حساب حجم خزان التخزين الكبير - Slam100

مع التطور السريع للاقتصاد الوطني، يتزايد عدد خزانات التخزين باستمرار، لتصبح من المعدات الأساسية الرئيسية لتخزين موارد النفط والغاز والمواد الكيميائية. وفي الوقت نفسه، تتجه هذه الخزانات نحو أحجام أكبر، مما يفرض متطلبات أعلى لقياس حجم الخزانات في مشاريع التخزين والنقل. تشمل طرق القياس الشائعة الاستخدام محليًا ودوليًا طريقة قياس المحيط، وطريقة خط المرجع البصري، وطريقة القياس البصري باستخدام قضبان التوجيه، وطريقة المسح الليزري ثلاثي الأبعاد. يتميز الماسح الضوئي المثبت في المحطة بدقة عالية وكثافة عالية وقدرة على قياس المسافات الطويلة، ولكنه يعاني من مشاكل مثل انخفاض الكفاءة، وكثرة تغيير المحطات، وكثرة عمليات الربط في المكتب.

مع التطور السريع للماسحات الضوئية الليزرية ثلاثية الأبعاد المحمولة، توفر هذه التقنية وسيلةً وطريقةً جديدةً للحصول على معلومات مكانية غنية لخزانات التخزين. وتعتمد على خوارزميات SLAM لإنشاء خرائط سحابية نقطية ثلاثية الأبعاد متصلة دون الحاجة إلى تغيير المحطات بشكل متكرر. وباستخدام خزان تخزين رأسي في مزرعة كبيرة كمثال، سيشرح المحرر كيف يُنجز برنامج SLAM100 حساب حجم خزان التخزين بسرعة.

لتحسين مستوى الإدارة وتحقيق التحكم الديناميكي والدقيق في الأعلاف، تحتاج مزارع تربية المواشي واسعة النطاق إلى معرفة حجم الفراغ داخل خزان الأعلاف في الوقت المناسب لدعم عملية اتخاذ القرارات المتعلقة بخطط إنتاج وتوزيع الأعلاف. يبلغ ارتفاع الخزان حوالي 22 مترًا، وقطره حوالي 10 أمتار، وقاعدته وجزؤه العلوي مخروطيان، ووسطه أسطواني.

يستطيع جهاز SLAM100 قياس مسافة قصوى (120 مترًا) تغطي مسافة قصوى (حوالي 22 مترًا) من قاع الخزان إلى قمته، كما يمكنه الحصول على سحابة نقاط كاملة الرؤية داخل الخزان من قمته. ولتجنب مسح بيانات غير ضرورية خارج الخزان، مما يُثقل كاهل معالجة سحابة النقاط اللاحقة، تتم جميع عمليات المسح (التشغيل، والتهيئة، والمسح، والإيقاف) داخل الخزان. يستغرق مسح الخزان الواحد حوالي 5 دقائق، ويتم مسح 3 خزانات في المجموع.

السطح الداخلي للخزان أملس ولا يحتوي على أي ملامح واضحة. إنه مشهد ذو ملامح وتفاصيل ضعيفة، مما يشكل تحديًا كبيرًا لمطابقة سحابة النقاط. بفضل خوارزمية SLAM الصناعية وعتبة المطابقة الصارمة، تم تقليل خطأ المطابقة، واكتمل حل سحابة النقاط. تتميز نتائج سحابة النقاط بدقة عالية. كثافة سحابة النقاط منتظمة، والسطح مستوٍ وخالٍ من التشويش، ويبلغ سمكها حوالي 1.2 سم. يساعد هذا في تجميع سحابة النقاط للحصول على نموذج خزان أفضل وأكثر دقة، ويقلل أيضًا من عدد مرات معالجة النموذج لتنعيمه وإزالة التشويش. يستغرق حل سحابة نقاط خزان واحد حوالي 10 دقائق.

لتحسين تأثير تغليف نموذج الخزان وتسريع عملية تحسين النموذج، يمكن تبسيط سحابة النقاط مع ضمان سلامة شكل معالمها. وبمقارنة وتحليل تأثيرات ثلاث طرق شائعة لأخذ العينات (تقليل المسافة المكانية، وتقليل حجم البكسل، وأخذ العينات العشوائي)، تم اختيار طريقة أخذ العينات المكانية لتبسيط سحابة النقاط. وبعد إجراء تعديلات متعددة على المعلمات، تم تحديد مسافة أخذ العينات النهائية عند 0.05 متر. تحتوي بيانات سحابة النقاط الأصلية على 626,6854 نقطة، بينما تحتوي بيانات سحابة النقاط المأخوذة منها العينات على 169,190 نقطة.

تُعدّ بيانات السحابة النقطية الكاملة مفيدةً لتغليف نموذج الخزان، مما يقلل من نقاط ضعفه. ونظرًا لوجود فتحة في أعلى الخزان، يُمكن إجراء عملية مطابقة السطح وفقًا لبيانات السحابة النقطية المحيطة بها، كما يُمكن تغليف الخزان كوحدة واحدة لسدّ أي ثغرات في النموذج. تستغرق عملية تغليف نموذج خزان واحد حوالي 20 دقيقة.

استخدم أدوات التحليل لحساب أحجام الخزانات. تبلغ أحجام الخزانات الثلاثة 1383.62 م³، و1387.98 م³، و1396.94 م³ على التوالي. بعد التواصل مع المالك، تبيّن أن حجم الخزان فارغًا هو 1400 م³. نظرًا لوجود كمية قليلة من العلف المتبقي في قاع الخزان أثناء المسح الميداني، فإن نتائج الحساب جميعها أقل من 1400 م³، وهو ما يتوافق مع الواقع.

يتميز نظام SLAM100 بكفاءة ودقة عاليتين في قياس حجم الخزانات الكبيرة. فهو يتجاوز قيود وعيوب طرق القياس التقليدية للحصول على نقطة واحدة، ويتجنب تغييرات المحطات المتكررة ومشاكل دمج البيانات في الماسحات الضوئية، كما يُتيح مسحًا رقميًا ثلاثي الأبعاد سريعًا للخزانات، ونتائج سحابة نقاط عالية الدقة وكاملة البنية. ومن خلال تجميع سحابة النقاط، يُمكن إعادة إنتاج جسم الخزان بنسبة 1:1، وحساب حجمه بدقة متناهية.