کاربرد پردازش تصویر و بینایی ماشین در ارتقای ایمنی و کارایی عملیات حفاری نفت و گاز

تحول دیجیتال در صنعت نفت و گاز، به ویژه در عملیات حفاری، گسترش چشمگیری در کاربرد سیستم های پردازش تصویر و بینایی ماشین داشته است. محیط دکل حفاری، به دلیل ماهیت پویا، خطرپذیر و پیچیده اش، همواره مستعد وقوع حوادث ناشی از خطا انسانی، پوشش بصری ناقص و تاخیر در تشخیص شرایط ناآمن بوده است. پردازش تصویر با بهره گیری از الگوریتم های یادگیری عمیق، شبکه های عصبی کانولوشنی (CNNs) و ترکیب حسگرهای تصویری پیشرفته مانند دوربین های حرارتی، RGB و مادون قرمز، امکان تحلیل لحظه ای وضعیت تجهیزات، تشخیص رفتارهای پرخطر کارکنان، شناسایی نشت سیالات، ردیابی اشیا و پایش سلامت تجهیزات را فراهم می کند. پیاده سازی موثر این فناوری مستلزم الزاماتی همچون انتخاب سخت افزار مقاوم، جمع آوری داده های متنوع و واقع گرایانه، و یکپارچه سازی خروجی سیستم های بینایی ماشین با سامانه های کنترل متمرکز مانند SCADA است. نتایج پروژه های بین المللی نشان می دهد که استفاده از بینایی ماشین می تواند میزان حوادث ناشی از خطای انسانی را تا ۴۵ درصد کاهش داده و در برخی موارد، کارایی عملیاتی را تا ۳۰ درصد افزایش دهد. با وجود چالش هایی مانند کمبود زیرساخت، محدودیت دسترسی به تجهیزات تخصصی و نبود دیتاست های بومی، صنعت حفاری ایران ظرفیت قابل توجهی برای توسعه و بومی سازی سامانه های بینایی ماشین دارد. مطالعه حاضر ضمن مرور جامع مبانی پردازش تصویر، تکنیک های تشخیص اشیا و کاربردهای صنعتی، به بررسی وضعیت جهانی و تحلیل ظرفیت های داخلی کشور برای پیاده سازی این فناوری می پردازد.

کلیدواژه ها:

پردازش تصویر ، بینایی ماشین ، دکل حفاری ، تشخیص اشیا ، ایمنی عملیات حفاری