Как Ultralytics YOLO11 может помочь нефтегазовому сектору

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 AI, особенно компьютерное зрение, сейчас интегрируется в эти процессы. Компьютерное зрение — это раздел AI, который позволяет машинам автоматически анализировать изображения и видео, помогая выявлять проблемы на ранней стадии, сокращать ручной труд и повышать общую надежность. Это особенно полезно в таких средах, как нефтегазовая отрасль, 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 месте.

‍

В этой статье мы рассмотрим, 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.

‍

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 обучена для обнаружения конкретных объектов. Возьмем, к примеру, систему, которая отслеживает состояние тяжелой техники на месте. YOLO11 можно обучить распознавать и отслеживать оборудование, такое 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 размеченный набор данных затем используется для обучения YOLO11, чтобы она могла узнать, как выглядит каждый тип оборудования. Если цель состоит в том, чтобы обнаружить признаки потенциальных проблем, такие как необычное движение, видимые повреждения или признаки перегрева, набор данных должен также включать размеченные примеры этих состояний.

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 отрасли

Теперь, когда у нас есть лучшее понимание того, как компьютерное зрение может применяться в нефтегазовом секторе, давайте подробнее рассмотрим несколько реальных применений, где YOLO11 может играть ключевую роль.

Автоматизированное обнаружение утечек с использованием ИИ 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 может вмешаться и помочь в анализе видеопотоков с камер на объекте и выявлять ранние признаки неисправностей в режиме реального времени. Ее можно использовать для обнаружения разлива нефти на земле и скопления жидкости возле клапанов.

Когда обнаруживается аномалия, YOLO11 может выделить точное местоположение в видео с помощью ограничивающей рамки, что позволяет командам быстро оценивать ситуацию и реагировать. Предоставляя информацию в режиме реального времени, она снижает риск повреждений и поддерживает более безопасные и эффективные операции, не полагаясь исключительно 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.

‍

Возможности instance segmentation в YOLO11 упрощают выявление и понимание проблем коррозии. Вместо того чтобы просто обводить рамкой общую область, instance segmentation можно использовать для выделения точной формы и местоположения каждого подвергшегося коррозии участка — даже если они расположены близко друг к другу. Благодаря такому уровню детализации ремонтные бригады могут быстрее реагировать, сосредотачиваться на нужных участках и избегать более серьезных проблем в будущем.

Интеллектуальное наблюдение за буровой площадкой на основе YOLO11

Буровые площадки — это активные среды высокого давления, где люди и тяжелая техника работают в тесном контакте. Такое оборудование, как буровые установки, экскаваторы, насосные станции и автоцистерны, постоянно перемещается по территории, часто по плотному графику и в общих пространствах. Когда происходит так много всего одновременно, может быть трудно отслеживать все вручную и обеспечивать безопасность и организованность операций.

Однако, благодаря поддержке отслеживания объектов в YOLO11, задачи компьютерного зрения, которая отслеживает перемещение определенных объектов по видеокадрам, мониторинг оборудования и персонала в режиме реального времени становится намного более простым. YOLO11 может обнаруживать различные типы оборудования на площадке и отслеживать, где находится каждая машина в любой момент времени. 

‍

Благодаря этому он может обнаруживать транспортные средства, находящиеся не на своем месте, выявлять рабочих в общих или ограниченных зонах и даже определять ранние признаки проблем, таких как разливы жидкости или заблокированные пути. Предоставляя четкое представление о деятельности на площадке в режиме реального времени, YOLO11 помогает командам быть в курсе потенциальных проблем. Он поддерживает более безопасную работу, заблаговременно выявляя риски, и улучшает координацию, упрощая планирование задач, избегая замедлений и обеспечивая бесперебойную работу всей площадки.

Преимущества использования YOLO11 в нефтегазовой отрасли

По сравнению с ручным контролем, системы на базе YOLO11 обеспечивают более быстрый и надежный способ управления визуальным мониторингом в нефтегазовой отрасли. Вот некоторые из ключевых преимуществ использования YOLO11 в нефтегазовой отрасли, 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.
  ‍
• Масштабируемость по местоположению: От отдельных площадок до нескольких удаленных объектов, YOLO11 может быть широко развернута без привлечения дополнительного персонала на местах.

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 Vision AI, такие как YOLO11, могут обнаруживать проблемы на более ранних этапах, повышая безопасность и снижая затраты. Поскольку компьютерное зрение продолжает совершенствоваться, нефтегазовая отрасль получит еще большие преимущества в плане безопасности и эффективности.

Присоединяйтесь к нашему сообществу и изучите наш репозиторий на GitHub, чтобы узнать больше о моделях компьютерного зрения. Ознакомьтесь со страницами наших решений, чтобы получить представление об инновациях, таких как компьютерное зрение в производстве и ИИ в логистике. Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования и начните работу с Vision AI уже сегодня!