Разработка интеллектуальных систем прогнозного технического обслуживания нефтегазового оборудования с использованием анализа больших данных для повышения операционной эффективности

Данная книга посвящена разработке интеллектуальных систем прогнозного технического обслуживания нефтегазового оборудования с использованием анализа больших данных. Авторы подробно описывают современные подходы к сбору, хранению и обработке информации, получаемой с производственных установок, а также методы анализа, позволяющие выявлять закономерности и предсказывать потенциальные неисправности. В книге рассматриваются принципы интеграции технологий машинного обучения, искусственного интеллекта и аналитики данных для создания надежных систем диагностики и мониторинга технического состояния оборудования. Особое внимание уделяется реализации оптимизационных алгоритмов, позволяющих сокращать время простоя, снижать эксплуатационные риски и увеличивать ресурс техники. Анализируются кейс-стади, демонстрирующие практическую эффективность предложенных решений в условиях нефтегазовой отрасли. Книга предназначена для инженеров, исследователей и управленцев, заинтересованных в повышении операционной эффективности предприятий, а также студентов технических специальностей. Представленные подходы способствуют созданию адаптивных систем, которые быстро реагируют на изменения в технологическом процессе и способствуют минимизации затрат на обслуживание. Читатель получает всестороннее представление о современных трендах в сфере дефектоскопии и профилактического ремонта, что позволяет применять полученные знания для решения актуальных производственных задач.

ISBN 978-1-963992-26-7

DOI 10.25726/k8275-6983-9287-w