Об этом сообщила пресс-служба Губкинского университета.
Как пояснил один из разработчиков, доцент кафедры автоматизации технологических процессов Губкинского университета И. Брокарев, технология выведет на новый уровень мониторинг качества при транспортировке и позволит оперативнее реагировать на нештатные ситуации в газоснабжении.
В основе метода лежит специально обученная нейросеть, проанализировавшая данные более 1 млн газовых смесей. Ученые также создали модель псевдогаза - виртуального двойника, описывающего многообразие возможных составов. Эти инструменты свели количество необходимых для измерения параметров к трем ключевым: скорости звука в газе, его теплопроводности и концентрации углекислого газа. На основе этих данных нейросеть самостоятельно вычисляет все требуемые показатели качества.
Для обеспечения достоверности результатов исследователи разработали методику многоэтапной проверки точности анализа. Также был опробован компактный измерительный модуль, который можно устанавливать на узлах учета газотранспортной системы для снятия и передачи данных на вычислительный блок.
И. Брокарев отметил, что около 99% анализов в мире до сих пор выполняется методом газовой хроматографии. Такие приборы стоят десятки млн руб., громоздки, требуют дорогого обслуживания и работают медленно. Новая же технология использует коммерчески доступные датчики общей стоимостью в сотни тыс. руб. и работает в режиме реального времени.
Качество природного газа напрямую влияет на эффективность и безопасность всей цепочки поставок - от электростанций до бытовых потребителей. Состав газа может колебаться даже в рамках одного трубопровода, что создает помехи для точного учета и стабильной работы оборудования. Разработка российских ученых соответствует глобальному тренду на цифровизацию и внедрение искусственного интеллекта в нефтегазовой отрасли для решения этих задач.
Автор: А. Шевченко
