Разработка мобильного приложения для обработки информации в организации ПАО «Газпром нефть» на основе алгоритма дерева решений

Диплом на тему Разработка мобильного приложения для обработки информации в организации ПАО «Газпром нефть» на основе алгоритма дерева решений

Нужна работа по этой теме для НИТУ МИСИС?
Получите консультацию по структуре и требованиям за 10 минут!

Telegram: @Diplomit
Телефон/WhatsApp: +7 (987) 915-99-32
Email: admin@diplom-it.ru

Оформите заказ онлайн: Заказать ВКР для МИСИС

Стандартная структура ВКР магистра НИТУ МИСИС по направлению 09.04.02: пошаговый разбор

Написание магистерской диссертации по теме разработки мобильного приложения для обработки информации с применением алгоритма дерева решений для крупнейшей нефтегазовой компании России — это проект, сочетающий глубокое понимание методов машинного обучения, методологии разработки мобильных приложений для промышленного сектора и особенностей принятия решений в условиях нефтегазовой отрасли. Для темы «Разработка мобильного приложения для обработки информации в организации ПАО «Газпром нефть» на основе алгоритма дерева решений» характерна высокая степень научной новизны и прикладной значимости: необходимо не просто применить готовую реализацию дерева решений из библиотеки scikit-learn, а разработать модифицированный алгоритм с адаптивной обработкой пропущенных значений, балансировкой классов и интеграцией доменных знаний нефтегазовой отрасли, а также архитектуру мобильного приложения с офлайн-режимом для работы в удаленных районах и безопасной интеграцией с корпоративными системами Газпром нефти. Согласно требованиям НИТУ МИСИС, объем работы составляет около 75 страниц, однако за этим формальным показателем скрывается значительный объем исследовательской и программной деятельности: анализ 18 существующих решений для обработки информации в нефтегазовой отрасли, сбор и разметка датасета из 24 800 записей по 37 параметрам технологических процессов, разработка модифицированного алгоритма дерева решений с механизмом адаптивной обработки пропусков и балансировки классов, проектирование архитектуры приложения с 5 функциональными модулями и поддержкой офлайн-режима, программная реализация на Kotlin (Android) с использованием TensorFlow Lite для оптимизации модели, интеграция с системами телеметрии и АСУ ТП Газпром нефти, тестирование на 28 устройствах в условиях реальной эксплуатации на месторождениях, апробация приложением 156 специалистов (инженеры, технологи, диспетчеры) с количественной оценкой эффективности. Критически важными являются требования к оригинальности (минимум 75% в «Антиплагиат.ВУЗ»), прохождение нормоконтроля по внутренним шаблонам кафедры «Магистерская школа Информационных бизнес систем» и обязательная публикация результатов в издании, индексируемом РИНЦ. В данной статье мы детально разберем официальную структуру ВКР магистра НИТУ МИСИС, приведем конкретные примеры для темы мобильного приложения для обработки информации в Газпром нефти, а также покажем реальный объем трудозатрат. Это поможет вам принять взвешенное решение: посвятить 200+ часов самостоятельной разработке приложения или доверить работу экспертам, знающим специфику требований МИСИС.

Введение

Объяснение: Введение представляет собой автореферат всей работы. Согласно методическим указаниям НИТУ МИСИС, здесь необходимо обосновать актуальность темы через экономические потери от несвоевременного принятия решений в условиях цифровой трансформации нефтегазовой отрасли, сформулировать цель и задачи, определить объект (процесс обработки информации для принятия решений) и предмет (методы разработки мобильного приложения с алгоритмом дерева решений), раскрыть научную и прикладную новизну, а также практическую значимость с привязкой к ПАО «Газпром нефть». Объем — 3-4 страницы (5% от общего объема).

Пошаговая инструкция:

1. Проанализируйте статистику по принятию решений в нефтегазовой отрасли РФ (данные Минэнерго, отчетов Газпром нефти за 2023-2024 гг.).
2. Сформулируйте актуальность через экономические потери: в ПАО «Газпром нефть» ежедневно обрабатывается 18 500 единиц информации для принятия решений, 43% решений принимаются без количественной оценки на основе данных из-за отсутствия оперативных инструментов анализа в полевых условиях, среднее время принятия решения по критической ситуации составляет 28.4 минуты вместо допустимых 5 минут, 31% ошибочных решений связаны с неполной или устаревшей информацией, что приводит к годовым потерям 5.2 млрд рублей от простоев оборудования, аварий и неоптимальных режимов работы.
3. Определите цель: «Повышение эффективности принятия решений в ПАО «Газпром нефть» за счет разработки и внедрения мобильного приложения для обработки информации на основе модифицированного алгоритма дерева решений с адаптивной обработкой пропущенных значений и интеграцией доменных знаний нефтегазовой отрасли».
4. Разбейте цель на 4-5 задач: анализ существующих методов обработки информации и алгоритмов деревьев решений, сбор и разметка датасета технологических данных с выявлением ключевых параметров, разработка модифицированного алгоритма дерева решений с механизмом адаптивной обработки пропусков и балансировки классов, проектирование архитектуры мобильного приложения с офлайн-режимом и интеграцией с корпоративными системами, апробация приложения и оценка экономической эффективности.
5. Четко разделите объект (процесс обработки 18 500 единиц информации ежедневно для принятия решений 4 200 специалистами ПАО «Газпром нефть») и предмет (методы и средства разработки мобильного приложения с применением модифицированного алгоритма дерева решений для обработки информации в полевых условиях).
6. Сформулируйте научную новизну (модифицированный алгоритм дерева решений с адаптивной обработкой пропущенных значений на основе локальной оценки важности признаков и механизмом балансировки классов через синтетическую генерацию данных с сохранением корреляционной структуры) и прикладную новизну (архитектура мобильного приложения с офлайн-режимом для работы в удаленных районах и безопасной интеграцией с системами телеметрии Газпром нефти).
7. Опишите практическую значимость: сокращение времени принятия решений с 28.4 до 3.7 минут (-87.0%), повышение точности прогнозов с 68% до 92.4%, снижение количества ошибочных решений с 31% до 8.6%, достижение годового экономического эффекта 4.3 млрд рублей при сроке окупаемости 2.5 месяца.
8. Укажите связь с публикацией в журнале «Нефтегазовое дело» (РИНЦ).

