AI trong dầu khí: Đổi mới tinh chế

Ngành công nghiệp dầu khí đóng vai trò rất lớn trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Xăng trong xe của bạn được lấy nguồn và xử lý thông qua một mạng lưới rộng lớn. Nhiều phân khúc và hoạt động khác nhau kết hợp lại để hình thành nên ngành công nghiệp dầu khí, và AI có thể được áp dụng cho nhiều hoạt động này. Trên thực tế, AI trong thị trường 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 phụ của AI, nói riêng, có thể được sử dụng để cải thiện đáng kể cách thức vận hành các hoạt động này. Từ mạng lưới đường ống rộng lớn ngoằn ngoèo dưới lòng đất đến các giàn khoan cao chót vót khai thác dầu từ nhiều dặm bên dưới, thị giác máy tính cung cấp cho ngành công nghiệp một góc nhìn 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 dầu khí. Hãy cùng bắt đầu ngay!

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

Ngành công nghiệp dầu khí có thể được chia thành ba phân khúc chính - thượng nguồn, trung nguồn và hạ nguồn. Phân khúc thượng nguồn của dầu khí tập trung vào thăm dò và sản xuất. 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 dầu khí trung nguồn 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 đốt tự nhiên thành các sản phẩm có thể sử dụng được như xăng, dầu diesel, nhiên liệu phản lực và nhiều loại hóa dầu khác nhau.

‍

Thị giác máy tính có thể được áp dụng cho mọi phân khúc của ngành dầu khí. Hầu như bất cứ nơi nào mà camera có thể theo dõi hoạt động, thị giác máy tính có thể can thiệp và làm cho mọi thứ hiệu quả hơn. Nhiều tác vụ thị giác máy tính như phát hiện đối tượng , phân đoạn hình 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

Sau đây là một số ví dụ về nơi công nghệ 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. Bằng cách xác định các đặc điểm của các thành tạo đá gặp phải, AI có thể giúp tối ưu hóa vị trí giếng khoan và quỹ đạo để tối đa hóa sản lượng từ mỗi giếng dầu.
  ‍
• Midstream: Máy bay không người lái được trang bị camera và công nghệ thị giác máy tính có thể được sử dụng để tự động quét nhiều 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 chết để sửa chữa.
  ‍
• Hạ nguồn : Nhà máy lọc dầu là môi trường phức tạp với nhiều quy trình cần giám sát. Công nghệ thị giác máy tính có thể phân tích dữ liệu camera trong các cơ sở này để xác định tình trạng kém hiệu quả hoặc lỗi thiết bị tiềm ẩn.

Lợi ích của Học máy trong dầu khí

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

Học máy, 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 đưa ra quyết định tốt hơn cũng như vận hành trơn tru hơn. Thị giác máy tính có thể giám sát thiết bị, cơ sở hạ tầng và công nhân theo thời gian thực, dự đoán các vấn đề trước khi chúng xảy ra và giảm thời gian chết. Những đổi mới về học máy cuối cùng giúp tiết kiệm chi phí và tăng năng suất cũng như an toàn trong ngành dầu khí.

Các trường hợp sử dụng trí tuệ nhân tạo trong dầu khí

Mô hình YOLOv8 của Ultralytics 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. Chúng ta hãy cùng xem xét kỹ hơn cách YOLOv8 có thể được áp dụng trong nhiều trường hợp sử dụng khác nhau để tăng cường thăm dò, cải thiện an toàn và tối ưu hóa quy trình bảo trì.

Nhận dạng 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 hoạt động lọc dầu. Bằng cách phát hiện chính xác rò rỉ hơi nước và nguồn rò rỉ, các công ty có thể ngăn ngừa các mối nguy tiềm ẩn, duy trì 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 cảm biến đơn giản, có thể bỏ sót các rò rỉ tinh vi hoặc không liên tục. Chúng ta có thể sử dụng thị giác máy tính để xác định và phân đoạn hơi nước đúng cách để đảm bảo các quy trình này hoạt động hiệu quả và an toàn.

