无人机输油管线巡检关键技术及应用

岳 彬 汪潇雨 郭冬磊

〔北京航空工程技术研究中心 北京 100076〕

输油管道巡线工作是管道日常维护的重要环节，尤其在油料输转时，工作人员必须随时巡查管线，保证整个管线的安全、畅通。我国输油管线巡护以传统人工巡查为主，受人为和地理区域因素的影响，如复杂地理环境下的管线以及人力无法达到区域的场所巡线困难；同时，由于我国输油管道线路长，人工巡检投入人力大，而编制人员少，巡检时效性和效率成为油料管理使用部门进一步提升管理水平的瓶颈[1]。

无人机具有成本低廉、方便运输、操作简便以及维护简单等特点，使得无人机很适合输油管道的监测和维护，对输油管道安全管理中安全巡检、隐患排除、应急救援等工作都具有较高的应用价值。通过无人机技术，深度学习图像自动处理技术和图像数据实时传输技术在输油管线巡检领域的应用，首先无人机按设定航线自动飞行采集管线环境图像及位置信息，然后由图传数据链实时将数据发回到地面监控处理端，最后在地面端完成对管线安全性和完整性有威胁的目标和因素识别和定位，并自动生成管线巡护报告指引巡护人员精确排故[2]。输油管线无人机自动巡护极大地提高了管线巡检的效率和管线管理的自动化、智能化水平，同时节省了人力。

1 无人机输油管线巡检关键技术

无人机输油管线巡检是将无人机技术、人工智能技术、无线通信技术等先进技术整合应用于管道巡护工作中，通过无人机系统和相关巡检数据处理软件代替“人工”对输油管线做频次更高、效率更高、更全面和成本更低的自动化巡检。无人机飞行平台搭载相机或吊舱，采集管线周边影像数据，通过人工智能数据处理软件对图像中威胁管线安全的因素或目标完成自动识别和定位，自动输出巡检报告供工作人员精准排故。该巡检方式可极大提高巡检效率，整体提升巡检行业信息化、智能化水平。

1.1 无人机自动控制技术

输油管线无人机常态化巡检，在无人机飞行的高频次、稳定性和可操作性等几个维度相比其他使用场景度有较大区别，输油管线巡检对飞行平台的自动化程度、可靠性、保障性、维修性、环境适应性提出更高的要求，考虑该飞行平台的实际使用环境和要求，对飞行器平台和飞行控制系统进行针对性的设计，通过感知传感器多冗余设计、避障设计和决策管理职能化设计，总体提升飞行平台的自动化程度和鲁棒性，使飞行平台与巡检业务深度融合[3-4]。

1.2 图像数据实时传输技术

随着无人机在输油管线巡检领域的试验和应用，用户对数据时效性和保密性的要求逐步加强，市场上成熟的超远距离的无线数据通信设备价格昂贵，对整个系统构件成本影响非常大，直接导致行业应用和应用场景受限，基于本需求，可搭建图像数据实时中继传输系统来满足使用要求。

系统基于Ad-Hoc网络架构[5-6]，无需网络基础设施，各节点无中心、自动组网、动态拓扑自动调节，具有很强的抗毁性，在网络内可实现视频、语音和数据的点到点的网络传输。利用系统自组网的多跳接力特性，可以扩展通讯距离，实现对链状长线区域的全覆盖。无人机实时传输示意图见图1。

图1 无人机实时传输示意图

1.3 图像智能识别检测技术

通过基于深度学习的卷积神经网络算法对输油管线异常点进行自动识别。对于图像结构化特征比较明显的目标，可通过图像数据智能检测技术实时识别第三方施工破坏、外漏积油等威胁管线安全的高时效性目标。通过高分辨率照片数据自动识别施工车辆、施工板房、漏油、水坑、裂缝等威胁管线安全的隐患目标[7-9]。

研究基于端对端的CNN卷积神经网络算法，以图像分类、图像目标位置共同训练的方式，按照约束类别、位置、大小的损失函数来达到解决结构化特征目标识别目的；再利用图像处理的手段将非结构特征的物体进行专家经验特征过滤，结合CNN卷积神经网络检测的方式共同实现[10-13]。采用深度学习自动编码特征和层级特征组合机制来描述结构特征，同时考虑利用提取目标专有特征的方式来描述非结构化特征，达到精确异常检测的目的。

