傳(chuan) 統燃氣泄漏檢測依賴人工巡檢或固定式傳(chuan) 感器，存在響應滯後、覆蓋盲區多、人力成本高等問題。山東(dong) 城市建設職業(ye) 學院團隊另辟蹊徑，將多模態傳(chuan) 感器陣列與(yu) 機器學習(xi) 算法深度耦合，賦予機器人“實時感知-智能研判-自主決(jue) 策”的全鏈條能力。其搭載的激光氣體(ti) 分析模塊可精準捕捉ppm級（百萬(wan) 分之一濃度）的微量泄漏，結合環境風速、溫濕度等動態數據，通過AI模型快速定位泄漏源並評估風險等級。經實測驗證，該係統誤檢率較傳(chuan) 統方法降低72%，漏檢率下降65%，為(wei) 燃氣企業(ye) 節省了約40%的巡檢成本。
壁影智檢團隊對燃氣管道進行實物研究研討。
技術突破不僅(jin) 體(ti) 現在檢測精度上，更在於(yu) 機器人的“類人化”作業(ye) 能力。基於(yu) SLAM（同步定位與(yu) 地圖構建）技術，“壁影智檢”機器人可自主構建地下管網三維數字地圖，並實時規劃最優(you) 巡檢路徑。麵對複雜地形或突發泄漏事件，其動態路徑算法能靈活調整方向，優(you) 先排查高風險區域，實現“哪裏風險高，就去哪裏查”的精準巡檢。在某老舊城區試點中，機器人單日完成8公裏管網檢測，效率相當於(yu) 5名熟練工人協同作業(ye) ，且在暴雨、高溫等惡劣環境下仍能穩定運行，有效規避了人工巡檢的作業(ye) 風險。
更值得關(guan) 注的是，“壁影智檢”機器人已形成“端-邊-雲(yun) ”協同體(ti) 係：前端機器人負責數據采集與(yu) 初步分析，邊緣計算節點實現秒級響應，雲(yun) 端平台則整合多源數據生成風險熱力圖，為(wei) 燃氣企業(ye) 提供從(cong) 隱患預警到應急處置的全周期管理方案。目前，該技術已在山東(dong) 、河北等地完成場景化驗證，並接入城市安全運行監測係統，助力構建“空天地”一體(ti) 化燃氣安全網。
壁影智檢團隊參觀已有微泄露監控智能安全閥。
作為(wei) 職業(ye) 院校產(chan) 教融合的典型成果，“壁影智檢”項目的研發團隊由學院教師、企業(ye) 工程師與(yu) 在校學生共同組成，將教學實訓與(yu) 技術創新深度融合。項目負責人表示，團隊正探索多機器人集群協作模式，未來將實現百公裏級管網的智能化巡檢覆蓋，讓科技力量真正成為(wei) 城市安全的“隱形守護者”。山東(dong) 城市建設職業(ye) 學院以這一創新實踐證明，職業(ye) 教育不僅(jin) 是技術技能人才的搖籃，更是推動產(chan) 業(ye) 升級、守護城市生命線的重要力量。
