Юсубов Ф.В., Мансуров Э.Ф.

Email: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.

Юсубов Фахраддин Вали оглы – доктор технических наук, профессор;

Мансуров Эмин Фархад оглы – докторант,

кафедра нефтехимической технологии и промышленной экологии, химико-технологический факультет,

Азербайджанский государственный университет нефти и промышленности,

г. Баку, Азербайджанская Республика

Аннотация: представлена математическая модель процесса горения газа. Получены уравнения, описывающие каждый момент времени от температуры в камере горения и ее закономерность изменения. Создана схема автоматизации регулирования, которая обеспечивает интенсивное горение природного газа в камере двигателя внутреннего сгорания, что также обеспечивает зависимость минимального количества CO2 на выходе из абсорбера и от количества абсорбента, подаваемого в абсорбер. Предложенный нами процесс абсорбции CO2 для электростанций позволит спроектировать технологический процесс с высоким коэффициентом полезного действия с более улучшенными технико-экологическими характеристиками. Для приведения к минимуму выброса углекислого газа электростанций в окружающую среду решены два важных вопроса: улучшение процесса сгорания в ДВС, оптимизация процесса абсорбционного поглощения диоксида углерода из дымовых газов в окружающую среду.

Ключевые слова: защита атмосферы, горение газа, диоксид углерода, абсорбер, математическая модель, каскадная схема регулирования.

A COMPREHENSIVE SOLUTION TO PROTECT THE ATMOSPHERE OF CARBON DIOXIDE POLLUTION

Yusubov F.V., Mansurov E.F.

Yusubov Fakhraddin Valioglu - doctor of technical sciences, professor;

MansurovEminFarkhadoglu - doctoral,

DEPARTMENT OF PETROCHEMICAL TECHNOLOGY AND INDUSTRIAL ECOLOGY, FACULTY OF CHEMICAL TECHNOLOGY,

AZERBAIJAN STATE UNIVERSITY OF OIL AND TECHNOLOGY,

BAKU, REPUBLIC OF AZERBAIJAN

Abstract: a mathematical model of gas combustion. Obtained equations describing each moment of time the temperature in the combustion chamber and its pattern changes. Automation established regulation circuit which provides intense burning natural gas in the combustion chamber of the engine, which also provides the minimum amount of CO2 dependence on the output of the absorber, and the amount of absorbent supplied to the absorber.

Our proposed CO2 absorption process will allow for power design process with high efficiency with more improved technical and environmental characteristics. To bring to minimize emission of carbon dioxide into the environment of plants two important issues addressed: improved combustion process in a combustion engine, to optimize the process of absorption the absorption of carbon dioxide from flue gases into the environment. Technology calculation of industrial absorber held in depending on of design problems. It involves calculation of the required flow rate of absorbent and geometry of the absorber which ensures the necessary degree of separation of the gas mixture at a given performance gas phase.

Keywords:  protection of  the atmosphere, burning gas, carbon dioxide, absorber, mathematical model, cascade control scheme. 

Список литературы / References

1. Кельцев Н.В. Основы адсорбционной техники. М.: Химия, 1984. 592 с.
2. Какуткина Н.А., Мварова М. Физика,горения и взрыва, 2004.т.40, № 5. С. 62 - 73.
3. Зверев И.Н. Газодинамика горения. М.: МГУ, 1987. 307с.
4. БорзенковА.В. Дифференциальное уравнения в частных производных. Минск, БГУМР, 2009.120с.
5. Drews A., CademartiriL.,Chemama M. еPhysical Review E., 2012. V. 86. P. 036314(1 - 4). 
6. Kuo K, Acharya R. Fundamentals of Turbulent and Multi-Phase Combustion. Wiley Sons, 2012. 912 p.
7. Peters N. Turbulent Combustion, Cambridge University Press, 2004. 304 p.
8. Poinsot T. Theoretical and Numerical Combustion, 2012. Paris. Edwards, 132 p.
9. Law C.K.Combustion Physics. Cambridge University Press, 2006. 722 p.
10. Warnatz J., Maas U., Dibble R.W.Combustion: Physical and Chemical Fundamentals, Modeling and Simulation, Experiments, Pollutant Formation. Springer, 2006. 378 p. 

