基于HSV图像的红外热成像技术在沉淀池污泥体积特性识别中的应用

《Journal of Water Process Engineering》：Application of infrared thermal imaging based on HSV images in identification of sludge volume characteristics in the settling tank

本研究提出一种基于红外热成像与HSV颜色空间分析的季度自适应油场污泥体积测量方法，通过模拟夏季（10℃）、春秋季（15℃）和冬季（20℃）温度条件，系统探究环境温度对污泥边界识别的影响，并建立3D建模与最小二乘曲线拟合算法实现高精度体积计算，实验误差分别控制在1.38%、1.56%和0.96%以内，现场验证相对误差为4.10%，为油场及市政污水处理的污泥动态监测提供新方案。

　　在油田污水处理过程中，常常会在沉淀池底部积累大量污泥。这些污泥不仅会影响污水处理效率，还可能加剧沉淀池的腐蚀风险。因此，准确测量污泥体积对于确保污水处理系统的稳定运行具有重要意义。传统的污泥体积测量方法通常依赖于人工采样或仪器检测，但这些方法存在测量精度低、维护成本高以及易受环境干扰等局限性。为了解决这些问题，本研究提出了一种基于红外热成像与图像处理的非接触式污泥体积测量方法，以提高测量的准确性和便捷性。

红外热成像技术是一种利用物体自身发出的红外辐射进行检测的技术，其原理源于热辐射的基本规律。所有物体都会根据其温度释放不同强度的红外辐射，而这种辐射的强度会随着温度的升高而增强。在石油和石化工业中，红外热成像已被广泛应用于设备监测，包括储油罐、加热器、热交换器、热输管道和反应器等。该技术不仅能够直观地显示液体水平，还可以检测液体与污泥的界面，以及浮动物质的分布。然而，红外热成像技术对环境因素非常敏感，特别是在温度波动较大的情况下，可能会对图像质量产生显著影响，进而影响污泥体积的测量精度。

为了克服这一问题，本研究提出了一种结合季节性温度变化的自适应红外热成像与HSV色域区间耦合技术。通过模拟夏季、春秋季和冬季三种季节的温度差异（10°C、15°C和20°C），研究系统地量化了温度变化对污泥边界识别的影响。这一发现揭示了环境温度变化如何影响红外热成像中污泥与污水界面的清晰度。在传统的热成像图像处理中，阈值分割方法在复杂热噪声背景下往往难以准确提取污泥边界。因此，本研究提出了一种基于HSV色域区间的方法，通过选择适当的色域范围，提高了污泥边界的识别精度。

此外，研究还通过极坐标积分和径向基函数插值方法对污泥表面进行了重建，并结合最小二乘曲线拟合与径向基函数插值技术进行高精度建模，从而克服了传统线性插值方法在复杂表面拟合中的精度不足问题。整个技术链包括热成像数据采集、HSV边界提取、三维建模以及体积计算，旨在推动红外热成像技术在石油、市政和工业污水处理中的广泛应用。通过精确的体积数据，企业可以动态规划污泥排放周期，减少因过度清洗导致的资源浪费，或因清洗不足引发的设备腐蚀风险，从而提高经济效益和环境可持续性。

为了验证该方法的可行性，研究构建了一个沉淀池模拟平台，并设置了三种不同的温度条件（10°C、15°C和20°C）进行实验。在实验中，使用了0.05–0.5毫米大小的土壤颗粒模拟污泥，因为它们的热传导特性与实际污泥相似。同时，使用自来水作为污水的替代品。实验结果表明，在夏季条件下，由于污水与污泥之间的温度差异较小，导致热成像中黄绿色区域的扩展，从而使得整体测量误差相对较高。而在春秋季和冬季条件下，由于温度差异较大，热成像中污泥与污水的界面更加清晰，从而提高了测量精度。

在实际应用中，研究通过现场验证进一步确认了该方法的有效性。现场测量结果显示，污泥体积为72.87立方米，与实际排放量70立方米相比，相对误差为4.10%。这一误差水平表明，该方法在实际操作中具备较高的可靠性。与传统的手动采样方法相比，该非接触式测量方法不仅提高了测量效率，还减少了维护成本和操作风险。此外，该方法能够实现连续监测，避免了因采样不及时导致的数据延迟问题，从而提高了监测的实时性和准确性。

