Архив статей журнала
Проведено аналитическое исследование проблемы предупреждения аварийных ситуаций и предиктивной диагностики оборудования при добыче углеводородов на нефтегазовых месторождениях, а также способов решения данной проблемы путем использования искусственного интеллекта, основанного на глубоких нейронных сетях. Одним из ключевых факторов, сдерживающих развитие систем предиктивной диагностики оборудования, является недостаток данных, описывающих предаварийные ситуации, которые необходимы для качественного обучения нейросетевых моделей. Приводится обзор публикаций и исследований последних лет по тематике анализа телеметрических данных и распознавания аварийных ситуаций. Рассматриваются нейросетевые модели, которые могут быть использованы для прогнозирования выхода из строя насосно-компрессорного оборудования и других агрегатов. Изучены случаи применения нейросетевых моделей, специально обученных для решения данной задачи, а также нейросетевые модели, используемые в иных задачах, но анализирующие схожие структуры данных. Поднимается вопрос переноса обучения, чтобы адаптировать нейросетевые модели, изначально разработанные и обученные для других областей, к использованию в рассматриваемой области, в целях уменьшения объема выборки при обучении промышленного искусственного интеллекта. Проведено сравнение достигнутых результатов, обозначены преимущества и недостатки существующих технических решений.
В статье предлагаются два подхода к анализу временных рядов численности бактериопланктона в трех различных слоях водной толщи озера Байкал. При первом подходе рассчитываются значения сезонной компоненты рядов методом скользящей средней и строятся аддитивные и мультипликативные модели, из которых на основании рассчитанных коэффициентов достоверности, выбираются лучшие. Проводится интерпретация оценок значений сезонной компоненты в каждой из них. При втором подходе выполняется корреляционно-регрессионный анализ совместного изменения численности бактериопланктона, температуры и уровня воды озера. Выдвигаются и проверяются статистические гипотезы о значимости коэффициентов корреляции между рассматриваемыми факторами. Строится математическая модель множественной регрессии с включением фиктивных переменных, описывающих влияние сезонных колебаний на изменение численности бактериопланктона. Рассчитывается статистическая оценка значимости построенной модели и включенных в модель факторов. Приводится интерпретация результатов корреляционно-регрессионного анализа по отношению к исследуемой предметной области. Делается вывод о том, что полученные результаты могут быть использованы при прогнозировании количества бактериопланктона в разные периоды времени, при составлении экологического обоснования состояния озера, а также прогноза его микробиологического режима.