无人机空中检查-石油钻井平台维护和检查：4 种新技术主导的方法

石油钻井平台易受自然灾害影响。今年，受飓风弗朗辛影响，美国近169 个海上平台被迫暂时关闭，导致原油和天然气生产中断。幸运的是，大多数钻井平台在及时维护和维修后恢复运行。

定期维护石油钻井平台是必须的，这样才能最 大限度地减少设备对环境的一次性和持续影响，并确保资产使用寿命长。然而，这绝非易事，特别是如果您主要使用传统方法。

通过行业领袖的案例研究，了解新兴技术如何帮助简化石油钻井平台维护和检查流程。

石油钻井平台安全不容商榷

石油钻井平台对经济至关重要，为家庭、交通和工厂提供能源。例如，美国14.5%的原油依赖于墨西哥湾联邦近海的钻探。因此，计划外的停机时间会对当地经济和运营商的盈利能力造成严重影响。

据通用电气石油天然气公司称，海上石油和天然气公司每年因计划外停机损失 4900 万美元，其中表现最差的公司损失高达 8800 万美元。

然而，石油钻井平台维护的重要性远远超出了金钱损失。延迟的纠正性维护可能导致重大事故——从石油泄漏和气体排放到工业火灾和爆炸。在最坏的情况下，工人可能会受伤或死亡。

英国石油公司的案件为我们敲响了警钟。2010年，该公司深水地平线钻井平台发生爆炸，导致墨西哥湾发生致命漏油事件。该事件还造成 11 人死亡，并导致 420 万桶石油泄漏，持续泄漏超过 87 天。当时，英国石油公司面临历史上最 大的环境罚款，和解金额高达 187 亿美元。

定期维护石油钻井平台有助于降低关键设备性能下降的可能性。及早发现机械故障、结构性能下降和电气问题有助于防止持久损坏。持续的状态监测还可以降低维修成本并延长资产使用寿命。维护良好的石油钻井平台不易受到恶劣环境条件的影响，更有利于人员安全，也不太可能造成负面环境影响——这正是监管机构所期望的。

美国 BSEE 是一家政府机构，每年在 1750 多家工厂部署120 多名检查员，执行 2 万次全国性检查。它还要求其监管的地区每月或每季度提交检查报告。EUOAG对欧盟注册的运营商进行类似的监督。

美国疾病控制与预防中心(CDC) 规定每年对石油钻井平台上的起重吊索、链条吊索和灭火器进行检查。每月检查包括检查应急响应系统、电气设备、坠落防护、楼梯、人行道、线路、吊索、软管和可能存在化学危害的地方。

为了遵守规定，有效的石油钻井平台检查程序通常包括：

l定期条件监测

l油井和防喷器检查

l结构完整性检查

l电气系统测试

l专业设备检查（泥浆和钻井系统）

l事故和故障检查

l船员能力评估

l掉落物体检查

l健康、安全和环境 (HSE) 检查

每个子部分都有一长串强制行动清单，分配给现场团队和外部检查机构。其中一些可以通过新兴技术有效地简化。

如何利用新兴技术改进石油钻井平台检查流程

石油钻井平台维护既需要专业的人力（例如，有能力的无损检测专业人员）也需要有效的资源协调。大多数团队需要最 大限度地利用可用的计划停机时段。

同时，由于存在一些固有风险，所有检查和维护程序都必须遵守严格的安全措施。例如，在水下结构检查或绳索攀爬任务期间。

工业检查无人机和水下航行器、物联网状态监测系统和人工智能助手等新技术有助于使石油钻井平台检查流程更快、更安全、更便宜。

部署无人机进行结构完整性评估

高湿度、咸海浪和强风对某些人来说可能听起来像是一个理想的假期。但对于石油钻井平台操作员来说，这些都是材料退化、腐蚀、生锈和开裂的征兆。持续暴露在风暴和飓风中会加剧损害。

无损检测 (NDT) 方法，例如超声波检测、射线检测和涡流检测，可以帮助检查人员在质量下降成为有新闻价值的事件的原因之前识别出质量下降的早期迹象。

NDT 可以可靠地显示以下迹象：

l管道和阀门开裂和腐蚀

l火炬塔的化学腐蚀

l原油储罐壁变薄

l电缆损坏、腐蚀

l焊接时的孔隙、夹杂物和脱粘

l栏杆和梯子生锈

l排放量增加

无人机（如Voliro T）结构紧凑、机动灵活，配备稳定传感器，可在高空进行接触式检查。我们的专业 UT 探头每小时可收集多达 100 个厚度读数，提供有关资产退化的可靠信息。高温 UT 版本还允许测试 0-260 °C / 32-500 °F 范围内的资产，如加热火炬烟囱或管道。

我们先进的导航技术由两个六件套 LiDAR 传感器驱动，即使在没有 GPS 的环境中，无人机也能安全飞行。因此，您不必担心由于信号不稳定而丢失装备。这也意味着您也可以执行室内任务。例如，收集储罐内的厚度测量值。

