無人機輸油管線巡檢關鍵技術及應用

岳 彬 汪瀟雨 郭冬磊

〔北京航空工程技術研究中心 北京 100076〕

輸油管道巡線工作是管道日常維護的重要環節，尤其在油料輸轉時，工作人員必須隨時巡查管線，保證整個管線的安全、暢通。我國輸油管線巡護以傳統人工巡查為主，受人為和地理區域因素的影響，如復雜地理環境下的管線以及人力無法達到區域的場所巡線困難；同時，由于我國輸油管道線路長，人工巡檢投入人力大，而編制人員少，巡檢時效性和效率成為油料管理使用部門進一步提升管理水平的瓶頸[1]。

無人機具有成本低廉、方便運輸、操作簡便以及維護簡單等特點，使得無人機很適合輸油管道的監測和維護，對輸油管道安全管理中安全巡檢、隱患排除、應急救援等工作都具有較高的應用價值。通過無人機技術，深度學習圖像自動處理技術和圖像數據實時傳輸技術在輸油管線巡檢領域的應用，首先無人機按設定航線自動飛行采集管線環境圖像及位置信息，然后由圖傳數據鏈實時將數據發回到地面監控處理端，最后在地面端完成對管線安全性和完整性有威脅的目標和因素識別和定位，并自動生成管線巡護報告指引巡護人員精確排故[2]。輸油管線無人機自動巡護極大地提高了管線巡檢的效率和管線管理的自動化、智能化水平，同時節省了人力。

1 無人機輸油管線巡檢關鍵技術

無人機輸油管線巡檢是將無人機技術、人工智能技術、無線通信技術等先進技術整合應用于管道巡護工作中，通過無人機系統和相關巡檢數據處理軟件代替“人工”對輸油管線做頻次更高、效率更高、更全面和成本更低的自動化巡檢。無人機飛行平臺搭載相機或吊艙，采集管線周邊影像數據，通過人工智能數據處理軟件對圖像中威脅管線安全的因素或目標完成自動識別和定位，自動輸出巡檢報告供工作人員精準排故。該巡檢方式可極大提高巡檢效率，整體提升巡檢行業信息化、智能化水平。

1.1 無人機自動控制技術

輸油管線無人機常態化巡檢，在無人機飛行的高頻次、穩定性和可操作性等幾個維度相比其他使用場景度有較大區別，輸油管線巡檢對飛行平臺的自動化程度、可靠性、保障性、維修性、環境適應性提出更高的要求，考慮該飛行平臺的實際使用環境和要求，對飛行器平臺和飛行控制系統進行針對性的設計，通過感知傳感器多冗余設計、避障設計和決策管理職能化設計，總體提升飛行平臺的自動化程度和魯棒性，使飛行平臺與巡檢業務深度融合[3-4]。

1.2 圖像數據實時傳輸技術

隨著無人機在輸油管線巡檢領域的試驗和應用，用戶對數據時效性和保密性的要求逐步加強，市場上成熟的超遠距離的無線數據通信設備價格昂貴，對整個系統構件成本影響非常大，直接導致行業應用和應用場景受限，基于本需求，可搭建圖像數據實時中繼傳輸系統來滿足使用要求。

系統基于Ad-Hoc網絡架構[5-6]，無需網絡基礎設施，各節點無中心、自動組網、動態拓撲自動調節，具有很強的抗毀性，在網絡內可實現視頻、語音和數據的點到點的網絡傳輸。利用系統自組網的多跳接力特性，可以擴展通訊距離，實現對鏈狀長線區域的全覆蓋。無人機實時傳輸示意圖見圖1。

圖1 無人機實時傳輸示意圖

1.3 圖像智能識別檢測技術

通過基于深度學習的卷積神經網絡算法對輸油管線異常點進行自動識別。對于圖像結構化特征比較明顯的目標，可通過圖像數據智能檢測技術實時識別第三方施工破壞、外漏積油等威脅管線安全的高時效性目標。通過高分辨率照片數據自動識別施工車輛、施工板房、漏油、水坑、裂縫等威脅管線安全的隱患目標[7-9]。

研究基于端對端的CNN卷積神經網絡算法，以圖像分類、圖像目標位置共同訓練的方式，按照約束類別、位置、大小的損失函數來達到解決結構化特征目標識別目的；再利用圖像處理的手段將非結構特征的物體進行專家經驗特征過濾，結合CNN卷積神經網絡檢測的方式共同實現[10-13]。采用深度學習自動編碼特征和層級特征組合機制來描述結構特征，同時考慮利用提取目標專有特征的方式來描述非結構化特征，達到精確異常檢測的目的。

