管道智能感知技术现状及发展趋势
浅析智能管道及其解决方案
浅析智能管道及其解决方案智能管道是指利用先进的技术和设备，将传统的管道系统与信息技术相结合，实现对管道运行状态的实时监测、数据采集、远程控制和智能化管理的一种管道系统。
智能管道的解决方案包括传感器技术、通信技术、数据处理技术和管道管理系统等。
一、智能管道的背景和意义智能管道的出现是为了解决传统管道系统存在的一些问题和挑战。
传统管道系统通常需要人工巡检和维护，存在人力资源浪费、效率低下、安全隐患等问题。
而智能管道系统可以实现对管道运行状态的实时监测和数据采集，能够及时发现管道故障和异常情况，提高管道的安全性和可靠性，减少人力资源的浪费，提高工作效率。
二、智能管道的技术和设备1. 传感器技术：智能管道系统中的传感器主要用于采集管道的运行状态数据，包括温度、压力、流量等参数。
常用的传感器包括温度传感器、压力传感器、流量传感器等。
2. 通信技术：智能管道系统需要通过通信技术将传感器采集到的数据传输到管道管理系统中进行处理和分析。
常用的通信技术包括有线通信和无线通信，如以太网、无线传感网等。
3. 数据处理技术：智能管道系统中的数据处理技术主要用于对采集到的数据进行处理和分析，提取有用的信息。
常用的数据处理技术包括数据挖掘、机器学习、人工智能等。
4. 管道管理系统：智能管道系统的核心是管道管理系统，它负责接收传感器采集到的数据，并进行数据处理、分析和管理。
管道管理系统可以实现对管道运行状态的实时监测、故障诊断、预测分析等功能。
三、智能管道的应用领域智能管道的应用领域非常广泛，包括石油、天然气、水务、供热供气等行业。
以下是几个典型的应用场景：1. 石油行业：智能管道可以实现对石油管道的实时监测和数据采集，及时发现管道泄漏和故障情况，提高石油管道的安全性和可靠性。
2. 水务行业：智能管道可以实现对水务管道的实时监测和数据采集，及时发现管道破裂和漏水情况，提高供水系统的安全性和可靠性。
3. 供热供气行业：智能管道可以实现对供热供气管道的实时监测和数据采集，及时发现管道堵塞和泄漏情况，提高供热供气系统的安全性和可靠性。
智能化管道建设现状及趋势
智能化管道建设现状及趋势随着科技的不断发展和人们对环保和能源的日益重视，智能化管道建设也越来越受到关注。
智能化管道建设是指采用先进的科技手段，在管道的建设、运行和维护过程中实现智能化管理，以提高管道的效率、安全性和可靠性。
本文将从智能化管道建设现状、趋势和前景等方面进行探讨。
目前，我国智能化管道建设处于起步阶段，但已经初步具备了技术和条件。
智能化管道建设主要体现在以下几个方面：1、信息化管理：利用信息化技术，实现管道运行、维护和管理的全程信息化，提高管理效率和运行质量。
2、传感器监测：利用传感器等装置实时监测管道运行情况，及时发现问题并及时处理。
3、智能控制系统：采用先进的自动化控制技术，实现管道输送、阀门开关、泵站调节等操作的智能自动化控制。
4、智能安全监测：利用人工智能技术，对管道周边环境进行智能监测和预判，及时预警和处理安全隐患。
5、智能维护：利用机器人等技术，对管道进行巡检、清洗、检修等维护工作，提高维护效率和质量。
以上方面的技术和应用已经在一些城市和企业中得到应用和试点，取得了较好的效果。
未来，智能化管道建设将朝着以下趋势发展：1、智能化全面化：在信息化、传感器监测、智能控制系统、智能安全监测、智能维护等方面实现全面、深度的智能化。
2、网络化集成化：将管道系统纳入到物联网、大数据等平台中实现管道系统的网络化和集成化，实现管道系统的智能管理。
3、绿色低碳化：在管道建设和运行过程中，采用绿色、低碳、环保的技术手段，减少环境污染和碳排放。
4、节能减排：采用节能技术和智能化控制系统，实现管道输送能源的高效利用，减少能源浪费和排放。
