"Газпром гелий сервис" и "Уралкриомаш" создают российское оборудование для перевозки и временного хранения сжиженных углеводородных газов (СУГ), говорится в сообщении дочерней компании "Газпрома".

"ООО "Газпром гелий сервис" и АО "Уралкриомаш" (в составе АО "Концерн "Уралвагонзавод" входит в госкорпорацию "Ростех") ведут работу по изготовлению первого в России облегченного контейнера-цистерны для перевозки и временного хранения сжиженных углеводородных газов. Новая модель предназначена для транспортировки неохлажденных сжиженных газов с Амурского газоперерабатывающего завода (ГПЗ) потребителям", - сказано в сообщении.

"Уралкриомаш" сейчас изготавливает опытный образец контейнера-цистерны, который пройдет полный цикл испытаний, предусмотренный правилами Российского морского регистра судоходства. Контейнер-цистерна предназначен для транспортировки и хранения пропана, бутана и их смесей.

"Газпром гелий сервис", как единый логистический оператор "Газпрома" по перевозке сжиженных газов посредством автомобильного транспорта на СПГ, ведет работу по формированию собственной технической базы, необходимой для стабильного вывоза продукции Амурского ГПЗ, в том числе сжиженных углеводородных газов", - приводятся в сообщении слова гендиректора "Газпром гелий сервис" Любови Бриш.

Источник: https://tass.ru/ekonomika/20816257

17 мая 2024

В Центре искусственного интеллекта НИУ ВШЭ разработали программное обеспечение для моделирования радиоканала в беспроводной связи 5G и 6G, основанное на использовании трассировки лучей и машинного обучения. Программы позволяют узнать, как радиоволны распространяются между передатчиком и приемником, а также могут преобразовывать данные трассировки лучей в формат последовательности кадров, конфигурировать и обучать нейросеть на их основе с последующим сохранением.

В рамках проекта «Интеллектуальные методы доставки данных в перспективных сетях 2030» в Центре искусственного интеллекта НИУ ВШЭ разработали программу для сбора и обработки данных моделирования трассировки лучей, которая позволяет узнать, как радиоволны распространяются между передатчиком (например, вышкой сотовой связи) и приемником (мобильным устройством). Также ученые создали программу для обучения нейросети и ее применения для интерполяции данных моделирования трассировки лучей, чтобы преобразовывать данные трассировки лучей в формат последовательности кадров, конфигурировать и обучать нейросеть на их основе с последующим сохранением.

Новый метод моделирования радиоканала в беспроводной связи 5G и 6G, который разрабатывает Центр ИИ, основан на использовании трассировки лучей и машинного обучения. Он позволяет анализировать распространение сигналов и радиоволн через беспроводное пространство, учитывая различные факторы, такие как отражение от стен и препятствий. Это улучшит качество связи между устройствами, поможет предсказать зоны покрытия сети и оптимизировать расположение антенн для эффективной работы связи.

Машинное обучение значительно улучшает развитие сетей 5G и 6G, ускоряя и оптимизируя ключевые процессы. Например, анализируя данные о загрузке и равномерно распределяя трафик между различными узлами, можно обеспечивать высокую производительность сети. Изучая информацию о перемещении пользователей, алгоритмы предсказывают их будущее местоположение и совершенствуют процессы переключения между базовыми станциями. Это помогает обеспечить непрерывную связь и минимизировать задержки. Кроме того, машинное обучение может управлять лучом передачи данных, определять его оптимальное направление для каждого пользователя или устройства, что позволяет оптимизировать качество сигнала и увеличить его пропускную способность.

Источник: https://www.hse.ru/news/science/923567128.html

17 мая 2024