在煤化工生產園區，儲罐林立、管廊縱橫交錯，高溫高壓設備密布，傳統人工巡檢不僅作業風險高，還存在大量巡檢盲區。如今，一套由山東華宇工學院跨學科學生團隊自主研發的 “天巡樞鏈” 智能巡檢系統，讓工業無人機化身園區 “空中哨兵”，依托自研調度算法與多模態感知技術，實現化工園區全域智能化巡檢，為化工安全生產裝上科技 “防護盾”。從實驗室構想走向產業實地落地，這群大學生歷時兩年深入產業一線走訪調研，把科創論文書寫在化工園區的生產現場。
故事始于 2023 年 12 月，學校實驗室里，工業工程專業幾名學子圍繞煤化工園區巡檢難題展開研討。在前期資料查閱中，團隊發現國內大量化工園區依舊高度依靠人力完成安全巡檢工作，高危環境下的巡檢作業始終是制約化工行業安全發展的突出短板。但紙上的資料無法還原產業現場真實痛點，為了真正摸清企業實際需求，拒絕打造 “只適合實驗室展示” 的產品，項目負責人靳佳齊帶領團隊開啟為期兩年多的實地調研之路。
兩年間，團隊足跡遍及山東、遼寧兩省五市，先后走訪 12 家化工園區及化工生產企業，面對面訪談 187 名一線運維作業人員、企業安全管理人員。走進生產廠區，復雜的現實工況給團隊帶來巨大沖擊。很多化工園區管線設備排布密集交錯，人工徒步很難完成全部區域排查；部分裝置區屬于高溫高壓高危工況，人員直接入場作業人身風險突出；同時不同業務系統相互獨立，巡檢采集的數據分散在各個部門，排查出隱患之后還需要人工整理報告，信息流轉效率低下，隱患處置流程脫節。
大量一線調研梳理出煤化工巡檢五大核心行業痛點：巡檢航線模式固化，多機協同調度運行效率低下；園區設備構筑物復雜，造成空間受限，很難做到全域無死角覆蓋；單一識別傳感器抗環境干擾能力弱，隱患定位精度不足；高溫、煙霧、粉塵等惡劣工況，造成系統誤報率居高不下；各個業務系統數據相互孤立，缺少一體化管控平臺，無法形成完整運維處置閉環。
“我們要做企業真正能用、好用、愿意用的技術產品，不能做脫離產業實際的紙上成果。” 靳佳齊在調研后確立項目研發的核心準則。結合走訪獲取的一手需求，團隊確定三大核心技術攻堅主線：自研動態調度算法、搭建多模態隱患識別體系、打造全流程閉環運維管理平臺，以三大模塊協同，針對性破解化工園區巡檢現存痛點。
算法是整套智能巡檢系統的 “大腦”。針對化工園區復雜多變的作業環境，團隊自主研發 EDPNSGA-II 動態優化調度算法，跳出傳統巡檢路徑規劃靜態模式的局限?；S區內部障礙物多、工況隨時變化，固定航線難以適配現場，這套算法可以實時感知外部環境變化，每 30 秒更新一次動態環境矩陣，五秒之內即可完成無人機航線重新優化。工業工程專業的學生主攻算法迭代優化，將任務優先級、無人機三維路徑坐標作為核心決策變量，創新雙層編碼架構，經過無數次仿真模擬與現場調試，最終系統動態避障路徑生成概率提升 12.3%，有效解決多機協同作業沖突、航線僵化的現實難題，適配化工園區復雜構筑物環境。
感知識別是系統的 “眼睛”。團隊摒棄單一傳感器方案，采用可見光、紅外熱成像、激光測振三類傳感器相融合的硬件感知方案?？梢姽庀鄼C完成設備表面裂紋、破損缺陷識別；紅外熱成像捕捉設備、管線異常溫升；激光測振技術分析機械構件振動特征，挖掘設備內部潛在故障。數據科學與大數據技術專業的學生對 YOLOv11 檢測算法開展改進，引入 GAN 樣本擴充技術與 CBAM 注意力機制，系統能夠依據光照、煙霧、溫度變化動態調整不同傳感器權重，削弱復雜工業環境帶來的識別干擾。團隊收集數萬條化工場景隱患樣本，多次邀請行業專家開展專題研討打磨模型，反復訓練調優之后，整套系統目標識別準確率達到 96.8%，有效降低煙霧、粉塵環境帶來的誤判、漏判問題。
測繪工程專業的同學主攻空間定位與數字孿生底座搭建，融合 GPS-北斗-RTK 多重定位技術，實現毫米級精準空間定位，構建園區三維數字孿生模型，隱患點位可以實現亞米級精準定位。在此基礎上，團隊搭建起 “檢測 — 識別 — 定位 — 消缺 — 復核” 一體化全流程數字化閉環管理系統。從無人機發現安全隱患、平臺自動告警派單，到工作人員現場消缺整改，再到無人機二次復核銷號，全部流程在平臺留痕記錄，打破不同業務系統之間的信息壁壘，解決化工企業長期存在的數據孤島難題。
