Национальный цифровой ресурс Руконт - межотраслевая электронная библиотека (ЭБС) на базе технологии Контекстум (всего произведений: 635213)
Контекстум
Руконтекст антиплагиат система
Автоматизация и информатизация ТЭК  / №2 2024

ИССЛЕДОВАНИЕ ЦЕЛЕСООБРАЗНОСТИ НЕЙРОСЕТЕВОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ РЕЖИМОВ РАБОТЫ КОМПРЕССОРНЫХ СТАНЦИЙ (500,00 руб.)

0   0
Первый авторОлейников
АвторыКазак А.С., Белинский А.В., Горлов Д.В., Фомина Е.В.
Страниц10
ID871723
АннотацияОдним из перспективных направлений исследований в области моделирования и оптимизации режимов сложных газотранспортных систем ( ГТС) является использование нейросетевых технологий. Применение таких технологий предполагает использование большого объема данных и позволяет выявлять сложные закономерности при построении нейросетевых моделей, соответствующих процессам, происходящим на физическом уровне транспортировки газа [ 1–3] . Компрессорные станции ( КС) являются основным объектом, обладающим возможностью управления режимами работы ГТС. Для оценки целесообразности использования нейросетевых технологий для решения задачи оптимизации работы ГТС необходимо предварительно провести анализ существующих математических моделей и выбрать наиболее подходящие для получения режимно- технологических параметров функционирования КС, которые в дальнейшем будут использованы для обучения нейронных сетей. Необходимость такого исследования обусловлена целесообразностью построения однотипных ( нейросетевых) моделей для всех элементов ГТС, что, в свою очередь, даст возможность синтезировать режимные характеристики всей газотранспортной сети. Итогом исследований станет систематизация имеющихся знаний о математических моделях КС и рекомендации по их использованию для нейросетевого моделирования. Предварительно проанализируем модели расчета режимов работы и оборудования КС, необходимые для задач последующей оптимизации, представленные в [ 4–8, 16]
ИССЛЕДОВАНИЕ ЦЕЛЕСООБРАЗНОСТИ НЕЙРОСЕТЕВОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ РЕЖИМОВ РАБОТЫ КОМПРЕССОРНЫХ СТАНЦИЙ / А.В. Олейников [и др.] // Автоматизация и информатизация ТЭК .— 2024 .— №2 .— С. 10-19 .— URL: https://rucont.ru/efd/871723 (дата обращения: 09.05.2024)

Предпросмотр (выдержки из произведения)

Облако ключевых слов *


* - вычисляется автоматически
Антиплагиат система на базе ИИ