The object of research, development or design (in Russian) : Объектами исследования являются: цифровые образцы разных горных пород и синтетические данные; испытательный стенд цифрового двойника для мониторинга и оптимизации нефтяных скважин; механизмы машин и роботы

The object of research, development or design (in Kazakh) : Зерттеу объектісі – әр түрлі тау жыныстарының сандық үлгілері және синтетикалық деректер; мұнай ұңғымаларын бақылау және оңтайландыру үшін сандық сынақ алаңы; машина механизмі және роботтар.

Aim of work (in Russian) : Разработка фундаментальных и прикладных методов решения сложных и нерешенных проблем механики и робототехники с применением современных подходов машинного обучения (ML) и достижений искусственного интеллекта

Aim of work (in Kazakh) : Машиналық оқытудың (ML) заманауи тәсілдерін және жасанды интеллект жетістіктерін қолдана отырып, механика мен робототехниканың күрделі және шешілмеген мәселелерін шешудің іргелі және қолданбалы әдістерін әзірлеу

Методы исследования (на русском) : Применены методы машинного обучения для решения актуальной задачи неравновесной фильтрации в нефтяной промышленности. Для этой цели был использован синтетический набор данных, полученный на основе математической модели Бакли-Леверетта. Изучены методы машинного обучения для прогнозирования транcпортных свойств пород на основе их снимков и численного моделирования. Для этой цели было использованы данные горных пород и синтетический образец. Использован генетический алгоритм сортировки без доминирования для оптимизации конструкции крепления ног шагающих роботов и определены парето-оптимальных решений. Определены средняя частота циклов, для которых максимумы превышают заданного уровня. Для глубокого анализа и точного прогнозирования механических свойств материалов применены методы Виккерса с алгоритмом «Случайный лес» представляющий собой ансамблевый метод, базирующийся на множестве деревьев решений.

Методы исследования (на казахском) : Мұнай өнеркәсібіндегі фильтрацияның өзекті мәселесін шешу үшін машиналық оқыту әдістері қолданылды. Осы мақсатта Бакли-Леверетт математикалық моделінен алынған синтетикалық деректер жинағы қолданылды. Тау жыныстарының тасымалдау қасиеттерін олардың кескіндері мен сандық модельдеу негізінде болжау үшін машиналық оқыту әдістері зерттелді. Осы мақсатта микрокомпьютерлік томография және синтетикалық үлгіні пайдаланып сканерленген тау жыныстары деректері пайдаланылды. Жаяу жүретін роботтарға арналған аяқ қондырмаларының дизайнын оңтайландыру үшін басым емес сұрыптау генетикалық алгоритмі қолданылды және Парето-оңтайлы шешімдер анықталды. Максимумдар берілген деңгейден асатын циклдердің орташа жиілігі анықталады. Материалдардың механикалық қасиеттерін терең талдау және дәл болжау үшін көптеген шешім ағаштарына негізделген ансамбль әдісі болып табылатын «Кездейсоқ орман» алгоритмі бар Викерс әдістері қолданылады

Obtained results and novelty (in Russian) : Были разработаны и внедрены параллельные алгоритмы с использованием стандарта MPI и графических процессоров (GPU), что привело к значительному ускорению расчетов при сохранении высокой точности моделей. Применение методов машинного обучения с библиотеками CUDA и RAPIDS позволило сократить время обработки больших данных и повысить производительность. Создан цифровой двойник нефтяной скважины были использованы данные IoT и SCADA для синхронизации между физической скважиной и виртуальной моделью в режиме реального времени. Реализованная система мониторинга позволила своевременно выявлять потенциальные проблемы, прогнозировать отказ оборудования и оптимизировать работу скважины. Определены средния значения и дисперсии амплитуды виброзащищаемого обьекта. Установлено, что средния значения и дисперсии амплитуды виброзащищаемого обьекта слабо зависят от интенсивности возмущений. Эти свойства опор качения, ограниченных поверхностями вращения высокого порядка, делают их перспективными для создания средств виброзащиты конструкции в условиях сильных кинематических возбуждений.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Параллельді алгоритмдер MPI стандартын және графикалық өңдеу блоктарын (GPU) пайдалана отырып әзірленді және енгізілді, нәтижесінде модельдің жоғары дәлдігін сақтай отырып, айтарлықтай жылдам есептеулер жүргізілді. CUDA және RAPIDS кітапханаларымен машиналық оқыту әдістерін қолдану үлкен деректерді өңдеу уақытын қысқартты және өнімділікті арттырды. Мұнай ұңғымасының цифрлық егізі жасалды, IoT және SCADA деректері нақты уақытта физикалық ұңғыма мен виртуалды модель арасында синхрондау үшін пайдаланылды. Енгізілген мониторинг жүйесі ықтимал проблемаларды дер кезінде анықтауға, жабдықтың істен шығуын болжауға және ұңғыма жұмысын оңтайландыруға мүмкіндік берді. Дірілден қорғалған объектінің амплитудасының орташа мәндері мен ауытқулары анықталды. Дірілден қорғалған объектінің амплитудасының орташа мәндері мен ауытқулары бұзылулардың қарқындылығына әлсіз тәуелді екендігі анықталды. Жоғары ретті айналу беттерімен шектелген домалау мойынтіректерінің бұл қасиеттері күшті кинематикалық қозу жағдайында конструкцияларды дірілден қорғау құралдарын жасау үшін перспективалы етеді.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Разработка научно-практических основ и инновационных подходов создания новых алгоритмов и программного обеспечения машинного обучения для решения задач механики и робототехники, которые соответствуют востребованным задачам производственных предприятий страны

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Елдің өндірістік кәсіпорындарының танымал міндеттеріне сәйкес келетін механика мен робототехникадағы есептерді шешу үшін жаңа алгоритмдер мен машиналық оқыту бағдарламалық қамтамасыз етуді құрудың ғылыми-практикалық негіздері мен инновациялық тәсілдерін әзірлеу.

Level of implementation (in Russian) :

Level of implementation (in Kazakh) :

Efficiency (in Russian) : Использование цифрового двойника для мониторинга скважин позволяет улучшить контроль и оптимизировать эксплуатацию. Методы ИИ и машинного обучения увеличивают точность прогнозирования свойств горных пород, а параллельные алгоритмы обеспечивают высокую производительность расчетов.

Efficiency (in Kazakh) : Ұңғымаларды бақылау үшін сандық егізді пайдалану операцияларды оңтайландыруға мүмкіндік береді. ЖИ және машиналық оқыту әдістері тау жыныстарының қасиеттерін болжау дәлдігін арттырады, ал параллельді алгоритмдер жоғары есептеу өнімділігін қамтамасыз етеді.

Field of application (in Russian) : Нефтегазовая отрасль, добыча урана, разработка роботов и механизмов.

Field of application (in Kazakh) : Мұнай және газ саласы, уран өндірісі, роботтар мен механизмдер әзірлеуде.