6 de junio de 2024
La visión artificial está transformando la industria del petróleo y el gas. Aprenda a utilizar Ultralytics YOLOv8 para aplicaciones como la detección de vapor y la monitorización de tanques de almacenamiento.
La industria del petróleo y el gas desempeña un papel fundamental en nuestra vida cotidiana. La gasolina de su coche se obtuvo y procesó a través de una vasta red. Varios segmentos y operaciones se unen para formar la industria del petróleo y el gas, y la IA puede aplicarse a muchas de estas operaciones. De hecho, se espera que el mercado de la IA en el sector del petróleo y el gas casi duplique su tamaño para 2029, alcanzando los 5.700 millones de dólares.
La visión artificial, una subrama de la IA, en particular, puede utilizarse para mejorar drásticamente el funcionamiento de estas operaciones. Desde la vasta red de oleoductos que serpentean bajo tierra hasta las imponentes plataformas que extraen petróleo a kilómetros de profundidad, la visión artificial ofrece a la industria un nuevo par de ojos. En este artículo, exploraremos cómo Ultralytics YOLOv8 puede utilizarse para transformar varias áreas clave dentro del sector del petróleo y el gas. ¡Vamos a ello!
La industria del petróleo y el gas puede dividirse en tres segmentos principales: upstream (exploración y producción), midstream (transporte y almacenamiento) y downstream (refinamiento y distribución). El segmento upstream del petróleo y el gas se centra en la exploración y la producción. Los geólogos e ingenieros buscan yacimientos de petróleo y gas y, a continuación, los perforan y extraen. A partir de ahí, el segmento midstream toma el relevo. El segmento midstream del petróleo y el gas transporta las materias primas a través de oleoductos, buques cisterna y camiones a refinerías o instalaciones de almacenamiento. Por último, las empresas downstream refinan el petróleo crudo y el gas natural para obtener productos utilizables como gasolina, gasóleo, combustible para aviones y diversos productos petroquímicos.
.png)
La visión artificial puede aplicarse a todos los segmentos de la industria del petróleo y el gas. Casi en cualquier lugar donde una cámara pueda supervisar una operación, la visión artificial puede intervenir y hacer las cosas más eficientes. Varias tareas de visión artificial como la detección de objetos, la segmentación de imágenes y el seguimiento de objetos pueden utilizarse para extraer información valiosa de los datos visuales.
He aquí algunos ejemplos de dónde puede aplicarse la visión artificial a cada segmento de la industria del petróleo y el gas:
Los enfoques tradicionales en la industria del petróleo y el gas a menudo se basan en procesos manuales con un análisis de datos limitado que puede ser ineficiente y propenso a errores. Estos métodos suelen implicar inspecciones humanas, y puede ser difícil para los humanos procesar grandes volúmenes de datos de forma rápida y precisa. A su vez, esto puede acarrear costosas consecuencias, como retrasos en la toma de decisiones, fallos inesperados de los equipos y un mayor tiempo de inactividad.
El aprendizaje automático, especialmente la visión artificial, puede ofrecer muchas ventajas a la industria del petróleo y el gas. Ayuda a analizar los datos con mayor precisión, lo que conduce a una mejor toma de decisiones y a operaciones más fluidas. La visión artificial puede supervisar equipos, infraestructuras y trabajadores en tiempo real, predecir problemas antes de que ocurran y reducir el tiempo de inactividad. En última instancia, las innovaciones en el aprendizaje automático ayudan a ahorrar costes y a aumentar la productividad y la seguridad en la industria del petróleo y el gas.
El modelo Ultralytics YOLOv8 admite múltiples tareas de visión artificial y puede utilizarse para crear soluciones innovadoras para la industria del petróleo y el gas. Analicemos más de cerca cómo se puede aplicar YOLOv8 en varios casos de uso para mejorar la exploración, aumentar la seguridad y optimizar los procesos de mantenimiento.
En la industria del petróleo y el gas, el vapor desempeña un papel importante en procesos como la recuperación de petróleo y las operaciones de refinería. Al detectar con precisión las fugas de vapor y sus fuentes, las empresas pueden prevenir posibles peligros, mantener condiciones de operación óptimas y mejorar la eficiencia energética. Los métodos tradicionales de detección de vapor a menudo se basan en inspecciones manuales y sensores simples, que pueden pasar por alto fugas sutiles o intermitentes. Podemos utilizar la visión artificial para identificar y segmentar correctamente el vapor y garantizar que estos procesos se desarrollen de forma eficiente y segura.
YOLOv8 admite la tarea de visión artificial de segmentación de instancias. Por lo tanto, podemos utilizar el modelo YOLOv8 para detectar vapor en entornos complejos donde los sensores tradicionales pueden fallar. El modelo YOLOv8 se puede entrenar con un conjunto de datos de imágenes etiquetadas de vapor para reconocer sus características únicas. El modelo entrenado puede procesar fotogramas de transmisiones de vídeo que cubren áreas críticas y distinguir el vapor de otros elementos de la escena. La identificación rápida y la segmentación precisa ayudan a los operadores a tomar decisiones y a emprender acciones inmediatas para abordar cualquier problema detectado.
