Methodology of automated monitoring of linear objects of oil and gas complex with a free aircraft

Introduction. The aim of the work is to create a methodology for automated monitoring of linear objects in the oil and gas complex based on the developed mathematical model of flame recognition from a video protocol obtained from a free aircraft. Materials and methods. In a typical solution for recognizing a flame from a free aircraft, an infrared camera is used which effectively solves the detection problem, but has a high cost and is an additional attachments, which increases the weight of the apparatus and reduces its flight capabilities. In existing systems with video camera, the operator makes a decision about the presence of combustion, receiving information from the monitor of the control panel in real time. Theoretical basis. To improve this principle, the algorithm for recognizing the flame in automatic mode, implemented in the program “Video detector flame 2.0 FD”, its difference in the analysis of the video protocol on-board. To implement the algorithm developed, the device of the Russian production Supercam S350 was selected. The flight conditions for the implementation of the methodology were chosen on the basis of the limitations of the underlying mathematical model, while the altitude was 40 m. The condition of sufficiency of the study of one point from two different angles with an overlap of 10 % is accepted in the work. The operational speed of the aircraft during monitoring is 50 km/h. Results and its discussion. To ensure the uniformity of capture of the frames of the underlying surface, polynomial regression of the third degree is determined depending on the true speed in the range from 20 to 70 km/h. The operational characteristics of the selected aircraft and the boundary conditions of the developed mathematical model are generalized and summarized in the methodology of automated monitoring of linear objects of the oil and gas complex. Conclusions. The proposed algorithm uses a digital video camera of standard resolution, performing the detection task without specialized equipment. This significantly reduces the cost of the device and opens the possibility of broad integration into existing free aircraft due to cross-platform software.

беспилотное воздушное судно, распознавание пламени, система автоматического контроля, алгоритм распознавания, дрон, линейный объект, нефтегазовая отрасль, free aircraft, flame recognition, automatic control system, recognition algorithm, drone, linear object, oil and gas industry

1. Вытовтов А. В., Калач А. В., Куликова Т. Н. Алгоритм распознавания пламени с борта беспилотного воздушного судна Вестник Воронежского институтаГПСМЧСРоссии.-2017.-№3(24). -С. 86-90.

2. Capitan J., Merino L., Ollero A. Cooperative decision-making under uncertainties for multi-target surveillance with multiples UAVs Journal of Intelligent and Robotic Systems.-2016.-Vol. 84, No. 1-4. -P. 371-386. DOI: 10.1007s10846-015-0269-0.

3. Dalamagkidis K., Valavanis K. P., Piegl L. A. Current status and future perspectives for unmanned aircraft system operations in the US Journal of Intelligent and Robotic Systems.-2008.-Vol. 52, No. 2. -P. 313-327. DOI: 10.1007s10846-008-9213-x.

4. Rabta B., Wankmьller C., Reiner G. A drone fleet model for last-mile distribution in disaster relief operations International Journal of Disaster Risk Reduction. - 2018. - Vol. 28. - P. 107-112. DOI: 10.1016j.ijdrr.2018.02.020.

5. Dadashzadeh M., Khan F., Hawboldt K., Amyotte P. An integrated approach for fire and explosion consequence modelling Fire Safety Journal.-2013.-Vol. 61.-P. 324-337. DOI: 10.1016j.firesaf. 2013.09.015.

6. Mueller E. V., Skowronski N., Clark K., Gallagher M., Kremens R., Thomas J. C., Houssami M. E., Filkov A., Hadden R. M., Mell W., Simeoni A. Utilization of remote sensing techniques for the quantification of fire behavior in two pine stands Fire Safety Journal. - 2017. - Vol. 91. - P. 845-854. DOI: 10.1016j.firesaf.2017.03.076.

7. Laszlo B., Agoston R., Xu Q. Conceptual approach of measuring the professional and economic effectiveness of drone applications supporting forest fire management Procedia Engineering.-2018.- Vol. 211.-P. 8-17. DOI: 10.1016j.proeng.2017.12.132.

