ВКР ТУСУР: Прогнозирование зон дефектов трубопроводов на основе нейросетевого подхода

ВКР ТУСУР: Прогнозирование зон дефектов трубопроводов на основе нейросетевого подхода

Бесплатная консультация по вашей теме: Telegram: @Diplomit Телефон/WhatsApp/MAX: +7 (987) 915-99-32, Email: admin@diplom-it.ru

Актуальность темы

Трубопроводы — это артерии промышленности: нефтеперекачка, газоснабжение, теплоснабжение. Но их износ — это не просто проблема технического обслуживания, это угроза экологическим катастрофам и человеческим жизням. По данным Росстандарта, более 60% аварий на магистральных трубопроводах в России происходят из-за коррозии и механических повреждений, которые могли быть предотвращены при своевременном выявлении дефектов.

Традиционные методы диагностики — гидравлические испытания, магнитопорошковый контроль, ультразвуковая дефектоскопия — требуют остановки объекта, дорогого оборудования и квалифицированных специалистов. Они эффективны, но реагируют на уже существующие дефекты, а не прогнозируют их появление. В условиях цифровой трансформации энергетики, где датчики собирают терабайты данных о давлении, температуре, вибрации и химическом составе среды, возникает ключевой вопрос: можно ли использовать эти данные для предсказания, где и когда появится дефект?

Нейронные сети — мощнейший инструмент для обнаружения скрытых паттернов в сложных данных. Ваша дипломная работа — это разработка модели машинного обучения, которая анализирует исторические данные с датчиков трубопровода и предсказывает вероятность появления дефекта в каждой его точке. Это не просто «алгоритм». Это интеллектуальная система проактивной безопасности, способная снизить риски аварий на 40–60% и сэкономить миллионы рублей на ремонте. Вы создадите продукт, который может быть внедрен в лабораторию ТУСУР и использован для защиты реальных инфраструктур.

Возникли трудности с выбором архитектуры нейросети или сбором данных? Наши эксперты по защите информации помогут! Звоните или пишите: Telegram: @Diplomit
+7 (987) 915-99-32 (WhatsApp/MAX), admin@diplom-it.ru.

Если вы еще не определились с методами, ознакомьтесь с полным руководством по написанию ВКР ТУСУР Информационные системы и технологии Полное руководство по написанию ВКР ТУСУР Информационные системы и технологии.

Цель и задачи

Цель исследования: Разработать и протестировать нейросетевую модель для прогнозирования зон дефектов трубопроводов на основе многомерных данных с датчиков мониторинга, обеспечивая точность предсказания не ниже 85%.

Для достижения цели необходимо решить следующие задачи:

• Проанализировать современные методы диагностики и прогнозирования состояния трубопроводов
• Изучить типы и источники данных: давление, температура, вибрация, расход, химический состав, данные геофизических исследований
• Собрать и подготовить набор данных: исторические данные с реальных трубопроводов (открытые базы, синтетические данные)
• Выбрать и адаптировать архитектуру нейронной сети (CNN, LSTM, Transformer) для обработки временных рядов и пространственных данных
• Разработать алгоритм обучения модели с учетом несбалансированности классов (дефекты — редкость)
• Реализовать систему визуализации прогноза: тепловая карта трубопровода с указанием зон риска
• Оценить точность модели на тестовых данных: метрики accuracy, precision, recall, F1-score, AUC-ROC
• Создать интерфейс для инженера-оператора: простое представление результатов и рекомендаций

Объект и предмет исследования

Объект исследования: Процессы мониторинга и диагностики состояния магистральных и промышленных трубопроводов.

Предмет исследования: Методы и технологии применения нейросетевых моделей для прогнозирования зон дефектов трубопроводов на основе данных с датчиков мониторинга.

Фокус работы — на превращении данных в предупреждение. Как научить нейросеть понять, что комбинация повышенного давления, низкой температуры и высокой влажности в конкретном участке трубопровода является симптомом скорой коррозии? Это не программирование — это инженерия знаний. Именно здесь ваша работа становится научно значимой и социально важной.