Конкретный пример для темы «Разработка мобильного приложения для обработки информации в организации ПАО «Газпром нефть» на основе алгоритма дерева решений»: Актуальность обосновывается данными департамента цифровизации ПАО «Газпром нефть»: компания эксплуатирует 142 нефтеперекачивающие станции, 87 компрессорных станций и 3 200 скважин, генерируя ежедневно 18 500 единиц информации для принятия решений (показатели давления, температуры, расхода, вибрации, химического состава и др.). Анализ принятия решений в 2023 г. показал, что 43% решений (7 955 в день) принимаются без количественной оценки на основе данных из-за отсутствия оперативных инструментов анализа в полевых условиях (специалисты работают на удаленных месторождениях без стабильного интернета). Среднее время принятия решения по критической ситуации (например, резкое падение давления в трубопроводе) составляет 28.4 минуты вместо допустимых 5 минут. Например, 17 марта 2023 г. на нефтеперекачивающей станции «Южная» в Омской области инженер, находясь в поле без доступа к корпоративной системе, не смог оперативно оценить причину падения давления и принял решение остановить станцию, что привело к простою на 4.2 часа и потерям 18.7 млн рублей. Анализ показал, что алгоритм дерева решений на основе исторических данных мог бы за 2.1 минуты определить причину (утечка в секции 3) и рекомендовать действия (переключение на резервную линию), предотвратив простой. Совокупные годовые потери от несвоевременного принятия решений оцениваются в 5.2 млрд рублей. Цель работы — разработка мобильного приложения с модифицированным алгоритмом дерева решений, обеспечивающего время принятия решений 3.7 минуты и точность прогнозов 92.4% в условиях офлайн-работы.

Типичные сложности:

• Формулировка научной новизны в теме алгоритма дерева решений — требуется разработка оригинальной модификации вместо простого применения готовой реализации.
• Укладывание всех обязательных элементов в строго регламентированный объем 3-4 страницы без потери экономического обоснования и технической конкретики.

Ориентировочное время на выполнение: 8-10 часов.

Глава 1. Анализ существующих методов обработки информации и алгоритмов деревьев решений

1.1. Методы обработки информации в нефтегазовой отрасли и их ограничения

Объяснение: Детальный анализ методов обработки информации и систем поддержки принятия решений, применяемых в нефтегазовой отрасли, с выявлением ограничений для условий полевой работы.

Пошаговая инструкция:

1. Опишите 4 категории существующих решений:
   • Категория 1: Корпоративные системы аналитики (SAP Analytics Cloud, Tableau)
   • Категория 2: Специализированные системы для нефтегазовой отрасли (AVEVA PI System, OSIsoft)
   • Категория 3: Мобильные приложения для полевых работ (FieldFX, ServiceMax)
   • Категория 4: Самописные решения на основе Excel и скриптов
2. Проведите сравнительный анализ 18 решений по 12 критериям применимости к условиям Газпром нефти:
   • Поддержка офлайн-режима
   • Время обработки данных на мобильном устройстве
   • Интеграция с системами телеметрии и АСУ ТП
   • Поддержка алгоритмов машинного обучения
   • Адаптация к специфике нефтегазовых данных (пропуски, выбросы, несбалансированные классы)
   • Безопасность и соответствие требованиям ФСТЭК
   • Удобство использования в полевых условиях (в перчатках, при ярком свете)
   • Стоимость владения
   • Скорость внедрения
   • Поддержка русского языка и локализация
   • Наличие опыта внедрения в нефтегазовой отрасли РФ
   • Гибкость кастомизации под процессы компании
3. Проведите анализ 24 800 записей технологических данных Газпром нефти:
   • 37 параметров мониторинга (давление, температура, расход, вибрация, химический состав и др.)
   • Доля пропущенных значений: 18.7% (варьируется от 5% для давления до 42% для химического состава)
   • Распределение классов для задачи прогнозирования отказов: 94.3% норма, 5.7% отказ (сильная несбалансированность)
   • Корреляционные связи между параметрами (матрица корреляции 37×37)
4. Систематизируйте ограничения существующих решений для условий Газпром нефти в таблицу.

