Файл: белорусский государственный технологический университет.docx

Скачать файл
Заказать решение

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 11.12.2023

Просмотров: 1143

Скачиваний: 1

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

СОДЕРЖАНИЕ

Секция

ТЕХНОЛОГИИ ОРГАНИЧЕСКИХ ВЕЩЕСТВ

РАЗРАБОТКА ТВЕРДОФАЗНЫХ МЕТОДОВ СИНТЕЗА ФЕРРИТА ВИСМУТА BiFeO3 Феррит висмута BiFeO3 – один из наиболее перспективных мате- риалов, на основании которого разрабатывают новые магнитоэлектри- ческие материалы (мультиферроики). Связь между магнитной и элек- трической подсистемами, предоставляющая возможность с помощью электрического поля управлять магнитными свойствами материала и, наоборот, позволяет говорить о мультиферроиках как о возможных ма- териалах для создания принципиально новых устройств в области ин- формационных и энергосберегающих технологий, устройств магнит- ной памяти, сенсоров магнитного поля и др. Не смотря на то, что синтез и свойства BiFeO3 исследованы достаточно широко, установлено, что получение BiFeO3 и твердых растворов на его основе путем взаимодей- ствия соответствующих оксидов осложняется рядом факторов и не поз- воляет получать однофазные твердые растворы, не содержащие приме- сей Bi25FeO39 и Bi2Fe4O9. В связи с этим целью работы являлась разра- ботка твердофазных методов синтеза BiFeO3 на основе примесных фаз Bi25FeO39 и Bi2Fe4O9, используемых в качестве прекурсоров, и соответ- ствующих оксидов.Первый способ твердофазного синтеза BiFeO3 предполагал взаи-модействие предварительно полученного прекурсора Bi25FeO39 с окси- дом Fe2O3 по реакции Bi25FeO39 + 12Fe2O3 = 25BiFeO3. На основании полученных данных было показано, что предложенный метод позволил уменьшить температуру и время синтеза по сравнению с твердофазным методом синтеза из оксидов Bi2O3 и Fe2O3, и незначительно снизить со- держание примесных фаз с 5 до

КВАСЦЫ КАК КОАГУЛИРУЮЩИЕ АГЕНТЫ В ПРОИЗВОДСТВЕ ЭМУЛЬСИОННЫХ КАУЧУКОВСпрос на высокомолекулярные соединения постоянно нарастает во всем мире. Каучуки, изготовленные эмульсионной сополимериза- цией, обладают необходимыми свойствами и находят свое применение для изготовления резинотехнических изделий и композиционных со- ставов различного назначения и др. [1, 2]. Однако применяемые в настоящее время для выделения каучука из латекса соли металлов пер- вой группы обладают дешевизной, но их расходные нормы (сотни ки- лограмм для производства одной тонны каучука) плохо сказываются на экологии. Поэтому снижение расхода солевого коагулянта имеет важ- ное практическое значение. Интерес в этом плане представляют квасцы. 4Квасцы – это двойные соли, содержащие в качестве одного из ка- тионов трёхвалентные металлы (Fe3+, Cr3+, Al3+), второй катион – это щелочные металлы (Na+, K+, Cs+, Rb+) или ион аммония NH4+. На месте аниона стоит сульфат-ион SO 2-. Квасцы известны с древних времён как осветлители мутных жид- костей. Это основано на их флокулирующих свойствах. Такое свойство объяснимо с точки зрения атомного состава солей. Квасцы находят ши- рокое применение как протрава при крашении и дублении, в медицине, в косметике, в приготовлении пищи и др. Квасцы не обладают дефи- цитностью, имеют доступную цену и широко используются в различ- ных отраслях промышленности.Целью данной работы – рассмотрение флокулирующего дей- ствия квасцов при производстве эмульсионных каучуков.Объектами исследования послужили алюмокалиевые, хромкали- евые квасцы. Изучение процесса снижения агрегативной устойчивости латекса марки СКС-30 АРК осуществляли по методике, представлен- ной в работе, с употреблением в качестве коагулирующих веществ вод- ных растворов вышеуказанных солей (мас. дол. 0,02 ед). После введе- ния солей в латекс бутадиен-стирольного каучука систему гомогенизи- ровали 3–4 минуты, а затем и при постоянном перемешивании вводили водный раствор серной кислоты с массовой долей 0,02 ед. из расчета 15 кг/т каучука. Систему перемешивали в течение 3–5 минут. Образующуюся крошку каучука извлекали из водной фазы (серума), промывали водой и обезвоживали в сушильном агрегате при 80–85 оС. Полноту коагуля- ции оценивали визуально по прозрачности серума и гравиметрически – по массе выделяемой крошки каучука.Промышленный латекс СКС-30 АРК имел следующие характери- стики: рН = 9,6; поверхностное натяжение  = 57,4 мН/м; содержание сухого остатка 21,2 %; содержание связанного стирола 22,6 %.Проведенными исследованиями установлено, что квасцы могут быть использованы для снижения агрегативной устойчивости латекс- ной дисперсии. Наименьшим расходом на выделение одной тонны ка- учука из латекса обладали хромкалиевые квасцами, 20 кг. Расход алюмокалиевых квасцов, необходимый для полного выделения каучука из латекса составил 40 кг.Квасцы, как сказано выше, обладают катионом с зарядом (+3), из чего можно сделать вывод: процесс коагуляции латекса проводится по концентрационному механизму. Согласно Правилу Шульце-Гарди зна- чения порогов коагуляции для противоионов с зарядами 1, 2 и 3 соот- носятся как 1 : 1/20 : 1/500. Чем выше заряд, тем меньше расход элек- тролита.Интерес к использованию солей, содержащих положительно за- ряженный ион (3+), в технологии выделения эмульсионных каучуков из латекса базируется на том, что расход их в 5-10 раз меньше расхода хлорида натрия, который составляет

