Размер шрифта Цветовая схема Изображения

Адрес

г. Невинномысск,
ул. Гагарина, дом 1

Приемная комиссия

8 (86554) 7-04-01
8 (928) 230-80-44 (WhatsApp)

Ученые НТИ предложили новый метод прогнозирования вязкости

12.10.2020 10:09

fareastcon2020В 2020 году Невинномысский технологический институт (филиал) СКФУ активно развивает научное сотрудничество с Дальневосточным федеральным университетом. Преподаватели и студенты института представят результаты своих научных разработок на Международной мультидисциплинарной конференции по промышленному инжинирингу и современным технологиям FAREAST-2020.

Так, доценты кафедры информационных систем, электропривода и автоматики А.И. Колдаев и Д.В. Болдырев разработали проект «Нейросетевой метод прогнозирования вязкости жидких нефтепродуктов». Это исследование проводится учеными НТИ при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований.

Исследователи предлагают подход к прогнозированию вязкости и плотности нефтепродуктов с помощью искусственных нейронных сетей. На основе надежных данных о теплофизических свойствах, вязкости и плотности нефтепродуктов разработаны модели многослойных нейронных сетей с различным количеством скрытых слоев, обучение которых проводилось на массиве экспериментальных данных при использовании алгоритмов Левенберга–Марквардта и Байесовской регуляризации. Результаты тестирования показали, что модели нейронных сетей, обученные по алгоритму Левенберга–Марквардта, не способны с достаточной для практических целей точностью прогнозировать значение вязкости при тех значениях входных сигналов, которые не участвовали в их обучении. Наилучшими прогнозными возможностями, с точки зрения соотношения точности и вычислительных затрат, обладает нейронная сеть с тремя скрытыми слоями, обученная по алгоритму Байесовской регуляризации, для которой среднее относительное отклонение расчетных значений от данных эксперимента составило 0,8%.