一． 长输管道缺陷定位现状概述
油气管道及其附属设施的建设发展迅速，油气行业的输送管控技术与国家的战略发展与人民的生产生活息息相关。由于输送油气本身介质的腐蚀性以及外部地形气候等各类因素的影响，长输管道的自动化缺陷定位与全方位监控己成为确保管道安全、稳定的重要因素，受到了管理和技术人员的普遍重视，越来越多的技术和方法引入到管道内缺陷定位领域中来。
二． 缺陷三维可视化建设内容
1、 缺陷模型构建
系统对缺陷三维模型的展示包括多个组件，包括缺陷的属性和资料信息的展示组件、缺陷的查询定位的搜索组件、缺陷检测记录跟踪组件。首先根据缺陷的类型和通用的缺陷信息，建立管道缺陷的三维基础模型，模型支持属性的自动匹配，位置、大小、时钟方位定位准确，将三维模型数据处理发布为数据服务，服务能够支持分层、流式加载。
2、三维查询定位可视化
长输管道内检测缺陷查询包括金属损失、焊缝异常、凹陷、弯曲应变四部分。查询方式可采用属性查询和空间查询。属性查询的条件包括时钟方位、缺陷类型、缺陷长度等。点击属性查询筛选后的缺陷列表，或是直接在三维管道上点击对应的缺陷模型。即可在场景中进行缺陷模型定位，通过气泡弹窗展示其挂接的基础信息。
三． 缺陷三维可视化实现技术
1、 缺陷模型构建流程
系统根据管道检测设备及外业定位的缺陷位置和类型信息，将采集到的管道缺陷信息入库存储在APDM中。将内检测的焊缝数据展点入库到APDM中生成钢管要素，通过钢管数据计算出钢管数据与垂直方向的夹角，通过空间计算将钢管要素与缺陷数据进行挂接，通过缺陷检测信息计算缺陷面积大小。由于缺陷数据量比较大，采用LOD模型与要素数据进行建模，并通过cesiumlab进行切片处理并存储到系统服务器，用tomcat发布数据形成数据服务。
2、 缺陷模型三维可视化实现
为了实现上述长输管道缺陷查询、跟踪定位等的展示内容，系统采用了Cesium的数据加载规范和三维绘图标准。通过内置免插件的跨平台开源WebGL API,完成了对复杂三维场景的加速渲染，提升了Web三维的绘制能力。
本次缺陷模型的三维展示种采用了i3dm格式的实例3D模型（Instanced 3D Modal）。i3dm用于表达一个对象，强调其在对各位置的可复制性，因此可以很大程度的减少数据的冗余程度，进一步提高渲染效率。通过将i3dm及其要素表结合起来，不仅存储了实例模型的属性信息还确立了坐标和方位参数，通过实例瓦片的位置和方位确定了缺陷模型在长输管道上的渲染位置和姿态。
Cesium渲染和加载缺陷模型技术。作为开源的JavaScript库，Cesium提供了一套遵循WebGL三维绘图标准的三维虚拟地球展示方案。可针对三维场景中的地形、影像地图以及瓦片调度算法进行自定义实现并在项目中灵活应用。将按照Cesium标准规范建立起来的实例化缺陷模型结构，通过Cesium绘图的高精度计算，将其通过统一的WebGIS地图展示框架结合起来，实现了不同种类缺陷模型和管道的贴合以及大场景的批量展示。通过Cesium Viewer和Camera类捕捉缺陷模型的3DTileset所在的位置，并通过Primitive方式绘制，进一步提升缺陷实例化模型的绘制性能。然后通过读取不同位置的实例3D模型要素属性信息，从而实现缺陷在三维地图上精准定位及缺陷记录的跟踪展示。
图：金属损失缺陷类型与管道贴合展示
四． 社会应用价值与前景
油气长输管道的社会应用领域不断扩展，输送介质和输送网络呈现多样化趋势，对我国的轻工业经济发展和社会生产生活起着重要作用[3]。但随着管道使用时间的不断延长，事故发生概率也不断加大，加之管道设备的技术历史局限性，以及错综复杂的管道铺设环境。因此对发生缺陷的管道建立完善的安全评价体系，对在役管道保障安全、降低管道事故率、有效评估与安全管理，以此维护油气管道行业的快速发展和社会安定，具有实际的经济价值与社会应用价值。
五． 结语
长输管道的缺陷管理与展示在管道运行监控期间不可或缺，通过将缺陷的位置、类型、属性记录等信息挂载到长输管道的三维基础缺陷模型中去，生成与管道贴合的实例化缺陷模型。这种在长输管道的三维场景漫游模型信息的方式，增加了用户身临其境的体验，立体直观的展示方式提高了管道缺陷的识别和定位效率，方便在管道出现缺陷维护甚至运行故障时，能够及时准确的定位缺陷信息从而消除安全隐患，提高了管道运行的安全和稳定性，提高了管道维修的效率、降低维修费用，最大程度减少资源浪费和经济损失。
参考文献
[1] 王良军,李强,梁菁嬿.长输管道内检测数据比对国内外现状及发展趋势[J].油气储运,2015,34(03):233-236.
[2] 赵东,苏子建,李天天.天然气长输管道安全防范与平稳运行的对策[J].科技展望,2016,26(03):254.
[3] 周方舟.长输管道腐蚀缺陷检测技术与应用[J].油气田地面工程,2016,35(03):72-74.
[4] Su T C, Yang M D. Application of morphological segmentation to leaking defect detection in sewer pipelines[J]. Sensors, 2014, 14(5): 8686-8704.
