ಘಟಕಗಳು
1. ಪೆಟ್ರೋಲಿಯಂ ಮತ್ತು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಅನಿಲ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನಾ ಶಿಸ್ತಿನ ಪರಿಚಯ 2. ಕೊರೆಯುವ ಡೇಟಾ, ಬಾವಿ ದಾಖಲೆಗಳು ಮತ್ತು ಪೆಟ್ರೋಫಿಸಿಕಲ್ ಇಂಟರ್ಪ್ರಿಟೇಶನ್ 3. ಭೂಕಂಪನ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ ಮತ್ತು ರಚನಾತ್ಮಕ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ 4. ರಿಸರ್ವಾಯರ್ ಕ್ಯಾರೆಕ್ಟರೈಸೇಶನ್, ಫೇಸಸ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಜಿಯೋಸ್ಟಾಟಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ 5. ಉತ್ಪಾದನಾ ಮುನ್ಸೂಚನೆ, ಡ್ರಾಡೌನ್ ಕರ್ವ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಮೀಸಲು ಅಂದಾಜು 6. ಕೊರೆಯುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದನೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ 7. ಮುನ್ಸೂಚಕ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಸಲಕರಣೆಗಳ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ 8. HSE, ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಅಪಾಯ 9. ಪೈಪ್ಲೈನ್ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್, ಸೋರಿಕೆ ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ಸಮಗ್ರತೆ ನಿರ್ವಹಣೆ 10. ಪೈಥಾನ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಸಿಸ್: ಆಯಿಲ್-ಗ್ಯಾಸ್ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋಸ್ 11. ನಿಯಂತ್ರಕ, ನೀತಿಶಾಸ್ತ್ರ, ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಸಮಗ್ರ ಪರಿಶೀಲನೆ ಆಡಳಿತ
ಘಟಕ 8 / 11

HSE, ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಅಪಾಯ

ಲಾಭಗಳು:

  • ಆರೋಗ್ಯ-ಸುರಕ್ಷತೆ-ಪರಿಸರ (HSE) ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷತೆ-ನಿರ್ಣಾಯಕ ನಿರ್ಧಾರಗಳ ಮಿತಿಯನ್ನು AI ಎಲ್ಲಿ ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು
  • ಅನಿಲ ಸೋರಿಕೆ, H2S ಮಾನ್ಯತೆ, ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಈವೆಂಟ್ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ AI ಅನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
  • ಸ್ವತಂತ್ರ ಭದ್ರತಾ ಲೇಯರ್‌ಗಳು, ಮಾನದಂಡಗಳು ಮತ್ತು ಮಾನವ ಪರಿಶೀಲನೆಯೊಂದಿಗೆ ಭದ್ರತೆ-ನಿರ್ಣಾಯಕ AI ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ

