浅谈传统巡检方式和无人机巡检对比

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燃气管道穿越的地形复杂崎岖,通常会途经山地、农田、村庄或者河流。天然气管道的保护和检查以人工为主。但受复杂环境的影响,部分管线采用人力巡检难度大,巡检效率和巡检精度较低。结合无人机及信息化手段,可有效助力解决巡检范围大、路况复杂、时间长、人员安全、管道泄漏等问题。

传统巡检方式和无人机巡检对比

    传统巡检方式

人工巡检:效率较低,工作强度大,人工检测更多依赖于工人的工作经验和主观判断。这种依靠人工检测的方法,浪费了大量的人力资源,而且检测人员的工作状态对检测结果有很大的影响,这就导致巡检效率低、精度低、成本高。   光纤或电子感应巡检:利用靠近管道布设的光纤传感器,通过检测光信号在分布式传感器的变化对管道周边的震动进行分析预警,以及管道泄露和温度变化产生的信号波动来检测管路是否遭到破坏。目前光纤和大部分外设的电子感应装置普遍存在误差高、作用距离短,成本较高,不适合长输管道这类范围广、里程长的管道监测,如果对旧管道铺设感应系统,会存在改造成本太高,耗时太多的问题,且光纤或电子感应巡检并不能获取事故点的实时图像,为指挥中心提供决策。  

无人机巡检优势

无人机全自动飞行,可高效完成大范围的日常巡检,无人机搭载可见光相机和红外设备,可以在白天黑夜随时随地进行检查。无人机在发现目标后,长时间悬停在目标上空,利用任务吊舱获取管路周围土壤环境、天气、管路温度等信息,发现情况即可定位报警,可以锁定和跟踪地面目标探查细节,配合远程喊话器,及时发现、威慑、制止破坏管线和盗油行为,并现场取证。利用无人机对管道进行巡检,可以直观地显示管道线路和地表环境的实际情况,为能源管道系统提供最新的技术解决方案,便于技术人员及时、准确地获取第一手信息。       无人机巡检的系统架构

 采用无人值守远程智能控制无人机机巢为主体,承载行业级无人机,可根据不同的作业场景搭载专业机搭载设备,进行多样化需求作业。结合无人机远程管控平台后端,实现对无人机的自动巡查路径规划、自动起降、自动充电、自动数据回传等智能化功能,实现远程无人值守智能无人机巡航作业管理。支持多台智能机巢组网,形成无人机遥感网。支持本地化、云端部署,适应客户的网络环境。   通过云平台无人机调度管理系统,发送巡查任务,传输至无人机巢,无人机巢通过微波传输技术联动无人机,无人机通过无人机巢获取任务,进行实时作业。无人机作业完成后,返回无人机巢,由无人机巢上传数据至云平台无人机无人机调度系统,由系统AI模块对无人机的作业数据,进行AI智能分析,并在系统中呈现分析结果。  

AI

(1)展示/采集层 展示层负责数据的展示及交互包括浏览器、PC客户端、App客户端。 采集层负责实时数据的接入,包括接入传感器数据、视频数据和第三方数据。 (2)通讯层 为展示/采集层提供通信支持,包括http/htts、tcp、udp和rtmp协议。 (3)业务层 业务层负责主要业务逻辑,包括媒体服务、GIS服务、消息服务、 调度服务、数据存储服务、数据检索服务、数据分析服务、气象服务等。 (4)资源层 资源层负责系统运行需要的数据资源的分类存储,包括地图数据库、业务数据库、媒体数据库和消息数据库。 (5)基础平台层 基础平台层由操作系统和系统运行的基础服务组件组成,包括操作系统、GIS系统、数据库管系统、分布式数据库系统、分布式文件系统、缓存系统。     

指挥调度功能

   应急辅助     

针对管道区域、建设工地发生的突发事件,利用无人机挂载可见光相机,将现场动态视频实时传送至指挥大屏,通过挂载的扬声器实现远程指挥。 大屏联动      对无人机实时作业画面,利用平台接口联动技术,将无人机实时的作业画面传输至调度指挥大屏,为现场指挥提供实时动态画面。 喊话指挥      通过无人机搭载喊话器,支持远程喊话,针对突发事件现场,进行调度、引导等需求。 无人机自主控制      支持对无人机的自动/手动实时切换控制,实现无人机的机动飞行。     

无人机巡检应用

管道日常巡检 以无人机对管道覆盖范围以及区域边界巡查,进行高空监控,无人机画面直播,照片视频等信息实时回传 管道泄漏检测 无人机飞行平台挂载激光甲烷遥测仪对地表空气进行实时检测,发现异常及时预警,并将其位置,甲烷浓度,照片视频等信息实时回传 夜间巡检取证 夜间照明及空中喊话,无人机搭载探照灯喊话器,可在巡查过程中,对危险行为进行喊话驱离,及时取证。     

AI智能识别并预警

    基于无人机航拍视频进行车牌、人脸、安全帽、挖机、占压物等抓拍及自动识别,并针对挖机等特定识别发出警报。        底图更新 对管道区域进行数据化建模,生成二维、三维影像,了解周围环境变化,建立数据库。 隐患自动识别 (1)管线占压   通过对管道上方及周边内存在的建筑目标的后端比对识别,判断为疑似管线占压,系统可将识别区域以截图及文字描述方式呈现在巡检报告中,进行取证及现场核查。 (2)非法作业   通过对管道周边一段时间内持续存在的卡车、挖土车、小轿车目标的后端比对识别,判断是否为非法施工作业,系统可将识别区域以截图及文字描述方式呈现在巡检报告中。 (3)露管识别   通过对管道路由存在的疑似裸管目标的后端比对识别,初步判断为露管隐患,系统可将识别区域以截图及文字描述方式呈现在巡检报告中,进行取证及现场核查。     

总结

    在油气管道行业,无人机技术在辅助选线、管道自动巡查、故障监测等工作得到了广泛的应用,并取得了一定的应用和实践经验。无人机技术在油气管道中的应用为传统行业的高质量发展提供了可借鉴的经验,具有较好的推广应用价值,必将在千行百业中得到广泛应用。    

编辑:黄飞

 

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