В современном мире постоянный и точный контроль качества природного газа приобретает стратегическое значение не только для экономики, но и для энергетической безопасности страны. Российские ученые из Губкинского университета совместно с исследователями ИПУ РАН представили уникальную разработку — интеллектуальную систему экспресс-анализа газа на основе нейросетевых технологий, открывающую новые горизонты для всех участников газовой отрасли.
Нейросеть на службе газовой отрасли
Осуществлять мониторинг качества газовой смеси теперь стало возможно всего за несколько секунд, что на порядки быстрее привычных методов анализа, для которых до сих пор требовалось от 20 до 40 минут. По словам Ивана Брокарева, доцента кафедры автоматизации технологических процессов Губкинского университета, такие инновации крайне важны для повышения безопасности, надежности и эффективности всей газотранспортной системы.
В основе новой технологии — специально обученная нейросеть, способная быстро и точно оценивать важнейшие параметры природного газа по короткому перечню данных. Ранее анализ требовал сложной и дорогой аппаратуры, длительной подготовки и выполнения лабораторного исследования десятков компонентов. Теперь же на основе математической модели псевдогаза искусственный интеллект способен выявлять ключевые характеристики — скорость звука в газе, теплопроводность и концентрацию диоксида углерода.
Промышленная проверка и коммерческая достоверность
Новый подход успешно протестирован на действующих производственных объектах, где подтвердил измерительную точность, отвечающую строгим нормативам коммерческого учета. Это открывает возможности внедрения интеллектуальной системы практически во всех звеньях газовой промышленности — от добычи до конечного потребителя, включая узлы коммерческого учета, транспортировки и хранения.
Ученые подготовили уникальный набор данных — в обучении нейросети участвовали результаты по более чем миллиону различных газовых смесей, что обеспечивает универсальность и надёжную работу технологии независимо от состава или происхождения газа.
Сравнение с традиционными методами: быстро, доступно, эффективно
Сегодня более 99% анализов качества природного газа по-прежнему осуществляются традиционными способами, в частности с применением газовой хроматографии. Однако современные хроматографы отличаются высокой стоимостью, громоздкостью и требуют квалифицированного обслуживания, а проведение каждого анализа занимает много времени. Это крайне неудобно в условиях, когда требуется фиксировать показатели в режиме реального времени, например, на объектах коммерческого учета или транспортировки газа.
Разработанный российскими исследователями подход позволяет осуществлять анализ при помощи компактных и доступных измерительных приборов, стоимость которых составляет лишь небольшую долю по сравнению с классическим оборудованием. Такие датчики легко интегрируются в узлы газотранспортной системы, а минимальное время отклика позволяет своевременно реагировать на любые отклонения качества газа.
Новые возможности для промышленности и устойчивого развития
Универсальность алгоритма искусственного интеллекта делает его применимым не только для анализа природного газа, но и для современных тенденций в энергетике: анализа биогаза, СПГ (сжиженного природного газа), а также газов, поступающих после гидроразрыва пласта на месторождениях. Это открывает двери для широкого выбора технологических решений и сценариев использования — от промышленного применения до гибких систем мониторинга экологической безопасности.
Система легко адаптируется под специфические задачи и требования предприятий, благодаря чему может использоваться как на крупных инфраструктурных объектах, так и в небольших лабораториях или мобильных комплексах.
Газотранспортная сеть России: вызовы и перспективы
Российская газотранспортная система по праву считается самой разветвленной на планете — ее протяженность превышает 180 тысяч километров. Она обеспечивает бесперебойную поставку газа от месторождений к миллионам потребителей в европейской части страны и в Западной Сибири. При этом качество самого газа из разных трубопроводов и даже на отдельных участках может существенно отличаться, что создает дополнительные задачи для инженерных и учетных служб.
Разработка нового нейросетевого метода анализа призвана обеспечить прозрачность, достоверность и оперативность контроля на всех этапах движения газа: от скважины до плиты конечного потребителя, гарантируя справедливость расчетов и стабильную работу оборудования.
Будущее за цифровыми технологиями: вклад ученых Губкинского университета и ИПУ РАН
Мир движется к цифровизации и интеллектуализации ключевых технологических процессов. Исследования и практические решения учёных Губкинского университета и ИПУ РАН стали важным вкладом в этот тренд, позволяя применять достижения искусственного интеллекта для повышения прозрачности, эффективности и безопасности энергетической отрасли.
Сегодня внедрение подобных нейросетевых платформ на государственном и корпоративном уровнях сулит не только экономию, но и повышение экологической устойчивости, снижение аварийных рисков, а значит — надежное и качественное газоснабжение миллионов людей и предприятий. Открытые возможности для адаптации и дальнейшего расширения технологии позволяют уверенно смотреть в будущее, где каждый кубометр газа будет под надёжным интеллектуальным контролем.
Применение нейросетевых решений в газовой промышленности России демонстрирует высокую конкурентоспособность отечественной науки и реальный потенциал для вхождения на международные рынки, связанных с природным газом, биогазом и СПГ. Работы под руководством Ивана Брокарева открывают путь для развития энергоэффективности, инновационной среды, а также стабильной интеграции в цифровую экономику нового времени.
Источник: naked-science.ru
