Wie wir es aus der Medizin kennen, ist Vorbeugen besser als Heilen. Um zukünftige Probleme zu vermeiden, müssen wir sie früher erkennen, daher brauchen wir vorhersagen. Da ¿machine learning Algorithmen¿ das Potenzial haben, genauere Vorhersagen zu treffen, haben viele Wissenschaftler und Forscher usw. bereits damit begonnen, sie zu verwenden. Diese maschinellen Lernalgorithmen werden verwendet, um Vorhersagen zu erstellen, und suchen auch nach Mustern innerhalb der Wertelabels, die Datenpunkten zugeordnet sind. Es gibt zwei Hauptgruppen des maschinellen Lernens, ¿supervised learning¿ und ¿unsupervised learning¿. Zusätzlich gibt es auch die sogenannten ¿semi-supervised learning¿ Methode, die eine Kombination der beiden Hauptlernmethoden darstellen. In dieser Masterarbeit wird das Hidden-Markov-Modell (HMM), eine unsupervised learning Methode, verwendet, um ¿time series data¿ zu analysieren und die verborgene zustände (hidden states) zu finden, die für Vorhersageprobleme verwendet werden können, die in Ölfeldern, insbesondere in der Erdölförderung, auftreten können, z. B. Fehlerdiagnose von ¿Sucker Rod Pumpen (SRP)¿. Diese Masterarbeit beginnt mit den Grundlagen und der Theorie des HMM. Dann werden die drei Hauptprobleme von HMM und die Lösungen der Probleme diskutiert. Darüber hinaus werden die verfügbaren Werkzeuge und Programmiersprachen zur Generierung eigener Algorithmen und Funktionen, die für das Modell erforderlich sind, diskutiert. Dann wird das Hidden-Markov-Modell verwendet, um den Beginn und das Ende von ¿Upstroke und Downstroke¿ aus dem Datensatz zu finden. Schließlich, HMM wird eingesetzt, um den Betrieb der Sucker Rod Pumps im Laufe der Zeit zu beobachten (Auffinden verborgener Zustände), zuerst für den gesamten Datensatz und dann für einen ausgewählten Teil des Datensatzes. Die Ergebnisse des Hidden-Markov-Modells werden mit anderen Clustering-Methoden verglichen, nämlich der Gaussian-Mixture und K-Means.