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
поиск по ключевым словам

Новости и поиск

найдено материалов / 24

category: modeling
Динамическое моделирование реальной морской нефтедобывающей платформы (Modelling and Dynamic Simulation of a Real Crude Oil Offshore Plant Using Aspen HYSYS)
Моделирование24.04.2026

Динамическое моделирование реальной морской нефтедобывающей платформы (Modelling and Dynamic Simulation of a Real Crude Oil Offshore Plant Using Aspen HYSYS)

В статье рассматривается создание цифрового двойника морской платформы сепарации нефти и газа с…

Гибридное моделирование на основе принципов First-Principles и машинного обучения в AspenONE V12
Моделирование25.03.2026

Гибридное моделирование на основе принципов First-Principles и машинного обучения в AspenONE V12

В AspenONE V12 реализовано гибридное моделирование, объединяющее теоретические расчеты и машинное…

Прогнозирование распределения температур в реакторе микроволновой плазменной газификации на базе CFD и нейросетей
Моделирование25.03.2026

Прогнозирование распределения температур в реакторе микроволновой плазменной газификации на базе CFD и нейросетей

Исследователи разработали метод прогнозирования распределения температур в реакторе микроволновой…

Data-Driven моделирование (ML) для планирования производства на ГПЗ (Deep Learning vs First Principles)
Моделирование05.03.2026

Data-Driven моделирование (ML) для планирования производства на ГПЗ (Deep Learning vs First Principles)

Статья рассматривает замену медленных термодинамических моделей на ГПЗ быстрой суррогатной моделью…

Использование ML для настройки (History Matching) гидродинамических моделей
Моделирование21.02.2026

Использование ML для настройки (History Matching) гидродинамических моделей

В статье рассматривается применение алгоритмов машинного обучения (Decision Tree и Random Forest)…

Гибридное моделирование (ML + First Principles) для планирования производства на ГПЗ
Моделирование21.02.2026

Гибридное моделирование (ML + First Principles) для планирования производства на ГПЗ

Разработана стратегия быстрого планирования производства для ГПЗ с использованием гибридного…

Эволюция методов: Интеграция машинного обучения и суррогатное моделирование (Physics-AI) в 2026 году
Моделирование14.01.2026

Эволюция методов: Интеграция машинного обучения и суррогатное моделирование (Physics-AI) в 2026 году

Суррогатные модели на основе машинного обучения ускоряют CFD-симуляции в разы, сохраняя точность.…

Обзор CFD и машинного обучения в химических и экологических процессах (Chemical and Environmental Science Archives, 2025)
Моделирование30.11.2025

Обзор CFD и машинного обучения в химических и экологических процессах (Chemical and Environmental Science Archives, 2025)

Обзорная статья 2025 года систематизирует применение CFD и машинного обучения в химической и…

Использование реактора RGibbs для получения термодинамических данных равновесия синтеза метана
Моделирование14.04.2025

Использование реактора RGibbs для получения термодинамических данных равновесия синтеза метана

Создание надежной кинетической модели гидрирования CO2 в метан с использованием машинного обучения.…

modeling
Моделирование09.04.2025

Гидродинамическое моделирование многопортовых плавучих струй (OpenFOAM + CNN)

Исследование использует CFD моделирование в OpenFOAM и сверточные нейронные сети для предсказания…

modeling
Моделирование09.04.2025

Границы применимости: Моделирование Out-of-Distribution (OOD) молекул и экспериментальная валидация

Гибридные модели SPT-NRTL требуют проверки на молекулах вне обучающей выборки. Современные…

Прогнозирование коэффициентов массоотдачи в ректификационных колоннах с использованием нейронных сетей
Моделирование08.04.2025

Прогнозирование коэффициентов массоотдачи в ректификационных колоннах с использованием нейронных сетей

Исследователи объединили симулятор Aspen HYSYS с искусственными нейронными сетями для…

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.…

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…

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…

modeling
Моделирование07.04.2025

Оптимизация технологического моделирования с помощью интеграции Python и Aspen

Статья от Eni digiTALKS описывает интеграцию Aspen Plus/HYSYS с Python для автоматизации…

modeling
Моделирование05.04.2025

Модульный фреймворк для многокритериальной оптимизации криогенной воздухоразделительной установки (ASU)

Разработан модульный вычислительный фреймворк, объединяющий PRO/II и Python для многокритериальной…

Кластеризация сырья (K-means) для моделирования производства SAF в Aspen Plus
Моделирование03.04.2025

Кластеризация сырья (K-means) для моделирования производства SAF в Aspen Plus

Исследователи интегрировали симуляцию HEFA в Aspen Plus с алгоритмом K-means для классификации…

modeling
Моделирование03.04.2025

Внедрение гибридного моделирования и облачных решений AspenTech на платформе Azure

Разрыв между OT и IT препятствует созданию цифровых двойников. Статья описывает развертывание Aspen…

modeling
Моделирование31.03.2025

Применение графовых нейронных сетей (GNN) для расчетов многокомпонентных смесей

Статья описывает новую архитектуру графовых нейронных сетей SolvGNN для расчета коэффициентов…

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…

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.…

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…

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…

поиск по словам через Directus
Все462Технологии174Проекты27Оборудование23Рынки13Безопасность16Моделирование209