авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:   || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 9 |
-- [ Страница 1 ] --

В мире научных открытий, 2010, №4 (10), Часть 5

АЛГЕБРА, ГЕОМЕТРИЯ И МАТЕМАТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ

УДК 514.756

Н.В. Кондратьева

Чувашский государственный педагогический университет

г. Чебоксары, Россия

О СОПРЯЖЕННЫХ СЕТЯХ В НОРМАЛИЗОВАННОМ

ПРОЕКТИВНО-МЕТРИЧЕСКОМ ПРОСТРАНСТВЕ

В работе рассматриваются некоторые вопросы нормализованного n-мерного проективно метрического пространства Kn. Найдены приложения этой геометрии к изучению некоторых классов плоских сетей n K n.

Индексы принимают следующие значения: i, k, l, s, t = 1, n;

i, l, k = 0, n.

1. Известно [3], что пространством с проективной метрикой или проективно-метрическим пространством Kn называется проективное пространство Pn, в котором задана неподвижная ги перквадрика Qn1 (абсолют) g i k x i x k = 0, gi k = g k i (1) Считая g 00 0 (это равносильно тому, что A0 Qn1 ), за счет нормировки коэффициентов g i k гиперквадрики и вершин репера R уравнение (1) абсолюта Qn1 и условия его неподвижности можно записать [4] соответственно в виде:

( ) 1 aik x i x k + gi 0 x i + cx0 = 0, (2) c daik ailk alk il = (ail g k 0 + akl g i 0 )0, l l (3) c dg i 0 g l 0il ci0 = ail 0, l (4) Предположим, что в проективно-метрическом пространстве Kn задано поле ковектора i, 0 = 1 :

d i l il + i0 = ik0k ;

(5) Отметим, что в силу (4), (5) система функций ci = i + gi 0 (6) c образует тензор:

dci ck ik = cik 0, k (7) где cik = ik + aik. (8) c Продолжая уравнения (5), с учетом (6) имеем d ik is ks skis + ck i0 = ikl 0.

l (9) Система функций bik = ik i ck, (10) согласно уравнениям (5), (7), (9), образует тензор:

dbik bil kl blkil = bikl0.

l (11) Предположим, что нормализация проективно-метрического пространства – полярная ( ci = ), тогда с использованием (6) – (8), (10) имеем bik = aik. (12) c -7 В мире научных открытий, 2010, №4 (10), Часть Соотношения (12) говорят о том, что полярная нормализация пространства K n является гар монической ( b[ik ] = 0 ).

2. В проективном репере R = {A0, Ak }, отнесенном к сети n K n, её дифференциальные уравнения имеют вид [1] ik = ail0, i k.

kl (13) Условие параллельного перенесения направления касательной A0 Ak к k – ой линии сети n K n вдоль ее l – ой линии (все 0 = 0, кроме 0 ) в связности пространства An,n выражается l t равенствами akl + k li = 0, i k.

i (14) Сеть n K n назовем чебышевской (геодезической) первого рода, если все направления ка сательных A0 Ak переносятся параллельно вдоль любой другой линии сети (вдоль соответствующей ей линии 0 ) в аффинной связности пространства An,n.

k Для чебышевской сети первого рода n K n из (14) находим:

1) при n 2 :

aki + k = 0, i k ;

i (15) 2) при n 2 кроме (15) справедливо akl = 0, все индексы различны.

i (16) Из соотношений (14) следует, что геодезическая сеть первого рода, n K n характеризуют ся соответственно равенствами akk = 0, i k, i (17) Предположим, что сеть n в Kn сопряжена относительно поля конусов направлений ais 0s = 0 ;

в выбранном репере это равносильно тому, что i aik = 0, i k. (18) В случае полярной нормализации пространства Kn из соотношений (12) с использованием (18) находим bik = 0, i k. (19) Таким образом, справедлива Теорема 1. В случае сети n K n, сопряженной относительно поля конусов направлений ais 0 0s = 0, полярная нормализация пространства K n является нормализацией, гармоничной сети i [2].

Пусть сеть n K n сопряжена относительно поля невырожденных конусов направлений ais 0s = 0, то есть в выбранном репере справедливы равенства (18). Из дифференциальных урав i нений (3) для этих равенств с учетом (13) имеем (ail gk 0 + akl gi 0 ), i k.

aii akl + akk ail = i k (20) c Из равенств (20) при n 2 находим aii akl + akk ail = 0, все индексы различны.

i k (21) Из равенств (20) при l = i с использованием (18) получим (aii g k 0 + aki g i 0 ), i k.

aii aki + akk aii = i k (22) c -8 В мире научных открытий, 2010, №4 (10), Часть Если при этом сопряженная относительно поля тензора ais сеть n K n, n 2 при норма лизации Kn полем квазитензора i является чебышевской первого рода, то с использованием (6), (14) равенства (22) запишутся в виде akk aii = aii ck, i k.

k (23) Равенства (23) доказывают следующее предложение:

Теорема 2. Если сопряженная относительно поля невырожденного тензора ais сеть n K n, n 2 при некоторой нормализации пространства Kn есть чебышевская первого рода, то она не может быть геодезической первого рода, что равносильно тому, что нормализация пространства K n не может быть полярной.

Список использованных источников 1. Базылев В. Т. К геометрии плоских многомерных сетей // Уч. зап. Московского гос. пед.

ин-та им. В. И. Ленина. – 1965. – № 243. – С. 29–37.

2. Гольдберг В. В. Об одной нормализации р-сопряженных систем n –мерного проективного пространства // Тр. геометр. семинара. Ин-т научн. информ. АН СССР. 1966. – Т.I. – С. 89-109.

3. Норден А. П. Пространства аффинной связности. – М.: Наука, 1976. – 432 с.

4. Столяров А. В. Внутренняя геометрия проективно-метрического пространства // Диф. гео метрия многообразий фигур. – Калининград: Калининградский ун-т, 2001. – Вып. 32. – С. 94–101.

ИНФОРМАТИКА УДК 004.92;

744: И.Н. Шафигуллина Казанский государственный университет имени Ульянова-Ленина г. Казань, Россия НОВЫЕ СЖИМАЮЩИЕ ОТОБРАЖЕНИЯ В ЗАДАЧЕ ГЕНЕРАЦИИ СИМВОЛОВ АЛФАВИТА С ПОМОЩЬЮ ФРАКТАЛОВ Предложен новый класс сжимающих отображений. На основании теоремы коллажа по строена аппроксимация букв алфавита. Полученные фрактальные изображения букв могут найти применение при создании рекламных надписей.

Основное преимущество фрактальных изображений состоит в возможности порождать сложные рисунки, используя ограниченное описание отображения специального вида.

В основе фрактальных изображений лежат преобразования сжатия. Выбирается метрическое пространство, точками которого являются всевозможные подмножества некоторого множества, и строится сжимающее отображение этого пространства в себя. Неподвижная точка построенного отображения и является искомым рисунком. Основная проблема заключается в построении отображения, неподвижной точкой которого является искомый рисунок. На сегодняшний день наибольшее распространение получили сжимающие отображения на основе аффинных преобразований. Достоинство таких преобразований состоит в том, что оно определяется с помощью шести чисел, и известно, что при таком преобразовании треугольник преобразуется в треугольник.

В данной работе предлагается новый класс сжимающих отображений, каждое из которых за дается четырьмя числами. Используя эти отображения можно построить сжимающее преобразова ние, которое оставляет на месте нужный рисунок с некоторой точностью. Полученное фрактальное изображение не совпадает с исходным изображением, а является его аппроксимацией. Существуют ситуации, когда данное обстоятельство представляется преимуществом. Например, при рисовании букв алфавита получаются их стилизованные образы, что может найти применение при составлении рекламных надписей.

В данной работе рассматриваются лишь бинарные рисунки. Речь идет только о множестве то чек на плоскости, представленных черными пикселями. Таким образом, изображение – это замкну тое ограниченное множество точек. Обозначим через X множество, точками которого являются -9 В мире научных открытий, 2010, №4 (10), Часть указанные изображения. Известно, что X можно превратить в метрическое пространство, исполь зуя метрику Хаусдорфа d(x1, x2 ) для измерения расстояния между отдельными рисунками [1].

Обозначим через H = I I единичный квадрат, а через X - множество всех замкнутых подмножеств из H. Пусть имеется {w1,w2,..., wn } – конечный набор сжимающих отображений wi : X X с коэффициентами сжатия s1, s2,..., sn, sk 1, k = 1,..., n. Можно определить отобра жение W : X X следующим образом:

W(B) = w1(B) w2 (B) wN (B) =n=1 wn (B) N Система итерируемых функций IFS: {X, wn : 1,2,..., N } состоит из полного метрического пространства (X, d) и конечного множества сжимающих отображений wn : X X с коэффициен тами sn. Коэффициент сжатия IFS определяется как s = max{s1, s2,..., sn }.

Изображение, которое является единственной неподвижной точкой IFS, называется аттракто ром IFS. Если для некоторого подмножества L H можно построить сжимающие отображения N такие, что n=1 wn (L) покрывают L почти точно и не слишком перекрывают его, то теорема коллажа утверждает, что тогда аттрактор системы итерируемых функций {wn } близок к исходному изобра жению L в метрике Хаусдорфа.

Для начала необходимо выбрать преобразования, которые будут являться сжимающими ото бражениями. Отображение wi должно обладать следующими свойствами 1. Отображение определяется малым числом параметров 2. Для любой точки p H существует простой алгоритм вычисления wi (p) Аффинные преобразования вида T(x, y) = a (x, y) + b обладают указанными свойствами.

Введем новый класс отображений, для которых упомянутые свойства остаются справедливыми.

Область определения изображения – единичный квадрат. Рассмотрим две прямые l1 и l2, они пересекают стороны квадрата на расстоянии (a1,b1) и (a2,b2) от нижнего и левого оснований квад рата соответственно. Прямые определяются этими числами.

