一种深立井井筒数据采集及分析系统设计

Abstract

目前用于深立井井筒数据采集的罐道巡检机器人能够搭载的传感器数量较少，且没有安全保护装置，存在安全隐患，此外，深立井井筒数据可视化方案大多采用3D GIS进行渲染和显示，存在不易移植、开发周期长等问题。针对上述问题，设计了一种深立井井筒数据采集及分析系统。对罐道巡检机器人进行改进，通过增加车轮锁装置保证机器人运行过程中的安全性，以带车轮锁的罐道巡检机器人作为移动平台，通过搭载红外摄像头、光电编码器、超声波测距模块及各种传感器实现深立井井筒数据采集。采用云服务器加前端可视化面板的方式进行数据处理和显示，通过云服务器接收罐道巡检机器人发送的各类数据，并对数据进行分类处理：温湿度传感器和气体传感器数据直接存储在相应文件夹内；视频数据采用卷积神经网络（CNN）进行处理，分析罐道和井壁是否出现裂缝、形变等，再将分析结果存储在相应文件夹内。对前端可视化面板进行轻量化处理，采用异步JavaScript和XML（Ajax）从云服务器定时读取数据，并采用JavaScript编写上位机界面显示程序，以提高系统的便携性和可移植性。测试结果表明：以带车轮锁的罐道巡检机器人作为数据采集装置，提高了数据采集的可靠性和安全性；可视化面板加云服务器的数据处理和显示方式将上位机软件所占内存缩小至5 MB以内，页面刷新快，可移植性强。