Цифровой взгляд на газовую безопасность: нейросети учатся видеть невидимое
Разработка тюменских ученых обещает вывести мониторинг газопроводов на новый уровень, заменив периодические объезды территорий непрерывным интеллектуальным контролем. Теперь «цифровому зрению» предстоит пройти путь от лабораторных испытаний до реального внедрения.
Исследователи Тюменского государственного университета создали многоуровневою систему обнаружения утечек газа на основе алгоритмов машинного зрения. Это поможет заметно снизить риски, которые всегда сопутствуют добыче и транспортировке голубого топлива.
Традиционный способ предупреждения утечек газа – это объезд участков газопроводов выездными бригадами, которые с помощью газоанализаторов замеряют концентрацию газа. Сейчас все активнее внедряется круглосуточный мониторинг с помощью специальных камер, которые работают в инфракрасном спектре и способны выявлять утечки. При этом изображение с них оценивает оператор, который в случае необходимости вызывает аварийную бригаду.
Система автоматического обнаружения утечек, разработанная специалистами ТюмГУ, анализирует как данные, поступающие с камер, так и информацию, которую передают датчики, установленные на газопроводах. Она имеет трехуровневую структуру работы: сначала нейросеть визуально выявляет подозрительные зоны, затем подтверждает факт утечки по данным газоанализаторов, а потом выдает рекомендации для оператора. Искусственный интеллект обеспечивает непрерывный круглосуточный мониторинг.
Сейчас разработка находится на стадии лабораторных испытаний, где уже подтверждена принципиальная работоспособность «машинного зрения». Для обучения модели использовались более чем 2,5 тысячи изображений, имитирующих утечки. В перспективе внедрение интеллектуальной системы не только снизит расходы на обслуживание газопроводов, но и сократит время реагирования на утечки, уменьшит потери газа и повысит пожарную безопасность газотранспортной системы.
От теории к практике – следующий рубеж
Следующий этап развития проекта – это переход от испытаний в лабораторных условиях к реальным промышленным объектам. Необходимо проверить способность нейросетевого алгоритма выявлять утечки в зависимости от перепадов температур, смены освещения и направления ветра.
Если эти испытания пройдут успешно, то модель специалистов ТюмГУ начнет внедряться в существующие автоматизированные системы управления технологическими процессами и диспетчерские платформы промышленной безопасности.
Крупные российские компании заинтересованы в подобных решениях. Цифровые технологии все шире внедряются в топливно-энергетическом комплексе, в том числе и для выявления различных технологических сбоев. В случае подтверждения своей эффективности технология может заинтересовать и иностранных партнеров. В первую очередь речь идет о странах с развитой газотранспортной системой.
ТЭК ищет новые инструменты контроля
Разработка ТюмГУ – это не единичный эпизод, а путь, по которому российские наука и топливно-энергетический комплекс совместно идут в последние годы.
В 2020 году «Роснефть» начала использовать БПЛА, оснащенные ультразвуковыми и лазерными детекторами для выявления утечек метана на своих объектах. В 2022 году она использовала их на 17 своих предприятиях. В 2024 году ученые Пермского национального исследовательского политехнического университета продемонстрировали нейросетевой комплекс для анализа изображений с камер и беспилотников. Он способен распознавать малейшие дефекты на линиях электропередач, газопроводах, а также конструкциях других промышленных объектов.
За цифровым мониторингом будущее
Система, созданная учеными ТюмГУ, укладывается в общую тенденцию по переходу российского ТЭК от периодических обходов к непрерывному автоматизированному контролю. Ее плюсом является то, что нейросеть одновременно анализирует данные с видеокамер, датчиков, метеостанций и выдает рекомендации для принятия конкретных решений.
После отработки модели в лабораторных условиях наиболее вероятным шагом станет реализация пилотного проекта с одной из крупных компаний. Если он докажет работоспособность и эффективность новой системы, то она может стать неотъемлемой частью российских комплексов промышленной безопасности и экологического мониторинга.
