Күкірт Өндіру Процесстерінің Модельдерін Жасанды Нейрондық Желілер Негізінде Әзірлеу Және Модельдеу
Year: 2025
Type: article
Abstract: Бүгінгі таңда Қазақстанда, басқа да мұнайлы елдердегі сияқты, өндірілетін күкіртті мұнайдың үлесі өсу тенденциясына ие. Осығанбайланысты көптеген салалар үшін пайдалы әрі қажетті өнім болып табылатын мұнай өңдеу процестері кезінде бөлінетін зиянды күкірті газдарданкүкірт өндіру процестерінің тиімділігін арттыру өте өзекті ғылыми-практикалық мәселе болып табылады. Сол себептен бұл жұмыс күкірт өндірупроцесінің тиімділігін жасанды интеллект тәсілдерінің бірі - нейрондық желі арқылы модельдеу арқылы арттыруға бағытталған. Зерттеуде Атыраумұнай өңдеу зауытының күкірт өндіру қондырғысының мақсатты өнімі - күкірт өндіру процесін ақпарат тапшылығы мен анықсыздығы жағдайындаматематикалық адекватты моделі оқытылып, әзірленген. Зерттеуде күкірт өндіру қондырғысынын ақпарат тапшылығы мен белгісіздігі жағдайында тиімді модельдеу үшін иерархиялық көпқабаттынейрондық желі құрылымы құрылған және нейрондық желіні программалық жүзеге асыру үшін қолданылатын программалау тілі ретінде Python жәнеоның қажетті құралдары негізделіп, алынған. Құрылған қөпқабатты нейрондық желіні оқыту тәсілі ретінде қателердің кері таралуы алгоритмі негізіндеитеративті градиенттік алгоритмі ұсынылым, оның негізгі кезеңдері сипатталған. Зерттеу барысында айқын емес жиындар тәсілдерін қолдану арқылыалынған мәліметтерді пайдаланып, Python тілінде жұмыста әзірленген итеративті градиент алгоритмі программалық жүзеге асырылған. Құрылғанпрограмма негізінде компьютерде дәуір санына байланысты шығыс мәндерінің және қателер мәндерінің графиктері тұрғызылып, талқыланған. Жасанды нейрондық желілер мен айқын емес жиындар тәсілдері қолдану арқылы арқылы алынған нәтижелері бір біріне сәйкес келетіндігі негізделген.Нейрондық технология негізінде құрылған модельді оқыту нәтижесінде қателіктер ең аз және өндірілген күкірт көлемі оның мақсатты мәнінемүмкіндігінше жақын болатыны анықталған.
Language: Kazakh
Subfield: Control and Systems Engineering
Field: Engineering
Domain: Physical Sciences
SDG: Zero hunger
Open Access status: bronze
OpenAlex ID: W7117130502