ИТМО · ПАО «Газпром нефть»
ESP Failure Prediction
Oleg Starkov / Case study
EF- Статус
- Research
- Роль
- ML Engineer
- Период
- 10.2024 — 03.2026
- Контекст
- ИТМО · ПАО «Газпром нефть»
О проекте
ML-модель раннего прогнозирования отказов погружных насосов по вибрационным временным рядам.
- Задача
- Помогает раньше выявлять риск отказа оборудования и снижать вероятность внепланового простоя.
- Мой вклад
- Обработка сигналов, feature engineering, обучение модели и оценка прикладного сценария.
Что сделано
- 01Подготовка временных рядов
- 02Обработка вибросигналов
- 03Feature engineering
- 04Обучение ML-модели
- 05Оценка риска отказа
- 06Сценарий ранней диагностики
Направления и технологии
Направления
- AI / ML
- Data
Стек
- Python
- scikit-learn
- Time series
- Feature engineering
- pandas
- NumPy
Следующий шаг
Нужен похожий продукт или инженерный прототип?
Обсудим задачу, ограничения и короткий путь к первой рабочей версии.