تصميم تطبيق تحليل الصور لمراقبة خزانات النفط عن بُعد لشركة نفط عالمية

العميل

شركة عالمية تعمل في قطاع النفط والغاز.

التحدي

كان العميل يحتاج إلى ضمان مراقبة مستوى السوائل في خزانات النفط عن بُعد لتحسين إدارة مخزون النفط، والكشف عن أي تسرب للسوائل. لذا، كان العميل يبحث عن شريك تقني موثوق في تطوير البرمجيات حسب الطلب. وقد اختار العميل شركة ساينس سوفت لريادتها في مجال تطوير البرمجيات، ولسِجلها الحافل بالمشروعات الناجحة في قطاع النفط والغاز.

الحل

بعد تحليل احتياجات الأعمال لدى شركة العميل، صممت ساينس سوفت تطبيقًا لسطح المكتب يعمل على معالجة وتحليل الصور التي يستلمها من الكاميرات الميدانية المثبتة والطائرات المُسيرة. ويهدف هذا التطبيق إلى الكشف عن خزانات النفط في الصور المستلمة، والتعرف على رقمها، وتحديد مستوى السائل بها عن بُعد باستخدام تقنية الرؤية الآلية في البيئة الحقيقية.

وتضمنت عملية التعرف على الصور المراحل التالية:

المرحلة 1: المعالجة المسبقة للصور المستلمة.

المرحلة 2: الكشف عن خزانات النفط  في الصور.

المرحلة 3: تحديد أرقام خزانات النفط.

المرحلة 4: التعرف على أرقام خزانات النفط.

المرحلة 5: الكشف عن المناطق التي بها سوائل.

المرحلة 6: الكشف عن حجم المناطق التي بها سوائل.

المرحلة 7: الكشف عن مستوى السائل.

كيفية عمل التطبيق

أولًا، يستخدم التطبيق شبكات عصبية اصطناعية مدربة على كمية كافية من البيانات لتمييز خزانات النفط في خلفية الصور المستلمة. ولمزيد من تحليل البيانات، يستخدم التطبيق شبكات عصبية معززة بإحدى خوارزميات تصفية البيانات لمسح أرقام خزانات النفط المكتشفة والتعرف على الرقم الموضح عليها.

لمعرفة مستوى سائل النفط في الخزانات، يستخدم التطبيق خوارزميات الرؤية الحاسوبية لالتقاط ومعالجة صور الجزء الداخلي المرئي من كل خزان، والجزء الخارجي المرئي له، وكذلك سقف الخزان. بعد ذلك، يُقسِّم التطبيق خزانات النفط ويصنفها حسب مستوى السائل.

النتائج

قدمت ساينس سوفت للعميل تطبيقًا سهَّل عملية الكشف عن مستوى السائل في خزانات النفط عن بُعد في الوقت الفعلي. وبفضل هذا التطبيق، تمكن العميل من تحسين إدارة مخزون النفط لديه والكشف الفوري عن تسريبات للنفط.

التقنيات والأدوات

Linux, Python, PyQt, OpenCV, Keras, TensorFlow, NumPy