车辆及特种设备异常轨迹分析

车辆及特种设备异常轨迹分析

李琦 

大庆油田信息技术公司中基公司 163000

摘要: 与部分油田单位领导及相关管理人员交流得知：

因采油厂井、间布局相对分散，部分油水井地处偏远，个别保卫人员驾车巡视过程中存在“假巡”、“睡岗”、“脱岗”等问题；

在运输途中，拉油罐车私停放油，拉土、拉煤、拉物货车私停卸料等现象，在一定程度上还存在；

吊车、钩机、电焊车、发电机等油田设备，在工作期间私用情况时有发生。

目前，管理人员通过现有北斗监控系统，查询统计相关车辆、特种设备起始点、途中情况等信息，只能通过对“所关注的车和设备”某天历史轨迹分时分段查询，耗时长、效率低，易误判、易漏判，还不能主动报警、精准判别。如不特意关注某些车辆和设备行踪，则很难发现问题，造成企业损失难以被发现和制止。

关键词：异常轨迹、油田车辆、离线时长

一、主要内容及技术指标

1、功能简介

大庆油田各单位已安装北斗数量28600台。而在车辆及特种设备异常轨迹分析的管理中，管理者只能通过对每一台车两天的历史轨迹进行逐一查询，并手动计算时间长度来排查停车超过两小时的巡警车，如果一个单位管理了一百多台车辆，需要每天查询2-3个小时，严重影响工作效率，而且也容易出现计算错误的现象。

在巡视方面，考虑到油区巡视以定点、多点巡逻为主，通过对现有北斗系统“区域报警”模块重新改造，为每个巡视点设定待触发 “热区域”，并对异常自动触发报警。考虑到车辆行驶速度一般在15-20KM/h以上，且到达位置后，一般会停留巡视，因此，将热区域超速报警速度设定在“5”以内，当车辆进入所设定监控区域内，系统将结合车辆速度进行分析，并自动记录其停或走的时间及相应轨迹，进而判识巡视车辆状态。特种设备车辆状态判识方法与之类似。

对现有系统功能进行改造，当车辆及特种设备违背设定、“状态异常”，定位终端将自动触发，并利用数据传输通道，将报警信号和数据传送到公网固定IP地址的服务器上，服务器接受报警记录。在中心系统侧，将报警详细信息记入数据库。

现有系统中，终端上报的数为经纬度数字信息，不够直观，无法直接判断车辆实际位置。通过革新，利用专用GIS服务器对经纬度信息进行转换和发布，使管理人员能及时准确的、有选择的查询报警情况。

由于各单位考核管理方式不同，因此，计划建设一套可以让用户自由配置统计内容、类别、灵活性更强的数据报表格式，将原有被动固定统计表内容，升级为可适应不同统计需求设定的内容可选界面，实现注册资料、下发指令、收车情况、上报汇总等常用功能菜单扩展和勾选操作，方便管理者筛查、汇总。用户还可以根据实际需要，针对某月、某天或某人进行记录查询，打印包含时间、详细地点等关键信息的统计报表。

2、技术关键问题

在现有北斗系统基础上，开发车辆及特种设备异常轨迹分析是本革新的技术难点。

关键技术主要有：

1.判断车辆及特种设备工作状态；

计算车辆的离线时长首先需要判断车辆的离线状态，只有判断出车辆是否处于离线状态才能准确地计算车辆的离线时间。

2．推算车辆工作量；

判断出车辆的离线状态之后，就需要对离线时间进行计算，而离线时间也分为两种情况。第一种为车辆在一天内的离线，第二种为车辆隔天离线。通过离线时长计算工作量。

3.准确判断离线时长；

终端中上报的数据都是数字信息，经纬度信息不够直观，无法判断车辆的实际位置，需要通过中心专用的GIS服务器进行相关的转换，根据经纬度在地图中计算具体的离线位置，最后计算距离周围的参照物的距离进行简要的文字描述。