1.4 圖像快速拼接技術

圖像拼接技術主要針對油氣管道巡線以及其他多個應用場景，使用無人機航拍圖像及對應的GPS數據，快速生成用戶可定義分辨率的、帶地理坐標和紋理信息的正射圖和高程圖。

拼圖算法利用SfM方法得到場景稀疏點云以及相機位姿、點云文件切分、循環進行網格重建以及紋理貼圖，再將小圖通過GDAL進行合并，并最終輸出合并的二維正射圖和數字高程圖。

1.5 圖像異常目標快速定位技術

無人機巡檢類項目中，坐標定位是一個非常重要的環節，主要表現在以下兩個方面：①當視頻圖像中檢測到異常目標(違規施工、工程車輛、管道裸露等)時，需要及時準確地定位到異常目標的地理位置，以提供給施工人員應急處理；②在異常目標檢測的過程中，如果對視頻中每一幀圖像的整個區域進行處理，超高的計算量會影響檢測的速率。通過定位功能可以將已知的坐標(管線、油井、集氣站等)在圖像中標記出來，從而縮小檢測范圍，提高檢測速率[14]。

針對檢測出來的異常目標，需要給出故障精準的位置坐標，方便處置人員到達并處理問題?；谟跋裉崛〕霎惓Ｄ繕撕?，需要針對視頻流或者影像圖片基于視覺導航的方式進行位置定位，考慮到實時性要求和三維地形場景中的精確定位。采用SLAM的前端視覺里程計快速估算相機位姿和場景點云[15-16]，再根據建立的2D圖像特征點和3D地理坐標之間的對應關系，通過小范圍的單位矩陣求解得到準確的地理坐標，實現異常目標的準確定位。

1.6 GIS多源數據融合技術

GIS多源數據融合技術可在電子地圖中疊加多個圖層，使各種數據直觀呈現在二維三維融合的場景中，保證空間信息統一，實現管線管理的標準化、數字化、可視化[17-19]。

2 無人機在輸油管線巡檢中的應用

2.1 無人機在輸油管線巡檢的優勢

無人機在輸油管線巡檢的優勢有：①反饋信息及時，發現問題第一時間采取措施，減少經濟損失；②減輕了人員的勞動強度，改善工作壞境；③降低了成本，提高了工作效率；④可以遠距離傳輸，不受工作地點限制；⑤可到達人員無法到達的地方，減少巡視人員的安全風險；⑥全地形巡視且視野范圍大，精準定位(厘米級)；⑦異常目標智能識別檢測；⑧構建管線GIS地圖，實現數字化管理。

2.2 無人機輸油管線巡檢的應用場景

2.2.1 日常巡檢

識別發現管道中心線兩側各200 m地形地貌變化，識別滑坡、泥石流、露管、漂管等災害跡象以及管道周邊第三方施工風險。通過機載設備自動辨識威脅，并將目標圖像、目標周邊測試樁序號及行政位置(坐標)自動推送至巡線人員手持終端APP。

2.2.2 應急、特殊時期巡檢

應急搶險時無人機實時傳回現場畫面，掌握現場情況，必要時可搭載高音喇叭，進行高空預警，為應急搶險提供支持，同時無人機具備懸停功能，能夠從不同角度通過調焦看清現場情況，以便后方指揮人員更好地指導搶險工作。

對于重大節日、重要反恐時期和易發生打孔盜油地段，可使用無人機搭載高空喊話喇叭進行巡線宣傳，同時無人機也可以搭載高強度射燈或者紅外相機進行不定期夜間飛行巡護，以震懾打孔盜油不法分子，保證管道安全運行。

2.2.3 泄漏檢測

無人機搭載甲烷氣體激光遙感探測儀全線普查，對識別的泄漏點信息自動生成檢測報告，列出泄漏點數目、位置及泄漏點經緯度等信息并實時回傳至地面接收端，實時報告。

2.2.4 周邊環境調查

無人機搭載高清攝像機拍攝管道左右200 m范圍內的地形地貌、建構筑物、社會環境情況形成影像資料，影像資料中標注出管道準確位置，分析報告管道周邊環境變化情況。

2.2.5 完成管理區域三維建模與數據化建設

三維GIS系統可生成、管理、調用、測算整個站區的電子地理信息，具備三維空間信息功能。同時支持不同地區不同站點的地理信息的匯總管理，對同一站點同一地區在不同時間拍攝獲取的地理信息，可以進行覆蓋及信息變化檢測(如地形發生變化、人工建設或破壞、自然災害等)。

