La visión por ordenador está transformando la industria del petróleo y el gas. Aprenda a utilizar Ultralytics YOLOv8 para aplicaciones como la detección de vapor y la supervisión 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 por ordenador, un subcampo 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 altísimas plataformas que extraen petróleo a kilómetros de profundidad, la visión por ordenador ofrece al sector un nuevo par de ojos. En este artículo analizaremos cómo Ultralytics YOLOv8 puede utilizarse para transformar varias áreas clave del petróleo y el gas. Manos a la obra.
La industria del petróleo y el gas puede dividirse en tres segmentos principales: upstream, midstream y downstream. El segment upstream del petróleo y el gas se centra en la exploración y la producción. Geólogos e ingenieros buscan yacimientos de petróleo y gas, los perforan y los extraen. A partir de ahí, el midstream toma el relevo. El segment intermedio del petróleo y el gas transporta las materias primas por oleoductos, camiones cisterna y camiones hasta las refinerías o instalaciones de almacenamiento. Por último, las empresas downstream refinan el crudo y el gas natural para convertirlos en productos utilizables como gasolina, gasóleo, combustible para aviones y diversos productos petroquímicos.
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La visión por ordenador puede aplicarse a todos los segment la industria del petróleo y el gas. Prácticamente en cualquier lugar en el que una cámara pueda supervisar una operación, la visión por ordenador puede intervenir y hacer que las cosas sean más eficientes. Diversas tareas de visión por ordenador, 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 aplicación de la visión por ordenador a cada segment 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.
En Ultralytics YOLOv8 de Ultralytics admite múltiples tareas de visión por ordenador y puede utilizarse para crear soluciones innovadoras para la industria del petróleo y el gas. Veamos con más detalle cómo puede aplicarse YOLOv8 en diversos casos de uso para potenciar la exploración, mejorar 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 unas condiciones de funcionamiento óptimas y mejorar la eficiencia energética. Los métodos tradicionales de detección de vapor suelen basarse en inspecciones manuales y sensores sencillos, que pueden pasar por alto fugas sutiles o intermitentes. Podemos utilizar la visión por ordenador para identificar y segment adecuadamente el vapor, a fin de garantizar que estos procesos funcionen de forma eficaz y segura.
YOLOv8 es compatible con la tarea de visión por ordenador de segmentación de instancias. Así, podemos utilizar el modelo YOLOv8 para detect vapor en entornos complejos en los que los sensores tradicionales pueden fallar. El modelo YOLOv8 puede entrenarse en un conjunto de datos de imágenes etiquetadas de vapor para reconocer sus características únicas. El modelo entrenado puede procesar fotogramas de secuencias 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 operarios a tomar decisiones y emprender acciones inmediatas para solucionar 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 (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. Tras detectar los tanques, se puede realizar un procesamiento posterior para segment 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 eficacia 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 utilizando la detección de objetos para identificar automáticamente si los trabajadores llevan el equipo de seguridad necesario. El modelo puede entrenarse con imágenes de personal con y sin EPI y aprender a distinguir entre ambos. Al procesar imágenes de vídeo en tiempo real procedentes de cámaras situadas alrededor de las instalaciones, YOLOv8 puede identificar rápidamente el cumplimiento o incumplimiento de las normas. Esta información inmediata permite adoptar rápidamente medidas correctivas para cumplir las normas de seguridad.
El movimiento de vehículos dentro de las instalaciones de petróleo y gas, como refinerías y perforaciones, debe gestionarse cuidadosamente para alcanzar la máxima eficiencia y evitar los tiempos muertos. Supervisar la ubicación y el comportamiento de los vehículos ayuda a prevenir accidentes, optimizar el flujo de tráfico y track que los vehículos se utilizan adecuadamente. Los métodos manuales de seguimiento pueden ser ineficaces y propensos a errores, sobre todo en entornos grandes o con mucho tráfico.
YOLOv8 puede ser una solución eficaz para el seguimiento y la vigilancia de vehículos mediante el rastreo de objetos. Mediante el análisis de imágenes de vídeo procedentes de cámaras estratégicamente situadas, YOLOv8 puede detect y track vehículos en tiempo real. El ejemplo anterior se aplica al tráfico rodado en general, pero puede ser igualmente eficaz para la vigilancia de vehículos en explotaciones petrolíferas y de gas. El modelo puede identificar cada vehículo y supervisar sus movimientos para proporcionar datos valiosos sobre patrones de tráfico y 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 por ordenador y modelos como YOLOv8están cambiando las operaciones en la industria del petróleo y el gas. La visión por ordenador puede mejorar la exploración y el mantenimiento mediante casos de uso como la detección de vapor y el seguimiento de vehículos. A medida que la IA siga evolucionando, cabe esperar que surjan aplicaciones aún más revolucionarias en el futuro del petróleo y el gas.
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