Menu
Эффективный инструмент анализа и оптимизации технологических процессов,
который помогает предвидеть и заранее предотвратить возможные нештатные ситуации
Процессы добычи, подготовки и переработки нефти, газа и газовых конденсатов
Процессы переработки нефти и ее продуктов
Расчет теплофизических свойств газа, нефти, газовых конденсатов и их фракций
Моделирование емкостного, теплообменного и динамического оборудования
Создание единой комплексной модели с возможностью решения обратной задачи
Моделирование процессов, протекающих в технологическом оборудовании с учетом существующих ограничений
Оптимизируйте процессы подготовки и переработки нефти и газа на платформе Метида
Оптимизируйте работу производства, эффективно используйте энергоресурсы, прогнозируя различные сценарии работы технологического оборудования
Оптимизируйте сложные процессы и достигайте несколько целей одновременно, используя систему моделирования, построенную на взаимодействии математического аппарата, описывающий физические и химические зависимости процессов, и искусственный интеллект
Сокращайте количество вредных выбросов за счет вычисления оптимального режима работы технологического оборудования
Модель оборудования создается и настраивается с помощью теоретических зависимостей, определённых физическими законами, математическими формулами и эмпирическими наблюдениями, представленными в удобной форме таблиц и графиков. Отклонения в модели выявляются с помощью единого интегрального критерия и разницы параметров, которые были определены для верификации. Данный подход способен описать большинство зависимостей, протекающих в технологическом оборудовании
Нейронные сети обучаются на основе большого объема данных, что позволяет определить сложные зависимости и обнаружить закономерности в информации. Путем анализа и обработки входных данных нейросеть способна автоматически выявлять закономерности, предсказывать результаты и делать выводы на основе полученных знаний. Этот подход позволяет создавать модели, которые адаптируются к изменяющейся среде, оперативно обучаются новым данным и способны решать задачи более точно и эффективно, чем традиционные методы анализа
