Купить статью

В настоящее время остро стоит проблема утилизации рудных отходов горно-обогатительных комбинатов. Эти отходы в значительных объемах скапливаются на прилегающих к комбинатам территориях и представляют серьезную угрозу для экологии. В этой связи создание технологических систем переработки рудных отходов и совершенствование их информационного обеспечения представляют актуальное направление исследований. Примером такой системы является сложная химико- энерготехнологическая система производства желтого фосфора из отходов апатит- нефелиновых руд. Целью проводимого исследования являлась разработка модели сбора данных о параметрах процессов термической обработки окомкованного фосфатного рудного сырья в такой системе, а также метода выявления зависимостей между этими параметрами. Выявление зависимостей в информационном обеспечении системы производства желтого фосфора позволит повысить качество ее функционирования с точки зрения критериев управления, энергетической и ресурсной эффективности. Для достижения указанной цели решались задачи выбора математической концепции для основы разрабатываемого метода, построения алгоритма и создания программного обеспечения, реализующего данный метод, проведения модельных экспериментов. В основе метода лежит применение глубоких рекуррентных нейронных сетей долгой краткосрочной памяти, обладающих высокой обобщающей способностью и применяемых при решении задач регрессии и классификации многомерных временных последовательностей, в форме которых, как правило, и представлены параметры химико-энерготехнологической системы. Метод реализован в виде приложения, созданного в среде MatLab 2021. Интерфейс приложения позволяет в интерактивном режиме проводить эксперименты с различными наборами входных и выходных параметров для выявления взаимосвязи между ними, а также изменять гиперпараметры нейронных сетей. В результате работы приложения создается репозиторий обученных нейронных сетей, которые моделируют найденные взаимосвязи между указанными параметрами технологической системы и могут быть применены в системах поддержки принятия решений, управления и инжиниринга.