Статья рассматривает задачу повышения надежности технологических агрегатов нефтегазовых предприятий путем перехода от регламентной и реактивной модели обслуживания к предиктивному управлению отказами на основе ансамбля методов машинного обучения; цель исследования — разработать и верифицировать комплексную методологию, обеспечивающую раннее выявление предотказных состояний и согласование горизонтов прогноза с производственными регламентами ТОиР. Эмпирическая база включает пятилетние многомерные временные ряды (2018–2022) по центробежным насосам, поршневым компрессорам и сепараторам ( свыше 15 ТБ, 40–70 параметров на единицу), полученные из АСУ ТП и систем вибродиагностики; предобработка охватывает очистку шумов фильтром Калмана и вейвлет-преобразованиями, интерполяцию пропусков, стандартизацию и инжиниринг признаков (скользящие статистики и FFT для вибрации). Сравнивались Random Forest, градиентный бустинг (XGBoost) и LSTM с разметкой предотказных окон, разделением 70/15/15 и метриками Precision, Recall, F1 и AUC-ROC; для дисбаланса применялся SMOTE, итоговая архитектура реализована как стекинг с логистической метамоделью. Показано, что для насосов оптимален бустинг (наивысшие Precision и F1), для компрессоров и сепараторов — LSTM, лучше улавливающая длительные темпоральные паттерны; ансамбль превзошел базовые модели (F1=0,9345; AUC-ROC=0,971) и обеспечил заблаговременность прогноза 48–150 часов. Анализ важности признаков согласуется с физикой деградации: для насосов доминируют RMS-вибрации и температура подшипников, для компрессоров — пульсации давления и температура нагнетания, для сепараторов — перепады давления и скорость изменения уровня. Обсуждение подчеркивает необходимость дифференцированного выбора алгоритма по механизму отказа, портфельной интеграции моделей и встроенного компромисса между Precision и Recall для минимизации ложных тревог при недопустимости пропусков; практическая имплементация предполагает связку с АСУ ТП и EAM для автоматизации решений. Ограничения касаются гетерогенности данных и редкости событий; перспективы — трансформеры и графовые сети для сложных зависимостей, XAI для интерпретации и интеграция текстовых журналов (NLP) для контекстуализации прогнозов.
The article addresses the problem of improving the reliability of technological units at oil and gas enterprises by transitioning from a regulatory and reactive maintenance model to predictive failure management based on an ensemble of machine learning methods. The aim of the study is to develop and verify a comprehensive methodology that ensures early detection of pre-failure conditions and aligns forecast horizons with maintenance and repair schedules. The empirical base includes five-year multidimensional time series (2018–2022) for centrifugal pumps, reciprocating compressors, and separators ( свыше 15 TB, 40–70 parameters per unit), obtained from process control and vibration diagnostics systems. Preprocessing covers noise filtering via Kalman filter and wavelet transforms, interpolation of missing values, standardization, and feature engineering (moving statistics and FFT for vibration). Random Forest, gradient boosting (XGBoost), and LSTM were compared using pre-failure window labeling, a 70/15/15 split, and Precision, Recall, F1, and AUC ROC metrics; SMOTE was applied to handle imbalance. The final architecture was implemented as stacking with a logistic meta-model. It was shown that boosting is optimal for pumps (highest Precision and F1), while for compressors and separators the LSTM better captures long-term temporal patterns. The ensemble outperformed baseline models (F1 = 0.9345; AUC ROC = 0.971) and provided forecast lead times of 48–150 hours. Feature-importance analysis aligns with degradation physics: vibration RMS and bearing temperature dominate for pumps, pressure pulsations and discharge temperature for compressors, and pressure differentials and rate of level change for separators. The discussion highlights the need for differentiated algorithm selection based on failure mechanisms, portfolio integration of models, and a built-in trade-off between Precision and Recall to minimize false alarms while avoiding missed failures. Practical implementation envisions integration with process control and enterprise asset management systems to automate decision-making. Limitations include data heterogeneity and the rarity of events; future directions involve transformers and graph networks for complex dependencies, XAI for interpretability, and integration of text logs (NLP) for contextualized forecasting.