ತೈಲ ಮತ್ತು ಅನಿಲವು ಅಂತರ್ಗತವಾಗಿ ಅಪಾಯಕಾರಿ ಪದಾರ್ಥಗಳೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ: ಸುಡುವ ಹೈಡ್ರೋಕಾರ್ಬನ್ಗಳು, ಅಧಿಕ ಒತ್ತಡ, ವಿಷಕಾರಿ ಅನಿಲಗಳು. ಒಂದು ತಪ್ಪು; ಬೆಂಕಿ, ಸ್ಫೋಟ, ವಿಷ ಅಥವಾ ಪರಿಸರ ದುರಂತಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ಎಚ್‌ಎಸ್‌ಇ (ಆರೋಗ್ಯ, ಸುರಕ್ಷತೆ, ಪರಿಸರ) ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಸುರಕ್ಷತೆಯು ವಲಯದಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ನಿರ್ಧಾರದಲ್ಲೂ ಮುಂಚೂಣಿಯಲ್ಲಿದೆ. ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಸುರಕ್ಷತೆಯು ಅಪಾಯಕಾರಿ ಪದಾರ್ಥಗಳ ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ಬಿಡುಗಡೆಯನ್ನು ತಡೆಗಟ್ಟುವ ಶಿಸ್ತು; ವೈಯಕ್ತಿಕ ಔದ್ಯೋಗಿಕ ಸುರಕ್ಷತೆಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ (ಸ್ಲಿಪ್-ಫಾಲ್), ಇದು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ವಿಪತ್ತುಗಳನ್ನು ಗುರಿಯಾಗಿಸುತ್ತದೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಪೈಪರ್ ಆಲ್ಫಾ, ಡೀಪ್ ವಾಟರ್ ಹಾರಿಜಾನ್). ಈ ಯೂನಿಟ್‌ನಲ್ಲಿ ನಾವು HSE ನಲ್ಲಿ AI ಎಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದೆಂಬುದನ್ನು ನಾವು ಕವರ್ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು - ಮುಖ್ಯವಾಗಿ - ಅದು ಎಂದಿಗೂ ಸ್ವಂತವಾಗಿ ಸಾಕಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಈ ಘಟಕದ ಮೂಲ ತತ್ವ: ಭದ್ರತೆ-ನಿರ್ಣಾಯಕ ಕಾರ್ಯಗಳು ಒಂದೇ AI ಮಾದರಿಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಸ್ವತಂತ್ರ, ಬಹು-ಪದರದ ಭದ್ರತಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಮೇಲೆ (ಆಳದಲ್ಲಿ ರಕ್ಷಣೆ).

HSE ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಸುರಕ್ಷತೆ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು

  • ಅಪಾಯ ಇತ್ಯಾದಿ ಅಪಾಯ: ಹಾನಿಗೆ ಅಪಾಯದ ಸಂಭಾವ್ಯತೆ (ದಹಿಸುವ ಅನಿಲ); ಅಪಾಯವು ಆ ಹಾನಿ ಸಂಭವಿಸುವ ಸಂಭವನೀಯತೆ × ಅದರ ತೀವ್ರತೆ. ಸುರಕ್ಷತೆಯು ಅಪಾಯವನ್ನು ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು.
  • HAZOP (ಹಜಾರ್ಡ್ ಮತ್ತು ಆಪರೇಬಿಲಿಟಿ ಸ್ಟಡಿ): "ಏನು ತಪ್ಪಾಗಬಹುದು?" ಎಂಬ ಪ್ರಶ್ನೆಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾಗಿ ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡುವುದು.
  • LOPA (ಪ್ರೊಟೆಕ್ಷನ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ಪದರಗಳು): ಬೆದರಿಕೆಯ ವಿರುದ್ಧ ಎಷ್ಟು ಸ್ವತಂತ್ರ ರಕ್ಷಣೆಯ ಪದರಗಳಿವೆ ಮತ್ತು ಅವು ಸಾಕಷ್ಟಿವೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವ ವಿಧಾನ.
  • SIS (ಸುರಕ್ಷತಾ ಸಾಧನ ವ್ಯವಸ್ಥೆ): ಅಪಾಯದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತಗೊಳಿಸುವ ಸ್ವತಂತ್ರ ವ್ಯವಸ್ಥೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ತುರ್ತು ಸ್ಥಗಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆ). ಇದು ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿ ಸರಳವಾಗಿದೆ, ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದಾದ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ನಿಯಂತ್ರಣದಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿದೆ.
  • H2S (ಹೈಡ್ರೋಜನ್ ಸಲ್ಫೈಡ್): "ಹುಳಿ" ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ ಮಾರಣಾಂತಿಕ ವಿಷಕಾರಿ ಅನಿಲ, ಕೊಳೆತ ಮೊಟ್ಟೆಗಳ ವಾಸನೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಾಂದ್ರತೆಗಳಲ್ಲಿ ವಾಸನೆಯ ಅರ್ಥವನ್ನು ಪಾರ್ಶ್ವವಾಯುವಿಗೆ ತರುತ್ತದೆ.
  • ಅಲಾರ್ಮ್ ಆಯಾಸ (ಅಲಾರ್ಮ್ ಪ್ರವಾಹ): ಆಪರೇಟರ್ ಒಂದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಹಲವಾರು ಅಲಾರಮ್‌ಗಳಿಂದ ಮುಳುಗಿದ್ದಾರೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಮುಖವಾದವುಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ.
ಎಚ್ಚರಿಕೆ: ಭದ್ರತಾ ಉಪಕರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು (SIS) ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಇರಿಸಲಾಗಿದೆ. ತುರ್ತು ಸ್ಥಗಿತಗೊಳಿಸುವ ಕವಾಟವು ಸರಳವಾದ, ಸಾಬೀತಾದ ತರ್ಕದ ಪ್ರಕಾರ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, "ಬಹುಶಃ ಸುರಕ್ಷಿತ" ಎಂದು ಹೇಳುವ ಸಂಕೀರ್ಣ ಮಾದರಿಯ ಪ್ರಕಾರ ಅಲ್ಲ. AI ಈ ಪದರಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವುದಿಲ್ಲ; ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿ, ಇದು ಅವರಿಗೆ ಆಹಾರ ನೀಡುವ ಮುಂಚಿನ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ಪದರವಾಗಿರಬಹುದು.

