АО «ПРИН» Мониторинг объектов нефтегазовой отрасли с помощью воздушного лазерного сканирования

Мониторинг объектов нефтегазовой отрасли с помощью воздушного лазерного сканирования

# Сканирование
# Alpha

Новости и обновления

06.03.2023

Мы в ответе за то, что привносим в этот мир.

ПРИН делает инновации доступными и берёт на себя ответственность за их внедрение в деятельность. Мы – проводники в мир высоких технологий в сфере измерений, поэтому наша компания не просто продаёт оборудование, а обеспечивает все условия для того, чтобы инновации работали. А для этого мы и сами должны постоянно развиваться. Наши сотрудники прилагают массу усилий в этом направлении, наращивают свои знания и опыт, в том числе в научной среде.

Как вы, конечно же, знаете, ПРИН занимается не только GNSS-оборудованием, но и быстро набирающим популярность мобильным лазерным сканированием. Яркие примеры – уже зарекомендовавшие себя лёгкие и доступные лидары AlphaAir 450 и AlphaUni 10.

Применение воздушного лазерного сканирования – эффективное решение, в том числе, для мониторинга объектов нефтегазовой отрасли. Об этом наш коллега Иван Лакеев и сотрудник ведущего геодезического вуза страны Мария Шляхова подготовили научную статью, используя реальный пример.

В работе отражена поэтапная методика выполнения воздушного лазерного сканирования территории кустовой площадки по материалам сканирования с AlphaAir 450, которые были предоставлены нашими клиентами – компанией ООО «ГЕОСФЕРА». Также в статье приведено описание процесса выполнения сканирования и основных шагов обработки полученных данных в программном продукте CoPre 2.

Мониторинг объектов нефтегазовой отрасли с помощью воздушного лазерного сканирования.

Аннотация

В статье представлена поэтапная методика выполнения воздушного лазерного сканирования территории кустовой площадки с беспилотного воздушного судна DJI Matrice 300. Методика включает в себя этапы планирования, выполнения съемки, обработки данных и оценки точности. Приведено описание процесса выполнения сканирования и основных шагов обработки полученных данных в программном продукте CoPre 2. Путем анализа профиля массива точек выполнена оценка точности, которая показала, что данные сканирования получены с абсолютной точностью, не превышающей 0,10 и 0,05 м в плане и по высоте, что соответствует заявленным производителем техническим характеристикам воздушного лазерного сканера AlphaAir 450. Сделаны выводы о применимости описанной методики использования воздушного лазерного сканирования с беспилотного воздушного судна в целях исследования объектов нефтегазовой отрасли.

Введение

Кустовые площадки относятся к объектам обустройства нефте- и газовых месторождений. Это специальная площадка территории месторождения, с расположенными на ней устьями скважин, технологическим оборудованием, эксплуатационными сооружениями, инженерными коммуникациями и другими составляющими технологической системы, необходимыми для освоения месторождения.

При несоблюдении требований, выдвигаемых к эксплуатации технологических объектов, и нарушениях техники безопасности при проведении работ, возможны чрезвычайные ситуации, аварийные поломки, в ходе которых происходят разливы и утечки сырья.

Загрязнение почв и водных объектов продуктами нефтедобычи в значительной степени ухудшает состояние окружающей среды как в районах непосредственной добычи, так и на близлежащих территориях. Поэтому контроль за объектами нефтегазовой отрасли и получение актуальных данных об их состоянии является важной задачей.

Оперативный мониторинг и исследование объектов нефтегазовой инфраструктуры, в том числе кустовых площадок, магистральных трубопроводов и защитных сооружений, требуют точного определения их геометрических характеристик. Такую информацию возможно получить с помощью проведения аэросъемки с беспилотного воздушного судна (БВС) с установленным на борту воздушным лазерным сканером (далее – лидар). Материалы воздушного лазерного сканирования (ВЛС) позволяют получить трехмерные модели об объекте съемки. Методика, представленная в статье, основана на практическом опыте совместного использования БВС и лидара.

Методика выполнения работ

На рис. 1 представлена методика выполнения воздушного лазерного сканирования с беспилотного воздушного судна для получения информации об объектах нефтегазовой отрасли.

Методика воздушного лазерного сканирования с БВС состоит из следующих блоков:

1. Планирование ВЛС заключается в планировании маршрутов съемки с БВС, исходя из площади объекта, перекрытия сканерных данных и скорости выполнения съемки.

2. Выполнение ВЛС. Съемка выполняется с настроенным оборудованием по запланированным маршрутам, с привязкой к базовой станции, записывающей «сырые» данные в формате HCN/RINEX.

3. Обработка данных ВЛС. Процесс обработки данных состоит из нескольких этапов: импорт полученных данных в результате съемки территории объекта (данные ВЛС, фотоснимки с геопривязкой, данные, полученные системами IMU и GPS); расчет траектории и выделение участков объекта для предобработки; предобработка данных, фильтрация данных; экспорт результата, окрашивание массива точек ВЛС; построение ортофотоплана.

