Статья: МОДЕЛЬ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ АВАРИЙ НА ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ОБЪЕКТАХ ДОБЫЧИ ГАЗА (2025)

Читать онлайн

Возникновение аварийных ситуаций на предприятиях приводит к прекращению или ослаблению рабочего потока, что несёт экономические убытки независимо от того, насколько быстро аварии устранены. Следовательно, возможность заранее предупредить возникновение подобных ситуаций будет крайне востребована во многих отраслях экономики. В работе реализован подход к подготовке данных из БД SCADA-системы. используя алгоритм вычисления средних значений параметров за единицу времени и корреляционный анализ. На подготовленных данных обучена модель машинного обучения, использующая реализацию метода случайного леса для классификации текущего состояния участка технологического объекта как предаварийной для симуляции работы реальной системы в потоковом режиме. Получившаяся модель без тонкой настройки и оптимизации гиперпараметров показала высокие значения точности предсказания и других метрик, что позволяет говорить о возможности использования моделей машинного обучения для решения задачи.

Ключевые фразы: машинное обучение, подготовка данных, scada, прогнозирование аварий, технологический процесс, классификатор
Автор (ы): ГАРИПОВ Е.Т. (GARIPOV E.T.), Боровской Игорь Георгиевич (Borovskoy I. G.), Кручинин Владимир Викторович (Kruchinin V. V.)
Журнал: ДОКЛАДЫ ТОМСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ И РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ

Предпросмотр статьи

Идентификаторы и классификаторы

SCI
Образование
УДК
004.8. Искусственный интеллект
Для цитирования:
ГАРИПОВ Е.Т., БОРОВСКОЙ И. Г., КРУЧИНИН В. В. МОДЕЛЬ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ АВАРИЙ НА ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ОБЪЕКТАХ ДОБЫЧИ ГАЗА // ДОКЛАДЫ ТОМСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ И РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ. 2025. Т. 28 № 3
Текстовый фрагмент статьи
Моя история просмотров (10)
Будьте первым, кто начнет обсуждение

Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.