JFPATechnicalspecificationsforintelligentinspectionofleakagei2025-12-25發(fā)布江蘇省消防協(xié)會(huì)發(fā)布IT/JFPA0022—2025 4 5 6 7 7 8 9 11 12 T/JFPA0022—2025 T/JFPA0022—20251城鎮(zhèn)燃?xì)夤芫W(wǎng)泄漏智能化巡檢技術(shù)規(guī)程本文件規(guī)定了城鎮(zhèn)燃?xì)夤芫W(wǎng)泄漏智能化巡檢的巡檢系統(tǒng)組成、巡檢方法、本文件適用于城鎮(zhèn)燃?xì)夤芫W(wǎng)敷設(shè)區(qū)域內(nèi)泄漏氣體組分與開挖施工等異常情下列文件中的內(nèi)容通過文中的規(guī)范性引用而構(gòu)成本文件必不可少的條款。其中，注日期的引用文件，僅該日期對(duì)應(yīng)的版本適用于本文件；不注日期的引GB/T38658-2020智慧城市燃?xì)獍睪B/T42229-2022城鎮(zhèn)燃?xì)夤艿佬孤┍O(jiān)T/JFPA0022—20252在城鎮(zhèn)燃?xì)夤?yīng)系統(tǒng)中，從燃?xì)馍a(chǎn)或接收點(diǎn)到終端用戶之間的全部管道和附屬設(shè)施的集合，包括輸送管道、分配管網(wǎng)、調(diào)壓設(shè)施、計(jì)量裝置及其他相關(guān)設(shè)利用先進(jìn)的信息技術(shù)、傳感技術(shù)和自動(dòng)化設(shè)備，對(duì)燃?xì)夤芫W(wǎng)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、智使用專門的檢測儀器和設(shè)備，對(duì)燃?xì)夤芫W(wǎng)附近的空氣組分進(jìn)行檢測，以確定是與管道相連具有對(duì)燃?xì)膺M(jìn)行過濾、計(jì)量、調(diào)壓及控制等功能設(shè)備的總稱，如過T/JFPA0022—20253對(duì)于給定的測量儀器，由標(biāo)準(zhǔn)所允許的，相對(duì)于已知參考量值的最大允許偏差一種專門設(shè)計(jì)用于執(zhí)行巡檢任務(wù)的車輛，通常配備各種傳感器、監(jiān)測設(shè)備和數(shù)指通過圖像分析技術(shù)，識(shí)別燃?xì)夤艿阑蚋綄僭O(shè)施的上方或附近是否存在占用或壓覆行為的過程。該行為包括但不限于堆放雜物、違法建筑、?？寇囕v、樹木T/JFPA0022—20254指利用圖像分析技術(shù)，對(duì)施工機(jī)械、施工圍擋和人工作業(yè)等信息進(jìn)行分析，判指借助紅外成像技術(shù)或熱敏攝像系統(tǒng)，識(shí)別管網(wǎng)周邊環(huán)境中出現(xiàn)的溫度異常區(qū)3.15第三方施工行為識(shí)別third-partyconst指基于智能視覺技術(shù)，自動(dòng)識(shí)別燃?xì)夤芫W(wǎng)附近的非本單位施工行為，并判斷其指利用視頻分析、行為識(shí)別等人工智能技術(shù)，監(jiān)測并識(shí)別靠近管網(wǎng)區(qū)域的人員城鎮(zhèn)燃?xì)夤芫W(wǎng)智能化巡檢系統(tǒng)應(yīng)是集前端感知、智能分析、協(xié)同調(diào)度于一體的綜合技術(shù)體系，具備高靈敏度檢測、智能識(shí)別、精準(zhǔn)定位、協(xié)同響應(yīng)與閉環(huán)管理能力，涵蓋空中到地面、數(shù)據(jù)采集到?jīng)Q空中巡檢單元以無人機(jī)為載體，搭載可見光相機(jī)、激光遙測模組、紅外熱成像儀等載荷執(zhí)行巡檢任務(wù)，無人機(jī)擁有數(shù)據(jù)鏈系統(tǒng)，具備自主飛行與避障能T/JFPA0022—20255適用于晝夜不同光照條件下的拍攝任務(wù)，有效捕捉管道沿線占?jí)何?