Telegram Group & Telegram Channel
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.

#наука #водород
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



group-telegram.com/neftegazterritory/5116
Create:
Last Update:

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.

#наука #водород

BY Neftegaz Territory




Share with your friend now:
group-telegram.com/neftegazterritory/5116

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

At this point, however, Durov had already been working on Telegram with his brother, and further planned a mobile-first social network with an explicit focus on anti-censorship. Later in April, he told TechCrunch that he had left Russia and had “no plans to go back,” saying that the nation was currently “incompatible with internet business at the moment.” He added later that he was looking for a country that matched his libertarian ideals to base his next startup. "He has to start being more proactive and to find a real solution to this situation, not stay in standby without interfering. It's a very irresponsible position from the owner of Telegram," she said. "We're seeing really dramatic moves, and it's all really tied to Ukraine right now, and in a secondary way, in terms of interest rates," Octavio Marenzi, CEO of Opimas, told Yahoo Finance Live on Thursday. "This war in Ukraine is going to give the Fed the ammunition, the cover that it needs, to not raise interest rates too quickly. And I think Jay Powell is a very tepid sort of inflation fighter and he's not going to do as much as he needs to do to get that under control. And this seems like an excuse to kick the can further down the road still and not do too much too soon." But Telegram says people want to keep their chat history when they get a new phone, and they like having a data backup that will sync their chats across multiple devices. And that is why they let people choose whether they want their messages to be encrypted or not. When not turned on, though, chats are stored on Telegram's services, which are scattered throughout the world. But it has "disclosed 0 bytes of user data to third parties, including governments," Telegram states on its website. The channel appears to be part of the broader information war that has developed following Russia's invasion of Ukraine. The Kremlin has paid Russian TikTok influencers to push propaganda, according to a Vice News investigation, while ProPublica found that fake Russian fact check videos had been viewed over a million times on Telegram.
from hk


Telegram Neftegaz Territory
FROM American