' Первое отображение (вниз): точка A отображается в точку A по следующему правилу: обе точки лежат на одной вертикальной прямой. Точка О – точка пересечения прямой ( АA ) и нижнего ' основания. Находим точку пересечения вертикальной прямой с линией, задающей отображение – | OA' | | OB | точка В, и =.

| OA | | OA1 | ' Аналогично задается отображение вверх: точка A отображается в точку A по следующему | A1A | | A1B | правилу: =.

| A1A' | | A1O | ' Отображение вправо: точка A отображается в точку A по следующему правилу:

' | OA | | OB | =.

| OA | | OA1 | Отображение влево: точка отображается в точку A по следующему правилу:

| A1A | | A1B | =, где B - это точка на прямой l1 или l2.

| A1A' | | A1O | Здесь координаты точек после преобразований выражаются через a1, b1, a2, b2.

Таким образом, имеем 4 отображения: вверх, вниз, влево и вправо. Главной особенностью та кого подхода является то, что каждое из этих преобразований задается малым числом параметров 2 вещественными числами и направлением. Из построения следует, что последовательное выполне ние вертикального и горизонтального отображений приводит к сжимающему отображению квадра та в себя.

Заметим, что данные отображения не являются аффинными.

В результате таких преобразований треугольник переходит в «кривосторонний треугольник»

- треугольник с выпуклыми или вогнутыми сторонами.

В мире научных открытий, 2010, №4 (10), Часть Алгоритм генерации символов алфавита заключается в следующем:

1) Выбирается бинарное изображение- символ алфавита;

2) Разбивается на треугольники (возможно, пересекающиеся);

3) Если треугольник лежит в области символа, то треугольник считается «пригодным» и за носится в список треугольников для дальнейшей работы, такие треугольники назовем доменными.

Считается, что треугольник лежит в области изображения, если отношение количества точек тре угольника, принадлежащих изображению, к общему количеству точек треугольника больше напе ред заданного числа (80%);

4) Затем изображение вновь разбивается на треугольники меньшего размера и «пригодные»

из них заносятся в список ранговых треугольников;

5) Далее, формируется список преобразований.

-пока не закончился список доменных треугольников цикл -выбирается очередной доменный треугольник, для него:

-если в списке преобразований нет преобразования такого, которое может перевести его в об ласть изображения, то:

-пока не нашелся подходящий ранговый треугольник цикл -вызывается функция минимизации;

ей на вход подается доменный треугольник (x0,y0,x1,y1,x2,y2), ранговый треугольник (x00,y00,x11,y11,x22,y22) и информация о том, преобра зования какого типа нужно выполнить (t1: вверх или вниз, t2: направо или налево);

доменный тре угольник по некоторому преобразованию (a1,b1,a2,b2) переходит в «криволинейный» треугольник (xx0,yy0,xx1,yy1,xx2,yy2);

функция подбирает параметры преобразования (a1,b1,a2,b2) таким обра зом, что расстояние между (xx0,yy0,xx1,yy1,xx2,yy2) и (x00,y00,x11,y11,x22,y22) было минималь ным.

-если подобранные параметры 0(a1,b1,a2,b2)1 и получившееся расстояние s0.1, то:

-а) преобразование считается «хорошим» и заносится в список преобразований;

-б) ранговый треугольник считается найденным, заканчивается цикл 2;

-в) из списка доменных треугольников удаляются те треугольники, которые с помощью най денного преобразования переводятся в область изображения;

-заканчивается цикл 1;

6) Выбирается произвольная точка в области символа и итеративно применяются найденные преобразования.

Результаты работы программы – стилизованные символы алфавита – размещены на:

http://s002.radikal.ru/i199/1003/ea/27cafd9a58d8.jpg http://i030.radikal.ru/1003/07/24b6cb80c5b1.jpg http://i045.radikal.ru/1003/14/07d783595f55.jpg http://i023.radikal.ru/1003/0c/49a240624619.jpg Список использованных источников 1. С.Уэлстид. Фракталы и вейвлеты для сжатия изображений в действии. Издательство Триумф, 2003 – 320 с.

УДК 681. С.А. Солдатов Калининградский государственный технический университет г. Калининград, Россия РАЗРАБОТКА И АПРОБАЦИЯ ГИБРИДНОЙ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ОПЕРАТИВНО-ПРОИЗВОДСТВЕННОГО ПЛАНИРОВАНИЯ Описывается гибридная система оперативно-производственного планирования для машино строительного предприятия с мелкосерийным, заказным характером производства. Приводятся результаты апробации, дается их краткий анализ.

Оперативно-производственное планирование – важнейшая управленческая задача. В ходе ис следований было выявлено, что её решение невозможно простым делением на подзадачи с после дующим логическим увязыванием отдельных аспектов в единое мнение. Оказалось, что если при менительно к условиям СППР соотнести образ сложной задачи с лицом принимающим решения - 11 В мире научных открытий, 2010, №4 (10), Часть (ЛПР), а её составные части – подзадачи с экспертами, то существенное значение имеет и согласо ванная, скоординированная ЛПР работа специалистов.

Необходимость механизма, который уменьшил бы потери от планирования и позволил бы ра ционально использовать имеющиеся ресурсы, привела к появлению на предприятии ежедневных совещаний, или как их называют на промышленных машиностроительных предприятиях – планер ки. Суть этих совещаний, по словам участников, «скоординировать свою работу».

В связи с этим, в рамках системного подхода предлагается новый метод моделирования ре шения сложных задач с координацией подзадач, который позволил бы учитывать широкий спектр отношений взаимодействия подзадач внутри задачи-системы [1].

Описанный в [1] теоретический базис положен в основу программы «Гибридная система пла нирования» (англ. hybrid planning system). В соответствие с декомпозицией задачи оперативно производственного планирования, а также рекомендациями экспертов были разработаны семь функциональных и один технологический элемент. Состав функциональных элементов и методы их представления следующие: подзадача 1 – «Прогнозирование результатов выполнения плана», ре шается нейронной сетью (НС);

подзадача 2 – «Оптимизации количества выпускаемой продукции», решается генетическим алгоритмом (ГА);

подзадача 3 – «Анализа соответствия имеющихся ресур сов требованиям конструкторской документации (КД) и анализа возможностей обеспечения выпол нения плана производства» – решается экспертной системой (ЭС1);

подзадача 4 – «Анализа соот ветствия имеющихся ресурсов требованиям технологической документации (ТД) и анализа возмож ностей обеспечения выполнения плана производства», решается экспертной системой (ЭС2);

подза дача 5 – «Учёта, контроля и регулирования обеспечением материальными ресурсами», решается экспертной системой (ЭС3);

подзадача 6 – «Планирования и контроля выполнения ремонтных ра бот», решается экспертной системой (ЭС4);

подзадача 7 – «Планирования и контроля оплаты зака зов», решается экспертной системой (ЭС5). Технологический элемент решает задачу координации ( k -задача) методами экспертных систем (ЭС6).

Для передачи промежуточных результатов решения подзадач и получение функциональным элементов координирующего воздействия в ГиИС используются глобальные переменные – пере менные-результаты и переменные-команды. Порядок работы функциональных элементов определя ется декомпозицией u сложной задачи u, а также рекомендациями экспертов.

€ Предназначенная для прогнозирования (подзадача 1) нейронная сеть генерируется заново для каждого разработанного плана. Это связанно с тем, что для экспертов наиболее важный аспект про гноза это совместный выпуск указанных в плане изделий, а каждый план уникален. Для обучения НС используются обучающие примеры, которые состоят из пары «требуемое количество изделия» «было ли это количество изготовлено», вход и выход соответственно. Число обучающих примеров и количество итераций обучения задается пользователем.

Для генетического алгоритма (подзадача 2) функция приспособленности представляет собой сумму единиц ресурса затраченных на производство деталей каждого вида. Приспособленность рассчитывается как отношение затраченного ресурса к имеющемуся ресурсу на складе. Так как для одного изделия может быть задействовано несколько ресурсов, то после определения максимально го возможного количества изделия, которое может быть изготовлено с использованием только од ного ресурса, выбирается минимальное значение количество изделия среди максимумов, получен ных для каждого ресурса. Это позволяет получить плановый перечень, с указанием максимального количества изделий, которые могут быть выпущены, исходя из всех имеющихся материальных ре сурсов.

Экспертные системы (подзадачи 3-7 и k -задача) содержат продукционные базы знаний сле дующих экспертов из СППР: ЭС1 – главный конструктор;

ЭС2 – главный технолог;

ЭС3 – началь ник отдела материально-технического снабжения;

ЭС4 – начальник электромеханического отдела;

ЭС5 – начальник отдела продаж;

ЭС6 – начальник производственного центра. В системе использу ется метод рассуждений в прямом направлении.

Для ввода данных разработан «модуль ввода и трансляции входных данных в язык системы», выполняющие первичный анализ полученных данных и в зависимости от их типа направляющие информацию соответствующему функциональному элементу. «Модуль вывода результатов» пре доставляет полученные результаты работы ГиИС в виде графиков и текстового описания. Данные могут вводится вручную или импортироваться из базы данных [2].

Результат работы системы — рекомендуемый оперативный график работы производства, прогноз по его выполнению, а также количество использованных/необходимых для его выполнения ресурсов. Система представляет их в удобной графической форме в виде графиков и отчётов. В про грамме реализована возможность сравнить результаты решения для задачи с координацией и без.

- 12 В мире научных открытий, 2010, №4 (10), Часть Реализована возможность выдачи объяснений, отображающих динамику процесса формирования оперативного графика.

Программа работает в среде операционной системы Windows XP/Windows 2003, требует не менее 1 Гб места на жестком диске, 1 Гб оперативной памяти, процессор с тактовой частотой не ниже 2,2 ГГц, предпочтительнее многоядерный.

