ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ МЕТОДОВ АНАЛИЗА ДАННЫХ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПАРАМЕТРОВ РАБОТЫ ТУРБОАГРЕГАТА | Научно-инновационный портал СФУ

ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ МЕТОДОВ АНАЛИЗА ДАННЫХ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПАРАМЕТРОВ РАБОТЫ ТУРБОАГРЕГАТА

Перевод названия: EFFICIENCY RESEARCH OF APPLICATION OF DATA ANALYSIS TECHNIQUES FOR TURBO UNITS PARAMETERS PREDICITION

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2015

Ключевые слова: турбоагрегат, turbo-unit, data mining, neural networks, diagnostics, Regression techniques, prediction, интеллектуальный анализ данных, нейронные сети, диагностика, методы регрессии, прогнозирование

Аннотация: В статье рассматривается возможность применения методов интеллектуального анализа данных для распознавания и прогнозирования предаварийных и аварийных ситуаций на турбоагрегатах, применяемых в нефтегазовом комплексе. Аварийные ситуации, возникающие на промышленных объектах, таких как нефтеперерабатывающие и предприятия, могут нанести существенный ущерб окружающей среде, экономике, привести к человеческим жертвам и серьезным разрушениям. На примере данных, полученных с датчиков, установленных на турбоагрегате, рассмотрено применения в качестве технологий анализа методов нейронных сетей, опорных векторов, метода к-ближайших соседей и многомерных адаптивных сплайнов. Приводится сравнение результатов, рассматривается возможность применения методов в дальнейших исследованиях. This paper discusses practice capacity intellectual data analysis for clarification and prediction of pre/emergency situations during turbo-unit vibro-diagnostic in oil-refinery industry. Emergency situations at hazardous industrial project such as oil-refinery plants can cause substantial damage to environment, economy, lead to casualties and severe destructions. At the example data from sensors installed on turbo-unit considered methods of neural network, support vectors, nearest neighbors and multivariate adaptive splines. At the end of the paper the comparison of the results and the consideration of application opportunity technology of intellectual data analysis are given.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Научно-технический вестник Поволжья

Выпуск журнала: 2

Номера страниц: 158-160

ISSN журнала: 20795920

Место издания: Казань

Издатель: Общество с ограниченной ответственностью "Научно-технический вестник Поволжья"

Авторы

  • Прокопьев Н.Н. (Сибирский федеральный университет)
  • Бухтояров В.В. (Сибирский федеральный университет)
  • Петровский Э.А. (Сибирский федеральный университет)
  • Бухтоярова Н.А. (Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М.Ф. Решетнева)

Вхождение в базы данных

Информация о публикациях загружается с сайта службы поддержки публикационной активности СФУ. Сообщите, если заметили неточности.

Вы можете отметить интересные фрагменты текста, которые будут доступны по уникальной ссылке в адресной строке браузера.