《城镇燃气管网泄漏智能化巡检技术规程》TJFPA 0022-2025

JFPATechnicalspecificationsforintelligentinspectionofleakagei2025-12-25发布江苏省消防协会发布IT/JFPA0022—2025 4 5 6 7 7 8 9 11 12 T/JFPA0022—2025 T/JFPA0022—20251城镇燃气管网泄漏智能化巡检技术规程本文件规定了城镇燃气管网泄漏智能化巡检的巡检系统组成、巡检方法、本文件适用于城镇燃气管网敷设区域内泄漏气体组分与开挖施工等异常情下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引GB/T38658-2020智慧城市燃气安GB/T42229-2022城镇燃气管道泄漏监T/JFPA0022—20252在城镇燃气供应系统中，从燃气生产或接收点到终端用户之间的全部管道和附属设施的集合，包括输送管道、分配管网、调压设施、计量装置及其他相关设利用先进的信息技术、传感技术和自动化设备，对燃气管网进行数据采集、智使用专门的检测仪器和设备，对燃气管网附近的空气组分进行检测，以确定是与管道相连具有对燃气进行过滤、计量、调压及控制等功能设备的总称，如过T/JFPA0022—20253对于给定的测量仪器，由标准所允许的，相对于已知参考量值的最大允许偏差一种专门设计用于执行巡检任务的车辆，通常配备各种传感器、监测设备和数指通过图像分析技术，识别燃气管道或附属设施的上方或附近是否存在占用或压覆行为的过程。该行为包括但不限于堆放杂物、违法建筑、停靠车辆、树木T/JFPA0022—20254指利用图像分析技术，对施工机械、施工围挡和人工作业等信息进行分析，判指借助红外成像技术或热敏摄像系统，识别管网周边环境中出现的温度异常区3.15第三方施工行为识别third-partyconst指基于智能视觉技术，自动识别燃气管网附近的非本单位施工行为，并判断其指利用视频分析、行为识别等人工智能技术，监测并识别靠近管网区域的人员城镇燃气管网智能化巡检系统应是集前端感知、智能分析、协同调度于一体的综合技术体系，具备高灵敏度检测、智能识别、精准定位、协同响应与闭环管理能力，涵盖空中到地面、数据采集到决空中巡检单元以无人机为载体，搭载可见光相机、激光遥测模组、红外热成像仪等载荷执行巡检任务，无人机拥有数据链系统，具备自主飞行与避障能T/JFPA0022—20255适用于昼夜不同光照条件下的拍摄任务，有效捕捉管道沿线占压物、附属设施激光遥测模组用于燃气管网附近气体浓度检测，通过激光遥感技术识别微红外热成像仪用于探测燃气管网周围环境温度异常，帮助识别周围热源、管道过热等安全隐患，噪声等效温差（NETD）≤50mK，确保在低温差环境中也数据链系统是空中巡检单元与地面调度平台的通信桥梁，负责回传无人机为实现自动化、无人化巡检，巡检系统可与自动起降机场（如大疆机场）相结合，实现无人值守状态下的自动充电、任务执行与数据归集，通过统一云地面巡检单元是以有人车或无人驾驶平台为载体，集成气体检测、图像感知、环境感知、定位导航、协同作业模块与通信数据管理单元的移动式巡检系6车载平台应具备良好的机动性与环境适应性，稳定行驶于沥青、混凝土、砂石、草地等多种复杂路面，续航里程满足单次巡检任务需要，具备减震、密气体检测系统应配备ppb级泵吸式燃气检测传感器，甲烷、乙烷检测灵敏环境感知系统应具备风速、风向、温度、湿度等关键环境参数的实时监测协同作业模块可选配无人机起降平台，具备无人机自动收纳、充电与数据通信数据管理应支持4G/5G或专用无线网络，实现巡检数据、视频流与报7智能分析预警平台是系统数据处理与风险研判中枢，面向燃气管网巡检场平台具备外部风险自动识别能力，包括但不限于：三方施工、非法开挖、事件，标注时间、位置、风险种类、图像证据及置信度等信息，涵盖气体浓度负责实现前端巡检设备、后台分析平台与现场作业人员之间的实时数据通信、秒，关键告警信息实现秒级推送，具备多终端（PC、移动设备）接入能力，提供统一Web及App可视化操作界面，支持任务派发与资源调度。