、附屬設(shè)施激光遙測模組用于燃?xì)夤芫W(wǎng)附近氣體濃度檢測，通過激光遙感技術(shù)識(shí)別微紅外熱成像儀用于探測燃?xì)夤芫W(wǎng)周圍環(huán)境溫度異常，幫助識(shí)別周圍熱源、管道過熱等安全隱患，噪聲等效溫差（NETD）≤50mK，確保在低溫差環(huán)境中也數(shù)據(jù)鏈系統(tǒng)是空中巡檢單元與地面調(diào)度平臺(tái)的通信橋梁，負(fù)責(zé)回傳無人機(jī)為實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、無人化巡檢，巡檢系統(tǒng)可與自動(dòng)起降機(jī)場（如大疆機(jī)場）相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)無人值守狀態(tài)下的自動(dòng)充電、任務(wù)執(zhí)行與數(shù)據(jù)歸集，通過統(tǒng)一云地面巡檢單元是以有人車或無人駕駛平臺(tái)為載體，集成氣體檢測、圖像感知、環(huán)境感知、定位導(dǎo)航、協(xié)同作業(yè)模塊與通信數(shù)據(jù)管理單元的移動(dòng)式巡檢系6車載平臺(tái)應(yīng)具備良好的機(jī)動(dòng)性與環(huán)境適應(yīng)性，穩(wěn)定行駛于瀝青、混凝土、砂石、草地等多種復(fù)雜路面，續(xù)航里程滿足單次巡檢任務(wù)需要，具備減震、密氣體檢測系統(tǒng)應(yīng)配備ppb級(jí)泵吸式燃?xì)鈾z測傳感器，甲烷、乙烷檢測靈敏環(huán)境感知系統(tǒng)應(yīng)具備風(fēng)速、風(fēng)向、溫度、濕度等關(guān)鍵環(huán)境參數(shù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測協(xié)同作業(yè)模塊可選配無人機(jī)起降平臺(tái)，具備無人機(jī)自動(dòng)收納、充電與數(shù)據(jù)通信數(shù)據(jù)管理應(yīng)支持4G/5G或?qū)Ｓ脽o線網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)巡檢數(shù)據(jù)、視頻流與報(bào)7智能分析預(yù)警平臺(tái)是系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理與風(fēng)險(xiǎn)研判中樞，面向燃?xì)夤芫W(wǎng)巡檢場平臺(tái)具備外部風(fēng)險(xiǎn)自動(dòng)識(shí)別能力，包括但不限于：三方施工、非法開挖、事件，標(biāo)注時(shí)間、位置、風(fēng)險(xiǎn)種類、圖像證據(jù)及置信度等信息，涵蓋氣體濃度負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)前端巡檢設(shè)備、后臺(tái)分析平臺(tái)與現(xiàn)場作業(yè)人員之間的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)通信、秒，關(guān)鍵告警信息實(shí)現(xiàn)秒級(jí)推送，具備多終端（PC、移動(dòng)設(shè)備）接入能力，提供統(tǒng)一Web及App可視化操作界面，支持任務(wù)派發(fā)與資源調(diào)度。在應(yīng)急情況下，系統(tǒng)應(yīng)自動(dòng)啟動(dòng)應(yīng)急預(yù)案，支持一鍵報(bào)警、資源調(diào)度、閥單位的實(shí)時(shí)協(xié)同，支持不低于100臺(tái)設(shè)備并發(fā)接入，具備系統(tǒng)日志、權(quán)限管理T/JFPA0022—20258手持式巡檢終端是巡檢人員現(xiàn)場作業(yè)的核心裝備，是實(shí)現(xiàn)現(xiàn)場復(fù)核與精細(xì)檢測的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。