Aramco busca segurança do trabalhador via IoT

Em suas usinas de gás e plataformas de perfuração na Arábia Saudita, a empresa implantou uma solução de Internet das Coisas para rastrear as condições nos locais

Claire Swedberg

A companhia global de petróleo Aramco está implantando uma solução de Internet das Coisas (IoT) com o software da empresa de tecnologia de inteligência artificial (AI) FogHorn para aumentar a eficiência, segurança do trabalhador e sustentabilidade, reduzindo o desperdício. A empresa passou anos testando a tecnologia, que agora está ativa em vários locais, usando dados baseados em câmeras para capturar e gerenciar detalhes relacionados à segurança de perfuração remota, conformidade de segurança do trabalhador local e monitoramento de emissões de chamas.

Cada um dos três aplicativos aproveita a plataforma Lightning Edge AI, da FogHorn, que usa visão computacional e IA para gerenciar, analisar e relatar dados, bem como alertar gerentes autorizados, de acordo com Sastry Malladi, CTO da empresa. O objetivo, diz ele, é aumentar a segurança do trabalhador, detectar proativamente falhas de equipamento e permitir a automação de equipamentos e processos de perfuração. No caso da perfuração remota, a Aramco buscou uma solução que automatiza a inspeção de sondas em poços on-shore ou off-shore durante a perfuração, a fim de evitar acidentes.

Uma erupção é um jorro descontrolado e perigoso de óleo que sai do solo em alta pressão, às vezes resultando em ferimentos, perda de vidas e perda de receita. Válvulas preventivas de explosão (BOP) são normalmente instaladas em locais de perfuração para ajudar os operadores a monitorar as condições e cortar o tubo de perfuração no local certo, se ocorrer risco de explosão. No entanto, diz Malladi, a operação manual pode ser catastrófica se não for realizada no local apropriado do tubo. “Incidentes de controle de poço são altamente complexos”, afirma. Normalmente, os inspetores humanos devem observar o equipamento de perfuração para detectar quaisquer mudanças no movimento que possam indicar um problema.

Para reduzir o trabalho e evitar erros, a Aramco queria uma solução automatizada que pudesse responder a condições potencialmente perigosas imediatamente. Para isso, implantou câmeras para capturar imagens de vídeo de tubos de perfuração conforme eles perfuram o poço. Os movimentos e posições dos tubos são capturados com as câmeras e os dados coletados são então encaminhados para o software de análise de streaming de vídeo da FogHorn, hospedado em um gateway local. O software pode determinar a localização e a operação segura da furadeira durante todo o processo. Ele não apenas analisa os dados, mas exibe os resultados em um painel, permitindo que os usuários usem a válvula BOP para desligar a operação antes que um incidente de poço possa ocorrer.

O software FogHorn exibe um sinal verde ou vermelho em um painel ao vivo para indicar se um problema está ocorrendo, diz Malladi, bem como se pode ou não desativar o sistema com segurança, uma vez que podem ocorrer explosões se um cano for desligado na posição errada. O sistema foi implantado em vários locais nos últimos dois anos, tanto offshore quanto em terra. Automatizar essas atividades reduz significativamente os riscos operacionais, de segurança e ambientais durante as operações da plataforma de perfuração, ele observa, acrescentando: “Tem sido uma solução muito inovadora”, com câmeras industriais robustas montadas na plataforma. O sistema foi testado com câmeras a cabo, bem como com câmeras sem fio que podem capturar vídeo e transmitir dados via Wi-Fi ou conectividade via satélite.

Para conformidade com a segurança do local do trabalhador, a Aramco está usando um sistema de vigilância automatizado chamado IR 4.0 Safety Eye, que emprega processamento de imagem digital. A solução é alimentada pela plataforma de análise de ponta Lightning da FogHorn para fornecer monitoramento de segurança em tempo real. Com o sistema instalado, os dados de visão do computador são transmitidos ao vivo de câmeras de vigilância por vídeo de circuito fechado por meio do software AI, que detecta pessoal e ativos fixos e móveis. O sistema analisa os dados e gera alertas por e-mail ou mensagem de texto caso seja detectado um perigo ou problema de não conformidade.

As usinas de gás representam uma variedade de riscos potenciais à segurança, diz Malladi. Conforme os trabalhadores realizam suas tarefas, o sistema é projetado para detectar se um indivíduo cai, se os EPIs ou outros equipamentos de segurança não estão sendo usados ​​adequadamente e se um objeto foi colocado de forma que pudesse causar um perigo. Se a tecnologia determinar, por exemplo, que um funcionário não está usando proteção para a cabeça ou se uma escada está em um local perigoso, o sistema emitirá um alerta para o pessoal apropriado. Esses indivíduos podem então resolver o problema ordenando que algo seja movido ou reeducando os trabalhadores em questão. “Não se trata de policiamento”, afirma Malladi. “Trata-se de notificar os indivíduos.”

