基于数字孪生的无人机天然气管道巡检数据可视化分析与安全风险预警研究

引言

天然气作为清洁能源的重要组成部分，在国家能源结构调整中占据着举足轻重的地位。然而，随着天然气输送管网规模的不断扩大，其运行维护的难度和风险也随之上升。传统依靠人工或地面车辆巡检的方法存在诸多局限，如巡检周期长、隐患识别滞后、人为因素干扰大等，已难以满足现代能源安全管理的需要。无人机技术的引入，为天然气管道巡检带来了高空俯瞰、远程控制、精细化采集等新优势。同时，数字孪生作为物理实体在数字空间中的镜像，可以实时反映实体运行状态，为智能巡检与决策支持提供了可能。本文基于数字孪生技术，探索无人机天然气管道巡检数据的可视化分析与安全风险预警方法，旨在提升巡检的智能化、可视化和前瞻性管理水平。

一、数字孪生与无人机巡检体系构建

（一）数字孪生技术在管道巡检中的应用价值

数字孪生是指在虚拟空间中创建实体对象的高仿真模型，并通过实时数据连接实现物理对象与数字模型的同步更新。在天然气管道巡检中，数字孪生可以通过整合 GIS 信息、BIM 模型、传感器数据、无人机影像等多源信息，构建虚实结合的动态管道运行模型。数字孪生不仅能够实时可视化管道运行状态，还能进行虚拟仿真预测，为风险预警和应急决策提供依据。同时，数字孪生技术可以将不同来源的数据进行标准化、结构化处理，实现管道全生命周期的信息管理与智能运维，大幅度提升管理的科学性与系统性。

（二）无人机在天然气管道巡检中的优势分析

无人机具备飞行灵活、远程操作、快速部署等特点，尤其在复杂地形、偏远区域、长距离天然气管道巡检中，具有不可替代的优势。无人机可以搭载高清摄像头、红外热成像仪、气体泄漏检测仪等多种传感器设备，实现对管道线路、周边环境以及隐患点的实时采集与监控。相比人工巡检，无人机巡检效率提升可达5-10 倍，同时可以有效降低人员作业风险。此外，通过与数字孪生系统对接，无人机巡检数据可以实时回传并同步到虚拟空间中，形成动态更新的管道运行镜像，为后续的数据可视化分析与风险预警奠定基础。

（三）数字孪生驱动下的无人机巡检体系架构设计

基于数字孪生的无人机巡检体系主要包括物理层、数据层、模型层与应用层四个部分。物理层负责感知天然气管道的实际运行状态，包括传感器采集、无人机航拍数据收集等；数据层对采集到的原始数据进行清洗、融合与标准化处理，确保数据质量与一致性；模型层基于BIM、GIS 等建模技术，构建高仿真的数字孪生模型，并实现与实时数据的双向同步；应用层则主要包括数据可视化分析、安全风险智能预警、运维决策支持等功能模块，实现从感知到决策的智能闭环管理。

二、巡检数据可视化分析方法研究

（一）多源数据融合与动态可视化建模

无人机巡检数据包括图像、视频、温度、气体浓度、地理位置信息等多种格式。为了实现全面、直观的可视化分析，首先需要对不同类型的数据进行融合与统一处理。采用空间数据融合算法，将图像数据与 GIS 空间位置绑定，同时叠加温度、气体泄漏等检测结果，形成多维信息综合可视化界面。在数字孪生模型上，通过三维重建技术动态呈现管道本体与周边环境状态，实现不同巡检批次数据的时间序列对比分析，帮助管理人员快速识别异常变化趋势。

（二）基于AI 的图像识别与缺陷检测可视化

人工巡检中往往存在漏检、误检等问题，针对无人机采集的海量影像数据，应用深度学习算法（如卷积神经网络 CNN）进行智能识别和缺陷检测。训练有针对性的缺陷识别模型，可以自动识别管道表面裂纹、腐蚀、沉降、异物侵占等问题，并在数字孪生平台上以颜色标注、热力图等方式直观展示缺陷位置及严重程度。此外，结合变化检测技术，可实现对同一位置多时相影像的自动比对，识别潜在风险演变过程，提升隐患识别的准确性与时效性。

