الذكاء الاصطناعي في النفط والغاز: تحسين الابتكار

تلعب صناعة النفط والغاز دورًا كبيرًا في حياتنا اليومية. تم الحصول على البنزين الموجود في سيارتك ومعالجته من خلال شبكة واسعة. تتحد قطاعات وعمليات مختلفة لتشكيل صناعة النفط والغاز، ويمكن تطبيق الذكاء الاصطناعي على العديد من هذه العمليات. في الواقع، من المتوقع أن يتضاعف حجم الذكاء الاصطناعي في سوق النفط والغاز تقريبًا بحلول عام 2029، ليصل إلى 5.7 مليار دولار.

يمكن استخدام الرؤية الحاسوبية، وهو مجال فرعي للذكاء الاصطناعي، على وجه الخصوص، لتحسين كيفية إدارة هذه العمليات بشكل كبير. من الشبكة الواسعة من خطوط الأنابيب التي تتلوى تحت الأرض إلى الحفارات الشاهقة التي تستخرج النفط من أميال تحت الأرض، تقدم الرؤية الحاسوبية للصناعة مجموعة جديدة من العيون. في هذه المقالة، سنستكشف كيف Ultralytics YOLOv8 لتحويل العديد من المجالات الرئيسية في مجال النفط والغاز. دعونا ندخل في صلب الموضوع!

يمتد الذكاء الاصطناعي في صناعة النفط والغاز عبر جميع القطاعات

يمكن تقسيم صناعة النفط والغاز إلى ثلاثة قطاعات رئيسية - قطاع التنقيب والإنتاج، وقطاع التنقيب والإنتاج، وقطاع الاستكشاف والإنتاج. يركز segment التنقيب عن النفط والغاز على التنقيب والإنتاج. حيث يقوم الجيولوجيون والمهندسون بالبحث عن مكامن النفط والغاز ثم الحفر واستخراجها. ومن هناك، يتولى قطاع التنقيب والإنتاج المسؤولية. ينقل segment التنقيب عن النفط والغاز المواد الخام عبر خطوط الأنابيب والناقلات والشاحنات إلى المصافي أو مرافق التخزين. وأخيراً، تقوم شركات التكرير بتكرير النفط الخام والغاز الطبيعي إلى منتجات قابلة للاستخدام مثل البنزين والديزل ووقود الطائرات ومختلف البتروكيماويات.

‍

يمكن تطبيق الرؤية الحاسوبية في كل segment صناعة النفط والغاز. في أي مكان تقريبًا يمكن للكاميرا مراقبة عملية ما، يمكن للرؤية الحاسوبية أن تتدخل وتجعل الأمور أكثر كفاءة. يمكن استخدام مهام الرؤية الحاسوبية المختلفة مثل اكتشاف الأجسام، وتجزئة الصور، وتتبع الأجسام لاستخراج رؤى قيمة من البيانات المرئية

فيما يلي بعض الأمثلة على المجالات التي يمكن تطبيق الرؤية الحاسوبية فيها في كل segment من قطاعات صناعة النفط والغاز:

• القطاع الأولي: خلال عملية الحفر، يمكن استخدام الرؤية الحاسوبية لتحليل لقطات الكاميرا الموجودة في قاع البئر. من خلال تحديد خصائص التكوينات الصخرية التي تمت مواجهتها، يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في تحسين موضع البئر ومساره لزيادة الإنتاج من كل بئر نفط.
  ‍
• القطاع المتوسط: يمكن استخدام الطائرات بدون طيار المزودة بكاميرات ورؤية حاسوبية لمسح أميال من خطوط الأنابيب بشكل مستقل، واكتشاف التسربات والشقوق والتآكل بتفاصيل مذهلة. يمكنها أن تحل محل عمليات الفحص اليدوية المحفوفة بالمخاطر، وتقليل التكاليف المرتبطة بتوقف العمل لإجراء الإصلاحات.
  ‍
• القطاع النهائي: المصافي هي بيئات معقدة تتضمن العديد من العمليات التي يجب مراقبتها. يمكن للرؤية الحاسوبية تحليل موجزات الكاميرا داخل هذه المرافق لتحديد أوجه القصور أو الأعطال المحتملة في المعدات.

فوائد تعلم الآلة في النفط والغاز

غالبًا ما تعتمد الأساليب التقليدية في صناعة النفط والغاز على العمليات اليدوية مع تحليل محدود للبيانات، مما قد يكون غير فعال وعرضة للأخطاء. تتضمن هذه الأساليب عادةً عمليات تفتيش بشرية، وقد يكون من الصعب على البشر معالجة كميات كبيرة من البيانات بسرعة وبدقة. بدوره، يمكن أن يؤدي ذلك إلى عواقب مكلفة مثل تأخر اتخاذ القرارات، والأعطال غير المتوقعة في المعدات، وزيادة وقت التوقف عن العمل. 

