维护国家海洋权益，坚持陆海统筹，加快建设海洋强国。无人机航空监测具有监测范围大、精度高、灵活机动的特点，不仅机动灵活，费用低，而且无人驾驶安全可靠，不需要机场，而且受天气影响较小。因此，利用无人机进行海面巡检与应急救援成为海上石油开采企业与各地海事部门的优选方式。
关键词：无人机；海上石油平台巡检；应急救援；应用研究
1.无人机应用需求分析
无人机在海上石油生产领域中主要的应用需求主要包括日常巡检与应急监测两方面。在日常巡检方面，需对钻井平台周边和海底管线上方区域进行巡检，及时发现溢油情况；对威胁钻井平台和海底管道的船只进行跟踪定位，并采取警告、驱离等措施，保障海上设备设施安全运行；在应急监测方面，需对溢油事故现场进行应急监控，并对事故现场的水质进行采样和对油膜厚度进行量测、抛投救生物品。除溢油外，对钻井平台出现的其他事故（倾斜、沉没等）进行应急救援，并协助海事部门进行执法取证。
2.航标巡检作业的风险源
航标巡检主要目的是为了进一步了解航标的工作状态，现场对航标进行必要的维护处理，排除故障隐患，确保航标的助航效能。因航标导助航的特殊功能，航标一般建设在航道的边沿、礁石、浅谈、海角、山顶等，巡检人员需要在户外、海上、高处作业，作业环境受天气、海况、潮水、交通工具等因素的影响，这复杂的工作环境就使得航标工作人员的巡检工作存在诸多安全风险。
2.1高空作业危险
高空作业就是高处作业，国家标准GB/T3608-2008《高处作业分级》规定：“凡在坠落高度基准面2M以上（含2M）有可能坠落的高处进行作业，都称为高处作业。”高处作业主要包括临边作业、洞口作业、攀登作业、悬空作业、交叉作业五种基本类型，航标巡检过程中都涉及这五个类型，特别是在高温、高湿的环境下，航标巡检的高空作业环境更为复杂，各种危险因素难以把控，稍有不慎就会发生危险，特别是作业现场救援条件特别差，如果发生事故，后果将不堪设想。
2.2海浪危险
海浪就是航标工作人员必须面对的主要危险源，海浪引起的浪涌会给现场巡检的工作人员带来各种危险，浮标沉浮、摇晃、旋转、震动等，现场巡检人员会产生眩晕、呕吐、磕碰、挤压的危险；海浪还会引起作业船舶与航标引起的“岸堤效应”，容易发生翻船、坠海、碰撞等危险。
2.3船舶危险
巡检的船舶一般分为两类，一类是专业的航标作业船舶，这类船舶性能优良、设备精良，船上也会配备专业的船舶操作人员，使用此类船舶进行巡检会大大降低风险的发生，但实际工作中也存在靠离航标过程中因船舶操作不当、速度控制不妥等，导致船舶碾压航标、碰撞航标等情况，导致危险发生。另一类为偏远地区临时租用的简易船艇，此类船舶一般为简易渔船，有些甚至为无动力木船或泡沫船，此类船舶由于建造缺陷、动力不足、稳性不够、使用年限等问题，在使用过程中存在较大风险。
3.优化措施分析
目前，水上救援大致有以下两种方式实现：
第一，运用有人设备进行救援，如救生船只、直升飞机等。这种方法虽然可以更直观的使人亲临现场，但存在着造价高、风险大、限制多的缺点；第二，运用无人驾驶设备进行救援，如无人机、无人快艇等，这种方法风险小，成本低廉，适应环境的能力强。
在众多无人驾驶设备中，无人机的应用更为广泛，无人机结构目前以旋翼类居多，旋翼类无人机具有飞行稳定、可进行定点飞行、载荷大等优点，现已经被广泛应用于高危地区的灾难检测、巡检、空中救援等众多方面。但是旋翼类无人机飞行航程短、航速低、留空时间有限是其重大的短板，因此在远距离水上辅助救援这个特定的领域，旋翼类无人飞行器是不能满足特定任务的需求。因此采取固定翼式无人机更为恰当，解決了普遍固定翼式都需要特定跑道的需求，水上起飞无需固定跑道，起飞要求低。同时目前少有飞行状态下进行识别反馈的固定翼式无人机，这种功能的结合大大增加救援效率，将是一个领域的突破。
