Ứng dụng AI trong ngành dầu khí: Nâng cao sự đổi mới

Ngành công nghiệp dầu khí đóng một vai trò to lớn trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Xăng trong xe của bạn được khai thác và xử lý thông qua một mạng lưới rộng lớn. Các phân khúc và hoạt động khác nhau kết hợp với nhau để hình thành ngành công nghiệp dầu khí và AI có thể được áp dụng cho nhiều hoạt động trong số này. Trên thực tế, thị trường AI trong ngành dầu khí dự kiến sẽ tăng gần gấp đôi về quy mô vào năm 2029, đạt 5,7 tỷ đô la.

Thị giác máy tính, một lĩnh vực con của AI, đặc biệt có thể được sử dụng để cải thiện đáng kể cách các hoạt động này được thực hiện. Từ mạng lưới đường ống rộng lớn ngoằn ngoèo dưới lòng đất đến các giàn khoan cao chót vót khai thác dầu từ hàng dặm bên dưới, thị giác máy tính mang đến cho ngành công nghiệp một bộ mắt mới. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách Ultralytics YOLOv8 có thể được sử dụng để chuyển đổi một số lĩnh vực chính trong ngành dầu khí. Hãy bắt đầu ngay!

AI trong ngành dầu khí trải rộng trên tất cả các phân khúc

Ngành dầu khí có thể được chia thành ba phân khúc chính - thượng nguồn, trung nguồn và hạ nguồn. Phân khúc thượng nguồn của ngành dầu khí tập trung vào thăm dò và khai thác. Các nhà địa chất và kỹ sư tìm kiếm các mỏ dầu khí, sau đó khoan và khai thác chúng. Từ đó, trung nguồn tiếp quản. Phân khúc trung nguồn của ngành dầu khí vận chuyển nguyên liệu thô qua đường ống, tàu chở dầu và xe tải đến các nhà máy lọc dầu hoặc cơ sở lưu trữ. Cuối cùng, các công ty hạ nguồn tinh chế dầu thô và khí tự nhiên thành các sản phẩm hữu ích như xăng, dầu diesel, nhiên liệu máy bay và các loại hóa chất dầu khác nhau.

‍

Thị giác máy tính có thể được áp dụng cho mọi phân khúc của ngành dầu khí. Hầu như ở bất kỳ đâu có camera giám sát hoạt động, thị giác máy tính đều có thể can thiệp và làm cho mọi thứ hiệu quả hơn. Các tác vụ thị giác máy tính khác nhau như nhận diện đối tượng, phân vùng ảnh và theo dõi đối tượng có thể được sử dụng để trích xuất thông tin chi tiết có giá trị từ dữ liệu trực quan

Dưới đây là một số ví dụ về nơi thị giác máy tính có thể được áp dụng cho từng phân khúc của ngành dầu khí:

• Thượng nguồn: Trong quá trình khoan, thị giác máy tính có thể được sử dụng để phân tích cảnh quay camera dưới giếng khoan. Bằng cách xác định các đặc điểm của các thành hệ đá gặp phải, AI có thể giúp tối ưu hóa vị trí và quỹ đạo của giếng khoan để tối đa hóa sản lượng từ mỗi giếng dầu.
  ‍
• Trung nguồn: Máy bay không người lái được trang bị camera và thị giác máy tính có thể được sử dụng để tự động quét hàng dặm đường ống, phát hiện rò rỉ, vết nứt và ăn mòn với độ chi tiết đáng kinh ngạc. Chúng có thể thay thế các cuộc kiểm tra thủ công đầy rủi ro và giảm chi phí liên quan đến thời gian ngừng hoạt động để sửa chữa.
  ‍
• Hạ nguồn: Các nhà máy lọc dầu là môi trường phức tạp với nhiều quy trình cần theo dõi. Thị giác máy tính có thể phân tích các nguồn cấp dữ liệu camera trong các cơ sở này để xác định sự kém hiệu quả hoặc các lỗi thiết bị tiềm ẩn.

Lợi ích của Machine Learning trong ngành dầu khí

Các phương pháp truyền thống trong ngành dầu khí thường dựa vào các quy trình thủ công với phân tích dữ liệu hạn chế, có thể kém hiệu quả và dễ xảy ra lỗi. Các phương pháp này thường liên quan đến kiểm tra thủ công và con người có thể khó xử lý khối lượng lớn dữ liệu một cách nhanh chóng và chính xác. Đổi lại, điều này có thể dẫn đến những hậu quả tốn kém như chậm trễ trong việc ra quyết định, hỏng hóc thiết bị bất ngờ và tăng thời gian ngừng hoạt động. 

