АКТУАЛЬНОСТЬ. Значимость внедрения передовых технологий, таких как Интернет вещей (IoT), машинное обучение и искусственный интеллект, в современных условиях повышения требований к надежности и эффективности систем ресурсоснабжения становится всё более очевидной. Способность этих технологий к сбору, обработке и анализу данных в реальном времени открывает новые перспективы для оптимизации работы и предотвращения аварий.

ЦЕЛЬ. Исследование направлено на анализ современных методов и технологий искусственного интеллекта и машинного обучения, применяемых в технических системах, с акцентом на возможности IoT для создания эффективной информационной системы. Эта система предназначена для дальнейшего использования в разработке и обучении моделей, способных к прогнозированию аварий и оптимизации распределения ресурсов.

МЕТОДЫ. В рамках работы был проведен глубокий анализ литературных источников, посвященных применению сверточных и рекуррентных нейронных сетей, алгоритмов градиентного бустинга, моделей многослойного персептрона, методов опорных векторов и K-ближайших соседей в контексте систем водоснабжения. Особое внимание уделялось изучению интеграции технологий IoT для сбора данных, передаваемых через датчики посредством сетей LoRaWAN и базовых станций операторов сотовой связи.

РЕЗУЛЬТАТЫ. В результате исследования было подтверждено, что использование передовых методов искусственного интеллекта в сочетании с технологиями Интернета вещей значительно повышает точность прогнозирования аварий и эффективность управления системами водоснабжения. В статье определена важность создания надежной информационной системы, способной собирать и анализировать большие объемы данных в реальном времени, что является критическим фактором для успешного применения прогностических моделей.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ. Исследование подчеркивает значительный потенциал интеграции методов машинного обучения в IoT-инфраструктуру водоснабжения. В статье демонстрируется, что выбор подходящих методов сбора и передачи данных, включая протокол MQTT, играет ключевую роль в создании эффективной информационной базы для обучения моделей. Результаты исследования предоставляют ценную основу для разработки будущих инновационных решений в области управления ресурсами водоснабжения.

RELEVANCE. The importance of introducing advanced technologies, such as the Internet of Things (IoT), machine learning and artificial intelligence, in modern conditions of increasing requirements for the reliability and efficiency of resource supply systems is becoming increasingly obvious. The ability of these technologies to collect, process and analyze data in real time opens up new prospects for optimizing operations and preventing accidents.
PURPOSE. The study is aimed at analyzing modern methods and technologies of artificial intelligence and machine learning used in technical systems, with an emphasis on the capabilities of IoT for creating an effective information system. This system is intended for further use in the development and training of models capable of predicting accidents and optimizing resource allocation.
METHODS. As part of the work, an in-depth analysis of literature sources was carried out on the use of convolutional and recurrent neural networks, gradient boosting algorithms, multilayer perceptron models, support vector machines and K-nearest neighbors in the context of water supply systems. Particular attention was paid to studying the integration of IoT technologies for collecting data transmitted through sensors via LoRaWAN and existing cellular networks.
RESULTS. The study confirmed that the use of advanced artificial intelligence methods in combination with Internet of Things technologies significantly improves the accuracy of accident prediction and the efficiency of water supply system management. The article identifies the importance of creating a reliable information system capable of collecting and analyzing large volumes of data in real time, which is a critical factor for the successful application of predictive models. CONCLUSION The study highlights the significant potential of integrating machine learning techniques into IoT water infrastructure. The article demonstrates that choosing appropriate data collection and transmission methods, including the MQTT protocol, plays a key role in creating an effective information base for training models. The results of the study provide a valuable basis for the development of future innovative solutions in the field of water resource management.

