https://sarabic.ae/20260804/باحثون-روس-يطورون-نظاما-بالذكاء-الاصطناعي-للكشف-المبكر-عن-تسربات-الغاز-1115764647.html
باحثون روس يطورون نظاما بالذكاء الاصطناعي للكشف المبكر عن تسربات الغاز
باحثون روس يطورون نظاما بالذكاء الاصطناعي للكشف المبكر عن تسربات الغاز
سبوتنيك عربي
طور باحثون في جامعة تيومين الحكومية نظام ذكاء اصطناعي مصممًا لكشف تسربات الغاز تلقائيًا من خلال تحليل فيديو الأشعة تحت الحمراء، وقراءات أجهزة تحليل الغاز،... 04.08.2026, سبوتنيك عربي
2026-08-04T15:03+0000
2026-08-04T15:03+0000
2026-08-04T15:03+0000
مجتمع
علوم
العالم
روسيا
جامعات روسية
أخبار الأبحاث العلمية
غاز الميثان
https://cdn.img.sarabic.ae/img/07ea/07/0b/1115119103_0:0:1736:977_1920x0_80_0_0_c461f68293704735405213339a6103ae.jpg
يمكن لهذه التقنية أن تساعد مشغلي خطوط الأنابيب على تحديد التسربات الصغيرة في وقت مبكر، وتقليل وقت الاستجابة للطوارئ، والحد من فقدان الغاز، وتحسين السلامة من الحرائق وحماية البيئة.لماذا تُعد تسربات الغاز الصغيرة خطيرة؟يعتمد إنتاج الغاز ونقله على شبكات واسعة من خطوط الأنابيب والصمامات والوصلات ومعدات الرصد، وأي عطل في هذه البنية التحتية قد يسمح بتسرب الغاز إلى البيئة المحيطة.تُهدر التسريبات الوقود الثمين وتطلق غاز الميثان في الغلاف الجوي، ما يجعل الكشف السريع عنها بالغ الأهمية ليس فقط لسلامة الصناعة، بل أيضًا للحد من الأضرار البيئية والخسائر المالية.لماذا تُعدّ طرق الفحص الحالية محدودة؟عادةً ما يتم فحص تسريبات الغاز بواسطة فرق الصيانة المتنقلة باستخدام أجهزة تحليل الغاز، حيث تقيس هذه الأجهزة تركيزات الغاز في نقاط محددة على طول خط الأنابيب، ما يساعد المتخصصين على تحديد المناطق المتضررة.كما تراقب أنظمة حماية خطوط الأنابيب ظروف التشغيل، ولكن يشير المصدر إلى أن التسريبات الصغيرة قد تبقى دون عتبة الكشف، وبالتالي، قد يستمر الضرر في التفاقم بين عمليات الفحص المجدولة أو قبل وصول فريق الإصلاح إلى الموقع.يمكن للمُشغل مشاهدة البيانات الواردة عن بعد والاتصال بخدمات الطوارئ عند ظهور أي نشاط مريب، ومع ذلك، لا يزال هذا يعتمد بشكل كبير على الانتباه البشري والتفسير، خاصةً عند الحاجة إلى مراقبة عدة أجهزة في وقت واحد.كيف يُحسّن الذكاء الاصطناعي عمليات المراقبةطوّر فريق من جامعة تيومين الحكومية نظامًا آليًا يعتمد على خوارزميات رؤية الحاسوب والشبكات العصبية، فبدلًا من تكليف مشغّل بفحص كل إطار فيديو يدويًا، يتم تدريب البرنامج على التعرّف على الأنماط المرتبطة بتسرب الغاز وتنبيه الموظفين عند ظهور هذه الأنماط.جمع الباحثون معلومات تجريبية من كاميرات الأشعة تحت الحمراء وأجهزة كشف الغاز لتدريب الشبكة العصبية، تعلّم هذه البيانات النظام كيفية ظهور التسريبات الحقيقية في ظل ظروف المراقبة، وتساعده على تمييزها عن التغيرات الطبيعية في الخلفية.ووفقًا لأرتم شيفلياكوف، الأستاذ ونائب مدير كلية علوم الحاسوب بالجامعة، يهدف النموذج إلى كشف التسريبات في الوقت الفعلي وإخطار المُشغّل تلقائيًا، ما قد يقلل من خطر تفويت إشارة مهمة أثناء المراقبة المستمرة.دمج مصادر معلومات متعددةمن أبرز ميزات النظام المقترح قدرته على تحليل بيانات الوسائط المتعددة، بدلاً من الاعتماد على مستشعر واحد فقط. يستطيع النموذج فحص فيديو الأشعة تحت الحمراء، وقراءات محلل الغاز، واتجاه الرياح، وغيرها من القياسات المتاحة معًا،وقد يوفر هذا النهج المدمج صورة أكثر دقة، لأن كل مصدر يقدم معلومات مختلفة.من المتوقع أيضًا أن يحدد النظام الأعطال أو المعايرة غير الصحيحة في أجهزة القياس، فإذا سجل أحد الأجهزة قيمًا تتعارض مع عدة أجهزة أخرى، يمكن للذكاء الاصطناعي الإشارة إلى هذا التناقض لفحصه، بدلاً من التعامل مع جميع القراءات على أنها موثوقة بنفس القدر.تعد هذه القدرة مهمة لأن نظام الإنذار الآلي يعتمد على جودة مستشعراته، وإلا فقد يتسبب جهاز تالف أو غير معاير بشكل صحيح في إنذارات خاطئة أو يفشل في اكتشاف خطر حقيقي.استجابة أسرعأوضح فلاديمير راكيتين، المحاضر الأول في كلية علوم الحاسوب، أن تطبيق النظام من شأنه أن يقلل التكاليف عن طريق خفض عدد زيارات فرق الصيانة.ستمكّن المراقبة الآلية المستمرة المتخصصين من التركيز على المواقع التي رصد النظام فيها مخاطر حقيقية، بدلاً من إرسال فرق بشكل متكرر لفحص أجزاء من المبنى.
