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.

Yapay zekanın bir alt alanı olan bilgisayarla görü, özellikle bu operasyonların nasıl yürütüldüğünü önemli ölçüde iyileştirmek için kullanılabilir. Yeraltında dolanan geniş boru hattı ağından, kilometrelerce aşağıdan petrol çıkaran yüksek sondaj kulelerine kadar, bilgisayarla görü sektöre yeni bir bakış açısı sunuyor. Bu makalede, Ultralytics YOLOv8'in petrol ve gaz içindeki çeşitli kilit alanları nasıl dönüştürebileceğini keşfedeceğiz. 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 segmenti, arama ve üretime odaklanır. Jeologlar ve mühendisler petrol ve gaz yataklarını arar, daha sonra onları deler ve çıkarır. Buradan sonra orta akış devreye girer. Orta akış petrol ve gaz segmenti, ham maddeleri boru hatları, tankerler ve kamyonlarla rafinerilere veya depolama tesislerine taşır. Son olarak, aşağı akış şirketleri ham petrolü ve doğal gazı benzin, dizel, jet yakıtı ve çeşitli petrokimyasallar gibi kullanılabilir ürünlere rafine eder.

‍

Bilgisayarlı görü, petrol ve gaz endüstrisinin her segmentine uygulanabilir. Bir kameranın bir operasyonu izleyebileceği hemen hemen her yerde, bilgisayarlı görü devreye girebilir ve işleri daha verimli hale getirebilir. Nesne tespiti, görüntü segmentasyonu ve nesne takibi gibi çeşitli bilgisayarlı görü görevleri, görsel verilerden değerli içgörüler elde etmek için kullanılabilir.

İşte bilgisayarlı görmenin petrol ve gaz endüstrisinin her bir bölümüne nasıl uygulanabileceğine dair bazı örnekler:

• 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

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

YOLOv8 ile buharı tanımlama ve bölümlere ayırma

Petrol ve gaz endüstrisinde, buhar, petrol geri kazanımı ve rafineri operasyonları gibi süreçlerde önemli bir rol oynar. Şirketler, buhar kaçaklarını ve kaynaklarını doğru bir şekilde tespit ederek potansiyel tehlikeleri önleyebilir, optimum çalışma koşullarını koruyabilir ve enerji verimliliğini artırabilir. Geleneksel buhar tespit yöntemleri genellikle manuel denetimlere ve basit sensörlere dayanır ve bu da ince veya aralıklı kaçakları kaçırabilir. Bu süreçlerin verimli ve güvenli bir şekilde yürütülmesini sağlamak için bilgisayarlı görü kullanarak buharı doğru bir şekilde tanımlayabilir ve segmentlere ayırabiliriz.

‍

‍

YOLOv8, örnek segmentasyonu bilgisayar görüşü görevini destekler. Bu nedenle, geleneksel sensörlerin başarısız olabileceği karmaşık ortamlarda buharı tespit etmek için YOLOv8 modelini kullanabiliriz. YOLOv8 modeli, benzersiz özelliklerini tanımak için etiketlenmiş buhar görüntülerinden oluşan bir veri kümesi üzerinde eğitilebilir. Eğitilmiş model, kritik alanları kapsayan video akışlarından gelen kareleri işleyebilir ve sahnedeki diğer unsurlardan buharı ayırt edebilir. Hızlı tanımlama ve hassas segmentasyon, operatörlerin karar vermesine ve tespit edilen herhangi bir sorunu çözmek için acil eylemlerde bulunmasına yardımcı olur.

YOLOv8-OBB 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-OBB (Yönlendirilmiş Sınırlayıcı Kutu) modeli, özellikle rastgele yönlere sahip nesneleri tespit etmek ve konumlandırmak için tasarlanmıştır. Bir depolama tankını havadan görünümden tanımlamak için idealdir. Tankları tespit ettikten sonra, tankları arka plandan ayırmak 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 (Kişisel Koruyucu Donanım) 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 otomatik olarak giyip giymediğini belirlemek için nesne algılamayı kullanarak KKD (Kişisel Koruyucu Donanım) tespitini basitleştirir. Model, KKD'li ve KKD'siz personelin görüntüleri üzerinde eğitilebilir ve ikisi arasında ayrım yapmayı öğrenebilir. Tesis etrafına yerleştirilmiş kameralardan gelen gerçek zamanlı video akışlarını işleyerek, YOLOv8 uyumluluğu veya uyumsuzluğu hızla belirleyebilir. Bu anında geri bildirim, güvenlik düzenlemelerine uymak için hızlı düzeltici eylemlere olanak tanır.

Araç takibi ve izleme için YOLOv8

Petrol ve gaz tesisleri, örneğin rafineriler ve sondaj sahaları içindeki araç hareketi, maksimum verimliliğe ulaşmak ve boşta kalma süresini önlemek için dikkatli bir şekilde yönetilmelidir. Araçların konumunu ve davranışını izlemek, kazaları önlemeye, trafik akışını optimize etmeye ve araçların uygun şekilde kullanıldığını takip etmeye yardımcı olur. Manuel izleme yöntemleri, özellikle büyük veya yoğun ortamlarda verimsiz ve hatalara açık olabilir. 

‍

YOLOv8, nesne takibi yoluyla araç takibi ve izleme için etkili bir çözüm olabilir. Stratejik olarak yerleştirilmiş kameralardan gelen video akışlarını analiz ederek, YOLOv8 araçları gerçek zamanlı olarak tespit edebilir ve izleyebilir. Yukarıda gösterilen örnek genel yol trafiğine uygulanmıştır, ancak petrol ve gaz sahalarında araç takibi 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 bilgisayarlı görü ve YOLOv8 gibi modeller, petrol ve gaz endüstrisindeki operasyonları değiştiriyor. Bilgisayarlı görü, buhar tespiti ve araç takibi gibi kullanım durumları yoluyla 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!