ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ АВАРИЙ НА НЕФТЕПРОВОДАХ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА ЦИФРОВЫХ ДАННЫХ
Опубликован 17.05.2026
Ключевые слова
- нефтепровод, промышленная безопасность, цифровой мониторинг, диагностика трубопроводов, машинное обучение, нефтегазовая отрасль, аварийность, коррозия, интеллектуальная система, прогнозирование
Как цитировать
Аннотация
В статье рассматривается проблема аварийности магистральных нефтепроводов, связанная с износом оборудования, коррозией труб и несвоевременным выявлением дефектов. Актуальность исследования обусловлена ростом экологических и экономических рисков в нефтегазовой отрасли. Цель работы заключается в разработке интеллектуальной системы прогнозирования аварий на основе анализа цифровых данных мониторинга. В статье исследуются современные методы диагностики состояния нефтепроводов, а также возможности применения алгоритмов машинного обучения для раннего выявления опасных участков. Научная новизна исследования состоит в создании модели прогнозирования, способной анализировать совокупность параметров давления, температуры, вибрации и скорости потока для определения вероятности аварии. Практическая значимость работы заключается в снижении риска разгерметизации трубопроводов и повышении уровня промышленной безопасности.
Библиографические ссылки
- Гумеров А. Г. Транспорт нефти и газа. — Москва: Недра, 2021.
- Коршак А. А. Диагностика магистральных трубопроводов. — Санкт-Петербург: Профессия, 2020.
- Иванцов О. М. Промышленная безопасность объектов нефтегазовой отрасли. — Москва: Инфра-М, 2022.
- Соколов В. П. Цифровые технологии в нефтегазовой промышленности. — Казань: Фен, 2021.
- Фролов И. Е. Машинное обучение в технических системах. — Москва: Техносфера, 2020.