Дослідження механізмів хімічних реакцій у середовищі Python

Осьмук, Марія Петрівна

Full metadata record

DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	Концевий, Андрій Леонідович	-
dc.contributor.author	Осьмук, Марія Петрівна	-
dc.date.accessioned	2020-12-28T19:27:48Z	-
dc.date.available	2020-12-28T19:27:48Z	-
dc.date.issued	2020-12	-
dc.identifier.citation	Осьмук, М. П. Дослідження механізмів хімічних реакцій у середовищі Python : магістерська дис. : 161 Хімічні технології та інженерія / Осьмук Марія Петрівна. – Київ, 2020. – 78 с.	uk
dc.identifier.uri	https://ela.kpi.ua/handle/123456789/38363	-
dc.language.iso	uk	uk
dc.subject	штучний інтелект	uk
dc.subject	аміак	uk
dc.title	Дослідження механізмів хімічних реакцій у середовищі Python	uk
dc.type	Master Thesis	uk
dc.format.page	78 c.	uk
dc.publisher.place	Київ	uk
dc.description.abstractuk	Пояснювальна записка: 80 стор., 47 рис., 10 табл., 16 посилань. Об’єкт дослідження – мехінізми хімічних реакцій. Предмет дослідження – розрахунок констант швидкостей процесу синтезу аміаку, генерація даних для «навчання» нейронних мереж. Метою роботи є дослідження та викорисання методів машинного навчання для визначення механізмів хімічних реакцій на прикладі реакції синтезу аміаку. На основі кафедрального програмного продукту, що дає змогу грунтуючись на експериментальних даних щодо зміни концентрацій реагентів протягом хімічного процесу та ряду додаткових даних отримати значення констант швидкостей хімічних реакцій, було проведено пошук констант швидкостей хімічних реакцій та аналіз правильності припущеного мезанізму. Програмний продукт створено для обробки експериментальних даних з використанням алгоритмів машинного навчання. Пропозиції щодо подальших досліджень - застосування нових алгоритмів, вдосконалення інтерфейсу користувача, прискорення та систематизація даних.	uk
dc.description.abstracten	Explanatory note: 80 pages, 47 figures, 10 tables, 16 references. The object of research is the mechanism of industrial synthesis of ammonia. The subject of research - the calculation of rate constants of chemical processes, data generation for "learning" neural networks. The aim of the work is to study and use machine learning methods to determine the mechanism of heterogeneous chemical reactions on the example of ammonia synthesis reaction. Based on the cathedral software, which allows based on experimental data on changes in reagent concentrations during the chemical process and a number of additional data to obtain values of rate constants of chemical reactions, the rate constants of chemical reactions and analysis of the correct mechanism of ammonia synthesis. The software product is designed to process experimental data using machine learning algorithms. Suggestions for further research - the use of new algorithms, improving the user interface, acceleration and systematization of data.	uk
dc.publisher	КПІ ім. Ігоря Сікорського	uk
Appears in Collections:	Магістерські роботи Магістерські роботи (ТНР,ВтаЗХТ)