Применение технологии лазерного сканирования для контроля состояния защитных сооружений при перекачке нефтепродуктов

https://doi.org/10.35595/2414-9179-2021-1-27-377-393

Посмотреть или загрузить статью (Rus)

Об авторах

М.А. Алтынцев

Сибирский государственный университет геосистем и технологий, Кафедра инженерной геодезии и маркшейдерского дела,
ул. Плахотного, д. 10, 630108, Новосибирск, Россия;
E-mail: mnbcv@mail.ru

М.А. Алтынцева

Сибирский государственный университет геосистем и технологий, Кафедра картографии и геоинформатики,
ул. Плахотного, д. 10, 630108, Новосибирск, Россия;
E-mail: als.mm@yandex.ru

Аннотация

Лазерное сканирование зарекомендовало себя как высокоточный метод сбора пространственных данных для решения различных производственных задач.

В нефтегазовой сфере это задачи, связанные с:


  • • исследованием трубопроводов на предмет предотвращения утечки топлива;

  • • изучением состояния резервуаров и оценкой их деформаций, вследствие различных неблагоприятных факторов;

  • • своевременным обнаружением механических повреждений объектов нефтегазовой инфраструктуры;

  • • оценкой состояния защитных сооружений, позволяющей выявить степень их надёжности в случае возникновения чрезвычайных ситуаций.

С целью своевременного выявления большинства возникающих проблем, а также для адекватной оценки возможных последствий, выполняются исследования технологии лазерного сканирования, направленные на повышение степени автоматизации обработки результатов съёмки, их точности, а также на разработку методик сбора данных и создания конечной продукции. В статье рассмотрены данные направления исследований и тенденции дальнейшего развития технологии лазерного сканирования в целях контроля состояния защитных сооружений при перекачке нефтепродуктов.

В зависимости от положения лазерного сканера, при котором выполняется съёмка, выделяют 3 вида сканирования: наземное, воздушное и мобильное. Обсуждается, при каких ситуациях рекомендуется применять тот или иной его вид. Указываются преимущества применения каждого вида лазерного сканирования при мониторинге различных типов защитных сооружений. В качестве примера приводятся данные наземного и мобильного лазерного сканирования на один участок — территорию нефтегазоконденсатного месторождения. В статье анализируется точность данных лазерного сканирования и причины возможных ошибок их предварительной обработки. Показано, что повторная съёмка позволяет выявить изменения в состоянии различных объектов территории.

Ключ. слова

дистанционное зондирование Земли, лазерное сканирование, защитные сооружения, нефтепродукты, уравнивание, мониторинг деформаций.

