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基于GIS的油气管道无人机巡检平台研究

时间:2025-01-07

宋婷婷,刘振东

(1.山东省国土测绘院,山东济南 250000;2.山东省特种设备检验研究院有限公司,山东济南 250000)

0 引言

油气管道的铺设呈现距离长、覆盖广、地形复杂等特点,对线路的测量提出了较高的要求[1]。随着数据获取技术的不断发展,可利用无人机搭载多传感器获取长输管道监测数据[2-3]。本文以GIS(地理信息系统)为基础,将无人机采集的遥感数据进行隐患智能提取分析,并整合测试桩、油气管线路由数据,构建基于GIS的油气管道无人机巡检平台[4],实现油气管道的智能化管理及分析。

1 平台构建逻辑

针对油气管道巡检需求以及无人机巡检任务多、数据量大等特点,本文提出一种基于Laravel框架的无人机油气管道管理平台,以无人机巡检平台为基础构建逻辑图,如图1所示。

图1 平台逻辑图

无人机定期航测巡检获取管道周边影像、像控点以及POS数据,通过无人机获取的数据进行DOM数据的生产,从DOM数据图斑数据中提取管道上方以及周边压盖物信息,无人机获取的影像数据以及通过监测、提取获取的地物图斑全部作为成果库,成果库作为无人机巡检管理平台的数据源,提供数据支撑。GIS管理平台提供了图层管理、巡视任务管理、测试桩管理、隐患管理、航拍图片管理、巡检线路管理等内容,实现长输管道的流程化、可视化管理。

2 主要技术介绍

2.1 数据获取与处理

2.1.1 巡线无人机简介

按照不同平台构型,无人机可分为无人直升机、固定翼无人机、多旋翼无人机[5],目前,作为管道巡线的无人机以固定翼无人机和多旋翼无人机为主。

固定翼无人机采用常见飞机模型,具有滞留空中时间长、抗风能力强、监测范围广、飞行速度快、成本低、续航能力强等特点,在作业过程中,可以通过无线数据链将监测影像实时传回地面。缺点是飞机起飞降落限制较大,需要长距离跑道,采用跑道或降落伞降落,在降落精度上也存在较大误差。多旋翼无人机优点为操控简单,可以悬停,4个遥感操作对应飞行器的前后、左右、上下和偏航方向的运动;空中飞行搭配多轴云台稳定,机身稳定,拍摄影像清晰;飞行安全,搭载6轴或8轴的无人机,在一个轴出现问题时,仍然可以顺利返航。缺点为飞行效率较低,续航能力较固定翼低,飞机速度较固定翼小,空中滞留时间短等[6]。

根据多旋翼和固定翼无人机特点,结合巡检特点,多旋翼无人机用在城区管网巡检优势明显。固定翼适用于长距离输送管道的巡检。

无人机航摄平台示意图如图2所示。无人机系统一般包括飞行设备(飞控设备、GPS定位、地面监控站)、遥感设备(红外扫描仪、机载摄影仪、光谱成像仪等)、软件系统(数据处理系统、地名监控系统等),空中平台与地面监控平台通过数据链进行信息通讯[7]。

图2 无人机平台示意图

2.1.2 DOM数据及实景建模

DOM数据的生产采用ENVI软件,完成图像增强、纠正、正射校正、镶嵌、数据融合以及各种变换、信息提取、图像分类等。

三维实景建模采用Smart3D(ContextCapture)软件,对影像和POS数据进行自动空三匹配计算,构建TIN模型,纹理映射、坐标系选择等过程,完成三维模型的建模。

2.1.3 图斑提取监测

对DOM影像数据进行的图斑提取、监测分析[8-9]主要包括以下方面:

(1)通过对管道不同时相的影像进行提取,对管道上方施工进行地物图斑提取,并进行变化监测分析;

(2)对地面管道周围的标志桩、标志牌、测试桩、里程桩等管道保护设施进行识别和提取;

(3)对地面管道周围沟槽开挖、动土痕迹进行图斑提取;

(4)通过DOM影像分析,对管道周围的水土环境进行监测,分析水土流失对管道的影响。

2.1.4 服务发布

将成果库中的数据以数据服务的形式对外进行提供。将上述步骤中的影像地图数据、管线专题数据、隐患专题数据发布成WMTS、WMS或矢量切片服务,供巡检管理平台进行叠加调用。

2.2 GIS处理平台

2.2.1 Laravel框架模式

Laravel是基于mvc模式的php框架,Laravel框架充分运用了php面向对象的特点,使用了大量设计模式,内置轻量级模板,模块之间耦合度很低,服务端容器可以快速扩展功能模块。同时,Laravel提供对象映射关系(ORM),操作数据更加快捷[10]。

