Ученые ТюмГУ ускорили настройку производства бензина
Исследователи ТюмГУ разработали гибридный метод расчета параметров нефтепереработки. Технология объединяет нейросети и физические модели, что сокращает время вычислений с нескольких месяцев до нескольких часов. Система работает на стандартных компьютерах, не требуя суперкомпьютерных мощностей.
- Классические физические модели: обеспечивают высокую точность, но требуют огромных ресурсов и времени на расчет.
- Нейросети (ИИ): работают быстро, но выдают погрешности, недопустимые при настройке реального промышленного оборудования.
Команда Кирилла Мотаева встроила элементы машинного обучения непосредственно в структуру традиционной физической модели. В результате получился гибрид: ИИ берет на себя скорость обработки данных, а физический каркас удерживает результат в рамках точности, необходимой для производства.
Технология позволяет оперативно подбирать сочетания температуры, давления и состава сырья для получения топлива заданного качества. Вместо длительного цикла тестирования и моделирования инженеры получают расчеты за несколько часов. Помимо нефтепереработки, метод применим в химической промышленности для создания новых катализаторов.Инженер-строитель Алексей Тихонов отмечает, что переход от суперкомпьютерных расчетов к обычным ПК в инженерных задачах означает упрощение внедрения подобных алгоритмов непосредственно на объектах, так как расчеты можно проводить локально, не передавая данные в удаленные центры обработки.
Технология представлена в рамках научной конференции «Динамические процессы в каталитических структурах — 2026». Работа прошла стадию теоретической разработки и демонстрации принципа действия. Вопрос о промышленном внедрении на конкретных заводах и интеграции в существующее программное обеспечение предприятий остается открытым.Источник:
Управление стратегических коммуникаций
по материалам pravda.ru