HSE ನಲ್ಲಿ AI ಎಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು

ಎಚ್‌ಎಸ್‌ಇಯಲ್ಲಿ AI ನ ಪಾತ್ರವು ಬೆಂಬಲ ಮತ್ತು ಪ್ರಮುಖವಾಗಿದೆ, ಭದ್ರತಾ ನಿರ್ಧಾರವಲ್ಲ:

  • ಅಲಾರ್ಮ್ ನಿರ್ವಹಣೆ: ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ಆಯಾಸವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಅಲಾರಮ್‌ಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುವುದು, ರೂಟ್ ಅಲಾರಂ (ಅಲಾರ್ಮ್ ತರ್ಕಬದ್ಧಗೊಳಿಸುವಿಕೆ) ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು.
  • ಘಟನೆಯ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ಹಿಂದಿನ ಘಟನೆ/ತಪ್ಪಿದ ವರದಿಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವುದು; "ಈವೆಂಟ್‌ಗಳ ಮೊದಲು ಯಾವ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು ಪುನರಾವರ್ತಿಸುತ್ತವೆ?".
  • ಅನಿಲ ಪ್ರಸರಣ ಮುನ್ಸೂಚನೆ: ಸೋರಿಕೆ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ (ಎಂಜಿನಿಯರ್ ಊರ್ಜಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ) ಅನಿಲ ಮೋಡದ ಪ್ರಸರಣ ಕಥಾವಸ್ತುವನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುವುದು.
  • ಕಾರ್ಯವಿಧಾನ ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ: ಭದ್ರತಾ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದ ಕರಡು, ಅಪಾಯದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ ಉತ್ಪಾದನೆ.
  • ವೀಡಿಯೊ/ಚಿತ್ರ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್: PPE (ವೈಯಕ್ತಿಕ ರಕ್ಷಣಾ ಸಾಧನ) ಅನುಸರಣೆ, ನಿರ್ಬಂಧಿತ ಪ್ರದೇಶಗಳಿಗೆ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಂತಹ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳು.

ಅವರು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಏನನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ: AI ಎಚ್ಚರಿಕೆ ಅಥವಾ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ; ಭದ್ರತಾ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಅಧಿಕೃತ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ವತಂತ್ರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಂದ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಭದ್ರತೆ-ನಿರ್ಣಾಯಕ ಮಿತಿ: ತಪ್ಪು ನಕಾರಾತ್ಮಕತೆಯ ತೂಕ

