https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/50320 2026-04-30T17:58:02Z 2026-04-30T17:58:02Z Рачинський, А. Ю. Баранюк, О. В. Пікенін, О. О. Бордіян, А. І. Rachуnskyі, A. Yu. Baranyuk, O. V. Pikenin, О. О Bordiian, A. І. https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/51145 2026-04-14T09:05:00Z 2025-01-01T00:00:00Z

Викиди забруднювальних речовин від спалювання поширених на ринку України пелет як палива для пелетного котла з пальником ретордного типу Рачинський, А. Ю.; Баранюк, О. В.; Пікенін, О. О.; Бордіян, А. І.; Rachуnskyі, A. Yu.; Baranyuk, O. V.; Pikenin, О. О; Bordiian, A. І. The presented work was carried out with the aim of assessing the energy and environmental characteristics of fuel pellets available in Ukraine, which are used as a fuel in a domestic hot water boiler SET with a capacity of 25 kW. SET boilers are designed for heat supply of residential buildings, municipal and industrial buildings, equipped with heating systems with natural or forced circulation of water as a coolant. Sketch drawings and some thermal hydraulic characteristics of these boilers are presented in the open access.Solid fuel combustion modeling was performed using finite element CFD models of the boiler unit with subsequent deter-mination of the ecological and energy characteristics of the boiler operation in the ANSYS Student software package, which is absolutely free (since 2015) and is intended for solving introductory and educational tasks in an academic environment. The results of CFD modeling were verified on a computer model of the prototype boiler «SET-25» according to the passport data presented by its developer. The verification was performed for the case of burning pellets from hardwood. It was shown that the discrepancy of the results does not exceed 2%, therefore the developed model can be used to model the burning of other common types of pellets — from coniferous wood, rapeseed, from bird droppings and straw, as well as from bottom sludge. The results of the thermal and environmental characteristics of the water heating boiler operation were obtained, which can be useful in the design of new water heating boiler designs and the verification calculation of existing ones. The level of formation of harmful substances during the combustion of different types of fuel pellets in the boiler was determined. It was established that the highest level of NOx emission is when burning pellets from bottom sludge (550 ppm), and the lowest (180 ppm) is when burning pellets from hardwood. It has been shown that when using different types of fuel pellets in a boiler, the boiler's operating parameters are met, provided that the daily fuel consumption is increased compared to the use of the base fuel — pellets made from hardwood.; Цяробота виконана з метою оцінюванняенергетичних та екологічних характеристик доступних в Україні паливних пелет, використаниху вигляді палива в побутовому водогрійному котлі СЕТ поту-жністю 25 кВт. Котли СЕТ призначені для теплопостачання житлових будинків, споруд комунально-побутового та промислового призначення, обладнаних системами опалення з природною або приму-совою циркуляцією води як теплоносія. Ескізні кресленнята деякі теплогідравлічні характеристики цих котлів представлені увідкритому доступі.Моделюванняспалювання твердого палива виконувалось за допомогою скінченно-елементних CFD-моделей котельного агрегату з подальшим визначенням екологічнихі енергетичних характеристикроботи котла в середовищі програмного комплексу ANSYS Student, безкоштовним з 2015 року і приз-наченим для розв’язанняознайомлювальних і освітніх задач в академічному середовищі. Проведена верифікація результатів CFD-моделювання на комп’ютерній моделі прототипу котла «СЕТ-25» згідно з паспортнимидани ми, представленимийого розробником. Верифікація виконувалась для випадку спалювання пелет з твердих сортів деревини. Показано, що розбіжність результатів не перевищує 2%. Отже, розроблену модель можнавикористовувати для моделювання спалювання інших поширених видів пелет: з деревини хвойних порід, рапсу, з пташиного посліду та соломи, а також з донних мулів. Отримані результати теплотехнічних та екологічних характеристик роботи водогрійного котла, які можуть бути корисними дляпроектуваннянових конструкцій водогрійних котлів і під час повірко-вогорозрахунку наявн их. Визначено рівень утворення шкідливих речовин під часспалюванняв котлі різних типів паливних пелет. Встановлено, що найбільший рівень емісії NOx, спостерігаєтьсяпід часспалюванняпелет з донних мулів (550 ppm), а найменший (180 ppm) — під час спалювання пелет з твердих сортів деревини. Показано, що у разівикористання в котлі різних типів паливних пелет за-безпечується виконання режимних параметрів роботи котла за умови підвищення добової витрати палива у порівнянні з використанням базового палива — пелет з деревини твердих сортів.

