Компьютерное зрение преобразует нефтегазовую промышленность. Узнайте, как использовать Ultralytics YOLOv8 для таких приложений, как обнаружение пара и мониторинг резервуаров для хранения.
Нефтегазовая промышленность играет огромную роль в нашей повседневной жизни. Бензин в вашем автомобиле был получен и обработан через обширную сеть. Различные сегменты и операции объединяются, чтобы сформировать нефтегазовую промышленность, и ИИ может быть применен ко многим из этих операций. Фактически, ожидается, что рынок ИИ в нефтегазовой отрасли почти удвоится к 2029 году, достигнув 5,7 миллиарда долларов.
Компьютерное зрение, подобласть ИИ, в частности, может быть использовано для радикального улучшения управления этими операциями. От обширной сети трубопроводов, змеящихся под землей, до возвышающихся буровых установок, добывающих нефть с глубины многих километров, компьютерное зрение предлагает отрасли новый взгляд. В этой статье мы рассмотрим, как Ultralytics YOLOv8 может быть использована для преобразования нескольких ключевых областей в нефтегазовой отрасли. Давайте перейдем к делу!
Нефтегазовая промышленность может быть разделена на три основных сегмента — разведка и добыча, транспортировка и хранение, а также переработка и сбыт. Сегмент разведки и добычи нефти и газа фокусируется на разведке и добыче. Геологи и инженеры ищут залежи нефти и газа, а затем бурят и извлекают их. Оттуда эстафету принимает сегмент транспортировки и хранения. Этот сегмент транспортирует сырье по трубопроводам, танкерам и грузовикам на нефтеперерабатывающие заводы или склады. Наконец, компании, занимающиеся переработкой и сбытом, перерабатывают сырую нефть и природный газ в полезные продукты, такие как бензин, дизельное топливо, авиационное топливо и различные нефтехимические продукты.
.png)
Компьютерное зрение может применяться в каждом сегменте нефтегазовой отрасли. Практически в любом месте, где камера может контролировать операцию, компьютерное зрение может вмешаться и повысить эффективность. Различные задачи компьютерного зрения, такие как обнаружение объектов, сегментация изображений и отслеживание объектов, могут использоваться для извлечения ценной информации из визуальных данных.
Вот несколько примеров того, где компьютерное зрение может быть применено в каждом сегменте нефтегазовой промышленности:
Традиционные подходы в нефтегазовой отрасли часто основаны на ручных процессах с ограниченным анализом данных, что может быть неэффективным и подверженным ошибкам. Эти методы обычно включают инспекции, проводимые людьми, и людям может быть трудно быстро и точно обрабатывать большие объемы данных. В свою очередь, это может привести к дорогостоящим последствиям, таким как задержки в принятии решений, неожиданные отказы оборудования и увеличение времени простоя.
Машинное обучение, особенно компьютерное зрение, может предложить множество преимуществ для нефтегазовой промышленности. Оно помогает более точно анализировать данные и приводит к принятию более эффективных решений и более плавной работе. Компьютерное зрение может отслеживать оборудование, инфраструктуру и работников в режиме реального времени, прогнозировать проблемы до их возникновения и сокращать время простоя. Инновации в области машинного обучения в конечном итоге помогают сэкономить средства и повысить производительность и безопасность в нефтегазовой отрасли.
Ultralytics YOLOv8 поддерживает несколько задач компьютерного зрения и может использоваться для создания инновационных решений для нефтегазовой отрасли. Давайте подробнее рассмотрим, как YOLOv8 можно применять в различных вариантах использования для повышения эффективности разведки, повышения безопасности и оптимизации процессов технического обслуживания.
В нефтегазовой промышленности пар играет важную роль в таких процессах, как добыча нефти и нефтепереработка. Точно обнаруживая утечки пара и их источники, компании могут предотвратить потенциальные опасности, поддерживать оптимальные условия эксплуатации и повысить энергоэффективность. Традиционные методы обнаружения пара часто полагаются на ручные проверки и простые датчики, которые могут пропустить незначительные или периодические утечки. Мы можем использовать компьютерное зрение для правильной идентификации и сегментации пара, чтобы обеспечить эффективную и безопасную работу этих процессов.
YOLOv8 поддерживает задачу компьютерного зрения — сегментацию экземпляров. Таким образом, мы можем использовать модель YOLOv8 для обнаружения пара в сложных средах, где традиционные датчики могут выйти из строя. Модель YOLOv8 можно обучить на наборе данных размеченных изображений пара, чтобы распознавать его уникальные характеристики. Обученная модель может обрабатывать кадры из видеопотоков, охватывающих критические области, и отличать пар от других элементов сцены. Быстрая идентификация и точная сегментация помогают операторам принимать решения и немедленно принимать меры для решения любых обнаруженных проблем.
