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直播专题:2021年智慧电厂论坛(第一期)
文字实录如下:
先生,为我们带来精彩报告。
林向阳:尊敬的各位领导,各位嘉宾,上午好!我是来自嘉陵江亭子口水利水电开发有限公司的林向阳,我今天分享的是5G智能水下巡检机器人,介绍之前我先讲述一下嘉陵江亭子口水利枢纽的情况,它是长江六大防控体系重点工程之一,是以防洪灌溉城乡供水发电为主,是一个一等大工程,我们这个项目是跟清华大学一起合作,针对亭子口水利枢纽水下部分的巡检。
我的报告分三个部分,一是项目背景,二是5G智能水下机器人研究,三是项目成果与效益。
我们这个项目有别于其他前面两位分享的机器人,我们重点应用对象是侧重于水工建筑水下部分检测,应用场景主要着重于水下,所以跟陆上有很大区别。
项目背景,在高坝枢纽是支撑水能高效开发和水资源综合利用的重大基础设施,我国的高坝数量与规模均居世界首位,其中四川250米以上世界级高坝占全国三分之二,大流量泄洪,高随水流消能成为常态,对枢纽建筑物的安全性、稳定性、耐久性要求十分高。目前世界上200米以上的大坝有77座,中国200米已建的大坝有20座,100米以上的有114座,四川已建的200米以上的有6座,100米以上的有14座,大坝规模非常大,泄洪流量大,加上汛期泥沙量高,因此泄洪消能期间,运行受到破坏。
泄洪消能建筑物长年运行就会出现磨蚀等损伤,箫红效能建筑破坏根据2007年到2010年的统计数据,显示大概有800多座,占总数的74.6%,目前巡检主要是以人工目视巡查和辨别为主,人工目视巡查存在低效、高危、弱定量化等缺陷,机器替人开展精准及时的结构损伤智能巡检与安全评价,成为运行期高坝枢纽安全管控的必然要求。这使我们用水下机器人通过结构损伤、缺陷识别、理论与方法解决泄洪消能建筑物巡检评价难题势在必行。我们的亭子口水利枢纽,从左岸到右岸,正常发电的情况下是不具备检修条件的,传统的也有一些手段,水下电视录像还有潜水员,存在效率低,风险高。
这个视频是亭子口水利枢纽在2013年投产之后,2018年7月11日的大洪水,是超50年一遇的大洪水,下游的几个地势,水已经接近警戒值位,这个水基本上已经满起来了。
这是2020年8月16日,也是接近50年的大洪峰,这个是泄洪消能情况,从上游俯视角度看到,水已经是基本满起来了,到了顶部,泄洪能量是非常大的,对泄洪期间水下的运行情况是非常的,排水道也不知了相应检测、仪器和设备,但是检测手段毕竟有限,在泄洪间隙期间或者汛期结束之后,对水下的运行情况是非常迫切需要掌握和了解的。
针对我们的需求,我们进行了水下机器人的研发,我们的技术路线总共是五个方面,一个是现场分析,第二是方案制定,从技术上进行突破,还有系统集成,最后一个环节是分析与评估。现场分析主要是以坝面资料、环境条件、作业流程、行业规范、国内外案例、巡检内容、巡检精度、巡检范围、巡检成本等方面进行现场分析。方案制定主要是以巡检解决方案,通过专家指导、风险评估、沟通交流、技术论证等方式进行制定。技术突破主要是巡检线路规划、水下运动控制、精准导航定位、缺陷检测与识别。系统集成主要是模拟环境测试、现场实验、可靠性测试、权限测试、优化。最后是分析与评估,主要是缺陷量化、缺陷分类、因果分析、趋势分析、健康评估、运维指导,总思路是围绕着巡路线、检、诊、维四个方面制定了技术路线。
第二是关于5G智能水下机器人研究,前面介绍了技术路线和思路,围绕思路我们进行了相应的攻关。水下巡检的总体方案,一个是水下地形测量,第二是水下机器人智能巡检。地形测量主要是通过水面的无人船,通过GPS和BTS进行定位,通过单波束、多波束、3D声钠进行水下地形检测。水下机器人智能巡检,主要是我们研发了机器人双模态水下机器人运动结构设计、高可靠远程遥操作控制系统设计,还有排淤置换可视化主动检测技术,水下点云量化感知技术,多传感融合水下定位关键技术,基于注意力机制深度学习的露骨料分割技术,基于5G远程指导活动。
这是我们的关键技术之一,就是水下多维多频巡检数据采集方法与技术,主要是结合声学、图像、点云设备的优缺点,进行水下混凝土多维度量化信息数据采集。第一是通过声学设备进行大范围的轮廓巡检,第二是图像设备适合可视化观测与分类,第三是点云设备进行小范围的精准测量,研究水下混凝土图像和点运输局获取的方法与实现技术,及图像和点运输局域处理和校准。
关键技术之二是双模态水下机器人运动结构设计关键技术,这是针对已有消力池水下机器人单一运动模式的问题,采用框架式结构,首创了双模态消力池水下检测机器人,该水下机器人既能在水中浮游,同时也能在水底下爬行,可在水系作业时,自由切换点线的作业模式,实现高效率全覆盖的消力池护坦混凝土图象数据采集。
