10.14489/td.2021.01.pp.038-042

2021, 01 январь (January)

DOI: 10.14489/td.2021.01.pp.038-042

Сулейманов Т. И., Асадов Х. Г., Насиров Х. М.
О ПОТЕНЦИАЛЬНОЙ ТОЧНОСТИ БОРТОВОГО ЛИДАРНО-ТЕРМАЛЬНОГО КОНТРОЛЯ ТРАССЫ ПРОХОЖДЕНИЯ ПОДЗЕМНЫХ ТРУБОПРОВОДОВ
(c. 38-42)

Аннотация. Проанализирована потенциальная точность лидарно-термального дистанционного контроля трассы прохождения подземных трубопроводов. Рассмотрена возможность повышения точности обнаружения подземных трубных линий благодаря уменьшению погрешности обнаружения по таким признакам, как геометрическая координата на горизонтальной плоскости, определяемая путем термального зондирования, и вертикальная координата, определяемая на основе лазерных измерений. Определено, что по причине гидромеханических процессов, происходящих в почве, в пределах траншеи имеет место смещение трубопровода и подъем уровня слоя почвы над трубопроводом. Эти эффекты формируют суммарную неопределенность определения точных координат трубопровода с борта носителя лазера и термального сенсора. Показано, что проводимая оптимизация позволяет повысить геометрическую точность определения трассы, используя метод лазерно-термального зондирования.

Ключевые слова: трубопровод, лидар, термальное зондирование, потенциальная точность, почва, гидрологические эффекты.

Suleymanov T. I., Asadov H. H., Nasirov H. M.
ON POTENTIAL ACCURACY OF ONBOARD LIDAR-THERMAL CONTROL OF UNDERGROUND PIPELINE LAY-OUT ROUTE
(pp. 38-42)

Abstract. Carrying out of systematic control of oil and gas pipeline condition is important for provision of normal operability of hydrocarbon transporting system. Implementation of monitoring of pipelines condition using traditional methods requires a lot of material and labour resources. The most important alternative is utilization of unmanned aerial vehicles equipped by lidar. The accident at the pipeline may occur due to such causes as leak, rupture, denture, other causes and unknown ones. The potential accuracy of suggested method for lidar-thermal remote control of route of underground pipeline lay out is analyzed. The possibility for increasing of accuracy of identification of underground pipelines by way of decrease error of identification on two signatures is considered. The chosen signatures are geometrical coordinate at the horizontal plane defined by thermal sensing and vertical coordinate determined by laser measurements. It is determined that by cause of hydromechanical processes occurred in soil within imits of route the shift of pipeline and increase of soil layer level over the pipeline take place. These effects form the total uncertainty of determination of accurate coordinates of pipeline from the board of carrier of laser and thermal sensor. It is shown that performed optimization allows to increase the geometrical accuracy of route determination using suggested method of laser-thermal sensing.

Keywords: pipeline, lidar, thermal sensing, potential accuracy, soil, hydrological effects.

+ - Информация об авторах (About the Authors) Click to collapse

Рус

Т. И. Сулейманов, Х. Г. Асадов, Х. М. Насиров (Национальное аэрокосмическое агентство, Баку, Азербайджанская Республика) Е-mail: Данный адрес e-mail защищен от спам-ботов, Вам необходимо включить Javascript для его просмотра.

Eng

T. I. Suleymanov, H. H. Asadov, H. M. Nasirov (National Aerospace Agency, Baku, Azerbaijan Republic) Е-mail: Данный адрес e-mail защищен от спам-ботов, Вам необходимо включить Javascript для его просмотра.

