Advanced Pipe Identification: A Deep Learning Approach in Petroleum Engineering
- سال انتشار: 1404
- محل انتشار: نخستین همایش ملی "هوش مصنوعی و پژوهش های نوظهور:همگرایی انسان و سیستم های هوشمند
- کد COI اختصاصی: AIER01_067
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 110
نویسندگان
Faculty of Petroleum and Natural Gas Engineering, Sahand University of Technology, Tabriz, Iran
Seyyed Shahab Tabatabaee Moradi
Faculty of Petroleum and Natural Gas Engineering, Sahand University of Technology, Tabriz, Iran
Faculty of Petroleum and Natural Gas Engineering, Sahand University of Technology, Tabriz, Iran
چکیده
This study created YOLOv۱۲, a novel object detection framework applied to petroleum engineering for automated pipe recognition and classification from industrial datasets. Leveraging YOLOv۱۲'s robust real-time processing performance, the research focused on amplifying an automated and trustworthy approach in pipeline and asset management. The developed general model had a mean Average Precision (mAP) of ۹۸.۷۰%, with Average Precision scores across all IoU ranges (۰.۵-۰.۹۵) indicating precision at ۹۹.۸%, and recall at ۹۹.۶%, illustrating a very high accuracy and robustness level incorporating a very imbalanced data set. Model training stabilized between ۲۰ and ۳۰ epochs, suggesting good efficiency with terminal convergence without overfitting. Focal loss provided good effectiveness in classes; meanwhile, data augmentation allowed for a more generalizable model. Performance-wise, the model offers practical and efficient solutions for scalable and verifiable automated inventory management, lowering operational costs. In particular, the challenges of class imbalance, and model generalization were addressed to begin the foundation development for future petroleum engineering research on specific applications. The application of YOLOv۱۲ in petroleum engineering is an impactful and innovative application of deep learning in a niche industrial context.کلیدواژه ها
Pipe Identification, Deep Learning, Object Detection, Petroleum Engineeringمقالات مرتبط جدید
- کاربرد شبکه های عصبی گراف در شبکه های هوشمند برق: یک مرور جامع بر تشخیص و پیش بینی خطا
- Enhanced Residual Attention CNN with Squeeze-and-Excitation Blocks for Brain Tumor MRI Classification
- ارزیابی روشهای تعبیهی گره برای تشخیص جوامع ساختاری در شبکه های فاقد ویژگی
- بهبود رمزگشای استاندارد JPEG AI در نرخ بیت پایین با استفاده از فیلتر عصبی E-Net
- طبقه بندی بهینه اهداف سونار از طریق همجوشی تصمیم گیری پیشرفته مبتنی بر اتوماتای یادگیر فازی
اطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.