ООО "Газпромнефть-Хантос" активно внедряет инновационные технологии, включая искусственный интеллект, для повышения уровня промышленной безопасности. ИИ становится не просто инструментом для оптимизации производственных процессов, но и средством защиты жизни и здоровья сотрудников, а также окружающей среды.
Эдуард Ахметов
Руководитель направления по техническому пределу блока бизнес-трансформации "Газпромнефть-Хантос"
За последние несколько лет мы базово оцифровали все свои основные процессы, от поиска запасов нефти и газа до эксплуатации месторождений. Цифровые двойники уже доказали значимость в производственном процессе, и на сегодняшний день искусственный интеллект развивается быстрыми темпами, предоставляя всё бо’льшие возможности для совершенствования и развития производств и промышленной безопасности.
Показатели по отрасли в мире (рис. 1) указывают, что новейшие технологии уже принесли результаты, выраженные в снижении аварийности, числа происшествий, экологических инцидентов, сокращениях затрат. Это не просто цифры. Это жизнь людей, сохраненная природа, экономия бюджета и повышение надежности всей системы.
Рассмотрим подробнее внедрение искусственного интеллекта в области промышленной безопасности, где уже доказан его уровень эффективности.
Видеоаналитика, или Цифровое зрение
Прежде чем приступить к разработке данной системы, нами был сформирован ряд задач, определены функции, которые она должна выполнять:
- обнаружение событий, потенциально ведущих к развитию аварийных ситуаций, на ранней стадии, в момент их появления;
- централизованный онлайн-мониторинг, фиксация отклонений от штатного режима эксплуатации;
- представление информации об оперативной обстановке в области промышленной безопасности, о результатах аналитической обработки, оценка рисков возникновения аварий и инцидентов;
- автоматизированное формирование отчетов по уровню безопасности.
Стратегическая цель, как всегда, – ноль (отсутствие вреда людям, окружающей среде, имуществу при выполнении работ).
Охват деятельности
Были выбраны следующие направления применения видеоаналитики:
- Спецтехника (более 2,5 тыс. автомобилей) оборудована внутрикабинными камерами, которые реагируют на засыпание водителя за рулем, непристегнутый ремень безопасности, разговор по телефону, отвлечение внимание и прочие потенциально опасные моменты.
- Текущий и капитальный ремонт – установлены видеокамеры, реагирующие на 17 детекций: признаки газонефтеводопроявления (непредвиденный выброс смеси газа, нефти и воды на поверхность, внутрь скважины или в заколонное пространство в результате бурения или эксплуатации скважины), контроль работ на высоте, наличие средств индивидуальной защиты (СИЗ) и пр.
- Эксплуатационное бурение – видеокамеры, реагирующие на 17 детекций на кустовых площадках и опорных базах, объектах подготовки: наличие СИЗ (каска, перчатки, очки респиратор), превышение максимальных скоростей спуска и подъема компоновки низа бурильной колонны и т.д.
- Объекты подготовки нефти. Детектируются нахождение в опасной зоне, горизонтальное положение, использование мобильного телефона, огонь или задымление, отсутствие СИЗ.
- Кустовые площадки и опорные базы. Здесь фиксируется появление людей, наличие и цвет СИЗ, определяется зона проведения работ, ведется контроль порывов и возгораний.
Функционал системы
Система видеоаналитики обладает следующим функционалом:
- выявление нарушений – мониторинг и верификация детекций и сигналов от системы;
- реагирование на события – оперативное оповещение подразделений согласно разработанной схеме;
- аналитика – анализ нарушений и происшествий, определение причин и предпосылок к ним;
- подготовка и контроль проведения корректирующих мероприятий;
- усовершенствование системы – повышение качества ее работы, снижение числа ложных сигналов.
Результаты внедрения видеоаналитики на объекте подготовки
Расскажем подробнее о результатах внедрения системы видеоаналитики на объекте подготовки – это сооружение, которое обеспечивает подготовку продукции скважин (нефти, попутного нефтяного газа, пластовой воды) к дальнейшему транспортированию внешним потребителям.
На рис. 2 изображена типовая схема расстановки видеокамер на объекте в местах, где расположено оборудование, и внутри блочных помещений, набор потенциальных рисков, которые были выявлены в процессе анализа, а также внедренные маркеры. Представленная на рисунке диаграмма показывает, что после внедрения систем видеоаналитики в течение полугода риски были сведены к минимуму.
ИИ-анализ видеоматериалов работ повышенной опасности
Предпосылками данного направления работы стали следующие моменты:
- Ограниченная оперативность и точность анализа при ручной обработке видеозаписей.
- Рост объемов видеопотока.
- Необходимость стандартизации и формализации процесса анализа.
- Сложность анализа сложных и повторяющихся паттернов.
- Потребность в интеграции с другими системами управления.
- Усиление требований к документальной базе и аудиту.