https://sarabic.ae/20260729/علماء-روس-يحولون-بقايا-القهوة-الرطبة-إلى-وقود-عالي-الطاقة-1115609080.html
https://sarabic.ae/20260718/علماء-روس-يستخدمون-الموجات-فوق-الصوتية-لمضاعفة-قوة-الخرسانة-1115312410.html
سبوتنيك عربي
feedback.arabic@sputniknews.com
+74956456601
MIA „Rossiya Segodnya“
2026
سبوتنيك عربي
feedback.arabic@sputniknews.com
+74956456601
MIA „Rossiya Segodnya“
الأخبار
ar_EG
سبوتنيك عربي
feedback.arabic@sputniknews.com
+74956456601
MIA „Rossiya Segodnya“
سبوتنيك عربي
feedback.arabic@sputniknews.com
+74956456601
MIA „Rossiya Segodnya“
علوم, العالم, روسيا, جامعات روسية, أخبار الأبحاث العلمية, غاز الميثان
علوم, العالم, روسيا, جامعات روسية, أخبار الأبحاث العلمية, غاز الميثان
باحثون روس يطورون نظاما بالذكاء الاصطناعي للكشف المبكر عن تسربات الغاز
طور باحثون في جامعة تيومين الحكومية نظام ذكاء اصطناعي مصممًا لكشف تسربات الغاز تلقائيًا من خلال تحليل فيديو الأشعة تحت الحمراء، وقراءات أجهزة تحليل الغاز، واتجاه الرياح، وبيانات رصد أخرى.
يمكن لهذه التقنية أن تساعد مشغلي خطوط الأنابيب على تحديد التسربات الصغيرة في وقت مبكر، وتقليل وقت الاستجابة للطوارئ، والحد من فقدان الغاز، وتحسين السلامة من الحرائق وحماية البيئة.
لماذا تُعد تسربات الغاز الصغيرة خطيرة؟
يعتمد إنتاج الغاز ونقله على شبكات واسعة من خطوط الأنابيب والصمامات والوصلات ومعدات الرصد، وأي عطل في هذه البنية التحتية قد يسمح بتسرب الغاز إلى البيئة المحيطة.
الميثان، المكون الرئيسي للغاز الطبيعي، شديد الاشتعال، ما يعني أن أي تسرب غير مكتشف قد يُشكل سببًا كبيرًا للحريق، حتى التسربات الصغيرة نسبيًا قد تصبح خطيرة إذا تراكم الغاز أو وصل إلى مصدر اشتعال قبل وصول فرق الإصلاح.
تُهدر التسريبات الوقود الثمين وتطلق غاز الميثان في الغلاف الجوي، ما يجعل الكشف السريع عنها بالغ الأهمية ليس فقط لسلامة الصناعة، بل أيضًا للحد من الأضرار البيئية والخسائر المالية.
لماذا تُعدّ طرق الفحص الحالية محدودة؟
عادةً ما يتم فحص تسريبات الغاز بواسطة فرق الصيانة المتنقلة باستخدام أجهزة تحليل الغاز، حيث تقيس هذه الأجهزة تركيزات الغاز في نقاط محددة على طول خط الأنابيب، ما يساعد المتخصصين على تحديد المناطق المتضررة.
