Нажимая “Принять все файлы cookie”, вы соглашаетесь на сохранение файлов cookie на вашем устройстве с целью улучшения навигации по сайту, анализа использования сайта и помощи в наших маркетинговых усилиях. Подробнее
Настройки cookie
Нажимая “Принять все файлы cookie”, вы соглашаетесь на сохранение файлов cookie на вашем устройстве с целью улучшения навигации по сайту, анализа использования сайта и помощи в наших маркетинговых усилиях. Подробнее
Узнайте, как компьютерное зрение в нефтегазовой отрасли с помощью таких моделей, как Ultralytics YOLO11, обеспечивает мониторинг в режиме реального времени и ускоряет принятие решений на основе данных.
Большая часть энергии, которую мы используем сегодня, по-прежнему поступает из нефти и газа. Она заправляет наши автомобили, обеспечивает энергией наши дома и поддерживает работу промышленности. За этим стабильным энергоснабжением стоит сложная сеть операций, которая требует постоянного мониторинга для обеспечения безопасности и эффективности.
Например, существуют трубопроводы, которые тянутся через отдаленные районы, и крупные промышленные предприятия, работающие днем и ночью. Традиционно мониторинг этих операций осуществлялся посредством ручных проверок. Хотя этот подход работал годами, он является медленным, трудоемким и может пропускать ранние признаки проблем.
Именно поэтому искусственный интеллект, в частности компьютерное зрение, сейчас интегрируется в эти процессы. Компьютерное зрение - это направление ИИ, позволяющее машинам автоматически анализировать изображения и видео, что помогает раньше detect проблемы, сократить ручной труд и повысить общую надежность. Это особенно полезно в таких сферах, как нефть и газ, где быстрые и точные решения могут предотвратить простои и повысить безопасность.
Модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11 делают это возможным. YOLO11 поддерживает такие задачи, как обнаружение объектов, сегментация экземпляров и оценка позы, которые являются ключевыми функциями для идентификации оборудования, обнаружения утечек, мониторинга условий безопасности и отслеживания активности на объекте.
Рис. 1. Пример использования YOLO11 для detect дыма.
В этой статье мы расскажем, как YOLO11 помогает нефтегазовой отрасли превращать визуальные данные в более быстрые решения, более безопасные операции и более эффективный мониторинг.
Необходимость компьютерного зрения в нефтегазовой отрасли
Нефтегазовые объекты долгое время полагались на инспекторов, обходящих территорию, проверяющих датчики, просматривающих отснятый материал и следящих за тем, чтобы все работало должным образом. Это система, построенная на рутине и опыте.
Однако, сегодня площадки стали больше, оживленнее и часто более удаленными. Ожидается, что инспекционные группы будут охватывать больше территории, часто с меньшими ресурсами. Инспекции, которые раньше занимали часы, теперь могут занимать дни, и даже тогда легко пропустить небольшие проблемы, которые могут перерасти в более серьезные.
Вдобавок к этому, нефтегазовые объекты сейчас собирают гораздо больше визуальных данных, чем раньше. Благодаря дронам, камерам и датчикам, работающим непрерывно, появляется все больше неиспользованной информации, которую компьютерное зрение может помочь проанализировать и использовать.
Рис. 2. Необходимость компьютерного зрения в нефтегазовой отрасли. Изображение автора.
Как компьютерное зрение используется в рабочих процессах нефтегазовой отрасли?
Нефтегазовая промышленность включает в себя несколько ключевых процессов, таких как бурение, мониторинг трубопроводов, техническое обслуживание оборудования и проверки безопасности. Многие из этих задач можно автоматизировать с помощью компьютерного зрения. Например, обнаружение объектов — это задача компьютерного зрения, которая автоматически идентифицирует и определяет местоположение конкретных объектов на изображениях или видео.
