Решение задачи определения RUL трансформаторов с помощью машинного обучения на python

Код из статьи доступен на Kaggle по ссылке для самостоятельного изучения, доработки и тд.

1. Общая информация о задаче

Проблемы

Значительное количество силовых трансформаторов АЭС эксплуатируются с увеличенным сроком службы (назначенный срок службы - 25 лет, но не волнуйтесь - продление срока эксплуатации вполне безопасно!). Учитывая увеличенный срок службы энергоблоков АЭС, возникает необходимость контроля технического состояния силовых трансформаторов.

Текущий процесс диагностики

Для начала представим пару терминов:

Хроматография — метод разделения и анализа смесей веществ, а также изучения физико-химических свойств веществ. Основан на распределении веществ между двумя фазами — неподвижной (твёрдая фаза или жидкость, связанная на инертном носителе) и подвижной (газовая или жидкая фаза, элюент).

Хроматографический анализ - диагностический метод, который заключается в принудительном извлечении газов из масла (хроматографии), определении их качественного состава и количественного анализа.

Особую роль в контроле за состоянием маслонаполненного оборудования (в том числе силовые трансфоматоры), играет контроль растворенных в масле газов. Возникновение практически всех типов дефектов в оборудовании сопровождается образованием газов, растворяющихся в масле, а при определенных типах дефектов образуются собственные газы в разном количестве (например, при локальном перегреве изоляции или возникновении разрядов в масле).

Более подробно о текущем процессе диагностике можно почитать в СТО 34.01-23-003-2019 «Методические указания по техническому диагностированию развивающихся дефектов маслонаполненного высоковольтного электрооборудования по результатам анализа газов, растворенных в минеральном трансформаторном масле».

Задача

Для качественного технического обслуживания и ремонта необходимо заранее знать о возможных неисправностях, а также об остаточном ресурсе трансформаторного оборудования. Необходимо разработать модель, которая будет определять остаточный ресурс оборудования по последним 420 точкам.

Исходные данные

Данные в виде .csv файлов, которые содержат 420 записей концентраций газов