4.建立用户操作界面；

根据报表中的信息，管理者能够快捷准确地对车辆离线时长进行查询，以便实施相应的管理。

5.实现自动统计功能；

自动统计是将用户所选择的车辆及时间段等信息，运用计算方法，自动统计出最终的结果，并将结果显示到报表中。

3、解决方法

（1）如何判断车辆是否处于工作状态；

计算车辆的离线时长首先需要判断车辆的状态，只有判断出车辆状态才能准确地计算车辆的出勤。

油田通信北斗终端的报位信息分为三大类，分别是在线、离线、报警。所以对停车状态的分析也应该从此三类的上报信息进行分析。

在线状态：指车辆钥匙门打开状态，北斗终端供电正常工作。北斗定位仪每隔30秒上报一次信息，信息包括车辆当前的位置，速度等，在线状态下的车辆信息可以通过轨迹回放功能查询。在线状态的停车状态分析方法是判断车辆的速度是否为0，如果速度为0，则该车处于停车状态。下图红色框圈出的轨迹信息就是速度为0的停车轨迹，如图所示：

离线状态：这种状态是指车辆钥匙门关闭状态，北斗终端不供电处于不工作状态，地图中显示车辆等信息，即车辆停车位置。在这种状态下，由于车辆钥匙门关闭，所以车辆一定处于停车状态。下图红色框圈出的部分表示该车从18点02分至21点33分处于离线状态，没有上报过轨迹信息，如图所示：

报警状态：这种状态通常分为北斗设备故障报警和违章报警，违章报警不会影响正常上报位置，判断情况与在线状态相同，故障报警则会影响上报位置的准确度，系统会提示用户及时对北斗设备进行维修。

（2）基于北斗监控系统平台，推算车辆工作量；

判断出车辆的停车状态之后，就需要对停车的时间进行计算，而停车时间也分为两种情况。第一种为车辆在一天内的停车，第二种为车辆隔天停车，下面来分别介绍这两种情况的计算方法。

车辆在一天之内的停车，既车辆在某一日停车之后在当日启动车辆。例如车辆黑EABCD在1月1日上午8点启车，在1月1日下午14点停车。那么该车就是在一天之内发生了停车状态，计算方法为：停车时间-启动时间=工作量。以此车为例，该车的工作量为14-8=6小时，那么该车在1月1日有一次工作量为6小时的状态，之后再出现的工作量统计同样以此方法计算。

车辆隔天停车，既车辆在某一日停车之后，当日未再启动车辆，而是到了第二日才启动车辆。例如车辆黑EABCF在1月1日下午18点启动车辆，于8月2日上午5点停车。这样该车就发生了隔天停车的现象，计算方法为：（24-启动车辆时间）+停车时间=工作量。以此车为例，该车的停车时长为（24-18）+5=11小时，那么该车从8月1日至8月2日该时间段内停车时长为11小时。

通过以上的计算方法，可以对车辆离线时长综合分析进行精确的计算。特别要注意的是，例子中的车辆停车时间为整点，计算起来比较容易，而通常遇到的停车时间会精确到秒数，这时就需要对时间进行换算，换算之后，管理者就能够通过计算出来的结果判断车辆是否违反相关制度。 

（3）准确判断离线时长；

计算出车辆的工作量之后，还需要对车辆的离线位置进行判断，并作出简要的文字描述，以便为管理者提供更为详细准确的停车信息。具体的判断方法是读取车辆第一个停车报位的经度及纬度信息，由于北斗终端中上报的数据都是数字信息，经纬度信息不够直观，无法判断车辆的实际位置，需要通过中心专用的GIS服务器进行相关的转换，根据经纬度在地图中计算具体的离线位置，最后计算离线位置距离周围的参照物的距离进行简要的文字描述。由于文字描述的处理工作都是在服务器端进行，我们这里需要完成的是调取停车的轨迹信息，并将信息送入服务器端进行计算，之后将计算好的文字描述信息读取出来。

（4）建立用户操作界面；

计算方法设计完成之后就需要在软件中实现用户的操作，那么首先，需要设计一个可供软件的使用者操作的界面，考虑到油田用户群体比较大，对人员的考核与管理方式也不相同，我们在考虑了大多数用户的体验需要后，设计出了一个操作简单，结构清晰的查询界面。在该界面中用户可以根据需要选择车辆、日期、速度、行驶时间，并能够通过此界面对生成的报表进行筛选。在生成的最终报表中，用户可以看到单位名称、车牌号、最后报位时间、最后报位位置等文字描述。这样根据报表中的信息，管理者能够快捷准确地对车辆离线时长综合分析进行查询，以便实施相应的管理，操作界面如下：

