更智能的燃料管道，更安全的社区

它们穿梭于我们的脚下，虽肉眼不可见，却是现代生活运转的关键。数百万英里的管道输送着天然气、原油与精炼燃料，支撑起当下的日常生活。然而，随着这些地下基础设施日渐老化，管道开裂、泄漏与爆裂事故正以惊人的频率发生。

2002年至2021年间，美国境内的管道事故已造成276人死亡、超1100人受伤，经济损失高达100亿美元。目前美国每年约发生650起严重管道事故，研发更安全、更智能的管道检测技术，已成为亟待解决的紧迫需求。

尽管风险重重，许多管道仍常年缺乏全面检测，部分管道甚至完全无法检测。这类被称为“不可检测管道”的路段，往往需绕过狭窄弯道、老旧阀门与复杂接口，而传统检测工具根本无法通过。对于美国这一关键基础设施系统而言，这无疑是代价高昂的 监管盲区。

亚利桑那州立大学(Arizona State University, ASU)的研究人员正致力于改变这一现状。在美国国家科学基金会(U.S. National Science Foundation)的支持下，他们启动了一项研发新一代创新机器人系统与人工智能模型的项目，旨在让管道检测比以往更快速、更安全、更可靠。

破解难题的柔性机器人

该项目的负责人是Wenlong Zhang教授，他是亚利桑那州立大学富尔顿工程学院制造系统与网络学院的制造工程副教授。作为项目负责人，Wenlong Zhang负责监督项目研发，并主导设计一类新型柔性检测机器人，这类机器人能够进入传统工具无法触及的管道区域。

“管道通常可以通过磁通泄漏和超声波等在线工具进行检测。”Zhang教授表示，“然而，由于管道几何形状复杂、阀门尺寸不匹配、弯曲半径小以及其他挑战，美国260万英里的管道中许多关键段落仍无法检测。”

他们的解决方案是一种受蚯蚓启发的自主软体机器人，由可充气织物执行器组成，能够抓握、伸展并穿过狭窄、弯曲的管道。机器人可携带轻量传感器检测裂缝和腐蚀，同时根据管道形状调整自身结构。

“该项目将显著提升未来管道内机器人在效率、耐久性和自主性方面的表现。”Zhang教授说。

然而，这项技术的影响不仅限于机器人领域。Zhang教授认为，这一技术可成为智能机器人如何改造老化基础设施的示范。

预测故障以防灾难

在Zhang教授的机器人收集数据的同时，隶属于富尔顿工程学院物质、传输与能源工程学院机械与航空航天工程Yongming Liu教授，正在分析数据所揭示的信息。他的研究重点是理解管道在现实环境下的失效机理，并预测问题的发生。

通过理论与机器学习的结合，Liu教授团队正在建立一个预测框架，帮助公用事业公司在危险发生前发现潜在问题。他的模型能够在复杂条件下估算管道的剩余寿命，这些条件包括压力、腐蚀和环境因素的持续变化，从而提供更智能、更主动的维护与安全策略。

“能源基础设施的安全对经济和公共福祉至关重要，许多系统都在老化，如何安全延长其寿命是一个重大的科学与社会挑战。”Liu教授说。

人工智能工具助力全面把握风险

项目数据智能的核心来自于富尔顿工程学院计算与增强智能学院的工业工程副教授Hao Yan。Yan副教授及其团队正在开发一种新型人工智能，不仅能预测问题发生的时间，还能解释原因。

团队系统融合了多源信息，包括管道内部实时传感器数据、详细物理仿真以及几十年的事故报告。通过整合这些数据，AI能够识别单一数据源无法发现的微妙模式和潜在风险。

与传统黑箱算法不同，Yan副教授的框架强调透明性与可信度。系统不仅提供预测，还评估预测的置信度，并将每个决策建立在物理和工程知识基础上。结果是一个工程师可解读、监管者可信赖、运营者可据此采取行动的智能系统。

Yan教授设想未来公用事业运营商能在事故发生前，收到基于数据的提前预警。

“通过教AI学习几十年的管道事故报告，我们可以发现传统模型忽略的人为、环境和机械风险因素。这些洞察可让公用事业公司提前采取措施，保障安全并减少高成本服务中断。”Yan教授说道。

将研究转化为实践

为了确保项目技术在现实中可行，可持续学院副教授Hanna Breetz负责项目的利益相关方参与和政策分析。她的工作连接了工程创新与能源基础设施复杂的监管和政治环境。

Breetz团队通过访谈政策制定者、行业领导者和公众利益组织，识别新兴安全规范和监测标准。

这些洞察将指导工程团队设计既符合法规要求又便于实际应用的技术。随着项目推进，Breetz还将协助将研究成果转化为行业和政府领导者的出版物和宣传材料。

智能工程构建更安全未来

该项目的独特之处在于其跨学科性质。Zhang教授、Liu教授、Yan副教授和Breetz副教授将机器人学、材料科学、AI与政策研究结合，这些领域通常少有交集，但对重新构想基础设施管理至关重要。

团队还与密歇根州立大学和能源转型技术公司GTI Energy合作，在伊利诺伊州测试场进行现场演示。届时，机器人与AI系统将在真实条件下接受测试，并由行业专家提供反馈，以优化工具在实际部署前的性能。

研究人员希望，他们的工作能够开创新一代智能基础设施系统，实现自我监控、提前预测问题，并帮助工程师做出基于数据的维护决策。

正如Liu教授所说：“该项目将展示，基于数据的主动安全管理在全国范围内是可行的。”

虽然这项高度跨学科合作开发的技术未来可能保护我们脚下的管道，但其真正影响或将更为深远——它可能彻底改变我们如何利用机器人和AI维护支撑现代生活的基础设施。