河南
长距离埋地航油管道是民航供油体系的地下大动脉，管线全天候不间断输送航空煤油，串联起机场油库与城市输油管网，保障千万架次航班油料供给。管线途经山林、农田、沟壑、城乡结合地带，大量管段深埋地下，地表植被茂密、地形复杂，大量隐蔽区域成为传统巡检手段难以触及的“盲域”。长期以来，埋地航油管道的隐患排查，一直是油气储运安全领域的一大痛点。近日，一套面向航油管道盲区的无人机自主巡检技术完成多场景实地验证，为埋地在役航油管道安全监测提供全新技术路径，有望补齐长输航油管道安全防护的短板。
埋地航油管道长期处于连续输运工况，管道腐蚀、第三方施工破坏、地质沉降、微小渗漏等风险隐患潜藏于地表之下。传统巡检模式中，人工徒步巡线受地形限制极大，山地、沼泽、密林等人车难以抵达的区段巡检覆盖率不足，人力很难发现地下管线早期异常；传统地面探测设备，如探地雷达、地磁检测设备，大多需要人员手持沿管线徒步作业，作业效率低下，高危复杂地形作业风险高，很难实现高频次常态化巡检。市面上现有无人机产品大多聚焦地表可视风险识别，仅能监测管线上方地表占压、施工扰动，难以穿透地表捕捉埋地管道本体异常；管内检测机器人虽检测精度高，但需要停输作业，对于连续运行的航油管道，停输将直接影响机场供油保障，无法做到常态化高频巡检。多重现实约束之下，大量埋地管段形成安全监测盲区，隐患难以及时发现处置，给航油输送安全带来潜在威胁。
针对行业现存痛点，研发团队瞄准 “不停输条件下埋地航油管道盲区检测” 这一核心目标，打造无人机自主巡检解决方案，打通无人机平台、多源传感器融合、AI 缺陷研判三大技术链条，探索无人机搭载地磁、多光谱、红外感知载荷，实现非开挖、不停输条件下埋地管线异常信号采集与智能分析，把检测能力延伸到以往人力设备难以抵达的盲域管段。
整套系统依托厘米级定位，无人机沿管线路由自主仿地飞行，无需人员抵近危险区域，可对山林沟壑、水田沼泽等复杂管段开展常态化巡检。多组感知载荷同步采集地磁信号、红外热成像、地表光谱、可见光影像多维度原始数据，将空中采集的海量原始数据回传后端平台。AI算法模型对多源数据交叉校验，区分环境噪声与管道真实异常，输出腐蚀隐患、管线偏移、渗漏前兆等风险研判结果，同步输出假阳性、假阴性统计指标，完成隐患分级标记、定位归档，构建“自主巡航‑数据采集‑智能研判‑隐患预警‑复核处置”整业务闭环。
“技术最大的价值，就是不用管道停输。”项目研发负责人介绍，航油管道大多全年不间断输送，停输检测会直接冲击机场供油保障，这套方案的核心优势就是在管道正常输油运行状态下开展巡检，无需中断油料输送，可灵活设置巡检频次，实现高危盲域管段高频次监测。对比传统人工手持探测设备作业，综合作业效率提升数倍，规避人员进入陡坡、泥泞、高危地带的人身安全风险；同时整套系统兼顾软硬件轻量化部署，可适配既有管道运维管理体系，降低行业落地使用门槛。
在实地测试过程中，项目团队选取多段典型埋地航油管线开展迭代验证，覆盖林地遮蔽、地形起伏等多种典型盲域场景。针对行业普遍困扰的识别误报问题，团队持续优化算法，通过多传感器交叉验证降低假阳性报警，同时严控假阴性漏检风险，不断打磨缺陷识别准确率，输出可量化的检测评估报告。
长期以来，国内航油管道安全运维高度依赖人工与管内检测，非侵入式不停输地下隐患检测技术供给相对稀缺。该技术的落地，填补了复杂地形埋地航油管道盲域常态化巡检的技术空白。未来团队将持续迭代感知硬件与AI算法模型，推进技术标准化落地，面向民航供油、油气长输管道等行业场景推广应用，以低空智能装备守护地下能源管线安全。(李鹏飞)
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