HSE ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಒಂದು ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯು ಎಲ್ಲಾ ಇತರರನ್ನು ಟ್ರಂಪ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ: ತಪ್ಪು ಋಣಾತ್ಮಕ (ಮಿಸ್). ಅನಿಲ ಪತ್ತೆ ಮಾದರಿಯ "ಯಾವುದೂ ಇಲ್ಲ" ಎಂಬ ನಿಜವಾದ ಸೋರಿಕೆ ವರ್ಗೀಕರಣವು ಮಾನವ ಜೀವಗಳನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಆದ್ದರಿಂದ:

  • ಭದ್ರತಾ ಪತ್ತೆಯಲ್ಲಿ, ತಪ್ಪು ನಿರಾಕರಣೆಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಮಿತಿಯನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ (ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ ಅಪಾಯವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು).
  • ವಿಮರ್ಶಾತ್ಮಕ ಗ್ರಹಿಕೆಯನ್ನು ಒಂದೇ ಮಾದರಿಗೆ ಬಿಡುವುದಿಲ್ಲ; ಪ್ರಮಾಣೀಕೃತ ಭೌತಿಕ ಶೋಧಕಗಳು (ಉದಾ. ವೇಗವರ್ಧಕ/ಐಆರ್ ಗ್ಯಾಸ್ ಡಿಟೆಕ್ಟರ್‌ಗಳು) ಸ್ವತಂತ್ರ ಪದರಗಳಾಗಿ ಉಳಿಯುತ್ತವೆ.
  • AI ಯ "ಟ್ರಸ್ಟ್ ಸ್ಕೋರ್" ಅಧಿಕವಾಗಿದ್ದರೂ ಸಹ, ಭೌತಿಕ ಭದ್ರತೆಯ ಪದರಗಳನ್ನು ನಿಷ್ಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
ಸಲಹೆ: HSE AI ಪ್ರಸ್ತಾಪವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವಾಗ, ಕೇಳಿ: "ಈ ಮಾದರಿಯು ತಪ್ಪಾಗಿದ್ದರೆ, ಅದನ್ನು ಹಿಡಿಯಲು ಸ್ವತಂತ್ರ ಪದರವಿದೆಯೇ?" ಉತ್ತರವು "ಇಲ್ಲ" ಎಂದಾದರೆ, ಆ ಕಾರ್ಯವನ್ನು AI ಗೆ ಮಾತ್ರ ನೀಡಬೇಡಿ.

ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ: HSE ನಲ್ಲಿ AI ಅನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಇರಿಸುವುದು

  1. ಕಾರ್ಯವನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಿ. ಇದು ಸುರಕ್ಷತೆ-ನಿರ್ಣಾಯಕ ನಿರ್ಧಾರವೇ ಅಥವಾ ಪೋಷಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯೇ? ಇದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದ್ದರೆ, AI ಒಂದೇ ಪದರವಾಗಿರಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.
  2. ಸ್ವಾತಂತ್ರ್ಯವನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ. AI ನಿಂದ SIS ಮತ್ತು ಭೌತಿಕ ಶೋಧಕಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಇರಿಸಿ.
  3. ತಪ್ಪು ನಕಾರಾತ್ಮಕತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ. ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪತ್ತೆಗಾಗಿ ಸಂಪ್ರದಾಯವಾದಿ ಮಿತಿಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ.
  4. ಜನರನ್ನು ಲೂಪ್‌ನಲ್ಲಿ ಇರಿಸಿ. ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಾಹಕರಿಗೆ ನಿರ್ಧಾರ ಬೆಂಬಲವಾಗಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಸುರಕ್ಷತಾ ಕ್ರಮವಲ್ಲ.
  5. ಮಾನದಂಡಗಳಿಗೆ ಲಿಂಕ್ ಮಾಡಿ. IEC 61511 (ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಸುರಕ್ಷತೆ), ಸಂಬಂಧಿತ API ಮತ್ತು ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಶಾಸನಗಳ ಅನುಸರಣೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ.
  6. ವೀಕ್ಷಿಸಬಹುದಾದಂತೆ ಉಳಿಸಿ. ಪ್ರತಿ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರದ ಸಮರ್ಥನೆಯನ್ನು ದಾಖಲಿಸಬೇಕು.