Ссылка для цитирования данной статьи

		Тип лицензии на данную статью – CC BY 4.0. Это значит, что Вы можете свободно цитировать данную статью на любом носителе и в любом формате при указании авторства.
Юсубов Ф.В., Мансуров Э.Ф. КОМПЛЕКСНОЕ РЕШЕНИЕ ЗАЩИТЫ АТМОСФЕРЫ ОТ ЗАГРЯЗНЕНИЙ ДИОКСИДА УГЛЕРОДА // Наука, техника и образование № 3 (33), 2017. - С.{см. журнал}.

Ярославцева Т.С.

Email: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.

Ярославцева Тамара Сергеевна – студент, кафедра кибернетики и мехатроники, Российский университет дружбы народов, г. Москва

Аннотация: в данной статье описывается применение искусственных нейронных сетей для решения задачи отслеживания объекта. Исходные данные представлены последовательностью цифровых изображений. В качестве сети для обучения выбрана глубокая сверточная нейронная сеть с одним входным слоем, двумя сверточными и двумя субдискретизирующими. Выходом алгоритма являются вероятности соответствия той или иной части изображения искомому объекту. В результате выбирается кадр с максимальной вероятностью и принимается за положение объекта в данный момент. По итогам проведенного эксперимента точность отслеживания объекта составила 79%.

Ключевые слова: отслеживание объекта, сверточная нейронная сеть, глубокое обучение.

NEURAL NETWORK ALGORITHM TRACKING AN OBJECT ON A SET OF DIGITAL IMAGES

Yaroslavtseva T.S.

Yaroslavtseva Tamara Sergeevna – student, CYBERNETICS AND MECHATRONICS DEPARTMENT PEOPLES' FRIENDSHIP UNIVERSITY OF RUSSIA, MOSCOW

Abstract: this article describes the usage of artificial neural networks in the issue of tracking an object. Initial data is a set of digital images. The deep convolutional neural network with one input layer, two convolutional and two down subsampling layers is selected as a network for training. The results of the algorithm performed are probabilities of matching between parts of the original image and the required object. In consequence, the frame with the highest probability is selected; hence, it is taken as the position of the object at the moment. According to the conducted experiment, the tracking accuracy of the object has made up 79%.

Keywords: object tracking, convolutional neural network, deep learning.

 Список литературы / References

1. Библиотека изображений. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://sites.google.com/site/trackerbenchmark/benchmarks/v10/ (дата обращения: 21.11.2016).
2. Библиотека СНС. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://github.com/rasmusbergpalm/DeepLearnToolbox/ (дата обращения: 21.11.2016).
3. Collins Robert T., Liu Yanxi, Leordeanu Marius. Onlineselectiondiscriminativetrackingfeatures. IEEETransactionsPattern Analysis and Machine Intelligence. Vol. 27. № 10. Pp. 1631–1643, 2005.
4. Dalal Navneet, Triggs Bill. Histograms of oriented gradients for human detection. Computer Vision and Pattern Recognition, 2005. CVPR 2005. IEEE Computer Society Conference on. IEEE, 2005. Vol. 1. Pp. 886–
5. Hanxi Li, Yi Li, Fatih Porikli,.
6. Jialue Fan, Wei Xu, Ying Wu and Yihong Gong. Human Tracking Using Convolutional Neural Networks. IEEE Transactions on Neural Networks. Vol.-1623, 2010.
7. Kavukcuoglu Koray, Gregor Karol, LeCun Yann. Learning convolutional feature hierachies for visual recognition. NIPS, 2010.

Ссылка для цитирования данной статьи

		Тип лицензии на данную статью – CC BY 4.0. Это значит, что Вы можете свободно цитировать данную статью на любом носителе и в любом формате при указании авторства.
Ярославцева Т.С. НЕЙРОСЕТЕВОЙ АЛГОРИТМ ОТСЛЕЖИВАНИЯ ДВИЖЕНИЯ ОБЪЕКТА НА МНОЖЕСТВЕ ЦИФРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ // Наука, техника и образование № 3 (33), 2017. - С.{см. журнал}.

Новиков А.В., Вольф А.А.

Email: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.

