|
|
|
|
|
|
Главная / Новости / Отрасли ТЭК / Ученые ПНИПУ разработали программу для распознавания дефектов на трубопроводах и ЛЭП
12:47, 20 Марта 24
Электроэнергетическая Россия Приволжский ФО Ученые ПНИПУ разработали программу для распознавания дефектов на трубопроводах и ЛЭП  Ученые Пермского Политеха разработали программный комплекс, который по изображениям с помощью нейросети находит дефекты на объектах протяженных технологических систем, таких как линии электропередачи, газо- и нефтепроводы, автодорожные и мостовые конструкции.
Авария на серьезных технологических объектах может привести к простою на время ремонта и большим финансовым потерям. Протечки опасных химических жидкостей и газов могут повлечь взрывы, нанести ущерб человеку, загрязнить атмосферу и почву.
Для предотвращения таких ситуаций важно точно и своевременно находить дефекты, приводящие к отказу конструкций. Повреждения вызывают и агрессивная окружающая среда, и сторонние механические силы. Например, линии электропередачи не защищены от внешнего воздействия. Сильный ветер, осадки, резкие перепады температуры часто приводят к деформациям системы.
Существующие способы диагностики не позволяют максимально точно и быстро определять проблемные участки. Визуальное обследование целой конструкции, например, автодорожной, занимает много времени и человеческих сил. А использование различных автоматизированных средств измерения и специальных приборов для дефектоскопии обычно дорого обходится и не всегда обладает приемлемой точностью.
– Мы разработали программу, которая на основе искусственного интеллекта способна быстро определять наличие и отсутствие дефектов на нефте- и газопроводе и линиях электропередачи. С помощью оборудования, оснащенного камерой, например, дрона или беспилотного аппарата, можно снять трубопровод на видео. Оно переносится на компьютер, где программа превращает его в набор изображений. А нейросеть уже определяет, где на фото трубопровод с повреждениями, а где без, – объясняет кандидат технических наук, доцент кафедры электроники и электромеханики ПНИПУ Григорий Килин.
Все программные вычисления происходят на внешнем компьютере, поэтому для съемки можно использовать любое оборудование с камерой. Это увеличивает универсальность применения способа дефектоскопии. Подобрав правильное устройство, получится снять видео из труднодоступных участков конструкции.
Для работы нейросети необходима информация в числовом виде. Но так как программа изначально получает данные в виде фото или видео, то сначала происходит их преобразование в цифровой массив. Это занимает время, поэтому ученые рекомендуют применять для дефектоскопии именно фотофиксацию. Тогда не нужны дополнительные шаги в обработке каждого кадра видео. Есть возможность сохранять данные координат снимков и другую необходимую информацию.
Обучение нейросети политехники проводили с помощью большого количества снимков трубопровода и линий электропередач с дефектами и без. Чтобы не допустить ошибки, в программу встроен фильтр-анализ, основанный на наложении изображений. При фотофиксации делается не одно фото каждого места, а несколько. И если искусственный интеллект говорит, что повреждение присутствует только на одной фотографии, то это ложное срабатывание.
– Человеку не обязательно видеть все данные, обрабатываемые программой. Необходимо проанализировать только те, где нейросеть нашла ошибку, а блок анализа это подтвердил. Также специалист проверяет то, что сеть не смогла отнести к той или иной категории. Такой способ значительно ускоряет процесс дефектоскопии длинномерных технологических конструкций, – поделился Григорий Килин.
Сейчас ученые заканчивают работу над программным комплексом. После внедрения удобного интерфейса для пользователя разработку будут вводить в массовое производство и продавать предприятиям. Комплекс устроен так, что потребители смогут легко и быстро дополнительно обучать нейросеть под любой конкретный запрос, что делает программу универсальной и широко функциональной для задач распознавания и идентификации.
Источник: Пермский национальный исследовательский политехнический университет
Все новости за сегодня (26)
|
 «Славнефть-Красноярскнефтегаз» занял первое место в рейтинге Международного инженерного чемпионата CASE-IN
Всего в рейтинг вошли 298 предприятий топливно-энергетического комплекса, промышленности и смежных отраслей. |
|
О проекте
Размещение рекламы на портале
Баннеры и логотипы "Energyland.info" |
|
