Ученые из Сибирского федерального университета (СФУ) придумали, как научить нейросети оценивать риски аварий в нефтяной отрасли.
Специалисты университета представили метод, который позволит вести мониторинг работы нефтяных предприятий в российской Арктике, где растет число предприятий по добыче, переработке и хранению нефтепродуктов.
По мнению ученых, те методики оценки площади разлива нефти, которые существуют сейчас, обладают рядом ограничений.
«Основу большинства методик составляют аналитические модели, не учитывающие физику процессов. Мы решили для моделирования аварийного разлива нефтепродуктов на потенциально опасном объекте, расположенном в арктическом регионе Красноярского края, применить нейронные сети. Для программной реализации выбрали имитатор нейронной сети NeuroРго, разработанный в Институте вычислительного моделирования ФИЦ КНЦ СО РАН», – рассказал Александр Москалев, доцент кафедры экспериментальной физики и инновационных технологий Института инженерной физики и радиоэлектроники СФУ.
Для обучения нейросети были использованы ежедневные оперативные данные по 14 основным векторам признаков, которые влияют на скорость распространения аварии, сообщила пресс-служба университета.
12.10.2021
