<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.3 20210610//EN" "JATS-journalpublishing1-3.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">probener</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="ru">Известия высших учебных заведений. ПРОБЛЕМЫ ЭНЕРГЕТИКИ</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Power engineering: research, equipment, technology</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn pub-type="ppub">1998-9903</issn><issn pub-type="epub">2658-5456</issn><publisher><publisher-name>Kazan State Power Engineering  University</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.30724/1998-9903-2025-27-5-168-181</article-id><article-id custom-type="elpub" pub-id-type="custom">probener-3574</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Research Article</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="ru"><subject>ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ И ПРИКЛАДНАЯ ТЕПЛОТЕХНИКА</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="en"><subject>THEORETICAL AND APPLIED HEAT ENGINEERING</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>Совершенствование методов расчета узла нагревания масла с использованием цифрового моделирования и машинного обучения</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Improvement of oil heating unit calculation methods using digital modeling and machine learning</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Рагулин</surname><given-names>А. А.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Ragulin</surname><given-names>A. A.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Рагулин Антон Александрович – студент, Управление организационными проектами и цифровизацией, Технологическое моделирование</p><p>г. Казань</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Anton A. Ragulin</p><p>Kazan</p></bio><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Бронская</surname><given-names>В. В.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Bronskaya</surname><given-names>V. V.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Бронская Вероника Владимировна – канд. техн. наук, доцент кафедры «Процессы и аппараты химической технологии»</p><p>г. Казань</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Veronika V. Bronskaya</p><p>Kazan</p></bio><email xlink:type="simple">dweronika@mail.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-2"/></contrib><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0003-3877-7643</contrib-id><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Бальзамов</surname><given-names>Д. С.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Balzamov</surname><given-names>D. S.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Бальзамов Денис Сергеевич – канд. техн. наук, доцент кафедры «Энергообеспечение предприятий, строительство зданий и сооружений»</p><p>г. Казань</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Denis S. Balzamov</p><p>Kazan</p></bio><email xlink:type="simple">dbalzamov@mail.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-3"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff-1"><aff xml:lang="ru"><institution>Казанский национальный исследовательский технологический университет;&#13;
ПАО «СИБУР Холдинг», ПАО «Казаньоргсинтез»</institution><country>Россия</country></aff><aff xml:lang="en"><institution>Kazan National Research Technological University;&#13;
SIBUR, Kazanorzsintez</institution><country>Russian Federation</country></aff></aff-alternatives><aff-alternatives id="aff-2"><aff xml:lang="ru"><institution>Казанский национальный исследовательский технологический университет</institution><country>Россия</country></aff><aff xml:lang="en"><institution>Kazan National Research Technological University</institution><country>Russian Federation</country></aff></aff-alternatives><aff-alternatives id="aff-3"><aff xml:lang="ru"><institution>Казанский государственный энергетический университет</institution><country>Россия</country></aff><aff xml:lang="en"><institution>Kazan State Power Engineering University</institution><country>Russian Federation</country></aff></aff-alternatives><pub-date pub-type="collection"><year>2025</year></pub-date><pub-date pub-type="epub"><day>19</day><month>11</month><year>2025</year></pub-date><volume>27</volume><issue>5</issue><fpage>168</fpage><lpage>181</lpage><permissions><copyright-statement>Copyright &amp;#x00A9; Рагулин А.А., Бронская В.В., Бальзамов Д.С., 2025</copyright-statement><copyright-year>2025</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Рагулин А.А., Бронская В.В., Бальзамов Д.С.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">Ragulin A.A., Bronskaya V.V., Balzamov D.S.</copyright-holder><license xml:lang="ru" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.</license-p></license><license xml:lang="en" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.