Новый метод учитывает корреляцию ошибок на каждом этапе обработки данных и позволяет повысить эффективность автоматизированных систем мониторинга и управления качеством в производстве компонентов арктических топлив и основы буровых растворов, что крайне важно для освоения Арктики.По словам ученых, ранее используемые методы не позволяли учитывать корреляцию ошибок при анализе многокомпонентных характеристик качества, что было причиной значительных отклонений результатов. Новая технология предлагает решение этой проблемы путем введения усовершенствованного алгоритма настройки многомерного предиктора ошибок на каждом этапе обработки данных. Она включает метод построения виртуальных анализаторов для повышения качества фракционного состава продуктов в ректификационных колоннах, технологических аппаратах для разделения смеси углеводородов на отдельные фракции с заданными свойствами.
«Инновационный подход основан на применении многомерных моделей временных рядов. Эти модели позволяют учитывать динамические зависимости ошибок в измерениях качества нефтепродуктов, снижая уровень погрешности и улучшая контроль ключевых показателей», — рассказал участник исследовательской группы, кандидат технических наук Олег Снегирев.
Читать материал подробнее