Примерный план (Содержание) работы

Глава 1. Теоретические основы диагностики трубопроводов и нейросетевых методов

• 1.1. Причины и виды дефектов трубопроводов: коррозия, эрозия, трещины, усталостные повреждения
• 1.2. Современные методы неразрушающего контроля: УЗК, МПК, ЭМК, гидравлические испытания
• 1.3. Принципы мониторинга трубопроводов: типы датчиков, системы сбора данных, стандарты (ISO 13623)
• 1.4. Обзор методов машинного обучения для прогнозирования отказов: деревья решений, SVM, ансамбли
• 1.5. Применение глубокого обучения в инженерии: CNN для пространственного анализа, LSTM для временных рядов

Глава 2. Проектирование и разработка нейросетевой модели

• 2.1. Формирование требований к системе: точность, скорость, надежность, интерпретируемость
• 2.2. Выбор технологического стека: Python + TensorFlow/Keras + PyTorch
• 2.3. Проектирование архитектуры: входные данные, слои сети, выходной вектор (вероятность дефекта по каждой точке)
• 2.4. Сбор и предварительная обработка данных: очистка от шума, нормализация, формирование временных окон
• 2.5. Разработка и обучение модели: выбор функции потерь, оптимизатор, балансировка классов (SMOTE, Focal Loss)
• 2.6. Реализация модуля визуализации: создание тепловой карты трубопровода с интервалом 100 метров
• 2.7. Проведение экспериментов: сравнение различных архитектур и гиперпараметров
• 2.8. Разработка API для интеграции с системами мониторинга

Глава 3. Тестирование и оценка эффективности

• 3.1. Методика тестирования: использование реальных и синтетических данных, кросс-валидация
• 3.2. Оценка точности модели: precision, recall, F1-score, AUC-ROC, матрица ошибок
• 3.3. Анализ производительности: время обучения и инференса на разных объемах данных
• 3.4. Оценка практической значимости: снижение количества ложных срабатываний, экономия на ремонте
• 3.5. Рекомендации по внедрению в реальные трубопроводные системы

Возникли трудности с обработкой данных или обучением модели? Наши эксперты по защите информации помогут! Звоните или пишите: Telegram: @Diplomit
+7 (987) 915-99-32 (WhatsApp/MAX), admin@diplom-it.ru.

Ожидаемые результаты и практическая значимость

Результатом работы станет полнофункциональная нейросетевая модель с открытым исходным кодом, включающая:

• Набор данных из открытых источников и/или синтетических данных, имитирующих работу трубопровода
• Обученную нейросетевую модель (CNN-LSTM Hybrid) для прогнозирования зон дефектов
• Систему визуализации: интерактивную тепловую карту трубопровода с уровнем риска
• API для получения прогноза по данным с датчиков
• Отчет с результатами тестирования: точность >85%, F1-score >0.87, AUC-ROC >0.92
• Рекомендации по внедрению в систему мониторинга предприятия

Практическая значимость — огромна. Модель может быть внедрена в лабораторию ТУСУР как часть проекта по цифровизации промышленности и передана в компании, эксплуатирующие трубопроводы. Вы создадите инструмент, который позволит предотвратить аварии, спасти жизни и сэкономить миллионы рублей — и сделаете это на базе передовых технологий, изучаемых в ТУСУР. Это не просто диплом — это ваш вклад в безопасность национальной инфраструктуры.

Пример введения ВКР ТУСУР

Трубопроводы являются критически важной инфраструктурой, обеспечивающей бесперебойное снабжение энергоресурсами. Однако их долговечность ограничена естественным износом, вызванным коррозией, эрозией и механическими нагрузками. Ежегодно в России происходит сотни аварий на магистральных трубопроводах, приводящих к экологическим катастрофам, перебоям в энергоснабжении и человеческим жертвам. Традиционные методы диагностики, такие как гидравлические испытания и ультразвуковое обследование, позволяют обнаружить уже существующие дефекты, но не способны предсказать их появление. Это создает необходимость в переходе от реактивного к проактивному подходу — от ремонта после аварии к прогнозированию и предотвращению.

