استراتيجيات مذهلة لتحديد عدم اليقين في توقعات درجة حرارة الغاز في توربينات المحركات

تعتبر توقعات درجة حرارة الغاز في توربينات المحركات أمراً حيوياً لتحقيق إدارة صحية فعالة وضمان موثوقية المحركات الحديثة. إذ تسهم توقعات دقيقة في تعزيز السلامة وتحقيق أداء أفضل. في ضوء ذلك، تقدم هذه الورقة البحثية نظرة عميقة إلى خمس طرق رئيسية لتقدير عدم اليقين في توقعات درجات الحرارة، وتشمل هذه الأساليب: طريقة دلتا (Delta Method)، مونت كارلو بايزي (Bayesian Monte Carlo Dropout)، طريقة البوتستراب (Bootstrap Method)، تقديرات الحد الأدنى والأقصى (Lower-Upper Bound Estimation)، وطريقة متوسط - تباين (Mean-Variance Estimation).

تم تنفيذ كل من هذه الأساليب ضمن إطار تجريبي موحد، والذي اعتمد على تقنيات مثل التحقق المتقاطع (Cross-Validation) لاختيار معلمات النموذج، وتقسيمات تدريب واختبار متعددة لضمان القوة في الأداء. كما تم تقييم دقة كل أسلوب باستخدام عدة مؤشرات حيث تم قياس Probability Coverage، ومتوسط عرض فترات التوقع (Normalized Mean Prediction Interval Width)، ومعيار عرض التغطية (Coverage Width-based Criterion).

أظهرت التجارب التي تمت على مجموعة بيانات تمثل درجة حرارة الغاز في التوربينات تباينات ملحوظة بين الأساليب المختلفة في ما يتعلق بالتغطية، العرض، والاستقرار. تقدم هذه النتائج دليلاً عملياً لاختيار وضبط طرق فترات التوقع في إدارة صحة المحركات وتوقعاتها، مما يضمن كلاً من القابلية للتفسير والدقة في التطبيقات الواقعية.