ИИ в нефтегазовой отрасли: совершенствование инноваций

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 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 можно использовать 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 segment 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 segment 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 segment 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 ценной информации из визуальных данных.

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

• Выше по потоку: Во время процесса бурения компьютерное зрение можно использовать для анализа видеозаписи с камеры, расположенной в скважине. Определяя характеристики встречающихся горных пород, ИИ может помочь оптимизировать размещение и траекторию ствола скважины, чтобы максимизировать добычу из каждой нефтяной скважины.
  ‍
• Среднее звено: Дроны, оснащенные камерами и компьютерным зрением, можно использовать для автономного сканирования километров трубопровода, обнаруживая утечки, трещины и коррозию с невероятной детализацией. Они могут заменить рискованные ручные проверки и снизить затраты, связанные с простоем для ремонта.
  ‍
• Переработка: Нефтеперерабатывающие заводы – это сложные среды с множеством процессов, требующих мониторинга. Компьютерное зрение может анализировать видеопотоки с камер на этих объектах для выявления неэффективности или потенциальных отказов оборудования.

Преимущества машинного обучения в нефтегазовой отрасли

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.

Примеры использования искусственного интеллекта в нефтегазовой отрасли

Сайт 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 работы и повышать энергоэффективность. Традиционные методы обнаружения утечек пара часто основаны на ручных проверках и использовании простых датчиков, которые могут пропустить тонкие или периодические утечки. Мы можем использовать компьютерное зрение для правильной идентификации и segment пара, чтобы обеспечить эффективное и безопасное протекание процессов.

‍

‍

YOLOv8 поддерживает задачу компьютерного зрения по сегментации объектов. Таким образом, мы можем использовать модель YOLOv8 для detect 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

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 (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 segment 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 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, 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 мгновенная 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 аварии, оптимизировать транспортный поток и track 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 detect и track 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. 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.

Инновации, формирующие будущие технологии в нефтегазовой отрасли

ИИ, в частности компьютерное зрение и такие модели, как YOLOv8ИИ, в частности компьютерное зрение и такие модели, как YOLOv8, меняют работу в нефтегазовой отрасли. Компьютерное зрение позволяет улучшить разведку и техническое обслуживание благодаря таким функциям, как обнаружение пара и отслеживание транспортных средств. По мере развития ИИ мы можем ожидать появления еще большего числа революционных 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!