La IA en el petróleo y el gas: Refinando la innovación

Abirami Vina

6 min leer

6 de junio de 2024

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 enorme en nuestra vida cotidiana. La gasolina de su coche se obtiene y procesa 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 la IA en el mercado 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, exploraremos cómo Ultralytics YOLOv8 puede utilizarse para transformar varias áreas clave dentro del petróleo y el gas. Manos a la obra.

La IA en el sector del petróleo y el gas abarca todos los segmentos

La industria del petróleo y el gas puede dividirse en tres segmentos principales: upstream, midstream y downstream. El segmento 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 segmento 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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Fig. 1. Los segmentos de la industria del petróleo y el gas.

La visión por ordenador puede aplicarse a todos los segmentos de 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 segmento de la industria del petróleo y el gas:

  • Aguas arriba: Durante el proceso de perforación, la visión por ordenador puede utilizarse para analizar las imágenes de las cámaras de fondo de pozo. Al identificar las características de las formaciones rocosas encontradas, la IA puede ayudar a optimizar la colocación y la trayectoria del pozo para maximizar la producción de cada pozo de petróleo.
  • Midstream: Los drones equipados con cámaras y visión por ordenador pueden utilizarse para escanear de forma autónoma kilómetros de tuberías, detectando fugas, grietas y corrosión con increíble detalle. Pueden sustituir a las arriesgadas inspecciones manuales y reducir los costes asociados a las paradas para reparaciones.
  • Aguas abajo: Las refinerías son entornos complejos con numerosos procesos que supervisar. La visión por ordenador puede analizar las imágenes de las cámaras de estas instalaciones para identificar ineficiencias o posibles fallos de los equipos.

Las ventajas del aprendizaje automático en el petróleo y el gas

Los enfoques tradicionales de la industria del petróleo y el gas suelen basarse en procesos manuales con análisis de datos limitados que pueden resultar ineficaces y propensos a errores. Estos métodos suelen implicar inspecciones humanas, y a los humanos puede resultarles difícil procesar grandes volúmenes de datos con rapidez y precisión. A su vez, esto puede acarrear costosas consecuencias, como retrasos en la toma de decisiones, fallos inesperados de los equipos y un aumento del tiempo de inactividad. 

El aprendizaje automático, especialmente la visión por ordenador, puede ofrecer muchas ventajas al sector del petróleo y el gas. Ayuda a analizar los datos con mayor precisión y permite tomar mejores decisiones y realizar operaciones más fluidas. La visión por ordenador puede supervisar equipos, infraestructuras y trabajadores en tiempo real, predecir problemas antes de que se produzcan y reducir el tiempo de inactividad. En última instancia, las innovaciones del aprendizaje automático ayudan a ahorrar costes y a aumentar la productividad y la seguridad en el sector del petróleo y el gas.

Casos de uso de la Inteligencia Artificial En petróleo y gas

El modelo 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.

Identificar y segmentar el vapor con YOLOv8

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 segmentar correctamente el vapor, a fin de garantizar que estos procesos funcionen de forma eficaz y segura.

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Fig. 2. Ejemplo de detección y segmentación de vapor mediante Ultralytics YOLOv8.

YOLOv8 es compatible con la tarea de visión por ordenador de segmentación de instancias. Así, podemos utilizar el modelo YOLOv8 para detectar 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.

Detección de tanques de almacenamiento con YOLOv8-OBB

Los tanques de almacenamiento se utilizan para almacenar 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. Es necesario realizar inspecciones periódicas para controlar su estado, pero las inspecciones manuales pueden llevar mucho tiempo y no abarcar eficazmente todos los posibles problemas.

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Fig. 3. Ejemplo de detección de tanques de almacenamiento mediante Ultralytics YOLOv8-OBB.

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. Tras detectar los tanques, se puede realizar un procesamiento posterior 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 eficacia de las operaciones de almacenamiento.

Detección de EPI más fácil con YOLOv8

Todos los trabajadores del sector del petróleo y el gas deben llevar el equipo de protección individual (EPI) necesario para mantener la seguridad en el lugar de trabajo. El EPI incluye elementos como cascos, guantes, gafas de seguridad y prendas de alta visibilidad que protegen a los trabajadores de posibles peligros. Controlar el cumplimiento de los requisitos de los EPI puede ser un reto, especialmente en instalaciones grandes o complejas en las que las inspecciones manuales son poco prácticas.

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Fig. 4. Ejemplo de detección de equipos de protección individual (EPI) con YOLOv8.

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.

YOLOv8 para el seguimiento y control de vehículos

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 controlar 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. 

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Fig. 5. Ejemplo de detección y seguimiento de vehículos con YOLOv8.

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 detectar y rastrear 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. 

Retos de la aplicación de la IA en el sector del petróleo y el gas

Aunque la visión por ordenador ofrece interesantes posibilidades para el petróleo y el gas, la aplicación de estas soluciones también presenta algunos obstáculos. Uno de ellos es conseguir imágenes limpias de las que 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 incoherentes resulten confusas para los sistemas de visión por ordenador.

Además, es posible que los sistemas de cámaras más antiguos no tengan la suficiente alta definición para captar los detalles que la visión por ordenador necesita para funcionar con eficacia. Actualizar la infraestructura de cámaras puede suponer una inversión importante. La gestión de los datos confidenciales captados por estas cámaras añade otra capa de complejidad. Las empresas de petróleo y gas necesitan medidas de ciberseguridad sólidas para protegerse de posibles violaciones de datos. Aunque la aplicación de la visión por ordenador al sector del petróleo y el gas plantea algunos retos, el futuro parece prometedor. La comunidad de la IA está innovando activamente para superar estos obstáculos.

Innovaciones que configuran la tecnología del futuro en la industria del petróleo y el gas

La IA, en particular la visión por ordenador y modelos como YOLOv8, está 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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