Программное обеспечение написано на VB.NET. Общий объем кода более 5000 строк. База данных программы построена на основе свободно распространяемой СУБД MS SQL Express.

Апробация гибридной системы планирования выполнена на данных, взятых с ООО завод «Калининградгазавтоматика». Объёмы обработанной информации: более 5000 заказов, содержащих в сумме более 13000 позиций;

количество инструментов и производственного оборудования пре вышает 1500;

номенклатура производимых изделий и применяемых материалов около 89000. Раз меры баз знаний функциональных элементов от 8-ми до 40, а технологического элемента ( k -задача) 15 продукций.

В ходе экспериментов: выбирался месяц;

задавалось количество планёрок (от 2 до 15);

вы полнялся запуск системы для имитация работы СППР как последовательности планерок;

прогнози ровалась выполнимость плана нейронной сеть;

сравнивалась работа ГиИС в режиме без координа ции и с координацией;

при изменении перечня заказов запускался генетический алгоритм, для оп тимизации количества изготавливаемых изделий исходя из текущего количества ресурсов.

Апробация разработанной «Гибридной системы планирования» позволила выявить следую щие факты: перечень проблемных ресурсов (наблюдается постоянная нехватка);

определить суще ственные факторы, влияющие на весь план в целом (команды диспетчера, выводы экспертов);

опре делить перечень проблемных изделий (срываются заданные сроки и объёмы выпуска).

Качественное улучшение составленного плана достигнуто путём своевременного заказа не достающих материалов и комплектующих (в протоколе планёрке указан перечень и срок поставки), планированием ремонтных работ и разработки документации.

Составленные по результатам моделирования оперативные графики сборочного и механооб рабатывающего производства были проверены на выполнимость нейронной сетью и результаты проверки подтвердили правильность полученных результатов с погрешностью не более 10%.

Полученные результаты показали состоятельность разработанных моделей, а полученная по ПС-методологии функциональная ГиИС с координацией релевантно отображает моделируемые процессы и явления, что наглядно показано на примере ООО завод «Калининградгазавтоматика».

Список использованных источников 1. Колесников А.В., Солдатов С.А. Теоретические основы решения сложной задачи опера тивно-производственного планирования с учётом координации. // Вестник Российского государст венного университета им. Иммануила Канта. Вып. 10: Сер. Физико-математические науки. – Кали нинград: Изд-во. РГУ им. И. Канта, 2009. – С. 82-98.

2. Колесников А.В., Солдатов С.А. Интеллектуальная система оперативно производственного планирования предприятий с мелкосерийным характером производства. // НА УЧНАЯ СЕССИЯ МИФИ-2006. – М.: МИФИ, 2006. Т.3. С. 120-121.

УДК 658.512. Р.Г. Хабибрахманов Пермский государственный технический университет г. Пермь, Россия ОПТИМИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА РАЗРАБОТКИ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ПРЕДПРИЯТИЯ Рассмотрены проблемы связанные с разработкой программного обеспечения внутри инфор мационной системы предприятия. Представлен метод оптимизации процесса разработки на осно ве концепции взаимодействующих процессов.

Технологии производства программного обеспечения развиваются из года в год, однако до сих пор остро стоит проблема оптимизации процесса разработки. На примере отдела разработки дополнительного программного обеспечения, в рамках корпоративной информационной системы рассмотрим пример решения технических заданий, в дальнейшем просто задач.

Итак, будем рассматривать модульную корпоративную систему класса систем распределения ресурсов предприятия (ERP) [1]. Поступившая задача решается в информационно-техническом от - 13 В мире научных открытий, 2010, №4 (10), Часть деле. Руководитель отдела производит классификацию задачи и относительно ее параметров назна чает исполнителя, наиболее подходящего для ее решения по своим профессиональным качествам, а также имеющий знания в той функциональной области, в которой она представлена. После этого определяется трудоемкость задачи и исполнитель приступает к ее решению.

В рамках анализа поступившей задачи, исполнитель продумывает весь цикл решения, начи ная от постановки проблемы, существующих входных параметров и заканчивая конечным результа том. При этом определяется вид разработки. В зависимости от функциональности исполнитель должен использовать соответствующие данные репозитория (хранилища данных). Вид разработки определяет основные шаги разработчика, то, как будет представлен конечный результат, и какие компоненты информационной среды необходимо использовать.

Анализ разработки исполнителем зависит от его опыта и профессионализма. И в рамках лю бого проекта, руководители пытаются свести к минимуму время решения каждой задачи.

В данной статье предлагается метод, позволяющий приблизиться к оптимальному механизму управления проектами и сократить время решения его задач.

Рассмотрим процесс разработки программного обеспечения, применяя так называемую CSP концепцию (концепция взаимодействующих последовательных процессов), разработанную Чарль зом Хоаром [2]. Согласно CSP, сначала вводится множество элементарных событий (алфавит), за тем из них конструируются процессы, причём из только что описанных процессов можно строить новые.

Будем рассматривать процесс разработки программного обеспечения, основанного на сле дующих правилах:

- руководитель ИТ-отдела классифицирует каждую поступившую задачу относительно функ циональной области;

- разработчик тратит определенно известное время на решение задачи с момента ее поступле ния;

- целью является минимизация времени решения задачи;

- под временем решения задачи понимается время с момента поступления задачи в ИТ-отдел, до момента ее успешного тестирования.

Пусть имеется задача wi из множества задач, где i = 1, N i, определена функциональная об ласть задачи O j из множества областей. Так как в качестве информационной системы выступает ERP-система, мы имеем определенный набор функциональных областей, которые соответствуют модулям системы j = 1, M j (например, модуль «контроллинг» - CO, «управление материальными потоками» - MM и т.д.).

Назовем процессом – разработку программного обеспечения для решения поставленного тех нического задания (задачи). В рамках csp-концепции определим алфавит процесса, который будет состоять из набора событий принадлежащих множеству событий объекта Es, s = 1, K s.

В результате определив набор событий и их последовательность, получаем модель решения технического задания, еще на уровне классификации задачи, то есть до назначения исполнителя.

К примеру, поступила задача в рамках предприятия под названием «распределение стоимост ной оценки». Руководитель ИТ-отдела определяет функциональную область данного технического задания – «управление материальными потоками», далее ММ. Также определяется набор таблиц, содержащихся в репозитории, которые хранят набор данных, принадлежащих классифицированной функциональной области. К ним будут производиться информационные запросы, для определения искомых выходных данных.

Видом разработки является «отчет». Это означает, что необходимо разработать интерфейс се лекционного экрана, для ввода входных параметров. А выходные данные будут представлены в ви де таблицы с рядом функциональных возможностей, таких как фильтрация, подсуммировка значе ний, определение полей выходного каталога и т.д. (как правило, зависит от информационной систе мы). В зависимости от потребности конечного пользователя, необходимо предусмотреть возмож ность выгрузки данных в сторонние системы.

Таким образом, получим модель пути процесса разработки программного обеспечения, отно сительно классифицированных параметров (рис. 1):

- 14 В мире научных открытий, 2010, №4 (10), Часть Рис. 1. Процесс разработки ПО.

где ММ, CO, FI – примеры функциональных областей из общего репозитория;

Отч, мод, фор – примеры видов разработок, соответствующих «созданию отчета», «модифи кации» и «созданию формуляров». В результате составляем алфавит процесса разработки про граммного обеспечения для задачи w1.

Теперь руководитель ИТ-отдела, еще до назначения исполнителя, может оценить реальную трудоемкость задачи, спланировать пути ее решения, опираясь на функциональную область и вид разработки назначить исполнителя опираясь на классифицированные параметры входной задачи.

Таким образом, исполнитель, прикрепленный к задаче, для нахождения ее решения, не должен тра тить время на ее анализ и составления плана решения.

С развитием данной системы, становится возможным создание некой базы знаний, которая содержит в себе готовые шаблоны по решению схожих по функциональности и виду разработки задач. Использования данного метода значительно сократит время анализа разработки и поможет использовать «готовые решения». Поддерживая жизненный цикл базы знаний на основе принципов построения MDM-систем (Master Data Management system или система нормативно-справочной ин формации) [3], специалисты ИТ-отдела, имеют в распоряжение актуальные на «сегодняшний день»

данные предприятия или компании, в которые внедрена информационная система.

В результате за счет оптимизации анализа поступившей задачи, руководитель ИТ-отдела со кращает время на ее выполнение, сняв часть работы с плеч исполнителя. При этом сформировав базу знаний, которая пополняется с анализом каждой новой задачи, отдел информационных техно логий в общем экономит время на разработку дополнительного программного обеспечении в рам ках всего проекта и одновременно имеет базу для решениях каких-либо стандартных задач, или же повышения квалификации исполнителей на основе существующих готовых решений.

Список использованных источников 1. О'Лири Д. ERP системы. Современное планирование и управление ресурсами предпри ятия. М.: Вершина, 2004. 272 с.

2. Хоар Ч. Взаимодействующие последовательные процессы: Пер. С англ. – М.: Мир, 1989.

264 с.

3. Berson A., Dubov L. Master Data Management and Customer Data Integration for a Global En terprise. N.Y.: McGraw-Hill, 2007. 432 p.

В мире научных открытий, 2010, №4 (10), Часть МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В ТЕХНИЧЕСКИХ И ИНЖЕНЕРНЫХ ПРИЛОЖЕНИЯХ УДК 621.382. А.В. Стариковский, Д.М. Михайлов Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ»

г. Москва, Россия ИССЛЕДОВАНИЕ МЕХАНИЗМОВ ПРОВЕДЕНИЯ АТАК НА RFID-СИСТЕМЫ В целях обеспечения конфиденциальности и защиты личных данных при использовании RFID-систем необходимо качественное программное обеспечение, способное отражать боль шинство типовых атак. Благодаря широкому применению RFID-систем количество таких атак растет с каждым днем, поэтому защита таких систем является весьма актуальной за дачей. Анализ существующих вирусов поможет при создании качественной и надежной защи ты против них.

