PREDICTIVE TECHNOLOGIES IN MAINTENANCE OF TECHNICAL MANAGEMENT AND REPAIR OF AUTOMATION SYSTEMS AT OIL AND GAS FACILITIES
UDC: 681.518.25
DOI: 10.33285/0132-2222-2021-10(579)-25-30
Authors:
LAPTEVA ULYANA VIKTOROVNA 1,
KUZYAKOV OLEG NIKOLAEVICH 1,
SIDOROVA ANASTASIA EDUARDOVNA 1,
POPOVA NADEZHDA VLADIMIROVNA 1,
LAPIK NATALIA VLADISLAVOVNA 1
1 Tyumen Industrial University, Tyumen, Russian Federation
Keywords: maintenance and repair, predictive systems, forecasting, machine learning, artificial intelligence
Annotation:
The paper considers the principles of creating a general intelligent system for predictive analysis and control of equipment technical state using machine learning and artificial intelligence. An approach to monitoring the state of oil and gas facilities and optimizing the process of maintenance and repair technology is described. A diagram of an intelligent system operation and an optimized map of processes are proposed, a structural diagram of the system architecture is presented as well.
Bibliography:
1. ГОСТ 18322-2016. Системы технического обслуживания и ремонта техники. Термины и определения. - Введ. 2017-09-01. - М.: Стандартинформ, 2017. - II, 14 с. - URL: https://docs.cntd.ru/document/1200144954 (дата обращения 01.08.2021).
2. ГОСТ 27.002-2015 Надежность в технике. Термины и определения. - Введ. 2017-03-01. - М.: Стандартинформ, 2016. - V, 24 с. - URL: https://docs.cntd.ru/document/1200136419 (дата обращения 01.08.2021).
3. Larose D.T., Larose C.D. Data Mining and Predictive Analytics. - John Wiley & Sons Limited, 2015. - 824 p.
4. Интеллектуальный предиктивный мультимодальный анализ слабоструктурированных больших данных / Н.Г. Ярушкина, И.А. Андреев, Г.Ю. Гуськов [и др.]. - Ульяновск: УлГТУ, 2020. - 220 с. - URL: https://e.lanbook.com/book/170653 (дата обращения 10.08.2021).
5. Сигель Э. Просчитать будущее: Кто кликнет, купит, соврёт или умрёт. - М.: Альпина Паблишер, 2014. - 374 с.
6. Федоров В.М., Грисько А.С. Предикативная модель упреждения кризисных ситуаций на промышленных предприятиях машиностроительного комплекса Омской области на основе множественного дискриминантного анализа // Российское предпринимательство. - 2010. - № 1-1. - С. 66-70.
7. Гусенков А., Биряльцев Е., Жибрик О. Интеллектуальный поиск в структурированных массивах информации. - LAP LAMBERT Academic Publishing, 2015. - 129 с.
8. Эксплуатация наземных транспортно-технологических средств: учеб. в 2 ч. Ч. 1. Надежность, монтаж, система технического обслуживания, ремонта и технология сервиса наземных транспортно-технологических средств / сост. А.Г. Жданов [и др.]. - Самара: СамГУПС, 2019. - 214 с. - URL: https://e.lanbook.com/book/145832 (дата обращения 16.08.2021).
9. Андреева М.А., Кузяков О.Н. О повышении эффективности управления на основе концепции промышленного интернета вещей // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. - 2020. - № 12(569). - С. 33-37. - DOI: 10.33285/0132-2222-2020-12(569)-33-37
Back to issue