Bilgisayarlı görü, petrol ve gaz endüstrisini dönüştürüyor. Buhar algılama ve depolama tankı izleme gibi uygulamalar için Ultralytics YOLOv8 adresini nasıl kullanacağınızı öğrenin.
Petrol ve gaz endüstrisi günlük hayatımızda büyük bir rol oynamaktadır. Arabanızdaki benzin, geniş bir ağ aracılığıyla tedarik edildi ve işlendi. Petrol ve gaz endüstrisini oluşturmak için çeşitli segmentler ve operasyonlar bir araya gelir ve yapay zeka bu operasyonların çoğuna uygulanabilir. Aslında, petrol ve gaz pazarındaki yapay zekanın 2029 yılına kadar neredeyse iki katına çıkarak 5,7 milyar dolara ulaşması bekleniyor.
Özellikle yapay zekanın bir alt alanı olan bilgisayarla görme, bu operasyonların nasıl yürütüldüğünü büyük ölçüde iyileştirmek için kullanılabilir. Yeraltından geçen geniş boru hatları ağından kilometrelerce aşağıdan petrol çıkaran yüksek sondaj kulelerine kadar, bilgisayarlı görü sektöre yeni bir göz seti sunuyor. Bu makalede, bilgisayarlı görü Ultralytics YOLOv8 petrol ve doğal gazda birçok kilit alanı dönüştürmek için kullanılabilir. Hemen başlayalım!
Petrol ve gaz endüstrisi üç ana segmente ayrılabilir - yukarı akış, orta akış ve aşağı akış. Petrol ve gazın yukarı akış segmenti arama ve üretime odaklanır. Jeologlar ve mühendisler petrol ve gaz yataklarını arar ve ardından sondaj yaparak bunları çıkarır. Bundan sonra orta akım devreye girer. Orta akım petrol ve gaz segmenti ham maddeleri boru hatları, tankerler ve kamyonlar aracılığıyla rafinerilere veya depolama tesislerine taşır. Son olarak, alt akım şirketleri ham petrol ve doğal gazı rafine ederek benzin, dizel, jet yakıtı ve çeşitli petrokimyasallar gibi kullanılabilir ürünlere dönüştürür.
.avif)
Bilgisayarlı görü, petrol ve gaz endüstrisinin her segmentine uygulanabilir. Bir kameranın bir operasyonu izleyebildiği hemen her yerde, bilgisayarla görme devreye girebilir ve işleri daha verimli hale getirebilir. Nesne algılama, görüntü segmentasyonu ve nesne izleme gibi çeşitli bilgisayarla görme görevleri, görsel verilerden değerli bilgiler elde etmek için kullanılabilir
Bilgisayarla görmenin petrol ve gaz endüstrisinin her bir segmentine uygulanabileceği bazı örnekler aşağıda verilmiştir:
Petrol ve gaz endüstrisindeki geleneksel yaklaşımlar genellikle verimsiz ve hataya açık olabilen sınırlı veri analizine sahip manuel süreçlere dayanır. Bu yöntemler tipik olarak insan denetimlerini içerir ve insanların büyük hacimli verileri hızlı ve doğru bir şekilde işlemesi zor olabilir. Bu da gecikmeli karar verme, beklenmedik ekipman arızaları ve artan arıza süreleri gibi maliyetli sonuçlara yol açabilir.
Makine öğrenimi, özellikle de bilgisayarla görme, petrol ve gaz endüstrisine birçok fayda sağlayabilir. Verilerin daha doğru analiz edilmesine yardımcı olur ve daha iyi karar verme ve daha sorunsuz operasyonlar sağlar. Bilgisayarlı görü ekipmanı, altyapıyı ve çalışanları gerçek zamanlı olarak izleyebilir, sorunları ortaya çıkmadan önce tahmin edebilir ve arıza süresini azaltabilir. Makine öğrenimi yenilikleri nihayetinde petrol ve gaz endüstrisinde maliyetlerden tasarruf edilmesine, üretkenliğin ve güvenliğin artırılmasına yardımcı olur.
