#модель

Совместное исследование доцента факультета экономических наук НИУ ВШЭ Сергея Степанова, экспертов из бизнес-школы INSEAD и Нью-Йоркского университета в Шанхае показало, что для задач с высоким уровнем неопределенности, когда нет уверенности, какое из принятых решений лучше, больше пользы принесет консультация отдельных экспертов, чем целой группы.

Ученые из России и Кореи провели теоретическое исследование трех различных моделей ускоренного расширения ранней Вселенной. Они рассмотрели модели, в которых потенциал, вызывающий расширение, генерируется квантовыми эффектами. Оказалось, что первая модель может быть согласована с наблюдениями, а остальные две нет.

Сборка вентиляторов авиационных двигателей — ответственный момент. Важно убедиться, что ни на одном из этапов не возникнет ни малейших дефектов, которые могли бы привести самолет или вертолет в негодность. Например, в процессе сборки вентилятора может появиться дисбаланс лопастей, который ведет к снижению производительности механизма. Поэтому после технологических работ детали специально балансируют, но это дорогостоящий и требующий времени процесс. Ученые Пермского Политеха разработали компьютерную модель, которая позволяет еще до начала сборки спроектировать оптимальное расположение лопастей ротора, что сократит временные и финансовые затраты на производстве.

Термомеханическая обработка металлов и сплавов — важнейший этап производства прочных ответственных деталей для всех отраслей промышленности. Основной процесс при этом — рекристаллизация — перестроение зеренной структуры материала, которое приводит к существенному изменению его свойств. Ее корректное описание дает ключ к оптимизации технологии и формования более качественных изделий под конкретные цели. Ученые Пермского Политеха разработали модель для детального описания рекристаллизации. Исследование позволяет более глубоко понять закономерности формирования структуры материала и главное — определять оптимальные режимы его обработки.

Модель учитывает широкий спектр взаимодействий ионов с электродами и позволяет предсказывать способность устройства накапливать электрический заряд. Теоретические предсказания модели совпали с результатами экспериментов. Данные о поведении двойного электрического слоя могут помочь в разработке более эффективных суперконденсаторов для портативной электроники и электромобилей.

Ученые Центра искусственного интеллекта и факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ, а также Института искусственного интеллекта AIRI и Sber AI разработали новую структуру диффузионной модели, для которой возможно задать восемь видов распределения шума. Вместо классической структуры модели в виде цепи Маркова и применения нормального распределения ученые предложили звездообразную модель, где возможно выбирать тип распределения. Это поможет решать задачи в разных геометрических пространствах с помощью диффузионных моделей.

Физики из Йельского университета с помощью математической модели объяснили, как гадюки используют инфракрасные датчики возле ноздрей, чтобы охотиться за добычей в кромешной темноте. Оказалось, они задействуют своеобразный «предусилитель сигнала», расширяющий пределы возможностей их тепловизионного органа.

Физики ТюмГУ разработали интегральную модель парогравитационного дренажа нефтяного месторождения на основе закона сохранения масс фаз и закона сохранения их энергии.

Исследователи из Высшей школы экономики и Университета Джорджа Мейсона изучили устойчивость потенциальных международных соглашений в вопросе солнечного геоинжиниринга. Авторы предложили схему, где выплаты направлены от богатых стран к бедным, что отличает их предложение от классических систем. Эта модель призвана сдерживать более уязвимые страны от излишнего использования метода, обеспечивая им компенсацию за возможные ущерб и адаптацию к изменениям климата.

Метеорологическая модель искусственного интеллекта от Google DeepMind под названием GraphCast значительно превзошла традиционные методы прогнозирования погоды по всему миру на 10 дней вперед. Свое предсказание система делает менее чем за одну минуту. Это говорит о том, что в будущем такие прогнозы могут стать куда эффективнее, чем сегодня.

Ученые из МТУСИ разработали метод глубокого обучения, позволяющий сегментировать сосуды глаза. Он значительно упростит работу специалистам в области диагностирования болезней на ранних этапах развития, так как кровеносные сосуды сетчатки глаза связаны с многими заболеваниями: сахарным диабетом, образованием тромбов (окклюзия сосудов), гипертонией, инсультом и другими.

Взаимодействие человека с роботом-манипулятором все чаще входит в практику работы в пищевой промышленности и медицине. По словам ученых, для такой работы целесообразно по максимуму использовать возможности нейросетевой модели для распознавания и классификации голосовых команд.

