Достижения в области прогнозного технического обслуживания в нефтегазовой отрасли: обзор применения искусственного интеллекта и науки о данных

Advancements in predictive maintenance in the oil and gas industry: A review of AI and data science applications
Nzubechukwu Chukwudum Ohalete, Adebayo Olusegun Aderibigbe, Emmanuel Chigozie Ani, Peter Efosa Ohenhen, Abiodun Emmanuel Akinoso
2023-12-04

искусственный интеллектнаука о данныхпрогнозирование отказов оборудованиянефтегазовая промышленностьпредиктивное обслуживание
В исследовании представлен всесторонний обзор достижений в области прогнозного технического обслуживания в нефтегазовой отрасли с акцентом на интеграцию и влияние искусственного интеллекта (ИИ) и науки о данных. Основная цель заключалась в оценке того, как ИИ и наука о данных преобразовали практику технического обслуживания, переведя ее от традиционных методов к более совершенным прогнозным подходам. Методология включала систематический обзор литературы с использованием таких баз данных, как IEEE Xplore, ScienceDirect, SpringerLink и Web of Science. Стратегия поиска была сосредоточена на ключевых словах, связанных с ИИ, наукой о данных и прогнозным техническим обслуживанием в нефтегазовом секторе, при этом основное внимание уделялось публикациям, выпущенным начиная с 2010 года. Результаты показывают, что ИИ и наука о данных значительно повышают эффективность стратегий прогнозного технического обслуживания. Алгоритмы ИИ и аналитика данных обеспечили более точное прогнозирование отказов оборудования и оптимизацию планирования технического обслуживания, что привело к сокращению простоев и эксплуатационных затрат. В исследовании также выявлены проблемы, включая сложность управления данными и необходимость получения высококачественных данных в режиме реального времени. Возможности дальнейшего развития связаны с созданием более надежных моделей ИИ, способных адаптироваться к динамичной среде отрасли. В исследовании рекомендуется, чтобы заинтересованные стороны отрасли инвестировали в обучение персонала работе с системами на основе ИИ, а политики разрабатывали нормативные frameworks, поддерживающие этичное использование ИИ. К направлениям будущих исследований относятся изучение интеграции ИИ с другими перспективными технологиями и разработка устойчивых практик технического обслуживания. В заключение отмечается, что непрерывное развитие ИИ будет играть ключевую роль в формировании будущих стратегий технического обслуживания в нефтегазовой отрасли.
1
Алгоритмы ИИ и аналитика данных повышают точность прогнозирования отказов оборудования и оптимизируют планирование обслуживания, сокращая простои и эксплуатационные затраты.
2
Эффективное прогнозное обслуживание ограничивается сложностью управления данными и необходимостью качественных данных в реальном времени.
3
Дальнейший прогресс требует разработки устойчивых моделей ИИ, способных адаптироваться к динамичной рабочей среде нефтегазовой отрасли.
4
Обзор показывает, что ИИ и наука о данных перевели техническое обслуживание в нефтегазовой отрасли от традиционных методов к прогнозным подходам.
5
Обзор рекомендует обучать персонал, разрабатывать этические нормативные frameworks для ИИ, интегрировать ИИ с новыми технологиями и исследовать устойчивое обслуживание.

практики предиктивного технического обслуживания в нефтегазовой отрасли

интеграция и влияние ИИ и науки о данных на техническое обслуживание, включая прогнозирование отказов оборудования, планирование обслуживания, простои и эксплуатационные затраты

Publication Details
Publication Date
2023-12-04
Journal
Publisher
ISSN
Cited by
75
Access Type
Author Information
Authors
Nzubechukwu Chukwudum Ohalete
Adebayo Olusegun Aderibigbe
Emmanuel Chigozie Ani
Peter Efosa Ohenhen
Abiodun Emmanuel Akinoso
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%