Детальная информация
| Название | 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 |
|---|---|
| Авторы | Белинский Александр Вячеславович |
| Организация | ООО «НИИгазэкономика» |
| Выходные сведения | Санкт-Петербург: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2025 |
| Коллекция | Общая коллекция |
| Тематика | Искусственный интеллект ; Трубопроводы ; цифровой двойник ; digital twin |
| УДК | 004.8 ; 621.643 |
| Тип документа | Статья, доклад |
| Язык | Русский |
| DOI | 10.18720/SPBPU/2/id25-512 |
| Права доступа | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
| Дополнительно | Новинка |
| Ключ записи | RU\SPSTU\edoc\77806 |
| Дата создания записи | 19.12.2025 |
Разрешенные действия
–
Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
| Группа | Анонимные пользователи |
|---|---|
| Сеть | Интернет |
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.
| Место доступа | Группа пользователей | Действие |
|---|---|---|
| Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все |
|
| Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ |
|
| Интернет | Анонимные пользователи |
|
Количество обращений: 2
За последние 30 дней: 2