在应急情况下，系统应自动启动应急预案，支持一键报警、资源调度、阀单位的实时协同，支持不低于100台设备并发接入，具备系统日志、权限管理T/JFPA0022—20258手持式巡检终端是巡检人员现场作业的核心装备，是实现现场复核与精细检测的关键环节。该设备集成高灵敏度甲烷检测模块（灵敏度不低于10ppm具有可视化浓度显示界面，支持触屏操作或物理按键，具备抗震、防水、防尘综上所述，通过“人-车-机”协同巡检体系，依托智能感知、数据融合与智慧调度技术，构建了高效、精准、安全的全方位巡检体系，实现了燃气管网运行风险的立体化感知、智能化识别与全流程闭环管理，推动了燃气巡检向智燃气管网巡检过程中，通过巡检车辆及无人机，对燃气管网系统及其周边环境开展连续的数据采集。采集对象包括与燃气泄漏相关的信息以及非泄漏类视频以及热红外图像，用于识别燃气管网沿线可能存在的占压、施工、高温点T/JFPA0022—20259里程坐标）以及巡检设备编号等，用于数据定位、数据关联及全过程追溯。数据采集应覆盖巡检路线所涉及的全部燃气管网区域，确保巡检作业在时间和空巡检过程中采集的数据受环境条件变化、设备状态波动及通信因素影响，在进入分析环节前应进行预处理，以控制异常和干扰状态，使数据满足安全分T/JFPA0022—2025对预处理后的数据，应通过标准化处理、特征提取、智能算法、多源数据关联分析等手段，识别数据所反映的状态特征和异常规律，实现燃气泄漏的精准检燃气管网泄漏分析主要依托泵吸式激光传感器和遥测式激光传感器，对环境空气中甲烷、乙烷等燃气组分浓度进行检测与分析，通过识别燃气浓度异常变化特征，实现燃气泄漏判定及泄漏点定位。该技术基于中红外光谱测量原理，利用甲烷、乙烷分子在中红外波段对特定波长激光的特征吸收效应，当中红外光穿过含有燃气成分的气体样品时，特定波长光强因分子吸收而发生衰减。通过对入射光与透射光强度变化的测量，并基于朗伯-比尔定律建立光吸收与气体浓度之间的定量关系，可实现对甲烷、乙烷浓度的准确测量。由于甲烷与乙烷在中红外波段具有稳定且可区分的特征吸收谱线，且谱线重叠度低，该方法能非泄漏类风险状态分析主要针对燃气管网及其周边环境中不直接表现为燃气泄漏、但可能诱发管道损伤或引发燃气安全事故的异常状态。在燃气管网巡检过程中，该分析依托人工智能算法，对巡检采集的可见光图像和热红外图像数据进行自动分析，实现对设施占压、异常高温、违规施工等异常状态的识别。算法针对可见光与热红外图像实施预处理，通过消除光照波动、环境干扰及设备固有噪声的影响，完成图像校正。对于可见光图像，人工智能算法从图像中自T/JFPA0022—2025纹理分布以及在图像中的空间位置关系，以此完成占压、施工、人员异常行为的识别。热红外图像通过测量目标物体的红外辐射强度，并结合发射率及环境参数进行标定，将像素灰度值转换为实际温度，从而获取目标表面的温度分布信息。在此基础上通过融合人工智能算法，实现对高温目标及异常热源物体的对巡检过程中采集并经预处理的图像数据构建图像数据库，用于训练人工智能算法模型，以提升非泄漏类风险状态图像识别的准确性与稳定性。用于模型训练的图像数据应重点覆盖设施占压、施工活动、异常高温、设施外观异常等拟识别风险状态的典型特征类型，并对相关图像进行系统整理和标注，形成结构化的图像样本数据集，确保模型具备稳定、可靠的识别能力。模型训练应采用迭代方式持续开展，并在训练过程中结合同步确认的巡检结果和处置结论，对模型识别输出进行校验与修正，不断提升对目标特征的识别能力，降低误识别应通过补充针对性样本数据并调整训练策略进行优化，以提高模型在复杂条件T/JFPA0022—2025用于对巡检区域燃气安全状态进行整体评估，并为预警发布、巡检处置和应急响应提供依据。研判过程中，应将气体检测数据、图像识别结果、环境参数信息及其对应的时间和空间位置信息进行关联分析，对各类结果进行一致性和相关性判断。其中，气体浓度分析结果用于评估燃气泄漏的可能性和严重程度，图像识别结果用于识别设施占压、异常高温、施工活动等非泄漏类风险状态，环境参数变化用于辅助判断气体扩散特征及异常产生的环境影响，从而区分真在评判过程中，应重点关注异常事件的空间位置关系和时间演变特征，通过分析气体浓度异常与图像风险事件在空间上的关联性及时间上的连续性或同步性，提高对燃气泄漏风险及其他安全隐患的判定可靠性。对同时出现气体浓度异常和图像风险事件的区域，应作为重点风险区域进行标识；对单一异常但持续存在或呈发展趋势的情况，也应纳入风险评估范围。