Конкретный пример: Анализ системы AVEVA PI System на данных нефтеперекачивающей станции «Северная» показал, что система обеспечивает точное прогнозирование отказов насосов (точность 89.2%) при полном наборе данных, но при наличии пропусков (18.7% в среднем) точность падает до 62.4%. Причиной является использование стандартного метода дерева решений из библиотеки scikit-learn без адаптивной обработки пропусков. В условиях полевой работы специалист не может оперативно заполнить пропуски вручную, что делает систему непригодной для принятия решений в реальном времени. Мобильное приложение FieldFX поддерживает офлайн-режим, но не имеет встроенных алгоритмов машинного обучения и требует ручного анализа данных. Для решения задачи Газпром нефти требуется специализированное мобильное приложение с модифицированным алгоритмом дерева решений, способным обрабатывать неполные данные и работать в офлайн-режиме.

Типичные сложности:

• Получение доступа к данным технологических процессов из-за ограничений коммерческой тайны.
• Корректная оценка качества существующих решений без предвзятости.

Ориентировочное время на выполнение: 15-20 часов.

1.2. Алгоритмы деревьев решений и их применимость к данным нефтегазовой отрасли

Объяснение: Критический анализ алгоритмов деревьев решений с оценкой их эффективности для обработки неполных и несбалансированных данных нефтегазовой отрасли.

Пошаговая инструкция:

1. Опишите 5 основных алгоритмов деревьев решений:
   • ID3 (Iterative Dichotomiser 3)
   • C4.5 (улучшенная версия ID3)
   • CART (Classification and Regression Trees)
   • Random Forest (ансамбль деревьев)
   • XGBoost (градиентный бустинг деревьев)
2. Проведите сравнительный анализ алгоритмов по 10 критериям:
   • Точность на полных данных
   • Устойчивость к пропущенным значениям
   • Устойчивость к несбалансированным классам
   • Скорость обучения и предсказания
   • Интерпретируемость модели
   • Требования к вычислительным ресурсам
   • Поддержка категориальных признаков
   • Возможность обработки выбросов
   • Гибкость настройки гиперпараметров
   • Поддержка в мобильных средах выполнения
3. Проведите тестирование алгоритмов на датасете Газпром нефти (24 800 записей):
   • Базовый CART: точность 76.3%, время предсказания 120 мс
   • Random Forest (100 деревьев): точность 84.7%, время предсказания 850 мс
   • XGBoost: точность 86.2%, время предсказания 320 мс
   • Модифицированный CART (с обработкой пропусков): точность 82.9%, время предсказания 145 мс
4. Сформулируйте требования к модифицированному алгоритму:
   • Обработка пропущенных значений без удаления записей
   • Балансировка классов для задач прогнозирования отказов
   • Время предсказания ≤200 мс на мобильном устройстве
   • Точность ≥90% на тестовых данных с пропусками
   • Интерпретируемость для доверия специалистов

Конкретный пример: Тестирование алгоритма CART на задаче прогнозирования отказов насосов на данных НПС «Южная» (5 200 записей, 18.7% пропусков) показало точность 76.3% при использовании стандартного метода удаления записей с пропусками. При применении стратегии замены пропусков средним значением точность упала до 68.9% из-за искажения распределения данных. Разработанный модифицированный алгоритм с адаптивной обработкой пропусков (локальная оценка важности признаков и замена на медиану по ближайшим соседям) повысил точность до 82.9% при времени предсказания 145 мс, что удовлетворяет требованиям для мобильного приложения. Для балансировки классов (94.3% норма, 5.7% отказ) применен метод SMOTE с сохранением корреляционной структуры данных, что повысило полноту обнаружения отказов с 42.7% до 88.3%.

Типичные сложности:

• Корректное тестирование алгоритмов на неполных данных без утечки информации.
• Обоснование выбора конкретного алгоритма вместо других.

Ориентировочное время на выполнение: 12-15 часов.

Выводы по главе 1

Объяснение: Краткое обобщение результатов анализа и обоснование необходимости разработки модифицированного алгоритма дерева решений с адаптивной обработкой пропусков.

Пошаговая инструкция:

1. Сформулируйте вывод о критических ограничениях существующих решений для условий Газпром нефти (низкая точность при пропусках, отсутствие офлайн-режима, недостаточная скорость).
2. Укажите недостаточную эффективность стандартных алгоритмов деревьев решений для неполных и несбалансированных данных нефтегазовой отрасли.
3. Обоснуйте необходимость разработки модифицированного алгоритма дерева решений с адаптивной обработкой пропущенных значений и балансировкой классов.
4. Подведите итог: сформулированные 46 требований (28 функциональных + 18 нефункциональных) создают основу для проектирования приложения в Главе 2.

Ориентировочное время на выполнение: 4-6 часов.

Глава 2. Проектирование архитектуры мобильного приложения и модифицированного алгоритма

2.1. Модифицированный алгоритм дерева решений с адаптивной обработкой пропущенных значений

Объяснение: Разработка оригинального модифицированного алгоритма дерева решений с механизмами обработки пропусков, балансировки классов и интеграции доменных знаний.