Исследованы возможности микроволновой химии в части активации реакций растворения кислотоупорных компонентов при переработке минерального сырья. Выявлены и разграничены два альтернативных режима обработки гетерогенных реакционных смесей сверхвысокочастотным (СВЧ) электромагнитным полем. При этом, с одной стороны, необходимо приведение частоты активирующего микроволнового поля в соответствие с гранулометрическим составом гетерогенной реакционной смеси, а с другой стороны, целесообразно вовлечение в реакционный процесс сильнодиэлектрических веществ, обладающих большими диэлектрическими потерями. Обозначенный подход послужил отправной точкой для разработки технологических схем извлечения осмия и золота. Для извлечения осмия предложена двухступенчатая схема С В Ч обработки сырья, позволяющая обеспечить продуцирование атомарного кислорода в жидкой фазе пульпы, а в конечном итоге - интенсивное окисление её твёрдой фазы. При этом для улавливания летучего оксида осмийсодержащие возгоны следует пропускать через термостатированный при температуре 295 и 298 K раствор олефина в инертном органическом растворителе. Для извлечения тонкого (ультрадисперсного) золота предложен метод гидратного хлорирования. При его осуществлении решающее значение имеет контролируемое нагнетание углекислого газа, стабилизирующее кислотность реакционной смеси и тем самым обеспечивающее автоколебательный характер результирующего процесса растворения золота с образованием тетрахлороаурат 3 -анионов [AuCl4]-.

Activation of raw materials processing by means of ultrahigh - frequency processing provides unique opportunities due to the ability of electromagnetic microwaves to exert specific action on reaction mixtures. The action is both thermal and nonthermal, so quite new possibilities for controlling reactions arise when a heterogeneous reaction mixture is being processed in ultrahighfrequency electric field. First of all, one should take into account valuable operational properties of microwave heating. It is selective and its selectivity is able to widen or even to eliminate the limita -tions imposed on the reaction course, aside from accelerating the reaction itself. The principal nonthermal action of microwave processing is enhancing the selectivity of a reaction. There exist two general possibilities. Microwave processing is able (i) to facilitate the thermodynamically allowed process and (ii) to induce nonlinearity or bifurcation of the process in the microwave field. With account of that we consider heterogeneous reactions providing extraction of noble metals from acidresistant raw materials. Namely, regimes of microwaveassisted extraction processes for osmium and for gold are determined. Special attention is paid to solving gold with forming tetrachloroaurate(I I I) anions [Au Cl4] - in the regime of concentrational selfoscillation.

Рассмотрены основные цели ремонтно-изоляционных работ, а также показаны пути
поступления воды в ствол скважины. Приведены схема изоляции перетока по затрубному пространству, пути поступления воды в скважину и обводнения интервалов пласта в нефтяных скважинах.
Предложен полиминеральный тампонажный раствор для ремонтно-изоляционных работ нефтяных и
газовых скважин.

The article discusses the main objectives of repair and insulation work, and also shows the
ways of water entering the borehole. The following are given: the scheme of isolation of the flow through the
annular space, the ways of water entering the well and watering the formation intervals in oil wells.
A polymineral grouting solution for repair and insulation works of oil and gas wells is proposed.

В настоящее время в РУП «Производственное объединение «Белоруснефть» производятся масштабные работы по разработке, оптимизации и внедрению передовых технологических
решений, направленных на эффективное освоение трудноизвлекаемых запасов нефти (ТрИЗ), приуроченных к нетрадиционным коллекторам I–III пачек петриковско-елецких отложений. Доминирующим методом освоения подобных формаций как в Республике Беларусь, так и во всём мире является технология многостадийного гидравлического разрыва пласта (МГРП), реализуемая по схеме
Plug&Perf (РР). При этом в Республике Беларусь при выполнении РР МГРП одновременно обрабатывается от одного до шести интервалов перфорации (кластеров). Для повышения информативности
процесса проведения работ по стимулированию ТрИЗ специалистами БелНИПИнефть разработана
технология лоцирования мест инициации трещин гидроразрыва на основе спектрального анализа высокочастотных осцилляций устьевого давления и математической модели скорости волны давления в
жидкости разрыва.

To date, large-scale work is being carried out in RUE Production Association Belorusneft
on the development, optimization and implementation of advanced technological solutions aimed at the
effective development of hard-to-recover oil reserves (HRR) confined to unconventional reservoirs of I–III
packs of Petrikovsko-Yelets deposits. The dominant method of developing such formations both in the
Republic of Belarus and around the world is the technology of multistage hydraulic fracturing (TMHF),
implemented according to the Plug&Perf (PP) scheme. At the same time, in the Republic of Belarus, when performing PP TMHF, from 1 to 6 perforation intervals (clusters) are processed simultaneously. To increase
the information content of the HRR stimulation process, BelNIPIneft specialists have developed a technology
for locating the initiation sites of hydraulic fracturing cracks based on spectral analysis of high-frequency
oscillations of wellhead pressure and a mathematical model of the pressure wave velocity in the rupture fluid.