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
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
