ウッドサイド・エナジー社がLNG施設の安全性向上のためSpotを導入

「Spector」という愛称で呼ばれるこのプログラムは、ボストン・ダイナミクスのロボット「Spot」を活用し、オーストラリア北西部にある大規模な液化天然ガス(LNG)施設「Pluto LNG」で定期点検を実施しています。
オーストラリア最大の上場天然ガス生産企業であるウッドサイド・エナジー社が運営するプルートLNG施設は、オーストラリア北西部の海岸沿いに位置し、入り組んだパイプやプラットフォーム、機械設備が密集する巨大なエネルギープラントです。最寄りの都市から1,000km以上離れた遠隔地にあり、年間490万トンのLNGを生産できる最先端の施設の一つです。
本社をパースに置くウッドサイドは、オーストラリアからメキシコ湾に至るまで、石油・ガス・新エネルギー事業を展開しています。プルートLNGの建設準備は2007年に開始され、完成までに7年を要しました。ウッドサイドはオーストラリア国内および世界中の顧客にエネルギーを供給する重要な役割を担っており、安全かつ効率的な運営が不可欠です。
「スペクターが情報を収集し、それを活用して分析を行うことで、オペレーターは次に何をすべきかを詳細に把握できます。」
— ショーン・フェルナンド(PROCデリバリーマネージャー)
ロボットの導入による安全性向上
プルートLNGの運営規模と施設の重要性を考慮すると、ダウンタイムを引き起こすような問題は未然に防ぐ必要があります。そのため、問題が深刻化する前に、頻繁かつ早期に異常を検知することが求められます。ここで活躍するのが、ボストン・ダイナミクスの機動性に優れたロボット「Spot」です。
ウッドサイドはプルートLNGで新たなデータ収集サービスを開始し、「スペクター」と名付けたSpotを施設内で定期点検に活用し始めました。オペレーターの危険な環境への露出を減らしながら、施設全体の監視を強化しています。最初のデータ収集では、スペクターが撮影した画像をもとに、ウッドサイドの性能基準に基づく電気設備の法定点検を実施しました。
ウッドサイドは、ボストン・ダイナミクスとドローン・デプロイ社と連携し、スペクターをプルートLNG施設のデジタルツイン「FUSE」と統合しました。Spotは施設内を自律的に移動し、障害物を回避しながら巡回し、転倒しても自力で復帰できる機能を備えています。
「ドローン・デプロイ社の高度なロボット点検プラットフォームにより、ウッドサイドはロボットをプログラム制御し、重要設備の点検を実施できます。これにより、検査員が危険な環境にいる時間を大幅に短縮できるのです。」
— デビッド・イングス(ドローン・デプロイ社 ロボティクス&オートメーション責任者)
複数のカメラを搭載したSpot
SpotのペイロードにはSpot CAM+IRが含まれており、30倍光学ズームカメラとサーマルカメラを搭載しています。これにより、設備の過熱リスクを検出し、機器が正常に動作しているかを確認するとともに、問題が深刻化する前に特定することが可能になります。
また、ウッドサイドのリスク評価手順や法的要件に基づき、危険区域での運用を可能にする専用の安全ペイロードを開発・導入しました。Spotが検査中にガスを感知すると、バッテリーを電気的に隔離し、即座にシャットダウンする仕組みになっています。
このような危険なルーチン作業をSpot(スペクター)が代行することで、人間は本来の強みである「問題の評価と解決」に集中できるようになります。「スペクターは情報を収集し、それを基に分析を行うことで、オペレーターが次に何をすべきかを明確に把握できます。」
— ショーン・フェルナンド(PROCデリバリーマネージャー)

作業員の状況認識を向上
スペクターは、収集した画像やデータをウッドサイドのデジタルツイン「FUSE」に直接送信します。これにより、オペレーターやアナリストは仮想環境上で問題の正確な位置を特定できます。
スペクター導入以前は、設備を探し出し、点検を完了するまでに最大90分かかることもありました。しかし、スペクターを活用することで、まず画像を確認して対応を決定し、必要なものだけを持参して作業に向かうことが可能になります。
「ロボットが撮影した画像の最大の利点は、現場に到着する前に問題を特定できることです。これにより、予備部品を持参し、すぐに修理できるため、さらなる時間の節約につながります。」
— ブルース・ヒル(ウッドサイド 電気検査コーディネーター)
さらなるペイロードの拡張性
現在、スペクタープログラムは視覚・熱画像検査に重点を置いていますが、将来的には以下のような機能を追加する可能性があります。
- ● ガス漏れや異常音の検出
- ● 高電圧変電所での危険エリア監視
- ● 360°ビューを継続的に更新し、設備の状態変化を記録
今後について、ヒル氏は次のように述べています。
「画像認識技術を活用し、欠陥の早期検出と継続的な監視を実現します。これにより、異常が発生した際に、他のチームへ迅速に通知できるようになります。」