Нейросеть разглядит утечку метана там, где бессилен человеческий глаз
Ученые Тюменского государственного университета (ТюмГУ) предложили использовать комплекс из инфракрасных камер и искусственного интеллекта для поиска утечек газа. Разработка может стать дополнительным умным контуром в системах безопасности промышленных объектов.
Специалисты Школы компьютерных наук ТюмГУ разработали систему, которая способна обнаружить утечки на основе данных, полученных с камер, работающих в инфракрасном диапазоне. Нейросеть анализирует температурные аномалии, и, поскольку в местах выхода газа окружающий воздух охлаждается, эти изменения фиксирует аппаратура.
Нейросеть была обучена на примерах, созданных в лабораторных условиях. В модели YOLO‑v11 Segmentation Medium и YOLOv8s загрузили свыше 2500 изображений с утечками газа. При этом снимки были сделаны в разных условиях с меняющейся освещенностью, ракурсами и расстоянием. Гибридная архитектура нейросетей способна распознавать объекты и отслеживать изменения в динамике. За счет этого происходит фильтрация различных помех – теней и бликов.
Результат обучения проверили, загрузив в систему 1500 новых изображений с другими сценариями. ИИ справился с задачей и обнаружил даже небольшие утечки газа.
При этом ИИ умеет не только выявлять повреждения, – он подает сигнал оператору, оценивает серьезность ситуации, а также предлагает готовые сценарии действий, включая порядок переключения клапанов и извещения руководства в случае необходимости. В систему добавлен веб-интерфейс, куда загружается видео с временными отметками об обнаружении утечки. Но ответственность за решения и последующие действия возложена на персонал, а не на искусственный интеллект.
От лабораторного стенда до газового промысла и ТЭЦ
Проверка в лабораторных условиях, пусть и приближенных к реальным, – это только начало пути. Теперь систему необходимо протестировать на промышленном объекте. На газовых промыслах или газоперекачивающих станциях, как и на любых предприятиях, использующих метан, огромное количество оборудования, которое требует постоянного визуального контроля. Это сложные комплексы из трубопроводов, запорной арматуры, насосов и соединений. Не везде возможно реализовать повсеместный видеоконтроль, так что разработка тюменских ученых может стать дополнением к уже существующим газоанализаторам и системам безопасности.
Российские компании уже разработали различную инфракрасную технику в том числе, предназначенную и для обнаружения утечек метана. Так что специалистам ТюмГУ предстоит поработать и в направлении совместимости с имеющимся на рынке оборудованием.
Потенциальными клиентами тюменской системы могут стать предприятия нефтегазового комплекса и энергетики – большинство ТЭЦ используют природный газ. Не исключено и применение ее в коммунальном хозяйстве.
Визуальный контроль как база для внедрения ИИ
Идея дистанционного обнаружения утечек газа с помощью камер и алгоритмов уже нашла реальное применение. В 2021 году специалисты РНД МГТУ разработали систему для контроля коксового газа с помощью систем видеонаблюдения. Причем в этой системе нейросеть тоже выявляет выбросы и сигнализирует об этом оператору. В 2022 году «Мессояханефтегаз» вместе со специалистами «Газпромнефть» испытывали оборудование для лазерного, ультразвукового и инфракрасного сканирования на Восточно-Мессояхском месторождении. В 2023 году студенты РГРТУ спроектировали гексакоптер с ИК-камерой и машинным зрением для поиска утечек газа из трубопроводов.
Детекторы в связке с ИИ работают эффективнее
Несмотря на то что пока промышленность в основном использует классические детекторы утечек, которые могут быть интегрированы с цифровыми системами безопасности, связка «видеонаблюдение-ИИ» имеет хорошие перспективы. В ближайшие два-три года ученым предстоит создать опытный программно-аппаратный образец и испытать систему на реальных объектах. В том случае, если она докажет свою эффективность, заинтересованные инвесторы могут найтись как в среде производителей оборудования для промышленной безопасности, так и среди крупных профильных компаний. Тюменская разработка не заменит полностью действующие системы, но может стать интеллектуальной надстройкой, повышающей их надежность.
