- Главная
- Ресурсы
- Библиотечный поиск
- Журнал Сибирского федерального университета. Техника и технологии
- Выпуск 2021 г. Том 14. № 8
Machine Learning Approach to Simulation of Continuous Seeded Crystallization of Gibbsiteстатья из журнала
База данных: Каталог библиотеки СФУ (M 13)
Библиографическое описание: Machine Learning Approach to Simulation of Continuous Seeded Crystallization of Gibbsite = Моделирование непрерывной затравочной кристаллизации гиббсита методом машинного обучения / V. O. Golubev, I. V. Blednykh, M. V. Filinkov [et al.]. - Текст : непосредственный // Журнал Сибирского федерального университета. Техника и технологии. - 2021. - Т. 14, № 8. - С. 966-985. - Библиогр.: с. 983-985. - ISSN 1999-494X.
Аннотация: Непрерывной затравочной кристаллизации характерны осцилляции фракционного состава и продуктивности раствора, которые трудно описать аналитическими методами из-за существенной нелинейности и высокой инерционности процесса. В работе использован статистический подход к подготовке исходных данных, определению значимых факторов и их ранжированию по степени влияния на динамику развития популяции кристаллов. Выполнен анализ эффективности различных методов машинного обучения для построения модели, прогнозирующей временные ряды классов крупности частиц и состав конечного раствора. Предложен способ прогнозирования распределения популяции кристаллов по размерам и продуктивности раствора с использованием методов глубокого обучения, который для решения этой задачи в мировой практике еще не применялся. Показано, что модели на основе ячеек с долгой краткосрочной памятью (LSTM) обеспечивают более высокую точность при меньшем числе обучаемых параметров в сравнении с другими архитектурами многослойных нейронных сетей. Обучение моделей и оценка их качества выполнены на основе архива исторических данных, собранных на участках кристаллизации гидроксида алюминия на действующем глиноземном заводе.
Год издания: 2021
Авторы: Golubev Vladimir O. , Blednykh Iliya V. , Filinkov Matvey V. , Zharkov Oleg G. , Shchelkonogova Tatiyana N.
Выпуск: Т. 14, № 8
Номера страниц: 966-985
Количество экземпляров:
Всего свободно 3 из 3 экземпляров.
- Информационно-библиографический отдел (пр. Свободный, 79, к. Б3-09): свободно 1 из 1 экземпляров
- Читальный зал (пер. Вузовский, 6Д): свободно 1 из 1 экземпляров
- Информационно-библиографический отдел (ул. Лиды Прушинской, 2, к. 3-06): свободно 1 из 1 экземпляров
Ключевые слова: глубокое обучение, затравочная кристаллизация, осцилляционный процесс, прогнозирование временных рядов, производство глинозема, сверточная сеть, сеть с долгой краткосрочной памятью
Рубрики: Информатика,
Информационное обслуживание
Информационное обслуживание
Классификационные коды: ГРНТИ 28
ISSN: 1999-494X
Идентификаторы: полочный индекс M 13, шифр jsft/2021/14/8-500850661