該設(shè)備集成高靈敏度甲烷檢測模塊（靈敏度不低于10ppm具有可視化濃度顯示界面，支持觸屏操作或物理按鍵，具備抗震、防水、防塵綜上所述，通過“人-車-機(jī)”協(xié)同巡檢體系，依托智能感知、數(shù)據(jù)融合與智慧調(diào)度技術(shù)，構(gòu)建了高效、精準(zhǔn)、安全的全方位巡檢體系，實(shí)現(xiàn)了燃?xì)夤芫W(wǎng)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)的立體化感知、智能化識(shí)別與全流程閉環(huán)管理，推動(dòng)了燃?xì)庋矙z向智燃?xì)夤芫W(wǎng)巡檢過程中，通過巡檢車輛及無人機(jī)，對(duì)燃?xì)夤芫W(wǎng)系統(tǒng)及其周邊環(huán)境開展連續(xù)的數(shù)據(jù)采集。采集對(duì)象包括與燃?xì)庑孤┫嚓P(guān)的信息以及非泄漏類視頻以及熱紅外圖像，用于識(shí)別燃?xì)夤芫W(wǎng)沿線可能存在的占?jí)?、施工、高溫點(diǎn)T/JFPA0022—20259里程坐標(biāo)）以及巡檢設(shè)備編號(hào)等，用于數(shù)據(jù)定位、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)及全過程追溯。數(shù)據(jù)采集應(yīng)覆蓋巡檢路線所涉及的全部燃?xì)夤芫W(wǎng)區(qū)域，確保巡檢作業(yè)在時(shí)間和空巡檢過程中采集的數(shù)據(jù)受環(huán)境條件變化、設(shè)備狀態(tài)波動(dòng)及通信因素影響，在進(jìn)入分析環(huán)節(jié)前應(yīng)進(jìn)行預(yù)處理，以控制異常和干擾狀態(tài)，使數(shù)據(jù)滿足安全分T/JFPA0022—2025對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)，應(yīng)通過標(biāo)準(zhǔn)化處理、特征提取、智能算法、多源數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析等手段，識(shí)別數(shù)據(jù)所反映的狀態(tài)特征和異常規(guī)律，實(shí)現(xiàn)燃?xì)庑孤┑木珳?zhǔn)檢燃?xì)夤芫W(wǎng)泄漏分析主要依托泵吸式激光傳感器和遙測式激光傳感器，對(duì)環(huán)境空氣中甲烷、乙烷等燃?xì)饨M分濃度進(jìn)行檢測與分析，通過識(shí)別燃?xì)鉂舛犬惓Ｗ兓卣?，?shí)現(xiàn)燃?xì)庑孤┡卸靶孤c(diǎn)定位。該技術(shù)基于中紅外光譜測量原理，利用甲烷、乙烷分子在中紅外波段對(duì)特定波長激光的特征吸收效應(yīng)，當(dāng)中紅外光穿過含有燃?xì)獬煞值臍怏w樣品時(shí)，特定波長光強(qiáng)因分子吸收而發(fā)生衰減。通過對(duì)入射光與透射光強(qiáng)度變化的測量，并基于朗伯-比爾定律建立光吸收與氣體濃度之間的定量關(guān)系，可實(shí)現(xiàn)對(duì)甲烷、乙烷濃度的準(zhǔn)確測量。由于甲烷與乙烷在中紅外波段具有穩(wěn)定且可區(qū)分的特征吸收譜線，且譜線重疊度低，該方法能非泄漏類風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)分析主要針對(duì)燃?xì)夤芫W(wǎng)及其周邊環(huán)境中不直接表現(xiàn)為燃?xì)庑孤?、但可能誘發(fā)管道損傷或引發(fā)燃?xì)獍踩鹿实漠惓顟B(tài)。在燃?xì)夤芫W(wǎng)巡檢過程中，該分析依托人工智能算法，對(duì)巡檢采集的可見光圖像和熱紅外圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)施占?jí)?、異常高溫、違規(guī)施工等異常狀態(tài)的識(shí)別。