Архив статей журнала
В статье рассмотрены вопросы анализа и обработки больших массивов метеорологических данных. Целью исследования является обмен опытом в выявлении и корректировке пропущенных и аномальных значений временных рядов метеорологических данных. В рамках исследования разработаны алгоритмы нормализации данных, выявления их индивидуальных и контекстных аномалий, а также корректировки пропущенных и аномальных значений. Особенностями разработанных алгоритмов являются использование модели машинного обучения, основанной на применении деревьев решений, для изучения рядов данных при выявлении пропущенных значений, а также анализ временных и сезонных закономерностей при выявлении индивидуальных и контекстных аномалий на основе специализированных библиотек на языке программирования Python. Разработанные алгоритмы включены в программные модули сервис-ориентированного приложения для получения, обработки и анализа климатических данных при решении сложных мультидисциплинарных научных и прикладных задач экологического мониторинга Байкальской природной территории. Предложенная методика применена для анализа и обработки нескольких временных рядов метеорологических данных, полученных с метеостанций, которые расположены на Байкальской природной территории. Результаты применения методики показали существенное повышение качества обработанных данных, использованных в дальнейшем на практике в задачах моделирования работы автономных энергетических систем инфраструктурных объектов Байкальской природной территории.
Целью данного исследования являлось изучение алгоритмов расчета калориметрической температуры горения различных видов в условиях доменной плавки. В работе представлены результаты численного моделирования процессов сгорания, включая сравнительный анализ различных типов топлива и динамику горения в доменной печи. Выполнен расчёт низшей температуры сгорания топлива, при которой происходит преобразование продуктов горения в газообразное состояние и их удаление вместе с дымом. На основании имеющихся данных определены коэффициенты перерасчёта расхода воздуха, требующегося для полного сгорания единицы топлива. Установлено, что в условиях дефицита кислорода происходит неполное сгорание топлива, что приводит к его перерасходу и снижению экономических показателей, это актуально для доменных печей, которые составляют до 70% от общего расхода теплоносителей на металлургических предприятиях с полным циклом. Выявлена целесообразность применения попутного нефтяного газа в доменных печах предприятий черной металлургии с точки зрения повышения энергоэффективности и экологичности. Для определения калориметрической температуры горения топлива произведено сравнение численных методов итерации и интерполяции с созданием математической модели, которая позволяет повысить экономические показатели за счёт точности расчетов соотношения температуры, количества топлива и расхода воздуха в зоне горения. На основании эксперимента научно обоснована целесообразность применения газообразного топлива вместо твёрдого или жидкого. Разработанный численный метод реализован в комплексе программ для проведения вычислительного эксперимента с применением современных компьютерных технологий. Программа разработана с применением языка программирования С++ и кроссплатформенной среды Visual Studio, что гарантирует её работу на любой операционной системе. Наличие в программе существующей базы данных, содержащих основные химические показатели газообразного, жидкого или твёрдого топлива, позволяет автоматизировать процесс расчёта.
В статье представлен подход к моделированию фармакокинетики гибридных наночастиц порфирин-фуллеренового типа с использованием библиотеки PyPharm. Основной упор сделан на интеграцию эволюционных алгоритмов, в частности алгоритма взаимодействующих стран, в PyPharm, что позволяет оптимизировать параметры фармакокинетических моделей в условиях высокой вариативности. Целью данной работы является совершенствование существующей пятикамерной модели фармакокинетики гибридных наночастиц порфирин-фуллеренового типа с использованием библиотеки PyPharm, основной акцент сделан на повышении точности прогнозирования распределения наночастиц в организме за счет структурной и алгоритмической модификации модели. На основе пятикамерной модели, предложенной ранее, проведена доработка с учетом объемов камер и введением камер-дублеров, что позволило улучшить точность аппроксимации экспериментальных данных. Показано, что модель с камерами-дублерами демонстрирует наименьшее значение целевой функции (F = 0,9), сократив ошибку предсказания в 4,5 раза по сравнению с исходными результатами. Камеры-дублеры при этом имитируют окружающие орган ткани, где лекарственный препарат или наночастицы могут находиться длительное время, поддерживая почти постоянный уровень лекарства в основной камере органа в течение долгого времени. Библиотека PyPharm подтвердила свою эффективность при работе с высокопараметрическими системами (до 19 переменных), включая возможность учета весовых коэффициентов для отдельных экспериментальных точек, что повысило гибкость анализа. Результаты исследования подчеркивают потенциал применения алгоритма взаимодействующих стран и разработанной библиотеки для задач фармакокинетики.