无人船水下暗管排查及水质走航监测案例

无人船水下暗管排查及水质走航监测案例

一、案例背景

1. 行业需求分析

传统作业痛点

• 水下暗管排查：

① 依赖人工潜水：需潜水员携带探测设备下水，受限于水体能见度、流速及危险环境（如暗流、污染物），效率低且安全隐患大。

② 设备局限性：传统拖曳式声呐需载人船只配合，无法进入狭窄河道，且受河道水深影响较大，无法浅水作业，数据采集周期长。

• 水质监测：

① 离散采样：人工定点采样频率低（通常每月1-2次），难以捕捉污染事件的瞬时变化。

② 数据滞后性：实验室分析耗时3-5天，无法为应急决策提供实时支持。

• 市场潜力

环保监管趋严，2023年《水污染防治法》要求地方政府建立动态监测体系，严查偷排行为。

• 无人船技术可覆盖以下场景：

① 隐蔽工程排查：暗管、非法排口定位。

② 污染溯源：结合水质数据与地理信息，快速锁定污染源。

③ 长效监测：部署无人船网络，实现重点水域7×24小时巡检。

2. 客户痛点

温州市鹿城区锦绣路横渎河问题

核心挑战：

① 暗管位置未知：历史资料缺失，无法确认是否存在偷排暗管。

② 封堵效果待验证：已知暗管封堵后，需检测是否仍有渗漏或新增违规排口。

③ 水质异常溯源：下游溶解氧、氨氮、COD等参数异常波动，需查明污染源是否为暗管偷排。

需求优先级：

① 紧急排查：2小时内完成标记河段暗管探测及水质动态监测。

② 精准定位：暗管坐标误差需<0.5米，支持后续封堵或执法。

二、解决方案设计

1. 无人船系统配置

硬件模块

• 船体平台：

① 碳纤维轻量化设计，长0.98米，宽0.52米，吃水深度0.08米，适应狭窄河道。

② 双推进器+差速控制，支持复杂水流环境下的稳定航行（抗流速≤5m/s）。

• 探测传感器：

① 侧扫声呐（频率900kHz，分辨率5cm）：生成水下地形及管线高清影像。

② 单波束测深仪：实时监测水深数据，精度±1cm。

③ 多参数水质仪：实时监测溶解氧、氨氮、COD、电导率、pH、浊度、温度。

• 通信与能源：

① 4G/2.4G双模通信，支持网络范围无线距离实时数据传输。

② 锂电池供电，续航时间8小时（满负荷工况）。

硬件布局图

软件平台

• 智能控制端：

① 基于GIS地图的航线规划，支持手动遥控与自动巡航模式切换。

② 水下地形影像+水质数据实时显示，作业状态轨迹实时监测。

③ 紧急避障算法（毫米波+视觉识别+单波束测深仪），遇障碍物自动停泊或绕行，浅滩自动倒车。

• 数据分析系统：

① 声呐影像AI解译：通过卷积神经网络（CNN）识别暗管特征，自动标注疑似点位。

② 水质数据反演引擎：结合时空插值算法，生成污染扩散热力图。

2. 实施过程

阶段1：预调查与方案制定

• 数据收集：

① 调取河道历史资料（CAD管网图、水质报告），划定重点排查区域。

② 现场勘察河道宽度、流速、障碍物分布（如桥墩、水草、桥洞）。

• 航线规划：

规划航线，确保声呐扫测宽度覆盖河道全断面+两侧边坡。

作业河段卫星图

阶段2：现场作业

• 暗管排查：

① 无人船以1.5m/s航速巡航，侧扫声呐实时采集声呐数据。

② 发现疑似暗管时，AI自动识别，获取暗管影像三维坐标定位。

• 水质走航监测：

① 水质传感器可根据水深记录频率实时记录，同步记录位置及水深信息。

② 遇氨氮浓度突升（>2mg/L），自动预警提示。

无人船现场作业照片

智能控制端界面

无人船摄像头画面

无人船摄像头夜视画面

阶段3：数据分析与报告

• 暗管解译：

① 通过AI比对声呐影像与典型暗管特征库（含管道、排水渠、排口等），输出7处疑似点位（置信度>85%）。

② 人工复核1号点位（半潜没排口），确认其为直径30cm的PVC管道。

• 水质关联分析：

① 下游区域溶解氧低至3.2mg/L（标准>5mg/L），氨氮峰值4.8mg/L（超标2.4倍），与暗管位置空间匹配。

② 反演模型显示污染扩散范围约200米，主要集中于河道南岸。

目标点位卫星标记图

三、技术难点与创新

1. 复杂环境适应

挑战：河道存在漂浮垃圾、水草缠绕风险。

• 解决方案：

① 推进器加装防缠绕护罩。

② 视觉系统实时识别漂浮物，动态调整航速与航向。

2. 数据融合精度

挑战：声呐影像易受水体浑浊度干扰，可能产生虚警。

• 解决方案：

多传感器数据融合：声呐+水质参数联合判读。

例如，某疑似暗管点位处同时检测到氨氮浓度异常，则判定为高概率偷排口。

3. 实时响应机制

• 创新点：

① 开发“污染事件自动标记”功能，水质超标时无人船自动停留并拍摄视频，通过4G回传现场画面。

② 疑似暗管声呐影像AI自动识别标记。

③ 执法部门可通过平台直接调取证据链（坐标+水质数据+影像）。

四、实施成果与验证

1. 暗管排查成果

2. 水质监测数据

3. 综合效益

效率提升：

全流程耗时2小时（传统方式需1天+3天实验室分析）。

成本对比：

*价格仅作参考

五、总结与展望

本案例通过高精度声呐探测与实时水质监测的深度融合，实现了“污染源-排放路径-环境影响”的全链条溯源，为城市水环境治理提供了可复用的技术范式。

• 未来将探索以下方向：

AI算法优化：提升暗管识别准确率至95%，减少人工复核依赖。

组网监测：部署多船协同作业，覆盖更大流域范围。

政策对接：与环保部门数据平台直连，实现监测-执法-治理闭环。

通过详细技术描述、数据对比及现场验证，本案例充分展现了无人船在水环境管理中的核心价值，可为类似项目提供完整参考。

六、附录

关键数据示例

• 侧扫声呐影像图

① 半潜没排口

半潜没排口

半潜没排口侧扫影像图

② 水下暗管

水下暗管位置照片

水下暗管侧扫影像图

③ 水下暗管

水下暗管位置照片

水下暗管侧扫影像图

④ 明渠排口

明渠排口照片

明渠排口水下声呐影像

• 水质反演热力图

COD反演热力图

pH反演热力图

氨氮反演热力图

电导率反演热力图

溶解氧反演热力图

温度反演热力图