Модель машинного обучения для прогнозирования аварий на технологических объектах добычи газа

Аннотация: Возникновение аварийных ситуаций на предприятиях приводит к прекращению или ослаблению рабочего потока, что несёт экономические убытки независимо от того, насколько быстро аварии устранены. Следовательно, воз-можность заранее предупредить возникновение подобных ситуаций будет крайне востребована во многих отрас-лях экономики. В работе реализован подход к подготовке данных из БД SCADA-системы, используя алгоритм вычисления средних значений параметров за единицу времени и корреляционный анализ. На подготовленных дан-ных обучена модель машинного обучения, использующая реализацию метода случайного леса для классификации текущего состояния участка технологического объекта как предаварийной для симуляции работы реальной систе-мы в потоковом режиме. Получившаяся модель без тонкой настройки и оптимизации гиперпараметров показала высокие значения точности предсказания и других метрик, что позволяет говорить о возможности использования моделей машинного обучения для решения задачи.

Ключевые слова: классифи-катор, технологический процесс, прогнозирование аварий, scada, подготовка данных, машинное обучение