KI in der Öl- und Gasindustrie: Innovation verfeinern

Abirami Vina

6 Minuten lesen

6. Juni 2024

Die Computer Vision verändert die Öl- und Gasindustrie. Erfahren Sie, wie Sie Ultralytics YOLOv8 für Anwendungen wie die Erkennung von Dampf und die Überwachung von Lagertanks einsetzen können.

Die Öl- und Gasindustrie spielt eine große Rolle in unserem täglichen Leben. Das Benzin in Ihrem Auto wurde über ein riesiges Netzwerk beschafft und verarbeitet. In der Öl- und Gasindustrie kommen verschiedene Segmente und Tätigkeiten zusammen, und KI kann auf viele dieser Tätigkeiten angewendet werden. Es wird erwartet, dass sich der Markt für KI in der Öl- und Gasindustrie bis 2029 fast verdoppelt und einen Wert von 5,7 Milliarden Dollar erreicht.

Mit Hilfe der Computer Vision, einem Teilbereich der künstlichen Intelligenz, lassen sich diese Abläufe drastisch verbessern. Von dem riesigen Netzwerk von Pipelines, die sich unterirdisch schlängeln, bis hin zu den hoch aufragenden Bohrinseln, die Öl aus der Tiefe fördern, bietet die Computer Vision der Industrie ein neues Augenpaar. In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie Ultralytics YOLOv8 zur Umgestaltung verschiedener Schlüsselbereiche der Öl- und Gasindustrie eingesetzt werden kann. Fangen wir gleich damit an!

KI in der Öl- und Gasindustrie erstreckt sich über alle Segmente

Die Öl- und Gasindustrie kann in drei Hauptsegmente unterteilt werden: Upstream, Midstream und Downstream. Das vorgelagerte Segment der Öl- und Gasindustrie konzentriert sich auf die Erkundung und Förderung. Geologen und Ingenieure suchen nach Öl- und Gasvorkommen, bohren und fördern sie dann. Danach kommt der Midstream-Bereich ins Spiel. Das Midstream-Segment transportiert die Rohstoffe über Pipelines, Tankwagen und Lastwagen zu Raffinerien oder Lagerstätten. Die nachgelagerten Unternehmen schließlich raffinieren das Rohöl und Erdgas zu verwertbaren Produkten wie Benzin, Diesel, Düsentreibstoff und verschiedenen Petrochemikalien.

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Abbildung 1. Die Segmente der Öl- und Gasindustrie.

Computer Vision kann in jedem Segment der Öl- und Gasindustrie eingesetzt werden. Nahezu überall, wo eine Kamera einen Vorgang überwachen kann, kann die Computer Vision eingreifen und die Dinge effizienter machen. Verschiedene Bildverarbeitungsaufgaben wie Objekterkennung, Bildsegmentierung und Objektverfolgung können genutzt werden, um wertvolle Erkenntnisse aus visuellen Daten zu gewinnen

Nachfolgend finden Sie einige Beispiele für den Einsatz von Computer Vision in den einzelnen Segmenten der Öl- und Gasindustrie:

  • Vorgelagert: Während des Bohrvorgangs kann Computer Vision eingesetzt werden, um das Bildmaterial der Bohrlochkamera zu analysieren. Durch die Identifizierung der Merkmale der angetroffenen Gesteinsformationen kann die KI dabei helfen, die Platzierung und den Verlauf des Bohrlochs zu optimieren, um die Produktion aus jeder Ölquelle zu maximieren.
  • Mittlerer Stromkreis: Mit Kameras und Computer Vision ausgestattete Drohnen können kilometerlange Pipelines autonom scannen und Lecks, Risse und Korrosion mit unglaublicher Detailgenauigkeit erkennen. Sie können riskante manuelle Inspektionen ersetzen und die Kosten für Ausfallzeiten für Reparaturen reduzieren.
  • Nachgelagert: Raffinerien sind komplexe Umgebungen mit zahlreichen zu überwachenden Prozessen. Computer Vision kann Kameraaufnahmen in diesen Anlagen analysieren, um Ineffizienzen oder potenzielle Anlagenausfälle zu erkennen.

Die Vorteile des maschinellen Lernens in der Öl- und Gasindustrie

Herkömmliche Verfahren in der Öl- und Gasindustrie beruhen häufig auf manuellen Prozessen mit begrenzter Datenanalyse, die ineffizient und fehleranfällig sein können. Diese Methoden beinhalten in der Regel menschliche Inspektionen, und es kann für Menschen schwierig sein, große Datenmengen schnell und genau zu verarbeiten. Dies wiederum kann zu kostspieligen Folgen wie verzögerten Entscheidungen, unerwarteten Anlagenausfällen und längeren Ausfallzeiten führen. 