Для создания качественного антивируса, способного предотвратить атаки на RFID системы, необходимо проанализировать приемы, которыми могут воспользоваться создатели RFID-вирусов и разработать на основе анализа их классификацию.

RFID-вирусы ограничены в размере памяти метки, на которой они распространяются, и поэтому большинство стандартных приемов атаки для подобных вирусов недоступно.

В качестве параметров классификации RFID-вирусов были выбраны:

1. Способ проникновения: вирусы, использующие SQL-инъекции;

вирусы, использующие переполнение буфера;

вирусы, использующие вставки кода.

2. Тип атакуемой платформы: одноплатформенные или кроссплатформенные.

3. Тип вредоносного воздействия: размещение троянской программы, вывод системы из строя, открытие доступа к внешнему управлению системой, хищение информации, несанкцио нированное изменение информации в базе данных.

Рассмотрим особенности технической реализации простейшего RFID-вируса. Пусть RFID система выглядит следующим образом. Существует некоторый поставщик продовольствия и магазин, где это продовольствие реализуется. Для транспортировки продовольствия от постав щика в магазин используются многоразовые контейнеры, каждый из которых оборудован RFID тегом, доступным для записи и для чтения. После того, как у поставщика в контейнер помеща ется какой-либо продукт (например: яблоки и груши) в RFID-тег записывается информация о погруженном товаре. После того, как товар отгружен в магазине, информация из RFID-тега счи тывается и поступает в базу данных программного обеспечения магазина.

Подобная RFID-система проста с точки зрения архитектуры. Она состоит из базы данных, нескольких считывающих/записывающих устройств, а также самого программного комплекса, осуществляющего обработку информации. Стандартная таблица базы данных подобной систе мы выглядит следующим образом: для тега 123 значение параметра ContainerContents равно «Яблоки», а для тега 234 значение параметра ContainerContents равно «Груши».

Рассмотрим модель вируса, который осуществляет атаку на данную систему. Пусть вирус распространяется посредством RFID-тега и использует механизм SQL-инъекции.

Простейший вид SQL-инъекции заключается в добавлении копии собственного кода SQL инъекции ко всем данным базы поражаемого программного комплекса. Таким образом, при по падании измененных вирусом данных на другие RFID-теги они тоже заражаются. Заражение в рассматриваемой системе происходит при обновлении информации о содержании контейнера.

Если RFID-тег на контейнере будет поражен в системе поставщика, то этот же вирус может по разить и программное обеспечение системы магазина.

Пример SQL-инъекции может выглядеть следующим образом:

бананы;

UPDATE NewContainerContents SET ContainerContents = ContainerContents || '';

[SQL Injection]'';

В данной директиве указывается, что во все строки таблицы NewContainerContents в поле ContainerContents дописывается текст самой SQL-инъекции, чтобы вирус мог распространяться.

Следует отметить, что этот вариант SQL-инъекции является рекурсивным, что критично для вируса.

Рекурсивность вытекает из самого вида SQL-инъекции:

[SQL Injection] = UPDATE NewContainerContents - 16 В мире научных открытий, 2010, №4 (10), Часть SET ContainerContents = ContainerContents || '';

[SQL Injection]'';

Однако злоумышленником может использоваться и следующий прием. Большинство баз данных поддерживают механизм, согласно которому SQL-запрос может получить список вы полняемых в данных момент SQL-запросов.

Так, например, в Oracle такой запрос выглядит следующим образом:

SELECT SQL_TEXT FROM $sql WHERE INSTR( SQL_TEXT,'`')0;

Аналогичные команды существуют и в PostgreSQL, и в MySQL. Таким образом, вирус может быть в модифицированном виде:

Contents=Raspberries;

UPDATE NewContainerContents SET ContainerContents= ContainerContents || ';

' || CHR(10) || (SELECT SQL_TEXT FROM v$sql WHERE INSTR(SQL_TEXT,'`')0);

Во многих базах данных в зависимости от нагрузки процессора и быстродействия может иметь место существенная задержка в выполнении SQL-запросов. Так, в PostgreSQL такая за держка приведет к тому, что в списке текущих исполняемых запросов будет значиться 'IDLE'.

Исключение составляет лишь Oracle, где задержка на работе системы не сказывается.

В результате запрос SELECT SUBSTR(SQL TEXT,43,127)FROM $sql WHERE INSTR(SQL TEXT,..payload...)0) отработает без особых проблем.

Стоит учитывать возможность альтернативного способа обращения к исполняемым в на стоящий момент SQL-запросам. Изменяя способ обращения к запросам, можно разнообразить вирусный код, а значит, сделать его обнаружение более сложным. Этот нюанс также стоит учи тывать при защите RFID-систем.

RFID-вирус, заразивший систему, может распространяться через заражение других RFID тегов, обрабатываемых зараженной системой. Но такие вирусы могут быть опасны и из-за того, что они могут содержать условие. Согласно условию любое деструктивное действие этими ви русами будет осуществляться только через какое-то время. Иначе говоря, у вируса будет время на распространение и только после этого будет осуществлена сама атака. Например, все базы данных, пораженные вирусом, будут одновременно уничтожены. Такой вариант возможен именно благодаря тому, что в SQL синтаксисе предусмотрена возможность условного выполне ния тех или иных команд.

Слабым местом подобных вирусов является их привязка к конкретной структуре базы данных. То есть в самой SQL-инъекции используется наименование таблиц базы данных. Это означает, что злоумышленник должен заранее хорошо знать атакуемую им систему. Однако это не всегда означает универсальность вируса. Возможно улучшение текста SQL-инъекции таким образом, чтобы в ней отсутствовало указание на конкретную таблицу базы данных. Язык SQL позволяет это сделать. Но и у такого приема есть слабые места. Дело в том, что если запрос SQL-инъекции будет недостаточно интеллектуальным с точки зрения выбора поражаемых таб лиц, то могут быть изменены данные таблиц, которые необходимы для распространения вируса.

Поясним на примере. В случае с поставщиком и магазином к таким данным относятся номера тегов. Таким образом, вирус, исказив номера тегов, сам же преградит себе путь к распростране нию, так как RFID-система уже не сможет определить, в тег какого контейнера какие данные помещать.

- 17 В мире научных открытий, 2010, №4 (10), Часть ПРИКЛАДНАЯ МАТЕМАТИКА И МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ УДК 004. М.С. Козаченко, В.В. Славский Югорский Государственный Университет г. Ханты-Мансийск, Россия СПЕКТРАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ВЕЙВЛЕТОВ СЕМЕЙСТВА ДОБЕШИ В работе предложен новый подход в оценке спектральных свойств вейвлетов. С использова нием компьютерной алгебры получено аналитическое решение задачи определения "эффективной" частоты и амплитуды вейвлетов на основе вариационного подхода.

Важным направлением в цифровой обработке результатов физических исследований является спектральный анализ сигналов. В настоящее время традиционные способы определения спектров сигналов основаны на использовании разложения функций в ряды Фурье или преобразования Фу рье. Наряду с положительными свойствами Фурье преобразования, такими как линейность и уни тарность, преобразование Фурье не обладает свойством локальности, т.е. для его выполнения необ ходимо знать сигнал на всей временной оси. В последнее время для исследования динамики спек тра часто используют вейвлет разложение [1].

В данной работе предложен новый подход в оценке спектральных свойств вейвлетов. С ис пользованием компьютерной алгебры получено аналитическое решение для определения "эффек тивной" частоты и амплитуды вейвлетов на основе вариационного подхода.

Рассмотрим предлагаемый метод на конкретном примере вейвлета Добеши.

N = 1, 2,3,K - действительный сигнал (t ) определенный на про dbN, Вейвлет Добеши межутке I = [0, 2 N 1], непрерывный при N 2 [4]. Будем искать гармоническую функцию a cos(t + ), которая наиболее близко в среднеквадратичном аппроксимирует данный сигнал на промежутке I, т.е. решим задачу оптимизации 2 N [ (t ) a cos(t + )] min a,, dt, Для решения поставленной задачи рассмотрим функционал:

2 N [ (t ) A cos t B sin t ] I ( A, B, ) = dt, (t ) равный среднеквадратичному отклонению сигнала от гармонической функции a cos(t + ) = A cos(t ) + B sin(t ) [2]. Определим в Гильбертовом пространстве L [0, 2 N 1] векторы u = {cos( t )}, v = {sin( t )}, s = { (t )}, при 0 t 2 N 1, данная задача сводится к нахождению минимума функции J ( ) = min A,B I ( A, B, ) = min A,B s Au Bv, значение 0 при котором достигается минимум J ( ) назовем "эффективной" (или главной) час тотой вейвлета (t ).

Другую, часто используемую в практике (MatLab), характеристику вейвлета определяют как число осцилляций функции (t ) -- то есть число обращений в нуль этой функции.

Значение J ( ) равно квадрату длины перпендикуляра опущенного из конца вектора s на плоскость векторов u, v. Используя определитель Грамма можно выписать формулу для J ( ), - 18 В мире научных открытий, 2010, №4 (10), Часть ( s, s ) ( s, u ) ( s, v ) det ( s, u ) (u, u ) (v, u ) ( s, v ) (u, v ) (v, v ), J ( ) = min s Au Bv = (u, u ) ( v, u ) A, B det (u, v ) ( v, v ) где 2 N (t ) cos( t ) dt = Re e it (t ) dt, ( s, u ) = 2 N 1 ( s, v ) = (t ) sin( t ) dt = Im e i t (t ) dt.

второе равенство следует из того, что вейвлет (t ) имеет конечный носитель I = [0, 2 N 1].

Следовательно, значение J ( ) выражается через оконное преобразование Фурье вейвлета (t ).

( s, s ) J ( ), 0 S 1 будем интерпретировать как долю энергии [] Величину S [ ] = ( s, s ) a cos(t + ), функцию S [ ] будем называть сигнала соответствующую гармонике "эффективным" спектром вейвлета (t ).