</license-p></license></permissions><self-uri xlink:href="https://www.energyret.ru/jour/article/view/3574">https://www.energyret.ru/jour/article/view/3574</self-uri><abstract><p>АКТУАЛЬНОСТЬ. Вопросы эффективного использования топливно-энергетических ресурсов в промышленности России остаются крайне важными, что подтверждается принятием ряда законодательных и нормативных документов на федеральном и региональном уровнях. Исторически сложившаяся структура энергокомплексов предприятий, включая производства с использованием масляных систем, формировалась в условиях низких цен на энергоносители, что привело к недостаточной энергоэффективности технологических процессов. В связи с этим актуальной задачей становится модернизация существующих узлов, в частности, систем нагрева масла, с применением современных методов технологического моделирования. ЦЕЛЬ. Исследование узла нагревания масла с целью оптимизации его теплового режима, снижения энергопотерь и разработки мероприятий по повышению энергоэффективности с использованием инструментов технологического моделирования является целью данного исследования. МЕТОДЫ. Для достижения поставленных целей применялись: системный анализ тепловых и технологических процессов, математическое и компьютерное моделирование теплообмена в узле нагрева масла, методы энерготехнологического комбинирования для выявления резервов энергосбережения. РЕЗУЛЬТАТЫ. В рамках исследования проведены: анализ тепловых потерь в узле нагрева масла, моделирование тепловых потоков с учетом изменения вязкости и теплоемкости масла, оценка эффективности работы теплообменного оборудования и выявление «узких мест». Предлагаемые решения: внедрение дополнительного теплообменника для утилизации тепла отходящих газов, оптимизация режимов нагрева за счет автоматизации управления температурными параметрами, использование рекуперативных схем для повышения КПД системы. ЗАКЛЮЧЕНИЕ. Реализация предложенных мер позволит получить экономию в размере составил 6,55 млн рублей в год. Применение инструментов технологического моделирования при модернизации узла нагрева масла позволяет оптимизировать тепловые процессы, сократить энергопотери и повысить экономическую эффективность производства. Внедрение предложенных решений обеспечит значительную экономию энергоресурсов при относительно коротком сроке окупаемости. Реализация данного проекта внесет вклад в цифровую трансформацию процессов теплопередачи и энергоэффективности в нефтехимической промышленности за счет применения технологий искусственного интеллекта и машинного обучения. Это соответствует ключевым направлениям Стратегии научно-технологического развития РФ, включая переход к интеллектуальным производственным системам, обработку больших данных и внедрение методов автоматизированного управления. Таким образом, предлагаемый подход открывает новые возможности для цифровизации нефтехимических производств, повышая их эффективность, экологичность и конкурентоспособность в соответствии с приоритетами НТР РФ.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>THE RELEVANCE. The issues of efficient use of fuel and energy resources in the Russian industry remain extremely important, which is confirmed by the adoption of a number of legislative and regulatory documents at the federal and regional levels. Historically, the structure of energy complexes of enterprises, including production using oil systems, was formed in conditions of low energy prices, which led to insufficient energy efficiency of technological processes. In this regard, the modernization of existing components, in particular, oil heating systems, using modern methods of technological modeling, becomes an urgent task. THE PURPOSE. The study of oil heating unit in order to optimize its thermal regime, reduce energy losses and develop measures to improve energy efficiency using technological modeling tools is the purpose of this study. METHODS. To achieve the set objectives the following methods were used: system analysis of thermal and technological processes, mathematical and computer modeling of heat exchange in the oil heating unit, methods of energy-technological combination to identify energy saving reserves. RESULTS. Within the framework of the research there were carried out: analysis of heat losses in the oil heating unit, modeling of heat flows taking into account changes in viscosity and heat capacity of oil, evaluation of efficiency of heat exchange equipment and identification of “bottlenecks”. Proposed solutions: introduction of an additional heat exchanger for waste gas heat recovery, optimization of heating modes by means of automation of temperature parameters control, use of recuperative schemes to increase system efficiency. CONCLUSION. Implementation of the proposed measures will result in savings of up to 6.55 million rubles per year. Application of technological modeling tools in modernization of oil heating unit allows to optimize thermal processes, reduce energy losses and increase economic efficiency of production. Implementation of the proposed solutions will provide significant energy savings with a relatively short payback period. The implementation of this project will contribute to the digital transformation of heat transfer processes and energy efficiency in the petrochemical industry through the application of artificial intelligence and machine learning technologies. This corresponds to the key directions of the Strategy for Scientific and Technological Development of the Russian Federation, including the transition to intelligent production systems, big data processing and the introduction of automated control methods. Thus, the proposed approach opens up new opportunities for the digitalization of petrochemical industries, increasing their efficiency, environmental friendliness and competitiveness in accordance with the priorities of scientific and technological development of the Russian Federation.