Maschinelles Lernen, insbesondere Computer Vision, kann der Öl- und Gasindustrie viele Vorteile bieten. Es hilft, Daten genauer zu analysieren und führt zu besseren Entscheidungen und reibungsloseren Abläufen. Mit Hilfe der maschinellen Bildverarbeitung können Ausrüstung, Infrastruktur und Arbeiter in Echtzeit überwacht, Probleme vorhergesagt und Ausfallzeiten reduziert werden. Innovationen im Bereich des maschinellen Lernens helfen letztlich, Kosten zu sparen und die Produktivität und Sicherheit in der Öl- und Gasindustrie zu erhöhen.

Anwendungsfälle für künstliche Intelligenz in der Öl- und Gasindustrie

Das YOLOv8-Modell von Ultralytics unterstützt mehrere Computer-Vision-Aufgaben und kann zur Entwicklung innovativer Lösungen für die Öl- und Gasindustrie verwendet werden. Werfen wir einen genaueren Blick darauf, wie YOLOv8 in verschiedenen Anwendungsfällen eingesetzt werden kann, um die Exploration zu verbessern, die Sicherheit zu erhöhen und die Wartungsprozesse zu optimieren.

Identifizierung und Segmentierung von Dampf mit YOLOv8

In der Öl- und Gasindustrie spielt Dampf eine wichtige Rolle bei Prozessen wie der Ölgewinnung und dem Raffineriebetrieb. Durch die genaue Erkennung von Dampflecks und deren Quellen können Unternehmen potenzielle Gefahren vermeiden, optimale Betriebsbedingungen aufrechterhalten und die Energieeffizienz verbessern. Herkömmliche Methoden der Dampferkennung beruhen oft auf manuellen Inspektionen und einfachen Sensoren, die subtile oder intermittierende Lecks übersehen können. Mit Hilfe von Computer Vision können wir Dampf richtig identifizieren und segmentieren, um sicherzustellen, dass diese Prozesse effizient und sicher ablaufen.

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Abbildung 2. Ein Beispiel für die Dampferkennung und -segmentierung mit Ultralytics YOLOv8.

YOLOv8 unterstützt die Computersichtaufgabe der Instanzsegmentierung. So können wir das YOLOv8-Modell verwenden, um Dampf in komplexen Umgebungen zu erkennen, in denen herkömmliche Sensoren versagen können. Das YOLOv8-Modell kann auf einem Datensatz mit markierten Bildern von Dampf trainiert werden, um dessen einzigartige Merkmale zu erkennen. Das trainierte Modell kann Einzelbilder aus Videoübertragungen verarbeiten, die kritische Bereiche abdecken, und Dampf von anderen Elementen in der Szene unterscheiden. Die schnelle Identifizierung und präzise Segmentierung helfen den Bedienern, Entscheidungen zu treffen und sofortige Maßnahmen zu ergreifen, um erkannte Probleme zu beheben.

Aufspüren von Lagertanks mit YOLOv8-OBB

Lagertanks werden zur Lagerung von Rohöl, raffinierten Produkten und anderen Materialien in der Öl- und Gasindustrie verwendet. Die Unversehrtheit und ordnungsgemäße Wartung dieser Tanks ist entscheidend, um Leckagen, Verunreinigungen und andere Sicherheitsrisiken zu vermeiden. Um ihren Zustand zu überwachen, sind regelmäßige Inspektionen erforderlich. Manuelle Inspektionen können jedoch zeitaufwändig sein und nicht alle potenziellen Probleme abdecken.

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Abb. 3. Ein Beispiel für die Erkennung von Lagertanks mit Ultralytics YOLOv8-OBB.

Das Modell YOLOv8-OBB (Oriented Bounding Box) ist speziell für die Erkennung und Lokalisierung von Objekten mit beliebiger Ausrichtung konzipiert. Es ist ideal für die Identifizierung von Lagertanks aus einer Luftaufnahme. Nach der Erkennung der Tanks kann eine weitere Verarbeitung erfolgen, um die Tanks vom Hintergrund abzugrenzen, und wir können sogar bestimmte Merkmale wie Rostflecken oder strukturelle Verformungen identifizieren. Automatisierte Erkennungsprozesse können die Sicherheit und Effizienz von Lagerbetrieben besser gewährleisten.

