Статья на тему Нейро-нечеткие модели и алгоритмы диагностирования состояний технологических объектов нефтепереработки

Введение:

Современный деловой мир становится все более технологичным. Сегодня вопросы организации у и управления безопасностью, относятся к числу самых современных и обретают большую значимость. Многие области быстро уже реализовали свои возможности.
Основная цель данной работы заключается в выборе оптимальной модели диагностики нейро-нечетких методов при работе на технологических объектах. Теория нейро-нечетких множеств, как одно их направлений искусственного интеллекта позволяет строить нечеткие модели сложных объектов для решения задач диагностики, управления, принятия решений. При этом необходимо учитывать большое количество параметров и значений для дальнейшего практического использования. Для выявления поставленных задач работы использованы методы нейро-нечеткой логики, математического моделирования и обобщения результатов работы.

Фрагмент текста работы:

Современное применение машинного обучения?
Использование программных комплексов позволяет инженерам автоматически отслеживать механические, температурные, химические воздействия, возможность утечки в процессе эксплуатации ректификационных установок. При этом самые последние поколения алгоритмов дают более детальные и точные результаты, чем любое предыдущее моделирование. Всегда существует необходимость в проверке моделей. Такая методика диагностики работ доказывает себя, в качестве быстрого и качественного исследования нужной ситуации и разработки необходимой модели.
Такие программные разработки позволят улучшить процесс контроля за основными рабочими параметрами, избежать засорения коксом патрубков и отверстий тарелок, предупреждать попадание горючей жидкости из колонны в пароотводы, не допускать вибрации колонны, снижать эррозийный износ в процессе перегонки нефти, обеспечивать быстродействие алгоритмов управления робастного QC данных. Несмотря на эти достижения, в полной мере осознать преимущества машинного обучения в процессе внедрения нейро-нечетких методов диагностики процессов работы ректификационных колонн нужно время, которое покажет видимые преимущества. Детальная, точная и надежная модель и информация, полученная с помощью машинного обучения, бесценна. Это позволяет точно знать, рассчитать полное фазовое равновесие на тарелках ратификационной колонны, основные показатели теплообмена, разделения жидкости, наличия примесей, гидравлического сопротивления, механической прочности всех запущенных процессов работы ректификационной установки. Это позволяет решать проблемы практически до их возникновения. С помощью этих моделей компании могут сэкономить деньги и повысить производительность труда. Понятно, что это будет бесценное приложение для нефтегазовых операций.