title: Detecting defects in oil pipelines based on in-line inspection data
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Кононов Ярослав Сергеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Kononov Aroslav Sergeevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Коваленко Лев Алексеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Kovalenko Lev Alekseevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Блеканов Иван Станиславович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Blekanov Ivan Stanislavovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-04-06T21:48:04Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-04-06T21:48:04Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2022
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 054731
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/39657
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В процессе повсеместной информатизации нефтегазовой промышленности стала актуальна задача оценки качества состояния нефтепроводов. В данной работе разработаны и протестированы методы интеллектуального анализа для решения задачи детектирования дефектов. Проведен эксперимент по оценке качества преложенных подходов на подготовленной выборке данных. Наилучший метод интегрирован в программный комплекс для автоматизации процесса внутритрубной диагностики.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Nowadays, the task of assessing the quality of the state of oil pipelines has become relevant. In this paper,  methods of intellectual analysis for solving the problem of defect detection were developed and tested. An experiment was carried out to assess the quality of the proposed approaches on a prepared data sample. The best method is integrated into the software package for automating the process of in-line diagnostics.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: детектирование дефектов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: магнитограммы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: defect detection
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: magnetograms
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Detecting defects in oil pipelines based on in-line inspection data
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Методы детектирования дефектов нефтепроводов на основе данных внутритрубной диагностики
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: spbu_diploma.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/39657/2/spbu_diploma.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 7,53 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Kovalenko_VM5503.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/39657/3/reviewSV_Otzyv_Kovalenko_VM5503.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 112,21 kB
resources.filename: reviewSV_st054731_Kovalenko_Lev_Alekseevic_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/39657/4/reviewSV_st054731_Kovalenko_Lev_Alekseevic_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 4,97 kB