PSA-Erkennung leicht gemacht mit YOLOv8

In der Öl- und Gasindustrie muss jeder Mitarbeiter die erforderliche persönliche Schutzausrüstung (PSA) tragen, um die Sicherheit am Arbeitsplatz zu gewährleisten. Zu PSA gehören Artikel wie Helme, Handschuhe, Schutzbrillen und Warnkleidung, die die Arbeiter vor potenziellen Gefahren schützen. Die Überwachung der Einhaltung der PSA-Anforderungen kann schwierig sein, insbesondere in großen oder komplexen Anlagen, in denen manuelle Kontrollen unpraktisch sind.

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Abbildung 4. Ein Beispiel für die Erkennung von persönlicher Schutzausrüstung (PSA) mit YOLOv8.

YOLOv8 vereinfacht die Erkennung von PSA, indem es mithilfe der Objekterkennung automatisch erkennt, ob Arbeiter die erforderliche Schutzausrüstung tragen. Das Modell kann anhand von Bildern von Mitarbeitern mit und ohne PSA trainiert werden und lernt, zwischen beiden zu unterscheiden. Durch die Verarbeitung von Echtzeit-Videobildern von Kameras, die rund um die Anlage platziert sind, kann YOLOv8 schnell feststellen, ob die Vorschriften eingehalten werden oder nicht. Dieses unmittelbare Feedback ermöglicht rasche Korrekturmaßnahmen zur Einhaltung der Sicherheitsvorschriften.

YOLOv8 zur Fahrzeugverfolgung und -überwachung

Der Fahrzeugverkehr in Öl- und Gasanlagen wie Raffinerien und Bohrinseln muss sorgfältig gesteuert werden, um maximale Effizienz zu erreichen und Leerlaufzeiten zu vermeiden. Die Überwachung des Standorts und des Verhaltens von Fahrzeugen hilft, Unfälle zu vermeiden, den Verkehrsfluss zu optimieren und die ordnungsgemäße Nutzung der Fahrzeuge zu verfolgen. Manuelle Verfolgungsmethoden können ineffizient und fehleranfällig sein, insbesondere in großen oder stark frequentierten Umgebungen. 

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Abb. 5. Ein Beispiel für die Erkennung und Überwachung von Fahrzeugen mit YOLOv8.

YOLOv8 kann eine effektive Lösung für die Fahrzeugverfolgung und -überwachung durch Objektverfolgung sein. Durch die Analyse von Video-Feeds von strategisch platzierten Kameras kann YOLOv8 Fahrzeuge in Echtzeit erkennen und verfolgen. Das oben gezeigte Beispiel wird auf den allgemeinen Straßenverkehr angewandt, kann aber ebenso effektiv für die Fahrzeugüberwachung auf Öl- und Gasförderanlagen eingesetzt werden. Das Modell kann jedes Fahrzeug identifizieren und seine Bewegungen überwachen, um wertvolle Daten über Verkehrsmuster und potenzielle Sicherheitsprobleme zu liefern. 

Herausforderungen bei der Implementierung von KI in der Öl- und Gasindustrie

Computer Vision bietet zwar spannende Möglichkeiten für die Öl- und Gasindustrie, doch die Umsetzung dieser Lösungen birgt auch einige Hürden. Eine große Herausforderung besteht darin, saubere Bilder zu erhalten, aus denen KI lernen kann. Die Umgebungen in dieser Branche, wie z. B. Bohrinseln, können schmutzig und schlecht beleuchtet sein und sich ständig verändern, sodass unscharfe oder inkonsistente Aufnahmen für Computer-Vision-Systeme verwirrend sind.

Außerdem sind ältere Kamerasysteme möglicherweise nicht hochauflösend genug, um die Details zu erfassen, die die Computer Vision benötigt, um effektiv zu funktionieren. Die Aufrüstung der Kamera-Infrastruktur kann eine erhebliche Investition darstellen. Der Umgang mit sensiblen Daten, die von diesen Kameras erfasst werden, macht die Sache noch komplexer. Öl- und Gasunternehmen benötigen robuste Cybersicherheitsmaßnahmen, um sich vor möglichen Datenverletzungen zu schützen. Auch wenn der Einsatz von Computer Vision für die Öl- und Gasindustrie mit Herausforderungen verbunden ist, sieht die Zukunft rosig aus. Die KI-Gemeinschaft arbeitet aktiv an Innovationen, um diese Hürden zu überwinden.

Innovationen, die die Zukunft der Technologie in der Öl- und Gasindustrie prägen

KI, insbesondere Computer Vision und Modelle wie YOLOv8, verändern die Abläufe in der Öl- und Gasindustrie. Computer Vision kann die Exploration und Wartung durch Anwendungsfälle wie Dampferkennung und Fahrzeugverfolgung verbessern. Mit der Weiterentwicklung der KI können wir davon ausgehen, dass in Zukunft noch mehr bahnbrechende Anwendungen in der Öl- und Gasindustrie entstehen werden.

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