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 was founded in 2013 by two Russian brothers, Nikolai and Pavel Durov. In addition, Telegram's architecture limits the ability to slow the spread of false information: the lack of a central public feed, and the fact that comments are easily disabled in channels, reduce the space for public pushback. Ukrainian forces have since put up a strong resistance to the Russian troops amid the war that has left hundreds of Ukrainian civilians, including children, dead, according to the United Nations. Ukrainian and international officials have accused Russia of targeting civilian populations with shelling and bombardments. In a message on his Telegram channel recently recounting the episode, Durov wrote: "I lost my company and my home, but would do it again – without hesitation." As the war in Ukraine rages, the messaging app Telegram has emerged as the go-to place for unfiltered live war updates for both Ukrainian refugees and increasingly isolated Russians alike.
from it