Целью настоящей магистерской диссертации является разработка нейросетевой модели для прогнозирования зон дефектов трубопроводов на основе многомерных данных с датчиков мониторинга, обеспечивая точность предсказания не ниже 85%. Объектом исследования являются процессы мониторинга и диагностики состояния магистральных и промышленных трубопроводов, предметом — методы и технологии применения глубоких нейронных сетей для анализа временных рядов и пространственных данных с целью предсказания отказов. Для достижения цели используются методы анализа данных, проектирования архитектур глубокого обучения, методы обработки временных рядов и методы оценки качества моделей машинного обучения. Научная новизна заключается в создании уникальной гибридной архитектуры CNN-LSTM, адаптированной под специфику данных трубопроводов, которая одновременно учитывает пространственную зависимость между участками трубопровода и временную динамику изменения параметров. Практическая значимость работы состоит в предоставлении готового решения, которое может быть интегрировано в системы мониторинга реальных трубопроводных систем, значительно снижая риски аварий и затраты на неплановый ремонт, тем самым повышая безопасность и надежность энергетической инфраструктуры.

Заключение ВКР ТУСУР Информационные системы и технологии

В ходе выполнения выпускной квалификационной работы была разработана и протестирована нейросетевая модель для прогнозирования зон дефектов трубопроводов. Прототип продемонстрировал высокую точность: F1-score достиг 0.89, AUC-ROC — 0.94, что превышает показатели традиционных методов. Модель успешно выявила 9 из 10 зон высокого риска в тестовом наборе данных, при этом количество ложных срабатываний было сведено к минимуму. Визуализация в виде тепловой карты позволила инженерам быстро идентифицировать наиболее уязвимые участки трубопровода.

Разработанная модель полностью соответствует требованиям методички ТУСУР и демонстрирует высокий уровень профессионализма в области машинного обучения и инженерной аналитики. Полученные данные подтверждают, что прогнозирование на основе данных — это не будущее, а необходимость для надежной эксплуатации критической инфраструктуры. Работа может служить основой для дальнейших исследований, включая интеграцию с системами ИИ-ассистентов для операторов и создание облачной платформы для мониторинга нескольких трубопроводов.

Требования к списку источников

Список литературы должен соответствовать ГОСТ 7.1-2003 и включать не менее 40 источников, из которых минимум 25% (10+) должны быть опубликованы за последние 2 года (2023–2025 гг.). Источники следует разделить на категории: нормативные документы по трубопроводам, научные статьи по нейросетям, технические руководства по обработке сигналов, исследования по применению AI в энергетике.

Примеры корректного оформления:

• ГОСТ Р 55990-2014. Трубопроводы магистральные. Требования к техническому обслуживанию и ремонту. — М.: Стандартинформ, 2014.
• Li, X. et al. Deep Learning for Pipeline Defect Detection: A Review. NDT & E International. — 2024. — Vol. 142. — P. 102987.
• Chen, T., Guestrin, C. XGBoost: A Scalable Tree Boosting System. — KDD 2023.
• Лебедев, А.В. Применение искусственного интеллекта для прогнозирования состояния трубопроводов // Вестник ТУСУР. — 2024. — № 3(56). — С. 121–130.
• Keras Documentation. — URL: https://keras.io/ (дата обращения: 15.05.2025)
• ISO 13623:2023. Petroleum, natural gas and other hydrocarbon industries — Pipeline transportation systems. — International Organization for Standardization, 2023.

Обязательно включайте источники по стандартам ISO и ГОСТ, статьи из журналов NDT & E International, IEEE Access, исследования по применению CNN/LSTM для инженерных задач, а также техническую документацию по TensorFlow и PyTorch. Все ссылки должны быть упомянуты в тексте работы.

Полезные материалы для написания магистерской диссертации

• Все готовые работы Информационные системы и технологии — образцы структур, кода и анализа
• Методические рекомендации по написанию ВКР ТУСУР по направлению 09.03.01
• Курс "Deep Learning for Time Series" на Coursera (University of Michigan)
• Руководство по обработке сигналов и временных рядов в Python