CC BY
32
УДК 378.1
https://doi.org/10.24411/2310-8266-2020-10211
Анализ математических и компьютерно-цифровых методов как основы современной подготовки инженерных кадров
Э.М. Мовсумзаде1' 2, С.И. Пахомов3, О.Ю. Полетаева1, М.П. Егоров4, Г.Ю. Колчина5
1 Уфимский государственный нефтяной технический университет, 450062, г. Уфа, Россия
ORCID: http://orcid.org/ 0000-0002-7267-1351, E-mail: eldarmm@yahoo.com ORCID: http://orcid.org/0000-0002-9602-0051, E-mail: ol612@mail.ru
2 Российский государственный университет им. А.Н. Косыгина (Технологии. Дизайн. Искусство), 117997, Москва, Россия ORCID: http://orcid.org/ 0000-0002-7267-1351, E-mail: eldarmm@yahoo.com
3 Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, 125009, Москва, Россия E-mail: pahomov-si@mon.gov.ru
4 Институт органической химии им. Н.Д. Зелинского Российской академии наук, 119991, Москва, Россия E-mail: secretary@ioc.ac.ru
5 Стерлитамакский филиал Башкирского государственного университета, 453103, г. Стерлитамак, Россия
ORCID: http://orcid.org/0000-0003-2808-4827, E-mail: kolchina.gyu@mail.ru
Резюме: В работе представлен исторический анализ математических методов как основы инженерного дела во всех отраслях промышленности: в различных курсах нефтяных специальностей, при моделировании поиска и разведки нефтяных и газовых месторождений, а также оптимизации при описании процессов нефтегазохимии. Предложено использование статистических методов получение математического описания процессов в оптимальной области. Показаны решения основных задач химических технологий, для которых необходимо полное использование целевых продуктов, что достигается проведением химических реакций с рециркуляцией. Рассмотрены методы квантовой химии, которые дают возможность одним расчетом получить структурные, физические, химические и термодинамические параметры.
Ключевые слова: математика, математические методы, математическое моделирование, статистические методы планирования, рециркуляция, системы оптимального управления химико-технологическими процессами, квантовая химия.
Для цитирования: Мовсумзаде Э.М., Пахомов С.И., Полетаева О.Ю., Егоров М.П., Колчина Г.Ю. Анализ математических и компьютерно-цифровых методов как основы современной подготовки инженерных кадров // НефтеГазоХимия. 2020. № 2. С. 55-60. D0I:10.24411/2310-8266-2020-10211
Благодарность: Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта по гранту № 19-29-07471 мк.
ANALYSIS OF MATHEMATICAL AND COMPUTER-DIGITAL METHODS AS THE BASIS OF MODERN ENGINEERING TRAINING
Eldar M. Movsumzade1, 2, Sergey I. Pakhomov3, Olga YU. Poletaeva1, Mikhail P. Egorov4, Galina YU. Kolchina5
1 Ufa State Petroleum Technical University, 450062, Ufa, Russia
ORCID: http://orcid.org/ 0000-0002-7267-1351, E-mail: eldarmm@yahoo.com ORCID: http://orcid.org/0000-0002-9602-0051, E-mail: ol612@mail.ru
2 Kosygin Russian State University (Technology. Design. Art) 117997, Moscow, Russia ORCID: http://orcid.org/ 0000-0002-7267-1351, E-mail: eldarmm@yahoo.com
3 Ministry of Science and Higher Education of the Russian Federation, 125009, Moscow, Russia E-mail: pahomov-si@mon.gov.ru
4 N.D. Zelinsky Institute of Organic Chemistry Russian Academy of Sciences, 119991, Moscow, Russia E-mail: secretary@ioc.ac.ru
5 Sterlitamak branch of the Bashkir State University, 453103, Sterlitamak, Russia
ORCID: http://orcid.org/0000-0003-2808-4827, E-mail: kolchina.GYu@mail.ru
Abstract: The paper presents a historical analysis of mathematical methods as the basis of engineering in all industries: in various courses of oil specialties, in modeling the search and exploration of oil and gas fields, as well as optimization in describing the processes of oil and gas chemistry. It is proposed to use statistical methods to obtain a mathematical description of processes in the optimal domain. Solutions to the main tasks of chemical technologies that require the full use of target products, which is achieved by conducting chemical reactions with recycling, are shown. Methods of quantum chemistry are considered, which make it possible to obtain structural, physical, chemical, and thermodynamic parameters by one calculation.
