14 мая 2025 г.
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 служит топливом для наших автомобилей, питает наши дома и поддерживает работу промышленности. За этим стабильным энергоснабжением стоит сложная сеть производств, требующая постоянного контроля, чтобы оставаться безопасной и эффективной.
Например, трубопроводы, протянутые через удаленные районы, и огромные промышленные предприятия, работающие днем и ночью. Традиционно мониторинг этих операций основывался на ручных проверках. Хотя такой подход работает годами, он медленный, трудоемкий и может упустить первые 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 обнаружить 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, подобные 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.
В этой статье мы расскажем, как YOLO11 помогает нефтегазовой отрасли превращать визуальные данные в более быстрые решения, более безопасные операции и более эффективный мониторинг.
На нефтяных и газовых объектах уже давно полагаются на инспекторов, которые ходят по территории, проверяют датчики, просматривают отснятый материал и следят за тем, чтобы все работало как положено. Это система, построенная на рутине и опыте.
Однако сегодня объекты стали больше, оживленнее и зачастую более удаленными. Инспекционным группам приходится преодолевать большее расстояние, зачастую с меньшими ресурсами. Инспекции, которые раньше занимали несколько часов, теперь могут занимать несколько дней, и даже в этом случае легко пропустить мелкие проблемы, которые могут превратиться в более серьезные.
Кроме того, сейчас на нефтегазовых объектах собирается гораздо больше визуальных данных, чем раньше. Благодаря постоянно работающим дронам, камерам и датчикам растет объем неиспользуемой информации, которую компьютерное зрение может помочь проанализировать и применить на практике.
Нефтегазовая промышленность включает в себя несколько ключевых процессов, таких как бурение, мониторинг трубопроводов, обслуживание оборудования и проверка безопасности. Многие из этих задач можно автоматизировать с помощью компьютерного зрения. Например, обнаружение объектов - это задача компьютерного зрения, которая автоматически идентифицирует и определяет местоположение определенных объектов на изображениях или видео.
YOLO11 поддерживает такие задачи, как обнаружение объектов, и может быть настроен на обнаружение конкретных объектов. Возьмем, к примеру, систему, которая следит за состоянием тяжелой техники на объекте. YOLO11 можно обучить распознавать и отслеживать такое оборудование, как насосы, клапаны или турбины, в режиме реального времени.
Для этого в первую очередь необходимо собрать изображения или видеоданные с рабочей площадки с помощью таких источников, как беспилотники, стационарные камеры наблюдения или портативные устройства. Затем эти изображения маркируются таким образом, чтобы каждый видимый клапан, насос или турбина на них были выделены и помечены соответствующим образом.
Этот набор данных с метками затем используется для обучения YOLO11, чтобы он мог узнать, как выглядит каждый тип оборудования. Если целью является обнаружение 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, предотвращая неожиданные сбои, сокращая время простоя и повышая общую эффективность технического обслуживания.
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.
Утечки и разливы нефти могут привести к серьезным проблемам, если не обнаружить их на ранней стадии. Даже небольшая утечка может повредить оборудование, создать угрозу безопасности для работников или нанести вред окружающей среде. Часто эти проблемы начинаются с едва заметных признаков, таких как скопление жидкости возле трубы или слабый туман, которые легко пропустить, особенно на больших или удаленных объектах.
YOLO11 поможет проанализировать видеопотоки с камер на объекте и обнаружить первые признаки неполадок в режиме реального времени. С его помощью можно обнаружить 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.
Коррозия - это проблема, которая медленно проникает в трубопроводы, резервуары для хранения и другие металлические конструкции на нефтегазовых объектах. Она возникает, когда металл подвергается воздействию влаги, химикатов или меняющейся погоды, постепенно разрушая поверхность. Если коррозию не обнаружить на ранней стадии, она может привести к утечкам, поломке оборудования, риску для безопасности и дорогостоящему ремонту.
Обычно для обнаружения ранних признаков коррозии, таких как ржавчина, точечная коррозия или обесцвечивание металлических поверхностей, приходится отправлять работников для осмотра оборудования, которое часто находится на больших или труднодоступных участках. Это может занять много времени, а иногда ранние признаки повреждения не так легко заметить.
Возможности сегментации экземпляров в YOLO11 облегчают 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.
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 уследить за всем вручную и обеспечить безопасность и организованность работ.
Однако благодаря поддержке YOLO11 функции 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 обнаруживать различные типы оборудования на территории объекта и отслеживать, где находится каждая машина в каждый момент времени.
С его помощью можно обнаружить транспортные средства, стоящие не на своем месте, обнаружить 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.
По сравнению с ручными проверками, системы на базе YOLO11 обеспечивают более быстрый и надежный способ управления визуальным контролем на нефтегазовых объектах. Вот некоторые из ключевых преимуществ использования YOLO11 в нефтегазовых операциях, где осведомленность в реальном времени, безопасность и эффективность имеют решающее значение для успеха:
При внедрении решений на основе компьютерного зрения необходимо учитывать несколько ключевых моментов. Вот некоторые из факторов, которые необходимо учитывать при использовании ИИ в нефтегазовой отрасли:
Нефтегазовая промышленность быстро внедряет искусственный интеллект, чтобы сделать работу более безопасной и эффективной. Благодаря технологии компьютерного зрения задачи, которые раньше решались вручную, становятся быстрее и точнее.
Модели искусственного зрения, подобные YOLO11, позволяют обнаруживать проблемы на более ранних стадиях, повышая безопасность и снижая затраты. По мере совершенствования компьютерного зрения нефтегазовая промышленность получит еще больше преимуществ в плане безопасности и эффективности.
Присоединяйтесь к нашему сообществу и ознакомьтесь с нашим репозиторием GitHub, чтобы узнать больше о моделях компьютерного зрения. Изучите страницы наших решений, чтобы получить представление о таких инновациях, как компьютерное зрение в производстве и ИИ в логистике. Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования и начните работать с Vision AI уже сегодня!
.webp)