Пошаговая инструкция:

1. Опишите общую концепцию модифицированного алгоритма:
   • Этап 1: Предобработка данных с адаптивной обработкой пропусков
   • Этап 2: Балансировка классов через синтетическую генерацию данных
   • Этап 3: Построение дерева решений с модифицированным критерием разделения
   • Этап 4: Постобработка и интерпретация результатов
2. Детально опишите алгоритм адаптивной обработки пропущенных значений:
   • Шаг 1: Расчет локальной важности признаков на основе корреляции с целевой переменной
   • Шаг 2: Для каждого пропуска поиск k ближайших соседей по признакам с высокой важностью
   • Шаг 3: Замена пропуска на медиану значений у ближайших соседей (устойчивость к выбросам)
   • Шаг 4: Маркировка замененных значений для последующего учета в модели
3. Опишите алгоритм балансировки классов через синтетическую генерацию данных:
   • Применение модифицированного SMOTE с сохранением корреляционной структуры
   • Генерация синтетических примеров только в безопасных областях признакового пространства
   • Контроль качества сгенерированных данных через валидацию на отложенной выборке
4. Опишите модификацию критерия разделения дерева решений:
   • Учет маркировки замененных значений при расчете прироста информации
   • Штраф за разделение по признакам с высоким процентом замененных значений
   • Адаптивный порог остановки роста дерева на основе качества предсказаний
5. Приведите математическое описание ключевых компонентов:
   • Функция адаптивной замены пропусков: \(x_{ij} = \text{median}\{x_{kj} | k \in N_i, w_j > \theta\}\)
   • Модифицированный критерий Джини: \(G' = G - \lambda \cdot \frac{\text{missing}_j}{n_j}\)
   • Функция потерь для балансировки классов: \(L = \alpha \cdot L_{\text{majority}} + \beta \cdot L_{\text{minority}}\)
6. Опишите процесс обучения и оптимизации гиперпараметров:
   • Кросс-валидация с учетом временной структуры данных
   • Оптимизация глубины дерева, минимального количества образцов для разделения
   • Подбор параметров адаптивной обработки пропусков (k, θ)

Конкретный пример: Модифицированный алгоритм при обработке записи с пропуском значения вибрации насоса (признак с важностью 0.87) выполняет следующие действия: 1) рассчитывает локальную важность всех признаков на основе корреляции с целевой переменной «отказ»; 2) для записи с пропуском находит 7 ближайших соседей по признакам с важностью >0.7 (давление, температура, расход); 3) заменяет пропуск на медиану значений вибрации у этих соседей; 4) маркирует замененное значение флагом «импутировано»; 5) при построении дерева применяет штраф к разделениям по признаку вибрации пропорционально доле импутированных значений. На датасете НПС «Южная» (5 200 записей, 18.7% пропусков) алгоритм достиг точности 92.4% (против 76.3% у базового CART) при времени предсказания 178 мс на устройстве Samsung Galaxy A54. Модель интерпретируема: специалист видит, какие признаки повлияли на решение и были ли значения импутированы.

Типичные сложности:

• Математически строгое, но доступное описание модификаций алгоритма.
• Обоснование выбора конкретных методов обработки пропусков и балансировки.

Ориентировочное время на выполнение: 25-30 часов.

2.2. Архитектура мобильного приложения с офлайн-режимом

Объяснение: Детальное описание архитектуры мобильного приложения с выделением функциональных модулей и механизмов интеграции с системами Газпром нефти.

Пошаговая инструкция:

1. Опишите общую архитектуру приложения по уровням:
   • Уровень 1 — Интерфейс: нативное приложение на Kotlin для Android с адаптацией под работу в перчатках
   • Уровень 2 — Бизнес-логика: модули обработки данных, алгоритм дерева решений, управление моделями
   • Уровень 3 — Машинное обучение: оптимизированная модель дерева решений в формате TensorFlow Lite
   • Уровень 4 — Интеграция: адаптеры для подключения к системам телеметрии и АСУ ТП через защищенный шлюз
   • Уровень 5 — Хранение: локальная база данных для кэширования данных и моделей
2. Приведите схему архитектуры в нотации компонентных диаграмм UML.
3. Детально опишите 5 функциональных модулей приложения:
   • Модуль 1: Сбор и предобработка данных (импорт из систем телеметрии, ручной ввод, обработка пропусков)
   • Модуль 2: Алгоритм дерева решений (модифицированный алгоритм с адаптивной обработкой пропусков)
   • Модуль 3: Визуализация результатов (интерактивные графики, рекомендации, экспорт отчетов)
   • Модуль 4: Управление моделями (загрузка, обновление, выбор моделей для разных задач)
   • Модуль 5: Интеграция с корпоративными системами (синхронизация данных, отправка результатов)
4. Детально опишите архитектуру офлайн-функциональности:
   • Локальное хранение моделей машинного обучения в оптимизированном формате TensorFlow Lite
   • Кэширование часто используемых данных (справочники, исторические данные)
   • Очередь операций для отложенной синхронизации при восстановлении соединения
   • Индикация статуса подключения и доступности функций
5. Опишите механизм интеграции с системами Газпром нефти:
   • Защищенный шлюз для обмена данными с системами телеметрии и АСУ ТП
   • Аутентификация через корпоративный портал Газпром нефти
   • Шифрование данных при передаче и хранении
   • Логирование всех операций для аудита
6. Опишите архитектуру безопасности приложения:
   • Хранение чувствительных данных в защищенном хранилище Android Keystore
   • Защита от рутированных устройств
   • Шифрование локальной базы данных
   • Ограничение доступа к функциям по ролям пользователей

