Внутритрубные роботы и ИИ — как Газпром нефть диагностирует нефтепроводы

Нефтепроводы «Газпром нефти» диагностируют внутритрубными дефектоскопами, роботами-телеинспекторами, алгоритмами искусственного интеллекта и цифровыми моделями. Об этом 15 октября 2026 года сообщил онлайн-журнал «Энергия+» со слов эксперта компании Дмитрия Вострецова.

Если соединить все нефтепроводы «Газпром нефти» в одну линию, она протянулась бы от Москвы до Буэнос-Айреса и дальше до Калининграда. На состояние труб влияют температура, скорость и состав потока, климатические условия, нагрузка и характеристики грунта. На участках установлены датчики давления, температуры и других параметров, а специальные системы позволяют запускать внутрь трубы диагностическое оборудование.

Раньше трубопроводы проверяли снаружи, выявляя видимые повреждения и следы износа, и применяли гидравлические испытания: систему заполняли жидкостью и повышали давление для проверки герметичности. С конца 1970-х годов развиваются внутритрубные методы: дефектоскопы движутся вместе с потоком и собирают данные о состоянии конструкции.

Современные приборы несут много датчиков. Одни фиксируют изменения электромагнитного поля и помогают находить деформации, другие оценивают состояние металла ультразвуком. Перед дефектоскопом может пройти профилемер, проверяющий форму трубы и выявляющий сужения.

Один прибор получает показания в сотнях тысяч точек. Алгоритмы ИИ выделяют значимые отклонения и направляют внимание инженеров на проблемные участки. Развивается и предиктивная аналитика: цифровая модель оценивает, как изменится состояние трубопровода через определённый период при разных параметрах работы.

После изготовления или монтажа трубы обследуют небольшие роботизированные машины с датчиками, проверяющие сварные соединения, герметичность, геометрию и наличие повреждений. Роботы-телеинспекторы с камерами высокого разрешения показывают внутреннюю поверхность труб, соединения и защитное покрытие. По словам эксперта, они не должны полностью заменять инженеров: их задача - рутинные проверки, сбор больших массивов данных и работа там, где человеку трудно или небезопасно.

Источник — СуперОмск