基于综合研判结果，对巡检区域安全状态进行分级评估，形成明确的风险判定结论，内容包括风险类型、风险等级、涉及管网设施范围及相应处置建议。研判结果应通过信息化平台统一输出，并具备可追溯性，用于支撑后续巡检处置、应急联动和风险整利用燃气管网GIS系统对巡检路线进行规划，确保燃气管网巡检的全面覆盖。巡检前需要对所有设备进行检查和校准，包括气体检测系统、图像感知系T/JFPA0022—2025统、定位导航系统等，以确保其良好运行状态。根据历史数据分析结果，确定重点的巡检区域，尤其包括存在频繁占压、开挖、第三方施工等安全隐患的高风险区域，可提前设定视频识别模型的重点检测参数和规则。巡检作业尽量避大雪等天气时，应合理调整巡检方式，必要时巡检道路与燃气管道的相对位置、相关设施与道路的间距等信息，确保实现燃——在开始巡检之前，确保巡检车辆和设备处于良好的工作状态。检查车辆的机械部件、燃料系统和轮胎，以及巡检车上的燃气组分检测仪器和相关设调整车辆的速度和行驶模式，以适应巡检路线的要求。巡检车气体检测系统的——驾驶巡检车沿着预定的路线行驶，同时监测燃气管道和周围环境的气体组分及关联参数情况。使用车载的燃气检测仪器和视频识别系统来监测环境——在巡检过程中，智能分析预警平台应实时记录图像识别结果与识别时间、位置等数据，并与气体浓度检测数据联合分析。对于识别出的高风险事件——如果发现燃气泄漏或潜在风险等异常情况，立即采取通知相关部门或——完成巡检路线后，返回起点或指定位置。关闭车辆的引擎和设备，检人机巡检；巡检车与无人机应采用同一数据平台，实时共享检测结果。无人机确保所有传感器和设备都连接并正常工作，确认飞行控制器和遥控器连接状态米为宜，飞行速度不宜超过8m/s，并与障碍物保持安全距离。利用配备的气体传感器、红外摄像头及可见光相机来监测燃气管道和周围环境的情况。除对空气中甲烷、乙烷等组分浓度进行检测外，还应通过数据链将采集信息传输至多T/JFPA0022—2025出现的高温异常点；第三方单位未备案的施工作业活动；非工作人员在管网设施附近的异常停留或操作行为。上述识别结果应自动标注时间与地理位置，供异常，且平台未检测到干扰源（如施工、热源）时，判定为燃气泄漏；若同时存在干扰源，需人工复核确认。当在某一点浓度不再上升，达到最高值时，即热源影响、设施占压、异常人员活动等外部诱发因素，为风险分级与应急响应测出可能会有燃气泄漏的区域范围后，应结合智能预警平台判断是否存在施工仪器等检测仪器，检测速度不应超过仪器的检测速度限定值，并应符合下列规——对埋设于车行道下的管道，宜采用车载仪器进行快速检测，车速不宜——对埋设于人行道、绿地、庭院等区域的管道，宜采用手推车载仪器或T/JFPA0022—2025在初检过程中，智能分析预警平台应同步记录巡检沿线环境，自动识别树木压覆、临时围挡、占用堆物等不利于检测或可能遮蔽泄漏点的风险因素，并从而实现巡检过程的高频高精度检测。图像识别结果也可用于动态调整检测区域，如数据分析平台判断存在施工区域、地面开裂或遮挡物等干扰因素应增加6.2.10巡检过程中应考虑环境风速、温度、湿度的影响，风速过大会加速燃气扩散，对泵吸式高精度燃气传感器检测精度会有较大的影响。因此，在风速较T/JFPA0022—2025大的环境下，需要扩大燃气泄漏搜查范围，当传感器检测到浓度超过阈值时，作人员迅速引起注意并采取必要的行动。若监测到泄漏区域存在异常施工、高发送警报信息，发送的信息中应附带视频识别结果和截图，便于救援人员提前值点匹配，形成联合定位结果，提高泄漏点识别精度，以便专业人员快速到达测到泄漏时，系统应立即自动关闭相关阀门，阻止燃气继续泄漏；如果智能分T/JFPA0022—2025泄漏量、图像识别分析结果、事件图像、视频帧截图、智能识别标签（如“占2)对埋设于人行道、绿地、庭院等区域的管泄漏后应立即查找漏点，同时依据图像识别系统获取的周边场景数据排查干扰T/JFPA0022—2025际情况自行制定灵活的泄漏巡检周期，但不得低于本规程以及CJJ/T215对燃同时参考图像识别系统记录的该区域历次识别到的占压、施工等外部干扰事件——铸铁管道和未设阴极保护的钢质管道，巡检周——管道运行时间超过设计使用年限的1/2，巡检周期应缩短至