- 18.01.19
- 1,604
- 60,333 ₽
- 15
Они контролируют процессы спайки во время ремонтных работ
Исследователи из Сибирского федерального университета и Сибирского государственного университета науки и технологий создали программно-аппаратный комплекс для ремонта трубопроводов на нефтегазовых предприятиях. В основе комплекса лежат нейросети.
Трубопроводы для нефти и газа состоят из многочисленных частей. Во время эксплуатации они изнашиваются и могут ломаться. Соответственно, задача специалистов вовремя отслеживать возможные поломки. При ремонте же для спайки частей используются технологии индукционного нагрева (то есть бесконтактного нагрева трубопровода током). Этот процесс хотят в будущем автоматизировать, но его необходимо контролировать, измеряя температуру рядом с соединениями элементов.
Новый комплекс, разработанный учёными, сможет снимать показания приборов в режиме реального времени, чтобы контролировать процесс ремонта. Он позволит снизить погрешности, которые обязательно образуются при ручном измерении.
Конечно, нейросетям сначала нужно обучиться. После этого они смогут корректировать ремонтные работы в режиме реального времени.
Чтобы видеть изображения, необходимо зарегистрироваться.
Исследователи из Сибирского федерального университета и Сибирского государственного университета науки и технологий создали программно-аппаратный комплекс для ремонта трубопроводов на нефтегазовых предприятиях. В основе комплекса лежат нейросети.
Трубопроводы для нефти и газа состоят из многочисленных частей. Во время эксплуатации они изнашиваются и могут ломаться. Соответственно, задача специалистов вовремя отслеживать возможные поломки. При ремонте же для спайки частей используются технологии индукционного нагрева (то есть бесконтактного нагрева трубопровода током). Этот процесс хотят в будущем автоматизировать, но его необходимо контролировать, измеряя температуру рядом с соединениями элементов.
Новый комплекс, разработанный учёными, сможет снимать показания приборов в режиме реального времени, чтобы контролировать процесс ремонта. Он позволит снизить погрешности, которые обязательно образуются при ручном измерении.
Конечно, нейросетям сначала нужно обучиться. После этого они смогут корректировать ремонтные работы в режиме реального времени.