Новиков Артем Витальевич – магистрант;

Вольф Альберт Альбертович – кандидат физико-математических наук, доцент,

кафедра разработки нефтяных и газовых месторождений,

Тюменский индустриальный университет, г. Тюмень

Аннотация: достижение и поддержание высокого уровня добычи нефти в значительной мере связано с результатами геолого-технических мероприятий, имеющих широкое практическое применение. Несмотря, однако, на большой опыт проведения многих видов ГШ, эффективность их в ряде случаев недостаточна. Основным направлением повышения эффективности геолого-технических мероприятий является совершенствование выбора объектов, видов и технологических параметров проводимых процессов. Решение этих вопросов основано на выявлении и учете большого числа факторов, характеризующих состояние системы «скважина - пласт» и эффективность воздействия на нее тех или иных мероприятий. Между тем, многообразие и сложность процессов, происходящих в этой системе, и недостаточность информации о них значительно затрудняют принятие оптимальных решений о проведении ГТМ. В связи с этим актуальными являются дальнейшие исследования по разработке способов выявления и регулирования основных факторов, определяющих эффективность ГТМ.

Ключевые слова: геолого-технические мероприятия (ГТМ), методы увеличения нефтеотдачи (МУН), самозадавливающиеся скважины.

ANALYSIS OF EXISTING TECHNOLOGIES OPERATING WATERED WELLS

Novikov A.V., Volf A.A.

Novikov Artem Vitalevich - graduate student;

Volf Albert Albertovich - candidate of physical and mathematical sciences, Associate Professor,

DEVELOPMENT OF OIL AND GAS FIELDS,

TYUMEN INDUSTRIAL UNIVERSITY, TYUMEN

Abstract: аchieving and maintaining a high level of oil production is largely due to the results of geological and technical measures that have wide practical application. Despite, however, the large experience of carrying out many types of GSH, their effectiveness in some cases is insufficient. The main direction of increasing the efficiency of geological and technical measures is the improvement of the choice of objects, types and technological parameters of the processes being conducted. The solution of these issues is based on the identification and recording of a large number of factors characterizing the state of the "well-layer" system and the effectiveness of the impact on it of certain measures. Meanwhile, the diversity and complexity of the processes occurring in this system, and the lack of information about them, make it very difficult to make optimal decisions about carrying out the geological and technical measures. In connection with this, further studies are needed to develop ways to identify and regulate the main factors that determine the effectiveness of geological and technical measures.

Keywords: geological and technical measures (GTM), methods of enhanced oil recovery (EOR), watered wells.

Список литературы / References

1. Епрынцев А.С. Проблемы эксплуатации самозадавливающихся скважин и пути их решения на Медвежьем НГКМ. А.С. Епрынцев, А.В. Нурмакин, Д.В. Моторин, Р.Т. Исматов // Инновационные технологии для нефтегазового комплекса: сб. науч. тр. Тюмень: ТюмГНГУ, 2010. 199 - 204 с.
2. Епрынцев А.С. Анализ существующих технологических решений по удалению жидкости из обводняющихся скважин на Медвежьем НГКМ. А.С. Епрынцев, A.В. Нурмакин, Д.В. Моторин, Р.Т. Исматов // Инновационные технологии для нефтегазового комплекса: сб. науч. тр. Тюмень: ТюмГНГУ, 2010. 37 - 45 с.
3. Проведение капитального ремонта в скважинах месторождений Крайнего Севера, предотвращающего образование песчаных пробок и разрушение призабойной зоны пласта. Под ред. Р.А. Гасумова, М.Г. Гейхман, 3.С. Салихова, B.Г. Мосиенко. М.: Газпром, 2004. 108 с.
4. Кустышев А.В. Эксплуатация скважин на месторождениях Западной Сибири. А.В. Кустышев. Тюмень: Вектор-Бук, 2002. 168 с.

Ссылка для цитирования данной статьи

		Тип лицензии на данную статью – CC BY 4.0. Это значит, что Вы можете свободно цитировать данную статью на любом носителе и в любом формате при указании авторства.
Новиков А.В., Вольф А.А. АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ ТЕХНОЛОГИЙ ЭКСПЛУАТАЦИИ САМОЗАДАВЛИВАЮЩИХСЯ СКВАЖИН // Наука, техника и образование № 3 (33), 2017. - С.{см. журнал}.

Шишкин Ю.Е.

Email: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.

