Petrol ve gazda yapay zeka: İnovasyonu iyileştirme

Petrol ve gaz endüstrisi günlük hayatımızda büyük bir rol oynamaktadır. Arabanızdaki benzin, geniş bir ağ üzerinden tedarik edilip işlenmiştir. Çeşitli segmentler ve operasyonlar bir araya gelerek petrol ve gaz endüstrisini oluşturur ve yapay zeka bu operasyonların çoğuna uygulanabilir. Aslında, petrol ve gaz pazarındaki yapay zekanın 2029'a kadar neredeyse iki katına çıkarak 5,7 milyar dolara ulaşması bekleniyor.

Özellikle yapay zekanın bir alt alanı olan bilgisayarla görme, bu operasyonların nasıl yürütüldüğünü büyük ölçüde iyileştirmek için kullanılabilir. Yeraltından geçen geniş boru hatları ağından kilometrelerce aşağıdan petrol çıkaran yüksek sondaj kulelerine kadar, bilgisayarlı görü sektöre yeni bir göz seti sunuyor. Bu makalede, aşağıdakilerin nasıl yapıldığını keşfedeceğiz Ultralytics YOLOv8 petrol ve doğal gazda birçok kilit alanı dönüştürmek için kullanılabilir. Hemen başlayalım!

Petrol ve gaz endüstrisinde yapay zeka tüm segmentlere yayılıyor

Petrol ve gaz endüstrisi üç ana segmente ayrılabilir - yukarı akış, orta akış ve aşağı akış. Petrol ve gazın yukarı akış segment arama ve üretime odaklanır. Jeologlar ve mühendisler petrol ve gaz yataklarını arar ve ardından sondaj yaparak bunları çıkarır. Bundan sonra orta akım devreye girer. Orta akım petrol ve gaz segment ham maddeleri boru hatları, tankerler ve kamyonlar aracılığıyla rafinerilere veya depolama tesislerine taşır. Son olarak, alt akım şirketleri ham petrol ve doğal gazı rafine ederek benzin, dizel, jet yakıtı ve çeşitli petrokimyasallar gibi kullanılabilir ürünlere dönüştürür.

‍

Bilgisayarlı görü, petrol ve gaz endüstrisinin her segment uygulanabilir. Bir kameranın bir işlemi izleyebildiği hemen her yerde, bilgisayarla görme devreye girebilir ve işleri daha verimli hale getirebilir. Nesne algılama, görüntü segmentasyonu ve nesne izleme gibi çeşitli bilgisayarla görme görevleri, görsel verilerden değerli bilgiler elde etmek için kullanılabilir

Bilgisayarla görmenin petrol ve gaz endüstrisinin her bir segment uygulanabileceği bazı örnekler aşağıda verilmiştir:

• Yukarı Akış (Upstream): Sondaj işlemi sırasında, kuyu dibi kamera görüntülerinin analizi için bilgisayarlı görü kullanılabilir. Yapay zeka, karşılaşılan kaya oluşumlarının özelliklerini belirleyerek, her bir petrol kuyusundan üretimi en üst düzeye çıkarmak için kuyu yerleşimini ve yörüngesini optimize etmeye yardımcı olabilir.
  ‍
• Ara Akış: Kameralar ve bilgisayarlı görü ile donatılmış dronlar, boru hatlarını kilometrelerce otonom olarak taramak, sızıntıları, çatlakları ve korozyonu inanılmaz ayrıntılarla tespit etmek için kullanılabilir. Riskli manuel denetimlerin yerini alabilir ve onarımlar için duruş süresiyle ilişkili maliyetleri azaltabilirler.
  ‍
• Alt Akış (Downstream): Rafineriler, izlenmesi gereken çok sayıda süreci içeren karmaşık ortamlardır. Bilgisayarlı görü, bu tesisler içindeki kamera yayınlarını analiz ederek verimsizlikleri veya potansiyel ekipman arızalarını belirleyebilir.

Makine Öğrenmesinin petrol ve gazdaki faydaları

Petrol ve gaz endüstrisindeki geleneksel yaklaşımlar genellikle verimsiz ve hataya açık olabilen sınırlı veri analizine sahip manuel süreçlere dayanır. Bu yöntemler tipik olarak insan denetimlerini içerir ve insanların büyük miktarda veriyi hızlı ve doğru bir şekilde işlemesi zor olabilir. Bu da gecikmiş karar verme, beklenmedik ekipman arızaları ve artan arıza süresi gibi maliyetli sonuçlara yol açabilir. 

