Методы анализа данных для прогнозной аналитики в нефтегазовой компании

Abstract

Работа посвящена исследованию методов анализа данных в нефтегазовой компании на основе методов машинного обучения для прогнозирования отказов насосно-компрессорных труб. В ходе работы проведен анализ актуальности и проблематики нефтегазовой сферы деятельности, приведено описание разработки интеллектуальной информационной системы прогнозирования отказов насосно-компрессорных труб нефтяных и газовых скважин, проведена обработка и анализ данных отказов насосно-компрессорных труб нефтегазовой отрасли с использованием методов машинного обучения. Областью применения результатов выполненной работы являются предприятия нефтегазового комплекса. Полученные результаты позволят снизить затраты на ремонт и обслуживание нефтепромыслового оборудования.

The work is devoted to the study of data analysis methods in an oil and gas company based on machine learning methods for predicting tubing failures. In the course of the work, an analysis of the relevance and problems of the oil and gas field of activity was carried out, a description was given of the development of an intelligent information system for predicting failures of tubing of oil and gas wells, processing and analysis of failure data of tubing of the oil and gas industry was carried out using machine learning methods. The area of ??application of the results of the work performed is the enterprises of the oil and gas complex. The results obtained will reduce the cost of repair and maintenance of oilfield equipment.