［摘要］为提升油气田复杂场景下的巡检效率与智能化管理水平，文章以长庆油田为例，构建“机库—无人机—智能管控平台”一体化体系，分析无人机巡检技术在管线巡护、井站巡检、施工监督与应急响应等业务中的创新应用实践，梳理无人机巡检技术在长庆油田中应用面临的瓶颈，并提出相应对策。研究表明，无人机巡检技术在管线巡检、井站巡检、工程施工监督、应急抢险等方面具有显著应用优势，为油气田巡检模式创新提供了可借鉴的技术路径。

　　［关键词］无人机巡检技术；油气田巡检；智能管控平台；长庆油田

　　0引言

　　油气田作为国家能源安全的重要支撑，其生产运行高度依赖管线、井站等基础设施。油气田巡检作为保障油气田稳定运行的环节，对效率与精度提出更高要求。面对“点多、线长、面广”的地理特征与人力巡检的高风险、高成本特性，传统巡检模式已难以满足油气田数字化转型下的精细化管理需求。无人机巡检技术凭借高机动性与多源感知能力，在提升巡检效率、应急响应时效性及风险防控能力等方面展现出巨大潜力，急需在复杂的业务场景中深入应用。

　　1无人机巡检技术在长庆油田中应用的背景

　　油气田生产设施规模庞大、分布广，其高效与安全巡检是行业长期面临的挑战。长庆油田作为国内重要能源基地，其“点多、线长、面广”的特征及复杂地貌使得传统人工巡检模式承受着巨大的用工压力，且面临效率瓶颈与安全风险，难以满足现代化生产、精细化管理需求。在此背景下，无人机巡检技术迎来发展契机。一方面，《无人驾驶航空器飞行管理暂行条例》等政策的实施为无人机合规应用提供了法律保障［1］；另一方面，具备自动起降与远程运维能力的无人机自动部署系统逐步成熟，实现了自动充电与全自动作业，为规模化应用奠定了技术基础。当前，无人机巡检技术在国内外油气长输管道等单一场景中应用取得了初步成效，但在应对长庆油田复杂的全业务场景时仍处于探索阶段，亟待探索体系化的应用方案。

　　2无人机巡检技术在长庆油田生产中的创新应用实践

　　2.1搭建无人机巡检系统

　　长庆油田搭建了无人机巡检系统，该系统以“机库—无人机—智能管控平台”三层结构为核心，形成了集数据采集、任务调度与智能识别于一体的技术体系。系统前端由带机库无人机群构成，机库集成自动充电、气象监测、远程通信和数据缓存功能，支持无人机全自动起降与自主维护［2］；中端以多旋翼无人机为主要作业单元，搭载可见光、红外及变焦成像设备，具备复杂地形下的稳定飞控与多源感知能力；后端管控平台承担巡检任务规划、航线生成、飞行监控、数据传输及异常检测等核心功能，通过人工智能（Artificial Intelligence,AI）算法对回传图像进行实时识别与分类，识别对象涵盖管道泄漏、设备异常、人员闯入等多类场景，实现自动分析与任务闭环调度。系统总体采用模块化架构设计，数据通过加密通道传输至云端并进行集中存储与处理，平台基于地理信息系统（Geographic Information System,GIS）可视化界面展示巡检状态与机位分布情况，为油气生产现场提供标准化、自动化、智能化的巡检技术支撑［3］。

　　2.2面向管理业务的创新应用场景

　　2.2.1管线巡检

　　依托“机库—无人机—智能管控平台”三层体系，管线巡检基于长庆油田约6.4万千米油气管网的线性资产特性，采用航线网格化与高后果区（High Consequence Area,HCA）加密策略进行任务编排。智能管控平台基于GIS设施底图与禁飞区矢量边界自动生成走廊式航迹，按桩号与地貌将航段切分，并对河流跨越与塌方敏感带设置冗余重叠率和备降点。带机库无人机按计划自主起降，执行可见光、红外、变焦的多载荷协同采集，视场角≥132°,以覆盖管道两侧占压缓冲带［4］；飞行遥测与影像流通过加密链路回传，中端边缘计算先行完成去抖与弱光增益，后端AI识别对渗漏痕迹、第三方施工、车辆/人员闯入、覆土冲刷与管线外露等目标进行多类别检测，并与航迹时间戳、桩号与经纬度绑定形成事件要素集。异常要素经阈值与置信度规则引擎筛选后触发工单生成，联动“机巡—人治—机核”处置闭环机制；高后果区按季节与汛期策略提高航次频率，常规区按巡护周期滚动覆盖。任务全程在智能管控平台态势界面展示机场状态、航线执行与画面取证，形成从任务规划、数据采集、识别标注到工单下发与复核的标准化管线巡检流程。