Makine öğrenimi, özellikle bilgisayarlı görü, petrol ve gaz endüstrisine birçok fayda sağlayabilir. Verileri daha doğru bir şekilde analiz etmeye yardımcı olur ve daha iyi karar almaya ve daha sorunsuz operasyonlara yol açar. Bilgisayarlı görü, ekipmanı, altyapıyı ve çalışanları gerçek zamanlı olarak izleyebilir, sorunları olmadan önce tahmin edebilir ve arıza süresini azaltabilir. Makine öğrenimi yenilikleri sonuç olarak petrol ve gaz endüstrisinde maliyet tasarrufuna ve üretkenlik ile güvenliğin artmasına yardımcı olur.

Yapay Zeka kullanım alanları: Petrol ve gaz

Bu Ultralytics YOLOv8 modeli birden fazla bilgisayarla görme görevini destekler ve petrol ve gaz endüstrisi için yenilikçi çözümler oluşturmak için kullanılabilir. YOLOv8 'in keşifleri geliştirmek, güvenliği artırmak ve bakım süreçlerini optimize etmek için çeşitli kullanım durumlarında nasıl uygulanabileceğine daha yakından bakalım.

YOLOv8 ile buharı tanımlama ve segmentlere ayırma

Petrol ve gaz endüstrisinde buhar, petrol geri kazanımı ve rafineri işlemleri gibi süreçlerde önemli bir rol oynar. Şirketler buhar kaçaklarını ve bunların kaynaklarını doğru bir şekilde tespit ederek olası tehlikeleri önleyebilir, optimum çalışma koşullarını koruyabilir ve enerji verimliliğini artırabilir. Geleneksel buhar algılama yöntemleri genellikle manuel denetimlere ve basit sensörlere dayanır, bu da ince veya aralıklı sızıntıları gözden kaçırabilir. Bu süreçlerin verimli ve güvenli bir şekilde çalışmasını sağlamak amacıyla buharı doğru bir şekilde tanımlamak ve segment ayırmak için bilgisayarla görmeyi kullanabiliriz.

‍

‍

YOLOv8 , örnek segmentasyonunun bilgisayarla görme görevini destekler. Böylece, geleneksel sensörlerin başarısız olabileceği karmaşık ortamlarda buharı detect etmek için YOLOv8 modelini kullanabiliriz. YOLOv8 modeli, benzersiz özelliklerini tanımak için etiketli buhar görüntülerinden oluşan bir veri kümesi üzerinde eğitilebilir. Eğitilen model, kritik alanları kapsayan video akışlarından kareleri işleyebilir ve buharı sahnedeki diğer unsurlardan ayırt edebilir. Hızlı tanımlama ve hassas segmentasyon, operatörlerin karar vermesine ve tespit edilen sorunları gidermek için anında önlem almasına yardımcı olur.

YOLOv8 kullanarak depolama tanklarını tespit etme

Depolama tankları, petrol ve gaz endüstrisinde ham petrolü, rafine edilmiş ürünleri ve diğer malzemeleri depolamak için kullanılır. Bu tankların bütünlüğü ve uygun bakımı, sızıntıları, kontaminasyonu ve diğer güvenlik tehlikelerini önlemek için hayati öneme sahiptir. Durumlarını izlemek için düzenli denetimler gereklidir, ancak manuel denetimler zaman alıcı olabilir ve tüm potansiyel sorunları etkili bir şekilde kapsamayabilir.

‍

YOLOv8 (Yönlendirilmiş Sınırlama Kutusu) modeli, keyfi yönelimlere sahip nesneleri tespit etmek ve konumlandırmak için özel olarak tasarlanmıştır. Havadan görünümden depolama tanklarını tanımlamak için idealdir. Tankları tespit ettikten sonra, tankları arka plandan segment için daha fazla işlem yapılabilir ve hatta pas lekeleri veya yapısal deformasyonlar gibi belirli özellikleri tanımlayabiliriz. Otomatik algılama süreçleri, depolama operasyonlarının güvenliğini ve verimliliğini daha iyi koruyabilir.

YOLOv8 ile KKD tespiti artık çok kolay

Petrol ve gaz endüstrisindeki bir sahada bulunan herkes, işyeri güvenliğini sağlamak için gerekli kişisel koruyucu ekipmanı (KKD) giymelidir. KKD, çalışanları potansiyel tehlikelerden koruyan kasklar, eldivenler, güvenlik gözlükleri ve yüksek görünürlüklü giysiler gibi öğeleri içerir. Özellikle manuel denetimlerin pratik olmadığı büyük veya karmaşık tesislerde, KKD gereksinimlerine uyumu izlemek zor olabilir.

