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“側身姿態識別率達標，但閥門開關動作誤判率超30%。”5月29日，中國石油大慶油田采油二廠數字化運維中心數控管理室主任宋尊鋒帶領技術團隊校驗視頻智能檢測模型。

今年以來，中國石油大慶油田采油二廠大力攻關數字油田配套技術，錨定“需求導向-數據筑基-場景驅動”的實施路徑，開展計算機視覺大模型技術應用研究，推動油田運維模式從“人工巡檢”向“算法值守”轉變。

針對油田生產場景的復雜性，該廠技術人員對12類核心作業場景進行全流程建模，并創新性引入算法適配評估矩陣，從計算復雜度、檢測精度、時延要求三大技術維度構建方案匹配體系。目前，該廠已實現不同生產場景下智能技術的精準適配，為油田生產數字化轉型提供了標準化技術支撐。同時，他們還扎實開展數據治理工作，打造了覆蓋空間、時間、環境、行為的“四維一體”數據閉環體系，自主改良智能化標注平臺使標注效率提升40%，建成包含1.2萬標注樣本的油田專用數據集，為模型訓練提供堅實數據底座。

此外，團隊持續深化計算機視覺大模型技術研究成果向生產場景的轉化應用，在員工行為監管、場景油污檢測和設備運維狀態識別3個核心領域均實現了技術突破。員工行為動態識別模型通過8幀/秒低速和32幀/秒高速雙路徑提取特征，融合形成時空聯合表征，對生產一線4大類違規操作行為識別準確率超過80%；自適應油污檢測預警平臺結合大慶油田高寒特點，實現在積雪積霜等復雜環境下檢測準確率達75.5%，誤報率降低67%；設備故障預警體系融合振動、溫度、聲紋等多維度數據，實現14類關鍵設備故障預警，其中軸承磨損預測準確率達77%，密封失效診斷響應時間小于3秒，預計可實現年均減少停機820小時。