5、安全可靠：采用智能化安全监测、预警和处理技术，保证管道系统的安全可靠运行。
智能化管道建设具有广阔的前景和潜力。
随着我国城市化进程的不断加快和经济的不断发展，能源、水资源、环保等需求不断增长，智能化管道建设得到了广泛的关注和需求，将成为未来管道建设的重要趋势和方向。
管道智能感知技术现状及发展趋势
应用场景
现有感知技术
人工巡检、无人机巡检
第三方活动
线
路
感
自然环境
知
光纤振动感知 视频监控
降雨量、水位传感器 土体位移传感器
管道泄漏
基于压力波的液体管道泄漏监测系统 机载激光天然气管道泄漏监测技术
基于声波的天然气泄漏监测技术
2019年3月26日星期二
15
管道线路感知-光纤感知：国内外光纤感知技术在油气管道主要有三种应 用：第三方入侵预警、泄漏监测、地质灾害监测。目前第三方入侵探测预警技 术已经在中国石油多条管道应用，监测距离可达100km，但存在误报较多的问 题，光纤泄漏监测、光纤地质灾害监测技术在国外有应用案例，但在国内尚无 应用，国内外尚无将三种应用进行综合分析的案例。
关键技术
监测距离
空间分辨率 占用光纤数 多事件识别
FFT
MZ
40km
500m
3
不支持
科技研究中心 英国QinetiQ Group和 Fotech Solutions公司
MZ Φ-OTDR
60km
500m
3
不支持
40km
100m
1
支持
电子科技大学
Φ-OTDR
60km
50m
1
支持
天津大学
Φ-OTDR&MZ
视频监控
压缩机参数监测 泵机组参数监测 储罐泄漏监测
智能管道数据需求
站场周界环境变化数据 高精度可燃气体浓度数据 人员位置、不安全行为数据
储罐位移、应力、温度数据 工艺管道腐蚀数据 泵机组能耗数据
2019年3月26日星期二
12
管道感知体系尚未建立：管道点多线长，影响因素众多，自然、社会 以及管道本体因素等时刻威胁管道安全，哪些信息需要感知、如何感知以 及感知后数据如何利用，需要建立起一套油气管道感知体系和技术规范。
2024年管道机器人市场环境分析
2024年管道机器人市场环境分析1. 引言管道机器人是一种能够在管道内进行检测、维护和修复工作的智能机器人。
随着工业化进程的推进和管道网络建设的扩大，管道机器人市场正迎来巨大的发展机遇。
本文将从市场规模、市场趋势和竞争态势等方面进行2024年管道机器人市场环境分析。
2. 市场规模分析管道机器人市场的规模主要受到以下几个因素的影响：•管道建设规模：随着城市化进程的加快，各类管道网络的建设规模不断扩大，推动了管道机器人市场的增长。
•管道老化与损毁：现有管道网络的老化和损毁情况频发，需要通过管道机器人进行维护和修复，为市场提供了新的机会。
•行业需求：石油化工、水务和市政建设等行业对管道机器人的需求呈增长趋势，进一步推动了市场规模的扩大。
根据市场研究数据显示，管道机器人市场在过去几年内保持了较快的增长速度。
预计未来几年，市场规模将进一步扩大，年复合增长率预计超过10%。
3. 市场趋势分析管道机器人市场存在以下几个趋势：•技术创新：随着人工智能、机器人技术和传感器技术的不断发展，管道机器人的功能和性能不断提升。
例如，近年来出现了具备自主导航和智能控制功能的管道机器人，能够实现自主巡检和定位，提高了工作效率。
•多功能化需求：市场对于多功能管道机器人的需求不断增加。
除了基本的检测和修复功能外，市场对于具备清洗、焊接、涂覆等多种功能的管道机器人的需求也日益增长。
•数据驱动运营：管道机器人市场注重数据的收集和处理，通过对管道工况、损伤情况和维修记录等数据的分析，实现智能化运营和维护。
这种数据驱动的运营模式将成为未来市场的主要趋势。
4. 竞争态势分析目前，管道机器人市场存在着一些竞争激烈的厂商。
主要竞争者包括国内外的机器人制造商和技术提供商。
这些竞争者通过技术创新、产品性能和价格优势等方面进行竞争。
