Реклама, ИП «Курюкин А. А.»
Конец года – традиционное время подводить итоги. 2022-й внес определенные коррективы, заставляя адаптироваться к постоянно меняющимся реалиям. Одному из крупнейших работодателей городских округов Луховицы и Коломна Московской области - АО «Транснефть – Диаскан» - удалось не только сохранить объемы выполняемых работ по диагностике и производству на прежнем уровне, но и достичь успехов в научной области: специалисты предприятия разработали и успешно внедрили в производственный процесс технологию компьютерного зрения.
Немного о цифрах
В 2022-м году специалисты «Диаскана» с помощью внутритрубных инспекционных приборов продиагностировали почти 64 тысячи километров трубопроводов, принадлежащих ПАО «Транснефть»: проверено порядка 54 тысяч км нефтепроводов и около 10 тысяч нефтепродуктопроводов. Объем выполненных диагностических работ сохранился на высоком уровне прошлого года. Проведено около 900 обследований резервуаров для хранения нефти и ее производных, что почти на 150 обследований больше, чем в 2021 году.
Работы по внутритрубной диагностике проводятся с помощью специальных диагностических приборов – профилемеров и дефектоскопов. Все они разработаны и произведены в «Диаскане». При этом средства диагностики постоянно совершенствуются. Так, в 2022 году были модернизированы четыре многоканальных профилемера с навигационной системой. Эти устройства позволяют обнаружить, измерить геометрические параметры и определить местоположение дефектов на трубопроводах диаметром 1020, 1067 и 1220 мм. В процессе модернизации заменили устаревшие навигационную измерительную систему, бортовую аппаратуру и узлы механической конструкции приборов, применили современные электронные комплектующие. Благодаря этому увеличилась разрешающая способность диагностических устройств по выявлению дефектов и конструктивных особенностей трубопровода в направлении не менее чем в два раза по сравнению с профилемером до модернизации.
Внутритрубная диагностика и техническое обследование резервуаров – основная деятельность предприятия. Помимо этого, «Диаскан» ежегодно выпускает продукцию для изготовления очистного и диагностического оборудования, а также материалы для ремонта трубопроводов. В 2022 году акционерное общество произвело более 220 тыс. единиц продукции по 272 номенклатурным позициям на общую сумму 1,3 млрд рублей.
Национальный стандарт
Все устройства для внутритрубной диагностики АО «Транснефть – Диаскан» перед вводом в эксплуатацию, а также после проведения ремонта проходят обязательную проверку на испытательном метрологическом полигоне. Это уникальное гидротехническое сооружение, которое имитирует работу реального нефтепровода и оснащено имитаторами различных дефектов. Испытательный полигон всегда был особым предметом гордости предприятия, а в уходящем году получил новый высокий статус. В конце ноября 2022 года подписано соглашение о сотрудничестве между ПАО «Транснефть» и Федеральным агентством по техническому регулированию и метрологии (Росстандартом). Его основная цель - создание Метрологического центра испытаний, поверки и калибровки внутритрубных инспекционных приборов для проведения оценки их соответствия требованиям документов национальной системы стандартизации. Испытательный полигон «Диаскана» станет основной площадкой создаваемого центра, поскольку располагает уникальной эталонной базой мер.
Шаг в будущее
Значимым достижением года является внедрение программного обеспечения для обработки диагностических данных, основанного на использовании технологии компьютерного зрения с применением методов машинного обучения. То, что буквально несколько лет назад относилось к сюжетам фантастических фильмов и компьютерных игр, обратилось в реальность – искусственный интеллект стал помощником в работе человека.
Разработанная специалистами «Диаскана» технология компьютерного зрения подразумевает, что машина с помощью нейронных сетей может распознавать и анализировать визуальные образы, в частности, обнаруженные во время диагностики дефекты трубопроводов. Программа их выявляет, классифицирует и определяет параметры. Нейронные сети способны обучаться, анализировать большой объем данных, выявлять сложные зависимости между входными и выходными данными, обобщать их. Программа уже распознает основные типы дефектов, что позволит облегчить труд интерпретаторов диагностических данных без потери качества.
