ПРЕДИКТИВНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В УПРАВЛЕНИИ ТЕХНИЧЕСКИМ ОБСЛУЖИВАНИЕМ И РЕМОНТОМ СИСТЕМ АВТОМАТИКИ НА НЕФТЕГАЗОВЫХ ОБЪЕКТАХ
УДК: 681.518.25
DOI: 10.33285/0132-2222-2021-10(579)-25-30
Авторы:
ЛАПТЕВА УЛЬЯНА ВИКТОРОВНА 1,
КУЗЯКОВ ОЛЕГ НИКОЛАЕВИЧ 1,
СИДОРОВА АНАСТАСИЯ ЭДУАРДОВНА 1,
ПОПОВА НАДЕЖДА ВЛАДИМИРОВНА 1,
ЛАПИК НАТАЛЬЯ ВЛАДИСЛАВОВНА 1
1 Тюменский индустриальный университет, г. Тюмень, Россия
Ключевые слова: техническое обслуживание и ремонт; предиктивные системы; прогнозирование; машинное обучение; искусственный интеллект.
Аннотация:
В статье рассмотрены принципы создания общей интеллектуальной системы предиктивного анализа и контроля технического состояния оборудования с использованием средств машинного обучения и искусственного интеллекта. Описывается подход к мониторингу состояния нефтегазовых объектов и оптимизации процесса технологии обслуживания и ремонта. Предлагаются: схема работы интеллектуальной системы, оптимизированная карта процессов и приводится структурная схема архитектуры системы.
Список литературы:
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
Назад в номер