用于管道的智能数据采集系统和方法与流程

本发明涉及管道线路监控和管道泄漏检测的系统和方法。

背景技术：

长距离管道网络在城市、国家、乃至洲际之间输送产品。管道网络广泛地通过偏远和人口稠密的地区交替延伸。在美国，有将近300万英里管道输送天然气、石油、精制产品和其它危险有害液体。管道承担了美国近三分之二的能源、易燃或易爆材料的输送。因此，提高管道的安全性和可靠性不仅对于确保“国民经济动脉”是至关重要的，还对于消除公共伤害，财产损失和环境损坏的可能性是至关重要的。

因为地下温度变化较小，管道通常铺设埋深在约3至6英尺(0.91至1.83米)的地下。但是，在某些情况下，管道必须在管道桥上越过山谷或河流。集中供热系统的管道亦常铺设在地面或高架设置。穿过永久冻土区域的跨阿拉斯加管道石油管道也高架设置，以避免热石油管道熔化冻土，导致管道沉入地面。

输油管道由内径为4至48英寸(100至1,220毫米)的钢制成。天然气管道由碳钢制成，直径从2到60英寸(51到1,524毫米)不等，具体取决于管道的类型。由于管材通常是金属，这有助于减少天气变化时可能发生的膨胀和收缩。

如今，许多管道都由计算机化的监控和数据采集(scada)系统控制。通过scada系统，管道操作员可以从一个中心位置控制数千英里的管道。

管道操作员的中央控制中心的scada系统接收现场数据，并通过一组屏幕或其它人机界面将其呈现给管道操作员，显示管道的运行状况。管道操作员可以监控管道内流体力学状况，并通过scada系统向管道网络的现场设备发送操作指令(打开/关闭阀门，打开/关闭压缩机或泵，更改/设定控制点等)。

现场设备包括仪器，数据收集单元和通信系统。现场仪表包括压力、流量和温度计/传感器/发送器，以及其他用于测量所需相关数据的设备。这些仪器沿管道外部安装在地面上方的某些特定位置，例如注入或输送站、泵站(液体管道)或压缩机站(气体管道)或截止阀站。

然后，由这些现场仪器测量的信息被收集在本地远程终端单元(rtu)中，该本地远程终端单元使用诸如光纤、卫星信道、微波链路、或蜂窝电话连接之类的通信系统将现场数据实时传输到中心位置。

传统的泄漏检测系统基于若干模型，其提供沿管道的某些点处的压力、温度、和流量的连续监控和自动分析。通过scada系统来对泄漏检测进行监控，该scada系统周期性地评估压力和体积流量，例如，每隔5秒钟进行评估。为了优化和保护管道的运行，“管道高级应用”软件与scada系统一起安装，并提供扩展功能，以执行泄漏检测、泄漏定位、批次跟踪(液体管线)、内探测器跟踪(pigtracking)、成分跟踪、预测建模、超前规划建模和操作员培训。

2004年4月29日提交的发明名称为“管道网络系统的实时计算机辅助泄漏检测/位置报告和库存损失监测系统”的美国专利no.6,970,808b2指出，从响应时间、灵敏度、稳健性和成本方面来看，大多数传统管道泄漏检测系统都不成功。该专利描述了表征流动行为的流动模型，基于lyapunov稳定性理论评估管道网络状态的确定性模型，以及基于流动模型和确定性模型的偏差矩阵，以此为基础生成泄漏报警的特征值。

然而，用于管道的scada系统不能在整个管道线路上完全收集实时数据，并且不能为沿管道的每个位置建立足够和准确的数据文档。这就绝对限制了scada系统及其泄漏检测系统的灵敏度，效率和可靠性。

2009年6月16日提交的发明名称为“管道泄漏检测系统”的美国专利no.8,479,566b2描述了一种按照规则的间距，沿管道来安装压力传感器以建立用于泄漏检测的压力分布的系统。但是，通过在管道上钻孔以安装更多传感器来收集更多数据，可能会降低管道的完整性，强度和可靠性，它还可能增加导致管道泄漏或事故的机会。此外，由于传感器间的距离限制,该系统不能沿整个管道获得足够和精确的压力分布。

为了提高scada及其泄漏检测系统的灵敏度，有效性和可靠性，有必要建立完整和精确的管道运行数据文档。此外，对于泄露量小的针孔泄漏(<1.5％流量)，scada系统及其泄漏检测系统通常无法检测发现。由于很难发现，这种针孔泄漏经常会演变成实质性的严重泄漏。即使有时管道泄漏量在scada检测能力范围内，管道操作人员也常常会把管道泄漏错误地解释成机泵故障或其他问题。因此，对于管道运营商而言，轻微泄漏是一个极具挑战性的问题，因为它们很难被发现，并且对管道周围环境和公共安全构成巨大威胁。通常，管道操作的决策(诸如警报事件处理，紧急关闭，管道泄漏检测和批量跟踪)还主要基于操作员的经验或具有不同分析模型以及预测准确性不高的高级管道应用工具。

