Все выпуски

[ Switch to English ]

Применение искусственных нейронных сетей для подбора состава смесевого хладагента с заданной кривой кипения

Никулин А.С., Жедяевский Д.Н., Федорова Е.Б.
 pdf (7145K)

В работе представлен метод подбора состава смесевого хладагента (СХА) с заданной изобарной кривой кипения с помощью искусственной нейронной сети (ИНС). Данный метод основан на использовании 1D-слоев сверточной нейронной сети. Для обучения нейронной сети была применена термодинамическая модель простого теплообменника в программе UniSim design с использованием уравнения состояния Пенга–Робинсона. С помощью термодинамической модели была создана синтетическая база данных по изобарным кривым кипения СХА разного состава. Для записи базы данных был разработан алгоритм на языке программирования Python, и с помощью COM интерфейса была выгружена информация по изобарным кривым кипения для 1 049 500 вариантов состава СХА. Генерация составов СХА была проведена с помощью метода Монте-Карло с равномерным распределением псевдослучайного числа. Авторами разработана архитектура искусственной нейронной сети, которая позволяет подбирать состав СХА. Для обучения ИНС была применена методика циклически изменяемого коэффициента обучения. В результате применения обученной ИНС был подобран состав СХА с минимальным температурным напором 3 К, а максимальным — не более 10 К между горячим и холодным потоками в теплообменнике. Было проведено сравнение предложенного метода с методом поиска наилучшего совпадения в исходной выборке по методу $k$-ближних соседей, а также со стандартным методом оптимизации SQP в программе UniSim design. Показано, что искусственная нейронная сеть может быть использована для подбора оптимального состава хладагента при анализе кривой охлаждения природного газа. Разработанный метод может помочь инженерам подбирать состав СХА в режиме реального времени, что позволит сократить энергетические затраты на сжижение природного газа.

Ключевые слова: сжиженный природный газ, СПГ, оптимизация производства СПГ, смесевой хладагент, СХА, нейронные сети, искусственный интеллект
Цитата: Никулин А.С., Жедяевский Д.Н., Федорова Е.Б. Применение искусственных нейронных сетей для подбора состава смесевого хладагента с заданной кривой кипения // Компьютерные исследования и моделирование, 2022, т. 14, № 3, с. 593-608
Citation in English: Nikulin A.S., ZHediaevskii D.N., Fedorova E.B. Applying artificial neural network for the selection of mixed refrigerant by boiling curve // Computer Research and Modeling, 2022, vol. 14, no. 3, pp. 593-608
DOI: 10.20537/2076-7633-2022-14-3-593-608
URL: http://crm.ics.org.ru/journal/article/3201/
Creative Commons License Статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NoDerivs 3.0 Unported License.

Журнал индексируется в Scopus

Полнотекстовая версия журнала доступна также на сайте научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU

Журнал входит в систему  Российского индекса научного цитирования.

Журнал включен в базу данных Russian Science Citation Index (RSCI) на платформе Web of Science

Международная Междисциплинарная Конференция "Математика. Компьютер. Образование"

Международная Междисциплинарная Конференция МАТЕМАТИКА. КОМПЬЮТЕР. ОБРАЗОВАНИЕ.

Copyright © 2009–2024 Институт компьютерных исследований