Современная нефтегазовая отрасль производит огромные объёмы данных — показания с датчиков, графики, наклейки с кодами, записи операторов.
Но во многих компаниях до сих пор значительная часть этой информации обрабатывается вручную.
Что это значит на практике?
Инженеры тратят часы на то, чтобы считывать и вносить данные с графиков, снятых с приборов учёта добытых ресурсов.
Часть данных - это распечатанные графики на круглых дисках, часть -стикеры с текстом и штрихкодами, а остальное рукописные заметки и даты.
Ошибки при переносе, человеческий фактор, низкая скорость - всё это тормозит процессы и мешает оперативно принимать решения.
Возможности искусственного интеллекта
Сегодня технологии машинного обучения и компьютерного зрения позволяют полностью автоматизировать такие процессы.
AI способен:
- распознавать линии на графиках даже при наложении или помехах;
- определять формат входных данных и направлять их в нужный модуль обработки;
- считывать штрихкоды и QR-коды с точностью до 90%;
- распознавать рукописные записи: даты, цифры, короткие пометки операторов;
- адаптироваться под разные типы оборудования и форматы данных.
Результат - быстрый и точный сбор информации, который не зависит от человеческого фактора.
Такой подход повышает прозрачность учёта, сокращает затраты и даёт компаниям возможность получать актуальные данные в режиме реального времени.
Технический подход
Для решения подобных задач используются современные технологии:
TensorFlow, PyTorch, Keras, OpenCV, Tesseract OCR, Docker, Kubernetes, Python - всё это помогает системам «видеть» и понимать изображения, графики и тексты.
Алгоритмы машинного обучения анализируют изображения, разворачивают круглые диаграммы в плоские форматы, выделяют нужные кривые и преобразуют их в цифровые данные.
А модели распознавания рукописного текста и штрихкодов позволяют полностью исключить ручной ввод.
Как это работает на практике
- Оператор сканирует диск с показаниями или загружает фото.
- Система автоматически определяет тип данных и выбирает нужный алгоритм.
- Компьютерное зрение анализирует изображение, выделяет графики, баркоды и надписи.
- Все данные преобразуются в цифровую форму и передаются в систему учёта.
Никаких таблиц, ручного ввода или ошибок. Только чистые данные — готовые к анализу.
Реальные результаты
Такие решения уже доказали свою эффективность.
Системы на базе AI и Computer Vision показывают:
- до 90% точности при обработке штрихкодов;
- свыше 80% точности при распознавании линий графиков;
- до 70% точности при работе с рукописными заметками (в зависимости от качества исходных данных).
Это не просто автоматизация - это шаг к цифровому будущему нефтегазовой индустрии.
Опыт Азати
Компания Азати уже реализовала подобный проект для канадского заказчика в нефтегазовой сфере.
Команда разработала AI-сервис, который автоматизировал процесс считывания данных с оборудования и значительно сократил трудозатраты операторов.
Сервис успешно интегрирован в инфраструктуру клиента и доказал эффективность подхода на практике.
Подробнее о компании и услугах на сайте азати.рф