管內檢測機器人在城鎮供水管網評估中的應用

朱貴兵,李 俊,蘇善昭

(上海市供水水表強制檢定站有限公司,上海 201900)

在城鎮供水系統中,尤其是在超級大都市上海,供水管網規模龐大,拓撲結構復雜,部分供水管網已運行超過100年[1]。目前在役供水管道的主要構成材料以鋼管和鑄鐵管為主,金屬管道使用率超過70%。盡管在敷設時對供水管道內部采取了防腐措施,仍然存在因管材材質參差不齊、管道超齡使用、管網運行環境惡劣等因素而導致管道內壁出現嚴重腐蝕、結垢。與此同時,在管網運行期間,因管網維護不當、鄰近工程私接亂改而導致管內出現氣囊、障礙物、冗余接口、變形甚至漏點等影響管網正常運行的現象。

以往的供水管線評估模型多使用單純的爆管事故統計數據來評價管道事故,而統計量的限制不足以用來對管網進行全面風險評估[2]。2021年上海市出臺了《城市供水管網安全風險評估技術規范》地方標準,從管道物理屬性、管網周邊環境、管網運維狀態3個方面總結了影響城市供水管網風險發生可能性的要素,并從區域重要程度、影響居民數量、中斷供水時間、事件漏失水量、影響區域范圍等情況對供水管網事故后造成的影響進行評價,填補了供水管網安全風險評估標準缺乏的空白[3]。

面對供水管網密集度高、體量大、管齡長等特征,同時因超大型城市道路交通及各種地下管網的復雜性,使得供水管網的改造和維修帶來巨大挑戰,越來越多的管道在超齡和受損狀態下運行,給城市安全帶來隱患。近年來,上海引入了Permanet、智能球、Sahara、Aquarius等國內外先進的管網檢測技術手段用于管網檢測、監測以發現管網漏損,降低管網產銷差。其中,Sahara技術不僅可以用于發現管道漏損,更能夠憑借其可視化的檢測成果來了解管道內部的實際受損狀態、用數據量化綜合管況以反映管道最真實的情況。類似于Sahara的基于聲學、無損檢測手段的國內檢測設備諸如Snake701、諦聽TM60、G70也已成熟運用在管道內檢測中,在上海市檢測長度逾200 km,但針對特定管段的管道運行狀態評估方法尚未統一。本文借鑒排水管道評估的方法,采用定級和打分的半定量風險評價方法對管道進行受損狀態評估,同時結合管段影響用戶量、敷設區位、周邊道路等級等因素,細化各項風險因素及分級評價指標,給出了建議權重值,并以此建立供水管道失效后果的評估方法。

1 管道內檢測系統

當前的管道內檢測系統一般都是高靈敏水聽器、高清視覺集成的帶水帶壓無損檢測技術,均可在正常供水狀態下實現主檢測設備的投放和對管道內部高清影音數據的采集。

鑒于實際應用過程中各種管道內檢測設備的參數、操作使用以及檢測能力大同小異,本文將以深圳市博銘維技術股份有限公司生產制造的型號為Snake701的供水管道內檢測設備為參考。Snake701配備了以下一系列的組件以形成一整個檢測系統:1)單節內置高靈敏度水聽器、高清攝像單元、高精度定位發射模塊以及微型6軸慣性導航姿態傳感器的膠囊式探視器倉(集成度優于上代串式傳感器倉);2)輔助探視器倉進入待檢管道的插入裝置(較上代笨重的管式推送裝置更便捷);3)抗拉300 kg的線纜及纜盤,包含探視器通信光纜、供電線纜、鋰電池以及與操控平臺連接的通信模組;4)送纜、收纜裝置,包含計米器和消毒裝置;5)接收定位信號的追蹤定位機;6)插入式流量計;7)控制探視器聲光系統、收送線纜、接收和處理音視頻的平板電腦。

該套檢測設備在理想條件下能夠檢測管徑DN200～DN3000的任意類型和材質的供水管道,能夠通過DN500及以上帶有蝶閥的復雜管道。該套檢測系統能夠通過插入裝置連接最小DN80的閘閥將帶有牽引傘的探視器倉投放至待檢管道,探視器倉將依靠水流傳遞給牽引傘的推力在管道中實現前行,在管況良好的情況下(檢測區域范圍內單個管道彎度不大于90°,累計彎度不小于270°;管內水流速為0.3～3.0 m/s;管內水壓為0.1～1.7 MPa),單次有效檢測距離理論上不受限制(需定制線纜長度)。在檢測過程中,主檢管道無需停水但需要一定的流速(與主檢管道相連接的其他管段需停水),Snake701配備了5種不同型號的牽引傘以適應在不同流速情況下的檢測,所以在檢測前需使用插入式流量計對管中流速進行測量,并以測得的流速數據作為傘面選擇的依據。圖1為管道內檢測系統的工作示意圖。

