Технологии искусственного интеллекта для повышения эффективности эксплуатации сетей газораспределения и газопотребления

31 августа 2020
0 комментариев

В статье приведены примеры решения задач предупреждения аварий на объектах газораспределения, оценки потерь газа при авариях, утечках и аварийных сбросах.

Оригинальная статья опубликована в научно-практическом журнале «Газовая промышленность» Спецвыпуск № 3 | 789 | 2019. Авторские права на каждый номер журнала принадлежат учредителю журнала – ООО «Камелот Паблишинг».

В современных реалиях ведущие предприятия и организации страны уделяют много внимания задачам получения и углубленного анализа данных о собственных бизнес-процессах. Работа заключается в нахождении неочевидных закономерностей, которые очень сложно уловить, рассматривая таблицы с числами или графики с диаграммами.

Конечная цель состоит в повышении эффективности организации путем изменения бизнес-процессов на основе новых знаний.

Уже довольно давно бизнес начал осознавать важность данных. Для извлечения ценности их необходимо превратить в информацию, то есть правильно обработать. Глубина обработки, по аналогии с производством, влечет рост добавленной стоимости.

Газораспределительные организации, благодаря телеметрии, имеют в своем распоряжении значительные объемы данных о работе оборудования обслуживаемых объектов, но этот потенциал практически не используется. Чтобы извлечь пользу из этих данных, авторы предлагают применить новейшие методы анализа и технологии искусственного интеллекта к обработке данных телеметрии и решению актуальных практических задач газовой отрасли.

Как альтернатива разработке собственных программ в качестве инструмента обработки данных может быть использовано специализированное программное обеспечение российских производителей достаточной степени зрелости как, например, аналитическая платформа Loginom.

В статье приведены примеры решения задач предупреждения аварий на объектах газораспределения, оценки потерь газа при авариях, утечках и аварийных сбросах. Достигнуто приемлемое качество прогнозирования и оценки потерь.

Актуальность задач подтверждается сведениями Федеральной службы по экологическому, технологическому и атомному надзору (Ростехнадзор) о стабилизации показателя уровня аварийности на газовых сетях, а также отсутствием аппаратуры и методик оценки потерь газа в критических ситуациях.

В заключительной части статьи предложены новые подходы к работе с данными для обеспечения их пригодности к аналитической обработке. Авторами приведен пример подхода к процедуре замены оборудования с учетом его фактического состояния, позволяющего избежать аварийного отказа и одновременно использовать весь ресурс оборудования.

Авторы статьи:

  • С.В. Густов, к.т.н., ООО «Газпром межрегионгаз» (Санкт-Петербург, РФ)
  • Н.Ю. Воробьев, АО «Газпром газораспределение Тула» (Тула, РФ)
  • С.Н. Пахомов, к.т.н., АО «Газпром газораспределение Тула» (Тула, РФ)
  • Г.Ю. Царьков, АО «Газпром газораспределение Тула» (Тула, РФ)
  • М.В. Панарин, к.т.н., ООО «СервисНейро» (Тула, РФ)

 

pdfТехнологии искусственного интеллекта для повышения эффективности эксплуатации сетей газораспределения и газопотребления.pdf

 

Другие материалы по теме:

Прогнозирование аварий и обнаружение потерь на объектах газоснабжения. Вебинар

#индустрия

Смотрите также