Los tanques de almacenamiento se utilizan para contener petróleo crudo, productos refinados y otros materiales en la industria del petróleo y el gas. La integridad y el mantenimiento adecuado de estos tanques son vitales para evitar fugas, contaminación y otros riesgos para la seguridad. Se requieren inspecciones periódicas para controlar su estado, pero las inspecciones manuales pueden llevar mucho tiempo y no cubrir todos los posibles problemas de forma eficaz.
El modelo YOLOv8-OBB (Oriented Bounding Box) está diseñado específicamente para detectar y localizar objetos con orientaciones arbitrarias. Es ideal para identificar tanques de almacenamiento desde una vista aérea. Después de detectar los tanques, se puede realizar un procesamiento adicional para segmentar los tanques del fondo, e incluso podemos identificar características específicas como manchas de óxido o deformidades estructurales. Los procesos de detección automatizados pueden mantener mejor la seguridad y la eficiencia de las operaciones de almacenamiento.
Todas las personas que se encuentren en un emplazamiento de la industria del petróleo y el gas deben llevar el equipo de protección personal (EPI) necesario para mantener la seguridad en el lugar de trabajo. El EPI incluye elementos como cascos, guantes, gafas de seguridad y ropa de alta visibilidad que protegen a los trabajadores de posibles peligros. El control del cumplimiento de los requisitos de EPI puede ser un reto, especialmente en instalaciones grandes o complejas donde las inspecciones manuales son poco prácticas.
YOLOv8 simplifica la detección de EPI mediante el uso de la detección de objetos para identificar automáticamente si los trabajadores llevan el equipo de seguridad requerido. El modelo se puede entrenar con imágenes de personal con y sin EPI y aprender a distinguir entre los dos. Al procesar transmisiones de vídeo en tiempo real de cámaras colocadas alrededor de la instalación, YOLOv8 puede identificar rápidamente el cumplimiento o el incumplimiento. Esta retroalimentación inmediata permite tomar medidas correctivas rápidas para cumplir con las normas de seguridad.
El movimiento de vehículos dentro de las instalaciones de petróleo y gas, como refinerías y emplazamientos de perforación, debe gestionarse cuidadosamente para alcanzar la máxima eficiencia y evitar tiempos de inactividad. La supervisión de la ubicación y el comportamiento de los vehículos ayuda a prevenir accidentes, optimizar el flujo de tráfico y garantizar que los vehículos se utilizan de forma adecuada. Los métodos de seguimiento manual pueden ser ineficientes y propensos a errores, especialmente en entornos grandes o concurridos.
YOLOv8 puede ser una solución eficaz para el seguimiento de vehículos y la supervisión a través del seguimiento de objetos. Al analizar las transmisiones de vídeo de cámaras colocadas estratégicamente, YOLOv8 puede detectar y rastrear vehículos en tiempo real. El ejemplo que se muestra arriba se aplica al tráfico rodado general, pero puede ser igualmente eficaz para la supervisión de vehículos en emplazamientos de petróleo y gas. El modelo puede identificar cada vehículo y supervisar sus movimientos para proporcionar datos valiosos sobre los patrones de tráfico y los posibles problemas de seguridad.
Si bien la visión artificial ofrece posibilidades interesantes para el sector del petróleo y el gas, la implementación de estas soluciones también presenta algunos obstáculos. Un gran reto es obtener imágenes limpias a partir de las cuales la IA pueda aprender. Los entornos de este sector, como las plataformas, pueden estar sucios, mal iluminados y en constante cambio, lo que hace que las imágenes borrosas o inconsistentes sean confusas para los sistemas de visión artificial.
Además, es posible que los sistemas de cámara más antiguos no tengan la alta definición suficiente para capturar los detalles que la visión artificial necesita para funcionar eficazmente. La actualización de la infraestructura de cámaras puede suponer una inversión importante. La gestión de los datos confidenciales capturados por estas cámaras añade otra capa de complejidad. Las empresas de petróleo y gas necesitan medidas de ciberseguridad sólidas para protegerse contra posibles filtraciones de datos. Si bien existen retos en el despliegue de la visión artificial para el petróleo y el gas, el futuro parece prometedor. La comunidad de la IA está innovando activamente para abordar estos obstáculos.
La IA, en particular la visión artificial y modelos como YOLOv8, está cambiando las operaciones en la industria del petróleo y el gas. La visión artificial puede mejorar la exploración y el mantenimiento a través de casos de uso como la detección de vapor y el seguimiento de vehículos. A medida que la IA siga evolucionando, podemos esperar que surjan aplicaciones aún más innovadoras en el futuro del petróleo y el gas.
¿Tiene curiosidad por la IA? Únase a nuestra comunidad para obtener las últimas actualizaciones e información, y consulte nuestro repositorio de GitHub. También puede explorar cómo se puede utilizar la visión artificial en industrias como la sanidad y la fabricación.