ಮೂರು ಮಿನಿ ಪ್ರಕರಣಗಳು: ಸಂಖ್ಯೆಗಳ ಮೂಲಕ

ಪ್ರಕರಣ 1 - ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ತರ್ಕಬದ್ಧಗೊಳಿಸುವಿಕೆ. ಒಂದು ಸೌಲಭ್ಯದಲ್ಲಿ, ನಿರ್ವಾಹಕರು ಪ್ರತಿ ಶಿಫ್ಟ್‌ಗೆ ಸರಾಸರಿ 1,900 ಅಲಾರಮ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ತುಂಬಿಹೋಗಿದ್ದರು (ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹ ಮಿತಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು). AI-ಚಾಲಿತ ಅಲಾರಾಂ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ಅಲಾರಮ್‌ಗಳನ್ನು ಗುಂಪು ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ರೂಟ್ ಅಲಾರಂ ಅನ್ನು ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಆಪರೇಟರ್‌ನಿಂದ ನೋಡಿದ ಸಕ್ರಿಯ ಅಲಾರಮ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು 60% ರಷ್ಟು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿದೆ. ಫಲಿತಾಂಶ: ಕ್ರಿಟಿಕಲ್ ಅಲಾರಂಗಳನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಅಪಾಯ ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ. ಇಲ್ಲಿ AI ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಿಲ್ಲ, ಅದು ಗಮನವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತದೆ.

ಪ್ರಕರಣ 2 - ತಪ್ಪು ನಕಾರಾತ್ಮಕ ನಿರಾಕರಣೆ. ಅನಿಲ ಪತ್ತೆಯಲ್ಲಿ ತಪ್ಪು ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು AI ಸೂಚಿಸಿದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಿತಿಯನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಒಂದು ತಂಡವು ಬಯಸಿದೆ. HSE ಇಂಜಿನಿಯರ್ ನಿರಾಕರಿಸಿದ್ದಾರೆ: ಮಿತಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದರಿಂದ ನಿಜವಾದ ಸೋರಿಕೆ (ಸುಳ್ಳು ಋಣಾತ್ಮಕ) ಕಾಣೆಯಾಗುವ ಅಪಾಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಾನೂನುಬದ್ಧ ಕಡಿಮೆ ಮಿತಿಗಿಂತ ಕೆಳಗೆ ಹೋಗಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಭೌತಿಕ ಶೋಧಕಗಳು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಉಳಿದಿವೆ. ಸೌಕರ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಸುರಕ್ಷತೆಯನ್ನು ತ್ಯಾಗ ಮಾಡಲಿಲ್ಲ.

ಕೇಸ್ 3 - ಮಿಸ್ ಪ್ಯಾಟರ್ನ್ ಹತ್ತಿರ. ಎರಡು ವರ್ಷಗಳ ಮಿಸ್-ಮಿಸ್ ವರದಿಗಳನ್ನು AI ನಿಂದ ವರ್ಗೀಕರಿಸಿದಾಗ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ನಿರ್ವಹಣಾ ಕ್ರಿಯೆಯ ಮೊದಲು "ಪ್ರತ್ಯೇಕತೆಯ ಕೊರತೆ" ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಮಾದರಿಯು ಹೊರಹೊಮ್ಮಿತು. ತಂಡವು ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವನ್ನು ನವೀಕರಿಸಿದೆ. ಮಾನವರು ಕಡೆಗಣಿಸಿದ ಮಾದರಿಯನ್ನು AI ಗೋಚರಿಸುವಂತೆ ಮಾಡಿದೆ; ಆದರೆ ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ತಂಡವು ಪರಿಹಾರವನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿತು.

