Machine Vision für die Inspektion von Ölpipelines

Pipelines gelten heute als die sicherste Art, Öl, Gase und andere Flüssigkeiten wie Chemikalien, insbesondere gefährliche brennbare Stoffe, zu transportieren und zu verteilen.

Andererseits ist Ölleckage eine unvermeidbare Gefahr in Pipelinesystemen aufgrund von Verschleiß, Korrosion und Schäden an der Pipelineinfrastruktur, die alle im Laufe der Zeit zu einer allmählichen Verschlechterung und Auflösung führen. Die Überwachung und Erkennung von Flüssigkeitslecks ist eine Kernanforderung für viele Unternehmen und Regierungen als Teil ihrer Arbeitsschutzprogramme. Flüssigkeitslecks verursachen nicht nur jedes Jahr enorme wirtschaftliche Verluste, sondern stellen auch erhebliche Risiken für einen sicheren und stabilen Betrieb dar.

Leckagen an Rohrleitungen werden hauptsächlich durch den natürlichen Verschleißprozess, Korrosionserscheinungen sowohl an der inneren als auch an der äußeren Rohroberfläche, Schäden durch starke mechanische Belastungen, Montagefehler, thermische Erschöpfung und Materialfehler verursacht. Der Einsturz der Rohre wird in der Regel auf eine alternde Infrastruktur und/oder raue Wetterbedingungen zurückgeführt. Diese allmähliche Verschlechterung erhöht auch das Ausfallrisiko. Während die meisten Inspektionsansätze sensorbasiert, zeitaufwändig und arbeitsintensiv sind, reduzieren Robotersysteme den menschlichen Aufwand, der für den gleichen Umfang an Inspektionen erforderlich ist, drastisch.

Wie lassen sich Probleme mit Ölpipelines mithilfe von Bildverarbeitung lösen?

Maschinelles Sehen bezieht sich auf alle industriellen und nicht-industriellen Anwendungen, bei denen eine Kombination aus Hardware und Software Geräte bei der Ausführung ihrer Aktivitäten auf der Grundlage von Bilderfassung und -verarbeitung betriebsorientiert anleitet. Industrielle Bildverarbeitungssysteme verwenden viele der gleichen Techniken und Methoden wie akademische/bildungsbezogene und staatliche/militärische Computer-Bildverarbeitungsanwendungen, es gibt jedoch einige Unterschiede in den Einschränkungen.

Bildverarbeitungssysteme erfassen Bilder mithilfe digitaler Sensoren, die in Industriekameras mit speziellen Optiken eingebettet sind, die dann von Computerhardware und -software verarbeitet, analysiert und ausgewertet werden. Machine-Vision-Inspektionssysteme untersuchen das visuelle Erscheinungsbild des beobachteten Materials. Durch die statistische Analyse erkennt das System wahrscheinliche Fehler auf der Materialoberfläche und organisiert sie basierend auf Ähnlichkeit, Kontrast, Textur und/oder Geometrie in Gruppen.

Einführung der Vision-Technologie in Öl und Gas

Öl- und Gasunternehmen können die Digitalisierungstechnologie von SmartMore nutzen, um die betriebliche Effizienz durch industrielle Automatisierung (Industrie 4.0) zu steigern. Dies führt in der Regel zu schnelleren Prozessen und geringeren Betriebsrisiken. Im Folgenden sind die häufigsten Anwendungsarten aufgeführt:

Vorhersage von Wartung und Betriebsdauer

Sicherheits- und Compliance-Überwachung

Zuverlässigkeit, was zu weniger Betriebsunterbrechungen führt

Risikobewertung und Überwachung der strukturellen Gesundheit

Ressourceneffizienz und Nachhaltigkeit

Inspektion und zerstörungsfreie Prüfung

Ermüdung und Korrosion von Systemen analysieren

Im folgenden Abschnitt gehen wir ausführlicher auf einige der häufigsten Bildverarbeitungsanwendungen ein.

Fernüberwachung von Öl- und Gasfeldern

Die Überwachung von Öl- und Gasfeldern kann in Echtzeit erfolgen, indem das SmartMore-Bildverarbeitungssystem verwendet wird, um Ölentwicklungsstandorte für Offshore-Öl- und Gasfelder und die Wartung von Pipelines zu automatisieren und zu digitalisieren. Diese Systeme verwenden Optimierungsalgorithmen, um den Zustand von Ladepumpen zu überwachen und vorherzusehen, um die Öl- und Gasproduktivität zu steigern. Gleichzeitig ist es für den reibungslosen Betrieb von Öl- und Gaspipelines durch rechtzeitige Inspektion auf alle Mängel gleichermaßen effektiv.

Die digitale Transformation der Öl- und Gasindustrie kann durch die kostengünstigen Sensoren und Hochleistungsberechnungen von Smartmore mit verteilten Systemen erfolgen, um hochwertige Informationen aus Big Data direkt aus der Datenquelle zu extrahieren. Der multidimensionale Wert von Smart Cameras und die vergleichsweise geringen Kosten ermöglichen eine groß angelegte Videoanalyse ohne die Notwendigkeit physischer Sensoren.

Korrosionserkennung mit der Vision-Technologie von Smartmore

Korrosion ist ein Hauptmangel in strukturellen Systemen; Es hat erhebliche wirtschaftliche Auswirkungen und kann, wenn es unbeaufsichtigt bleibt, Sicherheitsrisiken schaffen. Manchmal unter gefährlichen Bedingungen Inspektionsaufgaben, die regelmäßig durchgeführt werden müssen, werden oft manuell durchgeführt. Darüber hinaus ist die manuelle Interpretation oft zeitaufwändig, kostspielig und subjektiv. Um Inspektionsaktivitäten zu automatisieren, wertet unser Optimierungsalgorithmus Videobilder aus, die vom SmartMore-Bildverarbeitungssystem erfasst wurden.

Das Vorhandensein von Korrosion ist ein entscheidender Indikator während der Inspektion. So kann die Bildverarbeitungstechnologie von Smartmore erfolgreich zur automatischen Rosterkennung eingesetzt werden. Daher kann unser intelligenter Algorithmus mit Standard-Machine-Vision-Technologie kostensparende, schnellere und bessere Lösungen bieten, um Korrosion zu verhindern und Korrekturmaßnahmen zu ergreifen, insbesondere in Ölpipelines.