сегодня: 01.12.2021

[сделать стартовой]

Рубрики
Общество
Экономика
Политика
Спорт
Наука
Культура
Образование
Здравоохранение
Информационные технологии
Силовые структуры
Криминал
Происшествия
Экология
Недвижимость
Нск-риэлт
Байкал
Национальные проекты
Лес - богатство Сибири
Нефть и газ Сибири
Сибирский уголь
Научно-технический прогресс
Сибиряки
Мир вокруг нас
Интервью
Актуально

Сибирский федеральный округ
Наука и жизнь

Луна образовалась в результате ядерного взрыва


Видеокамеры для "супермена"


"Конец света" в прямом смысле слова


Земные океаны и атмосфера появились благодаря метеоритной бомбардировке


Солнце на Земле


Искусственный интеллект совсем рядом



ТОП-20 инженерных чудес света



Четвероногий друг


Новости Байкала

2021-10-12 07:00:00 /РИА "Сибирь" /Красноярск

Красноярские ученые обучают нейросеть оценивать риски разлива нефти в Арктике





Ученые Сибирского федерального университета предложили метод, позволяющий при помощи самообучающегося искусственного интеллекта проводить регулярный фоновый мониторинг потенциально опасных объектов нефтяной отрасли в Арктике, сообщает пресс-служба вуза.

Хозяйственная деятельность человека в Арктической зоне чревата различными катаклизмами, наносящими урон хрупкой северной экосистеме. Рост количества промышленных объектов по добыче, переработке и хранению нефтепродуктов подразумевает строительство стационарных топливных резервуаров, мониторить состояние которых достаточно сложно из-за удаленности и сложных погодных условий в Арктике.

Чрезвычайная ситуация 2020 года, произошедшая на севере Красноярского края, продемонстрировала острую необходимость в постоянной оценке рисков возникновения аварий. Также, по мнению ученых СФУ, требуется выработать эффективные модели поведения при возникновении аварий на потенциально опасных объектах.

"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", - сообщил доцент кафедры экспериментальной физики и инновационных технологий Института инженерной физики и радиоэлектроники СФУ Александр Москалев.

Ученый подчеркнул, что для обучения нейросети использовались ежедневные оперативные данные по четырнадцати основным векторам признаков, влияющих на скорость распространения аварии. При этом нейросетевое моделирование сценария, по которому произошло аварийное разлитие нефти в 2020 году при разгерметизации одного из топливных резервуаров, с высокой точностью соотносилось с данными реальной ситуации.

 

Источник: https://info.sibnet.ru/



Cмотрите также:  Наука  Красноярский край
Архив
пн вт ср чт пт сб вск
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
 
Поиск по сайту
Что? Где? Когда?
Сохраним Байкал!

Экологический кризис на Байкале: новый эпизод с сине-зелеными водорослями
Все о клещах

Новосибирские ученые: как уберечься от заболеваний, переносимых клещами

Планета Земля

2036 год: Апофеоз или Апокалипсис?


Катастрофы: возможность или неизбежность
Реклама

Универсальная вебкамера за 1190 рублей, функция автоматической записи
*******
О проекте Контакты Партнеры  
Rambler's Top100
Copyright © 2004-2021 РИА "Сибирь"
E-mail: rian@cn.ru
Телефон: 8(383) 214-20-12