Прототип программы детектирования и классификации аномалий в системе оптоволоконных датчиков
ОБНАРУЖЕНИЕ УТЕЧЕК ДЕТЕКЦИЯ АНОМАЛИЙ АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ РЕКУРРЕНТНЫЕ НЕЙРОСЕТИ LSTM-АРХИТЕКТУРА МОДЕЛИРОВАНИЕ ДАННЫХ КЛАССИФИКАЦИЯ АНОМАЛИ
Целью данного этапа исследований разработка алгортима детектирования утечек, а также оценка на модельном эксперименте потенциальной применимость данной методики на практике для реализации программного механизма детектирования утечек на основе полученной методики анализа данных. Эта задача занимает центральное место в выполнении НИОКР, поскольку именно она несет основную информационную наполненность. От качества реализации модели, метода и алгоритма детектирования будет зависеть общая конкурентоспособность и эффективность разрабатываемого продукта в целом.
Объектом исследовательской деятельности являются данные, полученные с оптоволоконных датчиков, установленных на напорном нефтепроводе (ННП), и возможность построения модели машинного обучения, способной смоделировать их поведение в рамках разнообразия внешних условий расположения трубопровода. Предметом исследования данной работы является оценка возможности детектирования утечек на напорном нефтепроводе в качестве аномалии, поскольку приемлемая модель машинного обучения для аппроксимации фоновых сигналов позволяет рассматривать отклонения от модели как наличие аномального поведения.
В результате исследования была разработана нйросетевая модель представляющая собой рекуррсентный автоэнкодер с долговременной памятью с возможностью обнаружения редких событий, «аномалий», в том числе утечек на ННП. 
Предложенный алгоритм апостериорный этап оценки аномалии, на основе построенной нейросетевой модели классификатора. По модельным данным точность обнаружения утечек составила 96.6%, полнота 100%. Вероятность ложного срабатывания составила 0,38%. 
Предложен вариант реализации в виде сервисного приложения на фррейморке Flask, и прописаны варианты сценариев работы пользователя.
В рамках работ по текущему этапу поставленные задачи были выполнены в полном объёме. Полученная оценка эффективности обнаружения в модельном эксперименте позволяет рекомендовать использованный подход для практического применения.
Предназначена для анализа данных с оптоволоконных датчиков и обнаружения аномальных ситуаций связанных с утечками на ННП и другой нестандартной активностью, область применения - нефтегазовая отрасль, аналитика данных, принятие решений. Функциональные возможности - загрузка и отображение данных, анализ данных, выявление аномалий, локализация аномалий, классификация аномалий, сохранение информации об аномалии.
Алексей
Стадник
Викторович
Директор по научным исследованиям
Кандидат физико-математических наук
Доцент
-
35228023800
РОССИЯ
Эдуард
Барышев
Витальевич
Генеральный директор
РОССИЯ
28.23.29
Программная реализация интеллектуальных систем
28.23.35
Экспертные системы
02.02.ES
COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE
Стадник
Стадник
Викторович
РОССИЯ
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ "ФОНД СОДЕЙСТВИЯ РАЗВИТИЮ МАЛЫХ ФОРМ ПРЕДПРИЯТИЙ В НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОЙ СФЕРЕ"
1027739479734
СЕРГЕЙ
ПОЛЯКОВ
ГЕННАДЬЕВИЧ
Организация
Федеральное государственное бюджетное учреждение "Фонд содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере"
Федеральные государственные бюджетные учреждения
ООО "ИНТЕЛЛИКС"
ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "ИНТЕЛЛИКС"
1225000042827
АРТЕМ
КОЛЕСНИК
АЛЕКСЕЕВИЧ
Организация
Организации, учрежденные юридическими лицами или гражданами, или юридическими лицами и гражданами совместно
Общества с ограниченной ответственностью