シミュレーション・デジタル技術

データ解析

機械学習・画像解析の実行環境とライブラリ

昨今、機械学習や画像解析等のデータ解析技術の発展は目覚ましく、様々な分野での活用が進んでいます。当社においても、製油所データの学習による運転最適化や画像認識による異常検知システムの構築等に取り組んでいます。
今後も最新技術の獲得を進め、当社サプライチェーン全体の競争力強化や研究開発の加速に寄与できる技術を開発していきます。

異常検知システム構築事例:製油所監視システム

製油所の運転現場においては、各種警報システムによる異常検知に加えて、巡回員が五感を駆使して点検することで異常を早期に発見し、トラブルの拡大を防止しています。しかし、巡回員が常時現場に居ることは困難であり、また、異常の早期発見をより確実に行うため、監視業務を機械化し、人間の五感を代替できる監視技術の開発が望まれております。当社は人間の五感のうち視覚・聴覚・臭覚を代替して監視できる独自の監視装置開発や、装置異常を事前に検知するために製油所で測定している圧力や流量等の様々な大量のプロセスデータから人工知能技術(AI)を利用した研究開発の取り組みも行っています。 
ここでは、開発した監視装置を使用した監視システムについて紹介します。監視システムは監視装置・無線局・モニター用PCから構成されます。本装置を使用して、監視画像や監視情報を解析することにより異常を早期に検知する技術を開発しています。
その一例として画像処理により白煙を伴った油漏洩を検知できる技術を開発しました。配管等からの漏洩による白煙は、ほぼ同じ場所で発生し続けます。そこで、白煙の画像から白煙の無い背景の画像を差し引く処理により白煙のみの画像を抽出し、そのようにして得た白煙画像の二つを比較して、重なる部分の画素数を計算しました。重なる画素数の大きさにより、油漏洩の初期段階に発生する薄い白煙も検知できるようになりました。
今後も製油所の安全操業に寄与できる技術を開発していきます。

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