Применяя полученные формулы для вейвлета db1, находим 2( 2 cos( ) 2 + 4 cos( ) sin( ) cos( ) + 2 2), J ( ) = ( sin( ) cos( ) + ) (1 cos ( ) ) и, соответственно, "эффективный" спектр db1 равен S [ ] = ( sin ( ) cos ( ) ) J ( ), получим значение "эффективной" круговой частоты:

Вычисляя минимум 0 = 5.173694275 и соответствующее значение "эффективного" спектра вейвлета db1 равное S [0 ] = 0.8720067201.

Аналогичные исследования были проведены для других вейвлетов (t ) семейства Добеши – db 2, db3, db 4 … db10. С помощью графических средств системы MatLab, были получены графики вейвлетов (t ) и соответствующих им функций S [ ].

Используя численные методы интегрирования системы MatLab, получаем уточненную табли цу значений "эффективной" круговой частоты 0 и "эффективного" спектра S [0 ] :

Таблица db1 db 2 db3 db 4 db 5 db 6 db 7 db 8 db 9 db 0 5.1810 4.5910 4.6210 4.3010 4.3510 4.1710 4.3910 4.4810 4.3310 4. S [0 ] 0.8718 0.4872 0.3345 0.2544 0.2049 0.1727 0.1468 0.1297 0.1159 0. Определение динамики изменения частоты методом среднеквадратичной оптимизации пред почтительнее Фурье анализа по устойчивости к локальным изменениям сигнала, по точности изме рений, а также при исследованиях сигнала на малом временном интервале. Данный подход более естественен с физической точки зрения, чем характеристика частоты сигнала как число осцилляций функции (t ) - то есть число обращений в нуль этой функции, часто используемой на практике.

Работа выполнена при поддержке ФЦП «Научные и научно-педагогические кадры инноваци онной России» на 2009-2013 годы (Госконтракт № 02.740.11.0457).

- 19 В мире научных открытий, 2010, №4 (10), Часть Список использованных источников 1. Блаттер. К. «Вейвлет-анализ. Основы теории». (Перевод с нем. Т.Э.Кренкель). – Москва. – 2004. – 280 с.

2. Козаченко М. С., Славский В.В. «Определение мгновенной частоты сигнала методом среднеквадратичной оптимизации», Материалы двенадцатой региональной конференции по мате матике «МАК-2009» (г. Барнаул, 19-21 июня 2009 г.). – Барнаул. – 2009.

3. Maple 11 Help.

4. Wavelet Toolbox™ 4User’s Guide.

УДК 512. Н. Равшанов, Б. Абдурахманов, Д.К. Шарипов Институт математики и информационных технологий АН РУз г. Ташкент, Узбекистан КОНСТРУКТИВНАЯ СИСТЕМНАЯ МЕТОДОЛОГИЯ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ДЛЯ АНАЛИЗА И ИССЛЕДОВАНИЯ ПРОЦЕССА ФИЛЬТРОВАНИЯ ИОНИЗИРОВАННЫХ РАСТВОРОВ Для защиты подземных вод от источников загрязнения и производства экологически чис тых продуктов их необходимо фильтровать с помощью специальных фильтрирующих агрегатов.

Для анализа функционирования технологического процесса фильтрования смесей, определения ос новных параметров и их диапазонов изменения, а также режимов работы фильтрующего агре гата разработаны математическая модель, численный алгоритм и программные средства и про ведены вычислительные эксперименты на ЭВМ с реальными технологическими данными.

Введение. В последнее время одна из острых проблем мирового масштаба - это защита и охрана окружающей среды от техногенных факторов и человеческого воздействия. Для улучшения, стабилизации и защиты окружающей среды, сточных и подземных вод от источников загрязнения необходимо разработать эффективные методы и технологии, с помощью которых можно решать указанные выше проблемы. В технологии для очистки сильнозагрязненных и ионосодержающих растворов используются различные по принципу работы фильтровальные агрегаты. Процесс фильт рования также имеет особую роль в большом цикле производства продуктов, имеющих обществен ный статус при получении конечного продукта. Поэтому для достижения максимально лучшего результата по очистке конечного продукта от нежелательных примесей в процессе фильтрования последний должен быть организован как технологический цикл с оптимальными параметрами, включая характеристики самого фильтра и режима его работы. Поскольку процесс фильтрования особенно сильно загрязненных жидких ионизированных растворов представляет собой сложный нестационарный процесс, зависящий от многих факторов, то решение проблемы оптимизации управления представляет собой весьма серьезную задачу.

Материалы и методы. Один из методов решения указанной задачи, рассмотренный в на стоящей работе, основан на создании и реализации конструктивной системной методологии мате матического моделирования (ММ) и вычислительного эксперимента (ВЭ) на ЭВМ с целью опреде ления и исследования основных параметров, их диапазонов изменения и отклика каждого из них на технологический процесс в целом, в зависимости от физико-механических свойств и химического состава фильтрируемой суспензии.

Данная методология реализуется в виде взаимосвязанной цепочки «информационная и ма тематическая модель – алгоритм – программные средства».

Надо подчеркнуть, что так как суспензия в своем составе, наряду с ионными примесями, содержит гель-частицы различных размерностей и свойств при фильтровании, то: во-первых, час тицы, находящиеся в них, кольматируются в порах фильтра, что приводит к их набуханию, и часть из них, оседая на поверхности фильтра, образует слой осадка, в результате чего его пропускная способность уменьшается и в итоге давление внутри фильтра постепенно будет расти и происхо дит переупаковка слоев осадка и его сжатие, вследствие чего происходит неправильное переключе ние фильтровального агрегата;

во-вторых, жидкий раствор, подвергавший фильтрации, полностью не очищается от нежелательных ионов и гель-частиц, в результате чего, попадая в окружающую среду, ухудшает экологическое состояние рассматриваемого региона и происходит загрязнение подземных вод и качества последнего продукта в целом.

- 20 В мире научных открытий, 2010, №4 (10), Часть С учетом сказанного выше на основе линейных и нелинейных законов гидродинамики и ки нетики процесса разработана ММ [1-2]:

w d w w P HK 0 2 w w + Re w = Eu Re +3 ;

(1) t x 1 3 dt x H0 x (1 3 )(1 ) 1 d P m = ;

(2) x Eu Re(1 ) dt µ 0 (w) = (1 m0 ) + ;

(3) t x t t H0 x = ( ) ;

3 = ;

(4) t d d 3 1 d 1 w d w = + (1 + 3 + (5) ;

2 dt 1 d t mH 0 (1 1 ) mH 0 (1 1 ) dt dt v = Sw ;

(6) t w ni N 0 N i Da 2 ni Db P ni = 0 + +2 + ;

(7) t H 0 m x ni m t H m x 2 PH 0 x N i n 0 ni a = (8) t a bN i N 1 N с начальными } H 0 Bx =e ;

3 = 0;

= 0;

w = 0;

n1 = 0;

n2 = 2 ;

N 2 = 1;

N 1 = 3 при t = 0 (9) и граничными ( ) 2 BH t () BH BH I 0 2 d ;

0 e Bt I 2 2 H t + ( x, t ) = 0 e e BH 0 при x = 1;

(10) n1 w a 0 H 0 n = 0, = ;

n2 = x x w0 N } при x = 0, = 1;

P = 1;

n1 = 1 / n0 ;

n2 = 0;

w = 1;

(11) условиями, где m0 (1 m) w 1 (t ) = ( x, t )dx, (t ) = ( x, t )dx;

B=, Eu = число Эйлера;

w P0 m 0 k0 w Re = - число Рейнольца.

µH Для замыкания системы (1) - (11) добавляются уравнения эквивалентности обмена n1+ n2= n0 ;

N1+ N2= N0, (12) где n0 - исходная концентрация в растворе иона, вводимого в колонку, N0 обменная ёмкость по глощения сорбента.

Из постановки задачи следует, что она описана с помощью системы нелинейных уравнений в частных производных, и получить аналитическое решение затруднительно. Поэтому для интегриро вания задачи разработаны эффективный численный алгоритм с автоматическим выбором шага ин тегрирования по времени и программные средства для проведения ВЭ на ЭВМ [2].

Разработанный математический инструмент апробирован на примере осветления природных вод от гель-частиц и различных ионов. ВЭ выполнялись по данным распределения концентрации - 21 В мире научных открытий, 2010, №4 (10), Часть солей при обессоливании воды промышленной установкой химического цеха комплексной очистки ТашГРЭС для Н-катионирования первой ступени очистки воды от ионов кальция, магния и натрия.

Из проведенных ВЭ видно, что в рассматриваемый период времени с ростом коэффициента сжимаемости фильтра скорость осаждения гель-частиц в поровом пространстве параболически рас тет. Концентрация внутри колонки изменяется аналогично, но с выпуклостью вверх. Наглядно из менение концентрации со временем как функции скорости осаждения гель-частиц можно видеть из проведенных ВЭ на ЭВМ, в частности видно, что частицы осаждаются по толщине слоя фильтра неравномерно. В связи с закупориванием пор фильтра гель-частицами скорость фильтрования уменьшается, создавая дополнительное давление внутри колонки агрегата.

С образованием слоя осадка над поверхностью фильтра скорость осаждения и проникнове ния гель-частиц внутри фильтровальной перегородки уменьшается. Процесс насыщения пор фильт ра взвешенными частицами, с достаточной для практики точностью, можно принять выполняю щимся по линейному закону.

Результаты ВЭ показали, что концентрация обменивающих ионов в растворе экспоненциаль но уменьшается. За счет уменьшения их концентрации в растворе увеличивается концентрация об менивающих ионов в сорбенте. Согласно выполненному ВЭ со временем объем фильтрата парабо лически растет с незначительной кривизной вверх.

