Российские учёные с помощью нейросетей усовершенствовали процесс получения биотоплива

Учёные Института нефти и газа Сибирского федерального университета (СФУ) оценили возможности применения нечётких нейронных сетей в качестве интеллектуальной системы управления процессом изготовления биотоплива из биомассы различного происхождения. В перспективе такой «интеллектуальный помощник» сможет быстро адаптировать параметры технологического процесса, протекающего в мобильной биотопливной станции, к требованиям заказчика. При этом участие специалиста по настройке технологического процесса на месте либо будет минимизировано, либо вовсе не потребуется.

Основные процессы термохимического преобразования биомассы для производства биотоплива — газификация и пиролиз — подвержены влиянию различных факторов, которые сложно спрогнозировать. Для решения этой проблемы красноярские учёные предложили использовать нечёткие нейросети (FNNs — Fuzzy Neural Networks). Это гибридный подход, объединяющий принципы нечёткой логики и нейронные сети. Он обеспечивает повышенную адаптивность и точность в моделировании нелинейных систем.

«Мы постепенно движемся к созданию мобильной биотопливной станции — передвижной автономной установки для переработки диверсифицированного сырья в полезный продукт: компоненты биотоплива и/или синтетический газ. Для повышения мобильности и автономности функционирования такой установки требуется разработать интеллектуальную систему управления, способную подстраиваться под требования к продукции и характеристикам сырья. Она будет определять параметры процесса, идущего в ядре мобильной технологической установки, с учётом требований того, кто эту установку эксплуатирует», — рассказал один из авторов разработки, заведующий лабораторией биотопливных композиций СФУ Владимир Бухтояров.

В настоящее время FNNs считаются