因此，本发明的目标之一就是帮助建立完整的，高精度的管道全线运行数据档案，从而显著提高scada及其泄漏检测系统的灵敏度，有效性和可靠性；强化scada系统的功能性，进而可以升级提高系统的服务水平和质量。

技术实现要素：

在一个或多个第一方面，一种用于管道的管道内检查机器人探测器，其配置包括探测头，该探测头包括数字射线照相相机；前部可移动部分和前部基座部分；前部部分包括检查装置车架，其包括检测管道中的径向位移、压力、温度、流量和声音中的一个或多个的传感器，以及连接至前部部分和检查装置车架上的承载架，其中所述承载架被配置成响应于由于变形和障碍物而变，或随管道的壁施加在检查装置车架上的压缩力而收缩。

在第一或多个第二方面，一种被用于管道的管道内检查的机器人探测器，包括具有前部驱动轮和检查装置车架的前部。检查装置车架包括多个传感器，所述多个传感器配置检测以下的一项或多项：管道中的径向位移、压力、温度、流量和声波；以及天线，其配置为与管道的壁相互作用以检测来自智能网关的非常低或超低频信号，其中非常低或超低频信号包括与机器人探测器相关的地理数据。

在一个或多个第三方面，一种与配置成用于管道的管道内检查的机器人探测器通信的方法，所述方法包括：机器人探测器通过管道传送磁场信号，由管道外部的伴行装置检测磁场信号。该方法还包括响应于所述伴行装置检测到磁场信号来确定位置信息、并生成至网关的信息。所述方法还包括由网关来接收位置信息；生成包括位置信息的非常低或超低频(vlf或ulf)的模制信号；和通过管道将非常低或超低频的模制信号传递给机器人探测器。

附图说明

图1示出了数据采集系统的基础结构的实施范例示意性框图。

图2示出了管道内机器人探测器的实施范例示意性框图。

图3是更详细地示出了机器人探测器的前部的实例示意性框图。

图4示出了具有机器人探测器的管道通信系统的实施范例示意性框图。

图5示出了机器人探测器的示例性部件的实施范例示意性框图。

图6示出了机器人探测器的智能自适应控制系统。

图7示出了智能网关的实施范例示意性框图。

图8示出了无人机中的伴行装置的操作方法的实施范例流程图。

图9示出了智能网关的操作方法的实施范例流程图。

具体实施方式

本文使用词语“示范”或“实施例”来表示“用作示例，实例或说明”。本文中描述为“示范”或“实施例”的任何实现或方面不必然是被解释为相对于本公开的其他方面优选或有利。同样地，术语“方面”不要求本文公开的所有方面包括所讨论的特征、优点或操作模式。

现在将参考附图详细描述实施范例。在以下描述中，阐述了许多具体细节以便提供对本文描述的各方面的理解。然而，对于本领域技术人员显而易见的是，可以在没有这些特定组件中的一些或全部或具有替代组件的情况下实践这些和其他方面。另外，为了不使本文公开的方面模糊，可以省略在此呈现的过程方法中的公知步骤。类似地，可以从本文给出的附图和描述中省略设备中众所周知的部件，以免模糊本公开的各方面。管道故障通常是腐蚀、设备故障、制造误差、境事故和人为干扰的结果。

为了检测和防止管道故障，操作人员和监管者进行定期检查。检查通常针对典型的管道脆弱性和缺陷，包括涂层损失，腐蚀，应力腐蚀开裂(scc)，变形以及周向和轴向缺陷。

当管道中输送任何腐蚀性物质时，管道的维护包括检查适当范围的阴极保护水平，监视工程施工和腐蚀情况，或通过人工巡线，陆地车，水中船只、空中巡视来发现泄漏,以及运行清管器来清理管壁。

管道的在线检查或深水管道检查都是相当复杂的。检查可能是既耗时又昂贵。在调查潜在缺陷时，为了进行准确评估，收集所需的高质量检验数据非常困难且具有挑战性。尽管常见的检查方法成本高昂且耗时，却往往无法生成正确评估管道所需的高分辨率数据。

用高级、灵敏的在线检测(ili)工具在管道内穿行可以测量和记录可能表示腐蚀、裂缝、叠片、变形(凹痕，凿槽等)或其他缺陷的不规则性。因为在线检测(ili)仪器以类似于被称为pig(猪)的擦洗和刮擦的清管器方式在管道内运行，所以这些在线检查仪器通常被称为智能pig(猪)。尽管超声波测试已应用于腐蚀和裂缝检测，而且通过磁场与由电线圈产生的相对高频(rf)场的组合相互作用，电磁声换能器(emat)技术亦被用来在导电和导磁材料中产生超声波。在各种管道的无损检测(ndt)方法中，漏磁(mfl)在线检测技术仍然是占据主导地位，应用于检测腐蚀明显的金属损失以及裂纹。

