Проект Газпром

Лукашин Алексей Андреевич о проекте:

Одним из интересных проектов была работа над системами обработки данных и применения алгоритмов машинного обучения в нефтеперерабатывающей промышленности. Заказчиком являлась компания Газпромнефть, а также другие нефтеперерабатывающие заводы. Цель проекта заключалась в разработке системы, которая была способна анализировать данные и применять алгоритмы машинного обучения для управления технологическими процессами на заводах.
Технологический процесс на нефтеперерабатывающих заводах требует постоянного контроля и регулирования, чтобы поддерживать необходимую температуру, давление и другие параметры, необходимые для производства различных нефтепродуктов, таких как бензин, масло и мазут. Важным аспектом этого процесса является непрерывный поток данных, поступающих от датчиков, а также поток управляющих данных. Именно здесь авторы разработали систему, которая анализирует эти потоки данных и применяет алгоритмы машинного обучения для предсказания различных параметров и оптимизации процесса.
В рамках проекта разработаны различные модели и алгоритмы машинного обучения, которые способны анализировать и прогнозировать данные. Например, одним из заданий было прогнозирование уровня серы в бензине, который должен находиться в определенных пределах. Система разделяет поток данных на подпотоки, которые проходят через анализаторы, где алгоритмы машинного обучения выполняют прогнозы. Затем оператору предоставляются предсказания на 4 часа вперед, позволяя ему определить, выйдут ли значения за пределы допустимого диапазона. Если прогноз показывает, что значения выйдут за рамки, оператор может заранее внести коррективы и принять соответствующие меры.