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>теплообменное оборудование</kwd><kwd>ТЛВ-330</kwd><kwd>кожухотрубчатый теплообменник</kwd><kwd>модернизация</kwd><kwd>технологическое моделирование</kwd><kwd>Aspen HYSYS</kwd><kwd>Aspen EDR</kwd><kwd>машинное обучение.</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>heat exchanger equipment</kwd><kwd>TLV-330</kwd><kwd>shell and tube heat exchanger</kwd><kwd>modernization</kwd><kwd>process modeling</kwd><kwd>Aspen Hysys</kwd><kwd>Aspen Exchanger Design and Rating (EDR)</kwd><kwd>machine learning.</kwd></kwd-group></article-meta></front><back><ref-list><title>References</title><ref id="cit1"><label>1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Мануйко Г.В., Аминова Г.А., Дьяконов Г.С., Ахметов И.Г., Бронская В.В. Кинетическая неоднородность неодимовой каталитической системы, модифицированной метилалюмоксаном //Теоретические основы химической технологии. 2015. Т. 49. № 3. С. 261.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Manuiko G.V., Aminova G.A., Diakonov G.S., Akhmetov I.G., Bronskaya VV. Kinetic heterogeneity of neodymium catalytic system modified by methylalumoxane // Theoretical bases of chemical technology. 2015. Т. 49. № 3. P. 261.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit2"><label>2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Шатунов Д.Н., Камаева К.А., Малыгин А.В., Клинов А.В. Влияние конструкции сегментных перегородок на процесс теплообмена в газомасляном теплообменном аппарате // Вестник Технологического университета. – 2024. – Т. 27, № 8. – С. 98-103.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Shatunov D.N., Kamaeva K.A., Malygin A.V., Klinov A.V. Influence of segmental partitions design on the heat exchange process in a gas-oil heat exchanger // Herald of technological university. 2024. T. 27. № 8. P. 98-103.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit3"><label>3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Бронская В.В., Зиннурова О.В., Фирсин А.А., Шипин А.В. Цифровое моделирование установки газофракционирования с использованием методов машинного обучения // Современные наукоемкие технологии. – 2024. – № 11. – С. 10-16. – DOI 10.17513/snt.40204.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Bronskaya V.V., Zinnurova O.V., Firsin A.A., Shipin A.V. Digital modeling of gas fractionation unit using machine learning methods // Modern high technologies. – 2024. – № 11 – P. 10-16. - DOI 10.17513/snt.40204.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit4"><label>4</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Харитонова О.С., Бронская В.В., Зиннурова О.В., Фирсин А.А. Моделирование установки замедленного коксования в программе MATLAB // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика. – 2024. – № 2. – С. 29-37. – DOI 10.24143/2072-9502-2024-2-29-37.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Haritonova O., Bronskaya V., Zinnurova O., Firsin A. Modeling of a delayed coking plant in the MatLab program // Vestnik of Astrakhan State Technical University. Series: Management, computer science and informatics. 2024. no. 2. pp. 29-37. DOI: https://doi.org/10.24143/2072-9502-2024-2-29-37.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit5"><label>5</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Haibullina A., Khairullin A., Balzamov D., Ilyin V., Bronskaya V., Khairullina L. Local heat transfer dynamics in the in-line tube bundle under asymmetrical pulsating flow // Energies. 2022. Т. 15. № 15. С. 5571.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Haibullina A., Khairullin A., Balzamov D., Ilyin V., Bronskaya V., Khairullina L. Local heat transfer dynamics in the in-line tube bundle under asymmetrical pulsating flow // Energies. 2022. Т. 15. № 15. P. 5571.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit6"><label>6</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Бальзамов Д.С., Конахина И.А. Система энерготехнологического комбинирования высокотемпературного участка дегидрирования изоамиленов в изопрен // Вестник Казанского государственного энергетического университета. 2010. № 1(4). С. 16-25.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Balzamov D.S., Konakhina I.A. System of energy-technological combination of high-temperature dehydrogenation section of isoamylenes into isoprene // Bulletin of Kazan State Power Engineering University. - 2010. - № 1(4). - P. 16-25.