然而，目前各种管道在线内检测仪器仍然依靠管道本身中的产品的运行压力作为推动其前进的运行动力；而且基于漏磁(mfl)测试、超声波测试、电磁声换能器(emat)的在线检测技术和管道scada系统完全分立、互不搭界。在2019年1月10日提交的名为“管道检测工具的可再生动力系统和方法”的美国临时专利申请no.62/790,971，介绍描述了具有用于自推进功能检测工具的可再生动力系统和自适应控制的智能在线检测工具。

2019年3月8日提交的名称为“用于管道在线检测车的自适应系统结构和方法”的美国临时专利申请no.62/816,008描述了一种在线检测车，该专利申请通过引用结合于此。该在线检测车具备自动调节和自适应结构、自推进特征和可再生动力系统，是构建本文所述的在线智能化数据采集系统的设备主干骨架。

本实施例之一包括机器人探测器和智能网关。机器人探测器是一种在管线内行进的检测和数据采集的智能设备；它在前部和后部都有两组实时传感器来测量压力、温度和流量，并且在头部和前部还配备了径向位移传感器、声音传感器和数字射线照相机或电磁声换能器(emat)，后部有可再生动力系统。gps定位模块和通信器与计算机系统集成在一起，可以与智能网关通信。获取实时数据并进行建模处理以进行系统识别和分析，然后使用从智能网关接收的地理位置进行映射/标记。

基于数据结果或来自智能网关的命令，机器人探测器的移动速度和位置可以由自适应控制器来调整，这就使得机器人探测器可以收集更可靠的数字和图形格式的数据以用于验证和更新。数据结果最终传输到智能网关，并可与scada系统共享，并沿管道路径建立起高质量、高精度的连续压力、流量和温度曲线。因此，该系统可帮助有效地提高泄漏预测的机率，并准确地确定泄漏位置，包括微小或针孔泄漏。

图1示出了数据采集系统100的基础结构的实施范例示意性框图。和清管器或智能猪(pigs)类似，图1展示的实施范例中的管内机器人探测器102可以从清管器pig的发射站发射并穿过管道101将在下游的任何其他站被接收。在发射站(上游)和接收站(下游)处，本示例实施例中的上游智能网关103和下游智能网关104可以将实时数据105、106发送到管内机器人探测器102。智能网关103、104接收来自伴行装置121的地理定位数据122、123，伴行装置121例如是跟踪管内机器人探测器102的位置的无人机或其他车辆。由于管内机器人探测器102和智能网关103、104之间难以通过管道101进行双向通信，单向通信可以通过地球模式通信来实现，可以参考图4中进一步的描述。

但是与清管器或智能猪(pigs)相反，本示意性实施范例中的管内机器人探测器102可以作为scada系统的一个补充，因为它沿管道路线收集实时数据并测量诸如压力、温度和流量分布。数据与测量值与现有的监控和数据采集(scada)系统或其它这样的控制和数据采集系统相兼容。

通过沿著管道连续地获取实时数据，例如压力，温度和流量分布，智能网关103和104可以与现有的scada系统进行集成。在实施范例中，scada系统包括上游rtu(远程终端单元)107，下游rtu(远程终端单元)108和scada主服务器114以及泄漏检测系统，从而实现更高质量的监控服务，更快和更准地预测和定位管道泄漏。上游智能网关103和rtu107之间的通信109、110，下游智能网关104和rtu108之间的通信111、112，以及scada主服务器114和智能网关103、104之间的通信117、118都是依靠现有信息网络和设施进行的双向通信。

图2更详细地展示出了管道内机器人探测器200的示例性实施范例。机器人探测器200是智能管道检查工具，其用来更有效、更安全地收集多种管道状况数据。它也是一种具备特殊构架的机器，具有适用于不同管道环境的机器人工作原理和功能。机器人探测器200包括具有自动可控和自适应结构的管道内检测车，自推进特征和可再生动力系统，如2019年3月8日提交的名称为“用于管道的管道内检测车的自适应系统结构和方法”的美国临时专利申请us62/816,008所述，该专利申请通过引用结合与此。

机器人探测器200具有探测头201和颈部202，颈部202被配置为操作杆和用于探测头201的致动器。机器人探测器200的前部本体具有可移动部分203和前部基座部分204。可移动部分203由致动器210控制以水平向前或向后移动，以调节检查装置车架208的承载架221的径向尺寸和位置。

承载架221包括主支柱205和辅助支柱206。辅助支柱206的底部是滚轮222，滚轮222通过引导的滑轨轨道207固定到前部基座部分204，而主支柱205的底部固定地连接至前部基座部分204。辅助支柱206底部的滚轮222可沿滑轨轨道207在向前和向后方向移动。辅助支柱206的另一端和主支柱通过枢轴或旋转装置223牢固连接。

