(untitled) (ИЗВЕСТИЯ НАЦИОНАЛЬНОЙ АКАДЕМИИ НАУК КЫРГЫЗСКОЙ РЕСПУБЛИКИ, 2026)
В работе представлена разработка и валидация высокоточной прогностической модели, основанной на методах машинного обучения (алгоритм градиентного бустинга), для определения выхода полукокса в процессе низкотемпературного коксования. Актуальность исследования обусловлена необходимостью оптимизации углехимических процессов, особенно при переработке вариативного сырья, характерного для месторождений Центральной Азии (например, углей Кыргызской Республики). В качестве входных признаков использовался комплекс из десяти сырьевых (тип угля, влажность, зольность, m1, m2) и технологических (температура, скорость, расход газа, выход смолы) параметров. Модель продемонстрировала высокую прогностическую способность на тестовой выборке с коэффициентом детерминации (R2) 0.752 и средней абсолютной ошибкой (MAE) 4.055%. Ключевым результатом является анализ важности признаков, который однозначно выявил доминирующую роль внутренних характеристик сырья над технологическими режимами. Наибольшее влияние на выход полукокса оказывают показатели m1, тип каменного угля и m2, суммарный вклад которых превышает 60%. Установлено, что оптимизация процесса должна фокусироваться на контроле и подготовке сырья. Разработанная модель может быть внедрена в автоматизированные системы управления производством для оперативного прогнозирования и стратегического планирования, обеспечивая повышение экономической эффективности и стабильности процесса пиролиза.