Статья: РАЗРАБОТКА КОМПЛЕКСА НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ РАСЧЕТА ВЯЗКОСТИ ХИМИЧЕСКОЙ СМЕСИ НА ОСНОВЕ ДЕКОМПОЗИЦИИ ЗАДАЧИ (2025)

Читать онлайн

Представленная разработка способствует внедрению цифровых технологий в описание процессов нефтехимических предприятий, отвечает потребностям промышленности в быстрых и точных расчетах, сокращает зависимость от дорогостоящих экспериментов и зарубежного программного обеспечения, что делает его актуальным как для науки, так и для реального сектора экономики. Целью исследования является способ расчета вязкости широкой фракции углеводородов с использованием нейронных сетей для повышения точности и эффективности прогнозирования по сравнению с традиционными методами и реализация в виде специализированного программного комплекса. Для оптимизации процесса обучения и ускорения вычислений исходная задача была разделена на несколько более простых подзадач с уменьшенной размерностью параметров, предложенная декомпозиция значительно сократила объем вычислений, что способствует снижению параметричности построенного многослойного полносвязного персептрона и понижению проблематичности процедуры обучения моделей. Для автоматизации сбора информации для обучения многослойного полносвязного персептрона был разработан вспомогательный программный комплекс, формирующий требуемые наборы данных в Unisim. Все построенные нейронные сети обучались на выборках, которые разбивались на обучающее, валидационное и тестовое подмножества по 70, 15 и 15 % от исходного набора соответственно. Потери при обучении не превысили 10-6 при отсутствии переобучения. Работоспособность полученного многослойного полносвязного персептрона дополнительно проверили на производственных данных, не использовавшихся при обучении. Реализация метода осуществлена в виде оригинального специализированного программного комплекса, в котором используется согласованная работа нескольких обученных нейронных сетей для точного расчета вязкости углеводородных смесей. Разработанный программный комплекс доказал свою эффективность и надежность, представляя собой мощный инструмент для расчета вязкости широкой фракции углеводородов при моделировании процессов нефтехимии.

Ключевые фразы: математическое моделирование, машинное обучение, нефтехимия, нейронные сети
Автор (ы): Лаптева Татьяна Владимировна, Лаптев С. А., Бронская Вероника Владимировна
Журнал: СОВРЕМЕННЫЕ НАУКОЕМКИЕ ТЕХНОЛОГИИ

Предпросмотр статьи

Идентификаторы и классификаторы

УДК
004.032.26. Нейронные сети
Для цитирования:
ЛАПТЕВА Т. В., ЛАПТЕВ С. А., БРОНСКАЯ В. В. РАЗРАБОТКА КОМПЛЕКСА НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ РАСЧЕТА ВЯЗКОСТИ ХИМИЧЕСКОЙ СМЕСИ НА ОСНОВЕ ДЕКОМПОЗИЦИИ ЗАДАЧИ // СОВРЕМЕННЫЕ НАУКОЕМКИЕ ТЕХНОЛОГИИ. 2025. № 7
Текстовый фрагмент статьи