Модель глубокой нейронной сети для точного определения растворимости водорода при подземном хранении предложили томские ученые
🧪 Производство водорода постоянно наращивается, вопрос его хранения является одним из актуальных для отрасли. Сейчас он обычно хранится в газообразной или жидкой фазе в наземных резервуарах, активно развивается направление подземного хранения. Как сообщает пресс-служба Томского политехнического университета (ТПУ), исследователи вуза разработали гибридные модели глубокого обучения для прогнозирования растворимости водорода при его подземном хранении. Полученные ими результаты могут способствовать разработке более эффективных стратегий хранения водорода.
🌐 При подземном хранении водорода используются соленые водоносные горизонты и истощенные газовые или нефтяные пласты. Ученые считают опасным потенциальное взаимодействие водорода с остаточными углеводородами в пласте, подземными минералами и микробами: пригодность таких хранилищ для водорода требует детального изучения, говорят исследователи ТПУ. Так, одним из ключевых параметров является растворимость водорода в рассоле, измерение которой – сложный и дорогостоящий процесс. Методы машинного обучения, включая сверхточные нейронные сети (CNN) и сети долгой краткосрочной памяти (LSTM), могут обеспечить точные и надежные прогнозы растворимости, анализируя различные входные параметры и превосходя традиционные методы.
*️⃣ Однако автономные модели глубокого обучения обладают недостатками, например, высокой вычислительной нагрузкой, медленной сходимостью, чувствительностью к выбросам данных. Улучшить прогнозирование показателей растворимости водорода может интеграция методов глубокого обучения с оптимизационными алгоритмами. Такие гибридные модели, объединяющие CNN и LSTM с алгоритмами оптимизации, и были разработаны учеными ТПУ. В перспективе оптимальные модели могут быть использованы для надежного прогнозирования растворимости H2 без непосредственного проведения лабораторных исследований и в целом привести к разработке более эффективных и экономически выгодных методов подземного хранения водорода, уверены исследователи.
Модель глубокой нейронной сети для точного определения растворимости водорода при подземном хранении предложили томские ученые
🧪 Производство водорода постоянно наращивается, вопрос его хранения является одним из актуальных для отрасли. Сейчас он обычно хранится в газообразной или жидкой фазе в наземных резервуарах, активно развивается направление подземного хранения. Как сообщает пресс-служба Томского политехнического университета (ТПУ), исследователи вуза разработали гибридные модели глубокого обучения для прогнозирования растворимости водорода при его подземном хранении. Полученные ими результаты могут способствовать разработке более эффективных стратегий хранения водорода.
🌐 При подземном хранении водорода используются соленые водоносные горизонты и истощенные газовые или нефтяные пласты. Ученые считают опасным потенциальное взаимодействие водорода с остаточными углеводородами в пласте, подземными минералами и микробами: пригодность таких хранилищ для водорода требует детального изучения, говорят исследователи ТПУ. Так, одним из ключевых параметров является растворимость водорода в рассоле, измерение которой – сложный и дорогостоящий процесс. Методы машинного обучения, включая сверхточные нейронные сети (CNN) и сети долгой краткосрочной памяти (LSTM), могут обеспечить точные и надежные прогнозы растворимости, анализируя различные входные параметры и превосходя традиционные методы.
*️⃣ Однако автономные модели глубокого обучения обладают недостатками, например, высокой вычислительной нагрузкой, медленной сходимостью, чувствительностью к выбросам данных. Улучшить прогнозирование показателей растворимости водорода может интеграция методов глубокого обучения с оптимизационными алгоритмами. Такие гибридные модели, объединяющие CNN и LSTM с алгоритмами оптимизации, и были разработаны учеными ТПУ. В перспективе оптимальные модели могут быть использованы для надежного прогнозирования растворимости H2 без непосредственного проведения лабораторных исследований и в целом привести к разработке более эффективных и экономически выгодных методов подземного хранения водорода, уверены исследователи.
Telegram boasts 500 million users, who share information individually and in groups in relative security. But Telegram's use as a one-way broadcast channel — which followers can join but not reply to — means content from inauthentic accounts can easily reach large, captive and eager audiences. "This time we received the coordinates of enemy vehicles marked 'V' in Kyiv region," it added. Multiple pro-Kremlin media figures circulated the post's false claims, including prominent Russian journalist Vladimir Soloviev and the state-controlled Russian outlet RT, according to the DFR Lab's report. The Russian invasion of Ukraine has been a driving force in markets for the past few weeks. The perpetrators use various names to carry out the investment scams. They may also impersonate or clone licensed capital market intermediaries by using the names, logos, credentials, websites and other details of the legitimate entities to promote the illegal schemes.
from ca