算法針對(duì)可見光與熱紅外圖像實(shí)施預(yù)處理，通過消除光照波動(dòng)、環(huán)境干擾及設(shè)備固有噪聲的影響，完成圖像校正。對(duì)于可見光圖像，人工智能算法從圖像中自T/JFPA0022—2025紋理分布以及在圖像中的空間位置關(guān)系，以此完成占?jí)?、施工、人員異常行為的識(shí)別。熱紅外圖像通過測量目標(biāo)物體的紅外輻射強(qiáng)度，并結(jié)合發(fā)射率及環(huán)境參數(shù)進(jìn)行標(biāo)定，將像素灰度值轉(zhuǎn)換為實(shí)際溫度，從而獲取目標(biāo)表面的溫度分布信息。在此基礎(chǔ)上通過融合人工智能算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)高溫目標(biāo)及異常熱源物體的對(duì)巡檢過程中采集并經(jīng)預(yù)處理的圖像數(shù)據(jù)構(gòu)建圖像數(shù)據(jù)庫，用于訓(xùn)練人工智能算法模型，以提升非泄漏類風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)圖像識(shí)別的準(zhǔn)確性與穩(wěn)定性。用于模型訓(xùn)練的圖像數(shù)據(jù)應(yīng)重點(diǎn)覆蓋設(shè)施占?jí)骸⑹┕せ顒?dòng)、異常高溫、設(shè)施外觀異常等擬識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)的典型特征類型，并對(duì)相關(guān)圖像進(jìn)行系統(tǒng)整理和標(biāo)注，形成結(jié)構(gòu)化的圖像樣本數(shù)據(jù)集，確保模型具備穩(wěn)定、可靠的識(shí)別能力。模型訓(xùn)練應(yīng)采用迭代方式持續(xù)開展，并在訓(xùn)練過程中結(jié)合同步確認(rèn)的巡檢結(jié)果和處置結(jié)論，對(duì)模型識(shí)別輸出進(jìn)行校驗(yàn)與修正，不斷提升對(duì)目標(biāo)特征的識(shí)別能力，降低誤識(shí)別應(yīng)通過補(bǔ)充針對(duì)性樣本數(shù)據(jù)并調(diào)整訓(xùn)練策略進(jìn)行優(yōu)化，以提高模型在復(fù)雜條件T/JFPA0022—2025用于對(duì)巡檢區(qū)域燃?xì)獍踩珷顟B(tài)進(jìn)行整體評(píng)估，并為預(yù)警發(fā)布、巡檢處置和應(yīng)急響應(yīng)提供依據(jù)。研判過程中，應(yīng)將氣體檢測數(shù)據(jù)、圖像識(shí)別結(jié)果、環(huán)境參數(shù)信息及其對(duì)應(yīng)的時(shí)間和空間位置信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，對(duì)各類結(jié)果進(jìn)行一致性和相關(guān)性判斷。其中，氣體濃度分析結(jié)果用于評(píng)估燃?xì)庑孤┑目赡苄院蛧?yán)重程度，圖像識(shí)別結(jié)果用于識(shí)別設(shè)施占?jí)?、異常高溫、施工活?dòng)等非泄漏類風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)，環(huán)境參數(shù)變化用于輔助判斷氣體擴(kuò)散特征及異常產(chǎn)生的環(huán)境影響，從而區(qū)分真在評(píng)判過程中，應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注異常事件的空間位置關(guān)系和時(shí)間演變特征，通過分析氣體濃度異常與圖像風(fēng)險(xiǎn)事件在空間上的關(guān)聯(lián)性及時(shí)間上的連續(xù)性或同步性，提高對(duì)燃?xì)庑孤╋L(fēng)險(xiǎn)及其他安全隱患的判定可靠性。