圖1 管道內檢測系統工作Fig.1 Working Inspection System in Pipeline

Snake701檢測系統的視頻系統能夠清晰地觀察到管道內存在的管道閥門、支管、非法接頭等管道附屬管件或滯留氣囊、管瘤、堆積物、泄漏等缺陷情況,并能夠根據慣性導航姿態傳感器確認附屬物或缺陷的時鐘位置,根據管徑、檢測距離、圖像估算出缺陷面積大小及嚴重程度。高靈敏度水聽器能夠智能識別漏點大小。在檢測時,當發現氣囊、管瘤、漏點、非法接頭等需要進行地面定位時,可使用接收定位信號的追蹤定位機對探視器的位置進行精準定位。該系統可對覆土深度不超過8 m的管道中的探視器進行精準定位,定位精確到±0.5 m。

2 管道運行狀態評估模型的構建

2.1 管道受損狀態評估

供水管道的受損狀況跟管道本身材質、管徑大小、所使用年限等因素有關,定義供水管道的缺陷類型包括:結構缺陷、連接缺陷及運行狀態缺陷。結構性缺陷主要是本體結構的損壞,是由管道發生腐蝕、變形、斷裂等導致的。連接缺陷是未在管線圖中標注的冗余支管等連接。功能性缺陷主要是指管道內部因施工、制水工藝等原因造成管道內部過水斷面變小、混入雜質懸浮物等。

供水管道的受損狀況的研究首先需要選擇評價指標,評估結果的準確性也取決于評價指標是否正確、合理、可靠。管徑、管材、管齡、覆土深度、道路等級等指標在國內外評價供水管網健康狀況中被大量選用[4],因供水管道本身具有多樣性和復雜性,在進行評價指標篩選時,需要考慮的健康狀況影響因素眾多。鑒于上海市區中心范圍內的管道在覆土深度、運行管壓、溫差、道路荷載指標間差異較小,所以在進行評估指標選擇時,重點考慮管材、管徑、管齡以及檢測所見的結構、連接和運行狀態缺陷。

管道受損狀態評估(半定量風險評價方法)由兩大項風險因素構建:管道缺陷檢測結果及管道物理屬性。缺陷檢測結果定義如表1所示,管徑D、管材M、管齡A3個管道物理屬性指標評分參照《城市供水管網安全風險評估技術規范》(表2～表4)。供水管道受損狀態評估采用式(1)～式(6)計算。

(1)

表1 管道缺陷定義Tab.1 Definition of Pipeline Defect

表2 管材物理屬性指標評分值Tab.2 Physical Attribute Index Score of Pipe Material

表3 管徑物理屬性指標評分值Tab.3 Physical Attribute Index Score of Pipe Diameter

表4 管齡物理屬性指標評分值Tab.4 Physical Attribute Index Score of Pipeline Service Life

ω1+ω2=1

(2)

ωL1+ωL2+ωL3=1

(3)

Smax=max{pi}

(4)

Smax≥S時,F=Smax

(5)

Smax

(6)

其中:S、F——管道受損狀態評分;

pi——缺陷等級評分系數,參照表5;

表5 管道缺陷等級評分系數Tab.5 Grading Coefficient of Pipeline Defect Grade

n——缺陷總數;

ω1、ω2——缺陷檢測結果、管道物理指標的計算權重,分別取0.7、0.3;

ωL1、ωL2、ωL3——管道物理指標中管徑、管材和管齡的計算權重,分別取0.15、0.4、0.45[3]。

計算得到管道受損狀況評分數值后,可通過表6對管道受損狀態等級進行評估,等級越高代表管道受損狀態越嚴重。

表6 管道受損狀態等級評估Tab.6 Grade Assessment of Damaged State Pipeline

2.2 管道失效后果等級評估

管道失效后果即管道發生風險事件后引起的各類損失或不利影響,可通過管道失效后影響用戶量、管道敷設區位及管道所在道路等級進行綜合評定。按照事故影響用戶數量的多少,可以500戶、1 000戶、2 000戶為界劃分出4個區間,影響人口越多,后果越嚴重,取值越大。按照事故發生區位的重要性,劃分為重點區域、重點區域鄰近區以及一般區域。按照事故發生區位對道路交通的影響可劃分為主干路、次干路及支路。管道失效后果評分系數和失效后果評估權重分別如表7、表8所示。管道失效后果評分R計算如式(7)。

