تطوير برمجيات الكشف عن العيوب لشركة رائدة في تصنيع معدات التنقيب عن النفط

العميل

شركة رائدة في تصنيع معدات وأدوات الحفر والتنقيب لقطاع النفط.

التحدي

تقدم شركة العميل معدات الحفر والتنقيب وخدمات الصيانة إلى الشركات الرائدة في قطاع إنتاج النفط. وكانت الشركة تحتاج إلى مراقبة حالة لُقم الحفر التي وفرتها لعملائها بهدف تحليل تآكلها والكشف الفوري عن أي عيوب بها.

كانت المعاينة المادية للُقم الحفر تستهلك وقتًا طويلًا وتكلفة عالية، لذا، كان العميل يحتاج إلى تحسين عملية مراقبة حالة تلك الأدوات.

اختار العميل استخدام كاميرات ثلاثية الأبعاد، وكان يحتاج إلى تطوير برمجيات التعرف على الصور لتحليل صور لُقم الحفر المستلمة من تلك الكاميرات.

الحل

قدمت شركة ساينس سوفت للعميل تطبيقًا يستخدم خوارزميات تعلم الآلة والتعرف البصري، أو ما يعرف بالرؤية الحاسوبية، للكشف عن عيوب لُقم الحفر في الصور التي تلتقطها الكاميرات، وتقديم توصيات بشأن استبدال لقم الحفر التي بها عيوب وصيانتها.

كيفية عمل التطبيق

بمجرد بدء التشغيل، يجري التطبيق معالجة مسبقة للصور، ويحللها للكشف عن النِصال وتمييز القواطع الفردية، بالإضافة إلى تقييم حالة سطح النِصال والكشف عن تآكل القواطع.

يستخدم التطبيق شبكة عصبية للكشف عن الأجسام تعتمد على طريقة Hough Circle Transform، أو ما يعرف بتقنية تحويل هوف، لاكتشاف الأجسام الدائرية في الصور بهدف تحديد القواطع.

صمم فريقنا التطبيق ليستخدم شبكة عصبية التفافية بسيطة، خوارزمية أساسية للتعرف على الصور، بهدف تصنيف حالات القواطع المكتشفة. إلى جانب ذلك، يستخدم التطبيق خوارزمية Mask R-CNN المخصصة لتقسيم الأجسام المكتشفة إلى أجزاء، من أجل تجزئة سطح النِصال والكشف عن العيوب في سطحها.

في النهاية، يعرض التطبيق نتائج التحليل في صورة نسبة مئوية لدرجة التآكل، ويوصي بالتاريخ الأمثل لاستبدال لُقم الحفر.

النتائج

قدمت ساينس سوفت للعميل تطبيقًا ساعده على تحسين مراقبة حالة معدات الحفر، والكشف الفوري عن أي عيوب تطرأ على لُقم الحفر.

بفضل معرفة تواريخ استبدال لُقم الحفر، استفاد العميل من فرصة تبسيط إدارة المخزون وتقليل تكاليف الاحتفاظ بالمخزون. كما أتاح التطبيق لشركة العميل تقليص المدة الزمنية المستغرقة في فحص لُقم الحفر، ما ساعد الشركة كثيرًا على تقليل الأعطال وخفض تكاليف الصيانة لعملائها.

التقنيات والأدوات

TensorFlow, Keras, OpenCV, Scikit-learn, NumPy.