在使用中，当辅助支柱206沿滚轮222向后移动时，承载架221收缩并且检查装置车架208移动得更靠近前部基座部分204。当辅助支柱206沿滚轮222向前移动时，承载架211延伸并且检查装置车架208远离前部基座部分204向外移动。主支柱205的上部包括两个叉子，其在两个点处连接到检查装置车架以形成v形结构以支撑检查装置车架208。安装在检查装置车架208上的定位滚轮209通过与管道内壁的相互作用帮助平稳地引导机器人探测器的运动。

在一实施范例中，当管道收缩或出现变形或障碍物时，压力通过管道壁或通过变形/障碍物施加在检查装置车架上。响应于此，定位滚轮209压缩检查装置车架208并沿着滚轮222向后移动辅助支柱206，以使检查装置车架208朝向前部基座部分204移动。弹簧或其他张紧装置224连续推动滚轮222前进。当管道扩张或变形/障碍物清除时，定位滚轮209对检查装置车架208施加较小的压缩，使得张紧装置224沿着滚轮222向前推动辅助支柱206，以使检查装置车架208进一步远离前部基座部分204。因此，当管道扩张或收缩时，检查装置车架208保持在紧邻管壁的位置。检查装置车架208可包括一个或多个测量装置226，例如用于测量径向位移、压力、温度、流体流速等装置。

另外或替代地，致动器210可以控制可移动部分203从前端固定基座部分204水平向前或向后移动，以调整承载架221的径向尺寸和位置。检查装置车架208和前部基座部分204之间的距离因此是可以调节的。

致动器211通过前转向轴212控制前部可调节驱动叶轮213；类似地，致动器218通过后转向轴219控制后部可调节驱动叶轮220。致动器211、218控制驱动叶轮213、220的速度，以控制机器人探测器200在管道101中的速度。致动器211、218也可以控制驱动叶轮213、220的叶片倾斜角度以改变机器人探测器200的运行方向。前部基座部分204和后部本体215都与类似髋腕关节的万向接头214连接以适用于管道在不同部位的形状。万向接头允许前部基座部分相对于后部本体转动，使得前部基座部分可以相对于后部本体成一角度。机器人探测器200采用两个可调节驱动叶轮来控制其速度以及反向运动。在大多数情况下，驱动叶轮利用由流体运行压力驱动的惯性推进力，流体诸如向前移动运行的油或气体，因而这种运行方式是一种极其高效的能耗最小化设计。

后部定位滚轮217及其支撑支柱216通过铰链或其他枢转装置225连接到后部本体215。弹簧或其他张紧装置施加作用力以保持支撑支柱216相对于后部本体215垂直。当管壁与后部定位滚轮217相互作用或施加压力大于张紧装置的张力时，支撑杆216朝向后部本体215转动。支撑支柱216和后部定位滚轮217协助将探测器102定位在管道内的中央。

另外，可调节滚轮217和检查装置车架208能够帮助控制机器人探测器201的运动并且有助于将机器人探测器201停止在特定位置以进行进一步的研究和测量。可调节滚轮217和检查装置车架208有助于定位以引导机器人探测器的运动，以防止与管道内壁可能发生的碰撞。

图2的实施范例是个实例，并且除了所描述的那些之外或作为其替代，可以实现其他部件。例如，虽然仅示出了两个支撑支柱216和后部定位滚轮217，但是可以实现另外的支撑支柱216和后部定位滚轮217。类似地，可以实现附加的检查装置车架208或承载架221，或者可以如2019年3月8日提交的美国临时专利申请us62/816,008“管道的管道内检测车的自适应系统结构和方法”中所描述的那样实现反向配置的附加检查装置车架208和承载架221。

图3更详细地展示了机器人探测器200的前部300的实施范例的示意性框图。探测头201配备有数字射线照相机302。机器人探测器200的颈部202包括安装在上体203上的致动器，其控制操作杆304以及前臂303。操作杆304和前臂303操作以提供六个自由度以使探测头201向上，向下，向前或向后转动，或者甚至在顺时针或逆时针的360度圆内旋转。

机器人探测器200可以使用用于管道的数字射线照相测试方法。数字射线照相机302可以配备在探测头201上，具有可调节盖来保护镜头。机器人探测器200可以在其头部自行调谐以指向正确的方向/位置以进行进一步调查研究。

确定管道内检查工具沿管道内的轨迹的位置和姿态是一个巨大的挑战。传统上，惯性导航系统可以包括惯性测量单元(imu)和加载在计算机上的后处理软件，其可以用于执行导航功能。然而，使用具有imu的里程表测量对于确定管道缺陷的位置可能不是非常可靠和准确，因为大多数可移动部件中固有的典型机械故障可能导致里程表磨损和滑动，以及水平链接误差。为了改善imu的结果，计时器箱或地上标记器(agm)沿着管道每隔1-5公里设置为gps控制点。惯性数据必须使用与管道内检测工具中的时间同步的精确时钟关联到这些点，磁传感器能够检测由管道内检查工具和记录系统通过而产生的磁场。

