Система выявляет нарушения давления обратной воды за 30 минут до сбоя.
Фото: Алексей БУЛАТОВ. Перейти в Фотобанк КП
Ученые Новосибирского государственного технического университета разрабатывают интеллектуальную систему, которая прогнозирует аварии на объектах теплоснабжения с помощью машинного обучения. Об этом сообщили в пресс-службе НГТУ НЭТИ.
Сейчас под онлайн-мониторингом находятся 60 социальных объектов первой категории. Оборудование собирает данные каждые пять минут и передает их по защищенным каналам связи. Студенты в рамках проектной деятельности оценивают, как температура воздуха и расход теплоносителя влияют на фактическое потребление тепла.
«Умное» теплоснабжение строится на предиктивной аналитике, которая позволяет перейти от реактивного анализа к проактивному. Это дает возможность скорректировать режимы работы системы и сократить потери тепла, сохраняя комфорт в помещениях. Пилотный проект с элементами искусственного интеллекта запустили на трех объектах. Алгоритмы уже предсказывают нештатные ситуации заранее.
Система выявляет нарушения давления обратной воды за 30 минут до сбоя, а отклонения температуры прогнозирует за 2–6 часов. При обнаружении аномалий оповещения уходят ответственным лицам через интерфейс мониторинга и мессенджер. Сейчас разработчики настраивают механизм потокового обучения моделей и планируют масштабировать систему на другие социальные объекты города.
К ЧИТАТЕЛЯМ
Если вы стали очевидцем ЧП или чего-то необычного, сообщите об этом в редакцию
Редакция: (383) 289-91-00
Мессенджеры: 8-923-145-11-03
Почта kp.nsk@phkp.ru