Шишкин Юрий Евгеньевич – аспирант, ORCID: 0000-0001-7442-2722, кафедра информационных технологий и компьютерных систем, Севастопольский государственный университет, г. Севастополь

Аннотация: в статье анализируются математическая модель и реализующая ее программа, предназначенные для снижения объема данных мониторинга в сложных, закрытых, недетерминированных многопараметрических системах. Метод решения основан на применении гибких решающих правил, использующих систему статистических метрик и дискретно-событийной имитационной модели. Область применения модели – оптимизация мониторинга в облачных сервисах как компонента обеспечения идеологии интернета вещей, автоматизации процессов в различных сферах деятельности и исключения из них человека.
Ключевые слова: Большие Данные, оптимизация мониторинга, система поддержки принятия решений, интернет вещей, система массового обслуживания, имитационное моделирование, визуализация.

DEVELOPMENT OF TOOLS AND MATHEMATICAL MODELS FOR MONITORING OPTIMIZATION

Shishkin Yu.E.

Shishkin Yurij Evgenevich – postgraduate, ORCID: 0000-0001-7442-2722, INFORMATION TECHNOLOGY AND COMPUTER SYSTEMS DEPARTMENT, SEVASTOPOL STATE UNIVERSITY, SEVASTOPOL

Abstract: the article analyzes the mathematical model and implementing a model program, designed to reduce the amount of monitoring data in complex, closed, non-deterministic multivariable systems. The solution method is based on the use of flexible decision rules, using a statistical metrics system and discrete event simulation model. Application models is cloud services monitoring optimization as an Internet of Things ideology software component, automation process in various fields of human activity to exclude a human from that fields.
Keywords: Big Data, monitoring optimization, decision support system, Internet of Things, queuing system, simulation, visualization.

Список литературы / References

1.    Пасынков М.А. Комплексная система интеграции баз данных мониторинга физических параметров и позиционирования в акваториях // Научный журнал, 2017. № 2 (15). С. 29 - 31.
2.    Греков А.Н., Шишкин Ю.Е. Моделирование трехкомпонентного акустического измерителя скорости течения // Системы контроля окружающей среды. Севастополь: ИПТС, 2016. № 6 (26). С. 33-40.
3.    Шишкин Ю.Е. Облачные сервисы в системах поддержки принятия решений // Научный журнал, 2017. № 1 (14). С. 19 - 20.
4.    Shishkin Y.E. Big Data visualization in decision making // Science in Progress, 2016. C. 203-205. ISBN 978-5-7782-3094-1.
5.    Шишкин Ю.Е. Визуальный анализ Больших Данных с применением познавательных паттернов // Проблемы современной науки и образования, 2017. № 2 (84). С. 24 - 26.
6.    Шишкин Ю.Е., Греков Н.А. Исследование систем управления высокоточными измерениями // Интеллектуальные системы, управление и мехатроника, 2015. С. 221 - 225.
7.    Кодолов П.А. Облачное хранилище данных // Наука, техника и образование, 2016. 2016 № 4 (22). С. 51-53.
8.    Шишкин ЮЕ. Анализ моделей взаимодействия пользователей и провайдеров облачных сервисов // Интеллектуальные системы, управление и мехатроника, 2016. 2016. С. 289 - 293.
9.    Шишкин Ю.Е. Актуализация данных в системах мониторинга сложных объектов с использованием информационных метрик // Проблемы современной науки и образования, 2017. № 6 (88). С. 22 - 27. doi:10.20861/2304-2338-2017-88-001.
10.    Скатков А.В., Брюховецкий А.А., Шишкин Ю.Е. Сравнительный анализ методов обнаружения изменений состояний сетевого трафика // Автоматизация и приборостроение: проблемы, решения, 2016. С. 14 - 15.
11.    Магжанова А.Т. Применение облачных технологий для реализации решений интернета вещей // Современные инновации, 2016. № 7 (9). С. 30 - 34.
12.    Шишкин Ю.Е., Скатков А.В. Решение задачи составления расписаний большой размерности с применением технологии Больших Данных // Информационные технологии и информационная безопасность в науке, технике и образовании. «ИНФОТЕХ – 2015», 2015. С. 103 - 105.

Ссылка для цитирования данной статьи

		Тип лицензии на данную статью – CC BY 4.0. Это значит, что Вы можете свободно цитировать данную статью на любом носителе и в любом формате при указании авторства.
Шишкин Ю.Е. РАЗРАБОТКА ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫХ СРЕДСТВ И МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ МОНИТОРИНГА// Наука, техника и образование № 3 (33), 2017. - С.{см. журнал}.