1.4 图像快速拼接技术

图像拼接技术主要针对油气管道巡线以及其他多个应用场景，使用无人机航拍图像及对应的GPS数据，快速生成用户可定义分辨率的、带地理坐标和纹理信息的正射图和高程图。

拼图算法利用SfM方法得到场景稀疏点云以及相机位姿、点云文件切分、循环进行网格重建以及纹理贴图，再将小图通过GDAL进行合并，并最终输出合并的二维正射图和数字高程图。

1.5 图像异常目标快速定位技术

无人机巡检类项目中，坐标定位是一个非常重要的环节，主要表现在以下两个方面：①当视频图像中检测到异常目标(违规施工、工程车辆、管道裸露等)时，需要及时准确地定位到异常目标的地理位置，以提供给施工人员应急处理；②在异常目标检测的过程中，如果对视频中每一帧图像的整个区域进行处理，超高的计算量会影响检测的速率。通过定位功能可以将已知的坐标(管线、油井、集气站等)在图像中标记出来，从而缩小检测范围，提高检测速率[14]。

针对检测出来的异常目标，需要给出故障精准的位置坐标，方便处置人员到达并处理问题。基于影像提取出异常目标后，需要针对视频流或者影像图片基于视觉导航的方式进行位置定位，考虑到实时性要求和三维地形场景中的精确定位。采用SLAM的前端视觉里程计快速估算相机位姿和场景点云[15-16]，再根据建立的2D图像特征点和3D地理坐标之间的对应关系，通过小范围的单位矩阵求解得到准确的地理坐标，实现异常目标的准确定位。

1.6 GIS多源数据融合技术

GIS多源数据融合技术可在电子地图中叠加多个图层，使各种数据直观呈现在二维三维融合的场景中，保证空间信息统一，实现管线管理的标准化、数字化、可视化[17-19]。

2 无人机在输油管线巡检中的应用

2.1 无人机在输油管线巡检的优势

无人机在输油管线巡检的优势有：①反馈信息及时，发现问题第一时间采取措施，减少经济损失；②减轻了人员的劳动强度，改善工作坏境；③降低了成本，提高了工作效率；④可以远距离传输，不受工作地点限制；⑤可到达人员无法到达的地方，减少巡视人员的安全风险；⑥全地形巡视且视野范围大，精准定位(厘米级)；⑦异常目标智能识别检测；⑧构建管线GIS地图，实现数字化管理。

2.2 无人机输油管线巡检的应用场景

2.2.1 日常巡检

识别发现管道中心线两侧各200 m地形地貌变化，识别滑坡、泥石流、露管、漂管等灾害迹象以及管道周边第三方施工风险。通过机载设备自动辨识威胁，并将目标图像、目标周边测试桩序号及行政位置(坐标)自动推送至巡线人员手持终端APP。

2.2.2 应急、特殊时期巡检

应急抢险时无人机实时传回现场画面，掌握现场情况，必要时可搭载高音喇叭，进行高空预警，为应急抢险提供支持，同时无人机具备悬停功能，能够从不同角度通过调焦看清现场情况，以便后方指挥人员更好地指导抢险工作。

对于重大节日、重要反恐时期和易发生打孔盗油地段，可使用无人机搭载高空喊话喇叭进行巡线宣传，同时无人机也可以搭载高强度射灯或者红外相机进行不定期夜间飞行巡护，以震慑打孔盗油不法分子，保证管道安全运行。

2.2.3 泄漏检测

无人机搭载甲烷气体激光遥感探测仪全线普查，对识别的泄漏点信息自动生成检测报告，列出泄漏点数目、位置及泄漏点经纬度等信息并实时回传至地面接收端，实时报告。

2.2.4 周边环境调查

无人机搭载高清摄像机拍摄管道左右200 m范围内的地形地貌、建构筑物、社会环境情况形成影像资料，影像资料中标注出管道准确位置，分析报告管道周边环境变化情况。

2.2.5 完成管理区域三维建模与数据化建设

三维GIS系统可生成、管理、调用、测算整个站区的电子地理信息，具备三维空间信息功能。同时支持不同地区不同站点的地理信息的汇总管理，对同一站点同一地区在不同时间拍摄获取的地理信息，可以进行覆盖及信息变化检测(如地形发生变化、人工建设或破坏、自然灾害等)。