Keywords: mathematics, mathematical methods, mathematical modeling, statistical planning methods, recycling, optimal control systems for chemical and technological processes, quantum chemistry.
For citation: Movsumzade E.M., Pakhomov S.I., Poletaeva O.YU., Egorov M.P., Kolchina G.YU. ANALYSIS OF MATHEMATICAL AND COMPUTER-DIGITAL METHODS AS THE BASIS OF MODERN ENGINEERING TRAINING. Oil & Gas Chemistry. 2020, no. 2, pp. 55-60.
DOI:10.24411/2310-8266-2020-10211
Acknowledgments: The reported study was funded by RFBR ac- cording to the research project No 19-29-07471 mk.
В настоящее время основными задачами промышленных комплексов являются создание новых высокоэффективных процессов и совершенствование уже существующих, что возможно только с помощью разработки и использования систем автоматизированного проектирования и оптимизации технологических процессов, развитие которых обусловлено широким и глубоким внедрением вычислительной техники и прикладного математического обеспечения.
Основой этих систем является прикладная математика, методы математического моделирования, математической оптимизации, заключающиеся в представлении свойств объекта с помощью математической модели и математических методов.
В начале второй половины прошлого столетия было дано строго количественное определение скорости реакции как изменение количества превращающегося вещества в единицу времени. Вслед за этим были установлены основные типы зависимости скорости химической реакции от концентрации реагирующих веществ, от температуры и других факторов, влияющих на ход химических превращений. Бурный рост химической промышленности в послевоенные годы обусловил пересмотр способов исследования и оптимизации технологических процессов, что стало основой быстрого развития и внедрения в практику статистических методов планирования экстремальных экспериментов.
Конечной целью исследования с применением статистических методов планирования является получение математического описания процессов в оптимальной области. Полученные таким способом математические модели могут быть использованы не только для выявления оптимальных режимов, но и как источник информации, необходимой для создания систем оптимального управления процессом.
Для решения основных задач химических технологий необходимо полное использование целевых продуктов, что достигается проведением химических реакций с рециркуляцией.
Интересны также последние возможности физической химии, которая является симбиозом физики и математики, а современная квантовая химия дала понять, как устроен микромир на молекулярном уровне, и позволила с достаточно высокой степенью достоверности производить численный прогноз. Этот новый метод физической химии дал возможность одним расчетом получить структурные, физические, химические и термодинамические параметры. Создание мощного программного обеспечения наряду с развитием ЭВМ сделало такой прогноз практически доступным широкому кругу исследователей разных направлений.
Химические реакции и процессы подвергаются исследованиям с использованием математических методов, которые позволяют получить достаточно объективные и достоверные результаты, что является очень важным для любой исследовательской работы.
Математическая химия - одно из важных направлений, можно сказать, современных физико-химических методов регистрации, определения и получения информации и параметров атомов, молекул и систем химических продуктов. Поэтому актуальным является применение математических и вычислительных методов компьютерной химии, не требующих затрат на разделение смесей, экспериментальное оборудование и реактивы для проведения исследований. Так, неэмпирические и полуэмпирические квантово-хи-мические методы позволяют проводить расчеты параметров, которые сложно, а в некоторых случаях невозможно определить в ходе экспериментов. К таким параметрам
относятся, например, энтальпия образования, энтропия, теплоемкость многих сложных гетероатомных химических соединений, присутствующих в нефти и битумах, диполь-ные моменты (не для всех известных соединений их можно найти в справочной литературе), энергия взаимодействия молекул в однокомпонентных и многокомпонентных системах.
Методы компьютерной химии успешно применяются для изучения механизма физико-химических процессов, протекающих при добыче и переработке нефти, значительно ускоряя получение результатов по сравнению с экспериментальными исследованиями и часто не уступая им в точности. Это дает возможность сократить время, необходимое для оптимального планирования экспериментов, проверки и подтверждения результатов расчетов, а затем и для принятия решений о направлении совершенствования технологий нефтегазодобывающей и перерабатывающей промышленности.