YOLO11 поддерживает такие задачи, как обнаружение объектов, и может быть настроен на detect конкретных объектов. Возьмем, к примеру, систему, которая следит за состоянием тяжелой техники на объекте. YOLO11 можно обучить распознавать и track такое оборудование, как насосы, клапаны или турбины, в режиме реального времени.
Для этого первым шагом является сбор изображений или видеоданных с места работы с использованием таких источников, как дроны, стационарные камеры наблюдения или портативные устройства. Затем эти изображения маркируются, чтобы каждый видимый клапан, насос или турбина на изображениях был выделен и помечен соответствующим образом.
Этот набор данных с метками затем используется для обучения YOLO11 , чтобы он мог узнать, как выглядит каждый тип оборудования. Если целью является detect признаков потенциальных проблем, таких как необычное движение, видимые повреждения или признаки перегрева, набор данных должен также включать помеченные примеры этих условий.
После обучения модель может помочь в мониторинге оборудования. Это позволяет операторам быстро реагировать, помогая предотвратить неожиданные сбои, сократить время простоя и повысить общую эффективность обслуживания.
Применение YOLO11 в нефтегазовой промышленности
Теперь, когда мы лучше понимаем, как компьютерное зрение может применяться в нефтегазовом секторе, давайте рассмотрим несколько реальных приложений, в которых YOLO11 может сыграть ключевую роль.
Автоматизированное обнаружение утечек с помощью искусственного интеллекта и YOLO11
Утечки нефти и разливы могут вызвать серьезные проблемы, если их не обнаружить на ранней стадии. Даже небольшая утечка может повредить оборудование, создать угрозу безопасности для рабочих или нанести вред окружающей среде. Эти проблемы часто начинаются с едва заметных признаков, таких как скопление жидкости возле трубы или легкая дымка, которые легко пропустить, особенно на крупных или удаленных объектах.
YOLO11 поможет проанализировать видеопотоки с камер на объекте и обнаружить первые признаки неполадок в режиме реального времени. С его помощью можно detect распространение нефти по земле и скопление жидкости возле клапанов.
При обнаружении аномалии YOLO11 может выделить точное место на видео с помощью ограничительной рамки, позволяя командам быстро оценить ситуацию и принять меры. Предоставляя информацию в режиме реального времени, система снижает риск ущерба и поддерживает более безопасные и эффективные операции, не полагаясь только на ручные проверки.
Обнаружение коррозии трубопроводов с помощью YOLO11
Коррозия — это проблема, которая постепенно подкрадывается к трубопроводам, резервуарам для хранения и другим металлическим конструкциям на нефтегазовых объектах. Это происходит, когда металл подвергается воздействию влаги, химических веществ или изменяющихся погодных условий, постепенно изнашивая поверхность. Если не обнаружить коррозию на ранней стадии, это может привести к утечкам, выходу оборудования из строя, угрозе безопасности и дорогостоящему ремонту.
Как правило, выявление ранних признаков коррозии, таких как ржавчина, точечная коррозия или изменение цвета на металлических поверхностях, предполагает отправку рабочих для осмотра оборудования, которое часто находится на больших или труднодоступных участках. Это может занимать много времени, и иногда ранние признаки повреждений нелегко заметить.
Рис. 3. Различные типы коррозии, возникающие на нефте- и газопроводах.
Возможности сегментации экземпляров в YOLO11облегчают обнаружение и понимание проблем коррозии. Вместо того чтобы просто нарисовать рамку вокруг общей области, можно использовать сегментацию экземпляров для определения точной формы и местоположения каждого коррозийного пятна - даже если их несколько, расположенных близко друг к другу. Благодаря такому уровню детализации команды технического обслуживания могут быстрее реагировать, концентрироваться на нужных областях и избегать более серьезных проблем в дальнейшем.
