論文の概要: Improving Energy Efficiency of Oil Platforms Through Optimal Loading of Diesel Generators Using Machine Learning and Search Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.22076v1
• Date: Sat, 22 Aug 2026 18:44:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-25 13:29:43.582438
• Title: Improving Energy Efficiency of Oil Platforms Through Optimal Loading of Diesel Generators Using Machine Learning and Search Algorithms
• Title（参考訳）: 機械学習と探索アルゴリズムを用いたディーゼル発電機の最適負荷による油プラットフォームエネルギー効率の向上
• Abstract要約: 本研究では,オフショア油プラットフォームにおけるディーゼル効率向上のための機械学習の利用について検討した。 スコットランドのプラットフォームから18ヶ月以上収集されたデータは分析された。 異なる発電機負荷に対する1日あたりのディーゼル消費を予測するレグレッションモデルを開発した。 探索アルゴリズムは、毎日のディーゼル消費を最小限に抑える発電機の電力負荷の組み合わせを特定するために使用された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Rising energy demand, fossil fuel depletion and climate change highlight the need for more efficient energy production and consumption. Offshore oil and gas platforms face challenges related to inefficient energy use, system failures, accessibility and environmental impact. Machine learning (ML) offers opportunities to improve the safety, sustainability and efficiency of these systems; however, previous research has largely focused on increasing oil production rather than reducing energy consumption on platforms. This study investigates the use of ML and search algorithms to improve diesel efficiency on an offshore oil platform. Data collected over 18 months from a platform in Scotland were analysed, focusing on four diesel generators as the primary diesel-consuming equipment. Following exploratory data analysis and outlier detection, regression models were developed to predict daily diesel consumption for different generator power loads. Multiple Linear Regression and Artificial Neural Networks achieved the best predictive performance compared with Extra Trees Regression, Extreme Gradient Boosting and Random Forest. Search algorithms were then used to identify combinations of generator power loads that minimised daily diesel consumption. The results showed an average diesel saving of 27% per day compared with the worst daily power-load combinations, equivalent to approximately 24,000 litres/day. These findings demonstrate significant opportunities for improving energy efficiency on offshore oil platforms using ML-based optimisation.
• Abstract（参考訳）: エネルギー需要の増加、化石燃料の枯渇、気候変動は、より効率的なエネルギー生産と消費の必要性を強調している。 オフショア石油とガスプラットフォームは、非効率なエネルギー使用、システム障害、アクセシビリティ、環境への影響に関連する課題に直面している。 機械学習(ML)は、これらのシステムの安全性、持続可能性、効率を改善する機会を提供するが、これまでの研究では、プラットフォーム上でのエネルギー消費を減らすことよりも、石油生産の増加に重点を置いてきた。 本研究では,オフショア油プラットフォームにおけるディーゼル効率向上のためのMLと探索アルゴリズムについて検討した。 スコットランドのプラットフォームから18ヶ月以上収集されたデータは、主要なディーゼル消費装置として4基のディーゼル発電機に焦点を当てて分析された。 探索的データ分析と降圧器検出に続いて, 発電機負荷の日あたりのディーゼル消費を予測する回帰モデルを開発した。 複数の線形回帰と人工ニューラルネットワークは、エクストラツリー回帰、エクストリームグラディエントブースティング、ランダムフォレストと比較して最高の予測性能を達成した。 探索アルゴリズムは、毎日のディーゼル消費を最小限に抑える発電機の電力負荷の組み合わせを特定するために使用された。 その結果,1日あたり平均ディーゼル節減量は1日当たり27%であり,1日あたり約24,000リットルに相当する1日あたりの電力負荷は最悪であった。 これらの結果は,MLを用いた最適化により,オフショア油プラットフォーム上でのエネルギー効率向上に寄与する可能性が示唆された。

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