Квантовая химия в настоящее время стала важной частью любого химического исследования. Сегодня в науке выделяют новый раздел «Компьютерная химия», занимающийся решением сложных химических задач расчетными методами. Доступность компьютерного оборудования и дешевизна расчетов делают квантово-химические расчеты конкурентоспособными по сравнению с экспериментом.
Развитие вычислительных методов квантовой химии, появление быстродействующих ЭВМ позволили рассчитывать многие характеристики органических соединений, в том числе и нестабильных, а также переходных состояний. По термохимическим стандартам точность данных расчетов получается вполне удовлетворительной. Поэтому квантово-химические расчеты в настоящее время используются в качестве одного из физико-химических методов исследования для получения данных, необходимых для установления механизмов сложных органических реакций. В принципе квантовая механика и статистическая физика дают исчерпывающее объяснение любым экспериментальным данным о реакционной способности органических соединений и позволяют предсказать возможные направления реакций. Благодаря быстрому развитию квантовой химии были разработаны достаточно эффективные полуэмпирические и неэмперические варианты метода молекулярных орбита-лей, которые можно использовать для изучения реакционной способности больших молекул, представляющих интерес не только для органической химии, но даже для биохимии. С их помощью удается установить, какие факторы определяют направление и относительный выход продуктов реакции, а также получить недоступную для эксперимента информацию о геометрии и электронной структуре переходных состояний.
Развитие системы автоматического проектирования в проектных и научно-исследовательских институтах и конструкторских бюро обусловлено широким внедрением средств вычислительной техники и прикладного математического обеспечения. В основе таких систем лежит бурно развивающийся метод математического моделирования -изучение свойств объекта на математической модели. Его целью является определение оптимальных условий протекания процессов, управление им на основе математической модели и перенос результатов на объект.
Математической моделью называется приближенное описание какого-либо явления или процесса внешнего мира, выраженное с помощью математической символики.
Математическое моделирование включает три взаимосвязанных этапа:
1) составление математического описания изучаемого объекта;
2) выбор метода решения системы уравнений математического описания и реализация его в форме моделирующей программы;
3) установление соответствия (адекватности) модели объекту.
На этапе составления математического описания предварительно выделяют основные явления и элементы в объекте и затем устанавливают связи между ними. Далее для каждого выделенного элемента и явления записывают уравнение (или систему уравнений), отражающее его функционирование. Кроме того, в математическое описание включают уравнение связи между различными выделенными явлениями. В зависимости от процесса математическое описание может быть представлено в виде системы алгебраических, дифференциальных, интегральных и ин-тегродифференциальных уравнений.
Продолжая разговор о значении математизации в инженерных специальностях, хотелось бы отметить их важность в исследованиях химико-технологических процессов. Так, представление о том, что химическая реакция протекает во времени, возникло у первых химиков, сознательно наблюдавших химические явления. Сосредоточив свое внимание на конечном этапе реакции, они рассматривали время как фактор, необходимый для превращения исходного вещества в конечный продукт. Меняя условия проведения процесса - например умеренно или интенсивно нагревая сосуд с превращаемым веществом, - можно было заметить, что в зависимости от этих условий реакция протекает быстрее или медленнее, с большей или меньшей скоростью. Появляется новый фактор протекания процесса. Однако путь от этих качественных представлений до научной формулировки понятия скорости химической реакции оказался весьма долгим. Только в начале второй половины прошлого столетия было дано строго количественное определение скорости реакции как изменения количества превращающегося вещества в единицу времени и в единицу объема зоны.
Химия - наука об изменениях, происходящих в смешанном теле, поскольку оно смешанное. Эти слова были написаны более 200 лет назад основоположником научной химии М.В. Ломоносовым в его знаменитой работе «Элементы математической химии» (1741). Как видим, еще на заре развития науки химии было высказано мнение о значении математики в этой науке.
Спустя 100 с лишним лет после Ломоносова другой великий русский ученый-химик, Д.И. Менделеев, в своем знаменитом труде «Основы химии» (1869) дал такое определение химии: «Ближайший предмет химии составляет изучение однородных веществ, из сложения которых составлены все тела мира, превращений их друг в друга и явлений, сопровождающих такие превращения». Это определение сущности одной из основных естественных наук подчеркивает различие между так называемой химической статикой и химической динамикой. Химическая статика включает изучение строения молекул вещества и химическую термодинамику. Химическая динамика, или, как мы говорим теперь, химическая кинетика - это наука о химическом превращении, химическом процессе.
