«Разработка алгоритма машинного обучения для динамической коррекции показаний ультразвуковых расходомеров на основе анализа вибрационн

1.

Актуальность и цель исследования
В работе представлен подход к созданию системы коррекции показаний
ультразвуковых расходомеров (УЗР) с использованием методов
машинного обучения. Актуальность исследования обусловлена
необходимостью повышения точности измерений в условиях
промышленных вибраций. Существующие методы компенсации
вибрационных воздействий не обеспечивают достаточной точности в
динамических режимах работы.
Автор фото: Derrick Treadwell на Unsplash

2.

Теоретическая основа
Механизмы влияния вибраций на
работу УЗР включают
пьезоэлектрический эффект,
геометрическую нестабильность и
модуляцию потока. Для борьбы с этими
явлениями предлагается использовать
методы машинного обучения.
Машинное обучение позволяет
анализировать большие объёмы данных
и выявлять закономерности, которые
могут быть незаметны при
традиционном подходе.
Это помогает разработать более
эффективные алгоритмы для
минимизации негативного воздействия
вибраций на работу УЗР.

3.

Методология исследования
Архитектура системы включает модуль сбора данных с УЗР, систему
мониторинга вибрационного фона, блок предварительной обработки
сигналов, алгоритм машинного обучения и модуль коррекции показаний.
Этапы обработки включают сбор данных, мониторинг вибрационного
фона, предварительную обработку сигналов, выделение значимых
признаков и коррекцию показаний на основе ML-модели.
Полученные скорректированные данные затем анализируются для
дальнейшего принятия решений в системе.
Автор фото: Anton Savinov на Unsplash

4.

Результаты и практическая значимость
Достигнутые показатели включают снижение
погрешности измерений на 30–40%, повышение
стабильности показаний в условиях вибрации и
улучшение отношения сигнал/шум на 15–20%.
Области применения включают нефтегазовую
промышленность, системы коммерческого учёта,
технологический контроль и мониторинг
трубопроводов.
Также устройства эффективно работают в условиях
высоких температур и давления.

5.

Перспективы развития и заключение
Направления дальнейших исследований включают оптимизацию
архитектуры ML-модели, расширение набора входных параметров,
интеграцию с существующими системами учёта и разработку методов
онлайн-калибровки. Разработанный алгоритм позволяет существенно
повысить точность измерений УЗР в условиях промышленных вибраций.
Также планируется исследование влияния внешних факторов на работу
алгоритма и адаптация модели под различные условия эксплуатации.
Автор фото: Anton Savinov на Unsplash

6.

Спасибо за внимание!
Спасибо за внимание. В этой презентации мы рассмотрели актуальность и цель исследования, его теоретическую основу и
методологию, а также представили результаты и их практическую значимость. Мы надеемся, что представленная информация
будет полезна для дальнейшего изучения темы.