干货 | 一体化边缘计算安防控制器的设计与应用研究

随着人工智能、大模型、云计算、云边协同等技术的快速发展，传统物联网系统建设模式已难以满足当前物联网系统更深、更广的数据监测需求。半导体行业的飞速发展为海量数据边端处理提供了技术基础，5G及Wi-Fi6等技术使得数据实时传输成为了现实。多模态数据集约化采集能够使数据发挥其最大价值，因此本文研究了一种一体化边缘计算安防控制器，可实现单设备完成边缘计算、数据集约化采集、多模态数据采集等功能，能够以极低成本和较高效率解决油气生产场站物联网数据采集难题。

油气生产场站作为能源链的上游关键节点，其安全稳定运行直接关系到下游能源安全和经济发展。一体化边缘计算安防控制器作为场站安防系统的核心组成部分，对提升场站的安全防护能力具有重要意义。作为油气物联网系统的数据源头，其数据的质量直接决定物联网系统的运行效果。因此，设计一款高效、智能的一体化边缘计算安防控制器是当前亟待解决的问题。

随着信息技术的飞速发展，物联网、云计算、大数据等先进技术在各个领域得到了广泛应用。特别是在油气物联网领域，传统的中心化数据处理模式已经无法满足日益增长的数据处理需求、实时性要求以及安全性挑战。因此，边缘计算作为一种新型计算模式，逐渐成为了安防领域的研究热点。

图1 油气生产中安全事故

边缘计算是指将计算任务和数据存储从中心化的数据中心推向网络的边缘，即设备或终端，以提高数据处理效率、降低网络延迟并增强系统的安全性。在安防领域，一体化边缘计算安防控制器的研究背景主要体现在以下几个方面。

2.1　实时性需求

油气物联网系统往往需要对生产数据和场站安防数据进行实时处理和分析，以实现对异常事件的快速响应。传统的中心化数据处理模式由于网络延迟和数据处理能力的限制，难以满足这一需求。而边缘计算能够将计算任务推向数据产生的源头，实现数据的实时处理和分析，满足安防领域的实时性要求。

2.2　数据安全性挑战

随着物联网设备的普及，大量的生产和安防数据被传输到远端进行处理和存储。然而，这种方式面临着数据泄露、被篡改等安全风险。一体化边缘计算安防控制器通过内置多层次的安全防护措施，如数据加密、访问控制、入侵检测等，能够有效保护数据的安全性，降低安全风险。

2.3　多元化终端接入需求

在油气物联网领域，存在大量不同类型的传感器、控制器、摄像头等终端设备。这些设备需要能够方便地接入油气物联网系统，并实现与系统的协同工作。一体化边缘计算安防控制器采用标准化的接口和协议，支持多种类型终端设备的接入和控制，满足了多元化终端接入的需求。 

2.4　计算资源优化利用

传统的中心化数据处理模式需要依赖高性能的数据中心来处理和分析大量的安防数据。这不仅增加了运营成本，还可能导致计算资源的浪费。而边缘计算能够将计算任务分散到网络的边缘，实现了计算资源的优化利用，提高了系统的整体性能和稳定性。

综上所述，一体化边缘计算安防控制器通过融合集约化数据采集技术、多模态数据采集技术、边缘计算等技术，实现对油气生产场站实时生产数据和安防监控数据的深度融合。其依托边缘计算能力实现对数据深度挖掘，并发现数据中潜在的威胁，提前产生相关预警信息，从而降低了生产安全风险，提升了生产效率，降低了油气物联网系统建设成本。

3.1　一体化边缘计算安防控制器总体架构设计

为了满足油气生产运行数据和安防监控数据集中化数据采集需求，本文提出了一种一体化边缘计算安防控制器。该系统设计时采用高集成化设计方案，使之能够实现单机采集摄像头、幕帘探测器、流量计、无线仪表等设备的数据，同时其采用了以太网和4G冗余设计，可确保网络的稳定性和隔离性。该一体化边缘计算安防控制器总体架构如图2所示。

图2 一体化边缘计算安防控制器总体架构

该一体化边缘计算安防控制器核心技术采用了自主可控的技术，同时以边缘计算、云边协同、集约化数据采集为核心需求，在硬件接口层充分考虑接入设备的多形态特性，设计了多种具备隔离的通讯接口；在数据传输层采用了冗余式设计，确保了数据传输稳定可靠；在应用层充分考虑设备管理需求、远程运维需求、多形态应用接口需求。通过本方案形成的一体化边缘计算安防控制器可广泛应用于工业生产各个领域。其主要设计特点包括以下内容：

一是可靠性设计：主控制器采用外部看门狗电路，外设器件均采用工业级器件；与外部连接的接口均内置I/O隔离电路、防高压窜入电路，确保了产品能够在恶劣环境下稳定运行；同时软件上采用高实时性内核的操作系统，确保了监控数据的准确性和实时性。处理器、存储器采用自主可控国产化器件作为核心，能够确保在关键领域应用中的数据安全，从而避免因技术后门产生恶意攻击。

二是智能化设计：充分利用处理器内部的NPU、GPU等资源，优化模型网络结构和输入参数，提升模型推理运算效率，并通过集成云边协同、数据挖掘等技术，实现生产现场自动化监控、智能预警和决策支持，实现生产运行数据和安防监控数据的深度融合，从而提升了生产现场数据利用率，降低了物联网系统建设成本，提高了系统运维效率。 

