Sztuczna inteligencja precyzyjnie zlokalizuje awarie rurociągów. Projekt PSI Polska z dofinansowaniem NCBiR

W Polsce średnie roczne wydobycie ropy wynosi 937 tysięcy ton, jednak w ciągu ostatnich dwudziestu lat wydaliśmy na import samej ropy prawie 803 miliardy złotych. Jesteśmy krajem tranzytowym, przez który przechodzą rurociągi ważne dla naszego bezpieczeństwa energetycznego. Mają one jeszcze jeden wspólny mianownik — jak każda sieć przesyłowa czy dystrybucyjna, ulegają awarii. 

Coraz więcej powodów do zmartwień 

Nawet w tych najnowszych i najbardziej nowoczesnych pojawiają się zakłócenia w przesyle. Odpowiednia konserwacja to za mało. Ważne jest też wykrywanie wycieków z jak największą dokładnością. O skali strat spowodowanych awariami rurociągów najlepiej świadczy słynny wyciek do Zatoki Meksykańskiej, który przyniósł korporacji BP 18,7 miliarda dolarów strat.  Oprócz odszkodowania pokryły one koszty trzymiesięcznej akcji usuwania zanieczyszczeń. Również w Polsce nie brakuje podobnych zdarzeń. Np. w Rogowie pod Łodzią wskutek przerwania rurociągu, do zbiornika wodnego dostało się kilka ton ropy. Do podobnych zdarzeń dochodzi dość często – infrastruktura rurociągów w Polsce liczy tysiące kilometrów, z jednej strony starzeje się, z drugiej także rozwija, w związku z czym jej nadzorowanie staje się dla operatorów coraz trudniejsze.  

– Wykorzystywane do tej pory metody wizyjne są niedokładne. Można w ten sposób zlokalizować wyciek z dokładnością do kilkuset metrów. Jeśli na danym odcinku rurociąg jest poprowadzony pod ziemią, a tak jest w ogromnej większości przypadków, to właściwa lokalizacja wycieku trwa i skutkuje dużymi kosztami – zarówno finansowymi, jak i środowiskowymi – zwraca uwagę dr Rafał Bachorz z firmy PSI Polska. Kieruje on kilkunastoosobowym zespołem odpowiedzialnym za stworzenie alternatywnej i istotnie lepszej technologii lokalizacji oraz detekcji wycieków. 

AI trenuje rurociągi 

Projekt zyskał dofinansowanie Narodowego Centrum Badań i Rozwoju w wysokości 3,2 miliona złotych. Głównym celem przedsięwzięcia jest opracowanie systemu identyfikacji nieszczelności, który wspomagać będzie operatorów rurociągów w szybkim wykrywaniu i bardzo precyzyjnym lokalizowaniu wycieków. Wdrożenie technologii przyczyni się do uzyskania istotnych oszczędności z punktu widzenia operatorów i ochrony zasobów środowiska naturalnego. 

Projekt został podzielony na cztery etapy. Pierwszy to skonstruowanie układu monitorującego wycieki, jego instalacja oraz zbieranie danych. Trwają badania w drugim etapie, w którym wytwarzane są algorytmy i testowane rozwiązania na działającym rurociągu. Etap trzeci to praca nad centralnym repozytorium danych oraz centrum usług analitycznych. W skrócie chodzi o to, by mieć punkt zbiorczy wszystkich danych, które można wykorzystać do trenowania modeli na potrzeby innych rurociągów. Etap czwarty to optymalizacja rozwiązania.

Sztuczna inteligencja usłyszy wyciek

Działanie systemu wykorzystuje metodę opartą o precyzyjny pomiar ciśnienia dynamicznego wsparty pomiarami emisji akustycznej. Wykorzystywane są tutaj odpowiednio dobrane przetworniki ciśnienia oraz przetworniki emisji akustycznej zwane hydrofonami. Te ostatnie dostarczają informacji z bardzo szerokiego zakresu częstotliwości dochodzącego do 100 kHz. Kiedy sztuczna inteligencja „usłyszy” problem, szybko znajdzie jego lokalizację na podstawie analizowanych w czasie rzeczywistym sygnałów.

– W określonych od siebie odstępach montowane są przetworniki monitorujące ciśnienie w rurociągach. Na podstawie odczytów powstaje model, który określa poziomy ciśnienia nie tylko w punktach odczytowych, ale na długości całego rurociągu. Aktualnie testujemy rozwiązanie na „żywym organizmie”, we współpracy z jednym z większych operatorów, który udostępnił nam swoje rurociągi. Dostęp do takiej ilości rzetelnych danych jest niebywale rzadki w tej fazie projektu. Dane te są nieustannie monitorowane, a po wykryciu anomalii, problem lokalizowany jest z dokładnością do 50 metrów. To ponad dziesięciokrotnie dokładniejsze rozwiązanie niż stosowane obecnie metody wizyjne – zwraca uwagę dr Rafał Bachorz.

