Программа нейросетевого расчета концентраций парниковых газов
парниковые газы оксид углерода нейросетевой расчет
Изменение климата стало одной из самых важных проблем, стоящих перед странами на территории всего земного шара в последние годы. Планируется введение углеродного налога на импорт продукции, получение которой сопряжено с выбросами парниковых газов в пересчете на диоксида углерода. В основе способов ограничения содержания парниковых газов в атмосфере Земли лежит их количественное определение и верификация выбросов. Ратифицировав Парижское соглашение, наша страна  приняла на себя обязательства достичь к 2030 году не более 70 % выбросов парниковых газов от уровня 1990 г. Необходимым этапом для обеспечения декарбонизации промышленности и сокращения выбросов диоксида углерода является развитие методов оперативного измерения и расчета концентраций данного парникового газа. С учетом высокой стоимости контрольно-измерительного оборудования, их ограниченным перечнем в Госреестре средств измерений, перспективным является использование расчетных методов определения концентраций диоксида углерода. Прямой расчет концентраций диоксида углерода на данном этапе неосуществим в связи с отсутствием детальной информации о параметрах выбросов данного парникового газа в разрезе каждого источника. 
Целью данной работы является разработка  нейросетевого способа расчета концентраций диоксида углерода. Задачами работы являются:
- разработка подходов использования  регламентированных расчетных схем, для возможности последующего использования в государственных природоохранных структурах; 
- разработка инновационных интеллектуальных расчетных технологий для нивелирования ограничений исходной информации о параметрах источников выбросов диоксида углерода;
- построение гибридной нейросетевой модели с апробацией ее эффективности на территории г.Казани.
 Регламентированные расчеты концентраций оксида углерода производились с использованием программного обеспечения «Эколог-город» (Фирма «Интеграл», г. Санкт-Петербург). 
Повышение адекватности результатов регламентированных расчетов проводилось с использованием спроектированной автором корректирующей нейронной сети, обученной на массивах экспериментальных измерений концентраций оксида углерода, полученных на автоматизированных станциях контроля за загрязнением атмосферы (АСКЗА). 
Для получения концентраций диоксида углерода проектировалась  нейронная сеть, учитывающая трансформацию оксида углерода в диоксид углерода. Для обучения нейронной сети также использовались результаты измерений на двух АСКЗА г.Казани.  После построения модели и обучения на результатах измерений на АСКЗА точность модели составила более 83%.
Гибридная нейросетевая модель после соответствующего обучения может использоваться для расчета концентраций диоксида углерода в атмосфере различных промышленно развитых городах и за пределами Республики Татарстан.
Юлия
Тунакова
Алексеевна
заведующий кафедрой
Доктор технических наук
Профессор
-
5686223400
455361
0000-0002-8826-8639
РОССИЯ
Сергей
Михайлов
Анатольевич
Проректор по научной и инновационной деятельности
РОССИЯ
28.23.37
Нейронные сети
87.17.15
Источники загрязнения атмосферы. Контроль загрязнения
02.07.IH
ENGINEERING, ENVIRONMENTAL
Светлана
Новикова
Владимировна
РОССИЯ
Артур
Шагидуллин
Рифгатович
РОССИЯ
Юлия
Тунакова
Алексеевна
РОССИЯ
МИНОБРНАУКИ РОССИИ
МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
1187746579690
Петр
Мордовской
Григорьевич
Организация
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Федеральные государственные казенные учреждения
КНИТУ-КАИ
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Казанский национальный исследовательский технический университет им. А.Н. Туполева-КАИ"
1021602835275
Организация
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Федеральные государственные бюджетные учреждения