Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
В ПНИПУ обучили нейросеть помогать в управлении промышленными газовыми горелками
Аппараты с газовыми горелками широко используются на производстве, когда нужно, например, быстро нагреть сырье или высушить сыпучие материалы. Контролируют их работу алгоритмы усовершенствованного управления. Однако для них нужны точные данные о параметрах работы устройства, получать и своевременно обновлять которые затруднительно в условиях непрерывного производства. Для решения проблемы ученые ПНИПУ предложили более точный и эффективный метод — использовать нейросеть.
Исследование опубликовано в журнале «Научно-технический вестник Поволжья». Как работают газовые горелки? Ученые ПНИПУ поясняют, что на вход устройства под давлением поступают топливный газ и первичный воздух (он нужен для поддержания факела горелки). Затем к получившемуся потоку дымовых газов примешивается вторичный воздух, он увеличивает его объемный расход и снижает температуру.
Для управления работой горелок используют алгоритмы усовершенствованного управления. Это специальные программно-алгоритмические средства, которые более точно контролируют работу промышленных аппаратов и повышают качество, производительность, энергоэффективность их функционирования. Для этого им требуется специальная модель, содержащая данные о состоянии устройства, например, значение коэффициента потерь тепла.
Как выяснили ученые Пермского Политеха, если подставлять в модель данные прошлых измерений и стандартизированные значения, она будет содержать серьезные ошибки. Так, исследователи использовали справочное значение коэффициента потерь тепла в топке, и модель выдала погрешность в 5,9 процентов (примерно 33 градуса по Цельсию). Это значит, что данные некорректны, не определены.
Чтобы модель была точной, ее нужно параметризировать, то есть найти адекватные значения неопределенных коэффициентов. Но все основные методы параметризации требуют проведения специальных экспериментов на объекте, в данном случае на аппарате с горелками. Это не всегда возможно в условиях непрерывного производства. Поэтому для расчета неопределенных параметров процесса ученые Пермского Политеха предложили использовать нейросеть.
«Для обучения нейросети требуется время и большое количество данных, однако после этого больше не нужно проводить эксперименты на объекте моделирования, а процесс расчета будет занимать доли секунд», – рассказывает аспирант кафедры оборудования и автоматизации химических производств ПНИПУ Дмитрий Корнилицин.
Политехники сгенерировали выборку тренировочных данных и на их основе обучили нейросеть, которая будет уточнять данные для модели и делать ее погрешность незначительной.
«Нейросеть повысила точность эмпирической (полученной способом измерений) модели: относительная ошибка снизилась с 5,9 до 0,35 процентов. Цикл работы нейросети составляет всего 0,03 миллисекунд. Это позволяет оперативно использовать ее в задачах управления и адаптировать модель в каждый момент измерения», – подводит итог доктор технических наук, профессор кафедры оборудования и автоматизации химических производств ПНИПУ Александр Шумихин.
Разработка ученых ПНИПУ уникальна. Она будет востребована во всех сферах, где используются газовые горелки: при сварке и резке материалов, в работе котлов и печей. Использование нейросети даст возможность оперативно определять изменение теплотворной способности топливного газа, зарастание, забивание стенок топочной камеры нагаром, изменение количества тепла, выделяющегося при сгорании газа. Это позволит оптимизировать работу аппарата горелки, чтобы она функционировала максимально эффективно и без перебоев, без остановки производственного процесса.
Telegram 
Дзен 
VK В России существуют тысячи рабочих мест с вредными и опасными условиями труда. На шахтах, металлургических заводах, в авиастроении люди годами находятся в условиях сильного шума, вибрации, запыленности и контакта с химикатами, что наносит серьезный ущерб здоровью. Однако существующие методы оценки рисков оказываются неэффективными для прогнозирования заболеваний, поскольку работают с усредненными показателями группы, а обязательные медосмотры определяют уже наступившую болезнь. Такая система лечит последствия, но не предотвращает причину. Ученые Пермского Политеха, управления Роспотребнадзора и ФНЦ медико-профилактических технологий управления рисками здоровью населения разработали программу, которая прогнозирует индивидуальные профессиональные риски здоровью для каждого конкретного работника с точностью 89%.
Склонность искусственного интеллекта к галлюцинациям исследовал научный сотрудник Лаборатории критической теории культуры НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург Растям Алиев. В статье «Алгоритмическая шизофрения: метасимуляционная трансформация реальности в цифровую эпоху» ученый проводит параллель между «галлюцинациями» больших языковых моделей — их склонностью генерировать вымышленные факты — и симптомами психических заболеваний.
Среди самых интригующих открытий космического телескопа «Джеймс Уэбб» — компактные объекты, получившие название «маленькие красные точки». Их видели только в самых дальних уголках Вселенной. Большинство возникло в первый миллиард лет после Большого взрыва, и ученые предполагали, что такие источники представляют собой небольшие компактные галактики. Однако международная команда астрономов пришла к иному выводу. Они предположили, что на самом деле «маленькие красные точки» — черные дыры, окруженные массивной газовой оболочкой.
Среди самых интригующих открытий космического телескопа «Джеймс Уэбб» — компактные объекты, получившие название «маленькие красные точки». Их видели только в самых дальних уголках Вселенной. Большинство возникло в первый миллиард лет после Большого взрыва, и ученые предполагали, что такие источники представляют собой небольшие компактные галактики. Однако международная команда астрономов пришла к иному выводу. Они предположили, что на самом деле «маленькие красные точки» — черные дыры, окруженные массивной газовой оболочкой.
Экологическое состояние морей, омывающих развитые и развивающиеся страны, — давняя проблема, о которой говорят ученые. Авторы нового исследования выявили в Средиземном море пещеры с рекордным количеством мусора.
Исследователи доказали, что влияние больших сделок на рынок описывается квадратичной зависимостью. Основой для анализа стали данные Токийской биржи.
С 2010-х в «Роскосмосе» говорили: будущая РОС сможет пролетать над полюсом, что даст ей возможности для новых научных экспериментов. Но вскоре после того, как в ноябре 2025 года Россия временно лишилась возможности запускать людей в космос, эта позиция изменилась. В результате запускать космонавтов с космодромов нашей страны станет довольно сложно.
На скалистых берегах аргентинской Патагонии разворачивается настоящая драма. Магеллановы пингвины, долгое время чувствовавшие себя в безопасности на суше в своих многотысячных колониях, столкнулись с новым и беспощадным врагом. Их извечные морские страхи — касатки и морские леопарды — теперь блекнут перед угрозой, пришедшей из глубины материка. Виновник переполоха — грациозный и мощный хищник, недавно вернувшийся на эти земли после долгого изгнания.
Позавчера, 27 ноября 2025 года, при запуске космонавтов к МКС на стартовую площадку № 31 упала кабина обслуживания стартового комплекса. Это означает, что новые пуски оттуда до починки невозможны. К сожалению, в 2010-х годах, в рамках «оптимизации» расходов, резервную площадку (с которой летал Юрий Гагарин) упразднили. Поэтому случилось беспрецедентное: в XXI веке страна с пилотируемой космической программой осталась без средств запуска людей на орбиту. Пока ремонт не закончится, проблема сохранится. Чем это может грозить?
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно