Please use this identifier to cite or link to this item: http://dspace.kntu.kr.ua/jspui/handle/123456789/9074
Title: Обґрунтування автоматизації комп’ютерно-інтегрованої технології ідентифікації та моніторингу нафтових забруднень
Other Titles: Обоснование автоматизации компьютерно-интегрированной технологии идентификации и мониторинга нефтяных загрязнений
Rationale for the Development of Automated Computer-integrated Technology for the Identification and Monitoring of Oil Pollution
Authors: Голик, О. П.
Жесан, Р. В.
Ісмаіл, М.
Голик, Е. П.
Жесан, Р. В.
Исмаил, М.
Holyk, O.
Zhesan, R.
Ismail, M.
Keywords: штучний інтелект
нафтові забруднення
робот
нейронна мережа
искусственный интеллект
нефтяные загрязнения
нейронная сеть
artificial intelligence
oil pollutions
robot
neural network
Issue Date: 2019
Publisher: ЦНТУ
Citation: Голик, О. П. Обґрунтування автоматизації комп’ютерно-інтегрованої технології ідентифікації та моніторингу нафтових забруднень / О. П. Голик, Р. В. Жесан, М. Ісмаіл // Центральноукраїнський науковий вісник. Технічні науки : зб. наук. пр. - Кропивницький : ЦНТУ, 2019. - Вип. 1 (32). - С. 220-227.
Abstract: В статті виконано аналіз останніх досліджень з технологій очистки морських вод від нафтових забруднень та обґрунтовано доцільність розробки робота зі штучним інтелектом, який зможе безпосередньо у місці забруднення здійснювати аналіз ступеня забруднення та виконувати відповідні очисні заходи. Запропоновано методику досліджень. В статье выполнен анализ последних исследований технологий очистки морских вод от нефтяных загрязнений и обосновано целесообразность разработки робота с искусственным интеллектом, который сможет непосредственно в месте загрязнения осуществлять анализ степени загрязнения и выполнять соответствующие очистительные действия. Предложена методика исследований. Large oil spills in seawater are not regular, but the damage to the marine ecosystem is significant. Petroleum companies and oil shipment vessels can not prevent oil spills in the future, but they must be prepared to respond quickly to damages. Such technologies are at an early stage of development. The purpose of the article is to study modern automated technologies for monitoring, identification and purification of marine waters from oil pollution. The analysis of recent research has been performed and the need to develop a robot with artificial intelligence has been substantiated. A research methodology and stages of work are proposed. This robot should directly at place oil spill analyze the degree of pollution and clean the sea water. To develop a robot, it is suggested to use statistical methods (for processing data and identifying interactions); mathematical apparatus of fuzzy logic and neural networks; intelligent decision support systems; methods of simulation. Using the database and knowledge base, the robot will be able, depending on the type of pollution, to choose a method of cleaning sea water from oil pollution. In order to develop a robot that should perform the functions of monitoring, identifying and purifying seawater from oil pollution in real time, it is necessary to have information on types of oil spills, their chemical composition and methods of purification. On the basis of the information obtained, create databases and knowledge that will enable the development of the intellectual system with the neural network. Since the impacts of oil pollution can grow rapidly, it is necessary that such works be located directly at the facility (near wells, oil refineries, oil pipelines, etc.), in particular, by sea transport. This can solve the problem of remote sensing of oil spills. In addition, when developing a robot, it is necessary to consider the possibility of analyzing meteorological information. Now is working is ongoing on the accumulation of oil pollution statistics.
URI: DOI: https://doi.org/10.32515/2664-262X.2019.1(32).220-227
http://dspace.kntu.kr.ua/jspui/handle/123456789/9074
Appears in Collections:Центральноукраїнський науковий вісник. Технічні науки. Випуск 1. - 2019

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
27.pdf179,52 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.