图4展示出了管道通信系统和机器人探测器402的实施范例示意性框图。在该实施范例中，这里描述的用于管道的智能数据采集系统和方法400包括基于特殊通信基础设施和机制的实时定位系统。伴行装置404由无人驾驶运输工具承载或实施在无人驾驶运输工具中，例如图4中的无人驾驶飞机406，但也可以由机器人，有人驾驶车辆或其他类型的车辆携带或实施。然而，对于海上管道，配对伴行装置404可以包括在船或水下交通工具中。伴行装置404被配置为将机器人探测器402的位置报告给智能网关407中的收发器413；收发器413和伴行装置404可以通过lan、man和/或wan中的一个或多个通过不同的无线或有线通信协议进行通信。一方面，伴行装置404可以利用包括通过无线电网络，蜂窝网络，卫星网络或其他无线wan进行通信的无线收发器。收发器413还可以包括有线收发器接口，例如usb端口或其他类型的有线连接，用于通过lan、man和/或wan与一个或多个其他设备通信。

在陆地上使用时，包括伴行装置404的无人机406或另一装置跟随或跟踪管道401中的机器人探测器402。伴行装置404包括通过利用磁信号传感器425检测来自机器人探测器402的磁场信号405来跟踪位置和运动的磁信号传感器425和gps定位模块423。机器人探测器402包括磁性装置403，例如磁和/或磁通泄漏(mfl)模块，磁性装置403例如配置在机器人探测器402的检查装置车架208上。磁性装置403在管道中通过并产生穿透地表和/或空气的磁场信号405，以与伴行装置404进行通讯。

伴行装置404利用磁场信号405来跟踪管道401中的机器人探测器402，并依靠gps423确定其地理位置。伴行装置404周期性地传送消息以报告其gps坐标作为机器人探测器402的位置。机器人探测器402间或在不同的检查点调整其速度和状态。伴行装置404检测接受来自机器人探测器402的磁场信号405，并将指令传送给无人机以调节速度或方向。无人机406设置为通过跟随管道401和/或来自伴随装置404的指令来适当跟随机器人探测器402。

作为伴行装置404的载具，无人机406还可以携带摄影机以在外部检查管道401以检测天气或自然力造成的任何破裂、损坏或风险以及潜在的工程挖掘损坏等第三方威胁。因此，无人机406可以通过增加更多的额外监控来强化管道的安全系统。

超低频(ulf)是itu针对300赫兹到3千赫兹之间的电磁波的频率范围的名称。可以在磁层和地面上观察到ulf频带中的许多类型的波。使用传导场通过地面来实现的通信方式被称为“地球模式”通信，并且在第一次世界大战中首次得到使用。该传输设备被称为“电力蜂鸣器”，一种机电传输设备，其产生700赫兹脉冲直流电高压。该波段还可用于矿井通信，因为它可以穿透地球。一些实验已经在0.83-8.76千赫兹进行了尝试，包括ulf和vlf(3-30千赫)带宽，并取得一些成功，并证明埋地管道和电缆可能有助于在某些方向上传导，其信号衰减可能低于预期。

在一实施范例中，智能网关407使用收发器408来生成低频(ulf或vlf)信号，并使用来自伴随装置404的无线消息412中的地理数据来调制ulf或vlf信号。地理数据包括来自同伴设备404的位置信息，例如纬度，经度，高度等。智能网关407通过“地球模式”通信信号409将地理数据发送到机器人探测器402。

在机器人探测器402处，一个或多个天线411安装在滚轮421和检查装置车架422上，使之有效地与管道的内壁相互作用并检测“地球模式”通信信号409。通信信号409由机器人探测器402上的通信器和gps处理。机器人探测器402可以根据通信时间延迟和地理数据(包括纬度，经度和海拔)确定其地理位置。在停止状态期间，机器人探测器402可以最有效和正确地接收“地球模式”通信信号409。因此，机器人探测器402可以更准确地确定其位置并将其位置与管线的测量值相关联来。

由于输油管道的直径范围为4至48英寸(100至1,220mm)；并且天然气管道的直径在2至60英寸(51至1,524mm)之间变化，因此机器人探测器200的尺寸应该相应地变化，分成不同的多个层级，形成一个型号系列，以便于有效地在不同管径的管道中工作运行。

作为智能化的管道检测工具，机器人探测器200在管道内执行数据收集和检查任务。它包括人工智能，以便在管道中自动运行。其运行和移动可以依靠建模、计划、传感和控制来规范，其行为可以很好的加以程序化。

图5展示出了机器人探测器500的示例性部件的实施范例示意性框图。头部传感器501在机器人探测器500的探测头201中实现。头部传感器501包括诸如径向位移传感器、压力传感器、温度传感器、流量传感器和声音传感器。径向位移传感器用于测试管道的几何异常或变形。后部传感器511在后部本体215中实现。