Список литературы

  1. Алтынцев М.А., Карпик П.А. Методика создания цифровых трехмерных моделей объектов инфраструктуры нефтегазодобывающих комплексов с применением наземного лазерного сканирования. Вестник СГУГиТ. 2020. Т. 25. № 2. С. 121–139. DOI: 10.33764/2411-1759-2020-25-2-121-139.
  2. Васильев Г.Г., Сальников А.П., Катанов А.А., Лиховцев М.В., Ильин Е.Г. Оптимизация процесса камеральной обработки результатов наземного лазерного сканирования при оценке напряженно-деформированного состояния резервуаров. Наука и технологии трубопроводного транспорта нефти и нефтепродуктов. 2019. Т. 9. № 1. С. 32–39. DOI: 10.28999/2541-9595-2019-8-1-32-39.
  3. Дедкова В.В., Комиссаров А.В. Анализ методов и средств контроля защитных сооружений магистральных трубопроводов. Вестник СГУГиТ. 2020. Т. 25. № 2. С. 77–84. DOI: 10.33764/2411-1759-2020-25-4-77-84.
  4. Дждид А.Д. Обзор методов сегментации и классификации облака точек архитектурных объектов. Изв. Вузов «Геодезия и аэрофотосъемка». 2019. Т. 63. № 1. С. 52–59. DOI: 10.30533/0536-101X-2019-63-1-52-59.
  5. Котельников С.И. Применение технологии лазерного сканирования для мониторинга нефтеналивных резервуаров. Маркшейдерский вестник. 2016. Т. 111. № 2. С. 36–40.
  6. Медведев Е.М., Данилин И.М., Мельников С.Р. Лазерная локация земли и леса: учеб. пособие. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Геолидар, Геоскосмос; Красноярск: Институт леса им. В.Н. Сукачева СО РАН, 2007. 230 с.
  7. Середович В.А., Комиссаров А.В., Комиссаров Д.В., Широкова Т.А. Наземное лазерное сканирование. Новосибирск: СГГА, 2009. 261 с.
  8. Чибуничев А.Г., Велижев А.Б. Автоматическое сопоставление облаков точек, полученных в результате наземного лазерного сканирования. Геодезия и аэрофотосъемка, 2008. № 3. С. 112–119.
  9. Amon P., Rieger P., Riegl U., Pfennigbauer M. Introducing a New Class of Survey-Grade Laser Scanning by use Unmanned Aerial Systems (UAS). Proceedings of the FIG Congress 2014. Engaging the Challenges—Enhancing the Relevance. 2014. No. 7074.
  10. Besl P.J., McKay N.D. Method for Registration of 3-D Shapes. IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence. 1992. V. 14. No. 2. P. 239–256. DOI: 10.1109/34.121791.
  11. Dong Z., Liang F., Yang B., Xu Y., Zang Y., Li J., Wang Y., Dai W., Fan H., Hyyppäb J., Stilla U. Registration of large-scale terrestrial laser scanner point clouds: A review and benchmark. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. 2020. V. 163. P. 327–342. DOI: 10.1016/j.isprsjprs.2020.03.013.
  12. Fuad N. Comparing the performance of point cloud registration methods for landslide monitoring using mobile laser scanning data. International Archives of ISPRS. 2018. V. XLII-4/W9. P. 11–21. DOI: 10.5194/isprs-archives-XLII-4-W9-11-2018.
  13. Gao Y., Huang X., Zhang F., Fu Z., Yang C. Automatic geo-referencing mobile laser scanning data to UAV images. International Archives of ISPRS. 2015. V. XL-1/W4. P. 41–46. DOI: 10.5194/isprsarchives-XL-1-W4-41-2015.
  14. Gruen A., Akca D. Least squares 3D surface and curve matching. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. 2005. V. 59 (3). P. 151–174. DOI: 10.1016/j.isprsjprs.2005.02.006.
  15. Guo Y. Rotational projection statistics for 3D local surface description and object recognition. Int. J. Comput. Vision. 2013. V. 105 (1). P. 63–86. DOI: 10.1007/s11263-013-0627-y.
  16. Hu H., Sons M., Stiller C. Accurate Global Trajectory Alignment using Poles and Road Markings. IEEE Intelligent Vehicles Symposium. IV. 2019. DOI: 10.1109/IVS.2019.8814054.
  17. Hussnain Z., Oude Elbernk S., Vosselman G. An automatic procedure for mobile laser scanning platform 6dof trajectory adjustment. International Archives of ISPRS. 2018. V. XLII-1. P. 203–209. DOI: 10.5194/isprs-archives-XLII-1-203-2018.
