潘 辉，何新霞，刘斯特

(中国石油大学(华东) 新能源学院，山东 青岛 266580)

0 引言

随着经济的发展与科技的进步，石化产品的交易量不断提升，石化车间的安全问题需要更加重视。石化车间的生产设备多为高温高压设备、同时堆积了大量危险品，若发生安全事故，会造成重大经济损失，还可能对环境安全和人们的生命安全造成很大危害[1]。同时，石化行业的泄漏监测问题和预警问题近几年来十分突出，恶性事故频繁发生，而对泄漏未能达到及时预警是事故发生的重要原因之一[2]。

为保证工厂内部的安全，定时对工厂内部的温度、烟雾浓度等环境状况进行检查成了日常必不可少的工作，稍不留神还会造成错检漏检的情况，严重时甚至会引起火灾等安全事故的发生[3]。石油化工车间的危险气体泄漏主要分为可燃气体和有毒气体，目前企业普遍依靠固定位置气体传感器进行监测，然而其效果并不理想。智能巡检技术虽蓬勃发展，但在油气系统安全检测方面应用并不广泛，根据生产需要在石化车间设立固定区域巡检，通过签到等方式进行检查，对巡检过程中发现的问题和异常情况用通讯设备报告上级工作人员，并对其进行记录的人工巡检方式依旧普遍存在。A*算法作为最基本的路径规划算法之一，其最大优势就是可根据需求设计启发函数，从而得到满足需求的规划路线，进而控制巡检机器人按照所得路径进行巡检。目前市场上的巡检机器人功能单一，无法适应石化车间复杂的生产环境，更无法与原有的监测系统相配合[4]。……