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit7"><label>7</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Бальзамов Д.С., Бронская В.В. Повышение эффективности использования тепловой энергии на теплотехнологическом участке производства этилена // Известия высших учебных заведений. ПРОБЛЕМЫ ЭНЕРГЕТИКИ. 2025. Т. 27. № 1. С. 103-115. doi: 10.30724/1998-9903-2025-27-1-103-115.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Balzamov D.S., Bronskaya V.V. Increasing the efficiency of thermal energy use at the thermal technology section of ethylene production. Power engineering: research, equipment, technology. 2025; 27 (1): 103-115. doi: 10.30724/1998-9903-2025-27-1-103-115.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit8"><label>8</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Артюшкин И.В., Максимов А.Е. Разработка автоматической системы управления процессом термохимического обезвоживания нефтяных эмульсий на основе искусственной нейронной сети // Вестник Самарского государственного технического университета. Серия: Технические науки. 2017. № 1 (53). С. 7–15.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Artyushkin I.V., Maksimov A.E. Development of an automatic control system for thermochemical dehydration of oil emulsions based on an artificial neural network // Bulletin of Samara State Technical University. Series: Technical Sciences. 2017. № 1 (53). P. 7-15.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit9"><label>9</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Малыгин А.В., Емельянов И.И., Семин Р.В., Фазлыев А.Р., Зиятдинов Н.Н., Клинов А.В. Моделирование процесса мембранного разделения жидкой смеси в среде Aspen HYSYS. Тонкие химические технологии. 2025;20(1):75-88. https://doi.org/10.32362/2410-6593-2025-20-1-75-88.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Malygin A.V., Emel’yanov I.I., Semin R.V., Fazlyev A.R., Ziyatdinov N.N., Klinov A.V. Modeling of membrane separation of liquid mixture in Aspen HYSYS. Tonk. Khim. Tekhnol. - Fine Chem. Technol. 2025;20(1):75–88. https://doi.org/10.32362/2410-6593-2025-20-1-75-88.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit10"><label>10</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Chen X., Wang N. Modeling a Delayed Coking Process with GRNN and Double-Chain Based DNA Genetic Algorithm // International Journal of Chemical Reactor Engineering. 2010. Vol. 8, Is. 1. DOI: 10.2202/1542-6580.2192.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Chen X., Wang N. Modeling a Delayed Coking Process with GRNN and Double-Chain Based DNA Genetic Algorithm // International Journal of Chemical Reactor Engineering. 2010. Vol. 8, Is. 1. DOI: 10.2202/1542-6580.2192.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit11"><label>11</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Hayrullin A., Haibullina A., Sinyavin A., Ilyin V. Experimental study of the in-line tube bundle thermal performance in pulsating flow // International Journal of Heat and Mass Transfer. – 2024. – Vol. 232. – С. 125916. – DOI 10.1016/j.ijheatmasstransfer.2024.125916.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Hayrullin A., Haibullina A., Sinyavin A., Ilyin V. Experimental study of the in-line tube bundle thermal performance in pulsating flow // International Journal of Heat and Mass Transfer. – 2024. – Vol. 232. – P. 125916. – DOI 10.1016/j.ijheatmasstransfer.2024.125916.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit12"><label>12</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Деникеева А.У. Моделирование процесса получения газойля при помощи искусственной нейронной сети // Приоритетные научные направления: от теории к практике. 2016. № 26–1. С. 219–223.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Denikeeva A.U. Modeling of the process of gasoil production using an artificial neural network // Priority scientific directions: from theory to practice. 2016. № 26-1. P. 219-223.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit13"><label>13</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Hayrullin A., Sinyavin A., Haibullina A. [et al.] Heat Transfer in Annular Channels with the Inner Rotating Cylinder and the Radial Array of Cylinders // Energies. – 2024. – Vol. 17, №. 23. – С. 6047. – DOI 10.3390/en17236047.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Hayrullin A., Sinyavin A., Haibullina A. [et al.] Heat Transfer in Annular Channels with the Inner Rotating Cylinder and the Radial Array of Cylinders // Energies. – 2024. – Vol. 17, №. 23. – P. 6047. – DOI 10.3390/en17236047.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit14"><label>14</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Мухаметзянова А.Г., Бронская В.В., Харитонова О.С. Нейросетевое моделирование гидродинамики потока в колонных аппаратах с насадочными элементами // Вестник Технологического университета. 2021. Т. 24, № 12. С. 139–141.