在国内市场，一些大型机器人制造商已经开发出了具备较高性能和竞争力的管道机器人产品。
同时，一些创业公司也积极进入该市场，通过技术创新和差异化竞争来获取市场份额。
智慧管道技术现状及发展趋势
78智能管廊NO.18 2020智能城市 INTELLIGENT CITY智慧管道技术现状及发展趋势刘 琳 张 昆 阮 浩（中煤航测遥感集团有限公司地理信息分公司，陕西 西安 710199）摘 要：以往使用的管道技术也已经不适应当前时代社会的发展，需要积极引进先进技术，将信息化技术与自动化技术应用其中，以此来达成对管道的数字化建设。
随着近年物联网技术、大数据技术、智能技术等迅速发展，对管道建设、管道运行方面也提出更高要求，数字化管道应逐步朝向智能化方向发展，同时这也是未来管道的必然趋势。
关键词：智慧管道技术；现状；发展趋势管道具有覆盖范围广的特征，管道周边的人为、自然等方面因素都有可能对管道带来安全威胁。
就当前我国管道建设与管理情况来看，已经初步转变以往传统模式，积极应用当前比较先进的技术，逐步实现智慧化管道技术建设和发展，本文通过对智慧管道技术现状及发展趋势进行探究，具有一定现实意义。
1 智慧管道技术现状智慧管道是基于管道及其相关的全生命周期数据作为基础，借助当前比较先进的信息技术，例如云计算、物联网等实现对管道属性和数据的收集、统计以及分析。
为之后的管道顺利建设和运行、完整性管理、应急和决策方面提供相应的数据支持。
从整体上来看，智慧管道总体架构大体分为3个层级，即数据层、服务层以及应用层，基于标准数据库，服务整个智慧管道项目的参与，切实达成整个管道全生命周期活动都是基于同一平台进行的。
对于智慧管道技术在当前背景下面临的发展问题主要有以下几方面：第一，在数据标准统一方面，主要在管道从设计阶段直至运行维护整个期间，会随着运行状态产生与之相应的数据信息，因此构建一套统一的数据标准，以此对数据存储、调用、建设与运行数据交互等多方面进行管理，是当前智慧管道技术需要解决的首要问题；第二，在智能决策方面，就智慧管道与数字管道两者的区别来讲，主要体现在智慧管道具备智慧决策支持及时，但是如何运用这一技术充分发挥在管道企业增值服务方面是当前需要解决的发展难题；第三，在系统运行方面，智慧管道系统涉及的内容主要有管道运行期间产生的大量数据、实体资产、参与建设单位和运营单位，而这也就从侧面体现出系统具有运行期间数据繁多、界面复杂以及建设生命周期比较久等方面的特征，因此系统运行成效以及运行是否稳定对整个智慧管网建设水平以及建设质量有直接决定性作用；第四，体系与系统两者要同步建设，从两者关系上来看，进行智慧管道建设时需要依赖于体系在其中的支撑作用，因此在进行管道建设的同时还需要开展体系建设，以此来保证投入使用和运维方面能够有章可循[1]。
浅析智能管道及其解决方案
浅析智能管道及其解决方案引言概述：智能管道是一种基于先进技术的管道系统，旨在提高管道运营的效率和安全性。
随着科技的不断进步，智能管道解决方案越来越受到关注。
本文将从以下五个大点来浅析智能管道及其解决方案。
正文内容：1. 智能监测系统1.1 传感器技术：智能管道的核心是传感器技术，通过安装传感器在管道中，可以实时监测管道的温度、压力、流量等参数。
1.2 数据采集与处理：传感器采集到的数据通过数据采集系统进行收集和处理，将数据转化为可读的信息，为管道运营提供准确的数据支持。
1.3 远程监控与报警：智能管道系统可以通过远程监控平台实时监测管道的运行状况，并在发生异常情况时及时发出报警，保障管道的安全运行。
2. 智能维护与管理2.1 预测性维护：基于传感器数据和大数据分析，智能管道系统可以预测管道设备的故障和损坏，提前进行维护，避免设备故障对管道运营造成的影响。
2.2 运维管理优化：智能管道解决方案可以对管道运维过程进行优化，提高维护效率和降低成本。
