Voir la traduction automatique
Ceci est une traduction automatique. Pour voir le texte original en anglais cliquez ici
#Tendances produits
{{{sourceTextContent.title}}}
Le LiDAR du drone Apus-MX cartographie la plus grande usine de biocarburants du Portugal
{{{sourceTextContent.subTitle}}}
Cette étude de cas montre comment le système LiDAR SatLab Apus-MX a permis à la plus grande usine de biocarburants du Portugal de capturer des nuages de points de haute densité avec une précision globale inférieure à 5 cm et une précision de 1 à 2 cm dans les zones clés, créant ainsi une image numérique d'une grande précision
{{{sourceTextContent.description}}}
Le défi
La plus grande usine de biocarburants du Portugal exploite une installation vaste et complexe, dotée d'un grand nombre de canalisations et d'équipements industriels.
Elle avait besoin d'un jumeau numérique de haute précision pour
- Améliorer l'efficacité opérationnelle
- Soutenir la maintenance prédictive
- Permettre une gestion proactive des installations
Les méthodes d'enquête traditionnelles étaient lentes, exigeaient beaucoup de travail et manquaient des détails nécessaires à une modélisation précise. L'entreprise recherchait une solution capable de capturer l'ensemble du site avec précision et rapidité
La solution
L'utilisation d'un système LiDAR par drone était essentielle pour atteindre les objectifs du projet. Le client a choisi le SatLab Apus MX pour ses caractéristiques suivantes
- Précision - Précision inférieure à 5 cm, 1 à 2 cm dans les zones clés
- Facilité d'utilisation - flux de travail convivial, formation minimale requise
- Automatisation - Reconnaissance automatique du GCP et alignement des bandes en un seul clic
- Puissance et portabilité - Conception légère pour les sites avec des contraintes de vol strictes
- Numérisation complète du site en 1 jour - plus de 50 % de temps et de main-d'œuvre économisés, avec des nuages de points de haute densité prêts à être intégrés dans un jumeau numérique
l'intégration transparente de jumeaux numériques.
Résultats
1. La précision du point de vue de la prise de décision
Le système LiDAR pour drone Apus MX a fourni un nuage de points d'une précision inférieure à 5 cm, capturant chaque tuyau, structure et caractéristique du terrain, y compris la topographie environnante. Cela a permis un placement précis des équipements et des infrastructures, une modélisation complète du terrain pour la planification du site et une réduction des travaux de reprise grâce à des données très fiables.
2. Des opérations réactives aux opérations proactives
Des scans LiDAR réguliers ont généré des modèles 3D détaillés, permettant au client de mesurer instantanément les distances et les hauteurs et d'identifier les problèmes structurels avant qu'ils ne s'aggravent. Selon le client, "Apus MX nous fait passer d'une maintenance réactive à une gestion proactive - l'efficacité a augmenté de 30% !"
3. Flux de travail intelligent, efficacité maximale
La reconnaissance automatisée des cibles et l'alignement des pistes de vol ont rationalisé la capture des données, réduisant les cycles d'étude et accélérant l'analyse des données. Les équipes ont rapidement transformé les données LiDAR en livrables exploitables.
4. Transformer les données en intelligence opérationnelle
Les nuages de points Apus MX à haute densité alimentent directement les systèmes numériques, favorisant la surveillance en temps réel, la maintenance prédictive et une prise de décision plus intelligente dans l'ensemble de l'installation. Avec une précision de 1 à 2 cm dans les zones clés, le client a acquis une base solide pour la planification, les opérations et la gestion à long terme.
Conclusion
Au-delà des applications industrielles, Apus MX est tout aussi efficace pour un large éventail de projets d'arpentage dans des environnements difficiles. Il peut générer des MNE et des courbes de niveau pour la cartographie du terrain, pénétrer la végétation pour révéler des caractéristiques archéologiques subtiles, analyser la canopée et les couches du sol dans la foresterie, et soutenir les évaluations post-catastrophe en capturant les changements pour la planification d'urgence.