8. Денисов М. С., Русских Д. В. Алгоритм определения пламени на видеоизображении Актуальные проблемы пожарной безопасности : материалы XXVII Международной научно-практической конференции, посвященной 25-летию МЧС России : в 3 ч.-М. : ВНИИПО МЧС России, 2015. -С. 73-78.

9. Лебедев Ю. М., Разиньков С. Ю., Вытовтов А. В., Шумилин В. В. Зарубежный опыт использования микрокамер в инфракрасном диапазоне на БПЛА для обнаружения огня Проблемы обеспечения безопасности при ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций.-2015.-Т. 1.- С. 28-33.

10. Королев Д. С. Методика прогнозирования пожароопасных свойств продуктов нефтепереработки для обеспечения пожарной и промышленной безопасности : дис.…канд. техн. наук.-Воронеж, 2017.-105 c.

11. Вытовтов А. В., Калач А. В., Сазанова А. А., Лебедев Ю. М. К вопросу о создании беспилотных летательных аппаратов Вестник БГТУ им. В. Г. Шухова. -2016. -№ 2. -С. 87-91.

12. Мазаев А. В., Иванова Ю. В. Особенности технологии изготовления панели двойной кривизны и переменной толщины из композита СИАЛ Инновации, технологии и бизнес.-2017.-№3. -С. 76-82.

13. Чудаков А. А. Верификация метода восстановления рельефа местности на основе картографических данных Фундаментальные проблемы системной безопасности : материалы школы-семинара молодых ученых. -Елец : ЕГУ им. И. А. Бунина, 2014. -С. 255-260.

14. Ситников И. В., Кривопуст O. Г., Однолько А. А., Артыщенко С. В. Имитационное моделирование площади пожара с применением метода Монте-Карло в рамках интегральной математической модели пожара Инженерные системы и сооружения. -2012. -№ 4(9). -С. 75-82.

15. Демехин Ф. В. Методологические основы совершенствования автоматизированных систем противопожарной защиты предприятий нефтеперерабатывающего комплекса с применением видеотехнологий : дис. …д-ра техн. наук. -СПб., 2009. -383 с.

16. Пат. 2610800 Российская Федерация, МПК F17C 902, F25B 2900, F17C 310. Способ изотермического хранения и регазификации сжиженного углеводородного газа Шевцов С. А., Каргашилов Д. В., Усачев Д. К., Хабибов М.-А. У. - № 2015148410; заявл. 10.11.2015; опубл. 15.02.2017, Бюл. № 5.

17. Dunnington L., Nakagawa M. Fast and safe gas detection from underground coal fire by drone fly over Environmental Pollution.-2017.-Vol. 229.-P. 139-145. DOI: 10.1016j.envpol.2017.05.063.

18. Устюжанина А. Ю., Галкина А. А., Фукалов Д. С., Шарафутдинов А. А., Хайретдинов И. А., Хафизов И. Ф. Разработка и создание веб-приложения по моделированию чрезвычайных ситуаций на опасных производственных объектах нефтегазового комплекса Проблемы сбора, подготовки и транспорта нефти и нефтепродуктов. -2017. -№ 1(107).-С. 210-218.

19. Пат. 2634782 Российская Федерация,МПКB01D 5326, B01D 5314, B01D 300. Способ осушки углеводородного газа диэтиленгликолем Шевцов С. А., Калач А. В., Каргашилов Д. В., Сапелкин Д. И. -№ 2016129908; заявл. 20.07.2016; опубл. 03.11.2017, Бюл. № 31.

20. Zhao J., Huang H., Jomaas G., Zhong M., Li Y. Spread and burning behavior of continuous spill fires Fire Safety Journal. -2017.-Vol. 91. -P. 347-354. DOI: 10.1016j.firesaf.2017.03.046.