模块化应用程序506在处理装置512上实现。模块化应用程序506包括当由处理装置512执行时完成本文描述的一个或多个功能的指令和数据。模块化应用程序506实现各种不同处理，例如系统识别，系统分析和验证，基于先进控制、神经网络和深度学习理论的系统建模，使用来自传感器501和511的数据输入的计算流体动力学以产生用于自适应控制器的输出(参考图6描述)。电磁声波换能器(emat)模块502和mfl模块503对于该机器人探测器是可选项目，不过，应该安装磁性装置或mfl模块503，或者两者都在模块503中实现以产生磁场和信号便于使用如关于图4所述的伴行装置404进行通信目的。通信器509和gps定位模块504应该与高级算法一起工作来处理信号，得以用gps坐标来映射和标记收集的数据。

数据记录和存储器508实现具有高容量和可靠性的独立磁盘冗余阵列(raid)，以存储地理映射数据和存档预处理的历史数据和模式，用于模块化应用程序506中的深度学习机制。基于在2019年2月22日提交的美国临时专利申请no.62/809,115中的风险计算建模系统的评价和估测，那些威胁及风险驱动因素也可以加载存储到数据记录和存储器508中，该专利申请通过引用结合于此。标记有威胁和风险驱动因素的地理位置被用于检查过程中的详细调查的控制点。美国临时专利no.62/809,115中的管道失效机制学习模块也可以实现在模块化应用程序506中，以帮助识别任何风险驱动因素或确定潜在的失效模式。

所有部件和软件都由图5中的处理装置507或图6中的处理装置605支持。图5中的处理装置507还由具有高密度电池505的可再生动力系统供能，该系统在2019年1月10日提交的美国临时专利申请no.62/790,971中定义。

图5中展示出的机器人探测器200中设有两组传感器。其中具有用于压力、温度和流量的多个传感器的后部传感器511安装在后部，而头部传感器501设置在探测器的前部。由两组传感器收集的数据由模块化应用程序506依照确定性标准进行评估和分析。对于头部和后部传感器501、511，用于压力、温度和流量的多个传感器按照以下配置和分布规则定位在多个径向圆环的不同位置。其确定性标准和配置/分布规则都建立在lyapunov稳定性理论基础之上。检测呈现出的不稳定状态结果可能表示异常或潜在泄漏，其触发进一步的调查。可以将该处理称为虚拟压力测试。

极敏感声学传感器501可安装在检测头201中，并设置成在机器人探测器200穿过管道时检测指示泄漏或产品损失的声音。声学传感器501甚至可以直接检测微小或针孔泄漏。声音传感器发现泄漏可以产生用于数字射线照相机510的操作的新命令或工作请求。数字射线照相机510可以用来获得进一步评估和验证可能泄漏所需的图像或视频。

机器人探测器402还可以检测管道中的其他异常，例如凹陷，由腐蚀、破裂、变形或其他机械损坏引起的缺陷、或金属损失，例如，使用数字射线照相机510。数字射线照相机510生成高分辨率图像数据，其可用于评估以确定这些异常状况。其他类型的传感器也可以在机器人探测器中实现。

图6展示出了机器人探测器的智能化自适应控制系统600。机器人探测器的检测过程是自我调整的。由于存在具有不确定性的非线性和多个变量，因此优选地实现自适应控制方法和机制。智能控制回路包括诸如头部传感器501和后部传感器511，emat和磁性装置/mfl模块502、503，具有模块化应用程序607或506的分析器和规划器，自适应控制器606和执行器601-608的元器件。执行器601-608包括前端执行器601，承载架执行器602，前轮执行器603，前轮离合器和齿轮执行器604，后臂执行器610，后轮执行器609，以及后轮离合器和齿轮执行器608。

模块化应用程序607或506实现用于系统识别、系统分析和验证以及系统建模的处理。它是组合反馈回路，分析器和规划器以及与控制回路相共享的动态知识库的关键部件。执行器601-608使用与来自模型和致动器的状态变量之间的关系有关的数据，以将动作引导到硬件代理，使得系统进行正确响应以满足操作目标。反馈回路和智能控制回路有机地协作以实现精确引导机器人探测器402的导航。在2019年3月8日提交的美国临时专利申请us62/816,008“管道的管道内检测车的自适应系统结构和方法”在此通过引用结合与此，其中针对的管道内检测车自适应控制机构描述了用于有限控制状态集的自适应模式。

图7展示出了新数据采集系统100中的智能网关的实施例的示意性框图700。智能网关703的核心是网关服务器705。网关服务器705包括高可靠性和高性能计算机系统，其具有可配置的易于使用的图形用户界面(gui)，用于数据采集，并至少包括数据处理装置和存储装置。为了实现处理大数据量的可扩展策略，智能网关703与数据主机服务器701支持的数据记录器相耦合。