Конкретный пример: Механизм офлайн-функциональности при работе инженера на удаленной скважине выполняет следующие действия: 1) при наличии интернета загружает актуальную модель дерева решений для прогнозирования отказов насосов и кэширует данные за последние 7 дней; 2) при отсутствии интернета позволяет работать со всеми функциями приложения: вводить данные вручную или через подключенное оборудование, запускать алгоритм прогнозирования, просматривать рекомендации; 3) результаты анализа сохраняются в локальной очереди операций; 4) при восстановлении соединения автоматически синхронизирует данные с корпоративными системами и загружает обновленные модели. Все операции в офлайн-режиме выполняются за время ≤200 мс, что обеспечивает комфортную работу специалиста. Модель занимает 4.8 МБ в оптимизированном формате TensorFlow Lite, что позволяет хранить несколько моделей для разных задач на устройстве со средним объемом памяти.

Типичные сложности:

• Четкое разделение между стандартными компонентами и собственной научной разработкой (модифицированный алгоритм).
• Технически грамотное описание архитектуры без излишней детализации кода.

Ориентировочное время на выполнение: 30-35 часов.

Выводы по главе 2

Объяснение: Формулировка научной новизны (модифицированный алгоритм дерева решений) и прикладной ценности решения для ПАО «Газпром нефть».

Пошаговая инструкция:

1. Сформулируйте научную новизну: «Предложен модифицированный алгоритм дерева решений с адаптивной обработкой пропущенных значений на основе локальной оценки важности признаков и механизма балансировки классов через синтетическую генерацию данных с сохранением корреляционной структуры, обеспечивающий точность прогнозов 92.4% при наличии до 25% пропущенных значений в данных нефтегазовой отрасли».
2. Сформулируйте прикладную новизну: «Разработана архитектура мобильного приложения с офлайн-режимом для работы в удаленных районах и безопасной интеграцией с системами телеметрии Газпром нефти, обеспечивающая время принятия решений 3.7 минуты и соответствие требованиям ФСТЭК к защите информации».
3. Укажите практическую ценность: сокращение времени принятия решений на 87.0%, повышение точности прогнозов до 92.4%, снижение ошибочных решений до 8.6%.

Ориентировочное время на выполнение: 6-8 часов.

Глава 3. Реализация и оценка эффективности мобильного приложения

3.1. Программная реализация приложения и интеграция алгоритма

Объяснение: Описание ключевых аспектов программной реализации приложения с примерами кода и скриншотами интерфейса.

Пошаговая инструкция:

1. Опишите структуру проекта и используемые технологии:
   • Язык: Kotlin 1.9
   • Фреймворк: Android SDK 34
   • Машинное обучение: TensorFlow Lite 2.15 для оптимизированной модели
   • База данных: Room для локального хранения
   • Сетевые запросы: Retrofit с аутентификацией по сертификатам
   • Архитектура: MVVM с внедрением зависимостей через Hilt
   • Безопасность: Android Keystore для хранения ключей
2. Приведите примеры ключевого кода:
   • Реализация адаптивной обработки пропущенных значений
   • Интеграция оптимизированной модели дерева решений TensorFlow Lite
   • Механизм офлайн-синхронизации данных
   • Интеграция с защищенным шлюзом Газпром нефти
3. Приведите скриншоты ключевых экранов приложения:
   • Главный экран с выбором задачи (прогноз отказов, оптимизация режимов)
   • Экран ввода данных с возможностью ручного ввода и импорта
   • Экран результатов с визуализацией прогноза и рекомендациями
   • Экран управления моделями с возможностью обновления
4. Опишите процесс развертывания и интеграции с системами Газпром нефти:
   • Установка приложения через корпоративный MDM-сервер
   • Настройка аутентификации через корпоративный портал
   • Интеграция с защищенным шлюзом для обмена данными
   • Тестирование в изолированном контуре перед внедрением

Конкретный пример: Код модуля адаптивной обработки пропущенных значений:

class AdaptiveMissingHandler {
    fun handleMissingValues(data: DataFrame, featureImportance: Map): DataFrame {
        val handledData = data.copy()
        
        // Обработка каждого признака с пропусками
        for (feature in data.columnsWithMissing) {
            val importance = featureImportance[feature] ?: 0.0
            
            // Пропуски в маловажных признаках заменяем глобальной медианой
            if (importance < 0.3) {
                val median = data.getColumn(feature).median()
                handledData.replaceMissing(feature, median)
                continue
            }
            
            // Для важных признаков используем локальную импутацию
            for (rowIndex in data.rowsWithMissing(feature)) {
                // Находим ближайших соседей по важным признакам
                val neighbors = findKNearestNeighbors(
                    data, rowIndex, feature, 
                    importantFeatures = featureImportance.filter { it.value > 0.5 }.keys
                )
                
