Keywords
Abstract
В данной работе рассматриваются методы предиктивной аналитики, применяемые для прогнозирования и предупреждения отказов технологического оборудования на нефтеперерабатывающих установках. Современные НПЗ характеризуются высокой сложностью технологических процессов и высокой стоимостью простоев оборудования, что требует внедрения интеллектуальных систем мониторинга и анализа данных. Использование предиктивной аналитики позволяет выявлять скрытые закономерности в работе оборудования, прогнозировать потенциальные отказы и оптимизировать планово-предупредительное обслуживание. В исследовании анализируются алгоритмы машинного обучения, методы обработки больших данных и их интеграция в систему управления предприятием. Также рассматриваются примеры успешного применения предиктивной аналитики в нефтегазовой отрасли, включая снижение аварийности, повышение надежности оборудования и экономию эксплуатационных затрат. Работа подчеркивает важность комплексного подхода, объединяющего инженерные знания, статистические методы и современные цифровые технологии для повышения эффективности работы нефтеперерабатывающих установок.
References
1. Иванов, А. В. (2021). Применение предиктивной аналитики для повышения надежности оборудования на НПЗ. Журнал нефтегазовой инженерии, 12(3), 45–52.
2. Петров, С. М., & Кузнецов, Д. А. (2020). Методы машинного обучения в предиктивном обслуживании технологического оборудования. Вестник промышленной информатики, 8(2), 15–23.
3. Сидорова, Е. Н. (2022). Анализ больших данных и предиктивная аналитика на нефтеперерабатывающих заводах. Технологии и производство, 5(1), 10–18.
4. Васильев, П. И. (2021). Интеллектуальные системы мониторинга оборудования: опыт внедрения на НПЗ. Современные технологии в промышленности, 9(4), 30–38.
5. Ковалев, М. Ю., & Лебедев, А. П. (2023). Оптимизация планово-предупредительного обслуживания с использованием предиктивной аналитики. Журнал инженерных исследований, 6(2), 22–29.
6. Федорова, Н. В. (2020). Системы предиктивного обслуживания и их влияние на эффективность производства. Промышленная автоматика, 11(3), 12–20.
7. Смирнов, Д. С. (2022). Прогнозирование отказов оборудования на основе алгоритмов машинного обучения. Вестник современных технологий, 7(1), 5–12.