Команда учёных УГНТУ разработала компьютерную систему анализа технологических процессов. Один из модулей программы показывает, как меняется процесс и концентрация веществ в зависимости от исходных данных и условий. А с помощью второго модуля система подбирает оптимальные условия и параметры для получения нужного результата – например, как изменить октановое число, чтобы уменьшить в бензине долю нежелательного компонента – бензола.
«Мы разработали такое ПО, которое отражает любой химико-технологический процесс: от реакции в лаборатории до крупной заводской установки. Данные на входе вводятся в зависимости от того, что мы хотим увидеть на выходе: как пройдёт реакция или что нужно сделать, чтобы получить максимальное количество продукта»,– рассказала доктор физико-математических наук, профессор кафедры «Информационные технологии и прикладная математика» ВыШкаИнСоТех Камила Коледина.
Чтобы пользователи не вводили каждый раз параметры вручную, команда проекта разрабатывает базу исходных данных. Также идёт работа по внедрению технологии машинного обучения для создания информационной системы, которая с помощью искусственного интеллекта будет выдавать оптимальную рецептуру смешения продуктов нефтепереработки для получения товарного бензина. На производстве пропорции для этого задают операторы, и правила, по которым определяется соотношение «ингредиентов», не совсем очевидны. А новое ПО поможет упорядочить этот процесс и минимизировать вероятность ошибки из-за человеческого фактора.
Работа выполняется в рамках реализации ежегодного конкурса лидерских проектов УГНТУ по программе Минобрнауки России «Приоритет 2030». По результатам проекта опубликованы статьи в журналах, индексируемых в Scopus, в журналах ВАК, а также получены свидетельства о регистрации программы для ЭВМ.
«Мы разработали такое ПО, которое отражает любой химико-технологический процесс: от реакции в лаборатории до крупной заводской установки. Данные на входе вводятся в зависимости от того, что мы хотим увидеть на выходе: как пройдёт реакция или что нужно сделать, чтобы получить максимальное количество продукта»,– рассказала доктор физико-математических наук, профессор кафедры «Информационные технологии и прикладная математика» ВыШкаИнСоТех Камила Коледина.
Чтобы пользователи не вводили каждый раз параметры вручную, команда проекта разрабатывает базу исходных данных. Также идёт работа по внедрению технологии машинного обучения для создания информационной системы, которая с помощью искусственного интеллекта будет выдавать оптимальную рецептуру смешения продуктов нефтепереработки для получения товарного бензина. На производстве пропорции для этого задают операторы, и правила, по которым определяется соотношение «ингредиентов», не совсем очевидны. А новое ПО поможет упорядочить этот процесс и минимизировать вероятность ошибки из-за человеческого фактора.
Работа выполняется в рамках реализации ежегодного конкурса лидерских проектов УГНТУ по программе Минобрнауки России «Приоритет 2030». По результатам проекта опубликованы статьи в журналах, индексируемых в Scopus, в журналах ВАК, а также получены свидетельства о регистрации программы для ЭВМ.