Резервуары используются для хранения сырой нефти, нефтепродуктов и других материалов в нефтегазовой промышленности. Целостность и надлежащее техническое обслуживание этих резервуаров жизненно важны для предотвращения утечек, загрязнения и других угроз безопасности. Для контроля их состояния требуются регулярные проверки, но ручные проверки могут занимать много времени и не охватывать все потенциальные проблемы.
Модель YOLOv8-OBB (Oriented Bounding Box) специально разработана для обнаружения и локализации объектов с произвольной ориентацией. Она идеально подходит для идентификации резервуаров для хранения с воздуха. После обнаружения резервуаров можно выполнить дальнейшую обработку для сегментирования резервуаров из фона, и мы можем даже идентифицировать конкретные особенности, такие как пятна ржавчины или структурные деформации. Автоматизированные процессы обнаружения могут лучше поддерживать безопасность и эффективность операций хранения.
Каждый сотрудник на объекте нефтегазовой отрасли должен носить необходимые средства индивидуальной защиты (СИЗ) для обеспечения безопасности на рабочем месте. СИЗ включают в себя такие предметы, как каски, перчатки, защитные очки и одежду повышенной видимости, которые защищают работников от потенциальных опасностей. Контроль за соблюдением требований к СИЗ может быть сложной задачей, особенно на крупных или сложных объектах, где ручные проверки нецелесообразны.
YOLOv8 упрощает обнаружение СИЗ, используя обнаружение объектов для автоматического определения того, носят ли рабочие необходимые средства защиты. Модель можно обучить на изображениях персонала в СИЗ и без них и научить различать эти два состояния. Обрабатывая видеопотоки в реальном времени с камер, размещенных по всему объекту, YOLOv8 может быстро выявлять соответствие или несоответствие требованиям. Эта немедленная обратная связь позволяет быстро принимать корректирующие меры для соблюдения правил техники безопасности.
Движение транспортных средств на нефтегазовых объектах, таких как нефтеперерабатывающие заводы и буровые площадки, необходимо тщательно контролировать для достижения максимальной эффективности и избежания простоев. Мониторинг местоположения и поведения транспортных средств помогает предотвратить несчастные случаи, оптимизировать транспортный поток и отслеживать надлежащее использование транспортных средств. Методы ручного отслеживания могут быть неэффективными и подверженными ошибкам, особенно в больших или оживленных средах.
YOLOv8 может быть эффективным решением для отслеживания транспортных средств и мониторинга с помощью отслеживания объектов. Анализируя видеопотоки со стратегически расположенных камер, YOLOv8 может обнаруживать и отслеживать транспортные средства в режиме реального времени. Приведенный выше пример применяется к общему дорожному движению, но может быть столь же эффективным для мониторинга транспортных средств на нефтегазовых объектах. Модель может идентифицировать каждое транспортное средство и отслеживать его перемещения, чтобы предоставлять ценные данные о схемах движения и потенциальных проблемах безопасности.
Хотя компьютерное зрение открывает захватывающие возможности для нефтегазовой отрасли, внедрение этих решений также сопряжено с некоторыми трудностями. Одной из больших проблем является получение четких изображений, на которых может учиться ИИ. Условия в этой отрасли, такие как буровые установки, могут быть грязными, плохо освещенными и постоянно меняющимися, что делает размытые или непоследовательные кадры запутанными для систем компьютерного зрения.
Кроме того, старые системы камер могут быть недостаточно высокого разрешения, чтобы запечатлеть детали, необходимые для эффективной работы компьютерного зрения. Модернизация инфраструктуры камер может быть значительной инвестицией. Обработка конфиденциальных данных, полученных этими камерами, добавляет еще один уровень сложности. Нефтегазовым компаниям необходимы надежные меры кибербезопасности для защиты от потенциальных утечек данных. Несмотря на то, что существуют проблемы с развертыванием компьютерного зрения для нефтегазовой отрасли, будущее выглядит светлым. ИИ-сообщество активно внедряет инновации для решения этих проблем.
AI, особенно компьютерное зрение и модели, такие как YOLOv8, меняет операции в нефтегазовой промышленности. Компьютерное зрение может улучшить разведку и техническое обслуживание благодаря таким вариантам использования, как обнаружение пара и отслеживание транспортных средств. По мере того, как AI продолжает развиваться, мы можем ожидать появления еще более новаторских приложений в будущем нефтегазовой отрасли.
Интересуетесь ИИ? Присоединяйтесь к нашему сообществу, чтобы быть в курсе последних новостей и идей, а также посетите наш репозиторий на GitHub. Вы также можете узнать, как компьютерное зрение может быть использовано в таких отраслях, как здравоохранение и производство!
.webp)