在使用中，当通信器708接收数据或信号时，它将数据传送到智能网关703。然后，数据由分析器706处理并存储在数据主机服务器701中。分析器706包括与模块化应用程序506或607类似的功能。在一实施范例中，分析器706可以包括使用历史数据及现有scada系统，利用学习算法训练的神经网络处理或人工智能来进行处理。例如，分析器706具有基于来自数据主机服务器701和现有scada系统的历史数据的监督学习和深度学习机制。利用分析器706实现的监督控制器707包括基于有限自动机和状态机理论的控制逻辑和合成。监督控制器707通过通信器708产生并向机器人探测器402发送控制的命令，以便可以在现场站点中请求附加的检查或调查活动。

基于在2019年2月22日提交的美国临时专利no.62/809,115中进一步描述的风险计算建模系统的评价或估计，该专利申请通过引用结合于此，所识别的威胁和风险驱动因素也可以被传输到数据主机服务器701，scadartu702和scada主服务器709。标记为威胁和风险驱动因素的地理位置都被设置为用于检查过程和scada的关键监视中的详细调查的控制点。美国临时专利申请no.62/809,115中的管道失效机制学习模块也可以在分析器706中实现，以帮助识别任何风险驱动因素或确定潜在的失效模式。

scada应用程序接口(api)704提供智能网关703和scada系统之间的集成和数据共享，例如包括scadartu(远程终端单元)702和scada主服务器709其中之一或两者。由于建立了整个管线中各个位置的连续和精确的压力、温度、流量分布，监控和数据采集(scada)系统以及泄漏检测系统可以提供更高质量的监控服务，更加快速和准确预测、定位或检测到管道泄漏。

基于高质量检查数据，尤其是基于由数字射线照相机302收集的图像格式，安装在头部传感器501处的径向位移传感器，可选的emat模块502和mfl模块503，关于管道易损点的高分辨率数据，诸如腐蚀、变形和开裂等数据均有助于对管道进行适当和准确的评估，从而使管道的维护运行变得更加高效，投资更具成本效益。

因此，本公开中用于数据收集和处理的系统和方法是独特的、问题导向和基于风险的。传感器或不稳定状态所捕获的异常情况以及先前检查中发现的威胁和风险驱动因素都可能会触发进一步的调查。因此，该处理对基本活动进行了优化和最小化。它构建了一个综合检查体制，将所有主要类型的管道检测手段汇集成一个更全面，基于风险的方法体系。此外，本公开还进行虚拟压力测试以将管道完整性管理与scada监控系统相融合。

图8示出了无人机406中的伴行装置404的操作方法800的实施范例的流程图。无人机在沿管线401航行直到在步骤802检测到机器人探测器402。例如，无人机406可以是预编程或跟随管道401的预先存储的路线。在另一个示例中，无人机406亦可以用手动控制来跟随管道401。

在步骤804，无人机406监测来自管道401中的机器人探测器402的磁场信号。伴行装置404包括磁信号传感器425和gps423，其通过依靠磁信号传感器425来检测来自机器人探测器402的磁场信号405，用于跟踪机器人探测器402的位置和运动。机器人探测器402包括磁性装置403，诸如磁性和/或漏磁通(mfl)模块，其例如被安装在机器人探测器402的检查装置车架208上。磁性装置403产生磁场信号405，用于与伴行装置404进行通信。

伴行装置404使用磁场信号405来跟踪管道401中的机器人探测器402，并利用gps423确定其地理位置。当伴行装置404检测到磁场信号时，它在步骤806确定位置。例如，伴行装置404可以确定其当前的gps位置，包括纬度，经度和海拔。伴行装置404还可以记录管道标记，位置的图像或视频或其他位置信息。当其跟踪机器人探测器402时，伴行装置404周期性地生成包括机器人探测器402的地理数据的消息。地理数据可以包括由伴随装置404获得的任何位置信息。伴随装置404发送消息，将该地理数据报告给智能网关407。该消息可以通过无人机运营商网络和一个或多个其他网络发送到智能网关407。

在步骤814，伴行装置404可以使用磁场信号确定机器人探测器402的加速或减速，例如速度或方向的变化。伴行装置404然后可以在步骤816生成对无人机406的命令以进行调整速度或方向。无人机406可以被设置成通过跟随管道401和/或来自伴行装置404的指令正确地跟随机器人探测器402。虽然在该示例中描述了无人机406，也可以实施为管道外部的其他类型的交通工具或装置，而不是无人机406。例如，有人驾驶的空中飞行器，陆地车辆或水下交通工具可以包括同伴设备404并跟踪机器人探测器402。

图9展示出了智能网关407的操作方法中的实施范例的流程图900。智能网关407在步骤902接收关于机器人探测器402的地理数据。智能网关407在步骤904中生成包括地理数据的调制低频(ulf或vlf)信号。地理数据包括来自伴行装置404的位置信息，例如纬度，经度，高度。该信号还可以包括时间戳。

