petrochemРазведка
АктуальноеНовости и поискГраф 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
Все387Технологии159Проекты21Оборудование21Рынки7Безопасность13Моделирование166
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
modeling
Моделирование30.06.2022

Замена тяжелых CFD-расчетов суррогатными моделями Гауссовских процессов

Исследователи из Университета Пердью предложили заменять трудоемкие CFD-расчеты суррогатными моделями на основе Гауссовских процессов. Метод позволяет ускорить вычисления с часов до секунд, сохраняя…

CFDMachineLearning
modeling
Моделирование08.06.2022

Моделирование паровой газификации биомассы с численным сравнением стехиометрических и кинетических моделей

Превращение древесных отходов в синтез-газ — сложный гетерогенный процесс. В статье сравниваются стехиометрическая и кинетическая модели газификации биомассы в AVEVA PRO/II. Кинетическая модель…

AVEVA_PROIIГазификация
modeling
Моделирование31.05.2022

Интегрированное моделирование в Petro-SIM 6.2 и партнерство с CiT Predici

Выпуск Petro-SIM 6.2 интегрирует моделирование технологических и энергетических систем в единой среде цифровых двойников. Партнерство с CiT Predici решает задачи моделирования полимеров и…

PetroSIMПолимеры
1…1011121314…33
MPC
+1
SQP
+1
Реакторы
+1
FischerTropsch
+2
Python
+2
NRTL
+2
Python
+2
AspenPlus
+2
SurrogateModeling
+1
СинтезГаз
+1
Predici
+2