Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: https://elar.urfu.ru/handle/10995/129022
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.authorРытиков, И. А.ru
dc.contributor.authorБакин, А. И.ru
dc.contributor.authorАгеев, Д. А.ru
dc.contributor.authorМечтаева, М. Н.ru
dc.contributor.authorRytikov, I. A.en
dc.contributor.authorBakin, A. I.en
dc.contributor.authorAgeev, D. A.en
dc.contributor.authorMechtaeva, M. N.en
dc.date.accessioned2024-01-10T10:25:11Z-
dc.date.available2024-01-10T10:25:11Z-
dc.date.issued2023-
dc.identifier.citationПовышение эффективности работы турбопитательного насоса АЭС путем улучшения гидравлических характеристик / И. А. Рытиков, А. И. Бакин, Д. А. Агеев, М. Н. Мечтаева. — Текст : электронный // Энерго- и ресурсосбережение. Энергообеспечение. Нетрадиционные и возобновляемые источники энергии. Атомная энергетика. Даниловские чтения — 2021 : сборник научных трудов. — Екатеринбург : Издательство Уральского университета, 2023. — С. 538-543. — URL: http://elar.urfu.ru/handle/10995/129022.ru
dc.identifier.isbn978-5-7996-3770-5-
dc.identifier.urihttp://elar.urfu.ru/handle/10995/129022-
dc.description.abstractВ работе представлен начальный этап проекта, направленного на повышение эффективности действующего оборудования АЭС путём точного определения проблемных зон и устранения их недостатков. Повышение эффективности осуществляется на основе вывода рекомендаций нейросетевой модели, работающей в реальном времени.ru
dc.description.abstractThe paper presents the initial stage of the project aimed at improving the efficiency of existing NPP equipment by accurately identifying problem areas and eliminating their shortcomings. Efficiency improvement is carried out based on the output of recommendations of a neural network model operating in real time.en
dc.description.sponsorshipРабота подготовлена в рамках выполнения НИОКР по до говору № 9/326176-Д от 29.10.2021 с АО «Концерн Россэнергоатом».ru
dc.description.sponsorshipThe work was written in the framework of R&D under contract No. 9/326176-D dated October 29, 2021with JSC «Concern Rossenergoatom».en
dc.format.mimetypeapplication/pdfen
dc.language.isoruen
dc.publisherИздательство Уральского университетаru
dc.relation.ispartofЭнерго- и ресурсосбережение. Энергообеспечение. Нетрадиционные и возобновляемые источники энергии. Атомная энергетика. Даниловские чтения — 2021. — Екатеринбург, 2023ru
dc.subjectНЕЙРОСЕТЕВОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕru
dc.subjectЭНЕРГОСБЕРЕЖЕНИЕru
dc.subjectЭНЕРГОЭФФЕКТИВНОСТЬru
dc.subjectОПТИМИЗАЦИЯru
dc.subjectАТОМНЫЕ СТАНЦИИru
dc.subjectNEURAL NETWORK MODELINGen
dc.subjectENERGY SAVINGen
dc.subjectENERGY EFFICIENCYen
dc.subjectOPTIMIZATIONen
dc.subjectNUCLEAR POWER PLANTSen
dc.titleПовышение эффективности работы турбопитательного насоса АЭС путем улучшения гидравлических характеристикru
dc.title.alternativeIncreasing the Efficiency of the NPP Turbine Feed Pump by Improving Hydraulic Characteristicsen
dc.typeArticleen
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articleen
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionen
dc.conference.nameМеждународная научно-практическая конференция молодых ученых «Энерго- и ресурсосбережение. Энергообеспечение. Нетрадиционные и возобновляемые источники энергии. Атомная энергетика. Даниловские чтения — 2021»ru
dc.conference.nameThe International Scientific and Practical Conference of Young Scientists "Energy and Resource Saving. Power Supply. Non-traditional and Renewable Energy Sources. Nuclear Energy. Danilov Readings — 2021"en
dc.conference.date13.12.2021-17.12.2021-
local.description.firstpage538-
local.description.lastpage543-
Располагается в коллекциях:Конференции, семинары, сборники

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
978-5-7996-3770-5_081.pdf653,18 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.