我们准备好迎接无人机在油气行业的应用了吗？其潜在应用都有哪些？
任何油气设施都面临一系列挑战——从处理易燃材料到应对紧迫的工期和高压停工。无人机正被提议作为简化工作的手段。究竟它们能为油气行业带来什么？
 
 
检测货油舱与管架
 
答案在于更安全、更快速、更经济的无损检测。我们已经看到户外无人机检测应用的稳步增长。如今，无人机正从视觉检测向无损检测领域拓展，且不仅限于资产外部——它们也能在室内飞行。
 
瑞士设计的Elios3无人机是油气行业无人机的典型案例。这款远程检测无人机在2025年伦敦《海上支持期刊》会议上荣获安全奖。Elios3是一款适用于受限空间的无人机，配备防护笼和定制固件，可识别碰撞并从中恢复，非常适合室内飞行。该无人机可同时采集视觉、激光雷达（LiDAR）和超声波测厚数据，还配备了针对14种以上易燃气体校准的低爆炸水平气体传感器。飞行时，Elios3会创建周围环境的3D模型，定位摄像头捕捉到的所有超声波测量数据和感兴趣点。这意味着飞行结束后，工程师可以浏览资产的3D点云，查看每个测量值的采集位置，轻松定位缺陷并规划修复工作。

行业性变革
与任何新技术一样，投资者在投入创新前需要看到成果。Elios3背后的数据毋庸置疑：这项技术已做好准备，有望引发真正的行业性变革。在一个案例中，英国服务提供商CyberHawk使用Elios3及其UTM探头，在货油舱检测中节省了60万美元。另一个例子中，Turner特种服务公司在测量2000英尺（600米）的管架检测中节省60%的成本，仅用2天就完成了某油气站点的检测。
 
无人机技术日益受到关注的另一个原因是其发展速度。随着我们向更先进的人工智能和自主能力迈进，无人机也在不断进化。例如，Elios3具备智能返航功能，当飞行员触发该功能时，它可以选择最快、最安全的路线返回起点。该工具通过机载自主引擎分析环境并规划最佳路线来实现这一点。这意味着飞行员可以专注于收集关键数据，而无人机则管理其电池寿命并规划返航路线。Elios3的制造商Flyability还透露了未来利用自主技术的发展计划，如 “恢复检测” 功能——无人机在更换电池后，将自主返回触发智能返航的位置继续检测。
无人机已成为行业标配
那么，这对整个行业意味着什么？无人机不仅在该领域占有一席之地，而且将成为行业标配。基于无人机的无损检测同时实现了安全性、可达性和报告效率的提升。多个船级社已对Elios3超声波检测所收集的数据进行了认证，标志着行业的广泛认可，同时该无人机还获得了多个奖项，表彰其在安全改进方面的贡献。这项技术已为行业做好了准备——问题只在于谁将最快采用它。
 
无人机监测在不同领域中大展身手
阿联酋国家石油公司使用无人机激光雷达地形测量技术勘探其海上油田，获取高分辨率地形数据，识别潜在的漏油风险区域。埃克森美孚在墨西哥湾部署无人机激光雷达地形测量系统，监测采油平台周围的海底地形变化，确保平台稳定性。
埃克森美孚在墨西哥湾部署无人机激光雷达地形测量系统，监测采油平台周围的海底地形变化，以此确保平台稳定性，为海上油田的安全生产提供保障。
阿罗斯通过Apro无人机库、A-FCS飞控平台，生态载荷和AI场景算法打造油气田低空应用方案，对无人机进行无人纳管、自动充电、航线点规划、定时自动飞行巡检。无人机挂载H30T、灵嗅Mini2、激光甲烷遥测仪，在油气田、油气管道、油库、化工园区上空远距离飞行，实现可见光、红外图像采集，有毒有害、易燃气体浓度采集，并配套气体、温度、安防、异常行为等各类AI算法，实现超阈值指标、异常事件的实时告警。
 
 任何油气设施都面临一系列挑战——从处理易燃材料到应对紧迫的工期和高压停工。无人机正被提议作为简化工作的手段。究竟它们能为油气行业带来什么？
 
 
检测货油舱与管架
 
答案在于更安全、更快速、更经济的无损检测。我们已经看到户外无人机检测应用的稳步增长。如今，无人机正从视觉检测向无损检测领域拓展，且不仅限于资产外部——它们也能在室内飞行。
 