Эффективность работы скважины во многом зависит от того, насколько хорошо призабойная зона (пласт, прилегающий к стволу скважины) пропускает нефть или газ. Проницаемость этой зоны может снижаться, например, из-за попадания воды или примесей, загрязнения отложениями солей. Тогда дебит скважины — объем полезного продукта, который она отдает за единицу времени — уменьшается, а оставшиеся запасы становится трудно и малорентабельно добывать традиционными методами. В этой ситуации применяют гидравлический разрыв пласта. В скважину под высоким давлением закачивается жидкость или гель, они растрескивают породу, и через трещины начинают более интенсивно поступать нефть или газ. Однако физика процесса развития трещины очень сложна, поэтому предварительные расчеты, насколько сильно увеличится дебит, зачастую не совпадают с реальными результатами. Чтобы избежать нерациональной траты ресурсов, ученые ПНИПУ разработали специальную модель прогнозирования: она определит эффективность гидроразрыва пласта до его проведения.

Человек ежедневно подвергается воздействию шума от различных устройств: от кондиционеров до двигателей самолета. Для снижения шума, распространяющегося в каналах воздуховодов или энергетических установок, каналы облицовывают звукопоглощающими конструкциями (ЗПК). Основной характеристикой ЗПК в этом случае является импеданс — полное акустическое сопротивление. Оптимальное значение импеданса обеспечивает максимальное затухание звуковых волн в канале. Существует ряд полуэмпирических моделей, позволяющих рассчитать импеданс. Ученые ПНИПУ выяснили, какие модели наиболее точно описывают импеданс в зависимости от разных уровней шума.

Исследователи из НИУ ВШЭ и ФГБУ «НМИЦ радиологии» успешно вырастили в лабораторных условиях трехмерную модель рака предстательной железы и проверили на ней один из противоопухолевых препаратов. В будущем эта методика может существенно повысить эффективность лечения онкологических больных.

Отложения парафина — большая проблема при добыче нефти во многих странах мира. Еще более актуальной она становится в условиях снижения запасов углеводородов и увеличения осложнений при добыче на месторождениях, переходящих на поздние стадии разработки. В результате происходит ухудшение технологических параметров добычи черного золота, а именно: повышение обводненности продукции (большое количество воды), снижение забойного и пластового давления, изменение компонентного состава добываемого сырья. Такая динамика показателей способствует более раннему образованию парафиновых отложений, поэтому ведется поиск методов борьбы с ними, чтобы сократить затраты на добычу полезного ископаемого. Ученые Пермского Политеха создали эмпирическую модель парафинобразования при прохождении сырой нефти в скважине, которая поможет прогнозировать появление парафина и оптимизировать затраты на обслуживание скважин.

Большинство действующих нефтяных месторождений находятся на поздних стадиях разработки, где особое внимание уделяется энергоэффективности добычи. Это связано с тем, что из-за погружных насосов, которые используются при выкачке сырья, расходуется большое количество электричества. Ученые Пермского Политеха создали цифровую математическую модель для расчета потребления электроэнергии. Алгоритм учитывает все факторы, влияющие на производительность центробежного насоса, и поддерживает его работу в оптимальном режиме. Методику применили к трем добывающим скважинам Волго-Уральского месторождения.

В мире стремительно развивается цифровизация всего нефтепромысла. Одним из этапов считается разработка и внедрение интеллектуальных станций управления скважинами, работа которых приводит к снижению энергопотребления, а также к уменьшению скорости износа оборудования. Для корректного функционирования таких станций необходимо постоянное измерение дебита. В современных условиях замеры количества добываемой нефти выполняются периодически, что не позволяет анализировать условия работы скважины. Несвоевременное регулирование работы ведет к снижению эффективности добычи нефти. Поэтому возникает необходимость создания специального программного обеспечения для автоматического расчета дебита. Для этого ученые Пермского Политеха разработали модель механистического виртуального расходомера, который повысит качество промысловой информации и обеспечит регулярную оптимизацию работы скважины. На сегодняшний день не существует расходомеров, использующих все необходимые для расчета и прогнозирования дебита физические данные со скважин.

Ученые впервые разработали модель затухания толчков, позволяющую точнее разрабатывать карты сейсмической опасности. Их используют в строительстве, чтобы оценить, какую силу землетрясений должны выдерживать здания в конкретном регионе. Также модель может использоваться для генерации карт сотрясаемости, по которым МЧС сможет понять, где последствия землетрясения, вероятно, будут сильнее всего.

Почти половина действующих нефтедобывающих скважин России и стран СНГ эксплуатируется штанговыми насосными установками. Широкое применение такого оборудования связано с высокой надежностью, простотой обслуживания и возможностью ремонта в промысловых условиях. Однако двигатель такого оборудования потребляет большое количество электричества, что приводит к высоким финансовым затратам, а, значит, к повышению себестоимости нефти. Для решения проблемы исследователи Пермского Политеха разработали комплекс бездатчикового управления процессом добычи нефти на основе цифровой модели насосной установки.