Искусственный интеллект научили видеть срывы пламени в угольных котлах раньше человека — 19 февраля 2026 г. в 06:35:15.611
Искусственный интеллект научили видеть срывы пламени в угольных котлах раньше человека В международном журнале Engineering Applications of Artificial Intelligence (IF = 8.0) вышла статья авторов Сергея Сергеевича Абдуракипова, Евгения Борисовича Бутакова, Евгения Павловича Копьева, Дмитрия Марковича Марковича. www.sciencedirect.com/science/ar... Угольная энергетика остается основой мировой электрогенерации, но её эффективность напрямую зависит от стабильности горения пылеугольного факела. Малейший сбой — и КПД падает, растет расход топлива и выбросы. Ученые из Института теплофизики им. С.С. Кутателадзе РАН разработали гибридную систему диагностики, которая анализирует изображения пламени в реальном времени и предсказывает отклонения режима горения с высокой точностью. Для этого создали комбинацию из нейросетей, где каждая решает свою задачу: — моделирование процесса: нейросеть обучилась воспроизводить термогравиметрические кривые потери массы угля с коэффициентом детерминации 99%. Это значит, что цифровая модель почти идеально повторяет поведение реального топлива. — поиск аномалий без учителя: для ситуаций, когда нет точных измерений (например, старые котлы без датчиков), создан автоэнкодер, который самостоятельно выучивает «нормальное» пламя и детектирует отклонения со средней точностью 77%. — распознавание с учителем: там, где данные доступны, сверхточная нейросеть анализирует изображения факела и выявляет аномалии с полнотой (recall) 89%. — прогноз: LSTM-сеть с механизмом внимания предсказывает отклонения от стабильного горения со средней абсолютной ошибкой 8% и коэффициентом детерминации 91%. Ученые полагают, что их система сможет оптимизировать работу ТЭЦ. Пресс-центр ИТ СО РАН www.itp.nsc.ru/news/cifro...