Details
| Title | Гибридные физико-осведомленные модели машинного обучения и нейросимвольный искусственный интеллект – основа цифровых двойников трубопроводных систем энергетики // Промышленный искусственный интеллект (ПИИ'2025): Всероссийская научно-практическая конференция с международным участием 3–4 июля 2025 года: cборник научных трудов |
|---|---|
| Creators | Белинский Александр Вячеславович |
| Organization | ООО «НИИгазэкономика» |
| Imprint | Санкт-Петербург: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2025 |
| Collection | Общая коллекция |
| Subjects | Искусственный интеллект ; Трубопроводы ; цифровой двойник ; digital twin |
| UDC | 004.8 ; 621.643 |
| Document type | Article, report |
| Language | Russian |
| DOI | 10.18720/SPBPU/2/id25-512 |
| Rights | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
| Additionally | New arrival |
| Record key | RU\SPSTU\edoc\77806 |
| Record create date | 12/19/2025 |
Allowed Actions
–
Action 'Read' will be available if you login or access site from another network
Action 'Download' will be available if you login or access site from another network
| Group | Anonymous |
|---|---|
| Network | Internet |
В статье рассмотрены подходы к разработке математического обеспечения цифровых двойников больших структурно-сложных трубопроводных систем (ТПС) энергетики: газо-, тепло-, водо-, нефтеснабжения и др. Обсуждается два класса задач – моделирование динамики функционирования и концептуальный инжиниринг ТПС. Для их решения предложено использовать парадигмы дифференцируемого и декларативного программирования, гибридные модели и технологии нейросимвольного искусственного интеллекта. Результаты вычислительных экспериментов демонстрируют адекватность моделей и высокую производительность алгоритмов. Ключевые слова. трубопроводная.
The article discusses approaches to the development of mathematical methods for digital twins of large-scale structurally complex pipeline systems (TPS) of energy: gas, heat, water, oil supply, etc. Two classes of tasks are discussed – modeling the transient dynamics of functioning and conceptual engineering of TPS. To solve them, it is proposed to use the paradigm of differentiable and declarative programming, hybrid models and technologies of neuro-symbolic artificial intelligence. The results of computational experiments demonstrate the adequacy of the models and the high performance of the algorithms.
| Network | User group | Action |
|---|---|---|
| ILC SPbPU Local Network | All |
|
| Internet | Authorized users SPbPU |
|
| Internet | Anonymous |
|
Access count: 2
Last 30 days: 2
