Полное описание

Миндубаева, Г. Р. Применение искусственных нейронных сетей для прогнозирования последствий выброса газа на примере экспериментов "PRAIRIE GRASS". Часть 1 / Г. Р. Миндубаева, А. И. Купцов, Ф. М. Гимранов. - Текст : непосредственный // Казанский национальный исследовательский технологический университет. Вестник технологического университета. - 2020. - Т. 23, N 11. - С. 96-100. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 1998-7072.

ГРНТИ	УДК
28.23.37	004.032.26

Рубрики:
Нейронные сети -- Применение

Кл.слова (ненормированные): искусственная нейронная сеть -- выброс газа -- диоксид серы -- prairie grass
Аннотация: Методы численного моделирования (CFD-модели), используемые для прогнозирования последствий аварийных выбросов газа, ежегодно совершенствуются, тем самым, позволяя достичь всё более высокой точности прогнозов [1-6]. При этом данные модели имеют недостатки - это и необходимость значительных вычислительных мощностей, и как вследствие, малая применимость их на практике в случае попытки описания реальной аварийной ситуации в режиме онлайн; так и сложная «архитектура» моделей, требующая высококлассных специалистов. Для проведения актуальных прогнозов последствий выбросов газа с высокой точностью за кратчайший промежуток времени предлагается принципиально новый подход с использованием искусственных нейронный сетей. Целью данной работы является создание нейросетевой модели, способной с высокой точностью за короткий промежуток времени предсказать значения концентрации газа при его выбросе в различных точках пространства. В качестве эксперимента для верификации новой модели использовались результаты эксперимента «Пририя Грасс» (Prairie Grass). Prairie Grass классический эксперимент, проведенный в июле-августе 1956 года. В качестве газа индикатора применялся диоксид серы (SO2). Выпуск газа производился из точечного источника вблизи уровня земли (на высоте 0.46 м), концентрации измерялись в горизонтальной плоскости вдоль полуокружностей на расстояниях 50, 100, 200, 400 и 800 метров от источника, были зафиксированы значения концентрации газа в вертикальных плоскостях, а также метеорологические параметры в ходе эксперимента. Всего было проведено 68 экспериментов (выпусков диоксидов серы) продолжительностью 10 минут. Полученные данные были опубликованы в виде отчета в 1958 году. В рамках данной работы в качестве исходных данных для моделирования были использованы значения концентрации диоксида серы в горизонтальной плоскости. Результаты эксперимента представлены в формате «угол, расстояние от источника, значение концентрации». В ходе работы использовалась нейросетевая модель, реализованная на основе функции MLPRegressor библиотеки Scikit-learn. Для выбора оптимального значения числа нейронов в скрытом слое, для 10 экспериментов реализованы модели, в которых этот параметр варьировался от 10 до 100, и полученные с помощью данных моделей предсказания сравнивались с истинными значениями. Степень соответствия полученных прогнозов реальным данным, т.е. качество модели оценивалось с использованием коэффициента детерминации R2. Полученные предсказанные значения выявили на наличие линейной зависимости с реальными данными с помощью коэффициента корреляции Пирсона, который оказался равен 0,9794, что является очень высоким значением и свидетельствует о достоверности прогнозов и высокой предсказательной способности реализованной модели. Полученные результаты возможно использовать для оценки в режиме реального времени диспетчерскими службами промышленных предприятий или органов МЧС при решении различных задач промышленной безопасности, связанное с аварийными истечениями опасных газов из технологического оборудования и трубопроводов.
Доп. точки доступа:
Купцов, А.И.
Гимранов, Ф.М.


Нет сведений об экземплярах
Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -868400-073667)

Шифр в сводном ЭК: a3166d7dde28e4d0561c80c3a54aba54

Заказать
Заказ фрагмента документа ₽