💡 Искусственный интеллект в нефтегазовой отрасли: как компьютерное зрение меняет обработку данных с оборудования

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

1. Оператор сканирует диск с показаниями или загружает фото.
2. Система автоматически определяет тип данных и выбирает нужный алгоритм.
3. Компьютерное зрение анализирует изображение, выделяет графики, баркоды и надписи.
4. 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