[發明專利]一種多源信號監測的管道智能巡檢系統在審
| 申請號: | 202211244106.7 | 申請日: | 2022-10-12 |
| 公開(公告)號: | CN115761926A | 公開(公告)日: | 2023-03-07 |
| 發明(設計)人: | 徐馳;李健;張勇;岳廣斌;周昊陽;徐海洋;白曉航;劉祁;趙航;王梓鑒;張宇;牟超逸;張威;吳昊天 | 申請(專利權)人: | 東北石油管道有限公司;國家管網集團北方管道有限責任公司沈陽油氣計量中心;國家管網集團北方管道有限責任公司沈陽輸油氣分公司 |
| 主分類號: | G07C1/20 | 分類號: | G07C1/20;H04L45/12;H04N7/18;H04N19/17 |
| 代理公司: | 沈陽技聯專利代理有限公司 21205 | 代理人: | 龐桂芝 |
| 地址: | 110000 遼*** | 國省代碼: | 遼寧;21 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 信號 監測 管道 智能 巡檢 系統 | ||
本發明公開一種多源信號監測的管道智能巡檢系統,包括:四旋翼無人機、光電吊艙、信號采集裝置、地面信號傳輸設備以及巡檢管理系統平臺;巡檢管理系統平臺包括信號存儲模塊、信號處理模塊和信號分析模塊;信號分析模塊包括環境異常監測模塊、氣體異常檢測模塊以及路徑規劃模塊;環境異常監測模塊,用于通過基于圖自編碼器的圖像識別模型對信號進行環境異常監測;氣體異常檢測模塊,用于通過基于稀疏自編碼器的氣體異常檢測模型對信號進行氣體異常檢測;路徑規劃模塊,用于基于遺傳算法進行巡檢最優路徑規劃;采用線路巡視、信號采集回傳、異常反饋一體化智能巡檢模式,提高巡檢效率,提升巡檢管理水平。
技術領域
本發明涉及管道巡檢技術領域,尤其涉及一種多源信號監測的管道智能巡檢系統。
背景技術
油氣管道巡檢是石油系統生產運營的重要安全保障措施,巡檢工作按照預先制定的巡檢計劃按期完成,巡檢內容包括勘察管道是否存在油氣泄漏、人員徘徊、盜油等異常情況。但現在油氣管道檢修、巡查大多依靠人工進行,存在如下問題:油氣管道分布廣泛且大多選址于偏僻地區,部分區段甚至位于山區或溝壑之中,通訊不暢、氣候多變,導致人工巡檢耗時費力,且存在一定安全隱患;特別是能源產業日益擴張,油氣管道規模持續增長,人工巡檢的壓力日益增大,人力成本日漸提高。管道巡檢是一個程序化的過程,巡檢時發現的問題需要及時反饋給管控系統,然而,需要同時監測的信號源種類不同,例如油氣泄露需要拍攝現場照片,也需要利用氣體傳感器檢測泄露氣體種類;人員徘徊、盜油需要拍攝照片視頻。多源信號的采集任務對巡檢人員的工作效率提出了更高的要求,且不同巡檢人員對異常情況的判斷標準有所不同,管道巡檢的基礎任務還需要排除主觀因素造成的影響。現有技術中管道多源信號的采集任務巡檢質量和效率有待提升,因此,如何借助新設備、新技術搭建多源信號監測的管道智能巡檢系統,提高巡檢質量和效率是本領域技術人員亟需解決的問題。
發明內容
本發明的目的在于提供一種多源信號監測的管道智能巡檢系統,以解決現有技術中管道多源信號的采集任務巡檢質量和效率有待提升的問題。
本發明提供一種多源信號監測的管道智能巡檢系統,包括:四旋翼無人機、光電吊艙、信號采集裝置、地面信號傳輸設備以及巡檢管理系統平臺;所述四旋翼無人機底部設置有光電吊艙,所述光電吊艙與信號采集裝置連接,所述光電吊艙與所述地面信號傳輸設備通信連接,所述地面信號傳輸設備與所述巡檢管理系統平臺通信連接;
所述光電吊艙,用于根據接收的巡檢管理系統平臺發送的操作指令,控制四旋翼無人機飛往指定地點,并根據預先存儲的管道線路圖,進行自動巡檢,且能夠實時記錄位置坐標;所述信號采集裝置包括攝像頭和氣體傳感器,所述攝像頭用于在巡檢過程中采集巡檢視頻;所述氣體傳感器用于在巡檢過程中采集空氣氣體成分;所述巡檢管理系統平臺包括信號存儲模塊、信號處理模塊和信號分析模塊;所述信號存儲模塊用于對信號采集裝置采集到的信號進行存儲;所述信號處理模塊用于對存儲的信號進行處理;所述信號分析模塊包括環境異常監測模塊、氣體異常檢測模塊以及路徑規劃模塊;所述環境異常監測模塊,用于通過基于圖自編碼器的圖像識別模型對所述信號進行環境異常監測;所述氣體異常檢測模塊,用于通過基于稀疏自編碼器的氣體異常檢測模型對所述信號進行氣體異常檢測;所述路徑規劃模塊,用于基于遺傳算法進行巡檢最優路徑規劃。
進一步地,所述環境異常監測模塊,用于利用正常狀態圖片訓練圖自編碼器,使圖像識別模型學習到正常狀態特征,當異常出現時,圖像識別模型能迅速識別;圖像識別模型離線訓練的輸入全部為正常狀態圖片,在線檢測的輸入為隨機獲取的圖片,當檢測到異常情況時,觸發報警。
進一步地,所述基于圖自編碼器的圖像識別模型包括編碼器和解碼器,編碼器選用圖卷積神經網絡GCN,解碼器選用內積;
在GCN中,X為輸入圖像,A為連接矩陣,則輸入圖像的隱特征表達為Z=GCN (X, A),GCN為以X和A為輸入,以Z為輸出的函數GCN (X, A) =;其中,D為度矩陣,和為待訓練的參數,RELU為激活函數;在內積中,,為重構的連接矩陣;
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