論文の概要: Application of Deep Learning for Predictive Maintenance of Oilfield
Equipment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.11040v1
- Date: Mon, 19 Jun 2023 16:05:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-21 16:59:00.338516
- Title: Application of Deep Learning for Predictive Maintenance of Oilfield
Equipment
- Title(参考訳): 油田設備の予測保守への深層学習の適用
- Authors: Abdeldjalil Latrach
- Abstract要約: この論文は、人工知能とディープラーニング(特にニューラルネットワーク)の新しい技術の予測保守、診断、予後学への応用を探求した。
完全接続型、畳み込み型、反復型ニューラルネットワークなどの多くのニューラルネットワークが開発され、公開データセット上でテストされた。
この論文はまた、予測できないダウンタイムとメンテナンスコストを減らすために、油田の重要設備を監視するために油田内の予測保守にこれらの技術が使われる可能性についても検討した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This thesis explored applications of the new emerging techniques of
artificial intelligence and deep learning (neural networks in particular) for
predictive maintenance, diagnostics and prognostics. Many neural architectures
such as fully-connected, convolutional and recurrent neural networks were
developed and tested on public datasets such as NASA C-MAPSS, Case Western
Reserve University Bearings and FEMTO Bearings datasets to diagnose equipment
health state and/or predict the remaining useful life (RUL) before breakdown.
Many data processing and feature extraction procedures were used in combination
with deep learning techniques such as dimensionality reduction (Principal
Component Analysis) and signal processing (Fourier and Wavelet analyses) in
order to create more meaningful and robust features to use as an input for
neural networks architectures. This thesis also explored the potential use of
these techniques in predictive maintenance within oil rigs for monitoring
oilfield critical equipment in order to reduce unpredicted downtime and
maintenance costs.
- Abstract(参考訳): この論文は、人工知能と深層学習(特にニューラル・ネットワーク)の新しい技術による予測的メンテナンス、診断、予後予測の応用を探求した。
完全接続型、畳み込み型、反復型ニューラルネットワークなどの多くのニューラルネットワークがNASA C-MAPSS、ケース・ウェスタン・リザーブ大学ベアリングス(英語版)、FEMTO Bearingsデータセットなどの公開データセットで開発、テストされ、機器の健康状態を診断し、故障前に残りの有用な生命(RUL)を予測する。
多くのデータ処理と特徴抽出は、ニューラルネットワークアーキテクチャの入力として使用するより有意義で堅牢な特徴を作成するために、次元減少(主成分分析)や信号処理(フーリエおよびウェーブレット解析)といった深層学習技術と組み合わせて用いられた。
この論文はまた、予測外のダウンタイムとメンテナンスコストを削減するために、油田臨界装置を監視するための石油リグ内の予測保守におけるこれらの技術の潜在的利用についても検討した。
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