Из проведенных ВЭ видно, что рост начальной скорости фильтрования приводит к сокраще нию времени переключения фильтра. Для адекватности разработанного ММ сопоставлены рас четные модельные данные с опытными экспериментальными данными Бейлиса и они не превы шают 5%.

Основные выводы. Проведенные ВЭ на ЭВМ показали, что в результате кольматации гель частиц, находящихся в воде, в порах ионитного фильтра снизились скорость ионного обмена и время продолжительности работы фильтровального агрегата в зависимости от степени мутности раствора.


Теоретическое (расчетное) время переключения при отсутствии концентрации взвеси в воде равно 16.6 ч, при добавлении концентрации взвеси в воде 0.0001 время переключения - 13.7 ч, при концентрации 0.0003 - 15.1 ч. Анализ проведенных ВЭ показал, что при предварительной очистке суспензии от гель-частиц время работы ионитного фильтра повышается на 9-13% в среднем.

Проведены ВЭ для определения распределения концентрации солей лимонной кислоты со временем. Теоретическое время проскока без концентрации взвеси равно 21 мин, с добавлением концентрации взвеси = 0.0001 - 17 мин., а практическое время проскока - 25 мин. Теоретическое и экспериментальное время насыщения без концентрации взвеси равно 110 мин, а с концентрацией взвеси – 93 мин. Нужно отметить, что при решении задачи массообмена с кольматацией за указан ное время адсорбционный процесс прекратился, однако, концентрация ионита насыщена не полно стью. Этот эффект объясняется тем, что гель-частицы, кольматируя ионитный фильтр, как бы «изо лируют» зерна ионита и тем самым представляют контакт с жидкой фазой.

Для фильтрования суспензии также использовались многослойные фильтры. ВЭ показал, что при их фильтровании с помощью двухслойного фильтра растет степень очистки растворов от при месей, а время эксплуатации фильтра увеличивается в 1,2 – 1,3 раза.

Список использованных источников 1. Равшанов Н., Шерматова Г.У. Исследование сложных технологических процессов фильт рования многокомпонентных суспензий и управление ими // Химическая технология. Контроль и управление. – Ташкент, 2008. - №6.-С.41-47.

2. Равшанов Н., Шерматова Г.У. Вычислительный эксперимент для аннализа и исследова ния нестационарного технологического процесса фильтрования ионизированных жидких растворов // Технические и естественные науки. – Москва, 2006. - N 6. - С. 192-196.

- 22 В мире научных открытий, 2010, №4 (10), Часть ПРОМЫШЛЕННОСТЬ. ХИМИЯ УДК 621.315. Г.К. Сафаралиев, Б.А. Билалов, М.А. Гитикчиев, Д.С. Даллаева, Е.К. Магомедова Дагестанский государственный технический университет г. Махачкала, Россия ФОРМИРОВАНИЕ СТРУКТУР Al2O3/AlN МАГНЕТРОННЫМ РАСПЫЛЕНИЕМ Al В ВЧ АКТИВИРОВАННОЙ ПЛАЗМЕ АЗОТА Целью данной работы являлось изучение физико-технологических основ низкотемператур ного процесса формирования наноразмерных слоёв нитрида алюминия (AlN) на подложках из сапфира (Al2O3) c применением ионно-плазменных процессов.

Классические полупроводниковые материалы (Si, Ge, GaAs) используемые в твердотельной электронике, обладают недостаточной тепловой, барической и радиационной стойкостью. AlN име ет высокие значения критического (электрического) поля пробоя, большую радиационную стой кость, механическую прочность, является термостойким материалом, слабо подвержен окислению на воздухе при температурах выше 600°С, а также устойчив к воздействию кислот, расплавленных металлов и водяных паров. Таким образом, AlN может применяться в полупроводниковых устрой ствах работающих в экстремальных условиях. Однако получение совершенных эпитаксиальных слоев (ЭС) AlN, пригодных для применения в производстве изделий твердотельной электроники затруднено из-за отсутствия собственных подложек. Поэтому исследование возможности получения ЭС AlN на подложках из монокристаллического Al2O3 весьма актуально.

Для проведения исследований была использована стандартная установка вакуумного напы ления УМН-30 оснащенная двумя магнетронами кольцевого типа, источником ионов ИИ-4. Уста новка была дополнена устройством для подогрева подложек до 15000К [1], реактором ВЧ активи рованной азотной плазмы, регуляторами расхода газов. Плавность перехода от сапфира к нитриду алюминия предполагает меньшие напряжения структуры в целом. Поэтому технологический цикл начинается проведением модификации приповерхностного слоя сапфира путем формирования на подложке буферного слоя (азотирования) AlN с целью согласования параметров кристаллических решеток получаемого гетерослоя. Для этого проводилось азотирование подложки путем внедрения (имплантации) ионов азота в монокристаллическую подложку сапфира (ориентации 0001) с по следующим высокотемпературным отжигом при 1400-16000К в атмосфере азота. Для азотирования сапфировой подложки был использован источник ионов ИИ-14, вмонтированный в рабочую каме ру установки УВН-30М. Энергия имплантирующих ионов азота составляла 85-90кэв, доза 6500 7000 мкКл/см. Источник ионов ИИ-14 применяли также для очистки подложек посредством распы ления поверхностного слоя направленным расфокусированным пучком ионов аргона. Напряжение и ток разряда в источнике при этом составляли 3 кВ и 150 мА соответственно. После обработки ионами азота подложки сапфира приобретали темно серую окраску. Данные электронографии и дифрактометрии свидетельствовали об аморфизации поверхности и ухудшении структурного со вершенства приповерхностной области подложки. Отжиг в смеси аргона и азота при температуре 1350 – 16200 К позволил восстановить качество поверхности подложек (сапфир приобрел первона чальную прозрачность).

Применение тонкого приповерхностного слоя, полученного в результате нитридизации под ложек сапфира, в эпитаксиальной технологии формирования слоев нитрида алюминия позволило снизить температуру его ориентированного роста. Приближение процесса зародышеобразования к гомогенному, в случае применения подслоя, предполагает возникновение более сильного взаимо действия на границе подложка – слой. Это позволяет, как правило, получить эпитаксиальные слои с более совершенной структурой. Рентгеноструктурный анализ подтвердил наличие азота в глубине сапфировой подложки 20 ангстрем.

При температурах подложки 1000- 15000С химическая активность молекулярного азота для образования AlN крайне мала, и в связи с этим необходимо доводить молекулярный азот до ато марного (химически активного) состояния. Поэтому для формирования наноразмерных слоев нит рида алюминия на азотированных сапфировых подложках была применена ионно-плазменная ме тодика, основанная на совместном использовании процесса магнетронного распыления (на посто янном токе) мишени из высокочистого алюминия в плазме аргон/азотной смеси и активации азота ВЧ реактором.

- 23 В мире научных открытий, 2010, №4 (10), Часть В результате проведенных экспериментов на подложках сапфира была формирована структу ра ориентационным соотношением (0001) Al2O3. /(0001) AlN. Структурный и химический анализ по лученной пленки AlN проводился на установке Quanta 200. Морфология поверхности полученной пленки AlN исследована методами сканирующей зондовой микроскопии. Шероховатость, найден ная по 10 экстремальным точкам (самым высоким и самым глубоким) составляла12,1646 нм.

В результате проведенной работы разработана технологическая оснастка и отработана мето дика проведения в едином цикле совмещенного процесса ионной очистки, получения согласован ного переходного слоя посредством азотирования поверхности сапфировой подложки по плоскости (0001) и формирования на них совершенных эпитаксиальных слоев AIN.

Работа выполнена при финансовой поддержке проекта в рамках федеральной целевой программы «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009 – 2013 годы.

Список использованных источников 1. Билалов Б.А., Сафаралиев Г.К., Рашидов И.Х. Устройство для подогрева подложки. Патент на полезную модель №62113, 2007 г.

УДК 621.315. Б.А. Билалов, Г.Д. Кардашова, Д.С. Даллаева, А.А. Гаджиев, С.Э. Эюбов Дагестанский государственный технический университет г. Махачкала, Россия СУБЛИМАЦИОННЫЙ МЕТОД ПОЛУЧЕНИЯ ЭПИТАКСИАЛЬНЫХ СЛОЕВ ТВЕРДЫХ РАСТВОРОВ КАРБИДА КРЕМНИЯ И НИТРИДА АЛЮМИНИЯ Целью работы являлось получение эпитаксиальных слоев твердых растворов на основе карби да кремния и нитрида алюминия (SiC)(1-x)(AlN) x на карбид кремниевых подложках методом субли мационной эпитаксии, а также изучение структуры и состава полученных образцов.

Дальнейший технический прогресс современной твердотельной электроники связан с разви тием технологии синтеза новых полупроводниковых материалов, на базе которых формируются структуры и приборы с характеристиками, обеспечивающие высокую надежность и стабильность при эксплуатации в экстремальных условиях.

Соединения, образующиеся в системе SiC-AlN, представляют собой материалы с гетеропо литипной структурой и отличаются от традиционных полупроводников большей стойкостью к ме ханическому, тепловому и радиационному воздействиям. Поэтому определение зависимостей элек трических, механических свойств, структуры и морфологии от методов их получения, а также ис следование, направленное на изучение свойств тонких пленок этих полупроводниковых твердых растворов, с использованием современного оборудования с высокой разрешающей способностью, является актуальной проблемой, имеющей практическое значение.

