Ein Rahmen zur Vorbeugung von Zwischenfällen zur Beseitigung der führenden Todesfälle auf Ölfeldern durch Digitalisierung und Deep Learning formen.

Ein Rahmen zur Vorbeugung von Zwischenfällen zur Beseitigung der führenden Todesfälle auf Ölfeldern durch Digitalisierung und Deep Learning formen.

In einem Multi-Todesopfer-Bericht (IOGP 2023) wurde festgestellt, dass ein Fahrzeug (Doppelkabinen-Pickup) fünf Insassen transportierte, als der Fahrer mit mutmaßlich 40 km/h über dem Tempolimit fuhr und die Kontrolle über das Fahrzeug verlor. Es kam von der Straße ab und kollidierte mit einer 48-Zoll-Feuerwasserleitung neben der Straße. Das Fahrzeug ging dann durch die Lücke unter der Feuerwasserleitung hindurch, was zu tödlichen Verletzungen des Fahrers und des Beifahrers führte. In der Zwischenzeit erlitten drei Passagiere auf der Rückbank schwere Verletzungen. Die Untersuchung stellte fest, dass die inhärenten Ursachenfaktoren des Vorfalls durch Ermüdung verursachten schlechten Reaktion und mangelnde Aufsicht waren. Die Ursachen des Vorfalls wiesen Ähnlichkeiten mit vielen landbezogenen Vorfällen der vergangenen Jahrzehnte in der Öl- und Gasindustrie auf, wobei die unzureichende Identifizierung von Gefahren/Risikobewertung von Ermüdung und mangelnde Aufsicht die Liste der ursächlichen Faktoren des Vorfalls anführten. Dies wird in den Abbildungen 1 und 2 des Berichts dargestellt.

Landtransportaktivitäten tragen maßgeblich zu Vorfällen bei, die die höchste Anzahl von Todesfällen und das Verhältnis von Ausfallzeit-Verletzungen zu Todesfällen aufweisen. Diese Ergebnisse unterstreichen die Dringlichkeit gezielter Bemühungen auf der Grundlage von präventionsorientierten Strategien, die darauf abzielen, Barrieren und Kontrollen in den von diesen dominanten Ursachenfaktoren betroffenen Bereichen zu stärken. TAQAs Ansatz zum Ziel “Null Todesfälle” besteht aus vier Hauptstrategien zur Reduzierung der Anzahl von arbeitsbedingten Verkehrstodesfällen. Eine dieser Strategien ist die Reduzierung von Reisezeiten, um das Risiko von Verletzungen zu verringern. Angesichts der stark gestiegenen Betriebsaktivitäten von TAQA in KSA, insbesondere einer Verfünffachung der gefahrenen Landreisekilometer zwischen 2022 und 2023, bleibt der Landverkehr aufgrund unterschiedlicher Umgebungen und logistischer Herausforderungen die praktikable Option im Vergleich zu alternativen Transportmitteln.

Ein weiterer Schwerpunkt von TAQA liegt auf der Nutzung von Daten und des maschinellen Lernens zur Schaffung eines robusten, ingenieurgeführten Journey-Management-Systems. Die Überwachung des Fahrverhaltens durch ein In-Vehicle Monitoring System (IVMS) und die Kategorisierung von Fahrern anhand des RAG-Verhaltensrahmens sind präventive Maßnahmen, die dazu beitragen, sicheres Fahren zu fördern. Durch die Anwendung von Deep-Learning-Methoden können Fahrerverhaltensdaten analysiert und in Echtzeit aufbereitet werden, um sichere Fahrgewohnheiten zu fördern. Um Herausforderungen wie Fahrermüdigkeit und fehlende Risikoerkennung anzugehen, wurde ein interaktives Dashboard entwickelt, das Risikotrends identifiziert und zur sofortigen Risikominderung beiträgt.

Die digitale Transformation des gesamten Prozesses zielt darauf ab, alle Beteiligten auf eine konsistente Reiseplanung, Risikobewertung und -beurteilung einzustellen. Dies geschieht durch die Schaffung eines digitalen Systems, das die Mitarbeiter auf mobilen Plattformen unterstützt und Sprachbarrieren beseitigt. Die konsequente Umsetzung dieser digitalen Maßnahmen hat zu einer signifikanten Reduzierung von Unfällen im Straßenverkehr geführt und die Sicherheit der Fahrer verbessert. Insgesamt wird durch die Kombination von Datenanalysen, präventiven Maßnahmen und digitalen Lösungen eine nachhaltige und sichere Fahrumgebung geschaffen.