Прототип программного модуля расчета режимов эксплуатации объекта подземного хранения газа с использованием методов машинного обучения

В статье проанализированы возможности алгоритмов машинного обучения применительно к задачам, связанным с расчетом режимов эксплуатации подземных хранилищ газа (ПХГ), и создание прототипа нейросетевой модели. Использование этих технологий значительно ускорит процесс принятия решений, сохранив при этом качество расчетов эксплуатационных показателей, и тем самым в случае возникновения непредвиденных ситуаций позволит быстро реагировать и приходить к обоснованным решениям в отношении технических и технологических аспектов эксплуатации ПХГ.