Внедрение искусственного интеллекта и VR в систему мониторинга НДС на магистральных трубопроводах

Сейчас идет глобальная цифровизация и геймификация во всех сферах жизни. Поэтому внедрения технологий искусственного интеллекта и виртуальной реальности в систему по мониторингу НДС так актуален. Эти технологии смогут повысить точность, скорость анализа данных, а также сделают работу специалистов понятнее и безопаснее.

Искусственный интеллект уже сейчас частично интегрирован в систему мониторинга. Сегодня применяются датчики, оснащенные искусственным интеллектом, которые помогают в обнаружении различных аномалий, таких как коррозия, утечки или механические повреждения [1]. Подобные датчики способны зафиксировать изменения трубопровода, которые будут не заметны невооруженным глазом. Такие датчики бывают двух типов: наружного и внутреннего действия.

Зарубежными коллегами активно применяются беспилотные летательные аппараты (БПЛА) оснащенные искусственным интеллектом. Пока использование подобной технологии в нашей стране невозможно. Принцип работы БПЛА, следующий: дрон оснащен камерами и датчиками, которые передают данные на платформы ИИ, которые в свою очередь анализируют полученные изображения и данные, чтобы в режиме реального времени выявить деформацию или утечку. Время от анализа до результата происходит за секунды, что сокращает время сбора и обработки с 2-3 дней до минуты.

Перспективные направления использования искусственного интеллекта:

Анализ и прогнозирование сейсмической активности.

Большинство магистральных трубопроводов проложено в зонах повышенной сейсмической активности. Для того чтобы использовать искусственный интеллект в этой сфере нужно пройти несколько этапов.

Первый этап – обучение. Искусственный интеллект способен обучаться на больших массивах данных о прошлых землетрясениях. В перечень данных будет входить: частота, магнитуда, а также данные о геологических условия. Стоит отметить, что массив данных должен соответствует региону работ, для точного анализа. Основываясь на загрузочных данных, ИИ способен проследить закономерность распространения и возникновения сейсмической активности в регионе работ.

Второй этап – обработка данных в реальном времени. На этом этапе датчики, расположенные на трубопроводе, передают ИИ корректные данные с места работы о подземных колебаниях в режиме реального времени. После получения и обработки данных искусственный интеллект должен определить несут ли за собой незначительные колебания крупное землетрясение. В этот этап возможно включить аэрофотосъемку. Получив данные об изменении высоты рельефа, сдвиге грунта или деформации, ИИ способен дать более точный прогноз.

Третий этап – моделирование. Система создает цифровые модели тектонической активности, предоставляет варианты землетрясений, уточняя с какой магнитудой они будут происходить. Данный этап поможет спроектировать или усилить существующий трубопровод, с учетом сейсмических рисков на конкретных участках трубопровода.

Преимущества предлагаемой методики:

• 1)    Алгоритмы ИИ способны обработать массив данных за минуту. Сэкономленное время от обработки, обеспечивает оператора временем для решения проблемы.

• 2)    Искусственный интеллект способен выявить слабые сигналы и закономерности, которые невозможно заметить традиционными способами

• 3)    Автоматизация процесса. Автоматизация минимизирует человеческий фактор, что позволяет снизить риск ошибки при внештатной ситуации.

В настоящее время, у искусственного интеллекта есть ряд гипотетических преимуществ, которые операторы на магистральных трубопроводах могут использовать в своей работе. Внедрение искусственного интеллекта в работу позволит экспертам получить базу данных, на основе которой, будет проектироваться безаварийная работа.

Использование виртуальной реальности (VR).

Виртуальная реальность – созданный техническими средствами мир, передаваемый человеку через его ощущения: зрение, слух, осязание и другие. Виртуальная реальность имитирует как воздействие, так и реакции на воздействие. Для создания убедительного комплекса ощущений реальности компьютерный синтез свойств и реакций виртуальной реальности производится в реальном време ни [2].

В настоящее время виртуальная реальность используется для обучения персонала лишь в зарубежных странах. Основываясь на данных, полученных из открытых источников, компания «Роснефть» сегодня испытывает данный подход. VR имеет потенциал внедрения во все сферы нефтегазовой отрасли, от геологии до транспортировкой и переработкой нефти и газа.

Применения виртуальной реальности в настоящее время:

• 1)    Обучение. Крупные компании такие как «Shell» и «BP» используют виртуальную реальность для обучения своих сотрудников. Прежде чем отправить их на трубопровод для мониторинга или ликвидации последствий аварией, сотрудники проходят ряд симуляций аварийных ситуации. Это помогает предотвратить человеческий фактор в случаи возникновения непредвиденной ситуации. Сотрудники, которые только пришли в компанию, имеют возможность увидеть и применить теоретические знания на практике, не подвергая опасности себя и оборудование [3].

• 2)    Управление цифровыми двойниками и диагностика. VR интегрируется в систему цифровых двойников, создавая точную 3D-модель. Такие модели обновляются в реальном времени на основе данных, полученных с датчиков. Благодаря обновлению, сотрудник может детально рассмотреть незначительные повреждения, коррозию или образовавшиеся трещины, не выезжая для визуального осмотра в удаленные участки.

• 3)    Планирование ремонтов и проектирование. VR используется для планирования ремонта и прокладки новых трубопроводов. Он помогает детально воссоздать ландшафт местности, протестировать несколько проектов и выбрать наиболее оптимальный вариант.

Вот перечень направлений, в которых возможно развитее VR.

• 1)    Удалённая поддержка. Виртуальная реальность способна помочь оперативно подключиться коллегам, которые физически находятся в другом месте. Оперативно создается визуальная модель с имеющимся дефектом, что позволяет получить визуальное представление об аварии и в результате действий проектировщиков и операторов производится устранение аварии [4].

• 2)    Интеграция с искусственным интеллектом. Комбинированный подход, использующий эти две инновации позволит автоматизировать диагностику. Оператору будет поступать уведомление о зафиксированном дефекте, которое обнаружил искусственный интеллект, в то время как виртуальная реальность

смоделирует имеющийся дефект и покажет его оператору [5]. Данный подход снижает время реагирования.

Положительные аспекты внедрения виртуальной реальности:

• 1)    Этап подготовки молодых специалистов

проходит в условиях, которые значительно приближены к реальности, что позволяет в короткое время обучить специалиста на высоком уровне, не подвергая опасности его и технику.

• 2)    Снижение затрат. Специалистам не требуется физическое присутствие на месте выявления деформации. Специалисты будут выезжать на местность, имея уже представления о том, как можно устранить возникший дефект.

• 3)    Интерактивность системы позволяет лучше воспринимать и анализировать сложные данные, такие как взаимодействие между

• 1)    Высокая начальная стоимости внедрения. Для получения действующей и работающей модели потребуется хорошая вычислительная техника, способная обрабатывать большой массив данных.

• 2)    Отсутствие специалистов. В настоящее

время, мало специалистов, которые имеют опыт работы с виртуальной реальностью, поэтому для комплексного внедрения виртуальной реальности потребуется время.

Главные выводы по работе:

Основываясь на данных и опыте зарубежных коллег, можно говорить о том, что внедрение искусственного интеллекта и виртуальной реальности в мониторинг напряженно-деформированного состояния магистральных трубопроводов сейчас имеет большой потенциал. Данные технологии сокращают влияние человеческого фактора, позволяют быстро анализировать исходные данные в режиме ре- внутренними и внешними напряжениями.

Отрицательные аспекты от внедрения:

ального времени, а так же помогают подготовить специалистов высоко уровня за короткий срок.