海洋工程“水下监理”：水下机器人在海上油气、风电与海底管道检测中的应用

广袤海域之下，海上油气平台导管架、海上风电基础、海底油气输送管道、海缆共同构筑起蓝色能源基础设施网络。长期以来，水下工程质量监督、结构完整性检测高度依赖潜水员作业，但深海高压、复杂洋流、浑浊水体、有限作业窗口期等条件，让人工潜水面临安全风险高、覆盖范围有限、检测数据主观性强、深水区域无法抵达等痛点。

在海洋工程建设与运维体系中，水下监理承担着水下施工旁站监督、结构状态核查、缺陷识别、竣工验收与周期性健康监测职能，是保障海洋能源工程安全合规的关键一环。随着遥控水下机器人技术不断成熟，水下机器人正转型为智能化“水下监理”，实现水下场景可视、可测、可追溯、全天候作业，广泛应用于海上油气、海上风电、海底管道三大核心领域，推动水下监理模式由人工潜水为主，迈向机器人智能化无人巡检新时代。

一、水下机器人作为 “水下监理” 的核心价值

传统水下监理工作，在施工阶段需要核查铺管、桩基施工、防腐施工质量；运维阶段开展外观巡检、腐蚀监测、冲刷观测、缺陷追踪。相比潜水员，水下机器人赋能水下监理具备突出优势：

1、本质安全，规避人员水下风险

不受水深限制，可在 50 米以上深水、强流、低能见度、密闭狭小空间持续作业，消除潜水员减压病、缠绕、失温、水体冲击等安全隐患，大幅降低海上作业压力。

2、作业窗口更广，提升监理时效性

潜水作业对海况、浪高、流速要求严苛；轻量化观测级 ROV 可在中等海况开展巡检，有效延长年度有效作业时长，满足项目赶工验收、应急排查需求。

3、检测手段多元化，数据客观可留存

平台可模块化搭载 4K 高清摄像、成像声呐、激光扫描仪、超声波测厚仪等探测设备，同步采集影像、测量数据，形成标准化电子档案，规避人工记录主观偏差，满足业主、监理单位、船级社取证要求。

4、全生命周期适配，兼顾建设期与运维期监理

建设期承担施工旁站监理、安装符合性核查；运营期执行周期性完整性检测、缺陷跟踪复查；事故阶段可快速开展水下应急勘查，覆盖工程从施工、验收至长期运维全流程监理需求。

二、水下机器人在三大海洋工程场景的监理应用

（一）海上油气工程：水下设施完整性监理

海上油气平台导管架、水下采油树、立管、跨接管、FPSO 系泊系统长期处于高盐海水腐蚀环境，焊缝疲劳、涂层破损、阳极损耗、管线悬跨、海生物附着均可能引发泄漏重大安全事故。

作为油气工程水下监理载体，水下机器人主要工作内容：建设期监理：导管架下水就位核查、水下构件焊接质量目视检验、防腐涂层施工验收、立管安装姿态监测、水下设备对接施工旁站监督；运营期常态化巡检：导管架节点、支撑构件腐蚀与裂缝排查，超声波测厚量化壁厚损失；检测牺牲阳极消耗状态，评估阴极保护有效性；扫描立管、管线有无碰撞凹坑、变形；利用声呐扫描排查管线悬空、冲刷掏空隐患；应急监理核查：发生异常泄漏、平台碰撞后，快速抵达目标区域定位泄漏点，采集证据支撑事故评估。

（二）海上风电工程：水下基础与海缆监理

我国海上风电产业快速扩张，单桩基础、导管架基础、吸力桶基础、漂浮式基础规模持续增长。风电水下病害多集中于桩基冲刷、钢结构腐蚀、过渡段破损、阵列海缆移位、防护层破损，直接威胁风机长期稳定运行。

水下机器人 “水下监理” 典型任务：桩基基础冲刷监测：利用成像声呐与激光点云扫描桩基周边海床，监测冲刷坑发展情况，验证抛石防护、砂被防护施工效果，是风电水下监理常态化工作；钢结构外观与防腐监理：从泥面至飞溅区垂直巡检，检查桩基涂层剥落、锈蚀、海生物大面积附着，测量阳极损耗，记录过渡段密封结构完好性；海底电缆巡检监理：跟踪阵列海缆路由，核查海缆是否裸露、移位、挤压损伤，观测电缆防护构件有无脱落，及时发现锚害、洋流冲刷带来的安全隐患；建设期验收监理：风机基础安装、海缆敷设、防护工程完工后，由机器人完成全覆盖水下验收，形成影像与测量资料，作为工程交工验收依据。

（三）海底管道工程：能源输送生命线监理

海底管道是油气外输核心通道，一旦发生破裂泄漏，将造成巨大经济损失与海洋环境污染。海底管道跨度长、路由复杂，部分管线埋于海床之下，传统检测手段覆盖难度大。

依托水下机器人开展管道监理分为两大方向：裸露管道外部监理检测：ROV 沿管道路由巡航，高清摄像开展外观巡检，识别涂层破损、机械撞击伤痕、管道弯曲变形；搭载声学设备探测局部悬空、自由跨段；对法兰、接头、膨胀弯等关键部位重点旁站核查；埋地管道辅助监理：结合侧扫声呐、浅地层剖面仪，探查海床扰动痕迹，判断管道是否出现上浮、裸露；对内检测器（ILI）发现缺陷的点位，机器人抵达现场进行外部复核取证；铺管施工监理：管道铺设过程实时监控铺设姿态、埋深、配重层完整性；铺管完成后全线复检，验证路由是否符合设计要求，作为竣工验收核心资料。

三、当前水下机器人监理模式现存挑战

浑浊水域光学检测受限：近海海域悬浮物多，可见光相机可视距离短，依赖成像声呐开展辅助识别，微小表面缺陷识别难度提升。

智能化缺陷识别仍需完善：现阶段多数巡检依靠操作人员人工判读图像，AI 自动识别腐蚀、裂缝、凹坑算法仍需积累海量海洋场景样本，自动化分析能力有待提升。

标准体系持续完善中：国内水下机器人检测监理规范、数据交付标准、缺陷分级判定细则仍在不断细化，不同机构采集成果互通性有待加强。

长距离管线自主巡检短板：缆控 ROV 受脐带缆长度约束；AUV 缺少实时画面回传，难以满足监理工作实时旁站、现场复核取证的需求，两种机型需要搭配使用。