Die Überwachung und Instandhaltung von Pipelinetrassen stellt Betreiber vor große Herausforderungen, denn traditionelle Inspektionen per Helikopter sind kostspielig und emissionsintensiv. Eine moderne Alternative bietet die digitale Pipelinevermessung mit Drohnen, welche hochpräzise Sensorik mit automatisierten Flugabläufen kombiniert. Dadurch lassen sich Risiken wie unbefugte Bauarbeiten, Bodenabsenkungen oder kritischer Baumbewuchs deutlich früher und effizienter erkennen.

Diese technologische Entwicklung steigert nicht nur die Sicherheit der Versorgungsnetze, sondern schont auch Ressourcen und Umwelt. Ein Pilotprojekt der Augel GmbH zeigt, wie diese Methode in der Praxis funktioniert und welche Potenziale sie für die Zukunft birgt.

So funktioniert die moderne Trassenüberwachung

Das Herzstück der neuen Inspektionsmethode bilden autonom operierende Drohnensysteme. Sogenannte „Drone-in-a-Box“-Systeme, wie das DJI Dock 2, fungieren als wetterfeste Hangars, in denen eine Drohne untergebracht ist. Von dort aus kann sie automatisch starten, vordefinierte Routen abfliegen, landen und ihre Akkus wieder aufladen, ohne dass Personal vor Ort sein muss.

Solche Systeme ermöglichen Einsätze rund um die Uhr und erlauben regelmäßige Kontrollflüge auf Knopfdruck. Besonders wichtig sind dabei Flüge außerhalb der Sichtweite des Piloten, bekannt als BVLOS (Beyond Visual Line of Sight). Diese sind entscheidend, um lange Trassenabschnitte effizient zu überwachen.

Spezialisierte Drohnen für jede Aufgabe

Für die unterschiedlichen Anforderungen der Pipeline-Inspektion kommen verschiedene Drohnentypen zum Einsatz. Jeder Typ ist für eine spezifische Aufgabe optimiert, weshalb erst ihre Kombination ein lückenloses Bild der Trasse liefert.

Langstreckendrohnen (VTOL): Für die Überwachung ausgedehnter Abschnitte eignen sich VTOL-Flugzeuge (Vertical Take-Off and Landing). Diese Starrflügeldrohnen, wie die Quantum Systems Trinity Pro, starten und landen senkrecht, wechseln dann aber in einen energieeffizienten Gleitflug. Mit Flugzeiten von rund 90 Minuten können sie pro Einsatz bis zu 90 Kilometer Strecke abdecken und liefern hochauflösende Bilder für einen umfassenden Überblick.
Multikopter mit LiDAR-Scanner: Um präzise 3D-Daten zu gewinnen, werden schwere Multikopter wie der Acecore Zoe X8 eingesetzt. Diese Drohnen tragen einen LiDAR-Scanner (Light Detection and Ranging), der das Gelände mit Laserpulsen abtastet. Der große Vorteil dieser Technik besteht darin, dass sie auch dichte Vegetation durchdringt und somit die genaue Bodenoberfläche und die Lage von Infrastruktur sichtbar macht. Dies ist besonders in bewaldeten oder unzugänglichen Gebieten von unschätzbarem Wert.
Photogrammetriedrohnen: Kompakte Drohnen wie die DJI Mavic 3 Enterprise dienen der Erstellung detaillierter visueller Aufnahmen. Mit hochauflösenden Kameras erzeugen sie georeferenzierte Orthofotos – also verzerrungsfreie Luftbilder – und ermöglichen Nahaufnahmen von Bauwerken, beispielsweise zur Kontrolle von Schweißnähten an oberirdischen Rohren. In Kombination mit einem automatisierten Dock können sie bestimmte Gefahrenstellen in kurzen Intervallen überwachen.

Der Prozess der digitalen Pipelinevermessung mit Drohnen

In einem Praxisprojekt wurde eine 25 Kilometer lange Pipelinetrasse eines Energieversorgers vermessen, um die verschiedenen Technologien zu erproben. Der Ablauf kombinierte die Stärken der unterschiedlichen Drohnensysteme, um ein vollständiges digitales Abbild der Trasse zu schaffen.

