14 de mayo de 2025
Vea cómo la visión por ordenador en petróleo y gas, impulsada por modelos como Ultralytics YOLO11, permite la supervisión en tiempo real y acelera las decisiones basadas en datos.
Gran parte de la energía que utilizamos hoy en día sigue procediendo del petróleo y el gas. Combustible para nuestros coches, para nuestras casas y para el funcionamiento de las industrias. Detrás de este suministro constante de energía hay una compleja red de operaciones que requiere una vigilancia constante para mantenerse segura y eficiente.
Por ejemplo, hay oleoductos que se extienden por zonas remotas y enormes plantas industriales que funcionan día y noche. Tradicionalmente, la supervisión de estas operaciones se basaba en inspecciones manuales. Aunque este método ha funcionado durante años, es lento, laborioso y puede pasar por alto los primeros indicios de problemas.
Precisamente por eso la IA, y en particular la visión por ordenador, se está integrando en estos procesos. La visión por ordenador es una rama de la IA que permite a las máquinas analizar automáticamente imágenes y vídeos, lo que ayuda a detectar antes los problemas, reducir el esfuerzo manual y mejorar la fiabilidad general. Resulta especialmente útil en entornos como el del petróleo y el gas, donde la toma de decisiones rápidas y precisas puede evitar tiempos de inactividad y mejorar la seguridad.
Los modelos de visión artificial como Ultralytics YOLO11 lo hacen posible. YOLO11 admite tareas como la detección de objetos, la segmentación de instancias y la estimación de poses, que son funciones clave para identificar equipos, detectar fugas, supervisar las condiciones de seguridad y realizar un seguimiento de la actividad in situ.
En este artículo analizaremos cómo YOLO11 ayuda al sector del petróleo y el gas a convertir los datos visuales en decisiones más rápidas, operaciones más seguras y una supervisión más eficaz.
Durante mucho tiempo, las explotaciones de petróleo y gas han contado con inspectores que recorren el terreno, comprueban los medidores, revisan las grabaciones y se aseguran de que todo funciona según lo previsto. Es un sistema basado en la rutina y la experiencia.
Sin embargo, hoy en día los emplazamientos son más grandes, están más ocupados y a menudo son más remotos. Los equipos de inspección deben cubrir más terreno, a menudo con menos recursos. Las inspecciones que antes duraban horas ahora pueden durar días, y aun así, es fácil pasar por alto pequeños problemas que podrían convertirse en problemas mayores.
Además, los yacimientos de petróleo y gas recopilan ahora muchos más datos visuales que antes. Con drones, cámaras y sensores funcionando continuamente, hay una cantidad creciente de información sin explotar que la visión por ordenador puede ayudar a analizar y poner en uso.
La industria del petróleo y el gas implica varios procesos clave, como la perforación, la supervisión de tuberías, el mantenimiento de equipos y las comprobaciones de seguridad. Muchas de estas tareas pueden automatizarse con ayuda de la visión por ordenador. Por ejemplo, la detección de objetos es una tarea de visión por ordenador que identifica y localiza automáticamente objetos específicos en imágenes o vídeos.
YOLO11 admite tareas como la detección de objetos y puede entrenarse a medida para detectar objetos específicos. Tomemos, por ejemplo, un sistema que supervisa el estado de la maquinaria pesada in situ. YOLO11 puede entrenarse para reconocer y rastrear equipos como bombas, válvulas o turbinas en tiempo real.
Para ello, el primer paso es recopilar datos de imagen o vídeo del lugar de trabajo utilizando fuentes como drones, cámaras de vigilancia fijas o dispositivos portátiles. A continuación, estas imágenes se etiquetan de modo que cada válvula, bomba o turbina visible en las imágenes se resalte y etiquete en consecuencia.
Este conjunto de datos etiquetados se utiliza para entrenar a YOLO11, de modo que pueda aprender cómo es cada tipo de equipo. Si el objetivo es detectar señales de posibles problemas, como movimientos inusuales, daños visibles o signos de sobrecalentamiento, el conjunto de datos también debe incluir ejemplos etiquetados de estas condiciones.
Una vez entrenado, el modelo puede ayudar a supervisar la maquinaria. Esto permite a los operarios responder con rapidez, lo que ayuda a prevenir fallos inesperados, reducir el tiempo de inactividad y mejorar la eficacia general del mantenimiento.
Ahora que comprendemos mejor cómo puede aplicarse la visión por ordenador en el sector del petróleo y el gas, veamos más de cerca algunas aplicaciones del mundo real en las que YOLO11 puede desempeñar un papel clave.
Las fugas y vertidos de petróleo pueden causar graves problemas si no se detectan a tiempo. Incluso una pequeña fuga puede dañar los equipos, crear riesgos para la seguridad de los trabajadores o causar daños al medio ambiente. Estos problemas suelen comenzar con signos sutiles, como la acumulación de fluido cerca de una tubería o una tenue neblina, que son fáciles de pasar por alto, sobre todo en instalaciones grandes o remotas.
