Цель исследования — показать, как предиктивная аналитика на основе методов машинного обучения позволяет предупреждать несанкционированные сбросы сточных вод и оптимизировать работу очистных сооружений на нефтегазовых объектах, переводя управление из реактивной в проактивную парадигму; актуальность обусловлена высокой вариативностью состава стоков и ростом рисков залповых поступлений загрязнителей. Эмпирическая база включает более 85 000 записей (2019–2023) с 28 технологическими параметрами: расход, температура, pH, взвешенные вещества, нефтепродукты, ХПК, БПК5, сульфиды, фенолы, аммонийный азот, а также косвенные индикаторы режимов основных производственных установок и данные по дозированию реагентов и аэрации. Предобработка охватывала удаление выбросов (Isolation Forest), импутацию пропусков (k-NN Imputer) и нормализацию (Min–Max); выполнены EDA, генерация лагов и скользящих средних, корреляционный анализ Пирсона/Спирмена для отбора признаков и снижения мультиколлинеарности. Сопоставлены Random Forest, градиентный бустинг (LightGBM) и LSTM; валидация — временная кросс-валидация, метрики RMSE, MAE, R² для регрессии и Accuracy, Precision, Recall, F1 для классификации. Лидером стала модель LightGBM для прогноза ХПК на горизонте 3 часа (R²=0,941; RMSE=41,53 мгО₂/л), при сопоставимой точности LSTM, но меньших вычислительных затратах; анализ важности показал вклад косвенных производственных параметров. Симуляция внедрения прогноза в контур дозирования коагулянта продемонстрировала снижение средней дозы с 85,00 до 68,43 мг/л и прямую экономию реагента на 19,50% при одновременном улучшении качества: остаточные взвешенные вещества сокращены с 22,54 до 18,91 мг/л, стандартное отклонение — с 14,88 до 8,12 мг/л, что повышает стабильность и снижает риск проскока. Классификатор аномалий обеспечивает раннее предупреждение за 3–6 часов с Accuracy 0,988, Precision 0,932, Recall 0,965 и F1 0,948, минимизируя пропуски критических событий и число ложных тревог. Выводы подтверждают, что двухуровневый предиктивный контур (непрерывный регрессионный прогноз + детектор аномалий) уменьшает ресурсные затраты, вероятность превышений ПДК и создает основу для интеграции с АСУ ТП и цифровыми двойниками, в перспективе — с расширением факторного поля за счет метеоданных.
The aim of the study is to demonstrate how predictive analytics based on machine learning methods can prevent unauthorized wastewater discharges and optimize the operation of treatment facilities at oil and gas sites by shifting management from a reactive to a proactive paradigm. The relevance is due to the high variability of wastewater composition and the growing risks of shock pollutant inflows. The empirical base includes more than 85,000 records (2019–2023) with 28 technological parameters: flow rate, temperature, pH, suspended solids, petroleum products, COD, BOD₅, sulfides, phenols, ammonium nitrogen, as well as indirect indicators of main process unit modes and data on reagent dosing and aeration. Preprocessing covered outlier removal (Isolation Forest), missing value imputation (k-NN Imputer), and normalization (Min–Max); EDA, lag and moving average generation, and Pearson/Spearman correlation analysis were performed for feature selection and multicollinearity reduction. Random Forest, gradient boosting (LightGBM), and LSTM were compared; validation used time-series cross-validation with RMSE, MAE, and R² metrics for regression and Accuracy, Precision, Recall, and F1 for classification. The LightGBM model led in forecasting COD with a 3-hour horizon (R²=0.941; RMSE=41.53 mgO₂/L), showing comparable accuracy to LSTM but lower computational cost; feature importance analysis revealed contributions from indirect production parameters. Simulation of forecast integration into the coagulant dosing loop demonstrated a reduction in average dose from 85.00 to 68.43 mg/L and direct reagent savings of 19.50%, along with quality improvement: residual suspended solids decreased from 22.54 to 18.91 mg/L, and standard deviation fell from 14.88 to 8.12 mg/L, improving stability and reducing the risk of breakthrough. The anomaly classifier provides early warning 3–6 hours in advance with Accuracy 0.988, Precision 0.932, Recall 0.965, and F1 0.948, minimizing missed critical events and false alarms. The conclusions confirm that a two-level predictive loop (continuous regression forecast + anomaly detector) reduces resource consumption, the probability of exceeding permissible concentrations, and lays the foundation for integration with process control systems and digital twins, with a future perspective of expanding the factor field through meteorological data.