瑞士设计的Elios3无人机是油气行业无人机的典型案例。这款远程检测无人机在2025年伦敦《海上支持期刊》会议上荣获安全奖。Elios3是一款适用于受限空间的无人机，配备防护笼和定制固件，可识别碰撞并从中恢复，非常适合室内飞行。该无人机可同时采集视觉、激光雷达（LiDAR）和超声波测厚数据，还配备了针对14种以上易燃气体校准的低爆炸水平气体传感器。飞行时，Elios3会创建周围环境的3D模型，定位摄像头捕捉到的所有超声波测量数据和感兴趣点。这意味着飞行结束后，工程师可以浏览资产的3D点云，查看每个测量值的采集位置，轻松定位缺陷并规划修复工作。
行业性变革
与任何新技术一样，投资者在投入创新前需要看到成果。Elios3背后的数据毋庸置疑：这项技术已做好准备，有望引发真正的行业性变革。在一个案例中，英国服务提供商CyberHawk使用Elios3及其UTM探头，在货油舱检测中节省了60万美元。另一个例子中，Turner特种服务公司在测量2000英尺（600米）的管架检测中节省60%的成本，仅用2天就完成了某油气站点的检测。
 
无人机技术日益受到关注的另一个原因是其发展速度。随着我们向更先进的人工智能和自主能力迈进，无人机也在不断进化。例如，Elios3具备智能返航功能，当飞行员触发该功能时，它可以选择最快、最安全的路线返回起点。该工具通过机载自主引擎分析环境并规划最佳路线来实现这一点。这意味着飞行员可以专注于收集关键数据，而无人机则管理其电池寿命并规划返航路线。Elios3的制造商Flyability还透露了未来利用自主技术的发展计划，如 “恢复检测” 功能——无人机在更换电池后，将自主返回触发智能返航的位置继续检测。
无人机已成为行业标配
那么，这对整个行业意味着什么？无人机不仅在该领域占有一席之地，而且将成为行业标配。基于无人机的无损检测同时实现了安全性、可达性和报告效率的提升。多个船级社已对Elios3超声波检测所收集的数据进行了认证，标志着行业的广泛认可，同时该无人机还获得了多个奖项，表彰其在安全改进方面的贡献。这项技术已为行业做好了准备——问题只在于谁将最快采用它。
 
无人机监测在不同领域中大展身手
阿联酋国家石油公司使用无人机激光雷达地形测量技术勘探其海上油田，获取高分辨率地形数据，识别潜在的漏油风险区域。埃克森美孚在墨西哥湾部署无人机激光雷达地形测量系统，监测采油平台周围的海底地形变化，确保平台稳定性。
埃克森美孚在墨西哥湾部署无人机激光雷达地形测量系统，监测采油平台周围的海底地形变化，以此确保平台稳定性，为海上油田的安全生产提供保障。
阿罗斯通过Apro无人机库、A-FCS飞控平台，生态载荷和AI场景算法打造油气田低空应用方案，对无人机进行无人纳管、自动充电、航线点规划、定时自动飞行巡检。无人机挂载H30T、灵嗅Mini2、激光甲烷遥测仪，在油气田、油气管道、油库、化工园区上空远距离飞行，实现可见光、红外图像采集，有毒有害、易燃气体浓度采集，并配套气体、温度、安防、异常行为等各类AI算法，实现超阈值指标、异常事件的实时告警。
 
 
 
 
 
中国石油以辽河物探分公司为代表，在正宁东三维项目中，面对工区 60％以上被茂密植被覆盖，林区、河套区、陡崖区等关键区域难以精准核查的情况，创新采用无人机搭载激光雷达设备，在飞行中穿透茂密植被，获得真地表高程数据体 DEM，实现更精准的三维点云建模，为项目安全顺利实施提供了强有力支撑。虽然这是陆地油田的案例，但表明中国石油具备相关技术能力，在海上油田勘探中也可能会应用该技术。
中国海油海油工程与中国石油大学成立联合科研团队开发“无人机摄影测量系统”，在垦利10-2项目导管架建造过程中开展应用，测量精度误差控制在2 毫米。此外，新疆油田依托区域消防站点，运用无人机搭载激光雷达、红外热成像、高清三维空间定位等技术设备，开展油气田全自主精细化巡检作业应用。这显示出中国海油在海上和陆地油气田勘探开发中对无人机相关技术的重视与应用，其中激光雷达技术在海上油田勘探中也具有潜在的应用前景。
无人机在油气行业的应用挑战
无人机在油气行业的应用虽然前景广阔，但也面临诸多挑战，这些挑战既涉及技术与安全层面，也涵盖法规、环境及行业适配性等问题。具体主要挑战如下：