2.3 無人機及傳感器選型

管道行業常用無人機主要有固定翼、多旋翼、固定翼-傾轉旋翼(復合翼)無人機3類。針對不同的巡檢需求，嚴選優質機型，合理優化配置。不同巡檢對象無人機選型如表1所示。

表1 不同巡檢對象無人機選型

針對不同的應用場景選擇不同的傳感器類型，如表2所示。

表2 不同應用場景傳感器選型

2.4 無人機巡檢作業流程

無人機巡檢方式為自動巡檢，規劃航線后無人機自動起飛，空中采集影像數據通過數據鏈路回傳巡檢管理平臺，再將處理完的數據發送到管理中心及現場人員，巡檢人員進行異常排查確認后上報管理中心。整個無人機管道巡檢流程如圖2所示。

圖2 無人機管道巡檢流程示意圖

(1)前期準備工作。作業人員將無人機、地面站等設備運至作業點附近開闊地，完成前期準備工作，包括通信設備架設、無人機起飛前的調試檢驗工作、在地面站軟件規劃無人機飛行線路等。通過無人機搭載的照相機可與地面站實時圖像傳輸，作業人員可觀察傳輸畫面質量，調整無人機和相機使畫面滿足實際需求。

(2)準備工作完成后，無人機可以起飛，無人機按照提前規劃好的線路自動執行巡檢任務，巡檢作業結束后自動降落到指定地點。在這一過程中飛手實時觀察圖像傳輸情況和無人機飛行狀態。若出現突發意外情況，通過遙控器將飛機切換到純手動模式，人為控制無人機降落到安全區域，然后工作人員排查并解決突發問題。

(3)巡檢結束后將無人機拍攝到的圖像或視頻傳輸到電腦上，利用智能檢測軟件對圖像或視頻進行自動識別分析，發現管線周邊的異常目標，并自動輸出檢測報告，便于了解統計管道周邊情況。

(4)異常目標處理。智能檢測軟件將巡檢到的異常目標數據推送至巡檢App，巡檢管理員首先接收到異常任務信息，并對異常目標處置進行任務分派，巡護人員移動平臺接收到異常目標任務信息，通過巡檢App導航到異常目標現場進行異常處置，并上傳現場處理結果到管理中心，完成管線巡檢閉環管理。

2.5 無人機巡檢應用案例

(1)應用案例一。某企業對陜京管道山西某輸氣管道開展無人機巡護，每周一次陜京某段25 km長度管道無人機巡查、巡護，每年兩次對陜京四線內蒙古自治區某段709 km長度管道無人機巡查、巡護。在國家重大活動、特別重要時期、暴雨、地震等自然災害后對指定管段和閥室進行受災情況巡查、巡護，并采集數據錄入油氣管線智能巡檢系統，做自動化分析與處理，達到實況監視的目的。

(2)應用案例二。某企業2017年對延長某油田石油管線開展無人機巡護，利用固定翼無人機搭配旋翼無人機的巡檢方式，累計巡護里程170 km，發現管線周邊違章建筑、水流腐蝕、坑洞等各類隱患共計98處(見表3)，將識別的安全隱患自動生成報表，及時告知管道相關部門予以排查和處理。通過無人機巡檢的方式不僅降低了人員成本，同時提高了高風險管段和人力巡檢盲區巡檢質量。

表3 無人機巡檢問題統計

2.6 無人機巡檢技術面臨的挑戰

目前，無人機在輸油管線巡檢領域取得了一些成績，但仍存在以下幾方面不足：①續航能力需要提升。目前多旋翼無人機電池極限時間約50 min，極限航線飛行里程約9 km，不利于提高單日飛行里程，若突破電池續航能力，有望實現“一站放飛、一站接收”，可更大地提高工作效率。②智能預警能力需要提升。目前圖像檢測大多停留在事后處理，這使得管道巡檢存在一定的滯后性，需要前端識別反饋感知結果更加智能及時，以及實時傳輸圖像、后臺同步識別、風險反饋預警及時，進而提高管道巡檢的時效性。③任務載荷需要多樣化。對于管道輸送介質發生的細微滲漏，地面巡檢人員可通過看、聽、聞、觸的方式察覺。無人機探測管道泄漏情況效果不盡人意，需通過紅外、可見光和高光譜等多種相機數據融合處理，不斷提升巡檢的價值。

3 結束語

無人機在輸油管線日常巡護、高后果區巡查、應急搶險等方面有很高的應用價值，具有經濟、高效、準確和可視化等優勢。同時利用無人機完成輸油管線的巡護任務已經在中石油、中石化、中海油和延長石油相關油田和輸油管線運維方進行試點應用，并取得了良好的收益。無人機在輸油管線巡檢領域應用的深化和拓展，還需要進一步在以下幾方面提升和加強：提高無人機續航能力，有效載荷多樣化、小型化，提升數據傳輸的實時性和有效距離，提升數據處理智能化自動化水平，輸油管線風險及安全性評估標準化等。