ВИКОРИСТАННЯ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ ДЛЯ ПРОЄКТНИХ РОЗРАХУНКІВ СИСТЕМ ГАЗОПОСТАЧАННЯ НАСЕЛЕНИХ ПУНКТІВ

Анотація

У статті розглядається застосування нейронних мереж для проведення гідравлічних розрахунків систем газопостачання. Основна мета роботи полягає в розробці конфігурації та методології застосування машинного навчання для прогнозування проектних та енергетичних параметрів роботи газових мереж, враховуючи широкий діапазон завантаження ділянок. Традиційні методи проектування, зокрема математичні та гідродинамічні моделі, мають певні обмеження в швидкості обчислень і здатності адаптуватися до динамічних змін, які можуть виникати в реальних умовах експлуатації газопостачальних систем. У зв'язку з цим, стаття пропонує використання нейронних мереж, зокрема глибинного навчання, для автоматизації та удосконалення процесу проектування. Також визначаються основні етапи та вимоги до тренування нейронних мереж для розв'язання задач проектування газопостачальних мереж, зокрема щодо підбору даних, налаштування архітектури мережі та оцінки точності отриманих результатів. Зазначено, що для досягнення високої точності та ефективності важливо забезпечити якісну підготовку навчальних даних та правильно вибрані параметри мережі, що дозволить адаптувати моделі до специфічних умов кожної конкретної газопостачальної системи. Один із важливих аспектів роботи – порівняння нейронних мереж із традиційними методами розрахунків, такими як гідродинамічні моделі та інші математичні підходи. Оцінено переваги й недоліки застосування нейронних мереж, зокрема їх здатність до швидкої адаптації до змінних умов і високої точності в прогнозуванні параметрів газопостачальних систем. Також в статті розроблено рекомендації щодо інтеграції нейронних мереж у вже існуючі програмні комплекси для проектування систем газопостачання, що дозволить поєднати традиційні інженерні підходи з новітніми технологіями для підвищення ефективності проектування. Особливу увагу приділено потенціалу глибинного навчання для підвищення точності прогнозування та оптимізації параметрів проектованих систем в умовах динамічних змін експлуатаційних параметрів. Шляхом верифікації та оцінки точності прогнозування результатів, отриманих за допомогою нейронних мереж, доведено, що штучні нейронні мережі можуть з високою достовірністю прогнозувати проектні та енергетичні параметри ділянок в широкому спектрі режимів їх роботи. Результати дослідження можуть стати основою для створення нових підходів до проектування та оптимізації газопостачальних систем, що відповідають сучасним вимогам ефективності, точності та адаптивності в умовах змінних навантажень і умов експлуатації.