  18. Kitada Y., Dan H., Yasumuro Y. Optimization scenario for 3D-scanning plans of outdoor constructions based on SFM. Proceedings of CONVR. 2015. P. 65–68. DOI: 10.2208/jscejcei.71.I_169.
  19. Kukko A. Mobile laser scanning—system development, performance and applications. Juvenes Print, thesis. 2013. 249 p.
  20. Maalek R., Lichti D.D., Ruwanpura J.Y. Automatic recognition of common structural elements from point clouds for automated progress monitoring and dimensional quality control in reinforced concrete construction. Remote Sensing. 2019. V. 11 (9). No. 1102. DOI: 10.3390/rs11091102.
  21. Mavridis P., Andreadis A., Papaioannou G. Efficient Sparse ICP. Computer Aided Geometric Design. 2015. V. 35. P. 16–26. DOI: 10.1016/j.cagd.2015.03.022.
  22. Schaer P., Vallet J. Trajectory adjustment of mobile laser scan data in GPS denied environments. International Archives of ISPRS, 2016. V. XL-3/W4. P. 61–64. DOI: 10.5194/isprs-archives-XL-3-W4-61-2016.
  23. Scherzinger B., Hutton J. Applanix In-Fusion technology explained. Электронный ресурс: https://www.applanix.com/pdf/Applanix_IN-Fusion.pdf (дата обращения: 20.04.2021).
  24. Scott W.R., Roth G., Rivest J.F. View planning for automated three-dimensional object reconstruction and inspection. ACM Computing Surveys (CSUR), 2003. V. 35 (1). P. 64. DOI: 10.1145/641865.641868.
  25. Soudarissanane S., Lindenbergh R. Optimizing terrestrial laser scanning measurement set-up. International Archives of ISPRS. 2011. V. XXXVIII-5/W12. P. 127–132.
  26. Soudarissanane S., Lindenbergh R., Menenti M., Teunissen P. Incidence angle influence on the quality of terrestrial laser scanning points. International Archives of ISPRS. 2009. V. XXXVIII. No. 3/W8. P. 183–188.
  27. Sun H., Xu Z., Yao L., Zhong R., Du L., Wu H. Tunnel monitoring and measuring system using mobile laser scanning: Design and deployment. Remote Sensing. 2020. V. 12 (4). DOI: 10.3390/rs12040730.
  28. Theory and practice on Terrestrial Laser Scanning. Training material based on practical applications. Vlaams Leonardo Da Vinci agentschap, 2008. 241 p.
  29. Torresan C., Berton A., Carotenuto F., Chiavetta U., Miglietta F., Zaldei A., Gioli B. Development and Performance Assessment of a Low-Cost UAV Laser Scanner System (LasUAV). Remote Sensing. 2018. V. 10. No. 1094. DOI: 10.3390/rs10071094.
  30. Vosselman G., Maas H-G. Airborne and Terrestrial Laser Scanning. CRC Press, 2010. 318 p.
  31. Wakisaka E., Kanai S., Date H. Optimal Laser Scan Planning for As-Built Modeling of Plant Renovations Using Mathematical Programming. Proceedings of 36th International Symposium on Automation and Robotics in Construction. 2019. DOI: 10.22260/ISARC2019/0013.
  32. Wang Y., Chen Q., Zhu L., Liu L., Li C., Zheng D. A Survey of Mobile Laser Scanning Applications and Key Techniques over Urban Areas. Remote Sensing. 2019. V. 11 (13). No. 1540. DOI: 10.3390/rs11131540.
  33. Yang Z. Using training samples retrieved from a topographic map and unsupervised segmentation for the classification of airborne laser scanning data. Remote Sensing. 2020. V. 12 (5). No. 877. DOI: doi.org/10.3390/rs12050877.

Для цитирования: Алтынцев М.А., Алтынцева М.А. Применение технологии лазерного сканирования для контроля состояния защитных сооружений при перекачке нефтепродуктов ИнтерКарто. ИнтерГИС. Геоинформационное обеспечение устойчивого развития территорий: Материалы Междунар. конф. M: Географический факультет МГУ, 2021. Т. 27. Ч. 1. С. 377–393. DOI: 10.35595/2414-9179-2021-1-27-377-393

For citation: Altyntsev M.A., Altyntseva M.A. Application of laser scanning technology to control the state of protective constructions when transferring oil products InterCarto. InterGIS. GI support of sustainable development of territories: Proceedings of the International conference. Moscow: MSU, Faculty of Geography, 2021. V. 27. Part 1. P. 377–393. DOI: 10.35595/2414-9179-2021-1-27-377-393 (In Russian)