НАПІВКЕРОВАНЕ МАШИННЕ НАВЧАННЯ ДЛЯ ВИЯВЛЕННЯ НЕСПРАВНОСТЕЙ НАФТОГАЗОПРОВОДІВ
DOI:
https://doi.org/10.30890/2567-5273.2023-26-01-010Ключові слова:
Нафтогазопроводи, машинне навчання, відмови, трубопровід.Анотація
В роботі розглядається використання машинного навчання для виявлення несправностей нафтогазопроводів. Виділяються основні види машинного навчання. Більш детально описується процес напівкерованого (semi-supervised) машинного навчання в контексті нафтогазMetrics
Посилання
Ani, M., Oluyemi, G., Petrovski, A., Rezaei-Gomari, S. // SPE Intelligent Energy International Conference and Exhibition. (OnePetro, 2016).
El-Abbasy, M. S., Senouci, A., Zayed, T., Mirahadi, F. & Parvizsedghy, L. // Artificial neural network models for predicting condition of offshore oil and gas pipelines. Autom. Constr. 45, 50–65 (2014).
Senouci, A., Elabbasy, M., Elwakil, E., Abdrabou, B. & Zayed, T. // A model for predicting failure of oil pipelines. Struct. Infrastruct. Eng. 10, 375–387 (2014).
Kabir, G., Sadiq, R. & Tesfamariam, S. // A fuzzy Bayesian belief network for safety assessment of oil and gas pipelines. Struct. Infrastruct. Eng. 12, 874–889 (2016).
H. Alobaidi, M., Meguid M., Zayed, T. // Semi-supervised learning framework for oil and gas pipeline failure detection
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2023 Автори
![Creative Commons License](http://i.creativecommons.org/l/by/4.0/88x31.png)
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.