科創研發的道路布滿坎坷。化工園區真實設備密度遠超實驗室仿真場景，項目調試階段，算法路徑規劃頻繁出錯，多架無人機協同作業經常發生航線沖突。為攻克技術難關，團隊成員連續數月扎根實驗室，反復調試算法環境感知模塊，打磨雙層染色體編碼結構，不斷修正動態適應度函數。多模態數據融合過程中，廠區煙霧、強光、高溫都會帶來識別誤報，團隊把實地采集的大量真實隱患樣本投入模型訓練，結合十多場行業專家專題研討，逐條復盤誤判案例，一點點打磨識別模型性能。在許婷婷等指導老師全程悉心指導下，項目不斷突破技術關卡，累計取得 10 項授權專利、3 項軟件著作權，公開發表 2 篇學術論文，項目核心技術經過省級科技查新，認定為國內首創。
技術的價值，最終要落地產業現場接受實踐檢驗。2025 年，“天巡樞鏈” 系統先后落地沈陽眾鑫煤業、德州實華化工兩家煤化工企業開展實地試點應用，交出亮眼的實測答卷。在沈陽眾鑫煤業，系統部署多型號工業無人機，面向大型儲罐、錯綜復雜管廊、生產車間開展全域巡檢，同步搭建企業專屬三維數字孿生模型。數據顯示，企業全廠完整巡檢周期從原先 12 天壓縮至 3 天，巡檢效率實現四倍提升，漏檢率由 15% 下降至 0.03%，重點區域巡檢頻次提升 2 倍，隱患閉環處置時間縮短到 30 分鐘。
在德州實華化工產業園，項目部署 6 架巡檢無人機開展全域作業，依托 EDPNSGA?II 動態優化調度算法搭建園區智慧安全管控體系。企業以往完成一輪全廠巡檢需要 15 天，引入智能巡檢系統之后僅需 3 天即可完成；重點區域巡檢頻次提升 3 倍，故障識別準確率高達 98.6%。企業相關負責人表示，該項目直擊傳統人工巡檢盲區多、作業風險高、工作效率低下的行業痛點，切實為化工企業安全生產賦能。過去很多高空管廊、儲罐頂部，巡檢人員很難抵達，只能遠距離粗略觀察，很多隱蔽隱患無法及時察覺；現在無人機靈活穿梭于廠區上空，高危區域不再需要人員冒險進入，真正實現 “機器替人”，把一線運維人員從高危作業環境解放出來。
豐碩的落地成果，離不開跨學科團隊成員的協同作戰。項目團隊匯聚工業工程、數據科學與大數據技術、測繪工程多個專業青年學子，不同學科發揮自身專業優勢，形成 “實地調研找準痛點 — 算法技術攻堅突破 — 硬件感知迭代優化 — 平臺系統集成開發 — 產業試點落地打磨” 完整科創鏈條。實驗室之內，大家共同研討技術方案，反復調試代碼、組裝測試無人機硬件設備；實驗室之外，同學們走進化工生產一線，佩戴安全帽深入廠區，記錄現場工況，收集真實樣本，對接企業運維人員收集反饋意見，根據企業實際使用感受持續迭代系統功能。
項目負責人靳佳齊表示，大學生科創不能止步于實驗室、止步于競賽賽場，要面向實體經濟的真實需求。項目團隊同步完成商業化路徑規劃，打造 “產品銷售 + 技術合作 + 生態分成” 多元化盈利模式，依托專利技術、軟件系統、巡檢服務開展市場拓展。結合試點企業反饋，團隊對未來營收做出規劃，預計 2026-2028 年項目營收分別達到 80 萬元、300 萬元、550 萬元。
“我們的目標不只是完成一個科創項目，而是實實在在推動化工園區巡檢模式的變革升級。” 靳佳齊說。現階段項目主要面向煤化工行業，未來團隊將持續推進算法輕量化研發，進一步降低硬件使用門檻，讓廣大中小化工企業同樣可以負擔、能夠用好這套智能巡檢方案。與此同時，團隊計劃把成熟技術方案向外拓展，延伸至油氣、電力等更多工業高危巡檢場景，推動無人機智能巡檢從少數大型企業的高端配置，轉變為工業安全生產領域的標準化配置。
高校相關負責人表示，“天巡樞鏈” 項目是學?？苿撚顺晒牡湫涂s影。學校持續引導廣大學生走出校園、對接產業，鼓勵學生把課堂專業知識轉化為解決行業現實難題的硬核技術成果。未來學校會持續搭建科創實踐平臺，給予學生團隊師資、場地、科研多方位支持，推動更多青年科創成果走出實驗室、落地實體經濟，用青年的智慧與力量守護工業生產安全，助力工業領域數字化、智能化轉型升級。
煤炭
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