　　2.2.2井站巡检

　　在覆盖近2万个井站点的分布式生产格局下，长庆油田井站巡检任务通过融合自动巡航、图像识别与事件闭环管控等技术模块进行重构。井站智能巡检系统依托智能管控平台的站点建模与航线规划模块，按照站点规模、设备复杂度及作业频次等参数对巡检对象进行分类分级。该模块基于预设的场站设施建筑信息模型（Building Information Modeling,BIM）与操作安全规程，调用航迹模板库与飞行姿态参数集，自动生成覆盖设备布设区、井口作业区与外围警示带的标准化航拍路径及飞行姿态指令序列，确保关键点位在多角度、多尺度下成像清晰、稳定。无人机搭载的变焦摄像模组在进站飞行中依据建筑轮廓、设备布局自动调整取景角度，实现对警示标识、井口设施、变压器、采油树等结构的多角度采集；井站智能巡检系统中的边缘分析模块部署AI模型，对图像流实时执行个人防护设备（Personal Protective Equipment,PPE）识别、车辆轨迹检测与人员行为分析，判断是否存在未穿戴劳动保护用品、无权限入场、站外越界等异常事件，并叠加报警时间、航迹点位与场站编码生成事件索引。管控系统按巡检计划自动汇聚各站点影像与识别结果，形成多维数据链条，支撑井站状态评估与巡检轨迹复查。全过程通过可视化界面调度与跟踪，保证井站运行场景中“静态设施态势感知—动态人员监管—多源图像记录”三线并行执行，实现复杂场站的无人巡查全链路技术支撑。

　　2.2.3工程施工监督

　　针对油气田地面工程建设周期长、作业点多、分布广的特点，长庆油田的无人机施工监督模块通过航线自定义与任务灵活切换实现对施工全过程的精准监管。工程施工监管系统在任务编制阶段基于BIM与地理信息数据生成定制化航线，设定施工区域三维边界并施加高差限制，确保关键作业面、堆料区、临建设施的全面覆盖。无人机按计划执行自动巡航，当进入结构复杂或施工密集区域时，平台可切换至手动控制模式，由远程操作员实时调整飞行姿态与焦距，实现对钢结构焊缝、设备吊装、管沟回填等工序的特写观察。采集到的视频流经边缘计算节点进行帧级处理，提取作业轨迹、机械稼动率及人员分布信息，结合AI模型识别防护缺失、堆料超限等违规迹象，并通过GIS界面标注至施工坐标点。所有航拍影像及识别数据同步回传至智能管控平台，形成多时相、可追溯的施工影像档案，为项目管理提供进度核查、质量抽查与安全监控的实时数据支撑，构建起覆盖“计划—采集—识别—归档”的工程施工监督技术体系［5］。

　　2.2.4应急抢险

　　在油气田生产运行中，突发泄漏、地质灾害、设备失稳等事件频发，对安全管控提出高时效性、高准确性的响应要求。针对上述挑战，长庆油田依托机库式无人机构建了高效联动的应急抢险响应机制。该机制以智能管控平台为调度中枢，在接收数据采集与监视控制（Supervisory Control And Data Acquisition,SCADA）系统异常信号或视频AI预警后，自动筛选并启动距离事故点最近的可用机组。无人机调度系统基于GIS地图与实时气象数据动态生成最优航线，规避风切变、复杂地貌与禁飞区干扰，确保飞行路径安全与时效最优。抵达现场后，操作员可远程实时接管控制，灵活调整飞行姿态与摄像机角度，实现对事故区域的多角度、低空、高清取证，涵盖泄漏源、受损设施及周边环境变化。采集的多模态数据通过加密信道高速回传至指挥中心，应急响应系统中的多模态感知模块集成视频图像、红外热像和传感器数值进行场景识别与异常标注，重点关注烟雾蔓延轨迹、油气泄露扩散边界及地形形变区域，并与管网GIS系统关联匹配，自动生成可交互的空间态势图与响应建议。整个流程从异常触发、航线部署、图像回传到指令下达无缝衔接，构建“空中快感知—后端快研判—前线快联动”的全流程闭环机制，为极端灾情下的精准抢险与科学调度提供坚实的数字化支撑。

　　2.3应用成效与综合效益分析

　　围绕“机库—无人机—智能管控平台”的一体化体系，长庆油田以试点数据刻画效率与成本要素的联动关系：页岩油开发分公司部署28套集群化无人机库，完成1.2万架次任务，累计5.6万千米航迹，形成12.5万张影像样本与2 043条告警记录，实现固定翼与集群化协同；第四采气厂建设20套无人机库，覆盖

