ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ПРЕДСКАЗАНИЯ АВАРИЙ НА НЕФТЕГАЗОПРОМЫСЛОВОМ ОБОРУДОВАНИИ

Аннотация

Аварии на нефтегазопромысловом оборудовании представляют собой значительную угрозу, как с точки зрения безопасности, так и с точки зрения экономических и экологических последствий. Повышение надежности и минимизация рисков отказа оборудования являются приоритетными задачами для отрасли. В современных условиях традиционные методы мониторинга и диагностики оборудования зачастую не обеспечивают достаточного уровня предсказуемости аварийных ситуаций. В связи с этим возникает необходимость внедрения более эффективных подходов, таких как анализ данных с использованием методов машинного обучения, которые способны выявлять скрытые закономерности и предсказывать потенциальные инциденты.

Целью данного исследования является разработка модели предсказания аварий на нефтегазопромысловом оборудовании с применением методов машинного обучения. Для достижения этой цели необходимо решить ряд задач, включая изучение существующих методов анализа данных, сбор и подготовку исторических данных о работе оборудования, разработку и тестирование модели, а также оценку ее точности и надежности. Ожидается, что результаты исследования будут способствовать повышению безопасности и эффективности эксплуатации оборудования, а также оптимизации процессов технического обслуживания.