通过自动化的工作流程、实时监控和智能分析，可以实现快速响应和高效运维管理。
2.3 资产管理与优化：智能管道解决方案可以对管道资产进行全面管理，包括资产追踪、设备维护记录、设备寿命预测等，实现资产的最大化利用和优化。
3. 智能安全监控3.1 管道泄漏监测：智能管道系统可以通过泄漏监测技术实时检测管道的泄漏情况，及时采取措施避免事故的发生。
3.2 安全预警与应急响应：智能管道解决方案可以通过安全预警系统及时发现潜在的安全风险，并进行应急响应，保障人员和环境的安全。
3.3 安全数据分析与决策支持：智能管道系统可以对安全数据进行分析和挖掘，为管道运营提供决策支持，帮助制定更科学的安全管理策略。
4. 智能节能与环保4.1 能耗监测与优化：智能管道解决方案可以对管道的能耗进行监测和分析，通过优化管道运行参数，实现节能减排的目标。
4.2 资源回收与再利用：智能管道系统可以对废水、废气等资源进行回收和再利用，实现资源的最大化利用和环境保护。
管道机器人发展现状
管道机器人发展现状管道机器人是一种用于检测、维修和清洁管道系统的机器人。
随着现代化城市的建设和工业化进程的快速推进，管道的维护和管理变得越来越重要。
然而，传统的管道维修方法存在一些问题，比如需要人工进入危险的环境、工作效率低下等。
而管道机器人的引入可以解决这些问题，提高工作效率，降低安全风险。
目前，管道机器人的发展正处于快速发展阶段。
在设计方面，现代管道机器人采用多种材料，如碳纤维和轻质合金，使其具有良好的机械性能和适应不同环境的能力。
同时，管道机器人还配备了多种先进的传感器技术，如摄像头、激光雷达和超声波传感器，可以实时监测管道的状态并进行检测分析。
在应用方面，管道机器人可以用于各种管道系统的检测和维修工作。
比如，在城市给水管道中，管道机器人可以定期巡视管道的状况，检测泄漏和损坏，并提供相应的修复方案。
在工业管道系统中，管道机器人可以用于内部检测和清洗，避免了人工进入管道系统带来的危险和高成本。
管道机器人的发展还面临一些挑战。
首先，由于管道系统的复杂性和多样性，需要不同类型的机器人进行适应和定制。
其次，由于管道环境的特殊性，机器人需要具备足够的灵活性和机动性，以适应不同管道的形状和尺寸。
此外，管道机器人的自主性和智能性也是发展的关键，需要开发出自主导航、路径规划和决策能力。
尽管面临一些挑战，但管道机器人的发展前景仍然非常广阔。
未来，随着人工智能、机器学习和传感器技术的不断进步，管道机器人将变得更加智能化和高效。
同时，随着城市化进程的不断推进，对管道维护和管理的需求也将继续增长，为管道机器人的应用提供了更加广阔的市场空间。
总之，管道机器人作为一种新兴的管道维护和管理技术，正处于快速发展阶段。
通过引入管道机器人，可以提高管道工作的效率、安全性和可靠性，为城市建设和工业化进程的推进提供了有力支持。
随着技术的不断进步，管道机器人的应用前景将更加广阔。
管道机器人发展现状
管道机器人发展现状
管道机器人是一种能够在管道内进行相关工作的智能机器人技术。
随着工业自动化和智能化的进步，管道机器人在许多领域得到了广泛应用，包括石油和天然气行业、城市水务、下水道维护等。
管道机器人的发展现状可以总结为以下几个方面：
首先，管道机器人的技术不断创新和改进。
通过利用先进的传感技术、图像处理技术和机器学习算法，管道机器人能够实现对管道内部的检测、清洗、维护和修复等工作。
例如，一些管道机器人具备自主导航能力，可以通过携带的传感器和相机对管道内部结构进行实时监测和识别，从而提高维护效率和减少人工成本。
其次，管道机器人的多样化应用不断扩展。
除了传统的工业领域，如石油和天然气行业中的管道巡检和维护，管道机器人还在城市基础设施领域发挥着重要作用。
例如，在城市下水道系统中，管道机器人可以用于清理堵塞的管道、检测漏水和污染源等。
