Статьи за последние 2 года
   
КЛАССИФИКАЦИЯ ВОЗМОЖНЫХ ОТКАЗОВ ГАЗОПРОВОДА, ПРОЛОЖЕННОГО В МНОГОЛЕТНЕМЕРЗЛЫХ ГРУНТАХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ / Стручкова Г. П., Капитонова Т. А., Тимофеева В. В. // Пробл. безопас. и чрезв. ситуаций/ ВИНИТИ РАН.— 2023 № 4.— C. 9-20.— русский; рез.: английский
 
Источник: 
 - Выпуск сериального издания ( 1 )
 
Автор: 
 - Персоналии ( 3 )
Постоянная ссылка (СИД2) J21431318120
Название КЛАССИФИКАЦИЯ ВОЗМОЖНЫХ ОТКАЗОВ ГАЗОПРОВОДА, ПРОЛОЖЕННОГО В МНОГОЛЕТНЕМЕРЗЛЫХ ГРУНТАХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ
Автор Стручкова Г. П.
Автор Капитонова Т. А.
Автор Тимофеева В. В.
Источник Проблемы безопасности и чрезвычайных ситуаций/ Всероссийский институт научной и технической информации РАН
Страницы/Объём 9-20
Сокращ. назв. источника Пробл. безопас. и чрезв. ситуаций/ ВИНИТИ РАН
Год 2023
Номер 4
DOI 10.36535/0869-4176-2023-04-2
Адрес в Интернет http://elibrary.ru/item.asp?id=54477060
Постоянная ссылка (СИД) J21431318
Ключевые слова (авторские) геотехнический мониторинг%магистральный газопровод%нейронные сети%статистические данные%структура отказов
Дата регистрации в ВИНИТИ 11.07.2023
Место хранения Удаленный доступ. Эл. регистрация
Язык текста русский
Язык резюме английский
Аннотация Современные нефтегазопроводы, построенные на северных территориях России, эксплуатируются в сложных условиях, при которых показатели надежности и безопасности технических систем, по данным [1], снижаются в 2-3,5 раза, затраты на восстановление растут в 5-8 раз. Прогнозирование состояния трубопровода имеет решающее значение для предотвращения повреждений. В последнее время для анализа и прогнозирования причинно-следственных связей инцидентов с нефтегазопроводами стали использоваться алгоритмы машинного обучения, такие как нейронные и байессовские сети, и методы регрессии. Результаты расчетов с использованием методов искусственных нейронных сетей для прогнозирования отказов трубопроводов показали приемлемую точность. Нейронные сети позволяют обнаружить ряд факторов, провоцирующих и способствующих инцидентам, их влияние и взаимодействие, и совместную способность вызывать инциденты и, таким образом, позволяют прогнозировать причинно-следственные связи. Одной из задач исследования является изучение возможностей искусственных нейронных сетей различных классов и архитектур (ИНС) и расширение области их использования
Тематический раздел Автоматика и радиоэлектроника
Тематический раздел Транспорт
Издательский номер в РЖ 24.03-45.120
Шифр ГРНТИ 73.39.81
Ключевые слова проектирование трубопроводов; ЭВМ, нейронные сети