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L'IA dans le pétrole et le gaz : Raffiner l'innovation

La vision par ordinateur transforme l'industrie du pétrole et du gaz. Apprends à utiliser Ultralytics YOLOv8 pour des applications telles que la détection de vapeur et la surveillance des réservoirs de stockage.

L'industrie du pétrole et du gaz joue un rôle énorme dans notre vie quotidienne. L'essence qui se trouve dans ta voiture a été obtenue et traitée par l'intermédiaire d'un vaste réseau. Divers segments et opérations se rassemblent pour former l'industrie du pétrole et du gaz, et l'IA peut être appliquée à bon nombre de ces opérations. En fait, l'IA sur le marché du pétrole et du gaz devrait presque doubler de taille d'ici 2029, pour atteindre 5,7 milliards de dollars.

La vision par ordinateur, un sous-domaine de l'IA, en particulier, peut être utilisée pour améliorer radicalement la façon dont ces opérations sont menées. Du vaste réseau de pipelines qui serpentent sous terre aux imposantes plates-formes qui extraient le pétrole à des kilomètres de profondeur, la vision par ordinateur offre à l'industrie une nouvelle paire d'yeux. Dans cet article, nous allons explorer comment la vision par ordinateur peut être utilisée pour transformer plusieurs domaines clés. Ultralytics YOLOv8 peut être utilisée pour transformer plusieurs domaines clés de l'industrie pétrolière et gazière. Allons droit au but !

L'IA dans l'industrie du pétrole et du gaz s'étend à tous les segments.

L'industrie du pétrole et du gaz peut être divisée en trois segments principaux - en amont, en milieu et en aval. Le segment en amont du pétrole et du gaz se concentre sur l'exploration et la production. Les géologues et les ingénieurs recherchent des gisements de pétrole et de gaz, puis les forent et les extraient. À partir de là, le secteur intermédiaire prend le relais. Le secteur intermédiaire du pétrole et du gaz transporte les matières premières par le biais de pipelines, de camions-citernes et de camions jusqu'aux raffineries ou aux installations de stockage. Enfin, les entreprises en aval raffinent le pétrole brut et le gaz naturel en produits utilisables comme l'essence, le diesel, le kérosène et divers produits pétrochimiques.

Fig 1. Les segments de l'industrie du pétrole et du gaz.

La vision par ordinateur peut être appliquée à tous les segments de l'industrie pétrolière et gazière. Presque partout où une caméra peut surveiller une opération, la vision par ordinateur peut intervenir et rendre les choses plus efficaces. Diverses tâches de vision par ordinateur, comme la détection d'objets, la segmentation d'images et le suivi d'objets, peuvent être utilisées pour extraire des informations précieuses des données visuelles

Voici quelques exemples où la vision par ordinateur peut être appliquée à chaque segment de l'industrie pétrolière et gazière :

  • En amont : Pendant le processus de forage, la vision par ordinateur peut être utilisée pour analyser les images des caméras de fond de puits. En identifiant les caractéristiques des formations rocheuses rencontrées, l'IA peut aider à optimiser le placement et la trajectoire du puits de forage afin de maximiser la production de chaque puits de pétrole.
  • Secteur intermédiaire : Les drones équipés de caméras et de vision par ordinateur peuvent être utilisés pour scanner de façon autonome des kilomètres de pipelines, en détectant les fuites, les fissures et la corrosion avec un niveau de détail incroyable. Ils peuvent remplacer les inspections manuelles risquées, et réduire les coûts associés aux temps d'arrêt pour les réparations.
  • En aval: Les raffineries sont des environnements complexes avec de nombreux processus à surveiller. La vision par ordinateur permet d'analyser les flux des caméras dans ces installations afin d'identifier les inefficacités ou les défaillances potentielles des équipements.

Les avantages de l'apprentissage automatique dans le secteur du pétrole et du gaz

Les approches traditionnelles dans l'industrie pétrolière et gazière reposent souvent sur des processus manuels avec une analyse limitée des données qui peut être inefficace et sujette à des erreurs. Ces méthodes impliquent généralement des inspections humaines, et il peut être difficile pour les humains de traiter de grands volumes de données rapidement et avec précision. À son tour, cela peut entraîner des conséquences coûteuses telles que des retards dans la prise de décision, des pannes d'équipement inattendues et une augmentation des temps d'arrêt. 

