論文の概要: Risk Analysis of Flowlines in the Oil and Gas Sector: A GIS and Machine Learning Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.11213v1
- Date: Mon, 20 Jan 2025 01:25:07 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-22 14:21:31.446972
- Title: Risk Analysis of Flowlines in the Oil and Gas Sector: A GIS and Machine Learning Approach
- Title(参考訳): 石油・ガス部門の流れのリスク分析:GISと機械学習によるアプローチ
- Authors: I. Chittumuri, N. Alshehab, R. J. Voss, L. L. Douglass, S. Kamrava, Y. Fan, J. Miskimins, W. Fleckenstein, S. Bandyopadhyay,
- Abstract要約: 本稿では,地理情報システム(GIS)と機械学習(ML)を用いて,石油・ガス部門における流れのリスク分析を行う。
油田から表層施設まで油、ガス、水を輸送する重要なコンディットであるフローラインは、送電パイプラインと比較して過小評価されることが多い。
本研究では、このギャップを高度なツールを用いて予測し、障害を軽減し、環境安全を改善し、人体曝露を減らす。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 10.899606549835351
- License:
- Abstract: This paper presents a risk analysis of flowlines in the oil and gas sector using Geographic Information Systems (GIS) and machine learning (ML). Flowlines, vital conduits transporting oil, gas, and water from wellheads to surface facilities, often face under-assessment compared to transmission pipelines. This study addresses this gap using advanced tools to predict and mitigate failures, improving environmental safety and reducing human exposure. Extensive datasets from the Colorado Energy and Carbon Management Commission (ECMC) were processed through spatial matching, feature engineering, and geometric extraction to build robust predictive models. Various ML algorithms, including logistic regression, support vector machines, gradient boosting decision trees, and K-Means clustering, were used to assess and classify risks, with ensemble classifiers showing superior accuracy, especially when paired with Principal Component Analysis (PCA) for dimensionality reduction. Finally, a thorough data analysis highlighted spatial and operational factors influencing risks, identifying high-risk zones for focused monitoring. Overall, the study demonstrates the transformative potential of integrating GIS and ML in flowline risk management, proposing a data-driven approach that emphasizes the need for accurate data and refined models to improve safety in petroleum extraction.
- Abstract(参考訳): 本稿では,地理情報システム(GIS)と機械学習(ML)を用いて,石油・ガス部門における流れのリスク分析を行う。
油田から表層施設まで油、ガス、水を輸送する重要なコンディットであるフローラインは、送電パイプラインと比較して過小評価されることが多い。
本研究では、このギャップを高度なツールを用いて予測し、障害を軽減し、環境安全を改善し、人体曝露を減らす。
コロラド・エナジー・アンド・カーボン・マネジメント委員会(ECMC)の大規模なデータセットは、空間マッチング、特徴工学、幾何学的抽出によって、堅牢な予測モデルを構築することで処理された。
リスクの評価と分類には,ロジスティック回帰,サポートベクターマシン,勾配向上決定木,K平均クラスタリングなど,さまざまなMLアルゴリズムが用いられ,特に主成分分析(PCA)と組み合わせた場合において,より精度のよいアンサンブル分類器が用いられた。
最後に、詳細なデータ分析では、リスクに影響を与える空間的および運用上の要因を強調し、集中監視のためのハイリスクゾーンを特定した。
本研究は, GIS と ML をフローラインリスク管理に組み込むことによる変換可能性を示し, 石油抽出における安全性向上のために, 正確なデータと改良されたモデルの必要性を強調したデータ駆動型アプローチを提案する。
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