2.3 无人机及传感器选型

管道行业常用无人机主要有固定翼、多旋翼、固定翼-倾转旋翼(复合翼)无人机3类。针对不同的巡检需求，严选优质机型，合理优化配置。不同巡检对象无人机选型如表1所示。

表1 不同巡检对象无人机选型

针对不同的应用场景选择不同的传感器类型，如表2所示。

表2 不同应用场景传感器选型

2.4 无人机巡检作业流程

无人机巡检方式为自动巡检，规划航线后无人机自动起飞，空中采集影像数据通过数据链路回传巡检管理平台，再将处理完的数据发送到管理中心及现场人员，巡检人员进行异常排查确认后上报管理中心。整个无人机管道巡检流程如图2所示。

图2 无人机管道巡检流程示意图

(1)前期准备工作。作业人员将无人机、地面站等设备运至作业点附近开阔地，完成前期准备工作，包括通信设备架设、无人机起飞前的调试检验工作、在地面站软件规划无人机飞行线路等。通过无人机搭载的照相机可与地面站实时图像传输，作业人员可观察传输画面质量，调整无人机和相机使画面满足实际需求。

(2)准备工作完成后，无人机可以起飞，无人机按照提前规划好的线路自动执行巡检任务，巡检作业结束后自动降落到指定地点。在这一过程中飞手实时观察图像传输情况和无人机飞行状态。若出现突发意外情况，通过遥控器将飞机切换到纯手动模式，人为控制无人机降落到安全区域，然后工作人员排查并解决突发问题。

(3)巡检结束后将无人机拍摄到的图像或视频传输到电脑上，利用智能检测软件对图像或视频进行自动识别分析，发现管线周边的异常目标，并自动输出检测报告，便于了解统计管道周边情况。

(4)异常目标处理。智能检测软件将巡检到的异常目标数据推送至巡检App，巡检管理员首先接收到异常任务信息，并对异常目标处置进行任务分派，巡护人员移动平台接收到异常目标任务信息，通过巡检App导航到异常目标现场进行异常处置，并上传现场处理结果到管理中心，完成管线巡检闭环管理。

2.5 无人机巡检应用案例

(1)应用案例一。某企业对陕京管道山西某输气管道开展无人机巡护，每周一次陕京某段25 km长度管道无人机巡查、巡护，每年两次对陕京四线内蒙古自治区某段709 km长度管道无人机巡查、巡护。在国家重大活动、特别重要时期、暴雨、地震等自然灾害后对指定管段和阀室进行受灾情况巡查、巡护，并采集数据录入油气管线智能巡检系统，做自动化分析与处理，达到实况监视的目的。

(2)应用案例二。某企业2017年对延长某油田石油管线开展无人机巡护，利用固定翼无人机搭配旋翼无人机的巡检方式，累计巡护里程170 km，发现管线周边违章建筑、水流腐蚀、坑洞等各类隐患共计98处(见表3)，将识别的安全隐患自动生成报表，及时告知管道相关部门予以排查和处理。通过无人机巡检的方式不仅降低了人员成本，同时提高了高风险管段和人力巡检盲区巡检质量。

表3 无人机巡检问题统计

2.6 无人机巡检技术面临的挑战

目前，无人机在输油管线巡检领域取得了一些成绩，但仍存在以下几方面不足：①续航能力需要提升。目前多旋翼无人机电池极限时间约50 min，极限航线飞行里程约9 km，不利于提高单日飞行里程，若突破电池续航能力，有望实现“一站放飞、一站接收”，可更大地提高工作效率。②智能预警能力需要提升。目前图像检测大多停留在事后处理，这使得管道巡检存在一定的滞后性，需要前端识别反馈感知结果更加智能及时，以及实时传输图像、后台同步识别、风险反馈预警及时，进而提高管道巡检的时效性。③任务载荷需要多样化。对于管道输送介质发生的细微渗漏，地面巡检人员可通过看、听、闻、触的方式察觉。无人机探测管道泄漏情况效果不尽人意，需通过红外、可见光和高光谱等多种相机数据融合处理，不断提升巡检的价值。

3 结束语

无人机在输油管线日常巡护、高后果区巡查、应急抢险等方面有很高的应用价值，具有经济、高效、准确和可视化等优势。同时利用无人机完成输油管线的巡护任务已经在中石油、中石化、中海油和延长石油相关油田和输油管线运维方进行试点应用，并取得了良好的收益。无人机在输油管线巡检领域应用的深化和拓展，还需要进一步在以下几方面提升和加强：提高无人机续航能力，有效载荷多样化、小型化，提升数据传输的实时性和有效距离，提升数据处理智能化自动化水平，输油管线风险及安全性评估标准化等。