petrochemРазведка
АктуальноеНовости и поискДайджестИсследованияГраф связейИнтерактивО проекте
поиск/
petrochem.insight
о проекте

Платформа технологической разведки и отраслевой агрегатор новостей нефтехимической промышленности: технологии, проекты, оборудование, рынки, безопасность, моделирование.

разделы
  • Актуальное (дайджест)
  • Новости и поиск
  • Граф связей
  • О проекте
источники

Данные агрегируются из открытых отраслевых источников. Мнение редакции может не совпадать с мнением источников.

© 2026 Нефтехимическая разведка · v0.1.0-dev

built with next.js · directus · pgvector

insight / news & search
лента новостей

Новости и поиск

поиск по словам через Directus

лента новостей / feed

category: modeling
Все478Технологии177Проекты27Оборудование26Рынки13Безопасность17Моделирование218
Eneos и Preferred Networks: внедрение AI-базированной автономной операции БАТ
Моделирование14.01.2024

Eneos и Preferred Networks: внедрение AI-базированной автономной операции БАТ

Первый в мире случай коммерческой эксплуатации атмосферной перегонки нефти под полным управлением ИИ. Система на базе глубокого обучения с подкреплением обеспечивает точность регулирования…

IndustrialAIAutonomousOperationsDigitalization+1
Топологическое моделирование с помощью ИИ – Конвертация текста в схему процесса (Text-to-Flowsheet)
Моделирование30.11.2023

Топологическое моделирование с помощью ИИ – Конвертация текста в схему процесса (Text-to-Flowsheet)

Проектирование новых процессов часто начинается с анализа сотен патентов. Ручной перенос текстового описания в PFD симулятора трудоемок и чреват ошибками. Исследование представляет автоматизированный…

AspenPlusMachineLearningLLM+2
Декарбонизация производства «серого» водорода (SMR) — Сравнение сырья
Моделирование30.04.2023

Декарбонизация производства «серого» водорода (SMR) — Сравнение сырья

В статье рассматривается моделирование парового риформинга метана (SMR) с использованием Petro-SIM для снижения углеродного следа. Оценивается влияние смены сырья (нафта против природного газа) и…

PetroSIMHydrogenSMR+2
Влияние кинетических моделей на предсказания реактора синтеза метанола: In Silico оценка и сравнение с промышленными данными
Моделирование25.03.2023

Влияние кинетических моделей на предсказания реактора синтеза метанола: In Silico оценка и сравнение с промышленными данными

В статье сравниваются различные кинетические модели для реакторов синтеза метанола с использованием Aspen HYSYS V11. Результаты верифицированы на основе данных заводов Lurgi, MegaMethanol и ICI. In…

AspenHYSYSReactorModelingMethanol+2
modeling
Моделирование28.02.2023

Оценка эффективности нейронных сетей в сравнении с моделями пространства состояний для управления периодическими процессами

Исследование сравнивает нейросети NARX и модели пространства состояний для MPC в реакторе ПММА. Классические модели превзошли нейросети по точности и адаптивности. Результат важен для инженеров АСУТП…

ProcessControlMachineLearning
modeling
Моделирование06.01.2023

Симуляция процесса снижения содержания бензола при дистилляции бензина каталитического крекинга

Ужесточение экологических стандартов требует снижения содержания бензола в бензине. В статье сравниваются три схемы дистилляции, включая колонну с разделяющей стенкой (DWC). Оптимизация методом SQP…

DistillationОптимизация
modeling
Моделирование27.11.2022

Масштабирование биореакторов с использованием Scale-Down моделей и CFD

Перенос биопроцессов из лаборатории в промышленность часто снижает выход продукта из-за неоднородности среды. Новое исследование использует CFD и scale-down модель для предсказуемого масштабирования.…

МасштабированиеCFD
modeling
Моделирование22.11.2022

Симуляция процесса Fischer-Tropsch (GtL) для производства реактивного топлива из товарного газа

Разработана модель процесса GtL для производства реактивного топлива в Aspen HYSYS. Кинетические данные кобальтового катализатора интегрированы в симулятор. Показано, что ступенчатый профиль реактора…

AspenHYSYSGtL
modeling
Моделирование17.11.2022

Интеграция процессной информатики с AVEVA Process Simulation: уравнение-ориентированный подход и гауссовская регрессия

Исследование демонстрирует интеграцию AVEVA Process Simulation с Python для автоматизации расчетов с использованием гауссовской регрессии. Уравнение-ориентированный подход решателя обеспечивает…

AVEVAProcessInformatics
modeling
Моделирование08.09.2022

Физико-информированное машинное обучение для предсказания коэффициентов активности (Модель SPT-NRTL)

Модель SPT-NRTL использует трансформерную нейросеть для точного прогнозирования термодинамически консистентных коэффициентов активности. Она интегрирована в структуру уравнения NRTL, что гарантирует…

ТермодинамикаMachineLearning
modeling
Моделирование31.08.2022

Интеграция моделей электролизеров Sunfire в AVEVA PRO/II через стандарт CAPE-OPEN

Компания Sunfire интегрировала свои Python-модели электролизеров в AVEVA PRO/II через стандарт CAPE-OPEN. Разработчики создали DLL-библиотеку с REST-API для связи между симулятором и Python-ядром.…

AVEVAPROIICAPEOPEN
modeling
Моделирование31.08.2022

SPT-NRTL: Физико-ориентированная модель машинного обучения для предсказания термодинамически согласованных коэффициентов активности

Исследователи разработали гибридную модель SPT-NRTL, объединяющую обработку естественного языка и законы термодинамики. Модель превосходит UNIFAC по точности предсказания коэффициентов активности,…

ThermodynamicsMachineLearning
1…1415161718…40
MPC
+1
SQP
+1
Реакторы
+1
FischerTropsch
+2
Python
+2
NRTL
+2
Python
+2
AspenPlus
+2