پیشبینی نشت و خرابی تجهیزات نفتی با استفاده از ماشین لرنینگ

چکیده مقاله

در دهه های اخیر، نشت و خرابی تجهیزات نفتی به یکی از چالش های جدی در صنعت نفت و گاز تبدیل شده است که می تواند عواقب زیست تمحیطی و اقتصتادی سنگینی به هاراه داشته باشد استفاده از تکنیک های یادگیری ماشین برای پیشبینی این مشکلات، به عنوان یک راهکار نوآورانه، مورد توجه قرار گرفته است تا این تحقیق به تحلیل داده های تاریخی، شامل پارامترهای فنی و محیطی، می پردازد و مدل های پیشبینی مبتنی بر الگوریتم های یادگیری عمیق و ماشین را توسعه می دهد با استفاده از روش های مختلف نظیر درخت تصمیم، شبکه های عصبی و ماشین های بردار پشتیبان، دقت پیشبینی نشت و خرابی تجهیزات بهبود یافته است و نتایج نشان می دهند که این مدل ها قادر به شناسایی الگوهای بحرانی و ارائه هشدارهای به موقع هستند همچنین، این روش ها می توانند به بهینه سازی فرآیندهای نگهداری و کاهش هزینه ها کمک کنند در نهایت، این مقاله به اهمیت ادغام فناوری های نوین در صنعت نفت و گاز برای افزایش ایمنی و کاهش ریسک ها تاکید می کند به علاوه، استفاده از داده های سنسورهای پیشرفته و اینترنت اشیا IoT در این زمینه می تواند دقت پیشبینی ها را به طور قابل توجهی افزایش دهد و قابلیت های تصمیم گیری به موقع را بهبود بخشد این رویکرد می تواند به عنوان یک مدل پیشرفته برای آینده مدیریت ریسک در صنایع مشابه نیز به کار گرفته شود

کلیدواژه‌ها

نویسندگان

محمد خدادوستی

دانشجو کارشناسی ارشد مهندسی مکانیک – طراحی کاربردی دانشگاه صنعت نفت، آبادان، ایران

مهدی رضایی

دانشجو کارشناسی ارشد مهندسی نفت – اکتشاف دانشگاه صنعت نفت، آبادان، ایران

�دادوستی، محمد و رضایی، مهدی،1403،پیشبینی نشت و خرابی تجهیزات نفتی با استفاده از ماشین لرنینگ،پنجمین کنفرانس بین المللی هوش مصنوعی و چشم انداز آینده آن در علوم مهندسی برق ، کامپیوتر ، مکانیک و مخابرات،مشهد

ارائه‌شده در

مجموعه مقالات پنجمین کنفرانس بین المللی هوش مصنوعی و چشم انداز آینده آن در علوم مهندسی برق ، کامپیوتر ، مکانیک و مخابرات17 اسفند 1403 · مشهد