ИИ для безопасности нефтегазовой сферы

Цели и задачи

За последние несколько лет «Газпромнефть-Хантос» базово оцифровал свои основные процессы: от поиска запасов нефти и газа до эксплуатации месторождений. Показатели по отрасли в мире говорят о том, что новейшие технологии уже принесли результаты, выраженные в снижении аварийности, количества происшествий, экологических инцидентов, сокращениях затрат. За каждым численным показателем стоят жизни людей, состояние природы и повышение надежности всей системы.

Предприятие повысило статус ИИ от инструмента для решения конкретных задач до средства защиты жизни и здоровья своих сотрудников, а также окружающей среды.

Целью является «нулевой травматизм», для этого учитывается около 20 параметров нарушений – в использовании средств индивидуальной защиты, при работе на высоте, задымлении, нахождении в опасной зоне. Результаты пилота на объекте будут масштабированы на автопарк предприятия. А это примерно 2,5 тыс. машин с внутрикабинными камерами.

Предварительный разбор

Уровень эффективности ИИ доказан в целом перечне направлений. В частности, в видеоаналитике, или цифровом зрении.

Артур Абакумов, - разработчик инновационных систем на базе ИИ«Искусственный интеллект действительно открывает новые возможности для обеспечения безопасности на промышленных объектах. В какой-то момент стало понятно, что эксплуатация традиционных систем безопасности сопряжена с рядом факторов, которые в принципе ставят под сомнение их применение на важных объектах. Многочисленные ложноположительные срабатывания детекторов, отсутствие алгоритмов сопоставления и обработки данных с различных сенсоров, повышенные требования к операторам сделали эти системы слабым звеном в общей цепочке построения безопасности на объекте. Применение ИИ в перспективе позволит закрыть все слабые места таких систем».

Для разработки системы был сформирован ряд задач, 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. Видеоаналитика охватывает направления текущего и капитального ремонта, эксплуатационного бурения, подготовки нефти и так далее.

Для выбора модели машинного обучения было изучено более 20 потенциально возможных вариантов, проведено 32 эксперимента, выбрано 8 оптимальных моделей. В итоге было внедрено импортонезависимое решение, не имеющее аналогов в мире, с высокой степенью коммерциализации. В планах – репликация данного функционала на водоводы и газопроводы, разработка модуля эффективности применения химических реагентов и модуля расчета экономики эксплуатации и ремонтов трубопроводов.

Тотальная безопасность

Еще в 2022 году «Газпромнефть-Ямал» испытал систему для автоматического выявления нарушений техники безопасности на буровой площадке. Тестовый запуск состоялся на Новопортовском месторождении. Программно-аппаратный комплекс одновременно анализировал видеопотоки с множества камер и в режиме реального времени выявлял нарушения.

В прошлом году «Лукойл» взял на вооружение «цифру» для снижения человеческого фактора на производстве. Устройства и системы начали контролировать ситуацию, предотвращать несчастные случаи и фокусировать внимание работников на возможных проблемах. Помимо машинного зрения применяются персональные браслеты и радиомаяки, передающие данные о перемещениях работников. Они посылают оповещения при срабатывании тревожной кнопки или падении работников, следят за показателями ритма сердца.

Также в 2022 году специалисты компании «Оренбургнефть», входящей в добывающий блок «Роснефти», успешно протестировали инновационную отечественную систему видеонаблюдения с использованием технологии машинного обучения и искусственного интеллекта. Задача системы - мониторинг и контроль использования сотрудниками средств индивидуальной защиты на территории производственных объектов.

Опыт «Газпромнефть-Хантос» подтверждает, что применение ИИ в промышленной безопасности – не будущее, а настоящее. Технологии не только делают производство эффективнее, но и спасают жизни, защищают природу, экономят средства и повышают надежность всей системы. Впереди – масштабирование решений, интеграция ИИ с IoT (сетью физических устройств со встроенными датчиками, программным обеспечением и возможностью подключения к интернету, которые могут собирать данные, обмениваться ими и выполнять действия без участия человека), развитие платформенной архитектуры, автоматизация еще большего числа процессов. Но уже можно констатировать: технологии – здесь, они работают на благо человека и природы.