项目背景
燃气管道作为城市能源命脉，需定期监测以防泄漏、腐蚀或老化引发的安全事故。然而，管道网络覆盖数百公里，传统人工巡检和传感器数据分析效率低，难以实时发现潜在风险。该公司希望借助AI提升监测能力，保障供气安全。
DeepSeek+燃气管道监测
痛点
一
人工巡检覆盖率低，传统传感器数据繁杂，漏检率达10%，无法及时预警微小泄漏或管道腐蚀。
解决方案
一
部署AI燃气管道监测系统，整合无人机巡检视频、压力传感器和温度数据，利用机器学习分析管道状态。系统实时识别裂纹、泄漏点或异常压力波动，生成风险热力图并推送警报至管理平台，指导维修团队精准定位。
成果
一
异常检测速度提升至实时，响应时间从2小时缩短至10分钟。管道故障预测准确率达93%，每年减少事故损失约500万元。巡检覆盖率从60%升至98%，维护成本降低20%。
技术亮点
卷积神经网络（CNN）处理无人机影像，识别微小裂纹达0.5mm精度。
时序分析模型监测传感器数据，预测故障趋势。
云端部署，支持多城市管道网络实时互联。
实施细节
部署时间：2024年5月，耗时4个月完成系统安装与测试。
使用场景：覆盖城市300公里燃气主干网及5000个监测点。
后续计划：引入红外热成像，扩展至地下管道泄漏检测。