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Para prevenir a ocorrência de uma situação de emergência na indústria de petróleo e gás, é necessário utilizar sistemas de controle, automação e alarme. Nesse sentido, as tecnologias de inteligência artificial tornaram-se recentemente cada vez mais populares. As redes neurais são de especial interesse. Para implementar a tarefa de regular, automatizar e prever processos tecnológicos na indústria do petróleo, é possível utilizar a modelagem de redes neurais de processos químicos e tecnológicos. Exemplos de uso da modelagem de redes neurais na prática são apresentados. Os resultados da modelagem de rede neural de uma planta de coqueamento retardado de uma das empresas em operação são apresentados. Uma instalação de coqueamento retardado foi modelada no pacote de software UniSim Design, o que nos permitiu obter um conjunto de dados inicial para uma rede neural. A rede neural foi construída no programa MatLab, e o código do programa foi criado. Gráficos de erro e regressão são apresentados. É feita a análise dos resultados apresentados nos gráficos de regressão e erro. Como resultado dos testes do modelo, foram obtidas discrepâncias mínimas entre os dados experimentais e previstos, o que indica a adequação do modelo de rede neural. Um teste adicional do programa também foi realizado. Os resultados do treinamento e teste do modelo são apresentados. Os resultados obtidos podem ser usados posteriormente para criar programas em diferentes níveis de controle, uma vez que o modelo permite estimar a quantidade de perdas durante a operação da instalação a uma certa taxa de fluxo da água de alimentação fornecida à instalação como um turbocompressor.
Haritonova et al. (Sex,) estudaram essa questão.