表7 管道失效后果評分系數Tab.7 Score Coefficient of Pipeline Failure Consequence

(7)

其中:qi——第i項失效后果評估評分系數;

Ei——第i項失效后果評估權重;

n——失效后果評價總數。

計算得管道失效后果評分數值后,可通過表9對管道失效后果等級進行評估,等級越高代表管道失效后影響程度越高。

表9 失效后果等級評估Tab.9 Failure Consequence Grade Assessment

2.3 管道運行狀態等級評估

綜合考慮管道受損狀態及管道失效后果二者的影響,對管道運行狀態等級進行評估,運行狀態等級分為低風險、中風險、高風險3個級別,評估方式如表10所示。

表10 管道運行狀態等級評定方法Tab.10 Grade Evaluation Method of Pipeline Operation State

3 供水管道內檢測結果評估實例

《上海市供水管網隱患管道閉環管控工作指南(試行)》要求對市內當年無法改造的隱患管網進行閉環管理,一系列先進的管網檢測、監測手段得到了應用和推廣。作為管網閉環管理措施之一的系纜式管道內檢測已實施了逾200 km的檢測工作,指導了部分中心城區的管網風險排查及老舊管網更新改造工作,同時積累了大量的檢測經驗,在降低城市供水漏失率、減少供水管網事故等方面取得了顯著成效。圖2展示了檢測過程中部分典型缺陷圖。

圖2 典型管道缺陷Fig.2 Typical Pipeline Defect

本文結合實際,選取上海市中心城區某路段DN500鑄鐵管進行了管道內檢測及管道運行狀態評估。該管段埋設于1991年,管段長為76.6 m,已運行超30年,目前尚在服役狀態,缺陷檢測結果匯總如表11所示。

表11 供水管道檢測缺陷匯總Tab.11 Summary of Inspection Defects of Water Supply Pipelines

由表11中的檢測結果,參照本文提出的管道受損狀態評估方法,計算得出管道受損狀態評分F=S=3.71,評估為該管道受損狀態等級為2級(狀態不佳)。考慮該管段敷設在一般區域的主干路,影響用戶數小于500戶,則該管段失效后果等級為2級(影響中等)。綜合考慮管道受損狀態及管道失效后果二者的影響,按照風險分級標準,該管道運行狀態等級為中風險,管道基本符合安全要求,管道存在劣化及病害加劇跡象,有可能影響系統安全和整體功能,應對該管道缺陷部位采取維修措施,加強定期檢測或監測。

4 結論及展望

管道內檢測系統憑借其高效性、精確性、安全性以及可視化的檢測成果,可以應用于城鎮供水管網運行狀態的評估。本文結合供水管道內檢測經驗,采用管道內窺檢測的方法,以管道內可視化檢測成果結合半定量風險評價方法分析管道缺陷,參考國內外管線風險評估模型,分析本地區影響供水管道的主要因素,提出了針對城鎮供水管網中某一特定管段運行狀態評估、量化管道風險的方法,解決了目前供水管道維護管理被動、滯后等問題,能夠為管道維護管理與更新改造提供一定的技術依據。

本文提出的評估方法綜合考慮了管道本身以及周圍環境的影響,可在根據當地實際情況調整和優化的基礎上進行推廣應用,在技術上具有一定的借鑒意義。然而,本文提出的評估方法一方面受限于影響管道健康狀況因素的差異化指標,另一方面是檢測數據的量化。當前技術條件下的管道內檢測僅是對管道內部的聲光數據進行采集,手段較為單一,且復雜的服役狀態和環境對其多有掣肘,需要結合其他檢測手段進行交叉驗證和多數據融合分析評估,以對管道進行全面、精準的運行狀態評估,同時可建立供水管道動態風險評估模型以實現安全風險的實時預警。在當前人工智能技術較為發達的背景下,通過缺陷樣本的積累可以逐步設計出高精準率管道缺陷識別模型,并將其集成至檢測系統中,以提高管道運行狀態評估的質量和效率。