Кузнецова А.С., Купцов А.И., Гимранов Ф.М. «Использование нейросетевой модели для прогнозирования в режиме реального времени последствий выброса опасного газа из технологического оборудования»

Кузнецова А.С., Купцов А.И., Гимранов Ф.М. «Использование нейросетевой модели для прогнозирования в режиме реального времени последствий выброса опасного газа из технологического оборудования». — «Вестник технологического университета», №7. — 2019, с. 114-119

Для осуществления регламентированных и аварийных выбросов легких газов в атмосферу (в случае вынужденного освобождения оборудования) технологические установки химических и нефтехимических производств оснащаются свечами рассеивания. Возникает вероятность того, что, образующийся после выброса, газовый шлейф достигнет мест с постоянным пребыванием людей и/или зоны с технологическим оборудованием. В связи с этим, становится актуальной задача прогнозирования границ распространения выброшенных опасных газов в приземном слое атмосферы. В настоящее время существуют три основных подхода для количественного описания процесса рассеяния и прогнозирования последствий выбросов газообразных веществ в атмосфере: гауссовский, интегральный и CFD подход. Но каждый из них имеет свои преимущества и недостатки. Наиболее перспективными являются CFD модели. Однако продолжительность времени компьютерного расчета делает не всегда целесообразным применение данной модели. В связи с этим предлагается для оперативного прогнозирования в режиме реального времени границ распространения газовоздушного облака использовать нейросетевую модель. Для оценки возможности прогнозирования распространения опасного газа в атмосферном воздухе при его выбросах через свечи рассеивания проведены расчеты с помощью ИНС со следующими начальными и граничными условиями: скорость ветра — 1 и 5 м/с, устойчивая, неустойчивая и нейтральная стратификация атмосферы, диаметр свечи: 0.1 м, 0.2 м, 0.3м; высота свечи: 5, 10 и 15 м; давление этилена на оголовке свечи – 0.1; 0.4; 1.6 МПа, температура этилена — 253, 273 и 293 К. В результате выбрана параметры нейросетевой модели, наиболее точно удовлетворяющие данным расчета по CFD модели, которые были затабулированы в виде номограммы. Убедившись, что обученная модель ИНС достаточно точно прогнозирует последствия выбросов опасного газа со свечи рассеивания, на ее основе спрогнозированы последствия распространения выброса этилена с другими начальными и граничными условиями: скорость ветра — 2 и 5 м/с; устойчивая, неустойчивая и нейтральная стратификация атмосферы; диаметр свечи: 0.15 м, 0.25 м; высота свечи: 5, 10 и 15 м; давление этилена на оголовке свечи – 0.2; 0.8 МПа; температура этилена — 263 и 283 К. В режиме реального времени получены 144 различных новых сценариев последствий выброса этилена. Сделан вывод о необходимости обеспечения диспетчерских служб химических производств и органов МЧС вычислительными комплексами, оснащенными компьютерами с обученными ИНС программами.

This entry was posted in объявление. Bookmark the permalink.