大庆油田配网无人机自适应巡检技术研究

需求的背景和应用场景

大庆油田作为我国重要的能源生产基地，其配电网分布广泛且负载类型多样，导致运维工作面临巨大挑战。随着电网规模的不断扩大和员工数量的逐渐减少，人力资源短缺问题日益严重，传统的人工运维模式已难以满足当前的需求。为了有效缓解这一矛盾，提升电网运维的效率和准确性，大庆油田积极探索无人机技术在电网运维中的应用。无人机具有灵活性高、作业范围广、数据采集精准等优势，能够显著提升电网巡检的效率和质量，降低运维成本，确保电网的安全稳定运行。因此，开展大庆油田配网无人机自适应巡检技术研究，对于提升油田电网运维水平、保障能源安全具有重要意义。

要解决的关键技术问题

1. 无人机可见光巡视技术路线研究：

• 针对大庆油田配网结构特点及典型本体缺陷（如设备外观损坏、接线松动等），研究无人机搭载高分辨率可见光相机的巡视技术。
• 制定适用于油田配网的可见光巡视作业规范，包括飞行路径规划、图像采集频率和角度设置等。
• 确定可见光图像的数据采集标准，确保图像质量满足缺陷识别需求。

2. 无人机热成像巡视技术路线研究：

• 针对电流型缺陷（如过载、接触不良导致的发热等），研究无人机搭载热成像仪的巡视技术。
• 分析热成像数据，建立电流型缺陷的热特征库，为缺陷识别提供依据。
• 制定热成像巡视的作业规范和数据采集标准，确保数据的准确性和可靠性。

3. 缺陷智能识别算法模型开发：

• 构建针对油田配电网设备的专业化、标准化无人机缺陷图像数据库，涵盖可见光和热成像两种模式。
• 开发基于深度学习的缺陷智能识别算法模型，实现对设备本体缺陷和电流型缺陷的自动识别和分类。
• 优化算法模型，提高识别准确率和处理速度，为运维决策提供快速、准确的数据支撑。

效果要求

1. 技术方案与作业规范：形成一套适配于大庆油田配电网的可见光+热成像双模式无人机自适应巡检技术方案，明确两种技术路线的适用场景、作业规范和数据采集标准。该方案应具有可操作性和可复制性，便于在大庆油田及其他类似场景中推广应用。
2. 缺陷图像数据库与智能识别算法：构建首个针对油田配电网设备的专业化、标准化无人机缺陷图像数据库，并开发基于深度学习的缺陷智能识别算法模型。该数据库应涵盖丰富的缺陷样本，算法模型应具备高识别准确率和快速响应能力，为运维人员提供有效的辅助决策工具。
3. 管理制度与技术标准：形成一套大庆油田配电网无人机巡检管理制度与技术标准，规范无人机巡检的各个环节，确保巡检工作的安全、高效进行。所有知识产权归属大庆油田，为后续的技术创新和成果转化提供有力保障。通过本项目的实施，大庆油田将显著提升电网运维的智能化水平，降低运维成本，确保电网的安全稳定运行，为能源行业的智能化转型提供示范和借鉴。