郝创洲

西安因诺航空有限公司

背景

分析打孔盗油历史案件，不法分子通常采用“打盗分离”模式，租赁院落隐藏盗油行为，且具有团伙作案、技术专业、严重危害公共安全等特点。目前传统人工巡护由于存在视野盲区，巡检效率和频率低等问题，很难满足防范打孔盗油的技术要求。为更好地保护国家财产安全，避免发生原油泄漏等危害人身安全、环境安全的事件发生，西安因诺航空有限公司开发引入自动化无人机机库作为技防措施，与“人防+物防”等手段高效结合，实现无人值守、信息共享、数据互通的防打孔盗油新型巡护模式。

做法

某长输管道在农田和人口密集区等易发打孔盗油的管段引入无人机自动机库，通过“自动化硬件+智能软件+网络化协同”体系，实现了管道巡检效率提升（覆盖上百公里）、成本优化（人力减少70%）、风险规避（人员零接触）和管理升级（数据实时分析）。

（1）实现与人工巡检的错峰错时巡护。无人机巡检实行随机模式，即每天飞行任务不固定时间、不固定起飞机库，人工巡检根据无人机确定的飞行任务、按飞行时间灵活调整出勤时间，最大限度地实现与人工巡检的错峰错时。

（2）建立技防联动机制。无人机系统与技防联动主要体现在与光纤预警和视频监控的日常联动及与泄漏监测软件的应急联动，其中日常联动中以光纤预警为主。当接到报警信息后，无人机一体化管理平台会展示最近的技防资源，按照“视频监控→人工→无人机”的优先级进行处置（图 1）。无人机可以输入目的地自动起飞、悬停飞行等，为现场快速制止违法行为提供支持。

图 1 技防联动机制流程图

（3）提升夜间识别可疑人员和车辆的准确率。组织管道管理人员在夜间模拟盗油分子“蹲守”，检验无人机实际的巡检效果，便于即时调整飞行方案。同时利用无人机搭载的分辨率为1280×1024 P的热成像相机进行样本拍摄，丰富各种场景下的人员和车辆等样本库，修正样本模型，提升夜间可疑人员和车辆的识别准确率。

（4）强化多场景多技术深度融合。目前，通过技术创新与夜巡场景融合，实现了巡检效率、覆盖广度和应急能力的全面提升，尽管存在续航、AI智能识别等技术挑战，但通过不断的技术革新升级及流程优化，其应用潜力将进一步释放。未来，随着AI、5G等技术的深度融合，该模式将为防范打孔盗油发挥更大效益。

一次性投资无人机库建设，按6年折旧计算为0.68万元/公里/年，相较于传统人工巡护1.2万元/公里/年，可节省巡护成本0.52万元/公里/年，同时巡检效率可以提升10倍。该长输管道在投入使用一年来累计发现1897次有效报警信息，准确率达95%，发现并制止2起疑似打孔盗油事件。

启示

油气行业无人值守管道巡护模式由无人机机库系统、大数据系统、视频监控系统、光纤振动预警系统组成，在防范打孔盗油等违法行为应急处置中发挥了重要作用。今后可加大对数据采集端实现全自动、全天候的自动采集作业系统等方面的研究工作，实现多数据融合、数据共享、多系统联动，在用户展示端以可视化Web GIS巡检平台为中心实现统一数据、统一平台、统一管理，探索“技防为主、人防为辅”的无人值守管道运维新模式，更好地保护管道安全。

作者简介：郝创洲，1984年生，工程硕士，毕业于哈尔滨工业大学，现为西安因诺科技能源事业部解决方案总监，主要从事管道巡护解决方案研发工作。联系方式：18717377165， hczheu@163.com。