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SPE-220857-MS

RealTimeApplicationofDeepLearningBasedFlareSmokeDetection

KratikaGuptaandPurbaChatterjee,ExxonMobilServicesTechnologyPrivateLimited,Bengaluru,Karnataka,

India;XianzhongJohnChenandJitendraKadam,ExxonMobilTechnologyandEngineeringCompany,Spring,

Texas,UnitedStates

ThispaperwaspreparedforpresentationattheSPEAnnualTechnicalConferenceandExhibitionheldinNewOrleans,Louisiana,USA,23-25September2024.

ThispaperwasselectedforpresentationbyanSPEprogramcommitteefollowingreviewofinformationcontainedinanabstractsubmittedbytheauthor(s).Contents

ofthepaperhavenotbeenreviewedbytheSocietyofPetroleumEngineersandaresubjecttocorrectionbytheauthor(s).Thematerialdoesnotnecessarilyreflect

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consentoftheSocietyofPetroleumEngineersisprohibited.Permissiontoreproduceinprintisrestrictedtoanabstractofnotmorethan300words;illustrationsmay

notbecopied.TheabstractmustcontainconspicuousacknowledgmentofSPEcopyright.

Abstract

Thisworkfocusesondevelopingasmokedetectionmodelthatcanbeemployedinanautomated,end-

to-endflaresmokedetection,alertinganddistributedcontrolsolutionthatleveragesexistingflareClosed

CircuitTelevision(CCTV)camerasusedatmanufacturingfacilities.Atthecoreofthissolutionisadeep-

learningcomputervisionmodelthatisdevelopedleveraginganextensiveanddiversedatasetandthemodel

hasdemonstratedfit-for-useperformanceinwide-rangingconditions.Thesmokedetectionmodelusesa

novelapproachforrealtimedetectionofhydrocarbonemissionleveragingsemanticsegmentation,through

compactvisiontransformers.Thisinnovativeapp

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