这个动画主要是结合刚才所说的水下机器人的运动结构关键技术。水下定位无法跟陆地上一样,通过现有的卫星和扫地机器人,因为水下通讯的无线信号是经常穿透不了水的,机器人设计的工作水深是不下于100米,所以水太深信号穿透不了。
这两个视频是水下巡检的基本环境情况,可以看到左边的视频,水下基本上是无光的,而且机器人一走动之后,水下漂浮物全部起来了,也就是通过常规的检测手段,视频拍摄首先要解决补光,其次是浑浊,摄像头拍摄距离远了也拍不到了,还有就是防水问题,所以环境条件非常恶劣。右边是水下作业我们是用另外一个机器人拍摄的,在水下运动的基本情况。
关键技术之三是排淤置换可视化主动检测关键技术,突破了青鱼置换可视化主动检测技术,通过清淤模块、置换模块、采集模块的一体化设计,克服了淤积覆盖、浑浊环境对数据采集的干扰,实现了水下混凝土表面高清晰度的数据采取。我们有四个网状的东西就是清淤管道,通过冲水,把淤积物冲走,左边箱子装的是清水,四周有导向轴,先把机器人检测表面,所以沉到底部,四个管子对淤积物用水冲,冲了之后再把箱子里的清水通过升降结构,把它贴到表面,箱子里就装着防水摄像头和补光灯光,最后进行拍摄。左边图是无清水置换装置时混凝土底板拍摄,拍摄的时候不可能冲干净,中间还是有隔着泥沙,我们增加了清水置换装置,排淤和升降装置,冲干净之后,箱子就落在表面,就能拍到清晰的表面情况。这里有清淤的视频效果,左边的是底孔,右边是表孔,沉淀瘀泥多的就比较厚,需要经过多次冲瘀,再经过清水置换装置。下面的视频还有几个小白点,其实就是补光情况,这两个视频是水下20多米,是护坦之间的收缩缝的运营情况,表面的混凝土有局部被冲掉部分。
关键技术之四是多传感器融合水下定位关键技术。研究了多传感器数据瑞和的水下定位技术,作业船采用双RTK系统定位技术,获得大地坐标系下的船只位置,同时水下机器人采用水声定位,获得船只坐标系下的机器人位置,数据融合,获得大地坐标系下的船只坐标,实现机器人水下作业位置和轨迹的实时感知。水声定位是利用潜艇作业定位技术,是目前来说水下定位用得比较好的或者比较先进的,精度比较高的定位方式。
关键技术之五是基于注意力机制深度学习的露骨料分割关键技术。针对露骨料自动识别的问题,研究了注意力作用机制,设计了注意力计算模块,提出Attention-U-Net的卷积神经网络。如果表面有冲刷磨损,针对露骨料识别研究,克服了传统神经网络在复杂缺陷特征识别的不足,可实现像素级的露骨料图像分割。通过检测之后进行比对,确定缺陷的情况。
前面着重讲机器人本身,最后是通讯这一块,因为无线通讯通过水的介质传递不下去,机器人跟水面之间是通过以太网,到了水面之上,因为在水上作业,水电厂受风和水浪等等,还有很多闸门,安全风险很高,为了实现在水面作业无人化,针对检测过程中缺陷的鉴定,专家也不可能每次检测的时候都到现场,所以针对这些具体情况,通过5G技术,因为水域面积比较宽广,假设了5G基站,还有远程专家进行评估,借助5G技术两高两低,相关专业人员可以直接坐在办公室,集控在成都,在成都可以通过专家支持,在巡检的同时,可以遥控指挥水下机器人检测位置,哪个地方有可疑的情况,进一步核实等等。
掌握基于5G技术和人工智能技术的能源风险防控关键技术,重点突破5G与机器人融合关键技术,实现更加智能高效安全的巡检作业,充分利用边缘计算数据存储与处理能力,深入探索边缘计算在水电安全方面垂直应用场景,有效发挥机器人终端侧与边缘计算评估单元节点协同能力。
这就是5G架构的图,主要是三平台一组网,终端的操控平台,远程的评估平台,这三个平台之间通过5G网络。这里是一些远程的视频图像。
这是水下机器人的技术指标,是一个框架式的,作业水深不小于一白米,消力池全覆盖,我们两个消力池加起来有两百多米长,有将近三百米宽,消力池水下机器人最大前进速度是不小于三节,也就是1.5米每秒,工作温度是0到40度,抗流能力是3-4节,照明是3个LED灯,亮度可调节,影像传感精度有效像素不低于1240万像素,传感及采样速度不低于3000。
消力池检测之后缺陷分布的标识。
消力池结构安全评估体系架构,主要分为四大块,巡检,数值模拟,测量,监测。
最后是进行建模。
这个是整个系统的主要功能。
最后一个模块是项目成果与效益,通过水下机器人应用,也产生了很多发明专利和标准以及论文。根据我们在建设之初做了经济性分析,我们在2013年投产,14年做了抽干排水,单次需要检测需要五个月,需要590万元,通过机器人单次检查时间是20天,检查费用是76.26万,这个项目总共是两年,每次检查节约费用514.32万元。
综合效益就是科技创新、安全保障、学科发展,感谢大家的聆听!
(来源:北极星电力网,发言为北极星电力网根据速记整理,未经本人审核,如需转载请完整转载全文不允许删减)
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