Wycieki wykrywane będą w czasie rzeczywistym, a odpowiedzialny za to będzie system prowadzący stały nadzór nad infrastrukturą przesyłową. Od strony technicznej system wykorzystuje elementy sztucznej inteligencji (zaawansowana analityka, różne formy uczenia maszynowego), aplikacje chmurowe i kontenery dockerowe. Trzonem systemu jest autorski algorytm LDS, który wykorzystuje metodę opartą o ciśnieniowe i akustyczne pomiary realizowane na rurociągu. Ważnymi elementami systemu detekcji i lokalizacji wycieków mediów wielofazowych są Centralne Repozytorium Danych (CRD) oraz Centrum Usług Analitycznych (CUA). CRD ma za zadanie gromadzenie danych pomiarowych i ciągłe utrzymywanie modeli predykcyjnych wspierających algorytm LDS. Prowadzi to do minimalizacji liczby fałszywych alarmów. W założeniach CRD stanowi w pełni zautomatyzowany mechanizm, który nie wymaga ingerencji człowieka. Natomiast celem CUA jest wprowadzenie zaawansowanej algorytmiki predykcyjnej, rozszerzającej system LDS o elementy predykcyjnego oraz nakazowego utrzymania infrastruktury. W skrócie: system przewidzi na podstawie analizy dźwięku możliwość wycieków. 

Upstream, czyli więcej wyzwań 

Powstający system wypełni niszę na rynku systemów detekcji i lokalizacji wycieków rurociągów przesyłających media wielofazowe. To bardzo ważne nie tylko ze względu na jego złożoność. Upstream to przesyłanie mieszaniny wielofazowej (ropa naftowa, gaz ziemny, woda) od miejsca odwiertu do punktu zbiorczego, w którym następuje separacja faz. Jest to kluczowy moment przy wydobyciu surowców z ziemi. Odcinki są krótkie, ale od ich poprawnego działania zależy powodzenie całego procesu wydobycia i późniejszej separacji faz. Sama szansa na powodzenie projektu upstream jest o 26% niższa, niż jakiegokolwiek innego z branży oil&gas. Odseparowane fazy przesyła się dalej osobno, jako media jednofazowe w ramach szeroko rozumianych procesów medium- i downstreamem.

Rurociągi upstream, poprzez aktywne przesyłanie mediów łączonych, są dwukrotnie bardziej podatne na awarie z powodu korozji czy naturalnego zużycia niż aparatura downstream. W przypadku niekontrolowanego wycieku, prócz skutków długofalowych, takich jak wpływ na ekosystem, zagrażają one również bezpośrednio życiu ludzi i zwierząt ze względu na możliwość ulotnienia się niebezpiecznego siarkowodoru,  bardzo trującego gazu. Wszystko to sprawia, że systemy detekcji i lokalizacji wycieków (LDS) stanowią ważną część przemysłu petrochemicznego i energetycznego. Obecna infrastruktura techniczna do transportu mediów wielofazowych najczęściej nie jest objęta ochroną żadnym systemem działającym w sposób automatyczny. Stosuje się głównie metody wizyjne (np. okresową ochronę serwisu), które nie są w stanie sprawować ciągłego nadzoru na całej długości rurociągu.

Nieustające monitorowanie procesu, dokładność wykrywania wycieków o niskiej intensywności i zmniejszenie ryzyka fałszywych alarmów to tylko niektóre zalety innowacyjnej technologii. Na świecie istnieje zaledwie kilka rozwiązań obejmujących pierwszy komponent całości – serwer LDS. Technologia, nad którą pracuje PSI Polska, będzie pierwszą, która będzie obejmować kilka elementów ekosystemu niezbędnego do dokładnej identyfikacji wycieków rurociągów wielofazowych. 

– Wykrywanie wycieków na rurociągach transportujących media wielofazowe (oil&gas) w czasie rzeczywistym przyczyni się do zwiększenia bezpieczeństwa dystrybucji tych mediów. Cieszę się, że nasza koncepcja zyskała uznanie Narodowego Centrum Badań i Rozwoju, które postanowiło wesprzeć nas w tym projekcie – komentuje Arkadiusz Niemira, prezes zarządu PSI Polska. – Zachęcamy firmy do tworzenia innowacji, bo to szansa na przesunięcie Polski w światowym łańcuchu wartości, a jednocześnie okazja do zbudowania przewagi konkurencyjnej. Od lat przeznaczamy na działalność badawczo-rozwojową 12% rocznych przychodów firmy i tę politykę będziemy kontynuować w kolejnych latach – dodaje Arkadiusz Niemira.

www.psi.pl

source: PSI Polska