此外，一些创新型的管道机器人还可以用于医疗和环境领域中，如内窥镜式管道机器人可用于医学手术和检查。
再次，管道机器人的市场需求持续增长。
随着工业化进程和城市化发展的加快，管道维护的需求不断增加。
传统的人工维护方式费时费力，并且存在安全隐患。
因此，管道机器人作为一种高效、智能、安全的维护方式，得到了越来越多的关注和应用。
总的来说，管道机器人作为一种智能化技术，正处于快速发展阶段。
随着技术的不断创新和应用领域的不断拓展，相信未来管道机器人将在各个领域得到更广泛的应用，为我们的生活和工作带来更多的便利和效益。
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约着油气管道站场风险管控水平的提升。
应用场景
现有感知技术
站场空间
站
场
感
设备设施
知
自动化系统
供电系统 暖风系统
振动光缆周界监测 催化红外可燃气体探测
视频监控 压缩机参数监测 泵机组参数监测 储罐泄漏监测
2019年3月26日星期二
21
管道站场感知-泄漏：国内外主要采用可燃气体探测器监测站场泄漏， 国外目前已经广泛应用激光可燃气体探测技术，国内油气站场采用催化、 红外等点式可燃气体探测器进行油气泄漏探测，正在开展激光可燃气体探 测技术试点，取得了较好的效果。
2019年3月26日星期二
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管道站场感知-视频：目前站场主要依靠工业电视进行监视，人工识别 危险，存在着监控不及时，效果不明显的问题。目前国际上在图像识别方 面识别准确率已接近人工识别，国外在工业应用方面采用人工智能技术在 人脸识别、物体检测等工业安防领域均已有了较为成熟的应用。
2019年3月26日星期二
视频监控 压缩机参数监测 泵机组参数监测 储罐泄漏监测
智能管道数据需求
站场周界环境变化数据 高精度可燃气体浓度数据 人员位置、不安全行为数据 储罐位移、应力、温度数据
工艺管道腐蚀数据 泵机组能耗数据
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管道感知体系尚未建立：管道点多线长，影响因素众多，自然、社会 以及管道本体因素等时刻威胁管道安全，哪些信息需要感知、如何感知以 及感知后数据如何利用，需要建立起一套油气管道感知体系和技术规范。
关键技术
监测距离
空间分辨率 占用光纤数 多事件识别
FFT
MZ
40km
500m
3
不支持
科技研究中心
MZ
60km
500m
3
不支持
英国QinetiQ Group和
Φ-OTDR
40km
100m
1
支持
Fotech Solutions公司
电子科技大学
Φ-OTDR
60km
50m
1
支持
天津大学
Φ-OTDR&MZ
80km
识” 的形成提供数据的重要手段。
智能
知
感
概率失效 分析
管道线路数据
第三方活动 自然环境
综合 智能 决策
可靠性 评价
安全评价
管道本体数据
金属损失 焊缝缺陷 管道应力
站场泄漏
关键设备 故障智能
诊断
管道站场数据
关键设备参数 周边环境
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5
线路大数据分析需要线路环境、管道本体数据支持：油气管道线路大 数据分析与应用在建立基于多源数据驱动的管道安全状态评估模型时，需 要线路自然环境数据、第三方活动数据提供数据支持。
1 背景
管道智能 感知技术
2 感知技术现状
3 发展趋势
2019年3月26日星期二
2
管道智能感知是指在一定的时间和空间尺度下，通过传感技术采集管道当
前状态数据，进而基于采集数据形成对管道现状的理解，最终预测管道安全状
态未来的发展趋势。
感
知
智能
