ИСТИНА

Тема создания новых объектов подземного хранения газа является очень актуальной в настоящее время. В условиях глобального изменения климата и перехода на возобновляемые ресурсы, газ продолжает оставаться важным источником энергии. Эффективное управление подземными хранилищами газа способствует обеспечению энергетической безопасности и стабильности поставок. Для выбора таких объектов можно использовать передовые нейросетевые подходы. Нейронные сети и методы машинного обучения способны обрабатывать большие объемы данных, что позволяет оптимизировать процессы выбора и эксплуатации подземных хранилищ. Это может привести к снижению затрат, повышению эффективности и уменьшению рисков. Целью данной работы является создание нейросетевого подхода для выбора новых объектов подземного хранения газа и обоснование их технологических режимов.