論文の概要: Real-Time Event Detection with Random Forests and Temporal Convolutional Networks for More Sustainable Petroleum Industry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08737v1
• Date: Thu, 12 Oct 2023 21:50:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-16 15:33:51.050904
• Title: Real-Time Event Detection with Random Forests and Temporal Convolutional Networks for More Sustainable Petroleum Industry
• Title（参考訳）: 持続可能な石油産業のためのランダム森林と時間畳み込みネットワークを用いたリアルタイムイベント検出
• Authors: Yuanwei Qu, Baifan Zhou, Arild Waaler, David Cameron
• Abstract要約: 石油産業は現代社会にとって不可欠であるが、生産プロセスは複雑で危険である。 好ましくない生産イベントは 環境と経済に深刻なダメージを与えます 従来の研究では、望ましくない事象検出のための機械学習(ML)手法が研究されている。 本稿では,ランダムな森林と時間的畳み込みネットワークという2つのML手法を用いて,望ましくない事象をリアルタイムに検出する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9370374882811083
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The petroleum industry is crucial for modern society, but the production process is complex and risky. During the production, accidents or failures, resulting from undesired production events, can cause severe environmental and economic damage. Previous studies have investigated machine learning (ML) methods for undesired event detection. However, the prediction of event probability in real-time was insufficiently addressed, which is essential since it is important to undertake early intervention when an event is expected to happen. This paper proposes two ML approaches, random forests and temporal convolutional networks, to detect undesired events in real-time. Results show that our approaches can effectively classify event types and predict the probability of their appearance, addressing the challenges uncovered in previous studies and providing a more effective solution for failure event management during the production.
• Abstract（参考訳）: 石油産業は現代社会にとって重要であるが、生産プロセスは複雑で危険である。 生産中、望ましくない生産イベントによる事故や失敗は、環境や経済に深刻なダメージを与える可能性がある。 従来の研究では、望ましくない事象検出のための機械学習(ML)手法が研究されている。 しかし,イベント発生を想定した早期介入が重要であるため,リアルタイムの事象確率の予測が不十分であった。 本稿では,ランダムな森林と時間的畳み込みネットワークの2つのML手法を提案する。 その結果,本手法はイベントタイプを効果的に分類し,その出現確率を予測し,過去の研究で明らかになった課題に対処し,生産中の障害イベント管理に有効なソリューションを提供する。

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