                // Заменяем пропуск на медиану значений соседей
                val neighborValues = neighbors.map { data[it, feature] }
                val imputedValue = neighborValues.median()
                handledData[rowIndex, feature] = imputedValue
                handledData.markAsImputed(rowIndex, feature)
            }
        }
        
        return handledData
    }
    
    private fun findKNearestNeighbors(
        data: DataFrame, 
        targetRow: Int, 
        targetFeature: String,
        importantFeatures: Set,
        k: Int = 7
    ): List {
        // Расчет расстояния только по важным признакам без пропусков
        val distances = data.indices.filter { it != targetRow }.map { row ->
            val dist = importantFeatures.sumOf { feature ->
                if (data.isMissing(targetRow, feature) || data.isMissing(row, feature)) 0.0
                else (data[targetRow, feature] - data[row, feature]).pow(2)
            }
            Pair(row, sqrt(dist))
        }
        
        // Возвращаем k ближайших соседей
        return distances.sortedBy { it.second }.take(k).map { it.first }
    }
}

Модуль адаптивной обработки пропущенных значений анализирует важность каждого признака и применяет разные стратегии в зависимости от нее. Для маловажных признаков (важность <0.3) используется глобальная медиана, для важных — локальная импутация на основе ближайших соседей. Алгоритм находит 7 ближайших соседей по признакам с важностью >0.5 и заменяет пропуск на медиану их значений. Замененные значения маркируются для последующего учета в алгоритме дерева решений. Обработка набора данных из 1 000 записей занимает в среднем 85 мс на устройстве среднего класса, что позволяет уложиться в ограничение времени предсказания ≤200 мс.

Типичные сложности:

• Выбор наиболее показательных фрагментов кода без раскрытия коммерческой тайны.
• Баланс между технической детализацией и читаемостью для комиссии.

Ориентировочное время на выполнение: 20-25 часов.

3.2. Оценка эффективности приложения в промышленной эксплуатации

Объяснение: Количественная оценка результатов внедрения приложения по разработанной в Главе 1 методике.

Пошаговая инструкция:

1. Представьте результаты оценки по 10 ключевым метрикам за период 8 недель (156 пользователей, 8 450 принятых решений):
   • Время принятия решения: с 28.4 до 3.7 минут (-87.0%)
   • Точность прогнозов: с 68% до 92.4% (+24.4 п.п.)
   • Количество ошибочных решений: с 31% до 8.6% (-72.3%)
   • Удовлетворенность пользователей: с 2.9 до 4.6 балла по 5-балльной шкале
   • Время обработки данных: 178 мс (требование ≤200 мс, достигнуто)
   • Точность при наличии пропусков: 91.8% при 25% пропусков (требование ≥90%, достигнуто)
   • Доступность приложения: 99.98% (требование 99.9%, достигнуто)
   • Эффективность работы в офлайн-режиме: 100% функциональности без интернета
   • Снижение простоев оборудования: с 4.2 до 1.1 часа/инцидент (-73.8%)
   • Экономия времени специалистов: 16.4 часа/неделю на станцию
2. Проведите статистическую проверку значимости улучшений (тест Стьюдента для парных выборок, p-value < 0.001).
3. Проведите анализ ошибок и ограничений методики:
   • Ошибки прогноза: 7.6% (основная причина — экстремальные ситуации, не представленные в обучающих данных)
   • Ложные срабатывания: 4.2% (основная причина — редкие комбинации параметров)
   • Меры по снижению ошибок: дообучение модели на новых данных, расширение признакового пространства
4. Сравните полученные результаты с плановыми показателями и отраслевыми бенчмарками.

Пример таблицы результатов оценки:

Метрика эффективности	До внедрения	После внедрения	Изменение	Плановое значение	Достигнуто
Время принятия решения, мин	28.4	3.7	-87.0%	≤5.0	Да
Точность прогнозов, %	68.0	92.4	+24.4 п.п.	≥90	Да
Ошибочные решения, %	31.0	8.6	-72.3%	≤10	Да
Удовлетворенность, баллы	2.9	4.6	+1.7	≥4.5	Да
Время обработки, мс	—	178	—	≤200	Да
Точность с пропусками, %	—	91.8	—	≥90	Да
Простои оборудования, час	4.2	1.1	-73.8%	≤1.5	Да
Офлайн-функциональность	—	100%	—	100%	Да

Типичные сложности:

• Корректная статистическая обработка данных при наличии внешних факторов (изменение технологических процессов).
• Отделение эффекта от приложения от эффекта других мероприятий по оптимизации процессов.

Ориентировочное время на выполнение: 15-18 часов.

3.3. Экономическая оценка эффективности приложения

Объяснение: Финальный расчет экономической эффективности внедрения мобильного приложения для обработки информации.

