پیشبینی نشت و خرابی تجهیزات نفتی با استفاده از ماشین لرنینگ

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.

کلیدواژه ها:

الگوریتم ، یادگیری ماشین ، تجهیزات نفتی ، شبکه عصبی