АНАЛИЗ МОДЕЛЕЙ КЛАССИФИКАЦИИ ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ ПРЕЦЕДЕНТНЫХ СОБЫТИЙ В ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССАХ ДОБЫЧИ НЕФТИ И ГАЗА

О журнале

Новости

Цели и сфера

Основатель и издатель

Редакционная коллегия

Условия лицензирования

Конфиденциальность

Отношение к плагиату

Публикационная этика

Политика архивирования

Подписка

Для авторов

Инструкции для авторов

Процесс рецензирования

Авторские права

Договор о передаче прав

Редакционные сборы

Архив

Все выпуски

Поиск

Контакты

Контакты

А. В. Звягинцева
д.т.н., доцент, профессор кафедры компьютерных технологий ФГБОУ ВО «ДонГУ»
Область научных интересов: системный анализ, событийная и комплексная оценка; безопасность и управление социально экономическими и техногенными системами; информационно-аналитические системы; обработка и анализ данных.
Число научных публикаций – более 150.

И. Ю. Ковалев
аспирант кафедры компьютерных технологий ФГБОУ ВО «ДонГУ»
Область научных интересов: машинное обучение, рекомендательные системы, нейронные сети, интеллектуальный анализ данных, прогнозирование событий
Число научных публикаций – более 3

Скачать pdf

УДК 004.891.3: 005.332.7
DOI 10.24412/2413-7383-2025-2-37-66-78
Язык: Русский
Аннотация: В статье проводится сравнительное тестирование моделей классификации событий на примере датасета аварий на нефтяных скважинах с естественным притоком нефти и газа. Осуществлен анализ и обработка данных, проведена настройка гиперпараметров каждой модели, выполнено обучение моделей, проведено тестирование и рассчитаны метрики.
Ключевые слова: события, нефтедобыча, бинарная классификация, машинное обучение.

Список литературы:
1. Energy Institute Statistical Review of World Energy 2024 – Energy Institute. 2024, 76 p.
2. Jenergeticheskaja strategija Rossijskoj Federacii do 2050 goda. Moscow, Ministerstvo jenergetiki Rossijskoj Federacii, 2025, 107 p.
3. Shmal' G.I. Problemy pri razrabotke trudnoizvlekaemyh zapasov nefti v Rossii i puti ih reshenija. Georesursy, no 18(4), 2016: 256–260.
4. Kalarash R.A., Korotkova T.G. Statistika avarij na ob"ektah neftehimicheskoj i neftepererabatyvajushhej promyshlennosti. Nauchnye trudy KubGTU, no 7, 2019: 314–324.
5. Uroki, izvlechennye iz avarij. Tekst: jelektronnyj. Rostehnadzor: [sajt]. URL https://www.gosnadzor.ru/ industrial/oil/lessons/ (28.05.2025).
6. Rukovodstvo po bezopasnosti “Metodicheskie rekomendacii po klassifikacii avarijno opasnyh proisshestvij na opasnyh proizvodstvennyh ob"ektah neftegazovogo kompleksa”. Utv. Prikazom Rostehnadzora ot 20.11.2023, no 410, 17 p.
7. Zviaginceva A.V., Guchmazova T.K., Klemenjuk V.R. Vyjavlenie vzaimosvjazi slozhnyh sobytij na primere analiza statisticheskih dannyh o chrezvychajnyh situacijah. Vestnik DonNU. Serija G: Tehnicheskie nauki, no 3, 2024: 45–54.
8. Alvarez G. Operational Risk Quantification: Mathematical Solutions for Analyzing Loss Data, 2001, 18 p.
9. Upravlenie riskami organizacij. Integrirovannaja model'. Kratkoe izlozhenie. Konceptual'nye osnovy. Proektnyj konsul'tativnyj sovet COSO, 2004, 111 p.
10. Zviaginceva A.V. Verojatnostnye metody kompleksnoj ocenki prirodno-antropogennyh sistem. Moscow, Spektr, 2016, 258 p.
11. Chernovalova M.V., Chernenskij L.L., Makarova M.M. Precedentnyj podhod dlja ocenki vlijanija molnij na sistemy ulichnogo osveshhenija s ispol'zovaniem ontologij. Programmnye produkty i sistemy, no 35(4), 2022: 729–736.
12. Mikrjukov A.A., Kuular A.V. Sovershenstvovanie processa upravlenija incidentami na osnove precedentnogo podhoda. Otkrytoe obrazovanie. V.25, no 4, 2021: 47–54.
13. Rychka O.V. Analiz jeffektivnosti usovershenstvovannyh metodov poiska i obrabotki anomalij dlja nelinejnyh modelej s vnutrennej linejnost'ju. Problemy iskusstvennogo intellekta, no 3(18), 2020: 101–110.
14. Krivov M.V., Aslamova E.A., Aslamova V.S. Sistema vyrabotki strategij upravlenija promyshlennoj bezopasnost'ju. Vestnik Tomskogo gosudarstvennogo universiteta. Upravlenie, vychislitel'naja tehnika i informatika, no 59, 2022: 55–65.
15. Safonov V.S., Odisharija G.Je., Shvyrjaev A.A. Teorija i praktika analiza riska v gazovoj promyshlennosti. Moscow, NUMC Minprirody Rossii, 1996, 207 p.
16. David M.W. Evaluation: from precision, recall and F-measure to ROC, informedness, markedness and correlation // International Journal of Machine Learning Technology. Vol.2, no 1, 2011: 37–63.
17. NORSOK D-010 Well integrity in drilling and well operations. 2013. Standards Norway, 224 p.
18. GOST R 54483-2021. Neftjanaja i gazovaja promyshlennost'. Sooruzhenija neftegazopromyslovye morskie. Obshhie trebovanija. Moscow, Rossijskij institut standartizacii, 2021, 45 p.
19. GOST R 53554-2009. Poisk, razvedka i razrabotka mestorozhdenij uglevodorodnogo syr'ja. Terminy i opredelenija. Moscow, Standartinform, 2020, 19 p.
20. R.E.V. Vargas, et al. A realistic and public dataset with rare undesirable real events in oil wells // Journal of Petroleum Science and Engineering. . Vol.181, 2019, 9 p.
21. GOST R 59304-2021. Neftjanaja i gazovaja promyshlennost'. Sistemy podvodnoj dobychi. Terminy i opredelenija. Moscow, Standartinform, 2021, 16 p.
22. 3W Dataset [online]. Available at: https://github.com/ricardovvargas/3w_dataset (accessed May 20, 2025).

Выпуск: 2(37)'2025
Раздел: СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ, УПРАВЛЕНИЕ И ОБРАБОТКА ИНФОРМАЦИИ, СТАТИСТИКА
Как цитировать: Звягинцева, А. В. Анализ моделей классификации для распознавания прецедентных событий в технологических процессах добычи нефти и газа / А. В. Звягинцева, И. Ю. Ковалев // Проблемы искусственного интеллекта. – 2025. – № 2(37). – С. 66-78. – DOI 10.24412/2413-7383-2025-2-37-66-78. – EDN GUKVXJ.

Назад к выпуску 2(37)'2025