ИИ в нефтегазовой отрасли: Переработка инноваций

Нефтегазовая промышленность играет огромную роль в нашей повседневной жизни. Бензин в вашем автомобиле добывается и перерабатывается с помощью огромной сети. Различные сегменты и операции объединяются в нефтегазовую отрасль, и ИИ может быть применен во многих из этих операций. Ожидается, что к 2029 году объем рынка ИИ в нефтегазовой отрасли увеличится почти вдвое и достигнет 5,7 миллиарда долларов.

Компьютерное зрение, подобласть искусственного интеллекта, в частности, может быть использовано для радикального улучшения работы этих предприятий. От огромной сети трубопроводов под землей до высотных буровых установок, добывающих нефть на глубине многих километров, компьютерное зрение предлагает отрасли новый набор глаз. В этой статье мы рассмотрим, как Ultralytics YOLOv8 может быть использована для преобразования нескольких ключевых областей в нефтегазовой отрасли. Приступим к делу!

ИИ в нефтегазовой отрасли охватывает все сегменты

Нефтегазовую отрасль можно разделить на три основных сегмента: добыча, переработка и сбыт. В сегменте разведки и добычи нефти и газа основное внимание уделяется разведке и добыче. Геологи и инженеры ищут месторождения нефти и газа, а затем бурят и добывают их. После этого наступает черед среднего звена. Нефтегазовый сегмент среднего звена транспортирует сырье по трубопроводам, танкерам и грузовикам на нефтеперерабатывающие заводы или в хранилища. Наконец, компании, занимающиеся переработкой и сбытом, перерабатывают сырую нефть и природный газ в такие полезные продукты, как бензин, дизельное топливо, реактивное топливо и различные нефтехимические продукты.

‍

Компьютерное зрение может применяться в каждом сегменте нефтегазовой промышленности. Практически везде, где камера может наблюдать за операциями, компьютерное зрение может вмешаться и сделать их более эффективными. Различные задачи компьютерного зрения, такие как обнаружение объектов, сегментация изображений и отслеживание объектов, могут использоваться для извлечения ценных сведений из визуальных данных.

Вот несколько примеров применения компьютерного зрения в каждом сегменте нефтегазовой отрасли:

• Разведка и добыча: В процессе бурения компьютерное зрение может использоваться для анализа записей скважинных камер. Определяя характеристики встречающихся горных пород, искусственный интеллект может помочь оптимизировать размещение и траекторию ствола скважины, чтобы добиться максимальной добычи из каждой нефтяной скважины.
  ‍
• Midstream: Дроны, оснащенные камерами и компьютерным зрением, могут использоваться для автономного сканирования километров трубопровода, обнаруживая утечки, трещины и коррозию с невероятной детализацией. Они могут заменить рискованные ручные инспекции и сократить расходы, связанные с простоями на ремонт.
  ‍.
• Переработка и сбыт: Нефтеперерабатывающие заводы представляют собой сложную среду с многочисленными процессами, которые необходимо контролировать. Компьютерное зрение позволяет анализировать записи с камер на этих предприятиях, чтобы выявить неэффективность или потенциальные сбои в работе оборудования.

Преимущества машинного обучения в нефтегазовой отрасли

Традиционные подходы в нефтегазовой отрасли часто основаны на ручных процессах с ограниченным анализом данных, которые могут быть неэффективными и подверженными ошибкам. Эти методы обычно предполагают участие человека, а ему бывает сложно быстро и точно обрабатывать большие объемы данных. В свою очередь, это может привести к таким дорогостоящим последствиям, как задержка в принятии решений, неожиданные отказы оборудования и увеличение времени простоя. 

Машинное обучение, особенно компьютерное зрение, может принести много пользы нефтегазовой отрасли. Оно помогает более точно анализировать данные, что приводит к принятию более эффективных решений и повышению эффективности работы. Компьютерное зрение позволяет контролировать оборудование, инфраструктуру и работников в режиме реального времени, предсказывать проблемы до их возникновения и сокращать время простоя. Инновации в области машинного обучения в конечном итоге помогают сократить расходы, повысить производительность и безопасность в нефтегазовой отрасли.

Примеры использования искусственного интеллекта в нефтегазовой отрасли

Модель Ultralytics YOLOv8 поддерживает множество задач компьютерного зрения и может быть использована для создания инновационных решений в нефтегазовой отрасли. Давайте подробнее рассмотрим, как YOLOv8 может быть использована в различных случаях для улучшения разведки, повышения безопасности и оптимизации процессов технического обслуживания.

Идентификация и сегментирование пара с помощью YOLOv8

В нефтегазовой промышленности пар играет важную роль в таких процессах, как добыча нефти и переработка. Точное обнаружение утечек пара и их источников позволяет компаниям предотвращать потенциальные опасности, поддерживать оптимальные условия эксплуатации и повышать энергоэффективность. Традиционные методы обнаружения утечек пара часто основываются на ручных проверках и простых датчиках, которые могут пропустить тонкие или прерывистые утечки. Мы можем использовать компьютерное зрение для правильной идентификации и сегментации пара, чтобы обеспечить эффективное и безопасное протекание процессов.