2.2.2 Cesium三维模型

本文设计的管道巡检平台的界面展示基于Cesium开源库[11],Cesium开源库可以实现对地图的二三维一体化显示,对地图实现放大、缩小、量测、对比、平移、叠加显示等基本在线地图功能,同时还包含了时间轴等与空间时间相关的控件,可对基于无人机获得遥感影像按时间轴关联动态显示,实现二三维一体化动态巡检管理。

3 系统总体设计

3.1 总体架构

总体架构基于Laravel框架,构建了B/S(浏览器—服务器)模式的无人机管道巡检管理流程,利用Cesium三维地图空间框架体系,建立多尺度、多源空间信息、多模型的无人机巡检管理平台,系统总体架构如图3所示。整个架构体系主要包括数据层、系统服务层、应用服务层、接入层和安全保障体系。

图3 系统架构图

数据层是整个平台的基础,包括基础地图数据和专题数据。基础数据用来为管理平台提供底图服务数据,专题数据作为管理平台的叠加数据,例如测试桩数据、隐患数据、无人机航飞路线数据等,供统计、分析使用。数据库进行了分布式部署和备份,为平台的安全运行提供保障。数据库采用开源数据库PostgreSQL,进行空间数据的管理。

系统服务层是整个平台的核心模块,系统服务提供了地图浏览服务、地图叠加服务、数据查询服务,以及一些平台巡检功能业务服务,包括隐患分析服务、用户权限管理服务、数据管理服务、系统管理服务等,以上功能服务以独立服务模型的方式注册在服务器端,可以根据用户需求动态注册、停止、运行、删除服务。

应用服务层是用户接触最多的模块,该模块以可视化界面的形式为用户提供巡检平台的管理功能,包括图层管理、测试桩管理、巡检任务管理、管道路由管理、航摄照片视频管理以及隐患管理。

接入层是用户进行网站门户登录的模块,该模块分角色进行权限控制,系统管理员拥有最高权限,根据用户所属的权限级别控制功能界面的操作。

安全保障体系是平台建设、运行过程中建立的体系。

3.2 功能模型设计与实现

以山东省滨州市某天然气长输管道为试验区域,完成系统的主要功能设计和实现。

3.2.1 图层管理

图层管理主要实现对平台底图服务和专题服务的管理。

(1)底图管理。通过Openlayers API调用“天地图·山东”发布的影像地图和线划地图作为平台的底图,可依据用户需求实现平台底图的切换,地图的平移、缩放、量测、标绘等功能。

(2)专题管理。将无人机航飞的影像、测试桩数据、管道路由数据、隐患数据作为专题数据叠加在平台底图上,可以实现动态叠加显示。其中,时空影像功能以时间轴的方式动态切换无人机不同时段的航飞影像,便于动态监管,如图4所示。

图4 图层管理

3.2.2 隐患管理

隐患管理是平台的重要功能,是对无人机影像进行地图光谱分析、样本对比、图斑提取识别的结果进行浏览、定位、查询等。在隐患管理中,实现隐患预警、隐患处理、历史隐患的管理,隐患以地图浏览和报表统计方式进行管理,如图5所示。

图5 隐患管理

隐患预警分为一般隐患、特大隐患、重大隐患,巡检管理人员根据隐患的级别和在地图中的定位,进行相关处理。将对隐患的处理方式、处理时间、处理人、在地图中的定位进行管理操作。将历年的隐患以报表形式进行管理,方便管理人员进行查询检索。

3.2.3 测试桩管理

测试桩管理是无人机巡航与人工巡检相结合的功能模块。将人工巡检的测试桩定检数据叠加到无人机航飞影像上,宏观监测与法定检验共同使用。测试桩管理主要包括以下功能:

测试桩名称快速检索功能:用户可以输入测试桩的名称、关键字等属性进行快速检索;

测试桩联动定位功能:用户点击列表某一测试桩名称,可实现测试桩在地图中的快速定位;

测试桩识别功能:用户在地图中点击某一测试桩,查询出该测试桩位置、埋深、电流等管道属性信息;

其他功能:测试桩样式编辑、删除、属性信息变更等功能。测试桩管理如图6所示。

图6 测试桩管理

3.2.4 其他功能模块

3.2.4.1 巡视任务管理

巡视任务管理是对无人作业航线的管理,包括航飞任务计划、任务实施进度、作业结果查询等功能。

3.2.4.2 照片视频管理

基于管线三桩一牌(里程桩、阴保测试桩、标志桩和警示牌)的位置,对巡检照片和巡检视频进行浏览管理。

3.2.4.3 管道路由管理

实现管道路由在地图中的浏览、快速查询、点击识别等功能,以地图为入口实现巡检路线的灵活调阅。

4 结束语

本文研究了在长输管道巡检作业中基于GIS构建无人机巡检管理平台,对其中的数据获取、数据处理及入库、平台框架、平台功能的设计及实现进行了说明,实现了无人机巡检作业的流程化、可视化管理,显著提升了巡检质量和效率。利用GIS技术进行空间化管理巡检,有助于以后开展大规模无人机长输管道巡检。

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