Исследование структуры данных получаемых с оптоволоконного кабеля в условиях отсутствия утечек на большом массиве данных. Выявление закономерностей в данных, построение математической модели или модели машинного обучения аппроксимирующей данные с датчиков. Анализ полученной модели на данных с наличием утечек ННП, сбор статистики по типу и характеристикам аномалий. Анализ и классификация типов аномалий и сопоставление с данными об утечках ННП.

Целью данного этапа исследований является подбор методики детектирования утечек, а также оценка на модельном эксперименте потенциальной применимость данной методики на практике для реализации программного механизма детектирования утечек на основе полученной методики анализа данных. Эта задача занимает центральное место в выполнении НИОКР, поскольку именно она несет основную информационную наполненность. От качества реализации модели, метода и алгоритма детектирования будет зависеть общая конкурентоспособность и эффективность разрабатываемого продукта в целом. Объектом исследовательской деятельности являются данные, полученные с температурных датчиков, установленных на напорном нефтепроводе (ННП), и возможность построения модели машинного обучения, способной смоделировать их поведение в рамках разнообразия внешних условий расположения трубопровода. Предметом исследования данной работы является оценка возможности детектирования утечек на напорном нефтепроводе в качестве аномалии, поскольку приемлемая модель машинного обучения для аппроксимации температурного фона позволяет рассматривать отклонения от модели как наличие аномального поведения. В процессе работы выполнялось исследование структуры данных, получаемых с оптоволоконного кабеля в условиях отсутствия утечек, на большом массиве данных и выявление закономерностей в данных, подготовка обучающего и тестового набора данных, построение модели машинного обучения на базе рекуррентной нейросети. В результате исследования была разработана математическая модель с возможностью обнаружения редких событий, «аномалий», в том числе утечек на ННП. Полученная оценка эффективности обнаружения в модельном эксперименте позволяет рекомендовать использованный подход для практического применения.