2025-01-01T00:00:00Z Бондалєтов, К. О. Мокін, В. Б. Bondalietov, K. O. Mokin, V. B. https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/51144 2026-04-14T11:47:47Z 2025-01-01T00:00:00Z

Інтелектуальна технологія видобування та верифікації числових та текстових даних у багатозв’язних багатостадійних геоінформаційних системах Бондалєтов, К. О.; Мокін, В. Б.; Bondalietov, K. O.; Mokin, V. B. Запропоновано вирішення проблеми підвищення обсягів та рівня достовірності інформації про стан елементів багатозв’язних багатостадійних геоінформаційних систем (БГІС) з використанням інформаційних та інтелектуальних технологій, що особливо актуально для моніторингу стану цих об’єктів. Для розв’язання задачі використано числові та текстові дані з різних джерел (звіти, кадастри, публікації у ЗМІ та у соціальних мережах тощо), які прив’язані та верифіковані до елементів багатостадійних геоінформаційних систем з урахуванням просторово-часових метаданих. Застосовано критерій топологічної спостережуваності як міри повноти знань для верифікації числових даних у текстах. Вперше запропоновано метод верифікації числових даних у текстах з використанням бази знань, повнота якої оцінується за допомогою критерію топологічної спостережуваності, що дає можливість оцінити повноту та точність видобутої інформації. Удосконалено метод формування користувацьких запитів до великої мовної моделі та RAG-архітектури шляхом прив’язки ембедингів до просторових об’єктів і часових меж, що уможливлює точніше знайти релевантну для користувача інформацію з урахуванням встановлених просторово-часових обмежень. Набув подальшого розвитку метод геоприв’язки, який автоматично відбирає релевантні факти у текстах і точніше зіставляє ці факти з описами масивів вод. Запропоновано інтегровану технологію, що поєднує ці методи — автоматизоване видобування числових і текстових фактів з різних джерел, їх просторово‑часову прив’язку до елементів ГІС та формалізовану верифікацію з метою зменшення інформаційної невизначеності та підвищення якості цифрових двійників для підтримки рішень. Наведено приклад застосування цієї технології на прикладі задачі аналізу стану масиву вод басейну річки Південний Буг. Дослідження показало, що індекс достовірності новин про забруднення вод може бути збільшений від 0,3 до близько 0,99, тобто у 3,3 рази.; The article is devoted to solving the problem of increasing the volume and level of reliability of information regarding the state of elements of multi-connected multi-stage geographic information systems (GIS) using information and intellectual technologies, which is especially relevant when monitoring the state of these objects. To solve the problem, numerical and textual data various sources (reports, cadasters, publications in the media and social networks, etc.) are used, which were bound and verified to the elements of the GIS taking into account spatial -temporal metadata. The criterion of topological observability is applied as a measure of the completeness of knowledge for the verification of numerical data in texts. For the first time, a method of verification of numerical data in texts using a knowledge base is proposed, the completeness of which is assessed using the criterion of topological observability, which makes it possible to assess the completeness and accuracy of the extracted information. The method of forming user queries to a large language model and RAG architecture has been improved by binding embeddings to spatial objects and temporal boundaries, which provides an opportunity to more accurately find information relevant to the user, taking into account the established spatial-temporal restrictions. The georeferencing method has been further developed, which automatically s relevant facts in texts and more accurately compares these facts with descriptions of water bodies. The integrated technology has been proposed that combines these methods — automated extraction of numerical and text facts various sources, their spatial-temporal binding to GIS elements and formalized verification in order to reduce information uncertainty and improve the quality of digital twins for decision support. An example of the application of this technology is given on the example of the task of analyzing the state of the water body of the Southern Bug River basin. The study showed that the reliability index of news about water pollution can be increased 0.3 to approximately 0.99, i.e. 3.3 times.

2025-01-01T00:00:00Z Посашков, О. Ю. Цимбал, О. М. Posashkov, O. Yu. Tsymbal, O. M. https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/51143 2026-04-14T11:53:15Z 2025-01-01T00:00:00Z