Machine learning, đặc biệt là thị giác máy tính, có thể mang lại nhiều lợi ích cho ngành dầu khí. Nó giúp phân tích dữ liệu chính xác hơn và dẫn đến việc ra quyết định tốt hơn và hoạt động trơn tru hơn. Thị giác máy tính có thể giám sát thiết bị, cơ sở hạ tầng và công nhân trong thời gian thực, dự đoán các vấn đề trước khi chúng xảy ra và giảm thời gian ngừng hoạt động. Những đổi mới của machine learning cuối cùng giúp tiết kiệm chi phí và tăng năng suất và an toàn trong ngành dầu khí.

Các trường hợp sử dụng Trí tuệ nhân tạo trong ngành dầu khí

Mô hình Ultralytics YOLOv8 hỗ trợ nhiều tác vụ thị giác máy tính và có thể được sử dụng để tạo ra các giải pháp sáng tạo cho ngành dầu khí. Hãy xem xét kỹ hơn cách YOLOv8 có thể được áp dụng trong các trường hợp sử dụng khác nhau để tăng cường thăm dò, cải thiện an toàn và tối ưu hóa quy trình bảo trì.

Xác định và phân đoạn hơi nước với YOLOv8

Trong ngành dầu khí, hơi nước đóng vai trò quan trọng trong các quy trình như thu hồi dầu và vận hành nhà máy lọc dầu. Bằng cách phát hiện chính xác các rò rỉ hơi nước và nguồn gốc của chúng, các công ty có thể ngăn ngừa các mối nguy tiềm ẩn, duy trì các điều kiện vận hành tối ưu và cải thiện hiệu quả năng lượng. Các phương pháp phát hiện hơi nước truyền thống thường dựa vào kiểm tra thủ công và các cảm biến đơn giản, có thể bỏ sót các rò rỉ nhỏ hoặc không liên tục. Chúng ta có thể sử dụng thị giác máy tính để xác định và phân đoạn hơi nước một cách chính xác, đảm bảo các quy trình này chạy hiệu quả và an toàn.

‍

‍

YOLOv8 hỗ trợ tác vụ thị giác máy tính về phân đoạn đối tượng (instance segmentation). Vì vậy, chúng ta có thể sử dụng mô hình YOLOv8 để phát hiện hơi nước trong môi trường phức tạp, nơi các cảm biến truyền thống có thể không hoạt động. Mô hình YOLOv8 có thể được huấn luyện trên một tập dữ liệu các hình ảnh hơi nước được gắn nhãn để nhận dạng các đặc điểm riêng của nó. Mô hình đã huấn luyện có thể xử lý các khung hình từ nguồn cấp video bao phủ các khu vực quan trọng và phân biệt hơi nước với các yếu tố khác trong cảnh. Việc xác định nhanh chóng và phân đoạn chính xác giúp người vận hành đưa ra quyết định và thực hiện các hành động ngay lập tức để giải quyết mọi vấn đề được phát hiện.

Phát hiện bồn chứa bằng YOLOv8-OBB

Bồn chứa được sử dụng để chứa dầu thô, các sản phẩm tinh chế và các vật liệu khác trong ngành dầu khí. Tính toàn vẹn và bảo trì đúng cách của các bồn này rất quan trọng để ngăn ngừa rò rỉ, ô nhiễm và các nguy cơ an toàn khác. Cần kiểm tra thường xuyên để theo dõi tình trạng của chúng, nhưng kiểm tra thủ công có thể tốn thời gian và có thể không bao gồm tất cả các vấn đề tiềm ẩn một cách hiệu quả.

‍

Mô hình YOLOv8-OBB (Oriented Bounding Box) được thiết kế đặc biệt để phát hiện và định vị các đối tượng với hướng tùy ý. Nó lý tưởng để xác định các bồn chứa từ trên không. Sau khi phát hiện các bồn chứa, có thể thực hiện xử lý thêm để phân đoạn các bồn chứa khỏi nền và chúng ta thậm chí có thể xác định các đặc điểm cụ thể như vết rỉ sét hoặc biến dạng cấu trúc. Các quy trình phát hiện tự động có thể duy trì sự an toàn và hiệu quả của các hoạt động lưu trữ tốt hơn.

Phát hiện PPE dễ dàng với YOLOv8

Mọi người trên một địa điểm trong ngành dầu khí phải mặc các thiết bị bảo hộ cá nhân (PPE) cần thiết để duy trì an toàn tại nơi làm việc. PPE bao gồm các vật dụng như mũ bảo hiểm, găng tay, kính bảo hộ và quần áo có độ nhận diện cao, giúp bảo vệ người lao động khỏi các mối nguy tiềm ẩn. Việc theo dõi tuân thủ các yêu cầu về PPE có thể là một thách thức, đặc biệt là trong các cơ sở lớn hoặc phức tạp, nơi việc kiểm tra thủ công là không thực tế.

