Использование предиктивной аналитики для предупреждения несанкционированных сбросов сточных вод и оптимизации работы очистных сооружений на нефтегазовых объектах

Аннотация

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.