解决动态飞行时目标识别捕捉速率问题，无需反馈航拍全部图像，只需识别目标物体，直接反馈救援对象的具体地理坐标信息，不仅大大减少了救援时间，还可以短时间扩大搜救范围，第一时间救出遇难者。利用新的技术，结合opencv加快无人机图像识别捕捉的速度，真正意义上实现技术的成熟化，在救援等领域发挥更大的作用。
4.技术应用研究
4.1高斯滤波算法
本文采用高斯滤波算法，获得关于图像的滤波功能，所谓高斯滤波，从根本上来讲，就是对原图像的各像素实施滤波，而与之相对应的像素滤波之后所得到的值，实为依据其相邻像素，乘以1个滤波器模板，即仅需将高斯滤波器模板弄清楚便可。需要指出的是，因本文需要进行处理的是二维帧图像。
4.2双边平滑算法
对于双边滤波而言，其实为一种边缘平滑且简单的非迭代方案，它与值域和域过滤相结合，便可以被表示为双边滤波，如果处于平滑区域中，那么即便是一个小的且处于邻域状态的像素值，也会是相似的；还需要指出的是，在实现双边滤波器过程中，实为一个比较典型且标准化的域滤波，也就是平均值小、与相关像素值存在不同而引起的噪音。从根本上来讲，其不仅可以运用双边平滑算法，而且还可根据实际情况，选择高斯平滑等算法来进行图像的平滑处理。
4.3 图像融合操作
现阶段，已经出现了许多用于图像融合的算法，而在现实应用领域，可依据实际情况及需要，选择最实用、恰当的算法。本文通过 add Weighted 函数的应用，使增益处理与平滑处理后所得到的图像融合在一起，并借助于给增益处理与平滑处理的图像赋予的各种权值，最终获得各种效果的图像。
4.4 P神经网络优化
4.4.1 优化原理
典型的BP神经网络包括3层：输入层、隐含层和输出层。各层之间实行全连接，同层之间无连接。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整神经网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。具体步骤如下：
（1）数据预处理，确定网络的初始参数；
（2）初始化网络权值和阈值；
（3）计算第一、二层神经元的输入和输出；
（4）假设隐含层（第二层）神经元激励函数为单极S型函数，即为，所以第二层神经元的输出。
（5）计算第三层的输入和输出；
第三层与第二层道理相似：。
（6）计算能量函数；
计算能量函数的目的是达到预定误差就可以停止神经网络。假设实际输出样本为Y，则很容易由E定义知道：
（7）计算第二层和第三层之间的权值和阈值调整量；
BP神经网络的核心内容，链式偏微分：
4.2.2 编程实现
借助于遍历图像像素点方式，对由无人机所采集到的实时图像进行图像滤波、平滑、融合等操作。为了最大程度提高图像的处理速度，减少对相关硬件的过渡依赖与消耗；除此之外，还能储存实时图像序列，储存格式为 Mat，运用指针对图像进行储存，然后用领域像素、双边平滑以及高斯滤波等算法来处理。
结语
基于无人机的海上石油平台巡检与应急救援系统的建设，为现有海上石油平台周边和海底管线上方区域日常巡检、溢油事故现场应急救援提供了一种先进的技术手段，与卫星遥感、有人机监测、船舶巡检等手段相互补充，对提升海域海上平台设备设施管理水平、应急救援响应速度具有重要的现实意义。为了更好地发挥无人机在海上石油平台监测应用中的积极作用，后续还需要进一步解决无人机海洋环境适应性、船载起降、多源数据快速融合处理等问题。
参考文献：
[1]姜少慧.海洋石油企业溢油风险评估及灾害应急管理体系构建研究[D].青岛：中国海洋大学，2015：2-5.