МОЛЕКУЛЯРНО-БИОЛОГИЧЕСКАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ ДРОЖЖЕЙ, ВЫДЕЛЕННЫХ ИЗ РАЗЛИЧНЫХ ЭКОСИСТЕМ АНТАРКТИКИТаксономия и систематика дрожжей до настоящего времени находится в процессе становления, несмотря на то, что первая класси- фикация этих организмов была предложена еще в 1904 году. В совре- менных научных исследованиях наибольшую достоверность в иденти- фикации видов приобрели молекулярно-биологические методы, к кото- рым можно отнести MALDI-TOF масс-спектрометрию и секвенирова- ние участков ДНК.Первичная идентификация видовой принадлежности проводи- лась с использованием масс-спектрометрического профилирования ри- босомальных белков микроорганизмов, находящихся в экспоненциаль- ной стадии роста при поддержке Института биоорганической химии Национальной академии наук Беларуси. Метод основан на ионизации матрично-активированной лазерной десорбции/ионизации с детекцией во время пролетном масс-анализаторе высокого разрешения [1]. Дан- ные после обработки анализировали с использованием системы управ- ления базами данных BioTyper для идентификации микроорганизмов.Полученные параметры достоверности в пределах от 1,700 до 1,999 («желтая область») позволили идентифицировать 7 изолятов до рода, из которых 6 были отнесены к Sporobolomyces roseus (изоляты 4- 1, 4-7, 4-9, 4-10, 4-11 и 7-71) и один к Pseudozyma aphidis (изолят 1-15). Параметр достоверности в пределах от 2,000 до 2,299 («зеленая об- ласть») позволили достоверно идентифицировать до рода и возможна идентификация до вида изолята 1-32 как Pseudozyma aphidis. Одна культура дрожжей попала в диапазон 2,300-3,000 («зеленая область»), что позволило достоверно идентифицировать ее до вида (культура 2-2– Cryptococcus liquefaciens). Остальные результаты параметров досто- верности находились в «красной области» (значения показателей ниже 1,700), поэтому достоверно идентифицировать их не имелось возмож- ности. Основной причиной являлось отсутствие в используемой базе данных таких видов дрожжей и данных о них.Полученные результаты свидетельствовали о необходимости дальнейшей идентификации с использованием амплификации фраг- ментов ДНК с последующим секвенированием. Для идентификации дрожжевых культур проводили амплификацию фрагмента 18S рДНК с использованием праймеров NS1-NS4 (размер фразмента 1100 пн) и межгенные участки окаймленные праймерами ITS1-ITS4, ITS1-LR3 и ITS1-LR5 (размер фрагментов

Секция

ХИМИЧЕСКОЙ ТЕХНОЛОГИИ И ТЕХНИКИ

РАЗРАБОТКА СОСТАВОВ СТЕКОЛ И ТЕХНОЛОГИИ ПОЛУЧЕНИЯ ЛЮМИНЕСЦИРУЮЩИХ СТЕКЛОКРИСТАЛЛИЧЕСКИХ МАТЕРИАЛОВСтеклокристаллические материалы, соактивированные ионами эрбия и иттербия представляют практический интерес и предназначены для использования в качестве ап-конверсионных люминофоров, осу- ществляющих эффективное преобразование инфракрасного лазерного излучения (


УДК 621.5
Студ. Д.А. Турейко Науч. рук. доц. Д.С. Карпович

(кафедра автоматизации производственных процессов и электротехники, БГТУ)
1   ...   110   111   112   113   114   115   116   117   ...   137

МОДЕРНИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА ПОЛУЧЕНИЯ ИГРИСТОГО ВИНА АКРАТОФОРНЫМ МЕТОДОМ


Цель процесса – получения игристого вина акратофорным мето- дом, путём непрерывного брожения при температуре T = 12-15 C°, дав- лении P = 4-5 бар и содержании сахара C = 4 г/дм3.

Процесс приготовления не сложный и заключается в последова- тельном прохождении сырья через ряд аппаратов, выдержкой и добав- лением некоторых компонент согласно технологической карте. После ряда аппаратов производится лабораторный анализ результатов. Ку- паж перекачавшийся до акратофора должен содержать 4 г/дм3 сахара и иметь игристость.

Модернизация данного процесса заключается в следующем:

  1. автоматическое охлаждение вина в каждом акратофоре в ходе брожения;

  2. установка датчика уровня;

  3. установка датчика спирта.

