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 رؤية الحاسوب، وهي فرع من فروع الذكاء الاصطناعي، على وجه الخصوص، لتحسين كيفية إدارة هذه العمليات بشكل كبير. من الشبكة الواسعة من خطوط الأنابيب المتعرجة تحت الأرض إلى الحفارات الشاهقة التي تستخرج النفط من على بعد أميال، توفر رؤية الحاسوب للصناعة مجموعة جديدة من العيون. في هذه المقالة، سوف نستكشف كيف يمكن استخدام Ultralytics YOLOv8 لتحويل العديد من المجالات الرئيسية داخل النفط والغاز. هيا بنا نبدأ!

يمتد الذكاء الاصطناعي في صناعة النفط والغاز عبر جميع القطاعات

يمكن تقسيم صناعة النفط والغاز إلى ثلاثة قطاعات رئيسية - التنقيب والإنتاج، والنقل والتخزين، والتكرير والتوزيع. يركز قطاع التنقيب والإنتاج في النفط والغاز على الاستكشاف والإنتاج. يبحث الجيولوجيون والمهندسون عن رواسب النفط والغاز ثم يقومون بحفرها واستخراجها. ومن هناك، يتولى قطاع النقل والتخزين المسؤولية. يقوم قطاع النقل والتخزين في النفط والغاز بنقل المواد الخام عبر خطوط الأنابيب والناقلات والشاحنات إلى مصافي التكرير أو مرافق التخزين. أخيرًا، تقوم شركات التكرير والتوزيع بتكرير النفط الخام والغاز الطبيعي إلى منتجات قابلة للاستخدام مثل البنزين والديزل ووقود الطائرات والعديد من المواد البتروكيماوية.

‍

يمكن تطبيق الرؤية الحاسوبية على كل قطاع من قطاعات صناعة النفط والغاز. في أي مكان تقريبًا يمكن للكاميرا فيه مراقبة عملية ما، يمكن للرؤية الحاسوبية أن تتدخل وتجعل الأمور أكثر كفاءة. يمكن استخدام مهام الرؤية الحاسوبية المختلفة مثل اكتشاف الأجسام، و تقسيم الصور، و تتبع الأجسام لاستخلاص رؤى قيمة من البيانات المرئية.

فيما يلي بعض الأمثلة عن الأماكن التي يمكن فيها تطبيق الرؤية الحاسوبية على كل قطاع 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

يدعم نموذج Ultralytics YOLOv8 مهام رؤية حاسوبية متعددة ويمكن استخدامه لإنشاء حلول مبتكرة لصناعة النفط والغاز. دعنا نلقي نظرة فاحصة على كيفية تطبيق YOLOv8 في حالات استخدام مختلفة لتعزيز الاستكشاف وتحسين السلامة وتحسين عمليات الصيانة.

تحديد وتقسيم البخار باستخدام YOLOv8

في صناعة النفط والغاز، يلعب البخار دورًا مهمًا في عمليات مثل استخراج النفط وعمليات التكرير. من خلال الكشف بدقة عن تسربات البخار ومصادرها، يمكن للشركات منع المخاطر المحتملة والحفاظ على ظروف التشغيل المثالية وتحسين كفاءة الطاقة. غالبًا ما تعتمد الطرق التقليدية للكشف عن البخار على عمليات التفتيش اليدوية وأجهزة الاستشعار البسيطة، والتي يمكن أن تفوت التسربات الطفيفة أو المتقطعة. يمكننا استخدام الرؤية الحاسوبية لتحديد البخار وتقسيمه بشكل صحيح لضمان تشغيل هذه العمليات بكفاءة وأمان.

‍

‍

يدعم YOLOv8 مهمة الرؤية الحاسوبية الخاصة بتقسيم الحالات. لذلك، يمكننا استخدام نموذج YOLOv8 لاكتشاف البخار في البيئات المعقدة حيث قد تفشل أجهزة الاستشعار التقليدية. يمكن تدريب نموذج YOLOv8 على مجموعة بيانات من الصور المسماة للبخار للتعرف على خصائصه الفريدة. يمكن للنموذج المدرب معالجة الإطارات من موجزات الفيديو التي تغطي المناطق الحرجة وتمييز البخار عن العناصر الأخرى في المشهد. يساعد التحديد السريع والتقسيم الدقيق المشغلين على اتخاذ القرارات واتخاذ إجراءات فورية لمعالجة أي مشكلات يتم اكتشافها.

اكتشاف خزانات التخزين باستخدام YOLOv8-OBB

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.

‍

تم تصميم نموذج YOLOv8-OBB (مربع الإحاطة الموجه) خصيصًا لاكتشاف وتحديد مواقع الكائنات ذات الاتجاهات العشوائية. إنه مثالي لتحديد خزانات التخزين من منظر جوي. بعد اكتشاف الخزانات، يمكن إجراء مزيد من المعالجة لتقسيم الخزانات من الخلفية، ويمكننا حتى تحديد ميزات معينة مثل بقع الصدأ أو التشوهات الهيكلية. يمكن لعمليات الكشف الآلية الحفاظ على سلامة وكفاءة عمليات التخزين بشكل أفضل.

الكشف عن معدات الوقاية الشخصية أصبح سهلاً باستخدام 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.

‍

يبسط YOLOv8 اكتشاف معدات الوقاية الشخصية باستخدام اكتشاف الكائنات لتحديد ما إذا كان العمال يرتدون معدات السلامة المطلوبة تلقائيًا. يمكن تدريب النموذج على صور للأفراد مع وبدون معدات الوقاية الشخصية وتعلم التمييز بين الاثنين. من خلال معالجة موجزات الفيديو في الوقت الفعلي من الكاميرات الموضوعة حول المنشأة، يمكن لـ YOLOv8 تحديد الامتثال أو عدم الامتثال بسرعة. تسمح هذه الملاحظات الفورية باتخاذ إجراءات تصحيحية سريعة للالتزام بلوائح السلامة.

YOLOv8 لتتبع ومراقبة المركبات

يجب إدارة حركة المركبات داخل مرافق النفط والغاز، مثل المصافي ومواقع الحفر، بعناية لتحقيق أقصى قدر من الكفاءة وتجنب وقت الخمول. تساعد مراقبة موقع وسلوك المركبات على منع الحوادث وتحسين تدفق حركة المرور وتتبع استخدام المركبات بشكل مناسب. يمكن أن تكون طرق التتبع اليدوية غير فعالة وعرضة للأخطاء، خاصة في البيئات الكبيرة أو المزدحمة. 

‍

يمكن أن يكون YOLOv8 حلاً فعالاً لـ تتبع المركبات ومراقبتها من خلال تتبع الأجسام. من خلال تحليل مقاطع الفيديو من الكاميرات الموضوعة بشكل استراتيجي، يمكن لـ YOLOv8 اكتشاف وتتبع المركبات في الوقت الفعلي. المثال الموضح أعلاه مُطبق على حركة المرور العامة على الطرق ولكن يمكن أن يكون فعالاً بنفس القدر لمراقبة المركبات في مواقع النفط والغاز. يمكن للنموذج تحديد كل مركبة ومراقبة تحركاتها لتوفير بيانات قيمة حول أنماط حركة المرور ومشكلات 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

يعمل الذكاء الاصطناعي، وخاصة الرؤية الحاسوبية ونماذج مثل YOLOv8، على تغيير العمليات في صناعة النفط والغاز. يمكن للرؤية الحاسوبية تحسين الاستكشاف والصيانة من خلال حالات استخدام مثل الكشف عن البخار وتتبع المركبات. مع 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!