Применение нейросетевых алгоритмов в автоматизированных системах прогнозирования и предотвращения аварий на объектах нефтегазовой отрасли
DOI:
https://doi.org/10.25726/p7329-1128-5524-jКлючевые слова:
нейросетевые алгоритмы, автоматизация, прогнозирование, предотвращение аварий, нефтегазовая отрасльАннотация
Стремительное развитие технологий искусственного интеллекта и машинного обучения открывает новые возможности для решения задач промышленной безопасности в нефтегазовом секторе. Учитывая высокий уровень риска аварийных ситуаций на объектах отрасли, использование нейросетевых алгоритмов представляется перспективным для повышения эффективности прогнозирования и предотвращения критических ситуаций. В исследовании рассмотрены возможности применения нейронных сетей для анализа данных, поступающих с датчиков промышленного оборудования, установленных на объектах нефтегазовой инфраструктуры. Основное внимание уделяется разработке модели глубокого обучения с использованием рекуррентных и сверточных нейронных сетей. Алгоритмы были обучены на больших объемах исторических данных, включая параметры оборудования, временные ряды и отчеты о предыдущих инцидентах. Для оценки эффективности моделей использовались такие метрики, как точность, полнота и f-мера. Разработанные алгоритмы продемонстрировали высокую способность к раннему выявлению отклонений в работе оборудования, что позволяет предсказывать потенциальные аварии с точностью более 90%. Кроме того, анализ временных рядов показал, что внедрение предложенной системы в реальных условиях сокращает время реакции на инциденты и уменьшает вероятность крупных аварий на 25%. Дополнительно было выявлено, что использование автономных систем прогнозирования повышает экономическую эффективность благодаря снижению затрат на ремонты и незапланированные простои. Применение нейросетевых алгоритмов в автоматизированных системах прогнозирования и предотвращения аварий на объектах нефтегазовой отрасли демонстрирует высокий потенциал в повышении безопасности и оперативности реагирования. Перспективы дальнейших исследований связаны с интеграцией различных источников данных, а также созданием комплексных моделей, способных учитывать не только технические, но и внешние факторы.
Библиографические ссылки
Еремин Н.А., Черников А.Д. Методология автоматизированной подготовки данных для машинного обучения нейросетевых моделей в интеллектуальных системах выявления и прогнозирования осложнений и аварийных ситуаций в процессе строительства нефтяных и газовых скважин // Экспозиция Нефть Газ. 2024. № 5(106). С. 24-30.
Забайкин Ю.В., Лютягин Д.В. Применение нейросетевых алгоритмов для оптимизации проектирования инфраструктуры нефтегазовых месторождений в условиях экономической изоляции в России // Экономика строительства. 2023. № 11. С. 120-126.
Зубов Д.В., Лебедев Д.А. Диагностика отказов технологического оборудования химических производств с помощью искусственного интеллекта // Программные системы и вычислительные методы. 2024. № 2. С. 30-40.
Мухаметдинова С.Г., Вахрушева Н.О., Ашкар Г.Х., Коршунов А.И. Применение нейросетевых технологий для повышения эффективности деятельности нефтегазодобывающих предприятий // Нефть. Газ. Новации. 2023. № 11(276). С. 27-32.
Строгонов А.Ю. Алгоритм диагностирования газосигнализаторов в автоматизированных системах предотвращения предпожарных и взрывоопасных режимов // Автоматизация и информатизация ТЭК. 2023. № 7(600). С. 512.
Стручкова Г.П., Капитонова Т.А., Тимофеева В.В. Классификация возможных отказов газопровода, проложенного в многолетнемерзлых грунтах с использованием искусственной нейронной сети // Проблемы безопасности и чрезвычайных ситуаций. 2023. № 6. С. 16-27.
Стручкова Г.П., Капитонова Т.А., Тимофеева В.В. Классификация возможных отказов газопровода, проложенного в многолетнемерзлых грунтах с использованием искусственной нейронной сети // Проблемы безопасности и чрезвычайных ситуаций. 2023. № 4. С. 9-20.
Сулавко А.Е., Васильев В.И., Клиновенко С.А., Ложников П.С., Сувырин Г.А., Гузаиров М.Б. Обзор нейросетевых моделей для решения задач прогнозирования аварийных ситуаций и обеспечения безопасности функционирования нефтегазовых скважин // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2024. Т. 12. № 1(44). С. 9.
Сухарев М.Г., Тверской И.В. О методологии применения математических моделей нейронных сетей к проблемам нефтегазового комплекса // Автоматизация и информатизация ТЭК. 2022. № 2(583). С. 28-35.
Хасанов И.И., Хасанова З.Р., Шакиров Р.А., Недельченко О.И. Обзор применения нейросетей в области добычи и транспорта нефти и газа // Транспорт и хранение нефтепродуктов и углеводородного сырья. 2022. № 3-4. С. 11-15.