L'apprentissage automatique, en particulier la vision par ordinateur, peut offrir de nombreux avantages à l'industrie pétrolière et gazière. Il permet d'analyser les données avec plus de précision et conduit à une meilleure prise de décision et à des opérations plus fluides. La vision par ordinateur peut surveiller l'équipement, l'infrastructure et les travailleurs en temps réel, prédire les problèmes avant qu'ils ne surviennent et réduire les temps d'arrêt. Les innovations en matière d'apprentissage automatique permettent en fin de compte d'économiser des coûts et d'accroître la productivité et la sécurité dans l'industrie pétrolière et gazière.

Cas d'utilisation de l'intelligence artificielle dans le pétrole et le gaz

Le Ultralytics YOLOv8 prend en charge de multiples tâches de vision par ordinateur et peut être utilisé pour créer des solutions innovantes pour l'industrie pétrolière et gazière. Voyons de plus près comment YOLOv8 peut être appliqué dans divers cas d'utilisation pour améliorer l'exploration, renforcer la sécurité et optimiser les processus de maintenance.

Identifier et segmenter la vapeur avec YOLOv8

Dans l'industrie du pétrole et du gaz, la vapeur joue un rôle important dans des processus tels que la récupération du pétrole et les opérations de raffinage. En détectant avec précision les fuites de vapeur et leurs sources, les entreprises peuvent prévenir les risques potentiels, maintenir des conditions de fonctionnement optimales et améliorer l'efficacité énergétique. Les méthodes traditionnelles de détection de la vapeur reposent souvent sur des inspections manuelles et de simples capteurs, qui peuvent passer à côté de fuites subtiles ou intermittentes. Nous pouvons utiliser la vision par ordinateur pour identifier et segmenter correctement la vapeur afin de garantir que ces processus fonctionnent efficacement et en toute sécurité.

Fig 2. Exemple de détection et de segmentation de la vapeur à l'aide de Ultralytics YOLOv8 .

YOLOv8 prend en charge la tâche de segmentation des instances dans le domaine de la vision par ordinateur. Nous pouvons donc utiliser le modèle YOLOv8 pour détecter la vapeur dans des environnements complexes où les capteurs traditionnels peuvent échouer. Le modèle YOLOv8 peut être entraîné sur un ensemble de données d'images de vapeur étiquetées afin de reconnaître ses caractéristiques uniques. Le modèle entraîné peut traiter des images provenant de flux vidéo couvrant des zones critiques et distinguer la vapeur des autres éléments de la scène. Une identification rapide et une segmentation précise aident les opérateurs à prendre des décisions et des mesures immédiates pour résoudre les problèmes détectés.

Détection des réservoirs de stockage à l'aide de YOLOv8-OBB

Les réservoirs de stockage sont utilisés pour contenir le pétrole brut, les produits raffinés et d'autres matériaux dans l'industrie du pétrole et du gaz. L'intégrité et le bon entretien de ces réservoirs sont essentiels pour éviter les fuites, la contamination et d'autres risques pour la sécurité. Des inspections régulières sont nécessaires pour surveiller leur état, mais les inspections manuelles peuvent prendre beaucoup de temps et ne pas couvrir efficacement tous les problèmes potentiels.

Fig 3. Exemple de détection d'un réservoir de stockage à l'aide de Ultralytics YOLOv8 -OBB.

Le modèle YOLOv8-OBB (Oriented Bounding Box) est spécialement conçu pour détecter et localiser des objets dont l'orientation est arbitraire. Il est idéal pour identifier les réservoirs de stockage à partir d'une vue aérienne. Après avoir détecté les réservoirs, un traitement supplémentaire peut être effectué pour segmenter les réservoirs par rapport à l'arrière-plan, et nous pouvons même identifier des caractéristiques spécifiques telles que des taches de rouille ou des déformations structurelles. Les processus de détection automatisés peuvent mieux maintenir la sécurité et l'efficacité des opérations de stockage.

