Иванов, М. Л.Сербин, А. В.2025-10-312020Сербин , А. В. Разработка программного обеспечения для диагностики на диагностики насосного оборудования полигона скважинного подземного выщелачивания урана : выпускная квалификационная работа по специальности 14.05.04 Электроника и автоматика физических установок : Уровень образования: Специалитет / А. В. Сербин ; Северский технологический институт НИЯУ МИФИ ; рук. работы М. Л. Иванов .— Северск : Б. и., 2020 .— 152 с. : ил. — Библиогр.: с. 115-117.https://openrepository.sti.mephi.ru/handle/123456789/1403В ходе выполнения ВКР разработано программное обеспечение искусственной нейронной сети для предприятия по добыче урана методом скважинного подземного выщелачивания АО «Хиагда», а именно для эксплуатационного блока «И 1.4» месторождения «Источное» (Республика Бурятия), включающего 8 технологических откачных скважин. Программное обеспечение создано в среде разработки Embarcadero RAD Studio на языке программирования C++. В первом разделе описывается технологический процесс скважинного подземного выщелачивания, устройство насосного оборудования откачной скважины, архитектура системы управления и сбора данных, сведения об информационной системе по оценке технического состояния насосного оборудования, а также сформулированы актуальность, цель и задачи ВКР. Второй раздел посвящен общим сведениям об искусственных нейронных сетях, описанию основных архитектур, методов обучения и областям их применения. В третьем разделе описаны этапы разработки программного обеспечения искусственной нейронной сети. Описан процесс сбора данных для обучения, обоснование выбора архитектуры и ее характеристик, написание программного кода искусственной нейронной сети, разработка интерфейса программного обеспечения, результаты обучения и тестирования нейронной сети. Четвертый раздел посвящен безопасности и экологичности. В пятом разделе приведена оценка капитальных вложений в разработанное программное обеспечение.ruскважинное подземное выщелачиваниенасосные агрегатывходные параметрывыходные параметрыпрограммное обеспечениенейронные сетиВКР специалиставыпускная квалификационная работаВКР