4. Оценка точности результатов обработки данных ВЛС заключается в анализе шума точек лазерных отражений методом построения профилей.

Исходные материалы

В рамках исследования представленной методики выполнена съемка с БВС на территорию строительства новой кустовой площадки в Нижневартовском районе Ханты-Мансийского автономного округа. Исходя из методики работ, представленной на рис. 1, для получения исходных данных ВЛС использовано следующее оборудование:

БВС DJI Matrice 300 (длительность полета с AlphaAir 450 при массе лидара 1,1 кг составляет 35 мин; скорость полета от 10 до 23 м/с);

лидар AlphaAir 450 (АА450) производства CHCNAV, технические характеристики представлены в табл. 1;

программный продукт для обработки данных ВЛС – CoPre 2, разработанный компанией CHCNAV.

Планирование маршрутов съемки выполнялось с помощью сервиса TeoFly.

Была определена оптимальная траектория движения БВС, выгружен файл траектории в формате .kml, впоследствии импортированный в программное обеспечение для управления беспилотным воздушным судном – DJI Pilot.

Высота съемки составила 150 м при скорости полета БВС 10 м/с. Время выполнения воздушного лазерного сканирования составило 19 мин, общая площадь территории съемки – 34,5 га.

Обработка данных

В результате выполнения воздушного лазерного сканирования были получены массивы точек, где каждая точка имеет трехмерные координаты и собственное значение интенсивности отражения, а также фотоснимки с геодезической привязкой их центров.

Следующим этапом работы, согласно предложенной методике, была обработка всех полученных исходных данных. В программном обеспечении CoPre 2 с помощью встроенной утилиты «Копирование данных» были перенесены данные со сканера (данные лазерного сканирования, фотоснимки, данные систем IMU и GPS лидара), после чего для обработки скопированного набора данных была создана задача с указанием пути к данным.

Следующим шагом в обработке был расчет траектории движения БВС. На данном этапе задавались параметры базовой станции, записывающей «сырые» данные за весь период выполнения сканирования, координаты определялись в системе координат WGS-84, высоты полета и типа используемой антенны (рис. 2).

После расчета траектории были выделены требуемые участки для выполнения предобработки по заданным параметрам (фильтрация по углу, равному 90°, фильтрация массива точек в трехмерном пространстве в диапазоне 3–450 м и фильтр шума, равный 1 м), массивы точек, которые впоследствии были выведены в окно 3D-сцены для просмотра полученных результатов (рис. 3).

Для получения более точных результатов была выполнена процедура сшивки массива точек, которая заключалась в уменьшении шума и в соединении нескольких проектов. Вследствие воздействия внешних факторов, таких как погодные условия, могут быть получены данные сканирования, которые не удовлетворяют требуемой точности. Ввиду того, что в нашем случае условия были благоприятными и влияние погодных условий было незначительным, сшивкой можно пренебречь (рис. 4).

Далее был выполнен экспорт результатов в формате .las и построен ортофотоплан с заданным размером пикселя 0,05 м (рис. 5). Оценка точности по результатам экспорта проводилась методом вертикального профилирования через каждые 30 м, шириной профиля 0,30 м на участке длиной 210 м (рис. 6). Результаты оценки точности представлены в табл. 2.

По результатам оценки точности установлено, что полученные значения соответствуют заявленной производителем точности внешней сходимости без контрольных точек, по высоте – 0,05 м, в плане – 0,10 м. Построенный по данным совместной обработки массива точек и фотоснимков ортофотоплан отличается высокой детализацией и резкостью (рис. 7).

Заключение

Объекты инфраструктуры нефтяной промышленности относятся к объектам повышенной опасности. Чрезвычайные ситуации и аварии на таких объектах могут нанести серьезный ущерб жизнедеятельности человека и окружающей среде, поэтому требуется регулярный мониторинг их технического состояния.

К основным задачам мониторинга объектов нефтегазовой отрасли с помощью воздушного лазерного сканирования относятся: эффективное обнаружение разливов нефтепродуктов, незаконных врезок, воспламенений и иных аварийных ситуаций; анализ состояния объектов нефтедобывающей инфраструктуры (технического состояния защитных сооружений, проведения ремонтных и строительных работ).

По результатам проведенного исследования установлено, что представленная методика выполнения воздушного лазерного сканирования с беспилотного воздушного судна позволяет получать данные с необходимой точностью для мониторинга объектов нефтегазовой отрасли. Построенный ортофотоплан обладает высокими изобразительными характеристиками и позволяет выполнять исследования технического состояния магистральных трубовопроводов, защитных сооружений и иных объектов нефтегазовой отрасли с достаточной точностью. Эффективность применения данной методики напрямую зависит от соблюдения всех требований, предъявляемых к выполнению ВЛС, что, в свою очередь, обеспечит высокую точность и качество получаемых материалов.

Понравилась статья?
Оцените:

Всего оценок: 5