Разработана цифровая модель для прогнозирования выхода конечных продуктов пиролиза
Ученые Тюменского государственного университета (ТюмГУ) разработали модели машинного обучения, позволяющие прогнозировать выхода конечных продуктов в процессе пиролиза растительной биомассы.
Пиролиз — процесс термохимической переработки органических и неорганических материалов путем их разложения при недостатке кислорода. По сути, этот процесс представляет собой совокупность физических и химических реакций, которые могут быть представлены десятками уравнений. Это создает трудности в разработке адекватных математических моделей, поскольку необходимо учитывать химические взаимодействия между многочисленными компонентами.
«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 один из авторов разработки, аспирант Школы компьютерных наук ТюмГУ Роман Бачурин.
Пока 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 планируют выяснить, насколько точно можно прогнозировать текущий остаток сырья в различные моменты времени.