Bu Ultralytics YOLOv8 modeli birden fazla bilgisayarla görme görevini destekler ve petrol ve gaz endüstrisi için yenilikçi çözümler oluşturmak için kullanılabilir. Şimdi YOLOv8 adresinin keşif çalışmalarını geliştirmek, güvenliği artırmak ve bakım süreçlerini optimize etmek için çeşitli kullanım durumlarında nasıl uygulanabileceğine daha yakından bakalım.
Petrol ve gaz endüstrisinde buhar, petrol geri kazanımı ve rafineri işlemleri gibi süreçlerde önemli bir rol oynar. Şirketler buhar kaçaklarını ve bunların kaynaklarını doğru bir şekilde tespit ederek olası tehlikeleri önleyebilir, optimum çalışma koşullarını koruyabilir ve enerji verimliliğini artırabilir. Geleneksel buhar algılama yöntemleri genellikle manuel denetimlere ve basit sensörlere dayanır, bu da ince veya aralıklı sızıntıları gözden kaçırabilir. Bu süreçlerin verimli ve güvenli bir şekilde çalışmasını sağlamak amacıyla buharı doğru bir şekilde tanımlamak ve bölümlere ayırmak için bilgisayarla görmeyi kullanabiliriz.
YOLOv8 örnek segmentasyonunun bilgisayarla görme görevini destekler. Böylece, geleneksel sensörlerin başarısız olabileceği karmaşık ortamlarda buharı tespit etmek için YOLOv8 modelini kullanabiliriz. YOLOv8 modeli, benzersiz özelliklerini tanımak için etiketli buhar görüntülerinden oluşan bir veri kümesi üzerinde eğitilebilir. Eğitilen model, kritik alanları kapsayan video akışlarından kareleri işleyebilir ve buharı sahnedeki diğer unsurlardan ayırt edebilir. Hızlı tanımlama ve hassas segmentasyon, operatörlerin karar vermesine ve tespit edilen sorunları ele almak için anında harekete geçmesine yardımcı olur.
Depolama tankları petrol ve gaz endüstrisinde ham petrol, rafine ürünler ve diğer malzemeleri tutmak için kullanılır. Bu tankların bütünlüğü ve uygun bakımı sızıntıları, kirlenmeyi ve diğer güvenlik tehlikelerini önlemek için hayati önem taşır. Durumlarını izlemek için düzenli denetimler gereklidir, ancak manuel denetimler zaman alıcı olabilir ve tüm potansiyel sorunları etkili bir şekilde kapsamayabilir.
YOLOv8 -OBB (Oriented Bounding Box) modeli, keyfi yönelimlere sahip nesneleri tespit etmek ve konumlandırmak için özel olarak tasarlanmıştır. Havadan görünümden depolama tanklarını tanımlamak için idealdir. Tankları tespit ettikten sonra, tankları arka plandan ayırmak için daha fazla işlem yapılabilir ve hatta pas lekeleri veya yapısal deformasyonlar gibi belirli özellikleri tanımlayabiliriz. Otomatik algılama süreçleri, depolama operasyonlarının güvenliğini ve verimliliğini daha iyi koruyabilir.
Petrol ve gaz endüstrisinde bir sahadaki herkes, işyeri güvenliğini sağlamak için gerekli kişisel koruyucu ekipmanı (KKE) giymelidir. KKD, çalışanları potansiyel tehlikelerden koruyan kask, eldiven, güvenlik gözlükleri ve yüksek görünürlüklü giysiler gibi öğeleri içerir. KKD gerekliliklerine uygunluğun izlenmesi, özellikle manuel denetimlerin pratik olmadığı büyük veya karmaşık tesislerde zor olabilir.