يمكن أن يوفر تعلم الآلة، وخاصة الرؤية الحاسوبية، العديد من الفوائد لصناعة النفط والغاز. فهو يساعد على تحليل البيانات بدقة أكبر ويؤدي إلى اتخاذ قرارات أفضل وعمليات أكثر سلاسة. يمكن للرؤية الحاسوبية مراقبة المعدات والبنية التحتية والعاملين في الوقت الفعلي، والتنبؤ بالمشكلات قبل حدوثها، وتقليل وقت التوقف عن العمل. تساعد ابتكارات تعلم الآلة في النهاية على توفير التكاليف وزيادة الإنتاجية والسلامة في صناعة النفط والغاز.

حالات استخدام الذكاء الاصطناعي في النفط والغاز

ال Ultralytics YOLOv8 يدعم العديد من مهام الرؤية الحاسوبية ويمكن استخدامه لإنشاء حلول مبتكرة لصناعة النفط والغاز. دعونا نلقي نظرة فاحصة على كيفية تطبيق YOLOv8 في حالات استخدام مختلفة لتعزيز الاستكشاف وتحسين السلامة وتحسين عمليات الصيانة.

تحديد البخار وتجزئته باستخدام YOLOv8

في صناعة النفط والغاز، يلعب البخار دورًا مهمًا في عمليات مثل استعادة النفط وعمليات التكرير. من خلال الكشف الدقيق عن تسربات البخار ومصادرها يمكن للشركات منع المخاطر المحتملة والحفاظ على ظروف التشغيل المثلى وتحسين كفاءة الطاقة. غالبًا ما تعتمد الطرق التقليدية للكشف عن البخار على عمليات الفحص اليدوي وأجهزة الاستشعار البسيطة، والتي يمكن أن تفوت التسريبات الدقيقة أو المتقطعة. يمكننا استخدام الرؤية الحاسوبية لتحديد البخار segment بشكل صحيح لضمان تشغيل هذه العمليات بكفاءة وأمان.

‍

‍

يدعم YOLOv8 مهمة الرؤية الحاسوبية لتجزئة المثيل. لذا، يمكننا استخدام نموذج YOLOv8 detect البخار في البيئات المعقدة التي قد تفشل فيها أجهزة الاستشعار التقليدية. يمكن تدريب نموذج YOLOv8 على مجموعة بيانات من صور البخار المصنفة للتعرف على خصائصه الفريدة. يمكن للنموذج المدرّب معالجة الإطارات من لقطات الفيديو التي تغطي المناطق الحرجة وتمييز البخار عن العناصر الأخرى في المشهد. ويساعد التحديد السريع والتجزئة الدقيقة المشغلين على اتخاذ القرارات واتخاذ إجراءات فورية لمعالجة أي مشاكل يتم اكتشافها.

الكشف عن صهاريج التخزين باستخدام YOLOv8

تستخدم خزانات التخزين لحفظ النفط الخام والمنتجات المكررة والمواد الأخرى في صناعة النفط والغاز. تعتبر سلامة هذه الخزانات وصيانتها المناسبة أمرًا حيويًا لمنع التسربات والتلوث والمخاطر الأخرى المتعلقة بالسلامة. عمليات التفتيش المنتظمة مطلوبة لمراقبة حالتها، ولكن عمليات التفتيش اليدوية يمكن أن تستغرق وقتًا طويلاً وقد لا تغطي جميع المشكلات المحتملة بشكل فعال.

‍

صُمم نموذج YOLOv8 (الصندوق المحدود الموجه) خصيصًا لاكتشاف وتحديد مواقع الأجسام ذات الاتجاهات العشوائية. وهو مثالي لتحديد صهاريج التخزين من منظر جوي. بعد الكشف عن الصهاريج، يمكن إجراء مزيد من المعالجة segment الخزانات عن الخلفية، ويمكننا حتى تحديد سمات معينة مثل بقع الصدأ أو التشوهات الهيكلية. يمكن لعمليات الكشف الآلي الحفاظ على سلامة وكفاءة عمليات التخزين بشكل أفضل.

أصبح الكشف عن معدات الوقاية الشخصية سهلاً مع YOLOv8

يجب على كل فرد في موقع في صناعة النفط والغاز ارتداء معدات الوقاية الشخصية (PPE) اللازمة للحفاظ على سلامة مكان العمل. تشتمل معدات الوقاية الشخصية على عناصر مثل الخوذات والقفازات والنظارات الواقية والملابس عالية الوضوح التي تحمي العمال من المخاطر المحتملة. يمكن أن تكون مراقبة الامتثال لمتطلبات معدات الوقاية الشخصية أمرًا صعبًا، خاصة في المرافق الكبيرة أو المعقدة حيث تكون عمليات التفتيش اليدوية غير عملية.

