浙江英集动力申请无人机供热管网巡检专利：开启智慧供热精准化管理新时代

近日国家知识产权局信息显示，浙江英集动力科技有限公司向国家知识产权局提交的 “一种基于无人机的供热管网的巡检处理方法与系统” 专利（公开号 CN120083922A）正式进入公示阶段。这项创新技术通过构建动态风险评估模型与无人机智能巡检系统，首次实现了供热管网泄漏风险的量化分析与巡检策略的自主优化，为城市供热系统的安全运行提供了革命性解决方案。

技术突破：从经验驱动到数据驱动的范式转变

（一）三维风险评估体系构建

泄露风险系数计算模型

专利提出的核心算法通过分析供热管网历史监测数据（流量、温度、压力等），结合管网材质、服役年限、地理环境等参数，构建 “相似供热位置” 数据库。例如，以换热站为中心，将半径 3 公里内的管网划分为高风险区域，通过对比实时数据与历史基准值的偏差（如温度波动超过 ±2℃持续 1 小时），动态计算各位置的泄露风险系数。当风险系数超过阈值时，系统自动触发无人机巡检指令。

区域风险聚合算法

系统将供热管网划分为 500 米 ×500 米的网格单元，综合考虑各单元内风险位置的分布密度和风险系数权重，生成区域风险热力图。例如，某区域内 3 个高风险点呈线性分布时，系统会将该区域风险系数提升 30%，并调整无人机巡检路径为 “之” 字形覆盖，确保监测无死角。

（二）无人机智能巡检系统架构

多模态传感器融合

搭载的无人机配备红外热成像仪（精度 ±0.5℃）、甲烷激光检测仪（检测下限 0.1ppm）和高清摄像头（分辨率 4K），可同步采集管网表面温度场、气体浓度和视觉图像数据。例如，在济南某供热管网测试中，红外传感器成功识别出地下 30 厘米处的管道泄漏点，温度异常区域与实际漏点位置误差小于 0.5 米。

动态路径规划算法

基于区域风险系数，系统通过蚁群优化算法生成最优巡检路径。高风险区域采用 “螺旋式扫描” 模式，巡检密度达每平方公里 20 个采样点；低风险区域则采用 “网格化覆盖” 模式，采样点密度降至每平方公里 5 个。与传统固定路线相比，该策略可减少 30% 的飞行时间和 25% 的能耗。

边缘计算与云端协同

无人机搭载的边缘计算模块可实时分析数据，对疑似泄漏点进行初步判定（如温度梯度超过 5℃/ 米），并将关键数据回传至云端平台。云端通过深度学习模型（ResNet-50 架构）进一步验证，识别准确率达 98.7%，较传统人工判图效率提升 10 倍。