Спрогнозировать исход термохимической переработки стало проще

«Пиролиз часто протекает в условиях, где температура и состав сырья изменяются во времени, что требует создания нестационарных моделей. Мы создали модели и проанализировали их с точки зрения возможности интеграции в интеллектуальную систему поддержки научных исследований. В результате выбрали модель, позволяющую с высокой точностью предсказывать соотношения различных фракций выходного продукта в ходе пиролиза. Это открывает новые возможности для оптимизации пиролизных установок и повышения их энергетической эффективности», — сообщил аспирант Школы компьютерных наук ТюмГУ Роман Бачурин.

В настоящее время разработанные регрессионные модели функционируют в виде отдельного программного приложения, однако в перспективе исследователи планируют интегрировать их в состав программного комплекса, обладающего расширенным функционалом и предназначенного для моделирования процесса пиролиза растительной биомассы.

«Программный комплекс будет включать в себя средства для предварительного анализа данных, полученных в ходе натурных экспериментов, инструменты для изучения и визуализации корреляционных зависимостей признаков входных данных, а также функционал для прогнозирования выхода продуктов пиролиза с использованием моделей машинного обучения», — пояснила профессор Школы компьютерных наук ТюмГУ Ирина Захарова.

Дальнейшие исследования предполагают изучение процесса пиролиза растительной биомассы в динамике с широким использованием методов искусственного интеллекта для прогнозирования временных рядов. В частности, ученые планируется выяснить, насколько точно можно прогнозировать текущий остаток сырья в различные моменты времени.

Источник:
Управление стратегических коммуникаций ТюмГУ