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
Все417Технологии164Проекты25Оборудование22Рынки13Безопасность15Моделирование178
Вычисление и валидация термодинамических свойств в Aspen HYSYS (Cp, Cv, Молярный объем)
Моделирование09.04.2025

Вычисление и валидация термодинамических свойств в Aspen HYSYS (Cp, Cv, Молярный объем)

В большинстве случаев HYSYS надежно рассчитывает термодинамические свойства, но при высоких давлениях требуется валидация теплоемкости и молярного объема. Статья описывает алгоритм проверки расчетов…

AspenHYSYSТермодинамикаPengRobinson+2
modeling
Моделирование09.04.2025

3D транзиентное CFD-моделирование мультитрубного реактора метанирования CO2 (Power-to-Gas)

В статье представлено 3D транзиентное CFD-моделирование мультитрубного реактора метанирования CO2 в рамках концепции Power-to-Gas. Модель учитывает динамические возмущения подачи водорода и…

CFDМетанирование
modeling
Моделирование09.04.2025

Симуляция, оценка стоимости и автоматизированная оптимизация процесса улавливания CO2

Симуляция аминового процесса улавливания CO2 из дымовых газов цементного завода выполнена в Aspen HYSYS с термодинамическим пакетом Acid Gas. Проведена автоматизированная технико-экономическая…

AspenHYSYSCCUS
modeling
Моделирование08.04.2025

Интеграция машинного обучения и CFD для мультифазных потоков в нефтехимии

Разработка гибридной модели машинного обучения и CFD для мультифазных потоков в нефтехимии. Использование данных высокоточного DNS для обучения нейронной сети, которая затем встраивается в…

CFDMachineLearningМультифазныйПоток
modeling
Моделирование08.04.2025

Трехмерное моделирование радиально-осевой турбины для сверхкритического CO₂: влияние примесей (криптон, ксенон, гелий)

Исследование аэродинамики радиально-осевой турбины мощностью 500 кВт на сверхкритическом CO₂ с примесями криптона, ксенона и гелия. Показано, что гелий снижает плотность рабочего тела, а ксенон…

CFDANSYS
modeling
Моделирование08.04.2025

Выбор и валидация термодинамических моделей электролитов в Aspen Properties

Специалисты AspenTech представили методологию моделирования многокомпонентных электролитных систем в Aspen Properties v14. Сравнение моделей eNRTL и Pitzer показало, что eNRTL стабильно работает при…

AspenPropertieseNRTL
modeling
Моделирование08.04.2025

Моделирование растворения и переосаждения отходов LDPE с использованием гипотетических компонентов в Aspen HYSYS

Инженеры смоделировали переработку загрязненного LDPE в Aspen HYSYS, используя гипотетические компоненты для обхода отсутствия библиотек полимеров. Модель на основе уравнения Peng-Robinson успешно…

AspenHYSYSThermodynamics
modeling
Моделирование08.04.2025

Симуляция и анализ чувствительности производства кумола (алкилирование и трансалкилирование) в Aspen HYSYS

В статье описано моделирование процесса производства кумола в Aspen HYSYS с использованием реакций алкилирования и трансалкилирования. Проведен анализ чувствительности для поиска оптимальных условий.…

AspenHYSYSPetrochemicals
modeling
Моделирование08.04.2025

Многокритериальная оптимизация экстрактивной дистилляции этилбензола (Aspen Plus + Python)

Исследование демонстрирует интеграцию Aspen Plus с Python для многокритериальной оптимизации экстрактивной дистилляции этилбензола. Применение генетического алгоритма NSGA-III позволило снизить…

AspenPlusPython
modeling
Моделирование08.04.2025

Интеграция XGBoost и SVR с Aspen HYSYS для ускорения оптимизации процесса улавливания CO2

Исследователи интегрировали модели XGBoost и SVR с Aspen HYSYS для ускорения симуляции процесса улавливания CO2. Модели обучили на более чем 4300 сценариях, достигнув R² > 90%. ML-предсказание…

AspenHYSYSMachineLearning
Обучающее руководство по контролируемому машинному обучению в химической инженерии (на базе TEP)
Моделирование08.04.2025

Обучающее руководство по контролируемому машинному обучению в химической инженерии (на базе TEP)

Видео-туториал решает проблему нехватки практических примеров машинного обучения в химической инженерии. На базе бенчмарка Tennessee Eastman Process демонстрируется полный цикл внедрения ML: от сбора…

TutorialMachineLearningTEP+2
modeling
Моделирование08.04.2025

Влияние кривизны каналов на гидродинамику судов с использованием STAR-CCM+

Исследовалась гидродинамика модели судна в искривленном узком канале с использованием STAR-CCM+. Симуляции выполнялись с применением VOF и модели турбулентности k-ε. Результаты CFD были валидированы…

CFDSTARCCMVOF
1…678910…35
PowerToGas
+2
Термодинамика
+2
+2
TurboGrid
+1
Electrolytes
+2
HypotheticalComponents
+1
Cumene
+1
Optimization
+2
CO2Capture
+2
+2