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
2023-12-04
SCID: 54.1/7263kprb
Discuss with AI
искусственный интеллектнаука о данныхпрогнозирование отказов оборудованиянефтегазовая промышленностьпредиктивное обслуживание
Figures from the paper
Abstract (AI)
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.
Key Findings
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.
Research Object
практики предиктивного технического обслуживания в нефтегазовой отрасли
Research Subject
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
Open access PDF
Access Type
Author Information
Download PDF
Subscribe to digest