Авторы

Обработка и визуализация пространственных данных на гибридном вычислительном кластере

Использование популяционных алгоритмов для оптимизации температурного режима обжига фосфоритовых окатышей

Проблема рационального использования энергоресурсов особенно остро стоит перед энергоемкими производствами, к которым относятся высокотемпературная обработка горно-химического сырья (например, производство фосфоритовых окатышей из отходов апатит-нефелиновых руд путем сушки и обжига). В этой связи температурные режимы функционирования обжиговой конвейерной машины должны обеспечивать не только завершенность протекающих в ней химико-технологических процессов и требуемое качество продукции, но и энергоресурсосбережение. Таким образом, возникает актуальная научно-практическая задача оптимизации режимов нагрева шихты на основе результатов моделирования тепло- и массообменных процессов, протекающих в различных зонах обжиговой конвейерной машины. Невозможность проведения дорогостоящих натурных экспериментов приводит к необходимости использования методов компьютерного моделирования. Нелинейность, большая размерность поискового пространства, высокая вычислительная сложность затрудняют применение традиционных методов детерминированного поиска. В этих условиях хорошие результаты показывают стохастические методы, преднамеренно вводящие элемент случайности в поисковый алгоритм. Сегодня широкое распространение получили популяционные алгоритмы, основанные на моделировании коллективного поведения живых организмов и отличающиеся возможностью одновременной обработки нескольких вариантов. В качестве решения поставленной оптимизационной задачи предложено использование модифицированного алгоритма кукушкиного поиска (путем введения элементов нечеткости), которое обеспечивает комплексный учет огромного числа разнотипных параметров, задаваемых для каждой вакуум- камеры обжиговой конвейерной машины. Управление химико-энерготехнологической системой переработки отходов апатит-нефелиновых руд с учетом полученных данных и на основе имеющейся нейросетевой модели высокотемпературного процесса позволит максимально снизить количество возврата и обеспечить энергоресурсосберегающие условия функционирования обжиговых агрегатов. Читать дальше...

Распознавание подводного трубопровода с использованием векторизованных изображений

Подводные трубопроводы, являясь критически важной инфраструктурой для транспортировки углеводородов и других ресурсов, требуют регулярной проверки их состояния, учитывая экономический и экологический характер последствий возможных аварий. Поэтому одной из ключевых технологических задач сегодня является разработка надежных методов распознавания подводных трубопроводов с целью их инспекции по видеоинформации, получаемой автономным необитаемым подводным аппаратом. Предлагается метод распознавания и прослеживания подводного трубопровода по оптическим изображениям с использованием автономного подводного аппарата, основанный на многоэтапной вычислительной схеме обработки данных, включая векторизацию исходных снимков на контурной основе, выделение видимых границ трубопровода на изображениях и вычисление его пространственной осевой линии. Метод основывается на применении авторской модификации алгоритма Хафа (Hough Transform) с адаптивным ограничением области анализа и новой версии авторской методики построения контуров с применением метода Оцу (Otsu's method). Получаемые с помощью методики контуры обладают минимальной избыточностью и достаточной точностью для выделения видимых границ трубопровода модифицированным алгоритмом Хафа. Метод характеризуется небольшими вычислительными затратами в сравнении с аналогами. Нетрудоемкий расчет осевой линии осуществляется на основе применения ранее разработанного авторами алгоритма локального распознавания. Проведены вычислительные эксперименты для получения сравнительных оценок надежности и вычислительной производительности применительно к контурным алгоритмам Канни, К-средних, Оцу и к методу выделения границ (модификация метода Хафа). В том числе получены оценки сравнения с некоторыми аналогами. Полученные оценки эффективности предложенных решений подтвердили их эффективность. Читать дальше...

Нечеткий мультиколониальный метод оптимизации режима термической подготовки полифракционной многослойной массы рудного сырья

Перспективным способом обеспечения конкурентоспособности промышленной продукции является повышение энергоэффективности технологических процессов за счет снижения объемов потребления топливно-энергетических ресурсов. Для такого энергоресурсоемкого производства, как химико-технологическая система переработки отходов обогащения рудного сырья, данная задача сводится к оптимизации режимов работы конвейерных обжиговых машин, осуществляющих термическую подготовку сырья к переплавке. Высокая вычислительная сложность задачи, вызванная наличием обширного набора управляемых параметров технологической линии и полифракционностью рудного сырья, ограничивает возможности применения аналитических методов. Предлагается использовать природовдохновленный метод, построенный на принципах социального поведения колоний тараканов. Его специфика привела к следующим модификациям базового варианта Cockroach Swarm Optimization: во-первых, для сужения пространства поиска используется мультиколониальный подход, предполагающий рассмотрение варианта многослойной укладки разноразмерных дисперсных составляющих рудного сырья в рамках отдельной колонии; во-вторых, для повышения скорости сходимости алгоритма предложено введение в него элементов теории нечетких множеств для определения «свободных» параметров (расстояния «восприятия», задающего максимальную удаленность от лучших решений; размера шага перемещения агентов в пространстве поиска в направлении к лучшим). Разработанный нечеткий мультиколониальный метод был реализован в виде программы для ­ЭВМ с использованием языка Python. Результаты вычислительных экспериментов показали сходимость предлагаемого метода оптимизации режимов работы конвейерной обжиговой машины, а их сравнение с ее номинальным режимом – перспективность использования для управления химико-технологическим процессом термической подготовки полифракционного рудного сырья к переплавке. Читать дальше...