目前，污泥体积的测量技术主要包括基于雷达、声呐和超声波的非侵入式监测方法。然而，这些方法在实际应用中也存在一定的局限性。例如，基于超宽带雷达的系统虽然能够实现高精度的污泥测量，但需要安装多个雷达设备，成本较高，且对普通企业来说难以普及。而声呐技术虽然在实际应用中具有一定的可行性，但由于污水壁反射的虚假信号可能引入误差，特别是在不同结构的沉淀池中，其测量精度可能会受到影响。超声波技术虽然能够检测污泥在管道中的积累情况，但其精度可能受到悬浮颗粒的影响。

相比之下，红外热成像技术具有非接触测量、高灵敏度和实时监测的优势，已被广泛应用于石油和石化行业。然而，其在污泥测量方面的应用仍处于初步探索阶段，需要进一步的研究和优化。本研究通过结合HSV色域区间与红外热成像技术，提出了一种新的测量方法，以提高污泥体积的识别精度。在实验中，研究发现，在不同的季节温度条件下，选择适当的HSV色域范围能够有效控制测量误差。例如，在夏季条件下，最佳的HSV色调区间为（50–55），相对误差为1.38%；在春秋季条件下，最佳色调区间为（45–50），相对误差为1.56%；而在冬季条件下，最佳色调区间为（35–40），相对误差为0.96%。这些结果表明，通过优化HSV色调区间，可以显著提高污泥体积的测量精度。

在实际应用中，研究通过现场验证进一步确认了该方法的可行性。现场测量结果显示，污泥体积为72.87立方米，与实际排放量70立方米相比，相对误差为4.10%。这一误差水平表明，该方法在实际操作中具备较高的可靠性。与传统的手动采样方法相比，该非接触式测量方法不仅提高了测量效率，还减少了维护成本和操作风险。此外，该方法能够实现连续监测，避免了因采样不及时导致的数据延迟问题，从而提高了监测的实时性和准确性。

在技术实现方面，研究采用了一种完整的流程，包括热成像数据采集、HSV边界提取、三维建模和体积计算。这一流程能够有效地整合红外热成像与图像处理技术，实现对污泥体积的高精度测量。在热成像数据采集阶段，使用了FLIR T660热成像相机进行拍摄，确保了图像的质量和清晰度。在HSV边界提取阶段，通过选择适当的色调区间，提高了污泥与污水界面的识别精度。在三维建模阶段，研究采用了极坐标积分和径向基函数插值方法，以提高模型的精度和稳定性。在体积计算阶段，研究结合了最小二乘曲线拟合与径向基函数插值技术，以提高体积计算的准确性。

研究的创新点在于，首次系统地量化了季节性温度变化对污泥边界识别的影响，并提出了一种基于HSV色调区间和红外热成像的耦合技术。这一技术不仅提高了测量精度，还减少了维护成本和操作风险。此外，该方法能够实现连续监测，避免了传统手动采样方法的不足。通过优化HSV色调区间，研究在不同的季节温度条件下分别实现了1.38%、1.56%和0.96%的相对误差，表明该方法在不同环境条件下均具备较高的可靠性。

在实际应用中，该方法不仅可以用于油田污水处理，还可以推广到市政和工业污水处理领域。通过精确的污泥体积数据，企业可以动态规划污泥排放周期，减少资源浪费和设备腐蚀风险，从而提高经济效益和环境可持续性。此外，该方法还能够为污水处理系统的优化提供数据支持，帮助企业更好地管理污水处理过程，提高污水处理效率。

研究的结论表明，基于红外热成像与HSV色调区间耦合技术的污泥体积测量方法在油田污水处理中具有重要的应用价值。该方法能够有效克服传统测量方法的局限性，提高测量精度和效率。通过模拟不同季节的温度条件，研究揭示了环境温度变化对污泥边界识别的影响机制，为后续研究提供了理论依据。此外，该方法在实际应用中表现出较高的可靠性，能够为污水处理系统的优化提供数据支持，提高企业的经济效益和环境可持续性。

总之，本研究通过提出一种基于红外热成像与HSV色调区间耦合技术的污泥体积测量方法，解决了传统方法在测量精度、维护成本和环境适应性方面的不足。该方法不仅提高了测量的准确性，还减少了维护成本和操作风险，为油田污水处理提供了新的解决方案。未来，随着技术的进一步发展和优化，该方法有望在更广泛的领域中得到应用，为污水处理系统的智能化管理提供支持。