Интеллектуальное наблюдение за буровой площадкой с помощью YOLO11
Буровые площадки - это активная среда с высоким давлением, где люди и тяжелая техника работают в тесном контакте. Такое оборудование, как буровые установки, экскаваторы, насосные машины и автоцистерны, постоянно перемещается по территории, часто в сжатые сроки и в общем пространстве. Когда столько всего происходит одновременно, бывает трудно track за всем вручную и обеспечить безопасность и организованность работ.
Однако благодаря поддержке YOLO11функции отслеживания объектов- задачи компьютерного зрения, позволяющей отслеживать перемещение определенных объектов по видеокадрам, - наблюдение за оборудованием и персоналом в режиме реального времени стало гораздо более удобным. YOLO11 может detect различные типы оборудования на территории объекта и track , где находится каждая машина в каждый момент времени.
Рис. 4. Использование YOLO11 для detect работника вблизи тяжелой техники.
С его помощью можно обнаружить транспортные средства, стоящие не на своем месте, detect работников в общих или ограниченных зонах и даже выявить ранние признаки таких проблем, как разливы жидкостей или заблокированные пути. Предоставляя четкое представление о деятельности на объекте в режиме реального времени, YOLO11 помогает командам опережать потенциальные проблемы. Это способствует повышению безопасности работ за счет раннего выявления рисков и улучшает координацию, облегчая планирование задач, предотвращая замедление темпов работ и обеспечивая бесперебойную работу всей площадки.
Преимущества использования YOLO11 в нефтегазовой отрасли
По сравнению с ручными проверками, системы на базе YOLO11 обеспечивают более быстрый и надежный способ управления визуальным контролем на нефтегазовых предприятиях. Вот некоторые из ключевых преимуществ использования YOLO11 в нефтегазовых операциях, где осведомленность в реальном времени, безопасность и эффективность имеют решающее значение для успеха:
Поддержка соблюдения экологических норм: Мониторинг работы факелов, выбросов и разливов помогает командам соблюдать экологические нормы и избегать дорогостоящих нарушений.
Возможность круглосуточного мониторинга: В отличие от ручных проверок, решения Vision AI могут работать непрерывно, обеспечивая постоянный контроль даже в ночное время, в выходные дни или во время смен с небольшим количеством персонала.
Экономия средств с течением времени: Хотя первоначальное развертывание может потребовать инвестиций, автоматизация значительно снижает долгосрочные затраты на рабочую силу и время простоя.
Масштабируемый в разных местах: YOLO11 можно широко развернуть, не увеличивая штат сотрудников на местах, от отдельных объектов до нескольких удаленных.
Ограничения использования Vision AI в нефтегазовой отрасли
При внедрении решений в области компьютерного зрения важно учитывать несколько ключевых моментов. Вот некоторые факторы, которые следует учитывать при использовании Vision AI в нефтегазовой отрасли:
Проблемы с освещением: Плохое или непостоянное освещение, особенно в отдаленных или слабоосвещенных районах, может повлиять на качество визуальных данных и снизить надежность обнаружения.
Условия окружающей среды: Суровые погодные условия, такие как дождь, снег или туман, могут ухудшить работу систем Vision AI, снижая точность обнаружения.
Обслуживание системы: Регулярное обслуживание и калибровка необходимы для обеспечения надлежащей работы систем Vision AI и предоставления точных результатов.
Сложность интеграции: Интеграция vision AI в существующую инфраструктуру может быть сложной и трудоемкой, требующей дополнительных ресурсов для бесперебойного развертывания.
Основные выводы
Нефтегазовая промышленность быстро внедряет ИИ, чтобы сделать операции более безопасными и эффективными. Благодаря технологиям компьютерного зрения задачи, которые раньше выполнялись вручную, становятся быстрее и точнее.
Модели искусственного зрения, подобные YOLO11 , позволяют detect проблемы на более ранних стадиях, повышая безопасность и снижая затраты. Поскольку компьютерное зрение продолжает совершенствоваться, нефтегазовая промышленность получит еще больше преимуществ в плане безопасности и эффективности.
