Анотація
Корозія нафтогазового обладнання залишається критичною проблемою галузі зі щорічними втратами $1,372 мільярда. Умови високого тиску та високої температури (HPHT) значно ускладнюють розробку ефективних інгібіторів корозії через підвищену агресивність середовища та деградацію традиційних захисних сполук. Метою дослідження було проведення теоретичного аналізу потенціалу застосування методу диференційної еволюції (DEoptim) для багатоцільової оптимізації параметрів інгібіторів корозії в екстремальних умовах HPHT. Методологія дослідження включала систематичний огляд наукової літератури з використанням баз даних Scopus, Web of Science та Google Scholar за період 2019-2024 років, порівняльний аналіз методів комп’ютерного моделювання, теоретичний аналіз оптимізаційних підходів та синтез інформації для формулювання рекомендацій. У роботі систематизовано сучасні підходи до комп’ютерного моделювання інгібіторів, включаючи квантово-хімічні розрахунки, молекулярну динаміку та машинне навчання. Було проведено аналіз специфічних викликів HPHT-середовищ, де температури перевищували 150 °C, а тиск – 69 МПа. Розглянуто переваги еволюційних алгоритмів для навігації в складному багатовимірному просторі параметрів інгібіторів. Обґрунтовано теоретичні засади використання DEoptim для одночасної оптимізації ефективності інгібування, термічної стабільності, екологічної прийнятності та економічної доцільності. Аналіз продемонстрував, що DEoptim забезпечував вищу надійність та багатоцільові можливості порівняно з традиційними градієнтними та генетичними алгоритмами, особливо для HPHT-застосувань. Дослідження запропонувало нову концепцію інтеграції DEoptim з квантово-хімічними розрахунками та машинним навчанням для створення гібридних оптимізаційних платформ, що потенційно зменшує обчислювальні витрати до 60 % при підвищенні ефективності відкриття інгібіторів. Результати показали, що застосування DEoptim забезпечувало систематичний пошук оптимальних формулювань інгібіторів, скорочувало кількість необхідних експериментів та дозволяло виявляти неочевидні синергетичні комбінації компонентів для HPHT-застосувань