Детальная информация

Данная работа посвящена разработке метода балльно-факторной корректировки частоты аварий для технологического трубопровода газоперерабатывающего завода с использованием искусственного интеллекта, направленного на повышение точности оценки риска с учётом реальных эксплуатационных условий и влияния изменяющихся факторов. Цель данного исследования заключается в разработке метода балльно-факторной корректировки частоты аварий для технологического трубопровода газоперерабатывающего завода с использованием искусственного интеллекта. Объектом исследования является технологический трубопровод газоперерабатывающего завода. Предметом исследования является совокупность факторов, определяющих частоту аварий на технологическом трубопроводе. Задачи, решенные в ходе исследования: 1. Анализ методов оценки техногенного риска на объектах газоперерабатывающего комплекса. 2. Определение факторов, влияющих на вероятность возникновения аварии на объектах газоперерабатывающего комплекса на примере Астраханского газоперерабатывающего завода. 3. Разработка метода балльно-факторной корректировки частоты аварий для технологического трубопровода газоперерабатывающего завода с использованием искусственного интеллекта. 4. Апробация метода. В результате исследования были проанализированы методы оценки техногенного риска на объектах газоперерабатывающего комплекса, определены факторы, влияющие на вероятность возникновения аварии на объектах газо-перерабатывающего комплекса на примере Астраханского газоперерабатывающего завода, разработан метод балльно-факторной корректировки частоты аварий для технологического трубопровода газоперерабатывающего завода с использованием искусственного интеллекта, проведена апробация метода. Для достижения результатов в работе были использованы такие информационные технологии, как официальный интернет-портал правовой информации (pravo.gov.ru), Политех электронная библиотека (elib.spbstu.ru), научная электронная библиотека (www.elibrary.ru), Microsoft Excel, GigaChat, Aлиса AI, Copilot, Qwen, DeepSeek, Phind AI, Grok. В результате проведенных исследований были предложены решения, направленные на формирование адаптивного метода балльно‑факторной корректировки частоты аварий, которые включают систему факторов, их весовые коэффициенты, правила балльной оценки и порядок практического применения метода для технологического трубопровода газоперерабатывающего за-вода.

This work is devoted to the development of a method for point-factor correction of the frequency of accidents for the technological pipeline of a gas processing plant using artificial intelligence, aimed at improving the accuracy of risk assessment, taking into account real operating conditions and the influence of changing factors. The purpose of this study is to develop a method for point-factor correction of the frequency of accidents for a technological pipeline of a gas processing plant using artificial intelligence. The object of the study is the technological pipeline of a gas processing plant. The subject of the study is a set of factors that determine the frequency of ac-cidents on a process pipeline. Tasks solved during the research: 1. Analysis of methods for assessing technogenic risk at the facilities of the gas processing complex. 2. Determination of the factors influencing the probability of an accident at the facilities of the gas processing complex using the example of the Astrakhan gas Processing Plant. 3. Development of a method of point-factor correction of the frequency of accidents for the technological pipeline of a gas processing plant using artificial intelligence. 4. Approbation of the method. As a result of the study, methods for assessing technological risk at the facilities of the gas processing complex were analyzed, factors influencing the probability of an accident at the facilities of the gas processing complex were identified us-ing the example of the Astrakhan gas processing Plant, a method for point-factor correction of the frequency of accidents for the technological pipeline of the gas processing plant using artificial intelligence was developed, and the method was tested. To achieve the results, such information technologies as the official Internet portal of legal information were used in the work (pravo.gov.ru), Polytechnic Elec-tronic Library (elib.spbstu.ru), scientific electronic library (www.elibrary.ru), Mi-crosoft Excel, GigaChat, Jandex Alice, Copilot, Qwen, DeepSeek, Phind AI, Grok. As a result of the conducted research, solutions have been proposed aimed at forming an adaptive method of point‑factor correction of the frequency of acci-dents, which include a system of factors, their weighting coefficients, scoring rules and the procedure for practical application of the method for the technological pipeline of a gas processing plant.