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使用ELIOS 2在洗涤塔中进行检测,减少了98%的检查时间,节省了470小时的工作时间
应用案例  来源:Flyability  作者:Flyability  2021-02-03

TVA (美国田纳西河谷管理局) 使用Elios 2无人机在一家电厂中的洗涤塔进行了测试检查,发现使用无人机保护了人员的安全,同时大大减少了检查所需的时间。


安全

洗涤器检查通常需要检查员攀爬到离地24米高的脚手架上,非常危险,使用无人机则可以进行远程视觉数据收集。意味着TVA人员可以避免在如此危险的高度工作。

速度

洗涤器的人工检查需要大约480小时的工作时间,使用无人机的话,TVA的工作人员能够在10个小时内完成检查,从而将检查所需的总时间减少了98%,从而节省了470个小时的工作量。

改善维护

人飞行系统使TVA员工无需架设脚手架即可收集视觉数据,而且可以用在抽气器的泄漏检查上,或者对其进行快速抽检,优化维护过程。


背景介绍

美国田纳西河谷管理局(TVA)是美国最大的公共电力供应商。

它为,153个地方电力公司,约60个大型工业客户和联邦设施提供电力,同时它也服务于东南七个州的上千万人。

自1933年成立以来,TVA一直致力于寻求创新,以至于降低电力的生产价格,同时提高其员工的安全性。

作为这些努力的延续,TVA几年前开始研究使用无人机技术来支持其运营,针对各种应用进行测试,以期进一步改进其流程。


客户的需求

洗涤塔是发电厂内的关键部分,TVA的运营依赖于各种洗涤塔,这些洗涤塔24小时都在处于运行状态。

洗涤器(正式称为烟气脱硫(FGD)单元)因其执行的工作而得名,用于“洗涤”燃煤电厂废气中的二氧化硫排放。

TVA所使用的洗涤器是一个巨大的筒形结构,犹如一个巨大的洞穴,里面使用石灰石浆液来去除工厂烟气中的二氧化硫。

因此技术人员必须定期检查这些洗涤塔内的喷头,以确保其正常运行。

要检查设备的话,就必须在洗涤器内部约24米高的地方搭建脚手架,但是这样的施工模式会导致工作人员处于高空中,非常危险。

考虑到在洗涤塔内进行检查的危险,施工方提出是否能测试一下无人机检测技术,用远程收集可视数据的方法进行检查。


解决方案

TVA的UAS计划经理James Manni决定使用Elios 2检查位于Cumberland化石工厂的2号机组洗涤塔模块。进行无人机能力的测试。判断无人机是否可以成功收集视觉数据并协助TVA现有的检查计划。


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坎伯兰化石厂的2号洗涤塔高30米,直径18米,为检查人员提供了广阔的覆盖范围。曼尼希望无人机可以在检查过程中通过完全代替人工检查来消除所有人在高处作业所带来的危险,同时能够加快检查过程并提高安全性。

选择Elios 2这种是因为它的特殊的设计。无人机位于一个保护笼中,该保护笼使其能够与物体碰撞并继续飞行,这些设计是专门为在狭窄,难以导航的室内空间(例如所提供的洗涤器)中进行检查而准备的。


结果

尽管这是TVA的第一次使用无人机对洗涤器进行检查,但这项工作依然取得了成功。


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在第首次次飞行中,检查小组对洗涤器进行了检查,他们在一个洗涤塔的喷头内发现并且定位了一个已经损坏而需要维护的设备。TVA团队采取了变通办法,通过在这个设备周围搭建保护。使得整个设备能够继续安全操作,直到下次维护停机的时候和其他设备一起进行维修。

解决此问题后,检查团队继续完成洗涤器检查。在8到10个小时的时间内,他们使用无人机远程收集检查所需的所有视觉数据,同时无需安装任何脚手架。

成功完成对2号机组洗涤塔的检查后,TVA团队继续在1号机组洗涤塔中使用Elios 2。无人机在外壁发现了一个液体泄漏点,于是他们将Elios 2飞入了洗涤塔内部,直到找到其来源。

如果不使用无人机,团队将不得不排干整个洗涤塔,并在1号洗涤塔内设置脚手架,进行逐层的扫描才能找出泄漏的原因。而现在通过使用无人机,他们可以直接从入口点向下飞行100英尺的高度,直到确定泄漏源。

观看此视频以查看检查期间捕获的素材:


使用无人机的好处

TVA人员使用无人机进行洗涤塔检查的主要意义在于安全。

免去了站在24米甚至更高的悬空脚手架上的危险,也免去了爬上脚手架进行目视检查的麻烦,这样一来工作人员就不需要在高空且狭窄的空间里进行工作。

无人机还使洗涤器的检查速度大大加快,使得检查员在大约10个小时内就收集了所需的所有视觉数据。

使用传统方法,相同的检查总共需要480小时:放置和取下脚手架需要450小时,而检查员站在脚手架上进行目视检查则还需要30小时。

这意味着使用无人驾驶飞机可使洗涤器的检查速度提高了98%,总共节省了470个工作小时。


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总结

由于任务准备时间短, 效率高, ELIOS 2为TVA团队提供了一个高效便捷的检测方法, 以便在TVA团队在洗涤塔出现潜在问题时进行抽查且迅速的确定泄露的位置。 

TVA团队将继续使用ELIOS 2收集视觉数据进行检查,并且目前正在努力将其推展到其他的潜在应用中。 

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