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露天管线智能巡查

打造集感知、分析、指挥于一体的智能化巡检运维系统,对管道进行全段落、全时段、全范围、高频次的泄漏监测、损伤检测与预警。利用视觉大模型分析能力,实现100%数字化智能巡检,提升管道的安全性和运行效率。

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  • 相关案例

传统巡查的弊端

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    人工巡查

    安全性差,效率低
    巡检盲区难以避免
    数据记录和保存困难
    隐患点上报难,地下管线位置难以精确定位
    无法实现全天候、常态化巡护

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    光纤检测

    测量误差较大
    监测范围有限、成本高
    不适用于长距离管道监测
    无法提供事故现场实时图像,影响决策效率

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    漏损检测仪

    成本昂贵
    安装工作量大
    安装作业要求高
    应用场景局限,监测效果有限

构建全域感知网:空天地一体智能巡护

打造集感知、分析、指挥于一体的智能化巡检运维系统,实现100%数字化智能巡检

融合无人机巡护、视频监控、光纤预警等技术,结合人工巡检和智能传感器,构建起全方位、立体化的空天地全域感知网络,实现对管道及其周边环境的全面监测,确保数据的即时采集、传输和安全存储。

通过基于大数据和知识图谱的视觉大模型检测机制,提高人机交互效率,辅助决策制定,推动管道巡检智能化。

  • 高位监控视:视野开阔,覆盖范围广,获取信息更加全面,能有效实现 “看得见、看得清、看得懂”的目标 ;

  • 无人机巡查灵活性强,覆盖面广,能补充高低位监控盲区,有效实现“看得全”的目标,同时面对突发事件时可进行临时调度;

  • 人工巡查&传感器充分利用已部署硬件设备,结合智能识别分析;人工进行现场核查和闭环处置。

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方案优势

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    广覆盖

    高位监控与无人机的协同作业,拓宽监控视野,减少盲区,实现场景的全面监控。

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    强灵活

    无人机的高机动性使其能在复杂环境中灵活作业,尤其在高位监控覆盖不到的区域执行航拍和巡查任务,及在突发事件中的临时指挥调度。

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    高精准

    多技术、多系统、多模态数据的融合,提供全面的状态信息,减少单一数据源的识别误差,提升智能化巡检的准确性。

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    低成本

    实现全线路全域感知,通过智能化巡检快速感知数据,实时监测和交叉确认,增强线路运行的安全性和稳定性,减少由隐患引发的经济损失。

核心功能

  • 全流程智能巡查与管控
  • 高位监控布点设计
  • 无人机组网与全域巡查
  • 地物分割识别
  • 数字孪生基底算法
  • 全流程智能化巡查与管控

    实现管网数据的快速立体感知和实时监测,确保信息的交叉确认和联动处置。加速智能管道技术的发展,推动管网巡查的智能化迭代升级。

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  • 高位监控布点智能设计与优化
    • 精准仿真:通过实景三维建模技术,快速精准复刻管网全路段的三维空间位置、地貌、地物和环境特征。实现模型与实际环境参数和各方面属性的的精确对应。

    • 最优观测:设置了多维度点位评分标准体系,综合评估影响监控效果的各个因素。通过仿真技术结合数学模型对各项因素进行量化评测,为布点设计提供科学依据。

    • 降本增效:与传统的设备部署后再评估效果的方法相比,智能设计与优化流程显著提升了选址效率,同时降低了布点设计成本,实现资源的高效利用。

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  • 无人机智能匹配组网

    针对高位监控无法覆盖区域,智能选用无人机组合。

    管线沿线巡查:多旋翼机场蛙跳模式

    在单一固定航线中,通过部署一架无人机与多个机场站点,实现同一台无人机从A机场起飞,到B机场降落的接力作业模式。

    长距离管线巡查:垂直起降固定翼无人机

    执行大范围、长续航的巡查任务,飞行时间可达3至5小时。配备高清倾斜摄影系统,从高空全面监控管线两侧2公里范围内的情况。

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  • 大模型识别

    行业大模型:遥感AI解译通用分割模型(AIE - SEG )

    基于AIE - SEG ,在参考影像中选择任意⽬标,⽆需更多样本标注,即可快速批量提取其他影像中的对应⽬标;影像地表全要素识别提取(覆盖近100类地物类别),⽀持变化识别提取等。

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  • 三维模型数据和计算机视觉技术结合

    通过结合已有的三维模型数据和计算机视觉技术,有效提升在保持宽广视野的同时对远距离小目标的识别能力

    事件监测远近结合

    结合数字孪生基底和视觉大模型,实现远距离各类管道巡查事件检测,包括漏损、损坏、灾害性灾害等。

    滑坡监测与分析

    结合数字孪生基底和视觉大模型,实现滑坡监测与定量分析。

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