YOLOv8 çalışanların gerekli güvenlik ekipmanlarını giyip giymediğini otomatik olarak belirlemek için nesne algılamayı kullanarak KKD algılamayı basitleştirir. Model, KKD'li ve KKD'siz personel görüntüleri üzerinde eğitilebilir ve ikisi arasında ayrım yapmayı öğrenebilir. Tesisin etrafına yerleştirilen kameralardan gelen gerçek zamanlı video akışlarını işleyen YOLOv8 , uygunluğu veya uygunsuzluğu hızlı bir şekilde belirleyebilir. Bu anında geri bildirim, güvenlik düzenlemelerine uymak için hızlı düzeltici eylemlere olanak tanır.
Rafineriler ve sondaj sahaları gibi petrol ve gaz tesislerindeki araç hareketinin, maksimum verimliliğe ulaşmak ve boşta kalma süresini önlemek için dikkatle yönetilmesi gerekir. Araçların konum ve davranışlarının izlenmesi kazaların önlenmesine, trafik akışının optimize edilmesine ve araçların uygun şekilde kullanıldığının takip edilmesine yardımcı olur. Manuel izleme yöntemleri, özellikle büyük veya yoğun ortamlarda verimsiz ve hataya açık olabilir.
.avif)
YOLOv8 araç tak ibi ve nesne takibi yoluyla izleme için etkili bir çözüm olabilir. Stratejik olarak yerleştirilmiş kameralardan gelen video akışlarını analiz ederek YOLOv8 araçları gerçek zamanlı olarak tespit ve takip edebilir. Yukarıda gösterilen örnek genel karayolu trafiğine uygulanmıştır ancak petrol ve gaz sahalarında araç izleme için de aynı derecede etkili olabilir. Model, her bir aracı tanımlayabilir ve trafik düzenleri ve potansiyel güvenlik sorunları hakkında değerli veriler sağlamak için hareketlerini izleyebilir.
Yapay görme, petrol ve gaz için heyecan verici olanaklar sunarken, bu çözümlerin uygulanması bazı engelleri de beraberinde getirmektedir. En büyük zorluklardan biri yapay zekanın öğrenebileceği temiz görüntüler elde etmektir. Bu sektördeki teçhizat gibi ortamlar kirli, yetersiz aydınlatılmış ve sürekli değişen ortamlar olabiliyor, bu da bulanık veya tutarsız görüntüleri bilgisayarlı görü sistemleri için kafa karıştırıcı hale getiriyor.
Ayrıca, eski kamera sistemleri bilgisayarla görmenin etkili bir şekilde çalışması için gereken ayrıntıları yakalayacak kadar yüksek çözünürlüklü olmayabilir. Kamera altyapısını yükseltmek önemli bir yatırım olabilir. Bu kameralar tarafından yakalanan hassas verilerin işlenmesi başka bir karmaşıklık katmanı daha ekler. Petrol ve gaz şirketlerinin olası veri ihlallerine karşı korunmak için sağlam siber güvenlik önlemlerine ihtiyacı vardır. Petrol ve gaz için yapay görme teknolojisinin kullanılmasında zorluklar olsa da gelecek parlak görünüyor. Yapay zeka topluluğu bu engelleri aşmak için aktif olarak yenilikler yapıyor.
Yapay zeka, özellikle bilgisayarla görme ve benzeri modeller YOLOv8petrol ve gaz endüstrisindeki operasyonları değiştiriyor. Bilgisayarlı görü, buhar algılama ve araç takibi gibi kullanım durumları aracılığıyla keşif ve bakımı iyileştirebilir. Yapay zeka gelişmeye devam ettikçe, petrol ve gazın geleceğinde daha da çığır açan uygulamaların ortaya çıkmasını bekleyebiliriz.
Yapay zekayı merak ediyor musunuz? En son güncellemeler ve içgörüler için topluluğumuza katılın ve GitHub depomuza göz atın. Bilgisayarla görmenin sağlık ve üretim gibi sektörlerde nasıl kullanılabileceğini de keşfedebilirsiniz!
Makine öğreniminin geleceği ile yolculuğunuza başlayın