Прийняття рішень для логістичних процесів роботизованого складу на основі марковських мереж Посашков, О. Ю.; Цимбал, О. М.; Posashkov, O. Yu.; Tsymbal, O. M. Сучасна складська логістика має надзвичайний розвиток і водночас стикається з багатьма проблемами через постійну мінливість ринку і непередбачуваний попит. При цьому, не завжди легко скоординувати всі різні процеси, які відбуваються на складі. Стандартні методи управління у більшості випадків не дають позитивного результату, що призводить до нераціонального використання ресурсів і до зростання витрат. У статті запропоновано спосіб вирішення проблеми маршрутизації складських роботів на основі використання комбінації експертних систем і логічних мереж Маркова. Мережі Маркова, як математичний інструмент моделювання випадкових процесів, допомагають зрозуміти, як різні стани системи пов’язані між собою. У складській логістиці це означає, що можна передбачити, в якому стані буде система в майбутньому, ґрунтуючись на теперішніх і попередньо отриманих даних. Це дуже важливо, коли потрібно ухвалювати важливі рішення на управлінському рівні. Ще одним важливим моментом є експертні системи, які об’єднують знання досвідчених спеціалістів і Марковські мережі. Завдяки цьому можна формалізувати знання людей, які мають великий практичний досвід, і використовувати їх в автоматизованому режимі. Це дає змогу поєднати практичні спостереження з математичним аналізом і забезпечувати адаптивність. За допомогою поєднання експертних знань і моделей, можна раціональніше підходити до роботи зі складськими процесами. Розглянуто метод оптимізації маршрутів в умовах невизначеностей, які виникають у динамічному середовищі логістичного складу. Розроблено метод, який поєднує чіткі правила експертів з імовірнісними моделями логічних мереж. Також запропонована концептуальна модель для комбінованої системи, пояснено, як перетворювати дані з експертної системи у формули для логічних мереж, розглянуто обчислювальні аспекти. Розглянуто можливі напрямки для майбутніх досліджень, зокрема, методи автоматичного навчання та адаптивними системами. Результати статті створюють основу для інтелектуальних систем керування, які зможуть розв’язувати задачі маршрутизації з урахуванням безлічі факторів, що впливають на рух роботів.; Modern warehouse logistics has seen tremendous development and, at the same time, faces many challenges due to the constant volatility of the market and unpredictable demand. At the same time, it is not always easy to coordinate various processes, taking place in a warehouse. In most cases, standard management methods do not yield a positive result, which leads to irrational use of resources and increased costs. This article proposes a way to solve the problem of warehouse robot routing based on a combination of expert systems and Markov logic networks. Markov networks, as a mathematical tool for modeling random processes, help to understand how different states of a system are interconnected. In warehouse logistics, this means that it is possible to predict what state the system will be in in future based on current data and what has happened before. This is very important when you need to make serious decisions at the management level. Another important point is expert systems that combine the knowledge of experienced professionals and Markov networks. This makes it possible to formalize the knowledge of people with extensive practical experience and use it in an automated manner. This combination makes it possible to combine practical observations with mathematical analysis and ensure adaptability. With the help of a combination of expert knowledge and models, it is possible to take a more rational approach to working with warehouse processes. The proposed article discusses the method of route optimization in the face of uncertainties arising in the dynamic environment of a logistics warehouse. Method has been developed that combines explicit expert rules with probabilistic models of logic networks. A conceptual model for the combined system is also proposed, how to convert data the expert system into formulas for logic networks is explained, and computational aspects are considered. Possible directions for future research, including automatic learning methods and adaptive systems, are discussed. The results of the article will create a basis for intelligent control systems that can solve routing problems taking into account many factors that affect the movement of robots.

2025-01-01T00:00:00Z Гринченко, П. В. Бакурова, А. В. Hrynchenko, P. V. Bakurova, A. V. https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/51142 2026-04-14T12:02:03Z 2025-01-01T00:00:00Z