Так как охлаждение осуществляется в ручном режиме, а именно технологи через определённое количество дней, дрожжи начинают ак- тивизироваться, что приводит к возрастанию температуре, поэтому технологи примерно через 5-7 дней с помощью так называемой гре- бёнки с помощью шлангов подключают к акратофорам включая насос, и выжидая определённое время до охлаждения вина до температуры T = 10 °С.

На протяжении 35 дней технологи берут на анализ вино, для определения сахара. Мной была принята идея, так как не существует промышленных датчиков для определения сахара, мы установим очень точный датчик спирта, который будет установлен на каждом акрато- форе и будет постоянно записывать данные в базу данных и выводя
данные на панель и SСADA систему.

Экономический эффект будет возрастать, так как проводя модер- низацию существенно сокращается время потраченное на подключение в ручном режиме охлаждение емкостей, а так же время потраченное на анализ для определения спирта в вине. Это существенно ускорит про- цесс с 35 дней до 30, что повлияет на увеличение объёмов продукции, а также сокращением персонала.

УДК 621.51
Студ. Д.И. Тимановский, С.А. Журавкова Науч. рук. доц. О.Г. Барашко

(кафедра автоматизации производственных процессов и электротехники, БГТУ)

АНАЛИЗ РАЗВИТИЯ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ


Машинное обучения (Machine Learning) – совокупность матема- тических методов, позволяющих получать решение некоторых задач с помощью алгоритмов, не написанных специально под выполняемую задачу. Таким образом, машинного обучение – это обучение компью- терной программы постепенному улучшению исполнения поставлен- ной задачи без участия человека.

Различают 3 способа машинного обучения:

  1. обучение с учителем;

  2. обучение без учителя;

  3. глубокое обучение.

Для машинного обучения используют различные технологии и алгоритмы, однако наибольшее распространение получили искусствен- ные нейронные сети.

Нейронная сеть – одно из направлений искусственного интел- лекта, цель которого смоделировать механизмы, осуществляемые чело- веческим мозгом. Она представляет совокупность нейронов, соединен- ных друг с другом определенным способом. Нейрон представляет из себя элемент, который осуществляет прием сигналов от предыдущих элементов, комбинирует входные сигналы, вычисляет выходной сигнал из совокупности входных сигналов и отправляет свой результат дальше.

Нейронная сеть состоит из трех компонентов:

Входной слой - это слой, который принимает входящие сигналы и передает их на последующие уровни.

Скрытый слой - это слой, который применяет различные преоб- разования ко входным данным.

Выходной слой - это слой, который получает данные от послед- него скрытого слоя.

Для машинного обучения применяют множество алгоритмов, ко- торые помогают и упрощают решение задач. Различают следующие ал- горитмы:

  1. дерево решений;

  2. случайный лес;

4. наивный Байесовский.

Выбор подходов определяется сферой применения машинного обучения и располагаемыми вычислительными ресурсами.

УДК 681.5
Студ. Т.П. Фокин, М.А. Карабань Науч. рук. доц. О.Г. Барашко

(кафедра автоматизации производственных процессов и электротехники, БГТУ)
1   ...   111   112   113   114   115   116   117   118   ...   137

АНАЛИЗ РАЗВИТИЯ ERP-СИСТЕМ


Традиционные ERP-системы сильно адаптированы к потребно- стям конкретных организаций. Её функции сводятся к сбору производ- ственной, экономической и организационной информации со всего предприятия и выдаче важной агрегированной информации управляю- щему персоналу. При этом все решения и большая часть анализа ло- жится на человека.

Поскольку традиционная ERP-система работает только с уже имеющимися данными, для неё значительно затруднено прогнозирова- ние таких вещей как ресурсные потребности будущих периодов, ры- ночный спрос и т.п. Из-за этого появилась концепция ERP 2.0 расши- ряющая возможности традиционной ERP-системы при помощи введе- ния в неё предикативной аналитики на основе Big Data.

В настоящее время осуществляется появление интеллектуальных ERP-продуктов (i-ERP), главная задача которых поддержка процессов цифровой трансформации организаций благодаря использованию об- лачных технологий, предикативной аналитики, машинного обучения (ML) и углубленной автоматизации бизнес-процессов на их основе. Ключевой особенностью i-ERP является снижение роли человека не только в первичной обработке информации, но и во вторичной и сведе- ние необходимой к проверке и анализу человеком информации к мини- муму.

В технологиях i-ERP-систем большое распространение получили следующие подходы:

  • Big Data (большие данные) – методы анализа массивов дан- ных большого объёма и разнородного характера (промышленные, эко- номические, организационные).

  • Машинное обучение – совокупность методов, свободно адап- тируемых к любой сфере промышленности, широко применяются практически везде.

  • Облачные технологии позволяют модернизировать систему без прерывания её работы, а также сохранять «опыт», полученный ма- шинным обучением в процессе работы системы. Также оно позволяет реализовать небольшие системы прямо в облаках, без необходимости организации сервера на предприятии.

Смотрите также файлы