Нейросеть обучена на данных более миллиона газовых смесей. Для упрощения анализа учёные разработали модель псевдогаза — виртуального двойника природного газа, который математически описывает возможные смеси. Это позволило сократить число измеряемых параметров до трёх ключевых: скорости звука в газе, его теплопроводности и концентрации углекислого газа.

На втором этапе исследователи создали методику многоэтапной оценки точности нейросетевого анализа. Также был протестирован компактный измерительный модуль, который снимает необходимые показатели и передаёт их на вычислительный блок. Модуль можно устанавливать на узлах учёта и других объектах газотранспортной системы.

Технология успешно прошла испытания на производственных объектах. Её внедрение позволит оперативно реагировать на нештатные ситуации и повысить надёжность газоснабжения. В перспективе метод можно адаптировать для анализа биогаза, СПГ и газа после гидроразрыва пласта на месторождениях.