Застосування вейвлет-аналізу для валідації даних у системах оцінки ризику Гринченко, П. В.; Бакурова, А. В.; Hrynchenko, P. V.; Bakurova, A. V. Об’єктом дослідження є дві інформаційні системи. Перша система (S1) — це функціонуюча система, стан якої може бути нормальним або ненормальним, що описується набором параметрів системи в певний момент часу. Тобто існують часові ряди, що описують нормальну поведінку цієї системи та відхилення від неї. Друга система (S2) призначена для виявлення аномальної активності в першій системі. Виходи цієї системи виявлення аномалій представлені часовим рядом, кожне зі значень якого характеризує стан системи в певний момент часу двома параметрами: впевненістю (confidence) другої системи виявлення аномалій в оцінці стану першої системи та серйозністю (severity) аномалії, що виникла в першій системі. У дослідженні детально розглянуто методологію застосування вейвлет-аналізу, що включає декомпозицію сигналу на коефіцієнти апроксимації та деталізації, реконструкцію сигналу, розрахунок кореляції між показниками впевненості та серйозністю виявленої аномалії системи, а також аналіз енергії компонентів для оцінки нестабільності роботи системи. Запропонований підхід дозволяє встановити граничні значення для визначення нестабільності в роботі системи виявлення аномалій та розробити метрики якості її роботи. Особливу увагу приділено оцінюванню стабільності впевненості системи через енергію компонентів та визначення ступеня узгодженості між впевненістю та серйозністю через кореляційний аналіз. Показано, як цей метод інтегрується з методологією оцінки ризику ACRAM (S3), забезпечуючи попередню валідацію даних, їхню фільтрацію, комплексну оцінку та валідацію результатів. На основі тестових даних продемонстровано результати застосування розробленого алгоритму, зокрема, розрахунок енергії компонентів, кореляцію між впевненістю та серйозністю, а також встановлення порогів для визначення рівня стабільності системи (S2). Отримані результати показують, що система виявлення аномалій демонструє середній рівень стабільності, а кореляційний аналіз виявляє значну негативну кореляцію між впевненістю системи та серйозністю виявлених аномалій, що свідчить про зниження впевненості системи під час переходу до серйозніших станів. Запропонований метод валідації даних є ефективним інструментом для підвищення надійності систем оцінювання ризику і може знайти застосування в різних галузях, що потребують обробки часових рядів та виявлення аномалій.; The object of the study is two information systems. The first system (S1) is a functioning system, the state of which can be normal or abnormal, described by a set of system parameters at a certain point in time. That is, there are time series describing the normal behavior of this system and deviations it. The second system (S2) is designed to detect abnormal activity in the first system. The outputs of this anomaly detection system are presented by a time series, each of the values of which characterizes the state of the system at a certain point in time by two parameters — the confidence of the second anomaly detection system in assessing the state of the first system and the severity of the anomaly that occurred in the first system. The study examines in detail the methodology for applying wavelet analysis, which includes the decomposition of the signal into approximating and detailing coefficients, signal reconstruction, calculation of the correlation between confidence and the severity system, as well as the analysis of the energy of the details to assess the instability of the system. The proposed approach allows to set threshold values for determining instability in the operation of the anomaly detection system and develop metrics for the quality of its operation. Particular attention is paid to assessing the stability of the system's confidence through the energy of details, which characterizes the intensity of high-frequency changes in the signal, and determining the degree of consistency between confidence and severity through correlation analysis. It is shown how this method integrates with the ACRAM risk assessment methodology, providing preliminary data validation, their filtering, comprehensive assessment and validation of results. Based on the test data, the results of applying the developed algorithm are demonstrated, including the calculation of the energy of details, the correlation between confidence and severity, as well as setting thresholds to determine the level of system stability. The results obtained show that the anomaly detection system demonstrates an average level of stability, and correlation analysis reveals a significant negative correlation between the confidence of the system and the severity of the detected anomalies, which indicates a decrease in the confidence of the system during the transition to more serious states. The proposed data validation method is an effective tool for increasing the reliability of risk assessment systems and can be used in various industries that require time series processing and anomaly detection.Об’єктом дослідження є дві інформаційні системи. Перша система (S1) — це функціонуюча система, стан якої може бути нормальним або ненормальним, що описується набором параметрів системи в певний момент часу. Тобто існують часові ряди, що описують нормальну поведінку цієї системи та відхилення від неї. Друга система (S2) призначена для виявлення аномальної активності в першій системі. Виходи цієї системи виявлення аномалій представлені часовим рядом, кожне зі значень якого характеризує стан системи в певний момент часу двома параметрами: впевненістю (confidence) другої системи виявлення аномалій в оцінці стану першої системи та серйозністю (severity) аномалії, що виникла в першій системі. У дослідженні детально розглянуто методологію застосування вейвлет-аналізу, що включає декомпозицію сигналу на коефіцієнти апроксимації та деталізації, реконструкцію сигналу, розрахунок кореляції між показниками впевненості та серйозністю виявленої аномалії системи, а також аналіз енергії компонентів для оцінки нестабільності роботи системи. Запропонований підхід дозволяє встановити граничні значення для визначення нестабільності в роботі системи виявлення аномалій та розробити метрики якості її роботи. Особливу увагу приділено оцінюванню стабільності впевненості системи через енергію компонентів та визначення ступеня узгодженості між впевненістю та серйозністю через кореляційний аналіз. Показано, як цей метод інтегрується з методологією оцінки ризику ACRAM (S3), забезпечуючи попередню валідацію даних, їхню фільтрацію, комплексну оцінку та валідацію результатів. На основі тестових даних продемонстровано результати застосування розробленого алгоритму, зокрема, розрахунок енергії компонентів, кореляцію між впевненістю та серйозністю, а також встановлення порогів для визначення рівня стабільності системи (S2). Отримані результати показують, що система виявлення аномалій демонструє середній рівень стабільності, а кореляційний аналіз виявляє значну негативну кореляцію між впевненістю системи та серйозністю виявлених аномалій, що свідчить про зниження впевненості системи під час переходу до серйозніших станів. Запропонований метод валідації даних є ефективним інструментом для підвищення надійності систем оцінювання ризику і може знайти застосування в різних галузях, що потребують обробки часових рядів та виявлення аномалій.

2025-01-01T00:00:00Z