除此之外，专业的石油和天然气无人机还可以帮助检测天然气泄漏并持续监测排放水平。配备顶 级摄影测量设备的模型还可以简化钻机结构的 3D 扫描和建模，并已成为资产管理计划中的常见组成部分。

使用 AUV 进行水下管道和流动系统检查

“水下检查员”或“焊工”的工作是世界上最危险的工作之一。由于能见度低，控制动作的能力下降，一位专家表示，这就像“在月球上行走”。潜在的危险包括旋转设备造成的伤害、电击、减压病和氮气引起的减压病。

自主水下机器人 (AUV) 正在逐渐取代人类从事最危险的作业。AUV 可承受深海作业（目前记录为 3400 米深），配备机器人操纵器，可在石油钻井平台上执行一系列检查任务。

例如，壳牌经常在北海的浅水作业以及墨西哥湾和巴西的深水作业中使用 AUV。该系统设计用于一系列任务：从阀门操作和设备耦合到检查甚至维修（包括焊接）。得益于改进的计算机视觉功能，无人机还可以跟踪脱锚和地表运动，为团队提供罕见的深海数据。

德国人工智能研究中心 (DFKI)开发了一种用于水下任务的双臂 AUV。它可以携带声纳传感器和激光扫描仪进行地形测绘。由于其独特的设计和人工智能引导的驾驶，该无人机具有高度机动性，可以自主或通过远程控制进入复杂的结构或小元素。凭借两个集成臂和嵌入式抓取机制，AUV 可用于水下维修。

用于预防性维护的状态监测系统

状态监测可以从所有连接的机器（使用本机功能或物联网网关）持续收集数据，并将其与其他数据源聚合，以全面了解资产的性能。

在石油钻井平台上，状态监测通常包括：

l对泵、压缩机和涡轮机等旋转设备进行振动监测，以检测异常运动模式。

l对电气系统、轴承和电机进行热成像监控，以便及时发现任何过热和烧伤情况。

l对发动机、变速箱和液压系统的润滑油进行分析，以防止过热、腐蚀和摩擦故障。

l声发射测试可防止压力容器和管道破裂和泄漏。

l电机电流特征分析 (MCSA)用于检测转子条缺陷、轴承故障或绝缘劣化等问题。

除了减少停机时间和延长资产使用寿命之外，状态监测还有助于监测合规性和协调计划。

西方石油公司使用其状态监测系统来最 大限度地减少意外事件。该公司在云端汇总资产绩效数据，然后将其输入到之前根据历史记录进行训练的人工智能模型中。该模型可以预测缺陷，并根据其有效性学习在未来做出更好的假设。此外，西方石油公司使用配备人工智能支持的摄像头技术的无人机来检测顶部和海底的腐蚀情况。

拥有稳定的数据流可以加快问题检测和根本原因调查的速度，也是启动预测性维护计划的垫脚石。甚至可以创建数字孪生——基于实时数据的真实资产的虚拟 3D 复制品。

荷兰皇家壳牌公司花了数年时间建立了一套出色的状态监测系统，用于跟踪全球 10,000 多台设备。其预测性维护组件安装在 10,000 台最关键的资产上，每周收集超过 200 亿行数据。该系统可以检测泄漏和意外排放，并预测上游、制造和天然气资产的设备故障。

人工智能辅助钻井作业

地质地形、地震活动和流体特性可能会决定您的下一次钻井作业的成败。这一过程面临诸多挑战，从有问题的岩层到不稳定的钻孔，再到储层渗透性降低。

最近，人工智能算法开始发挥作用，使钻井作业更加可预测。通过高精度数据分析，人工智能模型可以识别钻井危险，根据用例建议最 佳设备和校准参数，甚至向操作员建议纠正措施。

例如，Vår Energi 使用eDrilling 的自动监控软件在北海开发了一口新井。AI 系统将模拟的 SPP 值与实时值进行比较，并对显著差异发出警报。得益于提前警报，Vår Energi 避免了钻孔坍塌、岩屑堆积和管道卡住事故。更不用说可能引发紧急维护的任何设备损坏。

与此同时，Equinor使用改造成麦克风和温度传感器的光纤电缆从油藏收集大量数据。然后，人工智能算法分析油藏中的地震活动并提出最 佳钻井路径。专家仍然做出最终决定，但该系统已将油井规划从几个月的艰难手动过程转变为可以在几天内安全完成的过程。得益于先进的情景建模，Equinor 可以更好地规划运营计划并优化设备使用，从而降低损坏风险。

结论

石油钻井平台维护需要大量的协调工作和敏捷的反应。由于天气不稳定，您精心制定的计划可能需要在最后一刻更改。无人机、水下机器人、物联网和人工智能算法等新技术为团队提供了更可靠的数据和更好的运营预见性。

像 Voliro 这样的工业检查无人机还能提高您的团队的速度。您可以在更短的机会窗口内检查更大的资产，而不会影响数据质量。得益于可堆叠的 NDT 工具，Voliro 的无人机可用于检测可见的腐蚀、侵蚀、保护涂层变薄、绝缘层下的腐蚀以及防雷系统的电气问题。最后，作为 Voliro 订阅的一部分，我们承担所有维护、重新认证和备件交付。