Применение нейронных сетей долгой краткосрочной памяти для прогнозирования процессов парафиноотложения в магистральных нефтепроводах

Аннотация

Шакиров Р.А., Хасанов И.И.

Дата поступления статьи: 21.02.2025

В статье исследуется применение нейронных сетей долгой краткосрочной памяти (Long Short-Term Memory, LSTM) для прогнозирования выпадения асфальтосмолопарафиновых отложений (АСПО) при перекачке нефти по магистральным нефтепроводам. Авторами статьи обозначена актуальность проблемы образования АСПО в магистральном транспорте нефти, рассмотрены современные подходы математического моделирования прогнозирования выпадения отложений. С учетом особенностей различных видов нейронных сетей и имеющихся входных данных, была разработана соответствующая нейросетевая модель на базе LSTM. Разработанная модель демонстрирует достаточную степень точности прогнозирования и в то же время имеет перспективы для ее улучшения. Полученные результаты могут быть применимы операторами магистрального транспорта нефти для более точного прогнозирования и определения наиболее экономически эффективного периода очистки нефтепровода.

Ключевые слова: рекуррентная нейронная сеть, асфальтосмолопарафиновые отложения, нейронные сети, прогнозирование, сети кратковременной долгосрочной памяти, магистральный нефтепровод, транспорт нефти

2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации

2.8.5 - Строительство и эксплуатация нефтегазопроводов, баз и хранилищ

.