Нефтепроводы чрезвычайно важны для российской экономики. Их огромная протяженность, несмотря на обилие применяемых и вновь изобретаемых технологий, делает порой достаточно затруднительно своевременно обнаружить и устранить повреждение. Теперь нейросеть будет делать это за человека.
Российские ученые разработали технологию, полностью автоматизирующую и повышающую качество процесса ремонта трубопроводов в нефтегазовой отрасли путем метода индукционного нагрева. Идея представляет собой программно-аппаратный комплекс, который, и это важно, легко адаптируем для нужд любых отраслей промышленности, в том числе автомобильной и ракетно-космической.
По состоянию на конец 2012 года протяжённость магистральных трубопроводов (по данным Росстата) составила 250 тыс. км, в том числе газопроводов 175 тыс. км, нефтепроводов 55 тыс. км и нефтепродуктопроводов 20 тыс. км. В 2019 году, конечно, эти цифры существенно выше.
Авторами идеи выступили исследователи Сибирского федерального университета (СФУ) им. М. Ф. Решетнева, расположенного в Красноярске. Как пишет ТАСС, новый отечественный комплекс позволяет не только осуществлять контроль над процессом ремонта систем трубопровода, но также повышать его эффективность. Принцип работы изобретения российских ученых заключается в отслеживании в реальном времени показаний используемых при ремонте трубопровода приборов.
На основе этих данных нейросети и могут управлять процессами пайки и сварки. В нефтегазовой сфере ремонт трубопровода осуществляется при помощи технологии бесконтактного нагрева трубопровода током (индукционный нагрев) в месте пайки. При этом методе контроль за выполнением работ осуществляется путем измерении температуры смежных участков области соединения элементов трубопровода при помощи специальных бесконтактных датчиков.
В ручном исполнени такой способ контроля нельзя назвать точным, поскольку из-за особенностей самого индукционного нагрева и бесконтактных датчиков неизбежно возникает погрешность измерений, отрицательно влияющая на итоговое качество ремонта трубопровода. Этот недостаток и позволит устранить программно-аппаратный комплекс ученых СФУ.
Уже сейчас, по словам изобретателей, в ходе испытаний нейросети позволили добиться наибольшей эффективности в классификации погрешностей средств измерения – в пределах 94,9%. При этом нейросетям еще предстоит процесс обучения, что и даст им возможность на фоне максимальной точности измерений корректировать ремонт нефте- и газопроводов, ориентируясь на оптимальные параметры сварки.
Важно отметить, что в России, помимо нейросетей для контроля за качеством ремонта трубопровода, существуют и другие виды искусственного интеллекта, используемого в нефтяной отрасли. Так, в августе 2018 года Отечественный стартап «Химтех» создал технологию OptimEase для управления нефтехимическими установками при помощи ИИ и машинного обучения. В феврале 2019 года «Газпром нефть» сообщила о намерении использовать искусственный интеллект и машинное обучение для цифрового моделирования месторождений. Под этим подразумевалось цифровое моделирование пластовых течений с помощью машинного обучения.
Кстати, одновременно с появлением новостей о нейросети-сварщике, красноярские же ученые предложили еще одно полезное и актуальное именно сейчас для страны применение нейросетей: определять границы сгоревших лесов в Сибири. Учёные из Федерального исследовательского центра «Красноярский научный центр СО РАН» научились использовать искусственный интеллект для определения типа растительности. «На большой территории, снимки с которой нужно просмотреть, человек может делать ошибки из-за усталости или других факторов. Наша команда решила, что нейросеть будет быстрее и точнее выполнять аналогичную работу. Сейчас мы работаем над увеличением точности распознания и количества распознаваемых типов растительности», – рассказал один из разработчиков Михаил Салтыков. Предполагается, что с помощью такой системы можно будет отслеживать изменения после пожаров (что особенно актуально на момент написания материала), вырубок леса, продвижения границы лесов из-за потепления климата.
Читайте также на АКБ:
Нейросеть Facebook научилась читать мысли
Нейросеть помогла найти украденного 18 лет назад мальчика – в Китае!
Нейросеть дописала симфонию Дворжака о мире будущего через 115 лет