На сегодняшний день все работы повышенной опасности, которые выполняются на месторождении, записываются на видео, чтобы осуществлять видеоконтроль и совершенствовать промышленную безопасность (ПБ). Ранее сотрудники осуществляли контроль ПБ вручную, не хватало инструмента для автоматического анализа, точность анализа при ручной обработке данных была не самой высокой. Поэтому мы приняли решение о разработке инструмента на базе ИИ-модели, позволяющего проводить анализ и предоставлять отчет о нарушениях, – см. рис. 3.
Описание решения
1. Получение видеофайлов. Сотрудники службы видеоаналитики загружают записи с производственных объектов (например, с камер наблюдения или носимых видеорегистраторов).
2. Анализ видео:
2.1. Распознавание объектов и действий (обнаруживает людей, оборудование, защитные средства и их использование).
2.2. Оценка соответствия нормам. Сравнивает действия и состояние объектов с установленными стандартами безопасности:
- ношение касок, жилетов и защитной экипировки;
- правильное использование оборудования;
- отсутствие посторонних лиц в опасных зонах.
2.3. Выявление потенциальных угроз. Определяет опасные ситуации, такие как работа без страховки на высоте или нахождение вблизи движущихся механизмов.
3. Формирование отчета. После анализа модель формирует:
- список выявленных нарушений с временными метками;
- рекомендации по устранению нарушений.
Предиктивная аналитика состояния трубопроводов
Один из самых амбициозных проектов нашей компании – это переход от планово-предупредительного обслуживания к предиктивному.
На сегодняшний день все нефтегазовые компании, которые эксплуатируют трубопроводы, сталкиваются с рисками возникновения коррозий и дефектов, при этом текущие методы диагностики охватывают не всю сеть трубопроводов ввиду значительных финансовых затрат, а существующие методы прогнозирования состояния трубопроводов ограничены из-за учета малого количества факторов риска.
По этим причинам перед нами была поставлена задача разработать инструмент мониторинга и прогнозирования состояния трубопроводов на основе машинного обучения и анализа ретроспективных данных, который позволит:
- своевременно выявлять потенциальные риски и прогнозировать остаточный ресурс трубопроводов;
- снизить аварийность и повысить надежность оборудования;
- оптимизировать процесс диагностирования, минимизируя затраты на инструментальные обследования;
- планировать программу надежности трубопроводов в краткосрочном и долгосрочном горизонтах.
Преимуществом такого подхода является использование большого количества факторов, которые не учитываются традиционными математическими методами расчетов.
Наши специалисты разработали инструмент, позволяющий осуществить переход от планово-предупредительного к предиктивному обслуживанию, дающий возможность снизить риск отказов, потерь как временных, так и денежных.
Было изучено более 20 моделей машинного обучения, проведено 32 эксперимента, выбрано 8 оптимальных моделей.
Это импортонезависимое решение, не имеющее аналогов в мире, с высокой степенью коммерциализации. Уже сейчас мы можем прогнозировать, когда и где возникнет очаг коррозии, способный привести к утечке, оперативно отреагировать и, таким образом, купировать риск возникновения инцидента. Потенциал перехода на предиктивное обслуживание показан на рис. 4.
В планах – репликация данного функционала на водоводы и газопроводы, разработка модуля эффективности применения химических реагентов и модуля расчета экономики эксплуатации и ремонтов трубопроводов.
ИИ-анализ снимков, полученных с использованием БПЛА
Беспилотные летательные аппараты (БПЛА) применяются в нашей компании для аэрофотосъемки – мониторинга удаленных, труднодоступных, заболоченных участков, минимизации простоев и предотвращения крупных аварий.
Цели мониторинга с помощью БПЛА:
- Обеспечение безопасности – исключение рисков инцидентов и других чрезвычайных ситуаций, снижение потенциальных рисков для персонала и населения.
- Экологическая защита – предотвращение загрязнения почвы, воды и атмосферы нефтепродуктами; соблюдение соответствия экологическим нормам и стандартам.
- Снижение потерь – минимизация потерь нефти из-за потенциальных утечек, оптимизация затрат на ремонт и обслуживание за счет раннего выявления проблем.
Применяемые технологии:
1. Системы обнаружения утечек:
- массо- и объемный баланс;
- анализ давления и расхода;
- распределенные датчики температуры и давления.
2. Внутритрубная диагностика:
- магнитный контроль (MFL), ультразвук, визуальный осмотр;
- обнаружение коррозии, трещин, износа стенок трубы.
3. Акустическая эмиссия:
- датчики фиксируют звуковые сигналы при образовании утечки;
- раннее обнаружение микропротечек.
Заключение
Применение искусственного интеллекта в промышленной безопасности – это не будущее. Это настоящее. Это технологии, которые не только делают производство эффективнее, но и спасают жизни, защищают природу, экономят миллионы рублей и повышают надежность всей системы.
Впереди нас ждут новые вызовы: масштабирование решений, интеграция ИИ с IoT, развитие платформенной архитектуры, автоматизация еще большего числа процессов. Но сегодня мы можем сказать одно: технологии уже здесь и они работают на благо человека и природы.
Иллюстрации предоставлены автором.
Иллюстрация к статье сгенерирована нейросетью Kandinsky
Ежедневно в нашем ТГ-канале публикуются свежие статьи журнала "Системы безопасности". Присоединяйтесь!