（5）实现自动统计功能；

自动统计是将用户所选择的车辆及时间段等信息，运用上面介绍的计算方法，自动统计出最终的结果，并将结果显示到报表中。通过EXCEL报表的导出功能，用户可以对报表进行添加、删除、打印，最后成为用户管理需要的统计报表。

4、主要技术指标

（1）通过对历史轨迹信息的计算实现对车辆离线时长综合分析的统计；

（2）可以任意选择停车的时间长度；

（3）可根据轨迹信息计算离线位置的文字描述；

（4）停车时间准确率达到99%；

（5）统计报表包括单位名称、车牌号、报位时间、速度、里程、方向、位置，管理者能够通过软件将报表进行筛选、导出EXCEL表格；

（6）管理者可以根据离线时长综合分析来检查车辆的实际工作情况并作

出相应管理。

二、应用情况及经济效益和社会效益

此功能现已在采油三厂投入使用，管理者只能通过对每一台车两天的历史轨迹进行逐一查询，并手动计算时间长度来排查停车超过两小时的巡警车，一百多台车辆，需要每天查询2-3个小时，严重影响工作效率，而且也容易出现计算错误的现象。如今通过此功能，管理者可直接通过报表统计其夜间巡警车的工作量来判断司机是否在巡警时有睡觉现象，以免影响正常的巡警工作，防止在长时间停车时间所带来的损失，查询时间缩短至5分钟以内，准确率提高了近一倍。同时，通过此功能管理者可以实现油罐车的运输监控，防止油罐车在运输途中私自停车而发生的偷油现象，管理者也可以对原地作业的特种车辆进行工作量的统计。

通过二次开发，革新现有北斗平台分析管理功能：

系统中，巡视监管区域可任意设定，且区域大小和数量不限；

巡检人员是否到达指定位置判断准确度达99%以上；

管理者可按需灵活设定车辆及特种设备路线，设定任意数量和任意区域大小巡视点、固定停车位等；

系统可根据用户设定对巡视睡岗、运输途中长时停车等违规行为进行判断、记录和管理；

自动生成包括时间、详细地点、速度、巡井车辆及位置等多类信息的统计报表。

提升效率：

手动、无特定对象盲目查找，至少耗时2-3个小时，易出错、易漏查

自动，历史查询分钟级，准确率提高近一倍。

同时，平台功能得到延伸。革新后的平台应用可延伸到特种设备定位和管理上。

假设每月有一次因睡岗失察、私自离岗而导致1口高产井被盗或破坏，进而引发停产。按照每单井平均日产油5吨，每次停产1天来计算，则该一年将影响产量：5×1×12=60吨。若按照平均每桶40美元（按6.8汇率，折合人民币272元），1吨原油=7.3桶计算，一年经济损失约为12万元。

再假设，1台油罐车每个月有一次放油现象，每一次损失原油1吨，则1台油罐车每年因放原油而造成的经济损失约为2.4万元，若私放的是柴油、汽油、天然气等燃料，则损失更大。

以上只是一口井、一辆车的损失情况，全油田数量庞大的井、间、车的工作和使用情况尚未得到有效监管。数量同样庞大的吊车、钩机、电焊车、发电机等特种设备的管控也存在的一定漏洞和造成损失的可能。

通过研发此项功能，大大节省了管理者考核巡警车辆违章的日常管理时间与费用，并且提高了管理的准确率，管理者每天办公时只需要抽出5分钟时间进行报表的统计即可完成原来2至3个小时的手工计算。办公更加便利，管理也更加规范，同时该功能也能够为罐车、货车及特种车辆的管理提供有效的管理依据，防止因车辆私自停车而导致的偷窃事件。这项成果在很大程度上为油田的采油厂避免了因管理不及时而产生的不必要的损失，也为管理者节省了宝贵的工作时间，具有良好的可用性和推广性。

作者简介：李琦，性别：男，民族：汉，籍贯：黑龙江省大庆市，出生年月：1984.3

，文化程度：大学，现有职称：助理工程师，研究方向：车辆轨迹分析.