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.
Meanwhile, a completely redesigned attachment menu appears when sending multiple photos or vides. Users can tap "X selected" (X being the number of items) at the top of the panel to preview how the album will look in the chat when it's sent, as well as rearrange or remove selected media. Some privacy experts say Telegram is not secure enough You may recall that, back when Facebook started changing WhatsApp’s terms of service, a number of news outlets reported on, and even recommended, switching to Telegram. Pavel Durov even said that users should delete WhatsApp “unless you are cool with all of your photos and messages becoming public one day.” But Telegram can’t be described as a more-secure version of WhatsApp. Also in the latest update is the ability for users to create a unique @username from the Settings page, providing others with an easy way to contact them via Search or their t.me/username link without sharing their phone number. He floated the idea of restricting the use of Telegram in Ukraine and Russia, a suggestion that was met with fierce opposition from users. Shortly after, Durov backed off the idea.
from jp