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:

ಗ್ಯಾಸ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್ ಥ್ರೆಶೋಲ್ಡ್ ಅನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡಿ, ತಪ್ಪು ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ.[ಡೇಟಾ]

ಶಕ್ತಿಯುತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:

ಕೆಳಗಿನ (ಅನಾಮಧೇಯ) ಅನಿಲ ಪತ್ತೆ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ. ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ನಿಯಮಗಳು:- ಭದ್ರತಾ ಪತ್ತೆಯಲ್ಲಿ ತಪ್ಪು ಋಣಾತ್ಮಕ (ನಿಜವಾದ ಸೋರಿಕೆಯನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಂಡಿರುವುದು) ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹವಲ್ಲ; ಮಿತಿಯನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುವಾಗ ತಪ್ಪು ನಕಾರಾತ್ಮಕತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ, ಸಲಹೆಯಂತೆ ಕಾನೂನು/ಪ್ರಮಾಣಿತ ಕಡಿಮೆ ಮಿತಿಯನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ಮೀರಬೇಡಿ.- ಪ್ರಸ್ತುತ ಮಿತಿ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು "ಸಲಹೆ"; "HSE ಇಂಜಿನಿಯರ್ ಮತ್ತು SIS ಸ್ವಾತಂತ್ರ್ಯವನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು" ಎಂದು ಗುರುತಿಸಿ. - ಭೌತಿಕ/ಪ್ರಮಾಣೀಕೃತ ಡಿಟೆಕ್ಟರ್‌ಗಳು ಸ್ವತಂತ್ರ ಪದರಗಳಾಗಿ ಉಳಿಯಬೇಕು ಎಂದು ಸೂಚಿಸಿ. - ತಪ್ಪು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಥ್ರೆಶೋಲ್ಡ್ ಬದಲಿಗೆ ಮೂಲ ಕಾರಣ (ಸೆನ್ಸಾರ್ ಸ್ಥಳ, ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ) ಸಲಹೆಗಳನ್ನು ಮೊದಲು ನೀಡಿ. ಡೇಟಾ: [ಅಲಾರಾಂ ಡೇಟಾ]

ನಾಲ್ಕು ನಕಲು ಮಾಡಬಹುದಾದ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ಗಳು

1) ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ತರ್ಕಬದ್ಧಗೊಳಿಸುವಿಕೆ:

ಕೆಳಗಿನ ಅಲಾರಾಂ ಲಾಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಗುಂಪು ಮರುಕಳಿಸುವ, ಸಂಬಂಧಿತ ಮತ್ತು ಸಂಭವನೀಯ ರೂಟ್ ಅಲಾರಂಗಳು. ಆಪರೇಟರ್ ನೋಡುವ ಸಕ್ರಿಯ ಅಲಾರಂಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಆದ್ಯತೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸಿ. ಯಾವುದೇ ಭದ್ರತಾ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ನಿಗ್ರಹಿಸಬೇಡಿ; ಕೇವಲ ಗುಂಪು/ಆದ್ಯತೆ.ಲಾಗ್: [ಅಲಾರ್ಮ್]

2) ಘಟನೆ/ಸಮೀಪ ಮಿಸ್ ಮಾದರಿ:

ಈ ಹತ್ತಿರದ ಮಿಸ್ ವರದಿಗಳನ್ನು ಥೀಮ್/ಮೂಲ ಕಾರಣದಿಂದ ವರ್ಗೀಕರಿಸಿ. ಮರುಕಳಿಸುವ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಮುಖ ಚಿಹ್ನೆಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಿ. ಸರಿಪಡಿಸುವ ಕ್ರಿಯೆಯ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸಿ, ಆದರೆ ಅಂತಿಮ ವಿನ್ಯಾಸವು ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ತಂಡಕ್ಕೆ ಬಿಟ್ಟದ್ದು ಎಂದು ಹೇಳಿ. ವರದಿಗಳು: [ಪಠ್ಯ]

3) ಭದ್ರತೆ-ನಿರ್ಣಾಯಕ ವರ್ಗೀಕರಣ:

