人工巡检太累太慢？铁建重工行业首创，用无人机“巡查”数公里隧道皮带机

　　长沙晚报掌上长沙10月20日讯（全媒体记者 匡小娟）10月20日，长沙晚报记者从铁建重工获悉，针对长大隧道连续皮带机传统人工巡检效率低、盲区多等行业痛点，铁建重工成功研发出基于无人机的连续皮带机智能巡检新方案。该方案攻克了隧道内无GPS信号、粉尘大、光照弱等极端工况，让无人机能在隧道环境里自主飞行巡航，并依托AI算法精准识别故障隐患，为隧道施工智能化升级提供了全新解法。

在长大隧道TBM（隧道掘进机）施工场景中，连续皮带机可随隧道延伸达到数公里长，贯穿整个隧洞，承担着将渣土运出洞外的关键任务。它堪称TBM的“大动脉”，运行是否稳定直接决定掘进效率，是保障TBM全天候不间断掘进的核心装备。

长距离隧道皮带机巡检的现实困境，一直是行业亟待解决的痛点。传统的巡检模式以人员徒步作业为主，巡检效率低、劳动强度大；加之皮带机安装高度较高，人工现场检查受限，很难全方位排查隐患。皮带跑偏、托辊卡阻、支架变形等隐患分散在全线各个位置，故障排查高度依赖作业人员的个人经验，很容易出现漏检、迟检。

为破解这一难题，铁建重工研发团队针对隧道无GPS信号、空间狭小、管线密集、粉尘大、光照不足等特殊工况，开展了智能巡检成套技术研究，先后完成数据采集、算法分析、现场验证和模型优化。目前，整套智能巡检装备已完成初步现场验证，实现了隧道环境下无人机自主飞行巡检测试。

这套隧道皮带机智能无人巡检系统由巡检无人机、数据采集模块、缺陷识别算法、运维管理平台四大模块组成。巡检无人机能在工况复杂的封闭隧道空间内按预定轨迹巡航，主动规避现场各类障碍物，完成全线自动化巡检；设备搭载的专用高清采集与补光装置，可抵御隧道弱光、粉尘的干扰，清晰采集沿线设备影像资料。

依托AI检测算法，系统能识别皮带跑偏、托辊卡阻、支架变形等高频典型故障，精准定位故障位置，并自动生成完整的巡检报告，实现常见病害智能检测。

铁建重工相关负责人介绍，该系统实现规模化应用后，将把作业人员从繁重不堪的洞内徒步巡检中解放出来，大幅缩短皮带机巡检时间。更重要的是，它将推动故障处置由“事后抢修”转向“事前预警”，有效减少皮带机非计划停机次数，保障TBM持续高效掘进。此外，系统还可对接隧道智慧运维大平台，积累设备健康运行数据，持续迭代优化识别算法模型，实现皮带机全生命周期数字化健康管理，为长大隧道智能建造提供创新解决方案。