Sammanfattning av denna webbsida: Anomaly detektion är problemet med att hitta mönster i data som inte överensstämmer med ett tidigare förväntat beteende. Detta är relaterat till det problem där vissa prover är avlägsna, i termer av en given metriska, från resten av datasetet, där dessa avvikande prover anges som avvikande. Anomaly upptäckt har nyligen dragit till sig forskarsamhällets uppmärksamhet, på grund av dess relevans i verkliga tillämpningar, såsom intrång upptäckt, bedrägeri upptäckt, feldetektering och system hälsoövervakning, bland många andra. Anomalier själva kan ha en positiv eller negativ karaktär, beroende på deras sammanhang och tolkning. I båda fallen är det dock viktigt att beslutsfattarna kan upptäcka dem för att kunna vidta lämpliga åtgärder. Oljeindustrin är ett av de tillämpningssammanhang där dessa problem finns. Korrekt upptäckt av sådana typer av ovanlig information ger beslutsfattaren möjlighet att agera på systemet för att korrekt undvika, korrigera eller reagera på de situationer som är förknippade med dem. I detta sammanhang övervakas tunga extraktionsmaskiner för pumpning och generering, som turbomaskiner, intensivt av hundratals sensorer som vart och ett skickar mätningar med hög frekvens för att förebygga skador. I detta dokument föreslår vi en kombination av ytterligare en segmenteringsalgoritm (YASA), en ny snabb och Sensors 2015, 15 2775 hög kvalitet segmenteringsalgoritm, med en en-klassig stöd vektormaskin metod för effektiv anomali upptäckt i turbomaskiner. Förslaget är avsett att hantera den ovan nämnda uppgiften och att hantera bristen på märkta utbildningsuppgifter. Som ett resultat av detta utför vi en rad empiriska studier som jämför vårt förhållningssätt till andra metoder som tillämpas på referensproblem och en verklig tillämpning relaterad till oljeplattformens turbomaskineri anomalidetektering.
Dessutom, i REF, ett anomali detektionssystem baserat på sensordata har föreslagits för att hantera oväntade beteenden i turbomaskiner i Petroleum Industry.
Anomaly Detection Based on Sensor Data in Petroleum Industry Applications