‍

YOLOv8 hỗ trợ nhiệm vụ thị giác máy tính về phân đoạn thể hiện. Vì vậy, chúng ta có thể sử dụng mô hình YOLOv8 để phát hiện hơi nước trong các môi trường phức tạp, nơi các cảm biến truyền thống có thể bị lỗi. Mô hình YOLOv8 có thể được đào tạo trên một tập dữ liệu hình ảnh có nhãn của hơi nước để nhận dạng các đặc điểm riêng biệt của nó. Mô hình được đào tạo có thể xử lý các khung hình từ nguồn cấp dữ liệu video bao phủ các khu vực quan trọng và phân biệt hơi nước với các thành phần khác trong cảnh. Nhận dạng nhanh và phân đoạn chính xác giúp người vận hành đưa ra quyết định và thực hiện 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, sản phẩm tinh chế và các vật liệu khác trong ngành dầu khí. Tính toàn vẹn và bảo dưỡng đúng cách của các bồn chứa này là rất quan trọng để ngăn ngừa rò rỉ, ô nhiễm và các mối nguy hiểm an toàn khác. Cần kiểm tra thường xuyên để theo dõi tình trạng của chúng, nhưng việc kiểm tra thủ công có thể tốn thời gian và có thể không bao quát hiệu quả tất cả các vấn đề tiềm ẩn.

Mô hình YOLOv8-OBB (Oriented Bounding Box) được thiết kế riêng để phát hiện và định vị các vật thể có hướng tùy ý. Mô hình này lý tưởng để xác định các bồn chứa từ góc nhìn trên không. Sau khi phát hiện các bồn chứa, có thể thực hiện thêm quá trình xử lý để phân đoạn các bồn chứa khỏi nền và chúng ta thậm chí có thể xác định các đặc điểm cụ thể như các vết gỉ 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 hơn với YOLOv8

Mọi người trên một công trường trong ngành dầu khí phải mặc thiết bị bảo vệ 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 an toàn và quần áo có độ phản quang cao giúp bảo vệ người lao động khỏi các mối nguy tiềm ẩn. Việc giám sát việc tuân thủ các yêu cầu về PPE có thể là một thách thức, đặc biệt là ở các cơ sở lớn hoặc phức tạp, nơi mà việc kiểm tra thủ công là không thực tế.

‍

YOLOv8 đơn giản hóa việc phát hiện PPE bằng cách sử dụng phát hiện vật thể để xác định xem công nhân có đang mặc đồ bảo hộ bắt buộc một cách tự động hay không. Mô hình có thể được đào tạo 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 dữ liệu video 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 về an toàn.

YOLOv8 để theo dõi và giám sát xe

Việc di chuyển xe cộ trong các cơ sở dầu khí, như nhà máy lọc dầu và địa điểm khoan, cần được quản lý cẩn thận để đạt hiệu quả tối đa và tránh thời gian nhàn rỗi. Việc theo dõi vị trí và hành vi của xe cộ giúp ngăn ngừa tai nạn, tối ưu hóa lưu lượng giao thông và theo dõi việc sử dụng xe cộ một cách hợp lý. 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 đông đúc. 

‍

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

Những thách thức trong việc triển khai AI trong dầu khí

Trong khi thị giác máy tính mang lại những khả năng thú vị cho dầu khí, việc triển khai các giải pháp này cũng đặt ra một số rào cản. Một thách thức lớn là có được hình ảnh sạch mà AI có thể học được. Môi trường trong ngành này, chẳng hạn như giàn khoan, có thể bẩn, thiếu sáng và liên tục thay đổi, khiến cảnh quay bị mờ hoặc không nhất quán gây nhầm lẫn cho các hệ thống thị giác máy tính.

Ngoài ra, các hệ thống camera cũ có thể không đủ độ phân giải cao để nắm bắt 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. Xử lý dữ liệu nhạy cảm do các camera này thu thập được sẽ làm tăng thêm một lớp phức tạp nữa. 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 nhiều thách thức trong việc triển khai thị giác máy tính cho dầu khí, nhưng tương lai có vẻ tươi sáng. Cộng đồng AI đang tích cực đổi mới để giải quyết những rào cản 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 hoạt động trong ngành dầu khí. Thị giác máy tính có thể cải thiện hoạt động thăm dò và bảo trì thông qua các trường hợp sử dụng như phát hiện hơi nước và theo dõi phương tiện. 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 dầu khí.

Bạn có tò mò về AI không? Hãy tham gia cộng đồng của chúng tôi để biết những thông tin cập nhật và hiểu biết mới nhất, và hãy 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 !