Ход химических реакций контролируется многими способами. Можно следить за накоплением во времени конечного продукта реакции или убылью количеств исходных веществ. Обычно эти зависимости изображаются графически в виде так называемых кинетических кривых реакции. Иногда в процессе реакции наблюдают, как изменяет-
ся во времени какое-либо из свойств реагирующей смеси, например окраска, электропроводность, спектр или давление (в случае взаимодействия газообразных веществ) и т.п. Изменение свойства во времени также представляется в виде кинетической кривой.
Проблемы дальнейшего развития и совершенствования химической промышленности требуют правильного и рационального решения многих задач химической технологии. Главная из них - получить целевые продукты с максимальным выходом при полном использовании исходного сырья.
Задача по определению рентабельного варианта осуществления комплексных и многостадийных процессов ранее не могла быть решена из-за отсутствия показателей процесса при установившемся состоянии для смешивания потоков, а также из-за отсутствия математической теории, связывающей все элементы комплексного процесса в единую систему.
Но даже когда величины выходов продуктов при установившемся состоянии принимались грубо ориентировочно, при попытках определения веса потоков и составления материального баланса сопряженно работающих (одно-и многостадийных) процессов посредством постепенного подбора не удавалось рассчитать все теоретически возможные варианты сопряжения отдельных процессов и выбрать из них наиболее рентабельные. Проводимые таким образом весьма примитивные, далекие от точности расчеты были настолько громоздки и трудоемки, что выбрать оптимальный вариант становилось практически невозможно.
Отсутствие же соответствующих математических зависимостей, связывающих все элементы комбинированной комплексной системы, не позволяло при таких расчетах использовать современные вычислительные машины. Из-за неточности расчетов по определению весов отдельных потоков почти всегда наблюдалась диспропорция между фактическими мощностями отдельных агрегатов одной и той же инстанции.
Применение теории рециркуляции позволяет решать все эти задачи с большой точностью, использовать современную вычислительную технику (что служит основой автоматизации производственных процессов), а также широко применять методы линейного программирования.
Бурный рост химической промышленности в послевоенные годы обусловил пересмотр способов исследования и оптимизации химико-технологических процессов. Применявшиеся ранее для изучения многофакторных химических процессов однофакторные методы не гарантировали оптимальности разработанных режимов, требовали длительного времени, давали недостаточное количество информации об изучаемом объекте. Все это явилось одной из основных причин быстрого развития и внедрения в практику статистических методов планирования экстремальных экспериментов.
В основе применения статистических методов планирования для оптимизации технологических процессов лежит понятие о «черном ящике», заимствованное из кибернетики. Абстрагируясь от вопросов, связанных с механизмом процесса, технолог строит его математическую модель по экспериментальным данным, а затем использует ее для разработки оптимальных режимов.
Родоначальником статистического планирования экспериментов является английский ученый Р. Фишер.
В современной форме планирование экстремальных экспериментов начало развиваться после выхода в свет в 1951 году первой работы Бокса и Уилсона.
В Советском Союзе методы статистического планирования экспериментов с целью оптимизации технологических
процессов начали применяться после опубликования в 1960 году работы В. Налимова.
Изучая методы статистического планирования, надо отметить, что основными недостатками математических моделей, полученных с помощью классического регрессионного анализа, являются корреляция между коэффициентами и трудности в оценке ошибки расчетного значения параметра оптимизации.
Недостатки классического регрессионного анализа затрудняют его применение, так как какая-либо физико-химическая интерпретация уравнений регрессии, их переменных и эффектов их взаимодействия затруднительна. Наряду с этим регрессионный анализ является весьма эффективным с точки зрения математической статистики и удобным для экспериментатора методом, позволяющим представить в компактной форме всю полученную из экспериментов информацию о процессе.