　　21座场站，累计1 112架次巡检，任务执行成功率达到80%。在此基础上，巡检调度分析系统基于任务计划完成率、航线覆盖密度、单架次采集量、告警去重后留存率与闭环处置时长等指标，量化“自动化派发—在线采集—AI识别—工单闭环”的运行链路。同时，以人力投入结构、单位里程巡检成本、应急响应链路时延、设备可用率与机库利用率刻画投入产出关系。由“集群化调度+多源感知+边云协同”带来的任务并发能力与取证完整性提升，使效率指标与安全管理指标能够在统一时间轴上对齐，支撑从日常巡护到应急响应的多场景运行评估，并为规模化推广提供可复用的数据口径与度量框架。

　　3无人机巡检技术在长庆油田中应用面临的瓶颈及对策

　　3.1面临的瓶颈

　　面向“机库—无人机—智能管控平台”的一体化体系，长庆油田在规模化运行中暴露出两类核心瓶颈。一是飞行层面的物理约束：现有多旋翼无人机续航不足1小时，飞行半径受限，长线性走廊和高后果区的高频覆盖需求与电池更换、航线衔接窗口之间存在结构性矛盾，易形成巡检盲区与时隙空当；在复杂地貌与低照度条件下，载荷视轴稳定性与成像一致性难以长期保持，进一步降低了可用影像样本的质量与数量。二是智能识别层面的算法瓶颈：视频AI对渗漏痕迹、第三方施工、覆土冲刷等目标的识别准确率在多场景、跨季节与低照度动态环境下显著波动，长尾事件与目标外观相似造成误报、漏报风险；部分机型缺乏机载实时预警能力，导致对后端回放的依赖性增加，时效性与多任务同步执行能力受到限制。同时，模型训练对算力与数据规模高度敏感，而样本采集的完整性、标注的一致性，以及跨机型、跨载荷的数据域迁移均未完全实现闭环，形成从多源视频流到可泛化模型之间的“数据鸿沟”，成为制约巡检智能化水平进一步提升的重要因素。

　　3.2应对策略

　　面对规模化与常态化运行场景，可从续航体系、智能识别、调度治理与安全合规4个方面推进工程化落地。在续航体系上，以“分区分层的机库网络+混合机型协同”为方向，在HCA与地貌复杂区增加机库密度，叠加固定翼—多旋翼接力与电池热插拔，结合气象/地形约束的航线优化，实现对长走廊与关键断面的时空覆盖。在智能识别上，构建“集中训练—边缘推理—云端评测”的闭环，完善样本库与标签体系，通过引入低标注样本训练机制与基于模型反馈的数据选择策略处理现场回流数据，针对渗漏、覆土冲刷、第三方施工等细分任务建立场景化验证集，配合多光谱、红外与可见光的多模态融合和域自适应技术，稳定跨季节、跨机型的泛化性能。在调度治理上，统一任务、航线、工单的指标口径，建立以任务达成率、航线覆盖密度、告警置信度与闭环时长为核心的关键绩效指标（Key Performance Indicator,KPI）框架，实现智能巡检系统与生产调度平台、安全环保管理系统及SCADA系统之间的数据共享与指令联动，构建从告警触发到处置执行的自动分流与优先级响应机制。

　　4结束语

　　无人机巡检技术在长庆油田多源异构业务场景中的集成应用已初步形成“机库—无人机—智能管控平台”一体化运维体系，通过任务派发、路径规划、数据回传与识别分析等流程联动，形成了覆盖管线、井站、施工与应急等关键场景的标准化作业链。当前，无人机巡检系统在续航能力、边缘识别泛化性以及多源数据闭环处理稳定性方面仍存在瓶颈，调度链路的响应时效性和模型部署的适配能力亦有待增强。在政策规范持续完善、硬件设施迭代升级和识别算法持续优化的背景下，面向域内常态化运行的智能巡检体系仍具有较大的优化空间。后续需要强化跨场景识别能力建设，优化基于工程闭环的训练反馈机制，推动任务工单流转系统与SCADA系统深度融合，逐步形成可复制、可推广的智能化无人值守运维模式。

主要参考文献

　　［1］王勇,岑宗羲,何正龙,等.低空无人机遥感技术在公路巡检中的应用进展、挑战和前景［J］.资源科学,2025(8):1675-1688.

　　［2］李鸿鹏,王迪,康清辉,等.无人机巡检技术在油气管道系统中的应用探索［J］.石化技术,2025(3):81-83.

　　［3］杨汶山,宋鑫,陈余,等.无人机探测技术在油气管道巡检中的实践应用［J］.石化技术,2025(9):263-264.

　　［4］张子豪,王吉彬,于振.无人机技术在长输油气管道巡检中的应用研究［J］.中文科技期刊数据库（全文版）工程技术,2025(2):23-26.

　　［5］唐经纶.油气管道无人机巡检中通信技术优化与应用研究［J］.信息技术与信息化,2025(9):180-183.