在步骤906，智能网关407通过“地球模式”通信信号409将地理数据发送到管道401中的机器人探测器402。例如，智能网关407在耦接到管道的两个收发器或杆之间注入vlf或ulf信号，或者向地球杆或管道注入vlf或ulf信号，从而在它们之间产生信号流。“地球模式”通信信号409将在两点之间的多个扩展路径中传播，因为传输介质具有阻抗。

然后机器人探测器402可以在908接收“地球模式”通信信号409和地理数据。例如，可以诸如采用电场探测头检测携带“地球模式”通信信号409的管道周围的静电场。一个或多个天线411安装在滚轮421和/或检查装置车架422上，使之有效地与管子的内壁相互作用来检测“地球模式”通信信号。

在步骤910，机器人探测器402处理“地球模式”通信信号409，其具有通信时间延迟。可以根据通信信号409中包括的时间戳和机器人的机载时钟来确定通信时间延迟。在停止状态期间，机器人检探测器402可以更有效和准确地接收“地球模式”通信信号409。因此，机器人探测器402可以在步骤912使用地理数据和时间延迟来确定其位置。然后，机器人探测器402可以在步骤914将其位置与管线的测量值相关联。

在本文中以上一个或多个方面中，处理模块或电路包括至少一个处理装置，例如微处理器，微控制器，数字信号处理器，微计算机，中央处理单元，现场可编程门阵列，可编程逻辑装置，状态机，逻辑电路，模拟电路，数字电路和/或基于电路和/或操作指令的硬编码来操纵信号(模拟和/或数字)的任何装置。存储器是非暂时性存储器设备，并且可以是内部存储器或外部存储器，并且存储器可以是单个存储器设备或多个存储器设备。存储器可以是只读存储器，随机存取存储器，易失性存储器，非易失性存储器，静态存储器，动态存储器，闪存，高速缓冲存储器和/或存储数字信息的任何非暂时性存储器设备。

诸如这里可以使用的，术语“可操作地”或“可设置为”或“可配置为”表示元件包括电路，指令，模块，数据，输入，输出等中的一个或多个，以执行一个或者更多描述的或必要的相应功能，并且还可以包括推断耦合到一个或多个其他项目以执行所描述的或必要的相应功能。如本文中还可以使用的，术语“耦合”，“耦合到”，“连接到”和/或“连接”或“互连”包括节点/装置之间的直接连接或链接和/或节点/设备之间经由中间项(例如，项包括但不限于组件，元件，电路，模块，节点，设备，网络元件等)的间接连接。如本文中可进一步使用的，推断的连接(即，其中一个元件通过推断连接到另一个元件)包括以与“连接到”相同的方式在两个项目之间的直接和间接连接。

如本文可使用的，术语“基本”和“大致”为其对应的术语和/或项目之间的相对性提供了行业可接受的容差。这种工业上可接受的公差范围从小于百分之一到百分之五十，并且对应于但不限于频率，波长，部件值，集成电路工艺变化，温度变化，上升和下降时间，和/或热噪声。项目之间的这种相关性的范围从几个百分点的差异到数量级差异。

应注意，本公开的各方面在本文中可被描述为处理，该处理被描绘为示意图，流程图，结构图或框图。尽管流程图可以将操作描述为顺序过程，但是许多操作可以并行或同时执行。另外，可以重新安排操作顺序。操作完成后，该过程将终止。处理可以对应于方法，函数，过程，子例程，子程序等。当处理对应于函数时，其终止对应于该函数返回到调用函数或主函数。

在不脱离本文件公开的情况下，可以在不同的系统和设备中实现本文描述的本公开的各种特征。应当注意，本文件公开的前述方面仅仅是示例，不应被解释为限制本公开。本公开的方面的描述旨在是说明性的，而不是限制权利要求的范围。这样，本教导可以容易地应用于其他类型的装置和许多替代实施例，修改和变化对于本领域技术人员而言将是显而易见的。

在前述说明书中，已经参考具体示例描述了实施范例的某些代表性方面。然而，在不脱离权利要求中所阐述的本发明的范围的情况下，可以进行各种修改和改变。说明书和附图是说明性的而不是限制性的，并且修改旨在包括在本发明的范围内。因此，本发明的范围应由权利要求及其合法等同权利要求确定，而不仅仅由所描述的例子确定。例如，任何装置权利要求中记载的组件和/或元件可以以各种排列组装或以其他方式操作地配置，因此不限于权利要求中记载的特定配置。

此外，以上所述示例性实施例描述了某些益处，其他优点和问题的解决方案；但任何益处，优势，问题的解决方案，或可能导致任何特定益处，优势或解决方案出现或变得更加明显的任何要素，都不应将其解释为任何或所有权利要求的关键、必需或必要特征或部件。