Губкинский университет учит нейросети защищать объекты ТЭК
На производственных объектах России ежегодно вспыхивают около 8 тысяч пожаров. Они приносят материальный ущерб свыше 12 миллиардов рублей. А самое страшное – гибнут люди. Поэтому каждая выигранная секунда – это спасенная жизнь.
В Российском государственном университете нефти и газа имени И.М. Губкина разработали систему «ИИ-пожарный». Нейросеть сокращает время реакции на возгорания на объектах топливно-энергетического комплекса с нескольких минут до 10 секунд.
«ИИ-пожарный»
Системы безопасности на опасных производствах работают, как правило, по принципу «возгорание зафиксировано». Датчики дыма, тепловизоры и камеры лишь сигнализируют об аварии. Новая нейросеть ученых Губкинского университета не только замечает огонь, она анализирует изображение с камер, классифицирует тип возгорания, оценивает степень угрозы и предлагает оператору структурированный вариант действий.
«Модель не просто говорит “пожар”, а отвечает на вопросы: “Какой это тип инцидента?”, “Насколько это опасно?”, “Что конкретно делать оператору?”, – пояснил участник проекта, аспирант Губкинского университета Андрей Евсиков.
Таким образом, ИИ становится интеллектуальным помощником, который думает и действует в критической ситуации быстрее человека. «Исследования прошлого года показали, что в случае обнаружения пожара за 10,8 секунд и быстрого его устранения риск для жизни людей сокращается на 75,6%, а объем материального ущерба – на 58%», – отметил Андрей Евсиков.
Роботы – в работе
Свою нейронную сеть для мониторинга инфраструктуры использует «Газпром нефть». Беспилотники ведут аэрофото- и видеосъемку и отправляют данные на сервер, где ИИ их обрабатывает. На анализ одного изображения уходит всего три секунды. Заметив опасность нарушения целостности трубопроводов, система сразу же оповещает оператора. «Роснефть» также развивает видеоаналитику для автоматического контроля за соблюдением правил промышленной безопасности и охраны труда на своих производственных объектах.
На объектах ТЭК продолжают внедрять и роботов. К концу 2025 года их было около 600, к 2030 году их должно стать 6600. Так, в России испытали беспилотник для тушения сложных промышленных пожаров «Грузовик М-500». Он ликвидирует возгорание за считанные минуты, работая на высоте до 100 метров и в условиях плотной городской застройки. Дрон возьмет на себя тушение на опасных объектах – на предприятиях с нефтепродуктами, в зонах химического заражения или радиационной опасности.
Спасатели будущего
Цель развития энергетики России до 2050 года– достижение качественно нового состояния отрасли, акцент сделан на цифровизацию. Но, если раньше ИИ в промышленности ассоциировался в основном с прогнозированием износа оборудования или анализом больших данных, то теперь он приходит в сферу интеллектуальной безопасности критической инфраструктуры.
Сейчас энергетическая отрасль занимает третье место по использованию ИИ. Доля организаций ТЭК, использующих искусственный интеллект, выросла с 29% в 2021 году до 58% в 2024 году. К концу 2030 года этот показатель достигнет 70%. Использование российских ИИ-решений позволяет одновременно решать несколько задач: повышать промышленную безопасность, снижать зависимость от зарубежного программного обеспечения и формировать собственные компетенции в области промышленного искусственного интеллекта. Государственная стратегия цифровой трансформации ТЭК также предусматривает расширение применения ИИ, больших данных и собственных цифровых продуктов.
Важная задача
Комплексная безопасность технологического объекта невозможна без обеспечения своевременного обнаружения и локализации очага возгорания. Эффективная система мониторинга обеспечит снижение количества тяжелых аварий, повышение безопасности сотрудников и уменьшение финансовых потерь. Для ТЭК создание интеллектуальных систем поддержки решений особенно важно, так как скорость реакции напрямую влияет на масштаб последствий.
По словам разработчиков, «ИИ-пожарный» может стать основой для более широкого класса систем промышленной аналитики: контроль соблюдения требований безопасности, мониторинг использования средств индивидуальной защиты, анализ поведения оборудования и выявление потенциально опасных ситуаций. А интеграция с уже существующими системами предприятий позволит повысить эффективность без полной замены оборудования.
В ближайшие годы такие технологии будут распространяться в нефтегазовой отрасли, энергетике, химической промышленности и на других объектах критической инфраструктуры.
