AI 泄漏特征算法｜智慧矿山井下管道瓦斯液体跑冒滴漏识别系统
一、井下管网跑冒滴漏的管控痛点
下管网纵横交错，压风管、供水管、排水管、瓦斯抽采管各成系统，法兰、阀门、接头密布。长期高压运行，密封件老化、螺栓松动，渗漏难以避免，属于井下管网运维的高频故障形态。
瓦斯管路一旦泄漏，瓦斯积聚风险骤升，直接威胁通风安全；压风、供水管路漏损，设备运行参数波动，影响采掘生产连续性；渗漏水沿巷道流淌，还会恶化底板环境，增加作业面隐患。
传统巡检高度依赖人工。渗漏初期液滴小、油渍淡，井下光线不足、位置隐蔽，巡检员很难及时发现；等渗漏发展到肉眼可辨，往往已经持续了一段时间，管路密封面、阀件已经出现实质损伤。
人工排查还存在覆盖不足的问题。井下管路分布广、分支多，巡检频次有限，偏远巷道、高位管段的渗漏点长期处于监管盲区。
二、AI 泄漏特征识别的技术方案
AI泄漏特征识别算法，基于井下本安摄像仪或利旧监控设备，实时采集管路运行画面，自动识别渗漏油渍、滴液、管壁挂水、水汽异常等泄漏特征，替代人工逐点排查。算法训练覆盖井下低照度、粉尘、潮湿反光等复杂工况，可识别法兰渗漏、阀门滴液、管壁渗水、接头油污等多类泄漏形态，特征识别精度高，抗干扰能力强。
系统采用边缘计算架构，视频分析在本地边缘节点完成，仅上传识别结果与异常告警，数据不出矿内网络，契合矿井网络安全等保要求。识别到泄漏特征后，系统立即推送告警至运维终端，同步标注泄漏位置与特征类型，辅助运维人员快速定位处置。
识别数据自动入库，生成连续管网运行台账，支持泄漏频次统计与点位回溯，为管路检修计划提供数据依据。
三、 落地应用的实际价值
这套系统把 “人巡管路找漏点” 变成 “摄像头全天盯漏点”。瓦斯管路、压风管路、排水管路关键部位实现连续在线监测，泄漏早期即触发告警，降低瓦斯积聚与管路失效风险。巡检人员从反复排查中解放出来，把精力转向设备检修、风险研判等关键工作，巡检效率与隐患发现率同步提升。
泄漏识别记录自动留存、全程可溯源，满足安全监测、标准化验收与数据复盘要求，为井下管网精细化运维提供数据支撑，减少因渗漏引发的重复检修成本。
四、 行业互动探讨
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