@article{Wang Q. 2023-08-28,
author = { Wang Q. ,  Li Haolin ,  Qi H. ,  Zhao H. ,  Li Huaizhi ,  Zhang X. },
title = {Определение содержания нефти в сточных водах нефтепромыслов методом частичных наименьших квадратов и сверточной нейронной сети на основе спектра пропускания УФ-излучения и мутности},
year = {2023},
publisher = {NP «NEICON»},
abstract = {Для исследования содержания нефти с помощью УФ-спектрофотометрии отобраны пробы сточных вод нефтепромысла и измерены их УФ-пропускание и мутность. Для количественного анализа использованы метод частичных наименьших квадратов (PLS) и сверточные нейронные сети (CNN), основанные на наборе данных спектров УФ-пропускания. Коэффициент корреляции между содержанием нефти и мутностью сточных вод нефтепромысла 0.924 свидетельствует о линейной зависимости между содержанием нефти и мутностью. Мутность добавляется в набор данных для исследования ее влияния на точность прогноза. Показано, что точность моделей, построенных по коэффициенту пропускания и мутности, выше, чем у моделей, построенных только по коэффициенту пропускания, что подтверждается как для PLS, так и для CNN. При одинаковом составе набора данных модели PLS и CNN почти точны, но в целом CNN работает немного лучше. Положено начало прогнозированию нефтесодержания в сточных водах нефтепромыслов на основе УФспектрофотометрии и дальнейшему внедрению оперативного детектирования.},
URL = {https://www.academjournals.by/publication/15362},
eprint = {https://www.academjournals.by/files/15321},
journal = {Журнал прикладной спектроскопии},
}