三是高扩展性设计：一体化边缘计算安防控制器通过集成IEC61131-3运行时，支持二次编程功能，极大地扩展了该方案的使用范围。同时设备可通过CAN总线接口扩展RS485、DI、DO等接口，使之具备良好的扩展性，可适应未来技术升级和场站规模的扩大。

四是安全性设计：在进行总体架构设计时分别考虑了本方案涉及到的物理安全和数据安全需求，首先在硬件电路侧与外部交互接口均设计了保护电路，电路接口均采用了防反插设计；在数据安全层次上内置安全加密芯片支持对数据进行加密传输和存储。

3.2　关键技术设计和应用

一是视频分析技术：通过RTSP协议实时拉取生产现场的高清视频，通过运行神经网络模型对视频流进行实时分析，检测视频中是否存在火焰、烟雾等特征，从而判断是否存在危险事故。

二是多模态数据采集技术：基于物模型技术为多形态设备构建统一的数据管理方式，将物模型与实际数据采集协议进行关联映射，从而实现生产现场多模态数据的实时采集；同时利用多种传感器监测场站内的温度、压力、液位等关键参数，对生产状况和运行状况进行深度融合与多维度分析，及时发现危险事故的发生，从而提升生产安全。 

三是安全通信技术：依托产品内置ESAM安全芯片，实现对敏感数据进行加密处理，防止数据在传输和存储过程中出现数据泄露；同时通讯链路侧支持VPDN4G网络，可与以太网进行冗余互补，确保了通讯协同的稳定可靠。 

四是数据分析技术：依托一体化边缘计算安防控制器自身强大的数据采集和处理能力，充分利用一体化边缘计算安防控制器采集的多模态数据进行深度融合和分析。通过大数据分析技术，可挖掘监控数据中的潜在价值，可提升场站的管理效率和安全水平。

4.1　应用场景

一体化边缘计算安防控制器可广泛应用于石油、化工等领域生产现场和以下应用场景：一是实时监控：通过一体化边缘计算安防控制器对高清摄像头和传感器进行实时监测，进而识别生产现场设备的运行状况、环境参数等关键信息，确保了场站安全。 

二是异常检测与预警：利用一体化边缘计算安防控制器的智能分析算法对多模态数据进行实时处理和分析，发现异常情况时可及时发出预警，提醒管理人员采取相应措施。

三是远程访问与控制：通过一体化边缘计算安防控制器实现远程访问和控制，方便管理人员随时了解场站情况，提高了管理效率。

四是数据分析与优化：通过一体化边缘计算安防控制器对生产现场的大量数据进行分析和挖掘，挖掘数据中的潜在价值，为场站的安全运行和管理优化提供了数据支持。

4.2　发展趋势

随着物联网相关技术的不断进步和物联网系统应用需求的不断提高，油气物联网系统的数据采集对实时性、全面性、深度性和广度性提出了越来越高的需求，同时对物联网系统的建设成本和核心技术自主可控也提出了越来越高的要求。一体化边缘计算安防控制器充分考虑了物联网系统的发展需求，其发展趋势将体现在以下几个方面：

一是智能化升级：通过将多种智能算法或深度学习网络模型集成在一体化边缘计算安防控制器中，从而实现更多的智能化应用；集成人工智能技术和云边协同技术，实现更高级别的自动化监控和预警功能。通过云边协同技术实现算力资源、软件资源协同利用，从而构建全新一代智能物联网系统。 

二是智能物联网技术应用：通过将一体化边缘计算安防控制器与云边协同、智能互联等技术结合，实现生产现场设备间高效互联互通，从而实现设备间数据、硬件、软件等资源的高度共享应用，从而提升物联网系统整体的智能能力。 

三是云计算与边缘计算结合：依托5G、Wi-Fi6等网络传输技术，将一体化边缘计算安防控制器与云计算、云存储等技术相结合，实现数据分布式存储和处理能力的扩展；借助于一体化边缘计算安防控制器边缘计算能力，依托云存储和云计算的强大数据存储和计算能力，从而有效实现存储、算力合理化布局，有效降低智能物联网系统建设成本，有效提升系统运行效率。 

四是安全防护能力增强：一体化边缘计算安防控制器在设计时充分考虑了物理安全和信息安全，采用了先进的数据加密技术、身份认证技术来降低数据被监听和窃取的风险。在未来数据安全将会是物联网系统面临的最大难题，因此一体化边缘计算安防控制器可以有效地强化设备本身和传输数据的安全，确保监控系统的安全稳定运行。

一体化边缘计算安防控制器的设计与应用对于提升场站的数据采集能力和管理效率具有重要意义。通过遵循可靠性、智能化、扩展性和安全性等设计原则，结合边缘计算技术、传感器技术、通信技术和数据分析技术等关键技术，一体化边缘计算安防控制器可以实现油气场站的高效监控和管理。未来随着智能化升级、物联网技术应用以及云计算与边缘计算的结合等发展趋势的实现，一体化边缘计算安防控制器将发挥更加重要的作用。

参考文献略。

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