Автономный сенсор PipeSense: студенческая разработка меняет подход к диагностике трубопроводов
Интеллектуальный датчик, который разрабатывает студент НовГУ, способен серьезно повысить защиту трубопроводов от аварий. По предварительным подсчетам, установка устройства может снизить расходы на диагностику в 10-15 раз.
Студент Политехнического института Новгородского государственного университета Даниил Аверин ведет работу над созданием автономного датчика PipeSense, который предназначен для мониторинга труб в ЖКХ, теплоснабжении и нефтегазовой отрасли. Умный сенсор фиксирует состояние трубопровода и на основе полученных данных может выявлять повреждения, связанные с утечкой содержимого, авариями, износом, деформацией стенок трубы. Каждое такое событие имеет свой собственный вибрационный профиль, именно его анализирует встроенная в сенсор автономная модель искусственного интеллекта TinyML. Она выявляет патологические частоты и умеет отличать критические случаи от случайных воздействий.
Устройство работает автономно и обходится без батарей. Данные передаются с помощью энергоэффективной технологии LoRaWAN, которая обеспечивает связь на расстояние до пяти километров. Датчики можно объединить в сеть, которая будет взаимодействовать с диспетчерским пунктом. При этом не нужно прокладывать сложную инфраструктуру на протяженных объектах, что позволяет операторам сетей серьезно сэкономить. Кроме того, снижается необходимость обследования трубопроводов с помощью дронов или обходов специалистами.
По предварительным подсчетам стоимость одного сенсора составит от 10 до 20 тысяч рублей, а масштабное внедрение позволит серьезно снизить стоимость диагностики. Проект уже получил грантовую поддержку Фонда содействия инновациям в рамках конкурса «Умник-2026».
ИИ работает на «удаленке»
Разработка Даниила Аверина следует в мировом тренде развития edge AI – искусственного интеллекта, который работает непосредственно на периферийных условиях. Это позволяет быстрее реагировать на изменения состояния контролируемых объектов, поскольку нет необходимости в постоянной передаче и обработке данных в централизированных системах.
В ближайшее время перед студентом НовГУ стоит задача пополнения базы вибрационных профилей трубопроводов, обучение на основе этих данных встроенного в датчик PipeSense ИИ, проверка устройств в реальных условиях.
В случае успеха, разработкой могут заинтересоваться инвесторы. В частности, весной 2026 года рядом крупных участников рынка был создан Консорциум «ПАРУС» (Предиктивная аналитика и роботизация трубопроводных систем), целью которого является объединение ресурсов его участников для создания умной системы управления сетями. Таким компаниям как ГК «Росводоканал», решения, подобные PipeSense, необходимы для внедрения на своей инфраструктуре. В том случае, если устройства будут внедрены в промышленную эксплуатацию и докажут свою эффективность, они имеют и хорошие экспортные перспективы на рынках дружественных стран.
От ТЭК до коммунальной инфраструктуры
В России активное внедрение интеллектуальных систем контроля технического состояния трубопроводов началось в 2020-х годах. Например, ООО «РН-БашНИПИнефть» разработала информационную систему мониторинга, которая не только проводила диагностику, но и давала рекомендации по планированию работ. С 2023 года ее начали внедрять в дочерних обществах «Роснефти».
С 2020 года «Мосводоканал» начал внедрять ИИ-аналитику данных, которые поступали с акустических датчиков обнаружения протечек. А в 2025 году компания объявила о начале внедрения «цифрового двойника водоканала» на основе нейросетевых технологий.
В целом за последние годы наблюдается тенденция перехода от точечных датчиков к их объединению в целые сети, которые ведут непрерывный мониторинг протяженной трубопроводной инфраструктуры. При этом данные обрабатываются с использованием алгоритмов предиктивной аналитики, что позволяет реагировать не на уже произошедшие аварии, а прогнозировать критические дефекты и устранять из заранее.
Доступный мониторинг как новая реальность
Разработка студента НовГУ показывает, что интеллектуальный мониторинг сейчас может быть доступен не только крупным компаниям. В ближайшие годы рынок подобных решений будет расти за счет спроса практически у всех участников нефтегазовой отрасли, энергетики и ЖКХ. По прогнозам специалистов, к 2030 году практически все трубопроводы России будут контролировать умные датчики, роботы и искусственный интеллект.