La détection des EPI rendue facile par YOLOv8

Toutes les personnes présentes sur un site dans l'industrie pétrolière et gazière doivent porter l'équipement de protection individuelle (EPI) nécessaire pour maintenir la sécurité sur le lieu de travail. L'EPI comprend des éléments tels que les casques, les gants, les lunettes de sécurité et les vêtements à haute visibilité qui protègent les travailleurs des dangers potentiels. Contrôler le respect des exigences en matière d'EPI peut s'avérer difficile, en particulier dans les installations vastes ou complexes où les inspections manuelles ne sont pas pratiques.

Fig 4. Exemple de détection d'équipements de protection individuelle (EPI) à l'aide de YOLOv8.

YOLOv8 simplifie la détection des EPI en utilisant la détection d'objets pour déterminer automatiquement si les travailleurs portent l'équipement de sécurité requis. Le modèle peut être entraîné sur des images de personnel avec et sans EPI et apprendre à faire la distinction entre les deux. En traitant les flux vidéo en temps réel des caméras placées autour de l'établissement, YOLOv8 peut rapidement identifier la conformité ou la non-conformité. Ce retour d'information immédiat permet de prendre rapidement des mesures correctives pour respecter les règles de sécurité.

YOLOv8 pour le suivi et la surveillance des véhicules

Les déplacements des véhicules dans les installations pétrolières et gazières, comme les raffineries et les sites de forage, doivent être soigneusement gérés pour atteindre une efficacité maximale et éviter les temps morts. Le suivi de l'emplacement et du comportement des véhicules permet de prévenir les accidents, d'optimiser le flux de circulation et de vérifier que les véhicules sont utilisés de manière appropriée. Les méthodes de suivi manuel peuvent être inefficaces et sujettes aux erreurs, en particulier dans les environnements vastes ou très fréquentés. 

Fig 5. Exemple de détection et de surveillance de véhicules à l'aide de YOLOv8.

YOLOv8 peut être une solution efficace pour le suivi et la surveillance de véhicules grâce au suivi d'objets. En analysant les flux vidéo provenant de caméras placées à des endroits stratégiques, YOLOv8 peut détecter et suivre les véhicules en temps réel. L'exemple présenté ci-dessus s'applique au trafic routier général mais peut être tout aussi efficace pour la surveillance des véhicules sur les sites pétroliers et gaziers. Le modèle peut identifier chaque véhicule et surveiller ses mouvements afin de fournir des données précieuses sur les schémas de circulation et les éventuels problèmes de sécurité. 

Défis liés à la mise en œuvre de l'IA dans le secteur du pétrole et du gaz

Si la vision par ordinateur offre des possibilités passionnantes pour le pétrole et le gaz, la mise en œuvre de ces solutions présente également quelques obstacles. L'un des grands défis consiste à obtenir des images propres à partir desquelles l'IA peut apprendre. Les environnements de cette industrie, tels que les plates-formes, peuvent être sales, mal éclairés et en constante évolution, ce qui rend les images floues ou incohérentes déroutantes pour les systèmes de vision par ordinateur.

De plus, les anciens systèmes de caméras peuvent ne pas être suffisamment haute définition pour capturer les détails dont la vision par ordinateur a besoin pour fonctionner efficacement. La mise à niveau de l'infrastructure des caméras peut représenter un investissement important. Le traitement des données sensibles capturées par ces caméras ajoute une autre couche de complexité. Les entreprises pétrolières et gazières doivent mettre en place des mesures de cybersécurité solides pour se protéger contre d'éventuelles violations de données. Bien qu'il existe des défis dans le déploiement de la vision par ordinateur pour le pétrole et le gaz, l'avenir est prometteur. La communauté de l'IA innove activement pour surmonter ces obstacles.

Les innovations qui façonnent l'avenir de la technologie dans l'industrie du pétrole et du gaz

L'IA, en particulier la vision par ordinateur et les modèles tels que YOLOv8L'IA, en particulier la vision par ordinateur et les modèles tels que la vision par ordinateur, est en train de changer les opérations dans l'industrie du pétrole et du gaz. La vision par ordinateur peut améliorer l'exploration et la maintenance grâce à des cas d'utilisation comme la détection de la vapeur et le suivi des véhicules. À mesure que l'IA continue d'évoluer, nous pouvons nous attendre à ce que des applications encore plus révolutionnaires émergent dans l'avenir du pétrole et du gaz.

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