На информационном ресурсе применяются рекомендательные технологии (информационные технологии предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети "Интернет", находящихся на территории Российской Федерации)

Нефть Капитал

185 подписчиков

Свежие комментарии

  • Аршак Меликджанян
    вопрос на миллиард рублей, к сожалению ответа не будетПХГ Германии уже ...
  • Анатолий Селиванов
    если фашисты не платят в Рублях, почему их Не отключают ??? какие могут быть гарантийные контракты по поставкам газа,...ПХГ Германии уже ...

Создана технология ремонта нефтепровода с помощью нейросетей

Сотрудники Сибирского федерального университета и Сибирского государственного университета науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева разработали программно-аппаратный комплекс, способный в реальном времени отслеживать и корректировать процессы сварки на основе нейросетей, сообщили ТАСС в пресс-службе СФУ.

Разработанная технология призвана повысить эффективность ремонта систем трубопровода на нефтегазовых предприятиях. Составные части систем трубопровода нефтегазового оборудования подвергаются износу и поломкам, которые необходимо вовремя найти и устранить. Сейчас при ремонте применяются технологии индукционного нагрева– метод бесконтактного нагрева трубопровода током. В перспективе этот процесс должен стать полностью автоматическим. Контроль процесса индукционной пайки трубы проводится с помощью измерений температуры на смежных участках области соединения элементов, однако из-за измерения температуры бесконтактными датчиками и особенностей самого метода индукционного нагрева при таком подходе специалистам не удается избежать погрешностей, которые влияют на качество ремонта и его дальнейшую производительность. Авторы инновации создали программно-аппаратный комплекс на основе нейросетей, способный, снимая показания приборов, в реальном времени отслеживать и корректировать процессы сварки и пайки."Нейросети в ходе экспериментов показали наибольшую эффективность в классификации погрешностей средств измерения — 94,9%. После периода обучения нейросети смогут, ориентируясь на оптимальные параметры автоматизированных процессов сварки, корректировать эту работу в режиме реального времени.
Это позволит повысить качество ремонта, а также сделать надежнее трубопроводную систему нефтегазового оборудования», — считает один из авторов исследования, доцент кафедры технологических машин и оборудования нефтегазового профиля СФУ Владимир Бухтояров.

 

Ссылка на первоисточник
наверх