‍

YOLOv8 , çalışanların gerekli güvenlik ekipmanlarını giyip giymediğini otomatik olarak belirlemek için nesne algılamayı kullanarak KKD algılamayı basitleştirir. Model, KKD'li ve KKD'siz personel görüntüleri üzerinde eğitilebilir ve ikisi arasında ayrım yapmayı öğrenebilir. YOLOv8 , tesisin etrafına yerleştirilen kameralardan gelen gerçek zamanlı video akışlarını işleyerek uygunluğu veya uygunsuzluğu hızlı bir şekilde belirleyebilir. Bu anında geri bildirim, güvenlik düzenlemelerine uymak için hızlı düzeltici eylemlere olanak tanır.

Araç takibi ve izleme için YOLOv8

Rafineriler ve sondaj sahaları gibi petrol ve gaz tesislerindeki araç hareketinin, maksimum verimliliğe ulaşmak ve boşta kalma süresini önlemek için dikkatle yönetilmesi gerekir. Araçların konum ve davranışlarının izlenmesi kazaların önlenmesine, trafik akışının optimize edilmesine ve araçların uygun şekilde kullanıldığının track edilmesine yardımcı olur. Manuel izleme yöntemleri, özellikle büyük veya yoğun ortamlarda verimsiz ve hataya açık olabilir. 

‍

YOLOv8 , nesne takibi yoluyla araç takibi ve izleme için etkili bir çözüm olabilir. YOLOv8 , stratejik olarak yerleştirilmiş kameralardan gelen video akışlarını analiz ederek araçları gerçek zamanlı olarak detect ve track edebilir. Yukarıda gösterilen örnek genel karayolu trafiğine uygulanmıştır ancak petrol ve gaz sahalarında araç izleme için de aynı derecede etkili olabilir. Model, her bir aracı tanımlayabilir ve trafik düzenleri ve potansiyel güvenlik sorunları hakkında değerli veriler sağlamak için hareketlerini izleyebilir. 

Yapay zekanın petrol ve gazda uygulanmasındaki zorluklar

Bilgisayarla görü, petrol ve gaz için heyecan verici olasılıklar sunarken, bu çözümleri uygulamak bazı engelleri de beraberinde getirir. En büyük zorluklardan biri, yapay zekanın öğrenebileceği temiz görüntüler elde etmektir. Bu sektördeki platformlar gibi ortamlar kirli, yetersiz aydınlatılmış ve sürekli değişiyor olabilir, bu da bulanık veya tutarsız görüntüleri bilgisayarla görü sistemleri için kafa karıştırıcı hale getirir.

Ayrıca, eski kamera sistemleri, bilgisayarlı görü sisteminin etkili bir şekilde çalışması için gereken ayrıntıları yakalayacak kadar yüksek çözünürlüklü olmayabilir. Kamera altyapısını yükseltmek önemli bir yatırım olabilir. Bu kameralar tarafından yakalanan hassas verilerin işlenmesi başka bir karmaşıklık katmanı ekler. Petrol ve gaz şirketlerinin potansiyel veri ihlallerine karşı korunmak için sağlam siber güvenlik önlemlerine sahip olması gerekir. Petrol ve gaz için bilgisayarlı görü dağıtımında zorluklar olsa da, gelecek parlak görünüyor. AI topluluğu bu engelleri aşmak için aktif olarak yenilikler yapıyor.

Petrol ve gaz endüstrisindeki geleceği şekillendiren teknoloji alanındaki yenilikler

Yapay zeka, özellikle bilgisayarla görme ve benzeri modeller YOLOv8petrol ve gaz endüstrisindeki operasyonları değiştiriyor. Bilgisayarlı görü, buhar algılama ve araç takibi gibi kullanım durumları aracılığıyla keşif ve bakımı iyileştirebilir. Yapay zeka gelişmeye devam ettikçe, petrol ve gazın geleceğinde daha da çığır açan uygulamaların ortaya çıkmasını bekleyebiliriz.

Yapay zekaya meraklı mısınız? En son güncellemeler ve içgörüler için topluluğumuza katılın ve GitHub depomuza göz atın. Ayrıca bilgisayarlı görmenin sağlık hizmetleri ve üretim gibi sektörlerde nasıl kullanılabileceğini de keşfedebilirsiniz!