對(duì)同時(shí)出現(xiàn)氣體濃度異常和圖像風(fēng)險(xiǎn)事件的區(qū)域，應(yīng)作為重點(diǎn)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域進(jìn)行標(biāo)識(shí)；對(duì)單一異常但持續(xù)存在或呈發(fā)展趨勢(shì)的情況，也應(yīng)納入風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估范圍。基于綜合研判結(jié)果，對(duì)巡檢區(qū)域安全狀態(tài)進(jìn)行分級(jí)評(píng)估，形成明確的風(fēng)險(xiǎn)判定結(jié)論，內(nèi)容包括風(fēng)險(xiǎn)類型、風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)、涉及管網(wǎng)設(shè)施范圍及相應(yīng)處置建議。研判結(jié)果應(yīng)通過信息化平臺(tái)統(tǒng)一輸出，并具備可追溯性，用于支撐后續(xù)巡檢處置、應(yīng)急聯(lián)動(dòng)和風(fēng)險(xiǎn)整利用燃?xì)夤芫W(wǎng)GIS系統(tǒng)對(duì)巡檢路線進(jìn)行規(guī)劃，確保燃?xì)夤芫W(wǎng)巡檢的全面覆蓋。巡檢前需要對(duì)所有設(shè)備進(jìn)行檢查和校準(zhǔn)，包括氣體檢測系統(tǒng)、圖像感知系T/JFPA0022—2025統(tǒng)、定位導(dǎo)航系統(tǒng)等，以確保其良好運(yùn)行狀態(tài)。根據(jù)歷史數(shù)據(jù)分析結(jié)果，確定重點(diǎn)的巡檢區(qū)域，尤其包括存在頻繁占?jí)?、開挖、第三方施工等安全隱患的高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域，可提前設(shè)定視頻識(shí)別模型的重點(diǎn)檢測參數(shù)和規(guī)則。巡檢作業(yè)盡量避大雪等天氣時(shí)，應(yīng)合理調(diào)整巡檢方式，必要時(shí)巡檢道路與燃?xì)夤艿赖南鄬?duì)位置、相關(guān)設(shè)施與道路的間距等信息，確保實(shí)現(xiàn)燃——在開始巡檢之前，確保巡檢車輛和設(shè)備處于良好的工作狀態(tài)。檢查車輛的機(jī)械部件、燃料系統(tǒng)和輪胎，以及巡檢車上的燃?xì)饨M分檢測儀器和相關(guān)設(shè)調(diào)整車輛的速度和行駛模式，以適應(yīng)巡檢路線的要求。巡檢車氣體檢測系統(tǒng)的——駕駛巡檢車沿著預(yù)定的路線行駛，同時(shí)監(jiān)測燃?xì)夤艿篮椭車h(huán)境的氣體組分及關(guān)聯(lián)參數(shù)情況。使用車載的燃?xì)鈾z測儀器和視頻識(shí)別系統(tǒng)來監(jiān)測環(huán)境——在巡檢過程中，智能分析預(yù)警平臺(tái)應(yīng)實(shí)時(shí)記錄圖像識(shí)別結(jié)果與識(shí)別時(shí)間、位置等數(shù)據(jù)，并與氣體濃度檢測數(shù)據(jù)聯(lián)合分析。對(duì)于識(shí)別出的高風(fēng)險(xiǎn)事件——如果發(fā)現(xiàn)燃?xì)庑孤┗驖撛陲L(fēng)險(xiǎn)等異常情況，立即采取通知相關(guān)部門或——完成巡檢路線后，返回起點(diǎn)或指定位置。關(guān)閉車輛的引擎和設(shè)備，檢人機(jī)巡檢；巡檢車與無人機(jī)應(yīng)采用同一數(shù)據(jù)平臺(tái)，實(shí)時(shí)共享檢測結(jié)果。無人機(jī)確保所有傳感器和設(shè)備都連接并正常工作，確認(rèn)飛行控制器和遙控器連接狀態(tài)米為宜，飛行速度不宜超過8m/s，并與障礙物保持安全距離。利用配備的氣體傳感器、紅外攝像頭及可見光相機(jī)來監(jiān)測燃?xì)夤艿篮椭車h(huán)境的情況。