一是技术与安全挑战。 面临复杂环境下的可靠性。由于油气设施常处于高温、高湿、强风、粉尘或易燃易爆环境（如炼油厂、海上平台、储罐内部），无人机需具备防爆认证（如ATEX、IECEx标准）和极端环境适应性（防盐雾、防尘、抗振动）；

面临室内/受限空间导航。如储罐、管道内部缺乏GPS信号，需依赖视觉惯性导航（VIO）、SLAM（同步定位与地图构建）等技术，但复杂结构易导致碰撞或信号丢失；

面临传感器精度与数据融合。无损检测（如超声波测厚、激光雷达建模、气体泄漏检测）对传感器精度要求极高，环境干扰（如金属结构反光、气体扩散延迟）可能影响数据准确性；

面临电池与能源限制。无人机续航通常仅30分钟至2小时，而油气设施检测范围大（如长输管道、大型场站），需频繁更换电池或部署充电基站，影响作业效率。防爆电池技术成本高，且低温环境（如北极油气项目）会进一步缩短续航；

面临系统集成与抗干扰。油气设施内存在强电磁干扰（如电机、雷达），可能影响无人机通信（图传、遥控信号），导致失控或数据丢失。与现有安全系统（如 SCADA、火气系统）的兼容性不足，可能引发误报或系统冲突。

二是法规与行业标准挑战。全球法规碎片化。不同国家/地区对无人机飞行的监管差异显著（如空域许可、数据合规、跨境作业限制）。如海上平台可能涉及多国领海法规，协调难度大；油气行业作为关键基础设施，部分国家要求无人机数据本地化存储，增加跨国企业的运营成本；

行业认证缺失。无人机检测数据的行业认可度不足，传统检测方法（如人工爬检、超声波探伤仪）仍是主流，部分业主或监管机构对无人机数据持怀疑态度；缺乏统一的检测标准（如检测频率、数据精度阈值），导致不同供应商的检测结果难以互认，影响规模化应用。

 

三是成本与运维挑战。面临初期投入与运维成本高。专业防爆无人机及配套传感器（如激光雷达、气体检测仪）价格昂贵（单台数十万美元），中小型企业难以负担；运维需专业技术团队（如无人机操作员、数据分析工程师），偏远地区或海上平台的人员部署和设备运输成本更高。

面临数据管理与分析门槛。无人机生成海量数据（如 3D 点云、热成像图、气体浓度数据），需配套 AI 算法和云计算平台进行实时分析，但许多油气企业缺乏数字化基础设施，或面临数据孤岛问题；数据解读依赖跨领域expertise（如机械工程、数据分析），人才缺口显著。

四是环境与操作挑战。面临恶劣环境部署困难。海上平台的高盐雾环境易腐蚀无人机部件，沙漠地区的沙尘可能堵塞传感器，极寒地区的电池性能大幅下降，需定制化设计；复杂地形（如山区管道）导致无人机起降点受限，需依赖车载移动基站或直升机运输，增加操作风险。

面临人机协作与人员接受度。传统油气工人对无人机的接受度参差不齐，部分岗位可能因自动化而面临调整，导致抵触情绪；紧急情况下（如泄漏、火灾），无人机的应急响应能力（如快速部署、动态路径规划）仍需提升，目前多依赖预编程航线，灵活性不足。

五是数据安全与隐私风险。油气设施属于敏感目标，无人机采集的地理信息、设备参数等数据可能成为网络攻击目标，需强化数据加密（如传输层 TLS、存储层 AES）和防劫持技术（如抗干扰通信协议）；部分国家将油气数据视为国家安全资产，跨境传输可能引发合规风险。

应对趋势与展望

尽管挑战重重，油气行业正通过以下方式逐步突破：在技术创新上，开发全向避障、长续航氢燃料电池无人机，以及AI驱动的实时缺陷识别算法。在标准共建上，国际机构（如API、ISO）正推动无人机检测标准制定，船级社（如DNV）已开始认证无人机检测数据。在生态合作上，油气企业与科技公司联合开发定制化方案（如壳牌与Zipline合作无人机物流、BP投资无人机检测初创企业）。在政策支持方面，部分国家（如美国、阿联酋）对油气行业无人机应用提供税收优惠或监管绿色通道，加速技术落地。
 
未来，随着技术成熟度提升和行业协同深化，无人机有望从“辅助工具” 转变为油气作业的核心生产力，但全面普及仍需解决上述系统性挑战。