Успехи кибернетики

2712-9942

Other

Влияние технологий машинного зрения на устойчивость критической инфраструктуры в условиях высокой автоматизации

The Impact of Machine Vision on the Resilience of Critical Infrastructure in Highly Automated Environments

Исмайлов

Э. М.

Ismailov

E. M.

trol.8@inbox.ru

https://orcid.org/0009-0003-9913-3283

Гавриленко

Т. В.

Gavrilenko

T. V.

taras.gavrilenko@gmail.com

https://orcid.org/0000-0002-3243-2751

Surgut Branch of Scientific Research Institute for System Analysis of the National Research Centre “Kurchatov Institute”

Сургутский филиал федерального государственного автономного учреждения «Федеральный научный центр Научно-исследовательский институт системных исследований Национального исследовательского центра «Курчатовский институт»

Surgut Branch of Scientific Research Institute for System Analysis of the National Research Centre “Kurchatov Institute”; Surgut State University

31032026

7145502801202621032026

https://ru.jcyb.ru/nisii_tech/article/view/478

в работе анализируются распространенные системы обогрева технологического трубопровода и последствия их отсутствия (отказа) для нефтедобывающих компаний. Обосновывается важность внедрения машинного зрения для обеспечения безопасности топливно-энергетического комплекса. Алгоритмы работы системы машинного зрения рассматриваются в связке с существующими системами промышленного электрообогрева. В результате исследования определены главные условия для качественного улучшение работы и безопасности систем электрообогрева, в которых ключевое место занимает алгоритм искусственного интеллекта.

we analyzed common heating systems used in process pipelines and assessed the consequences of their absence or failure for oil-producing companies. We demonstrated the importance of applying machine vision to improve safety in the fuel and energy sector. We examined machine vision algorithms in combination with existing industrial electric heating systems. Based on this analysis, we identified the key conditions for improving the performance and safety of electric heating systems using artificial intelligence technologies.

критическая инфраструктурамашинное зрениеалгоритмы работысистема электрообогрева

critical infrastructuremachine visionoperating algorithmselectric heating system

работа выполнена в рамках государственного задания НИЦ «Курчатовский институт» — НИИСИ по теме № FNEF-2024-0001 «Создание и реализация доверенных систем искусственного интеллекта, основанных на новых математических и алгоритмических методах, моделях быстрых вычислений, реализуемых на отечественных вычислительных системах» (1023032100070-3-1.2.1).

this study is a part of the FNEF-2024-0001 government order contracted to the Scientific Research Institute for System Analysis of the National Research Centre “Kurchatov Institute”, project No. 1023032100070-3-1.2.1 Development and Implementation of Trusted Artificial Intelligence Systems Based on new Mathematical Methods and Algorithms, Fast Computing Models for Domestic Computing Systems.

Сааков В. В., Кашиев Г. К., Боготов И. М., Кирин Д. А. Машинное зрение. Современные аспекты развития науки и образования: сборник статей Международной научно-практической конференции. Пенза, 2022:22–24. Режим доступа: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=48798200.

Исмайлов Э. М., Гавриленко Т. В. Проблема устойчивости критической инфраструктуры в условиях высокого уровня автоматизации. Успехи кибернетики. 2025;6(2):75–79.

Гайнитдинов Б. А., Аюпов А. Р. Электрообогрев резервуаров. Интеграция науки и практики как условие технологического прорыва: сборник статей Международной научно-практической конференции: в 3 частях. Часть 2. Уфа, 2017:10–16. Режим доступа: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=30527091.

Хренков Н. Н., Струпинский М. Л., Кувалдин А. Б. Научные исследования, разработка, организация производства и внедрение системы индукционно-резистивного обогрева длинных и сверхдлинных трубопроводов. Промышленный электрообогрев и электроотопление. 2015;1–3. Режим доступа: https://sst.ru/press/expert-articles/research-development-production-organization-and-implementation-of-induction-resistance-heating-of-l/.

Хренков Н. Н., Струпинский М. Л., Кувалдин А. Б. Проектирование и эксплуатация систем электрического обогрева в нефтегазовой отрасли. Москва: ЛитРес; 2023.

Левин М. Ю., Нагорнов С. А., Левина Е. Ю., Левина Л. В., Коваленко И. А. Метод измерения температуры топлива с применением машинного зрения. Современные проблемы науки и образования. 2022;5:102–109. DOI: 10.35887/2305-2538-2022-5-102-109.

Хальясмаа А. И. Метод автоматического анализа тепловизионных изображений высоковольтного оборудования. Инженерный вестник Дона. 2025;2:335–354. Режим доступа: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=80548638.

Рада А. О., Кузнецов А. Д., Зверев Р. Е., Акулов А. О. Перспективы мониторинга состояния тепловых сетей путем тепловизионного обследования. Уголь. 2022;S12:149–154. DOI: 10.18796/00415790-2022-S12-149-154.