除對(duì)空氣中甲烷、乙烷等組分濃度進(jìn)行檢測外，還應(yīng)通過數(shù)據(jù)鏈將采集信息傳輸至多T/JFPA0022—2025出現(xiàn)的高溫異常點(diǎn)；第三方單位未備案的施工作業(yè)活動(dòng)；非工作人員在管網(wǎng)設(shè)施附近的異常停留或操作行為。上述識(shí)別結(jié)果應(yīng)自動(dòng)標(biāo)注時(shí)間與地理位置，供異常，且平臺(tái)未檢測到干擾源（如施工、熱源）時(shí)，判定為燃?xì)庑孤?；若同時(shí)存在干擾源，需人工復(fù)核確認(rèn)。當(dāng)在某一點(diǎn)濃度不再上升，達(dá)到最高值時(shí)，即熱源影響、設(shè)施占?jí)骸惓Ｈ藛T活動(dòng)等外部誘發(fā)因素，為風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)與應(yīng)急響應(yīng)測出可能會(huì)有燃?xì)庑孤┑膮^(qū)域范圍后，應(yīng)結(jié)合智能預(yù)警平臺(tái)判斷是否存在施工儀器等檢測儀器，檢測速度不應(yīng)超過儀器的檢測速度限定值，并應(yīng)符合下列規(guī)——對(duì)埋設(shè)于車行道下的管道，宜采用車載儀器進(jìn)行快速檢測，車速不宜——對(duì)埋設(shè)于人行道、綠地、庭院等區(qū)域的管道，宜采用手推車載儀器或T/JFPA0022—2025在初檢過程中，智能分析預(yù)警平臺(tái)應(yīng)同步記錄巡檢沿線環(huán)境，自動(dòng)識(shí)別樹木壓覆、臨時(shí)圍擋、占用堆物等不利于檢測或可能遮蔽泄漏點(diǎn)的風(fēng)險(xiǎn)因素，并從而實(shí)現(xiàn)巡檢過程的高頻高精度檢測。圖像識(shí)別結(jié)果也可用于動(dòng)態(tài)調(diào)整檢測區(qū)域，如數(shù)據(jù)分析平臺(tái)判斷存在施工區(qū)域、地面開裂或遮擋物等干擾因素應(yīng)增加6.2.10巡檢過程中應(yīng)考慮環(huán)境風(fēng)速、溫度、濕度的影響，風(fēng)速過大會(huì)加速燃?xì)鈹U(kuò)散，對(duì)泵吸式高精度燃?xì)鈧鞲衅鳈z測精度會(huì)有較大的影響。因此，在風(fēng)速較T/JFPA0022—2025大的環(huán)境下，需要擴(kuò)大燃?xì)庑孤┧巡榉秶?，?dāng)傳感器檢測到濃度超過閾值時(shí)，作人員迅速引起注意并采取必要的行動(dòng)。若監(jiān)測到泄漏區(qū)域存在異常施工、高發(fā)送警報(bào)信息，發(fā)送的信息中應(yīng)附帶視頻識(shí)別結(jié)果和截圖，便于救援人員提前值點(diǎn)匹配，形成聯(lián)合定位結(jié)果，提高泄漏點(diǎn)識(shí)別精度，以便專業(yè)人員快速到達(dá)測到泄漏時(shí)，系統(tǒng)應(yīng)立即自動(dòng)關(guān)閉相關(guān)閥門，阻止燃?xì)饫^續(xù)泄漏；如果智能分T/JFPA0022—2025泄漏量、圖像識(shí)別分析結(jié)果、事件圖像、視頻幀截圖、智能識(shí)別標(biāo)簽（如“占2)對(duì)埋設(shè)于人行道、綠地、庭院等區(qū)域的管泄漏后應(yīng)立即查找漏點(diǎn)，同時(shí)依據(jù)圖像識(shí)別系統(tǒng)獲取的周邊場景數(shù)據(jù)排查干擾T/JFPA0022—2025際情況自行制定靈活的泄漏巡檢周期，但不得低于本規(guī)程以及CJJ/T215對(duì)燃同時(shí)參考圖像識(shí)別系統(tǒng)記錄的該區(qū)域歷次識(shí)別到的占?jí)?、施工等外部干擾事件——鑄鐵管道和未設(shè)陰極保護(hù)的鋼質(zhì)管道，巡檢周——管道運(yùn)行時(shí)間超過設(shè)計(jì)使用年限的1/2，巡檢周期應(yīng)縮短至