Além disso, a solução pode detectar cenários como o uso de andaimes sem a presença de um sinalizador para direcionar o tráfego ou se uma pessoa entrar em uma área não autorizada ou cair. A tecnologia é baseada em uma solução desenvolvida pela FogHorn para fornecer segurança no local aos trabalhadores da era COVID para monitoramento de saúde. Até o momento, a Aramco implantou o sistema em duas instalações grandes e altamente ativas que empregam centenas de trabalhadores. Durante o próximo ano, ela espera estender o uso da tecnologia a outras instalações da Aramco na Arábia Saudita.

A FogHorn fornece o software e implanta as câmeras, que são configuradas de acordo com as necessidades específicas de cada local. A empresa instalou seis câmeras em um local, por exemplo, e dezenas em outros. “O mínimo básico é enviar uma notificação a um trabalhador ou supervisor”, explica Malladi, se um risco à segurança for detectado. Potencialmente, a empresa poderia integrar o sistema em sua tecnologia de controle de acesso para evitar que os portões se abram se o pessoal não cumprir os critérios de segurança, como o uso de capacetes, embora a tecnologia ainda não esteja sendo usada para esse propósito.

Para a terceira aplicação, a Aramco implantou a tecnologia IoT para monitorar as emissões do flare-stack em plantas onde o processamento de óleo ou gás está em andamento. Nesse caso, os objetivos da empresa são garantir o cumprimento da conformidade ambiental e reduzir o desperdício. As chaminés são os tubos verticais que transportam gás indesejado, que é então queimado. Os erros podem levar ao excesso de fluxo de gás e ao aumento do tamanho do flare, e possivelmente resultar em problemas ambientais e fazer com que a empresa enfrente multas.

A análise de vídeo habilitada para borda da FogHorn, diz Malladi, fornece monitoramento inteligente de pilhas de sinalizadores em tempo real, alimentado por IA e técnicas de aprendizado profundo. Durante o refinamento do gás, problemas com o compressor podem causar a liberação de gás, levando ao alargamento da chaminé. “Fornecemos KPIs [indicadores-chave de desempenho] ​​com os quais eles se importam”, afirma ele, “como altura do flare, pilhas do flare, fumaça e composição do gás.” Se for detectado um problema, ele acrescenta: “Em seguida, notificamos o operador”. Além do mais, o software prevê a causa e fornece recomendações.

A câmera de vídeo utiliza IA para detectar o tamanho do flare e a quantidade de fumaça, e também captura dados do medidor de fluxo em relação às taxas de fluxo de gás e pressão, facilitando a construção e o treinamento do modelo. Uma vez concluído esse processo, no entanto, os medidores de vazão não são mais necessários para detectar problemas. “Depois de correlacionar os dados do medidor de fluxo com os dados de vídeo com registro de tempo”, diz Malladi, “construímos uma equação baseada na física”.

O sistema pode usar as imagens para detectar e medir a quantidade de flare em andamento, junto com a possível liberação excessiva de gás. Esse recurso reduz a necessidade de empresas como a Aramco de instalar permanentemente medidores de fluxo de alto custo em cada local. Além disso, diz Malladi, os medidores de fluxo fornecem informações apenas aproximadamente a cada 10 minutos, enquanto a tecnologia de visão por computador oferece os dados imediatamente. “Se está saindo gás, eles querem saber em tempo real”, afirma. “Com nossa solução, eles poderiam saber em segundos”.

A Aramco começou a testar as soluções FogHorn IoT em 2017, e o sistema de detecção de chamas foi implantado em uma única fábrica na Arábia Saudita. No longo prazo, a empresa pretende expandir o uso da tecnologia para todas as suas refinarias, canteiros de obras e operações de perfuração de poços. O projeto está se movendo lentamente, relata Malladi, para garantir a segurança e os benefícios do sistema antes das implementações em grande escala que estão ocorrendo agora. “Neste ambiente industrial”, diz ele, “eles querem ter certeza absoluta de que está funcionando e aumentá-lo.”

De acordo com Malladi, o principal benefício será o aumento da segurança para trabalhadores e comunidades, além de proteção ao meio ambiente. Ao prevenir a queima em excesso, a Aramco espera evitar a perda de produtos e evitar quaisquer penalidades que possam resultar devido a violações ambientais. A empresa diz que tem sido capaz de evitar falhas catastróficas decorrentes de incidentes BOP. “Com a tecnologia no local”, afirma ele, “eles vão se expandir para casos de uso adicionais que beneficiam suas operações. Não há limite para o nosso lado. Os sensores estão lá”.

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