ಈ ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ AI ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ: ಸುರಕ್ಷತೆ-ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಥವಾ ಬೆಂಬಲ? ತಪ್ಪಿದರೆ ಅದನ್ನು ಹಿಡಿಯಲು ಸ್ವತಂತ್ರ ಪದರಗಳಿವೆಯೇ? ಇದು ಒಂದೇ ಪದರವಾಗಿರಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದರೆ, ಕಾರಣವನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ. ಕಾರ್ಯ: [ವಿವರಣೆ]

4) ಕಾರ್ಯವಿಧಾನ/ಅಪಾಯ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ:

ಕೆಳಗಿನ ಕೆಲಸಕ್ಕಾಗಿ DRAFT ಅಪಾಯದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ತಯಾರಿಸಿ (ಅಪಾಯ, ಮಾನ್ಯತೆ, ರಕ್ಷಣೆಯ ಪದರ, ಉಳಿದಿರುವ ಅಪಾಯ). ತಜ್ಞರು ಇದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಮಾನದಂಡದೊಂದಿಗೆ ದೃಢೀಕರಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ತಿಳಿಸಿ. ಉದ್ಯೋಗ: [ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ]

ಭದ್ರತೆಯ ಪದರಗಳು ಮತ್ತು AI ಸ್ಥಳ

ಪದರ

ಉದಾಹರಣೆ

AI ನ ಪಾತ್ರ

ಮೂಲ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ನಿಯಂತ್ರಣ

ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ನಿಯಂತ್ರಣ

ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಸಲಹೆ

ಅಲಾರ್ಮ್/ಆಪರೇಟರ್

ಆದ್ಯತೆಯ ಎಚ್ಚರಿಕೆ

ತರ್ಕಬದ್ಧತೆ, ಪ್ರಮುಖ ಎಚ್ಚರಿಕೆ

SIS (ತುರ್ತು ಸ್ಥಗಿತ)

ಹೆಚ್ಚಿನ ಒತ್ತಡದ ಸ್ಥಗಿತ

ಯಾವುದೂ ಇಲ್ಲ - ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಉಳಿದಿದೆ

ದೈಹಿಕ ರಕ್ಷಣೆ

ಸುರಕ್ಷತಾ ಕವಾಟ, ಪತ್ತೆಕಾರಕ

ಯಾವುದೂ ಇಲ್ಲ - ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಉಳಿದಿದೆ

ತುರ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ

ಸ್ಥಳಾಂತರಿಸುವಿಕೆ, ಅಗ್ನಿಶಾಮಕ

ಮಾಹಿತಿ/ಸನ್ನಿವೇಶ ಬೆಂಬಲ

ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು

  • ಒಂದೇ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಭದ್ರತೆಯನ್ನು ಹಾಕುವುದು. AI ನೊಂದಿಗೆ SIS/ಭೌತಿಕ ಶೋಧಕವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ.
  • ಸೌಕರ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಮಿತಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದು. ತಪ್ಪು ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ತಪ್ಪು ನಿರಾಕರಣೆಗಳ ಅಪಾಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದು.
  • ಸ್ವಾತಂತ್ರ್ಯವನ್ನು ಹಾಳುಮಾಡುವುದು. ಭದ್ರತಾ ಪದರಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ಡೇಟಾ/ಮಾಡೆಲ್‌ಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ವೈಫಲ್ಯಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು.
  • ಜನರನ್ನು ಲೂಪ್‌ನಿಂದ ಹೊರತೆಗೆಯುವುದು. ಭದ್ರತಾ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ AI ಕ್ರಿಯೆಗೆ ಬಿಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ.
  • ಮಾನದಂಡವನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುವುದು. IEC 61511/API ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಕ ಅನುಸರಣೆಯನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ.

ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ

  • HSE ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಸುರಕ್ಷತೆಯು ಪ್ರತಿ ನಿರ್ಧಾರದ ಮುಂಚೂಣಿಯಲ್ಲಿದೆ; ಅಪಾಯಕಾರಿ ವಸ್ತುಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ವೆಚ್ಚ ಹೆಚ್ಚು.
  • ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ತರ್ಕಬದ್ಧಗೊಳಿಸುವಿಕೆ, ಈವೆಂಟ್ ಪ್ಯಾಟರ್ನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮುಂಗಡ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಲ್ಲಿ AI ಸಹಾಯಕವಾಗಿದೆ; ಇದು ಭದ್ರತೆಯ ನಿರ್ಧಾರವಲ್ಲ.
  • ಭದ್ರತಾ-ನಿರ್ಣಾಯಕ ಕಾರ್ಯಗಳು ಬಹು-ಲೇಯರ್ಡ್, ಸ್ವತಂತ್ರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ (ಆಳದಲ್ಲಿ ರಕ್ಷಣೆ); SIS ಮತ್ತು ಭೌತಿಕ ಶೋಧಕಗಳು AI ಯಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಉಳಿದಿವೆ.
  • HSE ನಲ್ಲಿ ತಪ್ಪು ನಿರಾಕರಣೆಗಳು (ಮಿಸ್‌ಗಳು) ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹವಲ್ಲ; ಅದಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
  • ಜನರು ಲೂಪ್‌ನಲ್ಲಿ ಉಳಿಯುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಮಾನದಂಡಗಳ (IEC 61511, API, ಶಾಸನ) ಅನುಸರಣೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ

HSE ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ (ಪ್ರತಿನಿಧಿ ಅನಿಲ ಪತ್ತೆ ಅಥವಾ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ನಿರ್ವಹಣೆ). ಶಕ್ತಿಯುತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟಿನೊಂದಿಗೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರಿ. ನಂತರ: (1) ಕಾರ್ಯವು ಸುರಕ್ಷತೆ-ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆಯೇ ಅಥವಾ ಬೆಂಬಲವಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ವರ್ಗೀಕರಿಸಿ, (2) ಮಾದರಿಯು ತಪ್ಪಾಗಿದ್ದರೆ ಅದನ್ನು ಹಿಡಿಯುವ ಸ್ವತಂತ್ರ ಪದರವನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ, (3) ಶಿಫಾರಸು ಮಿತಿಯನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಿದರೆ, ತಪ್ಪು ನಿರಾಕರಣೆಗಳ ಅಪಾಯ ಮತ್ತು ಕಾನೂನು ಕಡಿಮೆ ಮಿತಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.

ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ

  • [ ] ನನಗೆ HSE, ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಸುರಕ್ಷತೆ, HAZOP/LOPA/SIS ಮತ್ತು H2S ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು ತಿಳಿದಿವೆ.
  • [ ] ನಾನು ಭದ್ರತಾ-ನಿರ್ಣಾಯಕ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಅಲ್ಲ, ಆದರೆ ಬಹು-ಪದರದ ಸ್ವತಂತ್ರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಮೇಲೆ ಆಧರಿಸಿದೆ.
  • [ ] ಭದ್ರತಾ ಪತ್ತೆಯಲ್ಲಿ, ನಾನು ತಪ್ಪು ನಿರಾಕರಣೆಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುತ್ತೇನೆ ಮತ್ತು ಸಂಪ್ರದಾಯವಾದಿ ಮಿತಿಯನ್ನು ಆರಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೇನೆ.
  • [ ] ನಾನು AI ನಿಂದ SIS ಮತ್ತು ಫಿಸಿಕಲ್ ಡಿಟೆಕ್ಟರ್‌ಗಳ ಸ್ವಾತಂತ್ರ್ಯವನ್ನು ಕಾಯ್ದುಕೊಳ್ಳುತ್ತೇನೆ.
  • [ ] ನಾನು ಜನರನ್ನು ಲೂಪ್‌ನಲ್ಲಿ ಇರಿಸುತ್ತೇನೆ ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ಮಾನದಂಡಗಳು/ಕಾನೂನುಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತೇನೆ.