近日，由东营职业学院师生共创团队自主研发的智能油田液位监测系统在工业级测试中取得突破性进展。该系统通过创新的“双盲对比模型”与AI-ECG云计算平台，将液位测量平均误差从±2.5cm降至±0.8cm，精度提升68%，误差波动减少70%-86%，为油田智能化监测提供了高性价比解决方案。
“双盲对比”破局：软硬协同降误差
传统液位计易受物理振动、温度变化等干扰，导致数据漂移严重。团队首创“双盲对比机制”，硬件添加超声波模块，独立采集数据并交叉验证，结合树莓派4B控制器实时剔除异常值；软件端构建轻量级AI模型，基于云端数千万份样本训练深度神经网络，动态优化算法，实现数据去冗、历史规律挖掘及趋势预测，形成“双盲校验+AI纠偏”双保险，抗干扰能力提升显著。
低成本方案：树莓派+AI加速器
系统核心采用树莓派4B搭载M.2 HAT+扩展板与Hailo-8L AI加速器模块，预装自主研发的AI-ECG（油罐心电图分析诊断软件）。该软件通过国家软件著作权认证，基于深度学习框架，可模拟专家逻辑自动解析液位数据，诊断准确率达95%。硬件端通过Arduino传感器实时抓取环境参数，Python构建动态预测模型，树莓派实现远程监控，形成“感知-分析-决策”闭环，数据传输速率稳定在10KB/秒至250KB/秒，适配油田复杂工况。
产学研共创：从课堂到工业场景
项目采用“手工记录+开源工具+物联网”三位一体策略，贯穿研发全程。实验室阶段，师生通过数千次模拟测试优化模型抗噪性能，针对敲击、温变等干扰反复迭代；工业测试中，轻量级模型与云端协同实现误差动态补偿，并新增设备剩余寿命预测功能，可提前预警故障。
实测成果：误差波动锐减86%
在模拟油库严苛环境中，系统历经多轮高强度测试。结果显示，液位监测精度达厘米级，误差波动较传统方式降低86%，极端干扰下仍保持稳定。双盲机制攻克了数据漂移难题，AI推演功能还可为调度决策提供高置信度支撑，且已申请“基于双盲比对的液位计控制系统V1.0”软件著作权。团队计划进一步优化成本，推动技术普惠，为行业数字化升级注入创新活力。东营职业学院也将持续深化校企合作，搭建更多创新实践平台，让学生的“课堂作业”转化为“行业答案”。这一成果不仅为油田数字化注入新动能，更印证了职业教育在科技创新中的独特价值——以青春之力，解产业之需；用技术之光，照未来之路。（大众新闻记者 王明华 通讯员 王飞飞 夏明硕）