‍

يعمل YOLOv8 على تبسيط عملية الكشف عن معدات الوقاية الشخصية باستخدام الكشف عن الأجسام لتحديد ما إذا كان العمال يرتدون معدات السلامة المطلوبة تلقائيًا. يمكن تدريب النموذج على صور العاملين الذين يرتدون معدات الوقاية الشخصية والذين لا يرتدونها وتعلم التمييز بين الاثنين. من خلال معالجة موجزات الفيديو في الوقت الفعلي من الكاميرات الموضوعة حول المنشأة، يمكن ل YOLOv8 تحديد الامتثال أو عدم الامتثال بسرعة. تسمح هذه الملاحظات الفورية باتخاذ إجراءات تصحيحية سريعة للالتزام بلوائح السلامة.

YOLOv8 لتتبع المركبات ومراقبتها

يجب إدارة حركة المركبات داخل منشآت النفط والغاز، مثل المصافي ومواقع الحفر، بعناية للوصول إلى أقصى قدر من الكفاءة وتجنب أوقات الخمول. تساعد مراقبة موقع وسلوك المركبات على منع وقوع الحوادث، وتحسين تدفق حركة المرور، track استخدام المركبات بشكل مناسب. قد تكون طرق التتبع اليدوية غير فعالة وعرضة للأخطاء، خاصةً في البيئات الكبيرة أو المزدحمة. 

‍

يمكن أن يكون YOLOv8 حلاً فعالاً لتتبع المركبات ومراقبتها من خلال تتبع الأجسام. من خلال تحليل موجزات الفيديو من الكاميرات الموضوعة بشكل استراتيجي، يمكن لـ YOLOv8 detect المركبات track في الوقت الفعلي. يُطبَّق المثال الموضح أعلاه على حركة المرور العامة على الطرق، ولكن يمكن أن يكون فعالاً بنفس القدر في مراقبة المركبات في مواقع النفط والغاز. يمكن للنموذج تحديد كل مركبة ومراقبة تحركاتها لتوفير بيانات قيّمة عن أنماط حركة المرور ومشاكل السلامة المحتملة. 

تحديات تطبيق الذكاء الاصطناعي في النفط والغاز

في حين أن الرؤية الحاسوبية توفر إمكانيات مثيرة لقطاع النفط والغاز، فإن تطبيق هذه الحلول يمثل أيضًا بعض العقبات. أحد التحديات الكبيرة هو الحصول على صور واضحة يمكن للذكاء الاصطناعي التعلم منها. البيئات في هذه الصناعة، مثل منصات الحفر، يمكن أن تكون متسخة، ذات إضاءة سيئة، ومتغيرة باستمرار، مما يجعل اللقطات الضبابية أو غير المتسقة مربكة لأنظمة الرؤية الحاسوبية.

أيضًا، قد لا تكون أنظمة الكاميرات القديمة عالية الدقة بما يكفي لالتقاط التفاصيل التي تحتاجها الرؤية الحاسوبية لتعمل بفعالية. يمكن أن تكون ترقية البنية التحتية للكاميرات استثمارًا كبيرًا. تضيف معالجة البيانات الحساسة التي تلتقطها هذه الكاميرات طبقة أخرى من التعقيد. تحتاج شركات النفط والغاز إلى تدابير قوية للأمن السيبراني لحماية نفسها من خروقات البيانات المحتملة. على الرغم من وجود تحديات في نشر الرؤية الحاسوبية لقطاع النفط والغاز، إلا أن المستقبل يبدو مشرقًا. يعمل مجتمع الذكاء الاصطناعي بنشاط على الابتكار لمعالجة هذه العقبات.

الابتكارات التي تشكل مستقبل التكنولوجيا في صناعة النفط والغاز

الذكاء الاصطناعي، وخاصة الرؤية الحاسوبية ونماذج مثل YOLOv8في تغيير العمليات في صناعة النفط والغاز. يمكن للرؤية الحاسوبية تحسين التنقيب والصيانة من خلال حالات الاستخدام مثل اكتشاف البخار وتتبع المركبات. ومع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي، يمكننا أن نتوقع ظهور المزيد من التطبيقات الرائدة في مستقبل النفط والغاز.

هل أنت مهتم بالذكاء الاصطناعي؟ انضم إلى مجتمعنا للحصول على آخر التحديثات والرؤى، وتحقق من مستودع GitHub الخاص بنا. يمكنك أيضًا استكشاف كيف يمكن استخدام الرؤية الحاسوبية في صناعات مثل الرعاية الصحية و التصنيع!