Метод сублимационной эпитаксии длительное время используется для получения эпитакси альных слоев (ЭС) карбида кремния с заданными параметрами [1, 2, 3]. При получении ЭС твердых растворов (SiC)(1-x)(AlN)x был использован модифицированный сублимационный "сэндвич" - метод, который заключается в том, что в процессе роста источник и подложку разделяет узкий зазор 10мм. Учитывая, что градиент температуры между источником и подложкой (Т) небольшой (200) из-за маленького зазора между ними, состав пара в отсутствии потерь из ячейки роста оказывается близким к равновесному. Варьирование температуры подложки при росте осуществлялось в преде лах 22500К25000К и давлении аргон-азотной смеси в пределах 0,50,910-5 Па. Источниками паров осаждаемого вещества являлись гранулы спеченного твердого раствора (SiC)(1-x)(AlN)x заданного состава. Для выращивания ЭС использовался тигель из высокоплотного графита МПГ-9 [4]. Лока лизация зоны роста приводит к минимуму влияние конструкции ячейки на процесс роста. Эффек тивный перенос массы (SiC)(1-x)(AlN)x через паровую фазу позволяет получить очень высокие ско рости роста монокристаллических ЭС ( 103 мкм /час).


В зависимости от условий роста, (SiC) (1-x)(AlN)x обладают как n-типом, так и p-типом элек тропроводности, причем тип электропроводности коррелируется с парциальным давлением азота в зоне роста. Варьируя составом газов в зоне роста, получены ЭС с заданным типом электропровод ности.

- 24 В мире научных открытий, 2010, №4 (10), Часть Исследование морфологии и качественный химический анализ образцов твердых растворов (SiC) (1-x)(AlN)x был проведен с помощью установок Ntegra Prima, Quanta 200 и Quanta 200 3D, Дрон 2.

Результаты исследований и данные по качественному химическому составу, показали нали чие в полученной пленке кремния, углерода, азота и алюминия. Исследования морфологии поверх ности методами сканирующей зондовой микроскопии подтверждают наличие областей монокри сталлического роста, однако структурное совершенство (SiC) 1-x(AlN)x при х 0,7 ухудшается. Это позволяет утверждать, что полученная эпитаксиальная пленка является твердым раствором (SiC)(1 x) (AlN) x.

Данные исследования позволяют оптимизировать процесс технологии получения монокри сталлических тонких пленок (SiC)(1-x)(AlN)x заданного состава. Проводимая работа направлена на дальнейшее развитие представлений как о свойствах, так и о процессах роста широкозонных полу проводниковых твердых растворов методом сублимации. Получение подобных твердых растворов возможно только на основе полного и детального изучения характера взаимодействия компонентов твердых растворов и при выяснении связи между составом и их свойствами. Процессы получения и исследования твердых растворов на основе карбида кремния представляют и теоретический интерес для развития представлений о закономерностях образования гетеровалентных твердых растворов, что пока является малоизученной проблемой.

Работа выполнена при финансовой поддержке проекта в рамках федеральной целевой программы «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009 – 2013 годы.

Список использованных источников 1. N. Camara, A.A. Lebedev, V.V. Zelenin, P.L. Abramov, A.V. Kirillov, L.P. Romanov, N.S.

Boltovets, V.A. Krivutsa, A. Thuaire, E. Bano, K. Zekentes. Semicond. Sci. Technol. 23, 025 016 (2008).

2. N. Camara, A.A. Lebedev, V.V. Zelenin, P.L. Abramov, A.V. Kirillov, L.P. Romanov, N.S. Bol tovets, V.A. Krivutsa, A. Thuaire, E. Bano, K. Zekentes. Semicond. Sci. Technol. 23, 025 016 (2008).

3. Билалов Б.А., Сафаралиев Г.К., Курбанов М.К. Патент RU. № 2333300. Способ получения эпитаксиальных пленок растворов (SiC)(1-x)(A1N)x. 10.09.2008г.

4. Билалов Б.А., Сафаралиев Г.К., Гитикчиев М.А. Тигель для эпитаксии карбида кремния.

Патент на полезную модель. №2324019, 2008 г.

УДК 665.658. А.В. Попов, Ю.Л. Зотов Волгоградский Государственный Технический Университет г. Волгоград, Россия ПРЕДЛОЖЕНИЕ ПО СОВЕРШЕНСТВОВАНИЮ ПРОЦЕССА ГИДРООЧИСТКИ БЕНЗИНОВЫХ ФРАКЦИЙ В данной работе рассматривается вариант совершенствования процесса гидроочистки бен зиновых фракций установки каталитического риформинга типа Л-35-8/300Б. В результате прове денного анализа предлагается замена устаревшей печи на современную печь для блока гидроочист ки бензинов.

Трубчатые печи являются наиболее энергоемким оборудованием установок переработки неф ти, на их долю приходится до 50% общего энергопотребления предприятия, очень важна их пра вильная, безопасная и экономичная работа. Кроме того, трубчатые печи потенциально огнеопасный и взрывоопасный объект, поэтому вопросы эксплуатации печей, их технического состояния, регу лирования нагрева и противоаварийной защиты с каждым годом становятся все актуальнее.

В последние годы практически на всех нефтеперерабатывающих заводах России проходит замена старых нагревательных печей на новые, современной конструкции, а также реконструкция и доведение существующих печей до требований современных норм.

На установке каталитического риформинга типа Л-35-8/300Б производительностью тыс.тонн/год эксплуатируется вертикально-секционная двухкамерная печь на блоке гидроочистки.

Как показывает анализ эксплуатации, данная печь конструкционно устарела, практически всегда перегружена и работает неудовлетворительно. Тепловая мощность печи – около 6 Гкал/ч, КПД – менее 60%.

В связи с этим актуальным можно считать предложение о замене существующей устаревшей печи, на современную печь для блока гидроочистки бензинов. Предварительные расчеты показали, - 25 В мире научных открытий, 2010, №4 (10), Часть что для замены печи блока гидроочистки бензиновых фракций на современном этапе можно пред ложить вертикальную цилиндрическую печь, с кольцевой камерой конвекции и встроенным возду хоподогревателем, что при снижении тепловой производительности печи до 5,3 Гкал/ч, и повыше нии КПД печи до 90%, значительно улучшает эффективность аппарата. Расчеты позволили выбрать печь со следующими характеристиками: высота 15,4м, диаметр 4,2м, длина радиантных труб 7м, высота пламени 4,1м, поверхность нагрева радиантных труб 202м2. Рассмотрение тепловых потоков блока риформинга показывает целесообразность использования существующей печи для подогрева газосырьевой смеси блока риформинга. Для этого потребуется произвести необходимые тепловые расчеты, рассчитать поверхность змеевика печи, длину труб и произвести переобъвязку трубопро вода.

Реализация этого предложения позволит, во-первых, обеспечить автономную эксплуатацию блоков гидроочистки и риформинга, во-вторых, достичь номинальной производительности уста новки, увеличить эффективность ее работы, в-третьих, снизить вероятность локальных перегревов как внутренней, так и наружной стенок труб, приводящих к образованию слоя кокса, часто к не нужному перегреву сырья с образованием газов разложения, а в дальнейшем и к прогару труб и об разованию аварийной ситуации.

Новая и реконструированная старая печи должны быть оборудованы необходимыми прибо рами, газоанализаторами, средствами автоматического регулирования процесса сжигания топлива, блокировками, и системой автоматического контроля состава дымовых газов. Реализация предло жений позволит улучшить технико-технологические характеристики установки, улучшить экологи ческую обстановку и повысить безопасность эксплуатации установки.

УДК 658. О.В. Пермякова, О.В. Павлова Тихоокеанский государственный экономический университет г. Владивосток, Россия ФОРМИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ ПРОИЗВОДСТВЕННОГО КОНТРОЛЯ НА ПРЕДПРИЯТИХ ПРОМЫШЛЕННОСТИ Эффективный контроль производства – основной залог успеха отечественных предприятий в конкурентной борьбе в условиях открытости внутреннего рынка и ужесточения конкуренции после вступления страны во Всемирную торговую организацию.

Новые экономические условия требуют от производителя продукции внедрения современных систем собственного контроля, позволяющих производить продукцию без высоких затрат на избы точный контроль со стороны государственных организаций. Производитель сам должен гарантиро вать безопасность выпускаемой продукции.

Процесс обеспечения качества продукции как единый объект управления складывается из взаимосвязанных и взаимоподчиненных стадий и операций – от приемки сырья до хранения и реа лизации готовой продукции. Так, даже одна некачественно выполненная операция в технологиче ском процессе производства продукции может испортить ранее выполненную высококачественную работу и, в результате, не позволит получить продукцию высокого качества. Поэтому необходимо строго соблюдать технологическую дисциплину, соответствующую требованиям нормативно технической документации, тщательно контролировать качество выполнения не только всего тех нологического процесса, но и качество выполнения отдельных промежуточных операций.

Для стабилизации параметров процесса и предотвращения появления дефектной продукции необходимо правильное определение показателей технологического процесса производства и их последующий контроль. Анализ результатов контроля параметров процесса должен стать объектив ным основанием для осуществления корректирующих действий при производстве продукции. На этих действиях основывается управление технологическим процессом, целью которого является снижение уровня несоответствий продукции и повышение стабильности процесса.

Изучив последовательность и определив назначение технологических операций, следует отметить, что соблюдение установленного технологического режима на каждом этапе производства является необходимым условием для обеспечения заданных свойств полуфабрикатов и, как следствие, готового продукта.

Производственный контроль заключается в наблюдении за значениями установленных параметров. Любое отклонение фактических значений контролируемых параметров от регламентированных ведет к появлению дефектов. Управление технологическими процессами на - 26 В мире научных открытий, 2010, №4 (10), Часть предприятии базируется на анализе данных, полученных в результате производственного контроля, а также на принятии, на основании полученных результатов анализа в случае необходимости оперативных управленческих решений.

Тем не менее, следует отметить: организация производства в соответствии с санитарно гигиеническими требованиями, тщательно отработанная технология, правильное определение пока зателей технологического процесса производства, обеспечение точности измерений при контроле, несмотря на всю важность данных аспектов деятельности предприятия, не могут гарантировать вы пуск качественной продукции. Для этого необходима четкая регламентация методик проведения измерений, представленных в нормативных документах на методы контроля, и соблюдение всех требований методики при проведении аналитической работы. Под контролем качества понимается проверка соответствия количественных или качественных характеристик продукции или процесса, от которого зависит соответствие продукции установленным техническим требованиям.

