Title: | Automatização do voo de drone para inspeção tridimensional de dutos em plataformas offshore |
Author: | Regner, Daniel Juchem |
Abstract: |
A indústria do petróleo e gás depende da integridade dos dutos utilizados na extração em alto mar para interligar os poços às plataformas. Para garantir a segurança e o bom funcionamento desses dutos, inspeções periódicas são realizadas para registrar variações de diâmetros e detectar possíveis defeitos. No entanto, essas inspeções convencionais são arriscadas, custosas e demoradas devido à necessidade de colaboradores treinados realizarem a inspeção por escalada industrial. Para superar esses desafios, está sendo adotada a utilização de drones para realizar inspeções visuais dos dutos em alto mar. Além das inspeções visuais, há também o interesse em utilizar técnicas de reconstrução tridimensional da cena e medição da nuvem de pontos resultantes para inspeções quantitativas mais detalhadas. Estudos recentes têm apresentado soluções ópticas baseadas em fotogrametria de curta distância, que envolvem a realização de um trajeto pré-determinado para adquirir imagens dos dutos e o uso das informações geoespaciais das fotos para reconstruir a cena em 3D. No entanto, a execução manual desse trajeto de aquisição tem enfrentado grandes dificuldades no ambiente offshore. Para solucionar esse problema, esta dissertação de mestrado descreve o desenvolvimento de um sistema que automatiza o voo de inspeção tridimensional em dutos. A automatização inclui um sistema de controle que foi validado e avaliado metrologicamente. Além disso, foram realizadas comparações com inspeções manuais e a utilização de escalas fotogramétricas na cena. Os resultados obtidos demonstraram que o sistema automático de edição proposto possibilita a realização de inspeções precisas e confiáveis sem a necessidade de treinamento especializado intensivo. Isso facilita a inserção de projetos de Pesquisa e Desenvolvimento (P&D) na indústria, permitindo que sejam realizadas medições de qualidade e contribuindo para aprimorar a eficiência das inspeções em dutos de extração offshore. Abstract: The oil and gas industry depends on the integrity of the pipelines used in offshore extraction to connect wells to platforms. To ensure the safety and proper functioning of these pipelines, periodic inspections are carried out to record diameter variations and detect possible defects. However, these conventional inspections are risky, costly and time-consuming due to the need for trained personnel to carry out the industrial climbing inspection. To overcome these challenges, the use of drones is being adopted to carry out visual inspections of pipelines at sea. In addition to visual inspections, there is also interest in using three-dimensional scene reconstruction techniques and measurement of the resulting point cloud for more detailed quantitative inspections. Recent studies have presented optical solutions based on short-range photogrammetry, which involve taking a predetermined path to acquire images of the pipelines and using the geospatial information from the photos to reconstruct the scene in 3D. However, the manual execution of this acquisition path has faced great difficulties in the offshore environment. To solve this problem, this master's thesis describes the development of a system that automates the three-dimensional inspection flight of pipelines. The automation includes a control system that has been metrologically validated and evaluated. In addition, comparisons were made between manual inspections and the use of photogrammetric scales in the scene. The obtained results demonstrated that the proposed automatic measuring system allows the accomplishment of precise and reliable inspections without the need of intensive specialized training. This facilitates the insertion of Research and Development (R&D) projects in the industry, allowing quality measurements to be carried out and contributing to improve the efficiency of inspections in offshore extraction pipelines. |
Description: | Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica, Florianópolis, 2023. |
URI: | https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/251945 |
Date: | 2023 |
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PEMC2330-D.pdf | 7.203Mb |
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