YOLO11 puede intervenir y ayudar a analizar las secuencias de vídeo de las cámaras del emplazamiento y detectar los primeros signos de problemas en tiempo real. Puede utilizarse para detectar la dispersión de petróleo en el suelo y la acumulación de fluidos cerca de las válvulas.
Cuando se detecta una anomalía, YOLO11 puede resaltar la ubicación exacta en el vídeo mediante un cuadro delimitador, lo que permite a los equipos evaluar y responder rápidamente. Al proporcionar información en tiempo real, reduce el riesgo de daños y favorece operaciones más seguras y eficientes, sin depender únicamente de inspecciones manuales.
La corrosión es un problema que afecta lentamente a tuberías, tanques de almacenamiento y otras estructuras metálicas de los yacimientos de petróleo y gas. Se produce cuando el metal se expone a la humedad, los productos químicos o los cambios climáticos, desgastando gradualmente la superficie. Si no se detecta a tiempo, la corrosión puede provocar fugas, fallos en los equipos, riesgos para la seguridad y reparaciones costosas.
Normalmente, para detectar los primeros signos de corrosión, como óxido, picaduras o decoloración en superficies metálicas, hay que enviar a los trabajadores a inspeccionar equipos que suelen estar en zonas grandes o de difícil acceso. Esto puede llevar mucho tiempo y, a veces, los primeros signos de daños no son fáciles de ver.
Las funciones de segmentación de instancias de YOLO11 pueden facilitar la detección y comprensión de los problemas de corrosión. En lugar de limitarse a dibujar un recuadro alrededor de una zona general, la segmentación de instancias puede utilizarse para delinear la forma y la ubicación exactas de cada punto corroído, incluso si hay varios muy juntos. Con este nivel de detalle, los equipos de mantenimiento pueden responder con mayor rapidez, centrarse en las zonas adecuadas y evitar problemas mayores en el futuro.
Las obras de perforación son entornos activos y de alta presión en los que las personas y la maquinaria pesada trabajan en estrecha colaboración. Equipos como plataformas de perforación, excavadoras, camiones bomba y camiones cisterna se mueven constantemente por la zona, a menudo con horarios ajustados y en espacios compartidos. Con tantas cosas sucediendo a la vez, puede ser difícil hacer un seguimiento manual de todo y garantizar que las operaciones se mantienen seguras y organizadas.
Sin embargo, con el soporte de YOLO11 para el seguimiento de objetos, una tarea de visión por ordenador que sigue el movimiento de objetos específicos a través de fotogramas de vídeo, la supervisión de equipos y personal en tiempo real es mucho más ágil. YOLO11 puede detectar distintos tipos de equipos en todo el emplazamiento y hacer un seguimiento de dónde se encuentra cada máquina en cada momento.
De este modo, puede detectar vehículos que están fuera de lugar, detectar trabajadores en zonas compartidas o restringidas, e incluso identificar señales tempranas de problemas como derrames de fluidos o vías bloqueadas. Al proporcionar una visión clara y en tiempo real de la actividad de la obra, YOLO11 ayuda a los equipos a anticiparse a posibles problemas. Favorece unas operaciones más seguras al detectar los riesgos con antelación y mejora la coordinación al facilitar la planificación de tareas, evitar ralentizaciones y mantener el buen funcionamiento de toda la obra.
En comparación con las inspecciones manuales, los sistemas basados en YOLO11 proporcionan una forma más rápida y fiable de gestionar la supervisión visual en las operaciones de petróleo y gas. Estas son algunas de las principales ventajas del uso de YOLO11 en las operaciones de petróleo y gas, donde el conocimiento en tiempo real, la seguridad y la eficiencia son fundamentales para el éxito:
A la hora de implementar soluciones de visión por ordenador, también hay que tener en cuenta algunas consideraciones clave. A continuación se exponen algunos de los factores que deben tenerse en cuenta al utilizar Vision AI en operaciones de petróleo y gas:
El sector del petróleo y el gas está adoptando rápidamente la IA para que sus operaciones sean más seguras y eficaces. Con la tecnología de visión por ordenador, las tareas que antes dependían de inspecciones manuales son ahora más rápidas y precisas.
Los modelos de visión artificial como YOLO11 pueden detectar antes los problemas, mejorando la seguridad y reduciendo los costes. A medida que la visión por ordenador siga mejorando, el sector del petróleo y el gas obtendrá aún mayores beneficios en términos de seguridad y eficiencia.
Únase a nuestra comunidad y consulte nuestro repositorio de GitHub para obtener más información sobre los modelos de visión por ordenador. Explore nuestras páginas de soluciones para conocer innovaciones como la visión por ordenador en la fabricación y la IA en la logística. Eche un vistazo a nuestras opciones de licencia y empiece a utilizar Vision AI hoy mismo.
