Регистрация / Вход
Прислать материал

Применение систем искусственного интеллекта при риск-ориентированном методе проектирования объектов в Арктике

Сведения об участнике
ФИО
Филиппов Максим Александрович
Вуз
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Российский государственный университет нефти и газа имени И.М.Губкина"
Тезисы (информация о проекте)
Область наук
Информационные технологии и вычислительные системы
Раздел области наук
Информационные технологии
Тема
Применение систем искусственного интеллекта при риск-ориентированном методе проектирования объектов в Арктике
Резюме
В данной работе предложена модель управления рисками ("МУР") и связанный с ней программный комплекс с применением систем искусственного интеллекта (нейросети) в т.ч.: актуальность её внедрения; цели и задачи; структура; основы заложенной концепции. Кроме того, изложены её преимущества по отношению к существующей практике в организации разработки проектной документации, экономии трудозатрат, устойчивом взаимодействие различных специалистов проекта, а также позитивном влиянии для поддержания целостности инфраструктуры проектируемого объекта на протяжении всего жизненного цикла.
Ключевые слова
Искусственный интеллект, проектирование, нефть, газ, Арктика, риски
Цели и задачи
В данной работе предложена модель управления рисками ("МУР") и связанный с ней программный комплекс с применением систем искусственного интеллекта (нейросети) в т.ч.: актуальность её внедрения; цели и задачи; структура; основы заложенной концепции (внедрение и разработка научно-исследовательской базы, алгоритмы принятия решений, элементы статистики принятых решений и производственных аварий, инструменты для управления рисками).
Введение

В данной работе предложена модель управления рисками при проектировании объектов в Арктических условиях ("МУР") и связанный с ней программный комплекс с применением систем искусственного интеллекта (нейросети) в т.ч.: актуальность её внедрения; цели и задачи; структура; основы заложенной концепции (внедрение и разработка научно-исследовательской базы, алгоритмы принятия решений, элементы статистики принятых решений и производственных аварий, инструменты для управления рисками).

Методы и материалы

Методы: многосторонний анализ зарубежной и отечественной специализированной литературы, разработка программного комплекса, проектной документации проведение проверочных испытаний

Описание и обсуждение результатов

Создана модель управления рисками, предлагаемая проектная документация и связанный с ней программный комплекс с применением интеллектуальных систем. Полученные модули будут предложены в Ростехнадзор, ГК РусГазИнжиниринг, а также Ргунг имени И.М. Губкина

Используемые источники
1. С.Н. Гриняев, П.К. Калашников, А.И. Орлов, И.В. Самарин, А.Н. Фомин, А.Г. Юнкин , Научно-методический аппарат антикризисного стратегического планирования // Учебное пособие.- М.: РГУ НЕФТИ И ГАЗА ИМЕНИ И.М.ГУБКИНА, 2015 .
2. И.С.Сивоконь, Управление целостностью инфраструктуры. Теория и практика. -М.: ООО «Издательский дом недра», 2014.-271с.:ил.
3. Gordon McKay , PROFESSIONAL DEVELOPMENT COURSE IN PROCESS SAFETY MANAGEMENT, AND RISK HAZARD ANALYSIS
4. Семинарский курс компании INOGATE- Introduction to HAZID
5. Семинарский курс компании INOGATE-Introduction to risk identification
6. Семинарский курс компании INOGATЕ- Software and tools for risk assessment.
Information about the project
Surname Name
Filippov Maxim
Project title
Application of artificial intelligence systems with risk-oriented method of designing in the Arctic
Summary of the project
In the given work the model of management by risks ('MMR') and the program complex connected by it with application of systems of an artificial intellect (neural network) including is offered: a urgency of its introduction; objectives and problems; structure; bases of the laid concept. Besides its advantages in relation to an existing practice in the organization of development of the design documentation, savings of the expenditures of labour, stable interoperability of various experts of the project, as well as positive influence for maintenance of integrity of an infrastructure of designed object during all life cycle are stated.
Keywords
Artificial Intelligence, engineering, petroleum, gas, Arctic, risk