Алгоритмы SLED-W от SwRI обнаруживают сырую нефть на воде

Юго-Западный исследовательский институт (SwRI) разработал компьютерные методы для точного обнаружения сырой нефти на поверхности воды с использованием недорогих тепловизоров и видимых камер. Это решение на базе машинного обучения способно выявлять и контролировать утечки нефти до того, как они станут серьёзной угрозой для озёр, рек и прибрежных зон.

Более 80 000 миль нефтепроводов в США создают риск экологического ущерба для многих водных путей, как в случае с разливом в Каламазу в 2010 году, на ликвидацию которого ушло более 1,2 млрд долларов и три года. Мониторинг водных объектов вблизи трубопроводов с помощью спутникового дистанционного зондирования или лазерной спектроскопии является дорогостоящим и трудоёмким. Система SLED-W (Smart Leak Detection on Water) решает эти задачи, обрабатывая с помощью алгоритмов визуальные и тепловые данные с камер, установленных на самолётах, стационарных устройствах или судах.

"SLED-W смогла обнаружить два разных типа нефти с уникальными тепловыми и визуальными свойствами", — отметил руководитель проекта Райан Макби. Разработка, финансируемая институтом, расширяет ранее созданную технологию SLED для обнаружения утечек метана из газопроводов и жидкостей на твёрдых поверхностях. Для обучения алгоритмов распознавать нефть на воде, которая может растекаться или смешиваться с ней, специалисты по информатике совместно с экспертами по нефти и газу использовали междисциплинарный подход. Комбинация тепловизионных и видимых камер позволяет системе анализировать сцены с разных ракурсов, компенсируя слабые стороны каждого типа датчиков, такие как блики или ложные срабатывания на тёплые объекты.

В дальнейшем команда планирует провести полевые испытания для дообучения алгоритмов и оснастить самолёты системой SLED-W совместно с промышленными партнёрами для сбора данных в реальных условиях.