Поэтому постоянно предпринимались попытки устранить тем или иным способом недостатки классического регрессионного анализа. Например, вычислительные трудности в значительной мере удается устранить благодаря применению ортогональных полиномов Чебышева или графоаналитического метода. После выхода в свет работ Бокса и Уилсона, Бокса и Хаптера и других наметилась возможность создания нового направления - статистического планирования экспериментов.
В основу методов статистического планирования экспериментов положено:
- использование упорядоченного плана расположения точек в факторном пространстве;
- переход к новой системе координат.
Использование статистических планов дает исследователю возможность не только устранить основные недостатки классического регрессионного анализа, но и значительно повысить эффективность эксперимента.
Математизация и моделирование инженерно-технического образования предполагает формирование у будущих инженеров действенного математического аппарата решения инженерных задач. Математизация означает приведение содержания дисциплины «Математика» к потребностям инженерных специалистов, а не просто раскрытие математических знаний самих по себе, что в значительной степени снижает их ценность для студентов и усложняет их понимание. Математизация предполагает создание содержания математической подготовки, соединяющего фундаментальные математические знания с типами инженерных задач и раскрывающего возможности их решения. Это существенно усиливает
практическую ориентацию математической подготовки и подводит фундаментальную математическую базу под подготовку в рамках собственно инженерной составляющей.
Развитие математического образования в вузе соответствует Концепции развития математического образования в Российской Федерации, утвержденной Распоряжением правительства Российской Федерации от 24.12.2013 № 2506-р.
Цель настоящей концепции - вывести российское математическое образование на лидирующее положение в мире. Математика в России должна стать передовой и привлекательной областью знания и деятельности, получение математических знаний - осознанным и внутренне мотивированным процессом.
Задачами развития математического образования в Российской Федерации являются:
- модернизация содержания учебных программ математического образования на всех уровнях;
- обеспечение отсутствия пробелов в базовых знаниях для каждого обучающегося, формирование у участников образовательных отношений установки «нет неспособных к математике детей»;
- обеспечение наличия общедоступных информационных ресурсов, применение современных технологий образовательного процесса;
- повышение качества работы преподавателей математики, усиление механизмов их материальной и социальной поддержки;
- поддержка лидеров математического образования (организаций и отдельных педагогов и ученых, а также структур, формирующихся вокруг лидеров), выявление новых активных лидеров;
- обеспечение обучающимся, имеющим высокую мотивацию и проявляющим выдающиеся математические способности, всех условий для развития и применения этих способностей;
- популяризация математических знаний и математического образования.
Математика занимает особое место в науке, культуре и общественной жизни, являясь одной из важнейших составляющих мирового научно-технического прогресса. Изучение математики играет системообразующую роль в образовании, развивая познавательные способности человека, в том числе к логическому мышлению, влияя на преподавание других дисциплин. Качественное математическое образование необходимо каждому для его успешной жизни в современном обществе.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Нигматулин Р.И. Мелкомасштабные течения и поверхностные эффекты в гидродинамике многофазных сред // Прикладная математика и механика. 1971. Т. 35. № 3. С. 451-463.
2. Ахназарова С.Л., Кафаров В.В. Оптимизация эксперимента в химии и химической технологии. М.: Химия, 1985. 327 с.
3. Кафаров В.В. Методы кибернетики в химии и химической техно-логии. М.: Химия, 1985. 496 с.
4. Мовсумзаде Э.М. Гуманитаризация инженерно-технического образования. М.: Современный университет, 2007. 99 с.
5. Таликов М.Р., Мовсум-заде Н.Ч., Талипов Р.Ф., Мовсумзаде Э.М. Квантово-химическое исследование органических нитрилов и их комплексов. М.: Химия, 2010. 238 с.
6. Багдасарьян Н.Г., Гаврилина Е.А. Еще раз о компетенциях, или Концепт культуры в компетенциях инженеров // Высшее образование в России. 2010. № 6. С. 24-28.
7. Гребнев Л.С. Болонский процесс и «четвертое поколение» образовательных стандартов // Высшее образование в России. 2011. № 11. С. 29-41.
8. Владимиров А.И. Об инженерно-техническом образовании. М.: Недра,
2011. 81 с.
9. Мовсум-заде Н.Ч. Методы синтеза, статистическое планирование, рециркуляция и квантовая химия С2-С4-нитрилов. М.: Химия, 2011. 153 с.
