|
|
 |
|
|
 |
Ученые ПНИПУ обучили нейросеть помогать в управлении промышленными газовыми горелками
Ученые ПНИПУ предложили использовать нейросеть для получения точных данных о параметрах работы устройства.
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 данной проблемы ученые ПНИПУ предложили более точный и эффективный метод – использовать нейросеть.
Исследование опубликовано в журнале «Научно-технический вестник Поволжья», № 10, 2023.
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% (примерно 33 градуса по Цельсию). Это значит, что данные некорректны, не определены.
Чтобы модель была точной, ее нужно параметризировать, т.е. 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%. 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.
Контактное лицо: Марина Козаченко (написать письмо автору)
Компания: ПНИПУ (все новости этой организации)
Добавлен: 21:41, 19.12.2023
Количество просмотров: 233
Страна: Россия
| В ТГУ выводят на новый уровень создание «умных покрытий», ТГУ, 21:55, 30.06.2025, Россия |
29 |
| Учёные Тольяттинского государственного университета совершенствуют технологию плазменно-электролитического оксидирования для получения принципиально новых многофункциональных smart-покрытий, применяемых в медицине и технике. |
 |
| Союз Инженеров Живой Воды завершил первый этап проекта «Водный код будущего», Союз Инженеров Живой Воды, 14:12, 21.06.2025, Россия |
205 |
| 17 июня 2025 года в формате онлайн прошло первое мероприятие масштабного стратегического проекта «Водный код будущего: кадры, технологии, решения», посвященного разработке долгосрочной программы развития водной отрасли. Мероприятие объединило ведущих специалистов, ученых и представителей бизнеса для формирования дорожной карты, направленной на обеспечение водного суверенитета и устойчивого управления ресурсами. |
|
| Игра "Несуществующее Животное", КБГУ им. Х.М. Бербекова, 13:24, 21.06.2025, |
58 |
| День 2. Фантазия без границ! Как прошло мероприятие "Несуществующее Животное"! |
|
|
|
|
|
|
|
Разделы //
Новости по странам //
Сегодня у нас публикуются //
|
|