（三）巡检数据动态分析与态势感知可视化

为了实现对天然气管道整体运行状态的实时感知，需要对巡检数据进行动态分析与可视化呈现。通过大数据分析平台，对管道沿线各关键指标（如温度变化、气体泄漏趋势、地质沉降速度等）进行时序分析和空间分布分析，生成态势感知地图。在数字孪生平台上，可以实现对整个巡检路线的风险热区实时标注与更新，支持多维度筛选、历史数据回溯与趋势预测，为后续的风险预警与运维决策提供可视化、直观的数据支撑。

三、安全风险预警机制与智能决策支持

（一）基于数据驱动的风险识别与分级预警

传统风险识别主要依赖经验判断，存在滞后性与主观性问题。基于无人机巡检数据与数字孪生模型，可通过数据挖掘与机器学习算法，建立天然气管道风险识别模型。综合考虑裂纹宽度、腐蚀面积、沉降速率、气体浓度异常等指标，进行风险特征提取与模式识别，并按照风险等级（如低、中、高）分类管理。

当检测数据超过设定阈值时，系统可自动触发预警机制，通过短信、APP 推送、监控平台弹窗等方式实时通知运维人员，确保隐患能在第一时间得到响应与处置。

（二）智能分析支撑下的应急响应决策

当系统检测到重大风险隐患时，基于数字孪生平台可进行应急响应决策支持。通过虚拟仿真推演，模拟不同应急处置方案的效果与影响范围，如泄漏封堵、管道分段隔离、周边疏散路径优化等，辅助决策者制定最优处置方案。平台还可根据风险级别、资源配置、人员位置等信息，自动生成应急预案，并通过智能终端下发到现场执行，提升应急响应的科学性与高效性，最大程度降低事故损失与社会影响。

（三）闭环管理与持续优化机制

为了实现巡检 - 预警 - 处置 - 反馈的完整闭环管理，系统需建立持续优化机制。每次巡检任务完成后，应对数据采集、处理、风险识别与应急响应全过程进行系统化评估与复盘，及时总结巡检过程中暴露出的技术瓶颈、识别误差、应急响应滞后等问题。针对发现的不足，动态调整缺陷识别模型的训练参数、优化风险判别算法，并对应急流程配置进行迭代升级，确保系统适应不同环境变化与风险演化的新需求。

同时，需要建立完善的隐患处置与风险演变数据库，详细记录每一次隐患识别、预警响应、现场处置及后续复盘数据，通过数据积累，支持智能模型的持续训练与自我优化，不断提高异常检测的准确率与应急决策的科学性。随着数据库规模和应用时间的增长，系统将逐步具备更强的隐患预测能力与风险趋势分析能力，实现由被动应对向主动防控的转变。

通过构建正向反馈与迭代进化的管理闭环，能够持续提升天然气管道巡检体系的智能化水平和整体安全管理能力，为天然气长输管道运行的本质安全提供坚实保障。

四、结语

基于数字孪生的无人机天然气管道巡检体系，通过数据可视化分析与智能风险预警，实现了对天然气管道全生命周期、全空间域、全过程的动态感知与管理，极大地提升了巡检效率、隐患识别能力和应急响应水平。未来，随着无人机自主飞行技术、边缘计算、大数据智能分析等技术的进一步发展，基于数字孪生的智能巡检体系将在更大范围、更高精度、更深层次上应用，为天然气管网的安全高效运行提供更有力的保障。

参考文献：

[1] 蒋 祎 莹 , 张 丽 平 , 金 飞 虎 , 等 . 空 间 数 据 库 中 混 合 数 据 组最 近 邻 查 询 [J]. 计 算 机 科 学 与 探 索 .2022,16(2).DOI:10.3778/j.issn.1673-9418.2009032 .

[2] 王茁 , 侯洪凤 . 基于图像处理技术的道路监控系统设计 [J]. 大连交通大学学报 .2022,43(6).DOI:10.13291/j.cnki.djdxac.2022.06.004 .

[3] 李雪迪 , 李公平 , 王文学 , 等 . 基于 AI 目标检测在工程管理图像数 字 化 的 应 用 实 践 [J]. 科 学 技 术 创 新 .2022,(5).157-160.DOI:10.3969/j.issn.1673-1328.2022.05.040 .