Пошаговая инструкция:

1. Рассчитайте экономический эффект от внедрения приложения:
   • Эффект 1: снижение простоев оборудования — (4.2 - 1.1) час/инцидент × 320 инцидентов/год × 42 500 руб./час = 4 216.0 млн руб./год
   • Эффект 2: экономия времени специалистов — 16.4 час/нед × 52 нед × 1 850 руб./час × 142 станции = 2 112.3 млн руб./год
   • Эффект 3: снижение затрат на аварийный ремонт — 28.7% × 1 450 млн руб./год = 415.2 млн руб./год
   • Эффект 4: повышение эффективности добычи — 1.8% × 24 800 млн руб./год = 446.4 млн руб./год
   • Совокупный годовой эффект: 4 216.0 + 2 112.3 + 415.2 + 446.4 = 7 189.9 млн руб./год
2. Рассчитайте затраты на разработку и внедрение:
   • Капитальные затраты: разработка приложения 28.6 млн руб. + интеграция с системами 12.4 млн руб. + тестирование 5.8 млн руб. = 46.8 млн руб.
   • Операционные затраты: поддержка 6.4 млн руб./год + лицензии 3.2 млн руб./год = 9.6 млн руб./год
3. Рассчитайте финансовые показатели:
   • Чистый годовой эффект: 7 189.9 - 9.6 = 7 180.3 млн руб./год
   • Срок окупаемости: 46.8 / 7 180.3 = 0.0065 года (2.4 дня)
   • NPV за 5 лет при ставке дисконтирования 12%: 25 742 млн руб.
   • IRR: 15 342%
   • Индекс рентабельности: 550.0
4. Проведите анализ чувствительности результатов к изменению ключевых параметров (количество инцидентов ±30%, стоимость часа работы ±25%).

Конкретный пример: Расчет экономического эффекта показал, что основной вклад в эффективность приложения вносит снижение простоев оборудования (58.6% от совокупного эффекта) и экономия времени специалистов (29.4%), а не прямое снижение затрат на ремонт. Даже при пессимистичном сценарии (количество инцидентов снижено на 50%, стоимость часа работы уменьшена на 30%) срок окупаемости не превышает 2.5 месяца, что подтверждает устойчивость экономического обоснования. С учетом планового масштабирования приложения на все 142 нефтеперекачивающие станции, 87 компрессорных станций и 3 200 скважин ПАО «Газпром нефть» совокупный годовой эффект оценивается в 7.19 млрд руб. при общих инвестициях 46.8 млн руб. и сроке окупаемости 2.4 дня для пилотной группы и 2.5 месяца для полномасштабного внедрения.

Типичные сложности:

• Корректное выделение эффекта именно от мобильного приложения для обработки информации при наличии множества факторов, влияющих на эффективность производства.
• Реалистичная оценка косвенных эффектов без завышения.

Ориентировочное время на выполнение: 12-15 часов.

Выводы по главе 3

Объяснение: Итоги оценки эффективности и подтверждение достижения цели исследования.

Пошаговая инструкция:

1. Подтвердите достижение цели: разработанное приложение обеспечило сокращение времени принятия решений до 3.7 минут (-87.0%) и повышение точности прогнозов до 92.4% (+24.4 п.п.).
2. Укажите экономический эффект: срок окупаемости 2.4 дня, годовой эффект 7.180 млрд руб., NPV за 5 лет 25.742 млрд руб.
3. Отметьте соответствие результатов всем 46 требованиям, сформулированным в Главе 1.
4. Сформулируйте рекомендации по масштабированию приложения на все производственные объекты ПАО «Газпром нефть».

Ориентировочное время на выполнение: 6-8 часов.

Заключение

Объяснение: Общие выводы по работе (5-7 пунктов), соотнесение результатов с поставленной целью и задачами, определение новизны и значимости для предприятия, перспективы развития приложения.

Пошаговая инструкция:

1. Сформулируйте 5-7 выводов, каждый — по одному предложению, отражающему ключевой результат работы.
2. Соотнесите выводы с задачами из введения: «Задача 1 решена — проведен анализ 18 существующих решений и алгоритмов деревьев решений…», «Задача 2 решена — собран и размечен датасет из 24 800 записей…».
3. Еще раз четко сформулируйте личный вклад автора в развитие методов обработки информации с применением модифицированных алгоритмов деревьев решений для нефтегазовой отрасли.
4. Укажите перспективы: расширение функционала на поддержку ансамблей моделей, интеграция с системами прогнозной аналитики для автоматической оптимизации режимов, поддержка дополненной реальности для визуализации прогнозов.
5. Не вводите новую информацию — только обобщение результатов работы.

Типичные сложности:

• Лаконичное обобщение всех результатов без повторения формулировок из выводов по главам.
• Четкое перечисление личного вклада без преувеличений.

Ориентировочное время на выполнение: 8-10 часов.

Список использованных источников

Объяснение: Оформляется строго по ГОСТ 7.1–2003. Должен содержать не менее 40 источников, из них не менее 20 — не старше 5 лет, не менее 10 — зарубежные источники, а также ссылки на публикации автора в изданиях, индексируемых РИНЦ.

Типичные сложности:

• Соблюдение всех нюансов оформления по ГОСТ: порядок элементов описания, пунктуация, сокращения.
• Подбор достаточного количества современных источников по узкой тематике алгоритмов деревьев решений и мобильной разработки для промышленного сектора.

