01 · Entorno operativo
IA para operaciones de petróleo y gas
IA industrial para vigilancia, seguridad, control de infraestructura y visibilidad operativa en refinerías, oleoductos y yacimientos.
Refinerías, oleoductos y yacimientos funcionan de forma continua, en condiciones que castigan el equipamiento y dejan poco margen a un sistema que sólo aguanta en una demostración. Arkania despliega visión artificial y videoanalítica en esos entornos, sobre las cámaras, sensores, drones y robots ya instalados, para dar a los equipos de operación visibilidad de lo que ocurre mientras está ocurriendo.
El contexto operativo
Un yacimiento, una traza de oleoducto y una refinería son tres problemas distintos bajo un mismo nombre de sector. Lo que comparten es que el activo está repartido, que la plantilla se mueve por él y que la ventana entre que una condición aparece y que esa condición importa es corta. Las salas de control ya están instrumentadas para presión, caudal y temperatura; lo que no está instrumentado es lo que una cámara puede ver: una persona donde no debería estar, un fluido donde no debería haberlo, un vehículo dentro de un radio de izado activo. Ese hueco es el sitio de la IA visual, y es la razón de que el trabajo se sume al entorno de control en lugar de sustituirlo.
- Persona
- Maquinaria
- Infraestructura
- Conducta anómala
- Zona
Por qué estos entornos son difíciles
- 01
Los activos están repartidos en distancias que ninguna sala de control puede vigilar de forma continua, y el coste de un evento que pasa desapercibido se mide en seguridad, no sólo en parada de producción.
- 02
La conectividad falla en el extremo del yacimiento, así que una arquitectura que dependa de ir y volver a un hyperscaler deja de funcionar justo donde más falta hace.
- 03
Las instalaciones existentes no se pueden sustituir. Cualquier sistema tiene que convivir con las cámaras, el SCADA y la infraestructura de control que ya están.
- 04
Los requisitos regulatorios y de soberanía suelen impedir que la imagen operativa salga hacia un modelo de terceros.
Escenario
Un vertido no tiene borde
Un derrame no tiene forma fija ni un límite que una cámara pueda dar por supuesto. Se lee como región y no como objeto: se segmenta la extensión, la superficie se deriva del contorno trazado, y el operario que se mantiene apartado es una detección independiente con su propia distancia al borde.
Análisis ilustrativo de esta imagen: Derrame, Persona, Maquinaria.
Regiones detectadasRegión, coordenadas normalizadas del fotograma
- 01DerrameEscenarioX 0.17 Y 0.61 A 3.5% ∠ +2°
- 02PersonaObjetoX 0.72 Y 0.48 A 1.9% ∠ −88°
- 03MaquinariaObjetoX 0.18 Y 0.39 A 6.2% ∠ +2°
Qué aporta Arkania
- 01
Detección y reconocimiento ejecutándose on-premise, en el edge sobre cámaras y drones, o en nube privada: el despliegue se adapta a la restricción, y no al revés.
- 02
Integración con los sistemas ya en operación mediante SCADA, OPC UA, MQTT y M2M, de modo que la analítica enriquece el entorno de control en lugar de sustituirlo.
- 03
Modelos totalmente propios, con propiedad sobre el código y el ciclo de vida, sin depender de un proveedor externo para la continuidad.
- 04
Comprensión contextual en lugar de detecciones aisladas: objetos, las interacciones entre ellos y los escenarios que forman esas interacciones.
Las capacidades de IA que aplican aquí
- 01Visión artificial industrial
- Lectura de activos, personas, maquinaria y zonas desde las cámaras, drones, robots y dispositivos embebidos ya desplegados en la instalación.
- 02Videoanalítica contextual
- No sólo qué hay en el encuadre, sino qué está haciendo y qué significa esa combinación en este entorno concreto.
- 03Identificación de anomalías
- Desviación respecto a la condición operativa esperada de una zona, y no respecto a una regla genérica escrita en otro sitio.