كما تراقب أنظمة حماية خطوط الأنابيب ظروف التشغيل، ولكن يشير المصدر إلى أن التسريبات الصغيرة قد تبقى دون عتبة الكشف، وبالتالي، قد يستمر الضرر في التفاقم بين عمليات الفحص المجدولة أو قبل وصول فريق الإصلاح إلى الموقع.
تحاول أنظمة المراقبة عن بعد الحديثة حل هذه المشكلة باستخدام الكاميرات وأشعة الليزر تحت الحمراء بشكل مستمر، حيث تمتص جزيئات الغاز طاقة الأشعة تحت الحمراء بأطوال موجية مُحددة، ما يسمح للأجهزة المُناسبة بجعل تسرب الغاز غير المرئي قابلاً للكشف.
يمكن للمُشغل مشاهدة البيانات الواردة عن بعد والاتصال بخدمات الطوارئ عند ظهور أي نشاط مريب، ومع ذلك، لا يزال هذا يعتمد بشكل كبير على الانتباه البشري والتفسير، خاصةً عند الحاجة إلى مراقبة عدة أجهزة في وقت واحد.
كيف يُحسّن الذكاء الاصطناعي عمليات المراقبة
طوّر فريق من جامعة تيومين الحكومية نظامًا آليًا يعتمد على خوارزميات رؤية الحاسوب والشبكات العصبية، فبدلًا من تكليف مشغّل بفحص كل إطار فيديو يدويًا، يتم تدريب البرنامج على التعرّف على الأنماط المرتبطة بتسرب الغاز وتنبيه الموظفين عند ظهور هذه الأنماط.
تتيح رؤية الحاسوب للآلة تحليل الصور والفيديوهات من خلال تحديد التغييرات المهمة في الشكل أو الحركة أو التباين أو الشدة. في هذا المشروع، يدرس النموذج تسجيلات كاميرات الأشعة تحت الحمراء جنبًا إلى جنب مع قياسات أجهزة تحليل الغاز وغيرها من أجهزة الاستشعار.
جمع الباحثون معلومات تجريبية من كاميرات الأشعة تحت الحمراء وأجهزة كشف الغاز لتدريب الشبكة العصبية، تعلّم هذه البيانات النظام كيفية ظهور التسريبات الحقيقية في ظل ظروف المراقبة، وتساعده على تمييزها عن التغيرات الطبيعية في الخلفية.
ووفقًا لأرتم شيفلياكوف، الأستاذ ونائب مدير كلية علوم الحاسوب بالجامعة، يهدف النموذج إلى كشف التسريبات في الوقت الفعلي وإخطار المُشغّل تلقائيًا، ما قد يقلل من خطر تفويت إشارة مهمة أثناء المراقبة المستمرة.
من أبرز ميزات النظام المقترح قدرته على تحليل بيانات الوسائط المتعددة، بدلاً من الاعتماد على مستشعر واحد فقط. يستطيع النموذج فحص فيديو الأشعة تحت الحمراء، وقراءات محلل الغاز، واتجاه الرياح، وغيرها من القياسات المتاحة معًا،وقد يوفر هذا النهج المدمج صورة أكثر دقة، لأن كل مصدر يقدم معلومات مختلفة.
يمكن لكاميرا الأشعة تحت الحمراء إظهار النمط المرئي لسحابة الغاز، بينما يؤكد محلل الغاز تغيرات التركيز، وتساعد بيانات الرياح في تفسير كيفية انتشار الغاز، وما إذا كانت الحركة المكتشفة تتوافق مع تسرب حقيقي.
من المتوقع أيضًا أن يحدد النظام الأعطال أو المعايرة غير الصحيحة في أجهزة القياس، فإذا سجل أحد الأجهزة قيمًا تتعارض مع عدة أجهزة أخرى، يمكن للذكاء الاصطناعي الإشارة إلى هذا التناقض لفحصه، بدلاً من التعامل مع جميع القراءات على أنها موثوقة بنفس القدر.
تعد هذه القدرة مهمة لأن نظام الإنذار الآلي يعتمد على جودة مستشعراته، وإلا فقد يتسبب جهاز تالف أو غير معاير بشكل صحيح في إنذارات خاطئة أو يفشل في اكتشاف خطر حقيقي.
أوضح فلاديمير راكيتين، المحاضر الأول في كلية علوم الحاسوب، أن تطبيق النظام من شأنه أن يقلل التكاليف عن طريق خفض عدد زيارات فرق الصيانة.
ستمكّن المراقبة الآلية المستمرة المتخصصين من التركيز على المواقع التي رصد النظام فيها مخاطر حقيقية، بدلاً من إرسال فرق بشكل متكرر لفحص أجزاء من المبنى.