‍

YOLOv8 đơn giản hóa việc phát hiện PPE bằng cách sử dụng object detection để tự động xác định xem công nhân có đang mặc thiết bị an toàn cần thiết hay không. Mô hình có thể được huấn luyện trên hình ảnh của nhân viên có và không có PPE và học cách phân biệt giữa hai loại. Bằng cách xử lý các nguồn cấp video theo thời gian thực từ các camera được đặt xung quanh cơ sở, YOLOv8 có thể nhanh chóng xác định sự tuân thủ hoặc không tuân thủ. Phản hồi ngay lập tức này cho phép thực hiện các hành động khắc phục nhanh chóng để tuân thủ các quy định an toàn.

YOLOv8 để theo dõi và giám sát phương tiện

Việc di chuyển của phương tiện trong các cơ sở dầu khí, như nhà máy lọc dầu và các địa điểm khoan, cần được quản lý cẩn thận để đạt được hiệu quả tối đa và tránh thời gian chết. Việc theo dõi vị trí và hành vi của phương tiện giúp ngăn ngừa tai nạn, tối ưu hóa lưu lượng giao thông và theo dõi việc sử dụng phương tiện một cách phù hợp. Các phương pháp theo dõi thủ công có thể không hiệu quả và dễ xảy ra lỗi, đặc biệt là trong môi trường lớn hoặc bận rộn. 

‍

YOLOv8 có thể là một giải pháp hiệu quả để theo dõi xe thông qua việc theo dõi đối tượng. Bằng cách phân tích các nguồn cấp dữ liệu video từ các camera được đặt ở vị trí chiến lược, YOLOv8 có thể phát hiện và theo dõi xe theo thời gian thực. Ví dụ trên được áp dụng cho giao thông đường bộ nói chung, nhưng cũng có thể hiệu quả tương đương đối với việc giám sát xe tại các địa điểm dầu khí. Mô hình có thể xác định từng xe và theo dõi chuyển động của xe để cung cấp dữ liệu có giá trị về mô hình giao thông và các vấn đề an toàn tiềm ẩn. 

Những thách thức trong việc triển khai AI trong ngành dầu khí

Mặc dù thị giác máy tính mang lại những khả năng thú vị cho ngành dầu khí, nhưng việc triển khai các giải pháp này cũng đặt ra một số trở ngại. Một thách thức lớn là thu thập hình ảnh rõ ràng để AI có thể học hỏi. Môi trường trong ngành này, chẳng hạn như giàn khoan, có thể bẩn, thiếu ánh sáng và liên tục thay đổi, khiến cảnh quay bị mờ hoặc không nhất quán gây khó khăn cho các hệ thống thị giác máy tính.

Ngoài ra, các hệ thống camera cũ hơn có thể không đủ độ phân giải cao để ghi lại các chi tiết mà thị giác máy tính cần để hoạt động hiệu quả. Nâng cấp cơ sở hạ tầng camera có thể là một khoản đầu tư đáng kể. Việc xử lý dữ liệu nhạy cảm do các camera này thu thập sẽ làm tăng thêm một lớp phức tạp. Các công ty dầu khí cần có các biện pháp an ninh mạng mạnh mẽ để bảo vệ chống lại các vi phạm dữ liệu tiềm ẩn. Mặc dù có những thách thức trong việc triển khai thị giác máy tính cho ngành dầu khí, nhưng tương lai có vẻ tươi sáng. Cộng đồng AI đang tích cực đổi mới để giải quyết những trở ngại này.

Những đổi mới định hình công nghệ tương lai trong ngành dầu khí

AI, đặc biệt là thị giác máy tính và các mô hình như YOLOv8, đang thay đổi các hoạt động trong ngành dầu khí. Thị giác máy tính có thể cải thiện công tác thăm dò và bảo trì thông qua các trường hợp sử dụng như phát hiện hơi nước và theo dõi xe. Khi AI tiếp tục phát triển, chúng ta có thể mong đợi nhiều ứng dụng đột phá hơn nữa sẽ xuất hiện trong tương lai của ngành dầu khí.

Bạn có tò mò về AI không? Hãy tham gia cộng đồng của chúng tôi để biết các bản cập nhật và thông tin chi tiết mới nhất, đồng thời xem kho lưu trữ GitHub của chúng tôi. Bạn cũng có thể khám phá cách thị giác máy tính có thể được sử dụng trong các ngành như chăm sóc sức khỏe và sản xuất!