10.Налимов В.В. В поисках иных смыслов. СПб.; М.: Центр гуманитарных инициатив, 2013. 472 с.
11.Мовсумзаде Э.М., Кобраков К.И., Гусейнова С.Н., Колодкина Л.С. Деятель-ностные технологии в гуманитарно-ориентированной подготовке специалистов легкой промышленности. М.: Изд-во МГУДТ, 2014.
12.Колчина Г.Ю., Мовсум-заде Н.Ч., Бахтина А.Ю., Мовсумзаде Э.М. Зарождение и хронология этапов развития квантовой химии // История и педагогика естествознания. 2015. № 4. С. 34-43.
13.Колчина Г.Ю., Мовсум-заде Н.Ч., Бахтина А.Ю., Мовсумзаде Э.М. Квантовая химия - перспективы и достижения // НефтеГазоХимия. 2016. № 1. С. 51-60.
14.Черноглазкин С.Ю., Пушина Л.А., Кобраков К.И. и др. Гуманитарно-смысловое моделирование подготовки инженерно-промышленных кадров: ведущие принципы // История и педагогика естествознания. 2016. № 3. С. 16-19.
15.Бахтизин Р.Н., Гюльмалиев А.М., Пахомов С.И., Мовсум-заде Н.Ч. Математические методы в нефтегазохимическом комплексе. М.: ОБРАКАДЕМНАУ-КА, 2016. 200 с.
16. Бахтизин Р.Н., Шемяков А.О., Мовсум-заде М.Э. Математические методы в экономике нефтегазохимических производств. М.: ОБРАКАДЕМНАУКА, 2016. 158 с.
17. Керимов В.Ю., Осипов А.В., Мустаев Р.Н. Новые направления подготовки кадров для топливно-энергетического комплекса // История и педагогика естествознания. 2016. № 4. С. 6-8.
18. Бахтизин Р.Н., Шемяков А.О., Керимов В.Ю., Мовсумзаде Э.М. Подготовка инженерных кадров в области гуманитарного моделирования // История и педагогика естествознания, 2017. № 1. С. 6-11.
19. Волкова Л.В. Реформы в российском образовании: главное - процесс? // Мат. межд. науч.-метод. конф. «Наука, образование, молодежь в современном мире» (Москва, 26-27 мая 2016 г.). Ч. 1. М.: Изд. центр РГУ нефти и газа (НИУ) им. И.М. Губкина, 2016. С. 49-54.
20. Хасанов И.И., Логинова Е.А. Информационно-технологические образовательные ресурсы в истории системного анализа и их развитие // История и педагогика естествознания. 2017. № 2. С. 21-24.
21. Хасанов И.И., Логинова Е.А., Полетаева О.Ю. Регистрация, контроль и управление в нефтепереработке и нефтехимии, основные параметры регулирования процессами // НефтеГазоХимия. 2017. № 3. С. 25-27.
22. Мовсумзаде Э.М. Математизация, гуманитаризация, информационные технологии, педагогика и психология в многоступенчатом образовательном процессе // История и педагогика естествознания. 2017. № 3. С. 22-26.
23. Мовсумзаде Э.М., Пахомов С.И., Бахтизин Р.Н., Шемяков А.О. Математическое моделирование - основа инженерных специальностей // История и педагогика естествознания. 2018. № 2. С. 45-48.
24. Мовсумзаде Э.М., Пахомов С.И. Значение подразделения «Интенсификация образовательного процесса» в подготовке специалистов на современном этапе // История и педагогика естествознания. 2018. № 3. С. 24-26.
25. Колчина Г.Ю., Хасанов И.И., Логинова Е.А., Бахтина А.Ю. Характеристика квантово-химических программ, предназначенных для расчета молекул, молекулярных систем и твердых тел // НефтеГазоХимия. 2018. № 4. С. 10-16.
26. Квантовая химия в России - широта интересов. URL: http://www.chem. msu.su/rus/journals/xr/quant.html (дата обращения 21.05.2020).
27. Мовсумзаде Э.М., Белгородский В.С., Колчина Г.Ю. и др. Математизация в технических предметах подготовки специалистов // История и педагогика естествознания. 2019. № 1. С. 18 - 22.
