Details

Работа посвящена исследованию и разработке системы прогнозирования аварий и утечек нефтепроводов с использованием методов машинного обучения. Задачи, которые решались в ходе исследования: 1. Провести анализ существующих методов к прогнозированию аварий и утечек в нефтегазовой отрасли. 2. Классифицировать аварии и утечки, определить их основные характеристики и факторы, влияющие на их возникновение. 3. Разработать архитектуру системы прогнозирования, включая выбор алгоритмов машинного обучения и определение требований к данным. 4. Реализовать математическую модель прогнозирования на основе временных рядов параметров нефтепроводов. 5. Провести тестирование и валидацию модели с использованием реальных и синтетических данных. 6. Оценить эффективность системы, ее точность и устойчивость, а также определить перспективы ее внедрения в производственные процессы. Методы исследования включали применение временных рядов, машинное обучение на основе нейронных сетей, обработку данных с использованием Python, визуализацию данных с помощью Matplotlib и Seaborn, а также создание пользовательского интерфейса на основе библиотеки Tkinter. Работа выполнена на основе синтетических данных, имитирующих параметры нефтепровода, таких как давление и температура. Разработанная модель использует алгоритмы глубокого обучения для анализа временных зависимостей параметров, что позволяет прогнозировать вероятность аварий. В процессе исследования была разработана система, включающая: - архитектуру для анализа и прогнозирования аварий; - блок-схему интеграции системы в инфраструктуру нефтепроводов; - алгоритмы прогнозирования и дообучения модели; - графический интерфейс для обработки, визуализации данных и взаимодействия с пользователем. В результате была создана система прогнозирования, способная предсказывать аварии с точностью до 95%. Прогнозирование сопровождается графическим представлением данных, распределения ошибок и зависимости фактических и прогнозируемых значений. Разработанная система обладает потенциалом для применения в реальных условиях с целью повышения надежности работы нефтепроводов и снижения экологических и экономических рисков. Перспективы ее внедрения включают адаптацию под конкретные эксплуатационные условия, дообучение на реальных данных и интеграцию с существующими системами мониторинга нефтепроводов.

This work is dedicated to the study and development of a system for predicting accidents and leaks in pipelines using machine learning methods. Research objectives: 1) Analyze existing methods and approaches to predicting accidents and leaks in the oil and gas industry. 2) Classify accidents and leaks, identify their main characteristics, and determine the factors influencing their occurrence. 3) Develop the architecture of the prediction system, including the selection of machine learning algorithms and the definition of data requirements. 4) Implement a mathematical prediction model based on time series of pipeline parameters. 5) Conduct testing and validation of the model using real and synthetic data. 6) Evaluate the effectiveness of the system, its accuracy, and robustness, and determine prospects for its integration into production processes. Research methods included the application of time series analysis, machine learning based on neural networks, data processing using Python, data visualization with Matplotlib and Seaborn, and the creation of a graphical user interface using the Tkinter library. The study was conducted using synthetic data simulating pipeline parameters such as pressure and temperature. The developed model uses deep learning algorithms to analyze temporal dependencies of the parameters, enabling the prediction of accident probabilities. During the research, a system was developed that includes: 1) architecture for analyzing and predicting accidents; 2) a block diagram for integrating the system into pipeline infrastructure; 3) algorithms for prediction and model fine-tuning; 4) a graphical user interface for data processing, visualization, and user interaction. As a result, a predictive system was created capable of forecasting accidents with an accuracy of up to 95%. The prediction process is accompanied by graphical representations of data, error distributions, and the relationship between actual and predicted values. The developed system has significant potential for application under real-world conditions to improve the reliability of pipeline operations and reduce environmental and economic risks. Its implementation prospects include adaptation to specific operational conditions, fine-tuning based on real-world data, and integration with existing pipeline monitoring systems.