- 04Alertado operativo
- Los hallazgos llegan a quien tiene que actuar sobre ellos, con la trazabilidad que después exigirá la revisión del incidente.
Escenario
Íntegro en todas partes menos aquí
Un tramo de tubería en buen estado con una zona donde el recubrimiento ha fallado. El fallo tiene un límite trazable, que es lo que lo convierte en una segmentación y no en un corchete, y el activo se perfila a su alrededor para que la extensión de uno se lea contra la del otro.
Análisis ilustrativo de esta imagen: Corrosión, Tubería.
Regiones detectadasRegión, coordenadas normalizadas del fotograma
- 01CorrosiónEscenarioX 0.53 Y 0.43 A 5.9% ∠ −4°
- 02TuberíaObjetoX 0.00 Y 0.43 A 21.5% ∠ −1°
Ejemplos de detección en este entorno
- 01
Personas dentro de zonas restringidas o de trabajo activo, y equipos de protección individual resueltos como cadena de detecciones y no como una única conjetura.
- 02
Vehículos y maquinaria pesada respecto a radios de exclusión, accesos y corredores de tubería.
- 03
Eventos de fluido y pulverización, incluida la medición de hasta dónde se han propagado.
- 04
Infraestructura fija, recipientes, skids de válvulas, antorchas, racks de tubería, contrastada con su propio estado normal.
- 05
Anomalías de comportamiento y de secuencia: una tarea hecha fuera de orden, una postura que no debería sostenerse, un corredor con más tránsito que su propia línea base.
Aplicaciones construidas para este sector
- 01
Detección, medición y control de pulverización (spray), un caso que varios proveedores intentaron antes de que Arkania lo resolviera.
- 02
Detección de fluidos con medición de propagación.
- 03
Control de avance de obra con dron contra checklist, aplicado en trabajos de gasoducto.
- 04
Verificación de equipos de protección individual, resuelta como cadena de detecciones: persona, luego cabeza, luego casco.
- 05
Postura y ergonomía en el manejo de herramienta, y control de operario y equipo en torno a maquinaria rotativa.
Valor operativo
El valor es visibilidad que llega mientras la situación todavía se está formando, sobre infraestructura ya instalada y sin entregar la imagen operativa ni los modelos entrenados a un tercero. Arkania no publica cifras de rendimiento que no pueda evidenciar por despliegue; lo que aporta cada instalación se establece durante el proyecto.
Preguntas frecuentes
¿Puede funcionar sin enviar datos a la nube?
Sí. Se admite despliegue on-premise, en el edge sobre cámaras, drones, robots y dispositivos embebidos, y en nube privada o híbrida. El cliente mantiene el control de los flujos de datos y la propiedad de los modelos entrenados.
¿Funciona con las cámaras y los sistemas de control ya instalados?
Sí. La integración con los sistemas existentes es un requisito de diseño y no un añadido: SCADA, OPC UA, MQTT y M2M, de modo que se aprovecha la infraestructura ya en operación en lugar de sustituirla.
¿La tecnología se apoya en modelos de IA de terceros?
No. Arkania diseña, desarrolla, entrena y opera sus propios sistemas, con propiedad sobre el código, la arquitectura y el ciclo de vida, sin dependencia de modelos de hyperscaler ni de motores de inferencia opacos.
¿Qué tipos de detección se cubren en este sector?
La detección se estructura en objetos, personas, vehículos, maquinaria, infraestructura, las interacciones entre ellos y los escenarios que forman esas interacciones, incluidos comportamientos anómalos y patrones de riesgo.
¿Cómo es un primer proyecto?
Empieza por el entorno y no por el software: qué cámaras hay, a dónde apuntan, qué se espera que haga un operador con un hallazgo y qué restricción, conectividad, regulación, soberanía, decide dónde se ejecuta la inferencia. Lo que aporta la instalación se establece durante ese trabajo, no se promete antes.
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