‍

YOLOv8 поддерживает задачу компьютерного зрения по сегментации объектов. Таким образом, мы можем использовать модель YOLOv8 для обнаружения пара в сложных условиях, где традиционные датчики могут не сработать. Модель YOLOv8 можно обучить на наборе помеченных изображений пара, чтобы распознать его уникальные характеристики. Обученная модель может обрабатывать кадры из видеозаписей, охватывающих критические области, и отличать пар от других элементов сцены. Быстрая идентификация и точная сегментация помогают операторам принимать решения и предпринимать немедленные действия для устранения обнаруженных проблем.

Обнаружение резервуаров для хранения с помощью YOLOv8-OBB

Резервуары для хранения используются для хранения сырой нефти, продуктов нефтепереработки и других материалов в нефтегазовой промышленности. Целостность и надлежащее обслуживание этих резервуаров жизненно важны для предотвращения утечек, загрязнения и других угроз безопасности. Для контроля их состояния необходимо проводить регулярные проверки, однако ручные проверки могут отнимать 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 с воздушной съемки. После обнаружения резервуаров можно провести дальнейшую обработку, чтобы отделить их от фона, и даже определить специфические особенности, такие как пятна ржавчины или структурные деформации. Автоматизированные процессы обнаружения позволяют повысить безопасность и эффективность складских операций.

Обнаружение СИЗ стало проще с YOLOv8

Каждый работник нефтегазовой отрасли должен использовать необходимые средства индивидуальной защиты (СИЗ) для обеспечения безопасности на рабочем месте. К СИЗ относятся такие предметы, как каски, перчатки, защитные очки и одежда повышенной видимости, которые защищают работников от потенциальных опасностей. Контроль за соблюдением требований к СИЗ может быть непростой задачей, особенно на крупных или сложных объектах, где ручные проверки нецелесообразны.

‍

YOLOv8 упрощает обнаружение СИЗ, используя функцию распознавания объектов для автоматического определения того, надеты ли на работниках необходимые средства защиты. Модель можно обучить на изображениях персонала с СИЗ и без них, и она научится отличать одно от другого. Обрабатывая видеопоток в реальном времени с камер, расположенных по всему объекту, YOLOv8 может быстро определить соответствие или несоответствие требованиям. Такая немедленная обратная связь позволяет оперативно принимать меры по устранению несоответствий нормам безопасности.

YOLOv8 для отслеживания и мониторинга транспортных средств

Движение транспортных средств на нефтегазовых объектах, таких как нефтеперерабатывающие заводы и буровые площадки, должно тщательно контролироваться, чтобы достичь максимальной эффективности и избежать простоев. Мониторинг местоположения и поведения транспортных средств помогает предотвратить несчастные случаи, оптимизировать транспортный поток и следить за тем, чтобы транспортные средства использовались надлежащим образом. Ручные методы отслеживания могут быть неэффективными и склонными к ошибкам, особенно в больших или загруженных средах. 

‍

YOLOv8 может стать эффективным решением для слежения за транспортными средствами и мониторинга с помощью отслеживания объектов. Анализируя видеопоток со стратегически расположенных камер, YOLOv8 может обнаруживать и отслеживать транспортные средства в режиме реального времени. Пример, показанный выше, относится к общему дорожному движению, но может быть столь же эффективен для мониторинга транспортных средств на нефтегазовых объектах. Модель может идентифицировать каждое транспортное средство и отслеживать его перемещение, предоставляя ценные данные о схемах движения и потенциальных проблемах безопасности. 

Проблемы внедрения ИИ в нефтегазовой отрасли

Хотя компьютерное зрение открывает захватывающие возможности для нефтегазовой отрасли, внедрение этих решений также сопряжено с некоторыми трудностями. Одна из главных проблем - получение чистых изображений, на основе которых ИИ может обучаться. Окружающая среда в этой отрасли, например буровые установки, может быть грязной, плохо освещенной и постоянно меняющейся, что делает размытые или непоследовательные кадры непонятными для систем компьютерного зрения.

Кроме того, старые системы камер могут не обладать достаточно высокой четкостью, чтобы улавливать детали, необходимые компьютерному зрению для эффективной работы. Модернизация инфраструктуры камер может потребовать значительных инвестиций. Работа с конфиденциальными данными, полученными с помощью этих камер, добавляет еще один уровень сложности. Нефтегазовым компаниям необходимы надежные меры кибербезопасности для защиты от потенциальных утечек данных. Несмотря на проблемы, возникающие при внедрении компьютерного зрения в нефтегазовой отрасли, будущее выглядит радужным. Сообщество ИИ активно внедряет инновации для решения этих проблем.

Инновации, определяющие будущее технологий в нефтегазовой отрасли

ИИ, в частности компьютерное зрение и такие модели, как YOLOv8, меняют работу нефтегазовой отрасли. Компьютерное зрение может улучшить разведку и техническое обслуживание благодаря таким приложениям, как обнаружение пара и отслеживание транспортных средств. По мере развития ИИ мы можем ожидать появления еще большего числа революционных приложений в будущем нефтегазовой отрасли.

Вам интересно узнать об искусственном интеллекте? Присоединяйтесь к нашему сообществу, чтобы узнать о последних обновлениях и знаниях, а также загляните в наш репозиторий GitHub. Вы также можете узнать, как компьютерное зрение может быть использовано в таких отраслях, как здравоохранение и производство!