长输油气管道常常跨越山区、河谷、农田与城镇,是能源输送体系里最关键、也最难“时时盯住”的基础设施之一。它的特点很明确:线路长、跨度大、穿越复杂环境多,任何一个点位的异常,都可能在后续演变成更大的运行风险。传统地面巡线受地形和通行条件限制明显,很多区段“到不了、走不快、巡不勤”,导致隐患发现往往滞后:不是问题不存在,而是问题没被及时看见。
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芯璟低空在油气管道场景里,依托四大调度体系中的巡域调度系统,把“跨区域长输管线巡检”做成一条可重复运行的空中巡线机制:用无人机沿管线走向建立固定的“空中巡线带”,按周期覆盖重点区段与高风险点位,把过去依赖经验与人力的线下排查,升级为“标准化航线巡检 + AI异常识别 + 远程可视化处置闭环”的新范式。
1)为什么油气管道巡检必须“跑在风险前面”
油气管道的风险很多来自“第三方活动”和“地质环境变化”。穿越河流、道路交汇、人口密集区、施工频繁区域的管段,最容易出现外界扰动;山区河谷地段还可能受滑坡、塌陷、冲刷等影响。更难的是,这些风险往往有一个过程:先出现异常迹象,再逐步放大。如果等到现场出现明显破坏才处理,处置成本高、影响范围大,也更被动。巡检的价值,就是把“发现问题的时间”提前到事故之前。
2)怎么巡:建立“空中巡线带”,沿管线自动规划航迹
芯璟低空通过无人机与巡域调度系统协同,按照管线走向自动规划航迹,定期覆盖重点区段与高风险点位,形成一条可持续运行的“空中巡线带”。
这一步的关键不是“飞得过去”,而是“飞得标准化”:
•以管线走向为主线,航迹固定,便于多期对比;
•重点区段(河流穿越、道路交汇、人口密集区等)提高巡检频次;
•把巡检从偶发行动变成周期性动作,让全线状态持续在线。
对跨区域长输管道而言,一旦航线与频次固化,运维就能摆脱“人巡到哪算哪”的不确定性。
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3)AI识别:盯住“第三方占压”和“地质异常”的典型信号
巡检真正能落地,靠的是把画面转成“可处理的告警”。系统通过AI模型对沿线异常目标进行识别与告警,重点包括:沿线施工机械、第三方占压、非法开挖,以及地面塌陷、滑坡迹象等风险信号。
这些目标的共同点是:它们往往是事故前兆。比如施工机械靠近、土方开挖痕迹出现,可能意味着管线附近正在发生危险作业;而地面塌陷、滑坡迹象,则可能提示管道周边地质环境正在变化。AI的意义是把“海量素材”先筛一遍,让运维人员第一时间看到“疑似风险点位清单”,把精力用在复核与处置上,而不是耗在翻图上。
4)精准定位:与里程桩信息联动,把隐患标到“哪一米”
巡检发现问题,如果定位不准,现场处置还是会卡住。系统会结合管线里程桩信息自动标注位置,让每一条告警不仅有画面,还有明确点位坐标与里程参考。
这带来两个直接好处:
•现场队伍可以“直达点位”,不需要沿线二次搜寻;
•运维档案可以长期沉淀:同一位置是否反复出现占压、是否存在持续地质变化,趋势能看得清。
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5)回传与闭环:在管网GIS上看分布、看趋势、看进度
所有巡检数据回传后,运维中心可以在管网GIS上直观看到隐患分布、变化趋势和处置进度,实现跨区域管线的远程精细化管理。
这意味着管理方式会发生变化:
•从“单点巡查”变成“全线态势”;
•从“发现问题再汇报”变成“系统告警直接触发处置”;
•从“靠经验判断风险”变成“用趋势数据决定优先级”。
油气管道无人机巡检的终点,不是多飞几次,而是把长输管线的安全管理做成一套可持续的机制。芯璟低空用巡域调度系统建立空中巡线带,用AI把异常提前识别并定位到里程,用GIS把分布与趋势可视化并推动闭环——让“发现问题的时间”真正跑到事故之前,为跨区域长输管线提供更稳定、更可控的空中护卫能力。
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