Zunächst überflog die VTOL-Langstreckendrohne die gesamte Strecke in wenigen Einsätzen in etwa 100 Metern Höhe. Dank moderner Missionsplanungssoftware folgte sie dabei selbstständig der vordefinierten Route. Währenddessen wurden besonders kritische oder schwer zugängliche Abschnitte, wie Waldstücke oder Böschungen, gezielt mit dem LiDAR-bestückten Multikopter beflogen. Aufgrund der kürzeren Flugzeit erfolgte diese Vermessung etappenweise aus einer geringeren Höhe von 50 bis 70 Metern, was eine extrem hohe Punktdichte und damit ein sehr detailliertes 3D-Modell des Geländes ermöglichte.

Nach den Flügen wurden die gesammelten Rohdaten – hunderte Gigabyte an Bildern und Milliarden von LiDAR-Punkten – georeferenziert, um eine zentimetergenaue Verortung zu gewährleisten. Im Anschluss folgte die Datenfusion: Die Luftbilder wurden zu einem durchgehenden Orthofoto zusammengesetzt, während aus den LiDAR-Daten ein präzises digitales Geländemodell entstand. Durch die Überlagerung beider Datensätze lassen sich beispielsweise im Luftbild unsichtbare Bodenabsenkungen aus dem LiDAR-Modell erkennen und gleichzeitig visuell interpretieren.

KI-gestützte Auswertung: Automatische Gefahrenerkennung

Die enorme Datenmenge, die bei der digitalen Pipelinevermessung mit Drohnen entsteht, wird anschließend mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI) und Algorithmen zur Mustererkennung analysiert. Anstatt die Daten manuell zu sichten, prüft die Software die Luftbilder und 3D-Punktwolken automatisch auf Auffälligkeiten und Veränderungen.

Die KI kann dabei eine Vielzahl von Risiken zuverlässig identifizieren. Dazu gehören beispielsweise unerlaubte Baggerarbeiten in der Nähe der Trasse, die Ablagerung von Gegenständen, freiliegende Rohrleitungen oder signifikante Vegetationsänderungen, die auf ein Leck hindeuten könnten. Die Kombination aus visuellen Daten und präzisen 3D-Modellen erhöht die Erkennungsgenauigkeit erheblich, denn das System kann Veränderungen in der Topografie erkennen und zugleich visuell verifizieren.

Am Ende des Prozesses stellt die Auswertesoftware die Ergebnisse in gängigen Geodatenformaten bereit. Dadurch können die Versorgungsunternehmen die Informationen nahtlos in ihre bestehenden Geoinformationssysteme (GIS) oder Leitungsdatenbanken integrieren und direkt für Wartungs- oder Sicherheitsmaßnahmen nutzen.

Potenziale und praktische Hürden der neuen Methode

Die automatisierte Drohnenbefliegung hat das Potenzial, die bisherige Überwachung per Helikopter zu ergänzen oder langfristig sogar zu ersetzen. Dies würde zu einer deutlichen Reduzierung von Kosten und CO₂-Emissionen führen. Gleichzeitig ermöglicht die hohe Frequenz der Flüge – bis hin zu täglichen automatischen Kontrollen – eine wesentlich schnellere Reaktion auf Gefahren, was die Betriebssicherheit der Netze nachhaltig verbessert.

Aus den gewonnenen Daten entsteht ein vollständiger digitaler Zwilling der Pipeline-Umgebung, der sowohl für die Baudokumentation als auch für ingenieurtechnische Analysen genutzt werden kann. Trotz dieser Vorteile gibt es jedoch auch Herausforderungen, die in der Praxis zu bewältigen sind.

Regulatorische Hürden: Für Flüge außerhalb der Sichtweite (BVLOS) sind Genehmigungen der Luftfahrtbehörden erforderlich. Während diese in ländlichen Gebieten oft zügig erteilt werden, kann der Prozess in dichter besiedelten Regionen durch zusätzliche Auflagen deutlich länger dauern.
Datenmanagement: Die Verarbeitung und Speicherung der riesigen Datenmengen stellt hohe Anforderungen an die IT-Infrastruktur. Leistungsfähige Hardware sowie Cloud-Lösungen sind notwendig, um die Informationen effizient zu verarbeiten.
KI-Training: Die Algorithmen der künstlichen Intelligenz müssen zunächst trainiert werden, um zwischen harmlosen Veränderungen, wie normalen landwirtschaftlichen Aktivitäten, und echten Gefahren zu unterscheiden. In der Anfangsphase ist daher eine manuelle Überprüfung der automatischen Befunde unerlässlich, um das System zu optimieren und Vertrauen aufzubauen.

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