RT - article
SR - Electronic
T1 - Определение содержания нефти в сточных водах нефтепромыслов методом частичных наименьших квадратов и сверточной нейронной сети на основе спектра пропускания УФ-излучения и мутности
JF - Журнал прикладной спектроскопии
SP - 2023-08-28
A1 - Wang Q. , 
A1 - Li Haolin , 
A1 - Qi H. , 
A1 - Zhao H. , 
A1 - Li Huaizhi , 
A1 - Zhang X. , 
YR - 2023
UL - https://www.academjournals.by/publication/15362
AB - 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.