数字赋能能源巡检新范式:机器视觉重构油气管线安全防护网

文：许昌 摄：严昕蕾

在能源安全需求与日俱增的当下，一群大学生团队正以人工智能技术重塑石油巡检的行业图景。常州大学怀德学院研发的 "基于机器视觉的油气管线智能巡检平台"，将 YOLOV5图像分析模型与B/S数据处理技术深度融合，构建起 "智能感知-边缘计算-数字诊断" 的全链条AI解决方案。这套系统让巡检机器人具备了自主识别管道裂纹、腐蚀等隐患的能力，通过强化学习算法动态优化巡检路径，一举攻克传统人工巡检覆盖不足、误差率高的行业痛点，将油气泄漏检测准确率提升至98.49%。

该平台的技术突破集中体现在三级智能化体系的构建：多模态传感器融合技术实现可见光、热成像与激光雷达数据的实时协同，使机器人在复杂环境下的检测鲁棒性显著提升；轻量化YOLOV5模型部署于边缘节点，确保巡检数据毫秒级响应，配合Transformer架构驱动的数字图片模板技术，将漏检率较传统方法降低45%；三维数字孪生平台则通过 LSTM 退化预测模型，动态可视化管道腐蚀发展态势，让健康评估效率实现100%提升。这种"AI+机器人" 的组合拳，使单厂区巡检人力成本压缩30%~60%，勘测范围从传统的 20平方米跃升至37万平方米。

2024 年实测数据显示其使合作企业事故死亡率减少8.35%。凭借20余项授权知识产权，随着"智能油田"建设加速推进，这套融合人工智能、数字孪生与机器人技术的系统，正推动石油巡检从"被动应对"向"主动预警"转型，为国家能源安全装上智能化的" 数字防护网"。