Одним из решений данного вопроса является применение статистических методов контроля качества продукции, которые обладают возможностью обнаружения отклонения от технологическо го процесса не тогда, когда продукция изготовлена, а в процессе производства, т.е. когда можно во время вмешаться в процесс и скорректировать его.

Все процессы и их результаты подвержены изменчивости – вариабельности. Поэтому при решении задач статистического управления процессами исходят из того, что как в производственных, так и в любых других процессах всегда имеют место изменения или вариации, проявляющиеся в отклонении от целевых значений контролируемых параметров, характеризующих процесс. Применение статистических методов позволяет не только осуществлять регулирование производственных процессов, поддерживать их в статистически управляемом состоянии, но и сосредотачивать усилия на предупреждении несоответствий путем выявления причин появления брака и их своевременного устранения. Такой подход к организации производства, основанный на предупреждении несоответствий, способствует переходу от контроля качества каждой отдельной единицы продукции к управлению качеством процесса производства.

С целью исключения излишнего управления процессом, находящимся в статистически управляемом состоянии, рекомендуется осуществлять уточнение причин дефектности посредством анализа качества реализации соответствующих технологических процессов. Оценку вероятности проведения технологических процессов в регламентируемых условиях рекомендуется производить с помощью контрольных карт Шухарта.

Следует обратить внимание на то, что с помощью предлагаемых простых инструментов контроля оказывается возможным своевременно выявлять проблемы в области качества.

УДК 665.753. А.А. Тишкин, Ю.Л. Зотов Волгоградский государственный технический университет г. Волгоград, Россия ВАРИАНТ УСОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ ПРОЦЕССА ГИДРООЧИСТКИ НЕФТЯНЫХ ФРАКЦИЙ С целью достижения оптимальной работы теплообменного оборудования, предложено улавливание катализаторной пыли и крошки после реактора гидроочистки дизельных фракций. Для очистки газов возможно использование циклона на выходе газо – продуктовой смеси из реактора гидроочистки.

Для переработки сернистых и высокосернистых нефтей необходима каталитическая гидро очистка нефтяных фракций, так как в настоящее время жестко ограничено содержание серы во всех видах нефтепродуктов. Аналогичные требования предъявляются и к промежуточным фракциям, идущим на дальнейшую переработку.

Эффективность протекания процесса каталитической гидроочистки нефтяных фракций в зна чительной степени зависит от свойств, применяемых в данном процессе катализаторов. При выборе катализатора потребители не всегда уделяют достаточного внимания его прочностным свойствам.

Между тем, использование гранул с низким коэффициентом прочности приводит к образованию пыли и крошки, а, следовательно, к увеличению перепада давления и необходимости регенерации катализатора с последующим отсевом. Количество крошки и пыли увеличивается с каждой регене рацией, приводящей к снижению прочности гранул на 10-15 %.

- 27 В мире научных открытий, 2010, №4 (10), Часть Вследствие этого возможен унос катализаторной пыли из реакционной зоны и попадание ее в трубное пространство теплообменников, где пыль осаждается, забивает трубный пучок и ухудшает теплообмен. В результате, происходит нарушение технологического режима, вплоть до остановки производства с последующей чисткой трубного пространства теплообменников.

При использовании на установках гидроочистки дизельных фракций каталитической систе мы, включающей катализатор ГП-534М, индекс прочности которого составляет 1,2-2 кг/мм, и яв ляется достаточно низким значением, возможно образование значительного количества пыли.

С целью усовершенствования процесса гидроочистки на действующих установках, с боль шой вероятностью пылеобразования, предлагается использовать пылеуловитель на выходе газо – продуктовой смеси из реактора гидроочистки. В качестве пылеуловителя можно использовать ци клон марки ЦН – 15.

Данный пылеуловитель предлагается использовать периодически, а именно, во время выхода установки на технологический режим. В режиме работы установки данный аппарат отсекается за порной арматурой и не эксплуатируется (рисунок 1).

Рис. 1. Предлагаемая схема реакторного узла процесса гидроочистки.

Использование пылеуловителя позволит избежать попадания катализаторной пыли и крошки в трубное пространство теплообменников, что, в свою очередь, позволит вести технологический процесс без вынужденных остановок.

УДК 544.723. Н.М. Алыков, Е.Ю. Шачнева Астраханский государственный университет г. Астрахань, Россия ИССЛЕДОВАНИЕ ФИЗИКО-ХИМИЧЕСКИХ СВОЙСТВ ЧАСТИЦ ФЛОКУЛЯНТОВ В ЗАВИСИМОСТИ ОТ ИОННОЙ СИЛЫ РАСТВОРОВ Изучены размеры частиц флокулянтов в зависимости от ионной силы растворов. Рассчита ны радиусы частиц, толщина диффузионного слоя, толщина гидратной оболочки, энергия взаимо действия частиц в растворе.

Целью данной работы явилось изучение влияния ионной силы растворов на дисперсность, толщину диффузионного слоя и гидратной оболочки и энергию взаимодействия в водных растворах флокулянтов[1-8].

Расчет размеров частиц флокулянтов. Размеры частиц в водно-солевых растворах изучены по методу Геллера. Метод основан на изменении коллоидными частицами рассеяния света в зави симости от размеров частиц дисперсной фазы и длины волны падающего света. Для описания све торассеяния в коллоидной системе можно воспользоваться эмпирическим уравнением:

A = n, (1) где - константа, не зависящая от длины волны, А - оптическая плотность раствора, - длина волны падающего света.

- 28 В мире научных открытий, 2010, №4 (10), Часть Зависимость lgA от lg в соответствии с (1) представляет собой прямую линию, тангенс угла наклона которой равен показателю степени n с минусом. Значение показателя степени n зависит от соотношения между размером частицы и длиной волны падающего света, характеризуемого пара метром Z:

Z = 8 r, (2) где r - радиус частиц, - среднее значение длины волны падающего излучения.

По величине n находят соответствующее значение Z по табл. 1, а затем по формуле (2) рас считывают средний радиус частиц исследуемой дисперсной системы.

Таблица Показатель степени n в уравнении Геллера в зависимости от параметра Z n 3,812 3,686 3,575 3,436 3,284 3,121 3,06 2,807 2, z 2,0 2,5 3,0 3,5 4,0 4,5 5,0 5,5 6, n 2,533 2,457 2,379 2,329 2,075 1,974 1,635 1, z 6,5 7,0 7,5 8,0 8,01 8,5 9,0 9, Приготовление растворов флокулянтов. В исследовании использовались флокулянты се рии АК-631(Н-150, КП-1020, КП-540, А-155, А-930, А-1510) (ТУ 6-02-00209912-41-94;

тех.регламент от 20.06.98 г;

изготовитель – ФГУП «Саратовский НИИ Полимеров «ООО «Гель Сервис» г. Саратов), а также флокулянт Z-92 (произведен в Германии).

Приготавливали 1,0 %-ные растворы флокулянтов. Навеску сухого вещества постепенно вно сили в стаканчик с 75 см3 дистиллированной воды при постоянном перемешивании на магнитной мешалке при температуре 50°С. После добавления всей порции флокулянта продолжали интенсив ное перемешивание еще 1,5 часа до полного исчезновения комочков флокулянтов. Жидкость пере носили в колбу емкостью 500 см3 и доводили её объем до метки дистиллированной водой. Через сутки раствор флокулянта готов к работе. Растворы флокулянтов не изменяют свои свойства (вяз кость, прозрачность) в течение пяти суток.

В полученные растворы были внесены определенные количества хлорида калия для получе ния растворов с ионной силой: 0 - 0,07 - 0,13 - 0,26 - 0,52 - 1,04. Все измерения проводили на фото колориметр ПЭ-5400в кюветой l=5см. На основании полученных результатов были построены зави симости «lgA - lg». Результаты расчетов радиусов частиц флокулянтов приведены в табл. 2.

Таблица Радиусы частиц флокулянтов Флокулянт Радиус частиц r, нм n Z КП-1020 0,5 12 224, КП-540 0,4 12,5 233, А-155 0,5 12 224, А-1510 0,5 12 224, А-930 0,4 12,5 233, Н-150 0,4 12,5 233, Расчет толщины диффузионного слоя флокулянтов. Для нахождения толщины диффузи онного слоя было использовано уравнение:

L= 0 R T 2F 2 µ, (3) где - диэлектрическая проницаемость дисперсионной среды;

0 электрическая;

R=8,313Дж/мольК;

T=298К;

F=96500Кл;

µ - ионная сила раствора (в наших опытах – это единст венная переменная величина). Результаты расчетов приведены в табл. 3 (Т=298 К).

Таблица Зависимость толщины диффузионного слоя L от ионной силы растворов Ионная сила, Температура, Толщина диффузного слоя L флокулянтов, нм К 0,07 0,13 0,26 0,52 1, КП-1020, КП-540, А-155, 298 37,14 26,66 18,85 13,33 9, А-1510, А-930, Н- - 29 В мире научных открытий, 2010, №4 (10), Часть Расчет толщины гидратных оболочек. Для определения толщины гидратной оболочки бы ла рассчитана вязкость растворов флокулянтов в зависимости от ионной силы растворов.

Вязкость определяют с помощью вискозиметра. Для этого измеряли время истечения одина ковых объемов исследуемой жидкости ж (растворов флокулянтов с различной ионной силой) и чистой воды в. Вязкость определяется по формуле:

ж = в ж ж, (4) в в где ж – плотность исследуемого раствора, в - плотность воды. Так как ж и в близки, то:

ж ж = в, (5) в С помощью уравнения (5) были рассчитаны величины вязкости растворов флокулянтов с раз личной ионной силой (табл.4). В качестве примера результаты расчетов для флокулянта КП- представлены в табл. 4.



Pages:   || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 9 |
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.