深度学习和物联网在油气领域的三个实际应用

1.深度学习算法检测石油管道中的风险

在我们的第一个用例中，我们将看看算法是如何揭示其他方式不易看到的模式和信息的。例如,无人驾驶飞机越来越多地用于管道检查。当这些无人机飞过管道时，它们会记录下大量的视频片段。人类很难检测到管道泄漏和裂缝等风险。深入学习算法可以自动检测无人机镜头中的像素特征，以发现人类可能忽略的裂缝和泄漏，从而将基础设施风险降至最低。

2.深度学习算法检测资产行为异常

在与几家石油和天然气公司合作的过程中，我们能够通过绑在上游资产(如压裂泵和有杆泵)上的传感器收集大量数据。对普通人来说，在高速时间序列参数中寻找异常就像大海捞针。深度学习算法可以“看到”传统基于规则的电子状态监测系统遗漏的异常情况，并向钻井作业指挥中心发出警报。

3.钻井平台诊断机器人

在向工业资产提供远程诊断服务的同时，传统的交互形式是通过传统的仪表板通信。随着…的出现自然语言处理由深度学习驱动的算法，现场技术人员可以通过语音交互与资产诊断应用程序进行交互，就像机器人帮助客户服务一样。

最后的想法

深度学习和物联网的出现，带来了学习方面的巨大进步，如预测和确定属性，包括对异常现象、数字签名、声学变化和模式的洞见。正如我们的用例所说明的那样，能够看到超出所能看到的东西提供了一种潜力，可以避免潜在的问题和结构缺陷，节省组织的时间和金钱，并确保服务的所有好处都更安全。我们设想的未来是，深度学习和物联网这两种数字能力将区分竞争激烈的能源市场中的赢家和落后者——现在我们正在采取第一步。

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