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Mukhametzyanova A.G., Bronskaya V.V., Kharitonova O.S. Neural network modeling of flow hydrodynamics in column apparatuses with nozzle elements // Herald of technological university. 2021. Т. 24, № 12. P. 139-141.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit15"><label>15</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Frolov I.N., Firsin A.A., Okhotnikova E.S., Yusupova T.N., Ziganshin M.A. Тhe study of bitumen by differential scanning calorimetry: the interpretation of thermal effects // Petroleum Science and Technology. 2019. Т. 37, № 4. P. 417–424.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Frolov I.N., Firsin A.A., Okhotnikova E.S., Yusupova T.N., Ziganshin M.A. Тhe study of bitumen by differential scanning calorimetry: the interpretation of thermal effects // Petroleum Science and Technology. 2019. Т. 37, № 4. P. 417–424.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit16"><label>16</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Laptev A.G., Lapteva E.A., Solovieva O.V., Klochkova V.A. Methods of Mathematical Modeling of Desorption of Poorly Soluble Gases in Packed Devices // Theoretical Foundations of Chemical Engineering. – 2024. – Vol. 58, No. 4. – С. 1027-1035. – DOI 10.1134/S0040579525600147.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Laptev A.G., Lapteva E.A., Solovieva O.V., Klochkova V.A. Methods of Mathematical Modeling of Desorption of Poorly Soluble Gases in Packed Devices // Theoretical Foundations of Chemical Engineering. – 2024. – Vol. 58, No. 4. – P. 1027-1035. – DOI 10.1134/S0040579525600147.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit17"><label>17</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Bakhtadze N.N., Lototsky V.A. Knowledge-based models of nonlinear systems based on inductive learning // Intelligent Systems Reference Library. 2016. Vol. 98. P. 85–104.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Bakhtadze N.N., Lototsky V.A. Knowledge-based models of nonlinear systems based on inductive learning // Intelligent Systems Reference Library. 2016. Vol. 98. P. 85–104.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit18"><label>18</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Tun M.S., Lakshminarayanan S., Emoto G. Data Selection and Regression Method and Its Application to Softsensing Using Multirate Industrial Data // Journal of Chemical Engineering of Japan. 2008. Vol. 41, Is. 5. P. 374–383.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Tun M.S., Lakshminarayanan S., Emoto G. Data Selection and Regression Method and Its Application to Softsensing Using Multirate Industrial Data // Journal of Chemical Engineering of Japan. 2008. Vol. 41, Is. 5. P. 374–383.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit19"><label>19</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Шаймухаметов Д.Р., Мустафина С.А., Шаймухаметова Д.В. Прямое моделирование процесса дегидрирования метилбутенов в изопрен на основе искусственных нейронных сетей // Вестник Технологического университета. 2017. Т. 20, № 24. С. 123–126.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Shaimukhametov D.R., Mustafina S.A., Shaimukhametova D.V. Direct modeling of the process of dehydrogenation of methylbutene into isoprene on the basis of artificial neural networks // Herald of technological university. 2017. Т. 20, № 24. P. 123-126.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit20"><label>20</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Burlutsky E., Balzamov D., Bronskaya V. [et al.] Influence of Temperature on the Thermal Properties of the Core Material - the Coefficient of Temperature Conductivity, Specific Heat Capacity, Thermal Conductivity // International Journal of Technology. – 2023. – Vol. 14, №. 2. – P. 443. – DOI 10.14716/ijtech.v14i2.6009.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Burlutsky E., Balzamov D., Bronskaya V. [et al.] Influence of Temperature on the Thermal Properties of the Core Material - the Coefficient of Temperature Conductivity, Specific Heat Capacity, Thermal Conductivity // International Journal of Technology. – 2023. – Vol. 14, №. 2. – P. 443. – DOI 10.14716/ijtech.v14i2.6009</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit21"><label>21</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Хайбуллина А.И., Зиннатуллин Н.Х., Ильин В.К. Повышение эффективности работы теплообменного оборудования использованием пульсационных методов очистки. Известия высших учебных заведений. ПРОБЛЕМЫ ЭНЕРГЕТИКИ. 2021;23(1):59-67. https://doi.org/10.30724/1998-9903-2021-23-1-59-67</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Haibullina A.I., Zinnatullin N.X., Ilyin V.K. Improving heat exchanger efficiency using the pulsed method of cleaning. Power engineering: research, equipment, technology. 2021;23(1):59-67. (In Russ.) https://doi.org/10.30724/1998-9903-2021-23-1-59-67</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list><fn-group><fn fn-type="conflict"><p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p></fn></fn-group></back></article>
