Анализ и обработка данных для выявления аномалий в работе энергетического оборудования
Разработать алгоритмы и программные модули для выявления аномалий (отклонений) в работе насосных агрегатов, компрессоров, электродвигателей, трансформаторов на основе телеметрических данных. Использовать методы машинного обучения и статистического анализа.
Контакт / куратор по тематическому направлению:
Осипов Дмитрий Сергеевич
Контакт / наставник студенческой команды, эксперт:
Шепелев Александр Олегович
Направление в рамках рынка НТИ:
Технет
Ожидаемый результат:
Прототип системы или концепция решения
Отрасль:
Информационные технологии
Партнер:
ООО «РН-Юганскнефтегаз»
Статус:
Открыта
Требуемые компетенции:
Python / машинное обучение / анализ временных рядов / понимание работы электропривода
Уровень сложности:
Продвинутый
Подача заявки на предварительное зачисление в проектную команду
Возврат к списку