【应用赏析】使用移动GIS技术改进你的企业和项目

玻利维亚YPFBT公司通过采用动态GIS技术,特别是Esri的ArcGIS软件,以及CartoPac的移动解决方案,实现了对6200多公里的天然气及石油管道的高效管理和维护。这项技术改进不仅提高了数据更新速度,还通过GPS定位和ILI检测工具,显著提升了故障定位和维修效率。

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        相比许多国家,地处内陆的玻利维亚非常独特。不仅仅是因为辽阔的地形、气候或者生物的多样性,相反,这些都是高海拔的结果。从安第斯冰川到亚马逊雨林,这个国家拥有不同海拔的地形,包括数十个活火山、死火山以及数不清的河流。


        YPFBT管道横贯美丽、广阔、多山的玻利维亚,它也是玻利维亚主要的烃运输公司,该公司目前拥有6200多公里的天然气及石油管道,其中多数运输管道穿越如山体滑坡及地震高发区等地质活动活跃的地带,这些管道直径范围从4到36英寸不等,部分石油管道建于1955年,有些建于1968年。YPFBT公司面临一个挑战,如何在恶劣的野外环境中维修保养这些运输管道。

 

        之前,YPFBT公司使用CAD制图,由于CAD制图的缺陷,2009年,YPFBT公司决定转向一个动态的、以GIS技术为基础的制图系统。该公司选择了Esri的ArcGIS软件。GIS专家Giovanni Rojas说,按照之前的CAD模式的制图系统,更新和修正数据以制作一系列新的企业运行图需要几个月的时间,使用ArcGIS制图系统和相关软件之后,这些工作只需要几天就可完成。

 

        “传统监测方式定位不精确,并且耗费人力,成本高。”Juan Hurtado,YPFBT监测部门经理说道。“这种方式需要几个维修人员找到具体地点并进行挖掘核实。现在,使用GPS技术以及线路参考,我们可以定位地下管道的特点和故障。这意味着ILI检测工具汇报一个故障,一个维修人员就可以很快找到故障点并进行维护工作。”

 

        2011年,YPFBT公司希望在使用ArcGIS取得的成绩之上再上层楼。该公司希望加强野外资产的数据收集能力以及优化其流程。于是,他们希望找到一种移动解决方案,支持复杂的工作流程并使之标准化。“在地质灾害风险评估项目采集地下数据的过程中,我们经常遇到一些突发事件,如维护人员提出采集事先未规划的路径等。这要求我们要为GIS制图系统和风险评估采集准确的野外数据,以确保数据的精度和可靠性。”风险评估业务经理Graciela Gutierrez说。

 

        YPFBT公司的具体需求很多,如要求野外人员和办公室人员之间可以相互畅通的交互和协作,并且必须支持Oracle和SQL Server等关系型数据库,所以选择了ArcGIS for Server,同时数据库中的记录必须以GlobalID字段作为主键及外键。同时,移动解决方案也需要同ArcGIS管道数据模型直接整合,这样可以帮助公司以标准化模式管理管道数据。最终,YPFBT最后选择了Esri的合作伙伴CartoPac的移动解决方案CartoPac Mobile,一个来自科罗拉多州科林斯堡市的国际化企业。


        起初,YPFBT公司实施了一个测试项目,此项目集中在高危地区的野外数据采集方面。在测试项目进行之前,YPFBT公司相关人员参加了业务培训,致力于提高、修正以及科学管理工作流程。测试项目的目标是,3个月内,获取两个区域的野外资产数据,同时,评估该解决方案的精确性、易用性以及可靠性。测试项目的结果是令人满意的。因此,2012初,YPFBT公司全面实施CartoPac移动解决方案。该解决方案使用了GPS来采集数据,专为制图、清算和野外资产管理而定制,精确度非常高。它使得外业团队能够使用一种智能的、可配置的工作流来进行作业,并为所有外业团队规范化资产清算的过程。该弹性的架构最终将使得维护、阴极保护、喷涂等企业内多个部门受益。


        YPFBT公司使用移动技术的过程是循序渐进并策略得当的。最终,这种广泛而综合、审慎权衡的选择过程为公司找到了建立在GIS系统之上的全新管理方式,从而有效的实现了公司野外资产的有效管理。


YPFBT公司的移动信息采集系统和其它业务系统共享数据


内容概要:本文详细探讨了基于阻尼连续可调减振器(CDC)的半主动悬架系统的控制策略。首先建立了CDC减振器的动力学模型,验证了其阻尼特性,并通过实验确认了模型的准确性。接着,搭建了1/4车辆悬架模型,分析了不同阻尼系数对悬架性能的影响。随后,引入了PID、自适应模糊PID模糊-PID并联三种控制策略,通过仿真比较它们的性能提升效果。研究表明,模糊-PID并联控制能最优地提升悬架综合性能,在平顺性稳定性间取得最佳平衡。此外,还深入分析了CDC减振器的特性,优化了控制策略,并进行了系统级验证。 适用人群:从事汽车工程、机械工程及相关领域的研究人员技术人员,尤其是对车辆悬架系统控制策略感兴趣的读者。 使用场景及目标:①适用于研究开发基于CDC减振器的半主动悬架系统的工程师;②帮助理解不同控制策略(如PID、模糊PID、模糊-PID并联)在悬架系统中的应用及其性能差异;③为优化车辆行驶舒适性稳定性提供理论依据技术支持。 其他说明:本文不仅提供了详细的数学模型仿真代码,还通过实验数据验证了模型的准确性。对于希望深入了解CDC减振器工作原理及其控制策略的读者来说,本文是一份极具价值的参考资料。同时,文中还介绍了多种控制策略的具体实现方法及其优缺点,为后续的研究实际应用提供了有益的借鉴。
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