+ - Библиографический список (References) Click to collapse

Рус

1. Inspecting pipelines using unmanned aerial vehicles. URL: https://www.wipro.com/engineeringNXT/inspecting-pipelines-using-unmanned-aerial-vehicles/
2. Kumar G. A., Patil A., Patil R. et al. A LIDAR and IMU integrated indoor navigation system for UAVs and its application in real – time pipeline classification // Sensors. 2017. V. 17. No. 6. P. 1268.
3. Gueera E., Mungua R., Grau A. UAV visual and laser sensors fusion for detection and positioning in industrial applications // Sensors. 2018. V. 18, No. 7. P. 2071.
4. Chaperon T., Goulette F. Extracting cylinders in full 3D data using a random sampling method and the Gaussaian image // Vision Modeling and Visualization Conference 2001(VMV-01). Stuttgart, 2001.
5. Suri Bayirli. Corridor survey of both existing and new to be built pipelines on and using LIDAR scanning // Proceedings of Pipeline Technology Conference 2009. 22 Apr. 2009. Germany. Berlin, 2009.
6. Barwell C., Baker M., Jr. Inc. Doyle W. P. LIDAR for terrain mapping on the Alaska pipeline corridor. Anchorage, 2009. URL: http://www.arlis.org/thepipefiles/Record/1465875&prev=search&pto=aue
7. Alvarado-Carreno E. P., Cabrera-Ayala D., Garcia Perez R., Izquierdo J. Identification of buried pipes using thermal images and data mining // Procedia Engineering. 2014. 16th conference on Water Distribution System Analysis, WDSA. 2014. V. 89. P. 1445 – 1451. URL: www.elsevier.com/locate/procedia
8. Fahmy M., Moselhi A. Detecting and location leaks in underground water mains using thermography // 26th International Symposium on Automation and Robotics in Construction (ISARCH 2009). 2009.
9. Saadeldin R., Hu Y., Henni A. Numerical analysis of buried pipes under filed geoenvironmental conditions // International Journal of Geo-Engineering. 2015. 6:6. DOI:10.1186/s40703-015-0005-4.

Eng

1. Inspecting pipelines using unmanned aerial vehicles. Available at: https://www.wipro.com/engineeringNXT/inspecting-pipelines-using-unmanned-aerial-vehicles/
2. Kumar G. A., Patil A., Patil R. et al. (2017). A LIDAR and IMU integrated indoor navigation system for UAVs and its application in real – time pipeline classification. Sensors, Vol. 17, (6).
3. Gueera E., Mungua R., Grau A. (2018). UAV visual and laser sensors fusion for detection and positioning in industrial applications. Sensors, Vol. 18, (7).
4. Chaperon T., Goulette F. (2001). Extracting cylinders in full 3D data using a random sampling method and the Gaussaian image. Vision Modeling and Visualization Conference 2001(VMV-01). Stuttgart.
5. Suri Bayirli. (2009). Corridor survey of both existing and new to be built pipelines on and using LIDAR scanning. Proceedings of Pipeline Technology Conference 2009. Berlin.
6. Barwell C., Baker M., Jr. Inc. Doyle W. P. (2009). LIDAR for terrain mapping on the Alaska pipeline corridor. Anchorage. Available at: http://www.arlis.org/thepipefiles/Record/1465875&prev=search&pto=aue
7. Alvarado-Carreno E. P., Cabrera-Ayala D., Garcia Perez R., Izquierdo J. (2014). Identification of buried pipes using thermal images and data mining. 16th conference on Water Distribution System Analysis, WDSA. Procedia Engineering, Vol. 89, pp. 1445 – 1451. Available at: www.elsevier.com/locate/procedia
8. Fahmy M., Moselhi A. (2009). Detecting and location leaks in underground water mains using thermography. 26th International Symposium on Automation and Robotics in Construction (ISARCH 2009).
9. Saadeldin R., Hu Y., Henni A. (2015). Numerical analysis of buried pipes under filed geoenvironmental conditions. International Journal of Geo-Engineering. DOI:10.1186/s40703-015-0005-4.

+ - Заказать электронную версию статьи (Purchase digital version of a single article) Click to collapse

Рус

Статью можно приобрести в электронном виде (PDF формат).

DOI: 10.14489/td.2021.01.pp.038-042

Скопируйте DOI статьи и перейдите по ссылке https://id-spektr.ru/product/pokupka-elektronnoy-stati-iz-zhurnala-kontrol-diagnostika

В комментарии к заказу обязательно укажите DOI статьи.

Eng

This article is available in electronic format (PDF).

DOI: 10.14489/td.2021.01.pp.038-042

Copy the article DOI and follow the link https://id-spektr.ru/product/pokupka-elektronnoy-stati-iz-zhurnala-kontrol-diagnostika

Please specify the article DOI in the order comments.