petrochemРазведка
АктуальноеСрочноНовости 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

all categories
Саморазвивающийся когнитивный цифровой двойник SECDT повысил эффективность гидрокрекинга на $47,3 млн
Моделирование3 нед. назад

Саморазвивающийся когнитивный цифровой двойник SECDT повысил эффективность гидрокрекинга на $47,3 млн

Саморазвивающийся когнитивный цифровой двойник SECDT прошёл промышленную валидацию на установке…

Проект eLECTRO интегрирует ротодинамический реактор для электрического крекинга пластика в олефины
Технологии24.09.2026

Проект eLECTRO интегрирует ротодинамический реактор для электрического крекинга пластика в олефины

Европейский проект eLECTRO валидирует электрификацию конверсии пластиковых отходов в олефины с…

Гибридный цифровой двойник повышает точность мониторинга центробежных компрессоров
Моделирование04.09.2026

Гибридный цифровой двойник повышает точность мониторинга центробежных компрессоров

Гибридный цифровой двойник для центробежных компрессоров объединяет термодинамические модели и…

ADNOC и Bosch — Внедрение "гибридных" цифровых двойников
Технологии22.05.2026

ADNOC и Bosch — Внедрение "гибридных" цифровых двойников

ADNOC Offshore и Bosch Digital Twin Industries внедрили систему Integrated Asset Performance…

Использование графовых нейронных сетей (GNN) для прогнозирования термодинамического фазового равновесия (HANNA)
Технологии23.06.2026

Использование графовых нейронных сетей (GNN) для прогнозирования термодинамического фазового равновесия (HANNA)

Исследователи разработали модель HANNA на основе графовых нейронных сетей для точного предсказания…

technology
Технологии13.07.2026

Программа сертификации Aspen HYSYS (Май 2026) – Путь к экспертности

Официальная сертификация Aspen HYSYS подтверждает квалификацию инженера. Программа 2026 года…

Оценка сценариев аварийного сброса давления и расчет MDMT с использованием утилиты BLOWDOWN в Aspen HYSYS
Моделирование2 нед. назад

Оценка сценариев аварийного сброса давления и расчет MDMT с использованием утилиты BLOWDOWN в Aspen HYSYS

В статье рассмотрено применение утилиты BLOWDOWN™ в Aspen HYSYS для моделирования аварийного сброса…

Оптимизация термодинамической стабильности авторефрижератора с использованием сопряженных CFD-расчетов и машинного суррогатного моделирования
Моделирование1 нед. назад

Оптимизация термодинамической стабильности авторефрижератора с использованием сопряженных CFD-расчетов и машинного суррогатного моделирования

Инженеры применили CFD и ML-суррогатные модели для оптимизации термостабильности авторефрижератора.…

modeling
Моделирование3 нед. назад

Практическое руководство: Обучение и внедрение ML-моделей для инженеров-технологов

Статья описывает практический алгоритм внедрения суррогатных ML-моделей в инженерные симуляторы.…

Оптимизация энергопотребления установки аминовой очистки газа с глубокой интеграцией Aspen HYSYS и искусственных нейронных сетей
Моделирование2 нед. назад

Оптимизация энергопотребления установки аминовой очистки газа с глубокой интеграцией Aspen HYSYS и искусственных нейронных сетей

Установки аминовой очистки газа потребляют значительную тепловую энергию в ребойлерах. В статье…

Автоматизация добычи и управления месторождениями с использованием генеративного ИИ — Система Leucipa™
Технологии29.05.2026

Автоматизация добычи и управления месторождениями с использованием генеративного ИИ — Система Leucipa™

Baker Hughes разработала систему Leucipa™, объединяющую машинное обучение и генеративный ИИ для…

Гибридное моделирование на основе принципов First-Principles и машинного обучения в AspenONE V12
Моделирование11.05.2026

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

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

Официальные обучающие материалы: Моделирование процессов с использованием Aspen HYSYS (Курс EHY101)
Моделирование15.06.2026

Официальные обучающие материалы: Моделирование процессов с использованием Aspen HYSYS (Курс EHY101)

Курс EHY101 - это стандартизированный вводный тренинг AspenTech для инженеров-технологов и R&D…

Прогнозирование распределения температур в реакторе микроволновой плазменной газификации на базе CFD и нейросетей
Моделирование14.05.2026

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

Исследователи разработали метод прогнозирования распределения температур в реакторе микроволновой…

Модернизация AVEVA PRO/II Simulation 2021: Облачные вычисления и расширенные библиотеки
Технологии06.03.2026

Модернизация AVEVA PRO/II Simulation 2021: Облачные вычисления и расширенные библиотеки

В релизе AVEVA PRO/II Simulation 2021 появились облачные вычисления, позволяющие выполнять сложные…

Применение машинного обучения для обеспечения сходимости химико-технологических симуляций (COSMIC)
Моделирование12.03.2026

Применение машинного обучения для обеспечения сходимости химико-технологических симуляций (COSMIC)

Представлена система COSMIC, использующая машинное обучение для решения проблемы сходимости строгих…

Использование ML для настройки (History Matching) гидродинамических моделей
Моделирование27.03.2026

Использование ML для настройки (History Matching) гидродинамических моделей

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

Внедрение гибридных моделей (Hybrid Models) в Aspen HYSYS V12.1 для оптимизации реакторных процессов
Моделирование14.04.2026

Внедрение гибридных моделей (Hybrid Models) в Aspen HYSYS V12.1 для оптимизации реакторных процессов

В статье рассматривается внедрение гибридных моделей (Aspen Hybrid Models) в Aspen HYSYS V12.1 для…

Эволюция методов: Интеграция машинного обучения и суррогатное моделирование (Physics-AI) в 2026 году
Моделирование28.08.2026

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.…

AspenTech v15:  ИИ для инженеров
Моделирование21.12.2025

AspenTech v15: ИИ для инженеров

Релиз AspenTech v15 внедряет гибридное моделирование, объединяя классическую физику процессов с…

modeling
Моделирование22.07.2026

Автоматизированное проектирование процессов с использованием обучения с подкреплением и переносом обучения

Проектирование технологических схем — итеративный процесс. Агент ИИ на основе обучения с…

modeling
Моделирование21.07.2026

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
Моделирование21.08.2026

Прогнозирование коэффициентов массоотдачи в ректификационных колоннах с использованием нейронных сетей

Исследователи объединили симулятор Aspen HYSYS с искусственными нейронными сетями для…

Обучающее руководство по контролируемому машинному обучению в химической инженерии (на базе TEP)
Моделирование31.07.2026

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

Видео-туториал решает проблему нехватки практических примеров машинного обучения в химической…

поиск по словам через Directus
Все537Технологии197Проекты33Оборудование34Рынки16Безопасность17Моделирование240