28. Мовсумзаде Э.М., Колчина Г.Ю., Полетаева О.Ю., Каримов Э.Х. Некоторые практические возможности современного изложения курса «Общая химия» // История и педагогика естествознания. 2019. № 3. С. 5-9.
29. Мовсумзаде Э.М., Пахомов С.И. Создание и развитие гуманитаризации, математизации, информационно-цифровых и психолого-педагогических технологий в магистерской образовательной системе // История и педагогика естествознания. 2019. № 4. С. 11-17.
30. Колчина Г.Ю., Полетаева О.Ю., Мовсум-заде Н.Ч. и др. Гуманитарные и математические научные направления в магистерском образовательном процессе // История и педагогика естествознания. 2020. № 1. С. 17-20.
REFERENCES
1. Nigmatulin R.I. Small-scale flows and surface effects in the hydrodynamics of multiphase media. Prikladnaya matematika imekhanika, 1971, vol. 35, no. 3, pp. 451-463 (In Russian).
2. Akhnazarova S.L., Kafarov V.V. Optimizatsiya eksperimenta vkhimiii khimicheskoy tekhnologii [Optimization of experiment in chemistry and chemical technology]. Moscow, Khimiya Publ., 1985. 327 p.
3. Kafarov V.V. Metody kibernetiki v khimii i khimicheskoy tekhnologii [Cybernetics methods in chemistry and chemical technology]. Moscow, Khimiya Publ., 1985. 496 p.
4. Movsumzade E.M. Gumanitarizatsiya inzhenerno-tekhnicheskogo obrazovaniya [Humanitarianization of engineering and technical education]. Moscow, Sovremennyy universitet Publ., 2007. 99 p.
5. Talikov M.R., Movsumzade N.CH., Talipov R.F., Movsumzade E.M. Kvantovo-khimicheskoye issledovaniye organicheskikh nitrilov i ikh kompleksov [Quantum-chemical study of organic nitriles and their complexes]. Moscow, Khimiya Publ., 2010. 238 p.
6. Bagdasar'yan N.G., Gavrilina YE.A. Once again about competencies, or the concept of culture in the competencies of engineers. Vyssheye obrazovaniye v Rossii, 2010, no. 6, pp. 24-28 (In Russian).
7. Grebnev JI.S. The Bologna Process and the "fourth generation" of educational standards. Vyssheye obrazovaniye vRossii, 2011, no. 11, pp. 29-41 (In Russian).
8. Vladimirov A.I. Ob inzhenerno-tekhnicheskom obrazovanii [On engineering and technical education]. Moscow, Nedra Publ., 2011. 81 p.
9. Movsum-zade N.CH. Metody sinteza, statisticheskoye planirovaniye, retsirkulyatsiya i kvantovaya khimiya S2 - S4-nitrilov [Synthesis methods, statistical planning, recycling and quantum chemistry of C2 - C4 nitriles]. Moscow, Khimiya Publ., 2011. 153 p.
10. Nalimov V.V. V poiskakh inykh smyslov [In search of other meanings]. St. Petersburg, Moscow, Tsentr gumanitarnykh initsiativ Publ., 2013. 472 p.
11. Movsumzade E.M., Kobrakov K.I., Guseynova S.N., Kolodkina L.S. Deyatel'nostnyye tekhnologii v gumanitarno-oriyentirovannoy podgotovke spetsialistovlegkoypromyshlennosti [Activity technologies in humanitarian-oriented training of light industry specialists]. Moscow, MGUDT Publ., 2014.
12. Kolchina G.YU., Movsum-zade N.CH., Bakhtina A.YU., Movsumzade E.M. The origin and chronology of the stages of quantum chemistry development. Istoriya ipedagogika yestestvoznaniya, 2015, no. 4, pp. 34 - 43 (In Russian).
13. Kolchina G.YU., Movsum-zade N.CH., Bakhtina A.YU., Movsumzade E.M. Quantum chemistry - prospects and achievements. NefteGazoKhimiya, 2016, no. 1, pp. 51-60 (In Russian).
14. Chernoglazkin S.YU., Pushina L.A., Kobrakov K.I., Balykhin M.G., Movsumzade E.M. Humanitarian and semantic modeling of training of engineering and industrial personnel: leading principles. