ОПТИМИЗАЦИЯ ЭКСПЛУАТАЦИИ МНОГОСЛОЙНЫХ КРИОГЕННЫХ СИСТЕМ С ПРИМЕНЕНИЕМ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ И СТАНДАРТИЗИРОВАННЫХ ПРОТОКОЛОВ ВНЕДРЕНИЯ
Аннотация
В статье исследуются методы оптимизации управления многослойными криогенными системами с вакуумной изоляцией и азотным экраном с применением алгоритмов машинного обучения. Основное внимание уделяется минимизации потерь криогенных продуктов, повышению надежности хранения и транспортировки, а также интерпретируемости моделей для обоснованного принятия решений. Проведен анализ критически значимых технико-организационных параметров, влияющих на эксплуатацию криогенных систем, и рассмотрены подходы к адаптации алгоритмов машинного обучения с учетом специфики работы в экстремальных температурных условиях. Исследование включает разработку и валидацию алгоритмов прогнозирования параметров системы, таких как уровень и давление жидкого гелия, с использованием методов линейной регрессии, решающих деревьев и градиентного бустинга. Рассмотрены вопросы предобработки данных, включая устранение выбросов, заполнение пропусков и генерацию новых признаков, что позволяет повысить точность прогнозирования. Также сформулированы рекомендации по интеграции интеллектуальных алгоритмов в системы управления, обеспечивающие их промышленную применимость. Практическая значимость работы заключается в разработке стандартизированных протоколов внедрения алгоритмов машинного обучения, направленных на улучшение энергоэффективности и устойчивости работы криогенных систем. Результаты исследования могут быть использованы при проектировании новых криогенных систем и модернизации существующих инфраструктурных комплексов, что способствует повышению надежности и снижению эксплуатационных затрат.
Литература
Astrakhantseva I.A., Kotenev T.E., Gorev S.V. [et al.].
Artificial Intelligence Methods in Control of a Multilayer
Cryogenic System with Vacuum Insulation and a Nitrogen
Screen. Modern high technology. Regional application.
N 1(77). P. 50-59. DOI 10.6060/snt.20247701.0007.
Astrakhantseva I.A., Kotenev T.E., Gorev S.V. [et al.].
Gradient boosting method for forecasting management decisions in a multilayer cryogenic system. Modern high
technology. Regional application. 2024. N 2(78). P. 50-58.
DOI 10.6060/snt.20247802.0007.
Bobkov S.P., Astrakhantseva I.A., Galiaskarov E.G.,
Bobkova E.S. Simulation modeling of the ozone
electrosynthesis process. Modern high technology. Regional application. 2024. N 2(78). P. 59-67. DOI
6060/snt.20247802.0008. – EDN RFDSCM.
Astrakhantseva I.A., Kotenev T.E., Gorev S.V. [et al.].
Integration of linear regression and random forest methods
into intelligent control support systems for cryogenic
transport systems. Ivecofin. 2024. N 3(61). P. 81-90. DOI
6060/ivecofin.2024613.692. – EDN RGESSD.
Astrakhantsev R., Chuhno A., Dmukh A. [et al.]. Differences with high probability and impossible differentials
for the KB-256 cipher. Journal of Computer Virology and
Hacking Techniques. 2024. V 20. N 3. P. 525-531. DOI
1007/s11416-024-00532-2. – EDN IQFPUV.
Bobkov S.P., Astrakhantseva I.A., A. A. Gushchin A.A.
[et al.]. Using a discrete probabilistic approach for simulating flow tubular reactors. ChemChemTech [Izv. Vyssh.
Uchebn. Zaved. Khim. Khim. Tekhnol.]. 2025. V. 68. N 2.
P. 96-101. DOI 10.6060/ivkkt.20256802.7109. – EDN
OWCXJD.
Sakharova Yu.N., Il'in A.A, Ptitsyna K.O. [et al.].
Thermo-Programmed Reduction of Cobalt Ferrite with
Hydrogen. Russian Journal of General Chemistry. 2023.
V. 93. N 6. P. 1616-1621. DOI 10.1134/s10703632230.
Astrakhantseva I.A., Astrakhantsev R.G., Usoltsev S.D.
[et al.]. K-means analysis of spectral properties of
BODIPY dye during compression on air - water interface:
construction of dataset for effective clustering. Liquid
Crystals and their Application. 2024. V. 24, N 2. P. 43-53.
DOI 10.18083/LCAppl.2024.2.43.
Gorev S.V. Features of conducting forensic examination
of art objects. Collection of scientific papers of Russian
universities "Problems of Economics, Finance and Production Management". 2020. N 47. P. 101-104.
Zimnurov M.F., Astrakhantseva I.A., Grimenitsky
P.N. Systems analysis and optimization of quantitative
performance indicators in technological projects based on
flexible methodologies. Modern high technology. Regional
application. 2023. N 3(75). P. 61-68. DOI 10.6060/
snt.20237503.0008. – EDN OYNXHV.
Morozov E.N., Gorev S.V. Mathematical models for optimization of machine-readable regulatory systems.
Ivecofin. 2023. N 4(58). P. 71-78. DOI 10.6060/ivecofin.
666. – EDN LLSUGG.
Bobkov S.P., Galiaskarov E.G. Modeling the heat conduction process using cellular automata systems. Software
products and systems. 2020. N 4. P. 641-650. DOI
15827/0236-235X.132.641-650. – EDN RFIIRL.
Astrakhantseva I.A., Astrakhantsev R.G., Mitin A.V.
Randomized C/C++ dynamic memory allocator. Journal
of Physics: Conference Series: 2, Moscow, 01 июля 2021
года. Moscow, 2021. P. 012006. DOI 10.1088/1742-
/2001/1/012006. – EDN POZQDG.
Bobkov S.P., Astrakhantseva I.A. The use of multi-agent
systems for modeling technological processes. Journal of
Physics: Conference Series: 2, Moscow, July 01, 2021.
Moscow, 2021. P. 012002. DOI 10.1088/1742-6596/
/1/012002. – EDN ZXPPKV.
Astrakhancev R.G., Los A.B., Mukhamadieva R.Sh.
Analysis of modern trends in the development of
blockchain technology and digital currencies.
Cybersecurity Issues. 2019. N 5(33). P. 57-62. DOI
21681/2311-3456-2019-5-57-62. – EDN ENCYWG.
Telegin F.Y., Karpova V.S., Makshanova A.O. [et al.].
Solvatochromic Sensitivity of BODIPY Probes: A New
Tool for Selecting Fluorophores and Polarity Mapping. International Journal of Molecular Sciences. 2023. V. 24.
N 2. P. 1217. DOI 10.3390/ijms24021217. – EDN
ZDSWJC.
Balandina E.V., Zelentsova E.S., Astrakhancev R.G.
Improving the methodology of financial analysis in the
framework of forensic financial and economic expertise.
Ivecofin. 2021. N 2(48). P. 6-16. DOI 10.6060/
ivecofin.2021482.528. – EDN RXRRJI.
Bobkov S.P., Astrakhancev R.G., Pavlova E.A. Study of
the structure of flows in technological devices using discrete dynamic models. Modern high technology. Regional
application. 2024. N 1(77). P. 95-101. DOI
6060/snt.20247701.00013. – EDN RZCTJF.
Nesterenko A.Yu., Astrakhancev R.G. On one approach
to the development of a threshold scheme for electronic
signature GOST R 34.10 and its extensions. Algebra,
number theory, discrete geometry and multiscale modeling: modern problems, applications and problems of history: Proceedings of the XXI International Conference dedicated to the 85th anniversary of the birth of A.A
