AP25794391 – Исследование и внедрение методов Машинного обучения для мониторинга состояния, диагностики и предиктивной аналитики механизированного фонда нефтедобывающих скважин

Цель – Изучение и разработка интеллектуальной системы на основе методов Машинного обучения, которая позволит осуществлять мониторинг технического состояния оборудования нефтедобывающих скважин, проводить точную диагностику потенциальных неисправностей, прогнозировать их возникновение. Задача проекта – создание инструментария для раннего обнаружения потенциальных неисправностей скважин, что позволит снизить затраты на ремонт и повысить эффективность добычи.

Актуальность: Нефтегазовая отрасль постоянно развивается, генерируя большие объемы данных для оптимизации производственных процессов. В условиях цифровой трансформации анализ больших данных становится ключевым фактором повышения эффективности предприятий. Применение искусственного интеллекта и методов машинного обучения позволяет принимать более точные и своевременные управленческие решения. Прогнозные модели помогают снижать риски простоев оборудования и эффективно управлять активами. В связи с этим внедрение интеллектуальных аналитических систем в нефтегазовой отрасли является актуальной задачей.

Научный руководитель:  Актаукенов Даур Акконусович

Ожидаемые и достигнутые результаты: В рамках проекта была разработана и обучена модель Машинного обучения для раннего выявления неисправностей скважинного оборудования. Система позволяет своевременно планировать ремонтные работы, повысить надежность эксплуатации скважин и оптимизировать процессы технического обслуживания. Интеллектуальная рекомендательная система основана на исторических данных и современных алгоритмах, что обеспечивает точное прогнозирование вероятности отказов оборудования. Социально-экономический эффект – создание новых рабочих мест и увеличение налоговых поступлений. Экологический аспект – снижение негативного воздействия на окружающую среду. Научно-техническая новизна заключается во внедрении адаптивных прогнозных моделей и искусственного интеллекта в нефтегазовую отрасль. Международное значение – результаты представляют интерес для мирового научного сообщества и могут быть применены в других странах.