管道 智能感知
状态的测量 现状的理解 未来的预测
2019年3月26日星期二
输油泵机组智能诊断和健康 评估模型
储罐风险预警模型
压缩机、泵机组振动、温度 等数据
储罐温度、泄漏量、变形、 位移等数据
2019年3月26日星期二
10
站场风险管控需要全面感知站场数据：目前各管道公司正在努力建设智慧 管道、无人化站场，站场配备的巡检维护人员在不断减少，巡检频次不断降低， 这种情况下，需要更多采用技术手段对站场内的各种参数进行自动化监控，弥 补因人员巡护减少而造成的安全隐患。
9
站场大数据分析需要站场感知数据支持：站场关键设备大数据分析与应用 在建立压缩机组故障智能诊断模型、输油泵机组故障智能诊断模型、储罐大数 据预警模型时，需要压缩机振动、工艺、历史运维修数据、输油泵机组振动、 电流、温度数据、储罐温度、泄漏量、罐体形变以及地基位移等数据支持。
站场大数据
站场感知
压缩机组健康状态评估模型
2019年3月26日星期二
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管道站场感知：站场周界安装了视频监测、周界入侵报警系统，站内安装
可燃气体探测器，针对站场设备，也安装了压力温度等传感器监测设备状态。
但目前油气管道站场可燃气体、火焰探测、工业监视周界安防等系统相对独立，
系统误报警导致非计划停输、监视人员精力有限等现实情况都在较大程度上制
大数据分析
安全评价模型（剩余强度、 剩余寿命）
概率失效分析（PRA）模型
管道失效专家系统评价方法
线路感知
管道本体数据：金属损失、 焊缝缺陷
线路周边环境数据：第三方 活动、自然环境
2019年3月26日星期二
6
线路风险管控需要全面感知线路环境、管道本体变化： 我国管道沿线地 质环境复杂，地质灾害频发；人口密度大，环境承载力差，失效后果严重；管 道施工质量导致的失效事件时有发生，人工排查难度高；第三方施工频繁，巡 护密度难以满足要求,需要全面感知线路风险，实现风险由被动管控到主动管 控的转变。
2019年3月26日星期二
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1 背景
管道智能 感知技术
2 感知技术现状
3 发展趋势
2019年3月26日星期二
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线路智能感知技术
2019年3月26日星期二
天
空
地
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线路智能感知技术-航天
地质灾害识别 第三方事件识别
管道沿线环境变化
2019年3月26日星期二
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线路智能感知技术-航空
2019年3月26日星期二
2019年3月26日星期二
19
管道线路感知-地质灾害监测：国内外管道地灾监测仍以承灾体、致灾 体分别监测，分别评价安全状态的方法为主。中油管道下属管道地区公司， 已经各自在重点关注的部分管线沿线的地质灾害点上，安装了相应的监测设 备。但目前地质灾害监测指标较少，管体应变占多数，应变监测的是应力变 化量，不能充分反映管体应力安全状态，常规预测方法指标也较为单一。
2019年3月26日星期二
11
现有管道站场感知技术尚不能满足智慧管网需求：针对管道站场泄漏、 站场第三方活动、设备设施故障等威胁，采取了多种感知技术，但仍缺少 站场周界环境变化、人员不安全行为等数据。
应用场景
站场空间
站
场
感
设备设施
知
自动化系统
供电系统 暖风系统
现有感知技术
振动光缆周界监测 催化红外可燃气体探测
50m
4
支持
科技研究中心
Φ-OTDR