Ориентировочное время на выполнение: 6-8 часов.

Приложения

Объяснение: Вспомогательные материалы: схемы архитектуры приложения, фрагменты кода модифицированного алгоритма, архитектурные диаграммы, скриншоты интерфейса, данные апробации, акт внедрения.

Типичные сложности:

• Отбор релевантных материалов, которые действительно дополняют основную часть.
• Правильное оформление и нумерация приложений в соответствии с требованиями МИСИС.

Ориентировочное время на выполнение: 8-10 часов.

Итоговый расчет трудоемкости

Написание ВКР магистра по теме разработки мобильного приложения для обработки информации — это многоэтапный проект, требующий глубоких знаний в области машинного обучения, методологии разработки мобильных приложений и особенностей нефтегазовой отрасли.

Раздел ВКР	Ориентировочное время (часы)
Введение	8-10
Глава 1 (аналитическая)	45-55
Глава 2 (проектная)	60-75
Глава 3 (практическая)	50-60
Заключение	8-10
Список источников, оформление по ГОСТ	10-15
Приложения	8-10
Итого (активная работа):	~190-235 часов
Дополнительно: согласования с научным руководителем, правки по замечаниям, подготовка к защите	~50-70 часов

Общий вывод: Написание ВКР с нуля в соответствии со всеми требованиями НИТУ МИСИС — это проект, требующий от 240 до 305 часов чистого времени. Это эквивалент 6-7.5 полных рабочих недель без учета основной учебы, работы или других обязательств. При этом не учтены временные затраты на получение доступа к данным предприятия, прохождение нормоконтроля (часто 2-3 итерации правок) и подготовку публикации в РИНЦ.

Готовые инструменты и шаблоны для Разработка мобильного приложения для обработки информации в организации ПАО «Газпром нефть» на основе алгоритма дерева решений

Шаблон формулировки научной новизны:

«Научная новизна работы заключается в разработке модифицированного алгоритма дерева решений с адаптивной обработкой пропущенных значений на основе локальной оценки важности признаков и механизмом балансировки классов через синтетическую генерацию данных с сохранением корреляционной структуры, обеспечивающим точность прогнозов 92.4% при наличии до 25% пропущенных значений в данных нефтегазовой отрасли и сокращение времени принятия решений с 28.4 до 3.7 минут для специалистов в полевых условиях».

Чек-лист «Готова ли ваша работа к защите по теме обработки информации»:

• ☐ Введение содержит количественную оценку потерь от несвоевременного принятия решений (не «долгое принятие решений», а «28.4 минуты вместо 5, потери 5.2 млрд руб./год»)
• ☐ Глава 1 включает сравнительный анализ минимум 18 решений по 12+ критериям с тестированием алгоритмов на реальных данных
• ☐ Проведен анализ не менее 24 000 записей технологических данных с выявлением структуры пропусков и несбалансированности классов
• ☐ Глава 2 содержит оригинальный модифицированный алгоритм дерева решений с математическим описанием компонентов обработки пропусков
• ☐ Детально описана архитектура приложения с офлайн-режимом и механизмом интеграции с системами телеметрии
• ☐ Приведены реальные фрагменты кода адаптивной обработки пропущенных значений и интеграции модели TensorFlow Lite
• ☐ Представлены скриншоты интерфейса приложения с экранами ввода данных и результатов прогноза
• ☐ Приведены результаты апробации на не менее 156 специалистах с количественной оценкой по 10+ метрикам
• ☐ Проведен экономический расчет с указанием срока окупаемости, NPV, IRR
• ☐ Оригинальность в «Антиплагиат.ВУЗ» ≥75%

Два пути к защите:

Путь 1: Самостоятельный.
Подходит, если у вас есть опыт в области машинного обучения, знание алгоритмов деревьев решений, доступ к данным технологических процессов предприятия, и 3+ месяца свободного времени. Требует глубокого погружения в методологию обработки неполных данных, разработку оригинальной модификации алгоритма, программирование приложения с офлайн-режимом. Риски: недостаточная научная новизна (просто применение готовых библиотек), отсутствие количественной оценки эффективности, проблемы с точностью на реальных данных с пропусками.

Путь 2: С экспертной поддержкой.
Рекомендуется для большинства магистрантов. Мы берем на себя:

• Разработку оригинального модифицированного алгоритма дерева решений с математическим обоснованием компонентов обработки пропусков
• Проектирование архитектуры приложения с офлайн-режимом и интеграцией с системами телеметрии Газпром нефти
• Программную реализацию приложения на Kotlin с использованием TensorFlow Lite для оптимизации модели
• Подготовку данных апробации с количественной оценкой по 10+ метрикам на 156 специалистах
• Экономический расчет эффективности с дисконтированием на 5 лет
• Полное сопровождение до защиты с подготовкой презентации и ответов на вопросы комиссии

Нужна помощь с разработкой приложения для обработки информации для МИСИС?
Получите бесплатную консультацию по структуре и требованиям за 10 минут!

Telegram: @Diplomit
Телефон/WhatsApp: +7 (987) 915-99-32
Email: admin@diplom-it.ru

Оформите заказ онлайн: Заказать ВКР для МИСИС