Репортаж от Wedoany，Службы безопасности нефтепромыслов сталкиваются с растущим давлением из-за увеличения скоординированной преступной деятельности, что приводит к дорогостоящим сбоям в работе, инцидентам в области охраны окружающей среды, здоровья и безопасности (EHS), а также к масштабным экономическим потерям. На примере Пермского бассейна наблюдается заметный рост незаконных загрузок на нефтехранилищах, хищений элементов инфраструктуры и загрязнения цепочек поставок; только в Техасе ежегодные связанные с этим потери оцениваются более чем в 1 миллиард долларов, и эта цифра не включает альтернативные издержки операторов из-за простоев.
Практика обеспечения безопасности в нефтегазовой отрасли показывает, что операторы ранее мирились с рисками на промыслах, поскольку традиционные решения в области безопасности было трудно экономически эффективно реализовать на удалённых объектах, которые зачастую не имеют условий для создания постоянной электроэнергетической и коммуникационной инфраструктуры. Однако в нынешних экономических условиях, геополитической неопределённости и эволюции преступных методов баланс между такими рисками и затратами на безопасность входит в критическую фазу. Руководство нефтепромыслов начинает искать инструменты, обеспечивающие видимость и аналитику операций, и быстро развёртываемые решения безопасности на основе искусственного интеллекта становятся важной частью активного сдерживания преступности на промыслах, расширяя зону покрытия в единой платформе и одновременно поддерживая безопасность работников и эффективность операций.
Мобильные подразделения безопасности LVT и сопутствующие системы видеонаблюдения уже продемонстрировали измеримые результаты на практике: компания Marathon Petroleum благодаря этому решению экономит более 400 000 долларов в год на расходах на охрану, количество несанкционированных проникновений сократилось на 43%, а все инциденты безопасности — на 56%. Основываясь на этих результатах, видимость на базе ИИ может усилить существующие меры снижения рисков на нефтепромыслах в следующих четырёх областях.
В области обнаружения угроз и аномалий в реальном времени ИИ может обучаться на исторических событиях и отраслевых моделях, постоянно совершенствуя разведку угроз и прогнозируя возможные пути атак. Наложение ИИ-программного обеспечения на существующие системы видеонаблюдения или развёртывание подразделений LVT, подключённых к платформе мониторинга безопасности, позволяет в реальном времени выявлять: вторжения на периметр, подозрительное нахождение людей, несанкционированные транспортные средства, вход работников в опасные или запретные зоны, небезопасные операции, такие как работы на высоте или в огнеопасных зонах, а также такие условия окружающей среды, как препятствия, утечки, изменения уровня жидкости в резервуарах. Система автоматически уведомляет персонал о необходимости проверки потенциальных рисков и со временем адаптируется, выдавая только высокоценную информацию для снижения усталости от сигналов тревоги.
В области быстрого реагирования на инциденты и автоматизации ИИ после обнаружения риска может без участия человека запускать предопределённые действия, например, при вторжении на периметр автоматически воспроизводить индивидуальное аудиосообщение, предупреждающее нарушителя о том, что зона находится под наблюдением и требует немедленного покидания, что значительно сокращает время реагирования на критические события. Подразделения LVT также перемещаются вместе с ремонтными установками между скважинами, непрерывно контролируя вход работников в красные зоны или зоны повышенного риска.
При расследовании инцидентов ИИ может анализировать огромные объёмы видеоматериалов и системных доказательств, изолируя фрагменты конкретных событий и выявляя закономерности между инцидентами, заменяя ручной просмотр недель или даже месяцев видеозаписей. Функция поиска на естественном языке дополнительно упрощает этот процесс: например, ввод запроса «показать кадры, когда кто-либо находился в запретной зоне» или «показать кадры каждого въезда определённого грузовика на площадку» позволяет немедленно получить соответствующие записи для проверки человеком, повышая скорость и точность расследований.
В области соблюдения требований и отчётности процессы подготовки отчётов и соблюдения нормативов часто выполняются вручную, что отвлекает команду от рисков в реальном времени, а ошибки могут привести к штрафам. ИИ может ускорить подготовку отчётов и обработку соблюдения требований, снижая общие операционные риски. Для коммунальных предприятий ИИ-решение LVT становится мультипликатором эффективности безопасности. Не все риски можно решить только с помощью ИИ, но ИИ играет всё более важную роль в предотвращении потерь и поддержании безопасности на объектах, усиливая возможности служб безопасности и полевого персонала. При оценке того, какие варианты использования ИИ стоит внедрять, можно исходить из двух вопросов: какие процессы безопасности занимают больше всего времени у команды и какие уязвимости представляют значительный риск для организации — именно они являются приоритетными точками интеграции ИИ в существующие рабочие процессы и системы безопасности. Человеческий персонал охраны по-прежнему остаётся основной силой для наблюдения на объектах и преследования нарушителей, а эффективное использование ИИ помогает командам быстрее выявлять и реагировать на риски, обеспечивая безопасность операций в более широком масштабе.