100km（中继放大） 100m
1
支持
2019年3月26日星期二
16
管道线路感知-天然气泄漏：国内外对天然气管道泄漏的监测以声波法为 主，如美国ASI公司基于油管道泄漏监测技术开发的泄漏监测系统，在西气东 输苏浙沪段有应用，但应用效果不佳；国内西部管道和管道科技研究中心也开 展相关研究，但该方法受管道工况变化影响大，存在误报漏报。中油管道2018 年开展直升机载激光甲烷探测试验，可用于管道定期巡检，但受天气、飞行高 度、驾驶员经验等影响较大。
23
管道站场感知-储罐：国外己有较先进的储油罐监测系统，如霍尼韦尔 油库自动化管理系统，国内相关单位也进行了储罐监测系统的开发，如中 国地质大学开发的储油罐液位和温度监测系统，但现有监测系统都是对应 单独的监测对象，例如液位、温度等，这已不能满足国家安全监督部门对 易燃易爆场所安全监控的要求。
液位计
本体感知
应用场景
腐蚀泄漏
焊缝开裂
管道位移及变 形
现有感知技术
漏磁内检测 腐蚀监测 泄漏预警 超声裂纹内检测 人工巡检土体位移 IMU惯性测绘 几何内检测 应力应变监测
智能管道数据需求
管道特征数据 环焊缝交角信息 内外腐蚀数据
焊缝裂纹 管道应力状态
阴极保护电位 沿里程的压力、温度、
积水等分布情况
2019年3月26日星期二
日常巡检 泄漏检测 应急管理
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线路智能感知技术-光纤
2019年3月26日星期二
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线路智能感知技术-智能视频
侦测 前端
智能 设备
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站场安防 高后果监控 第三方施工
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线路智能感知技术-智能地灾监测
2019年3月26日星期二
32
线路智能感知技术-智能电位采集
阴保电位采集 日常参数采集
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开阀
次声波泄漏信号
关阀
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管道线路感知-无人机：目前无人机管道巡检技术已经在油气管道上得到 了较多的现场应用，国外BP公司通过使用带有高清晰度摄像头及热力传感器等 的无人机技术，对复杂自然环境中的管道进行泄漏检测与安全监控。国内西部 管道、西南管道开展了无人机巡检研究，可一定程度上实现对离线数据的自动 分析，但仍无法实现在线识别。
2019年3月26日星期二
18
管道线路感知-视频监控：中油管道已在个别易打孔盗油处、少数人口密 集型高后果区布设视频监控，但国内主要视频监控系统的功能相对单一，仅可 针对某一固定场景或固定目标进行检测识别。国外在视频、图像识别的研究以 深度学习理论为主，可实现复杂背景下的多目标识别，识别准确率已接近人工 识别，已在自动驾驶领域进行了应用。
低液位液报警
压力
火焰监测
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站场管道腐蚀感知：站场管道环境腐蚀、弯头和积液位置的内腐蚀、保温管 道腐蚀是造成站场管道腐蚀的三大主要因素。国外站场管道腐蚀监测技术有：电 阻探针、线形极化探针、水分析、电指纹（FSM）系统等，监测数据通过网络传 至数据处理中心，实时在线监测。国内站场管道腐蚀检测采用超声相控阵、超声 时差衍射等方法对站场管道腐蚀状态进行定期检测，检测过程中一般会进行开挖， 对站场日常管理影响较大，成本较高，检测周期长。