人工智能在石油化工检验检测流程自动化中的应用

                                   （东营检验认证有限公司，山东  东营 257000）

         摘  要：石油化工检测领城的技术革新正依托人工智能技术实现系统性突破，通过将机器

学习算法与工业检测场景深度耦合，建立起从数据感知到决策执行的闭环管理体系。该体

系以多源异构数据融合为基础，通过构建具有工况适应性的特征提取模型，有效解决了传

统检测方法在复杂工业环境中的泛化难题。计算机视觉与自然语言处理技术的协同应用，

不仅实现了设备表面缺陷的精准识别，更将工艺文档的非结构化数据转化为可量化分析的

决策依据。在此基础上形成的分层技术架构，通过接口标准化与模块解耦设计，确保了检

测系统在扩展性与兼客性方面的工程适用性。

         关键词：人工智能;石油化工;检测流程;自动化

         0 引言

         石油化工生产环境具有高危性与复杂性特征，传统检测方法在实时响应、缺陷识别精度等

方面面临严峻挑战。随着设备复杂度提升与安全标准升级，依赖人工经验判读的检测模式

已难以满足现代生产需求。人工智能技术的突破性发展为解决相应矛盾提供了新路径，其

强大的数据处理能力与模式识别特性，为构建自动化、智能化的检测体系莫定技术基础。

而聚焦人工智能在石油化工检测流程中的创新应用，从技术适配性分析到系统落地实施进

行全方位探讨，旨在为行业智能化升级提供理论支撑与实践参考。

         1 人工智能技术匹配石油化工检测需求

         1.1 关键人工智能技术概述

         机器学习与深度学习作为人工智能领城的核心技术，其模式识别能力为石油化工检测提供了

新的方法论支撑。通过构建多层神经网络模型，相应技术能够从海量历史检测数据中自主提

取特征规律，完成对设备表面缺陷、材料微观结构变化的精准分类。此种非线性建模方式突

破传统阔值判别的局限性，尤其适用于复杂工况下多因素耦合的异常状态识别。计算机视觉

技术的突破性进展则重构图像分析在质量检测中的应用价值，经过高分辨率成像设备与目标

检测算法的协同，实现管道焊缝裂纹、储罐腐蚀点的毫米级定位。

          ......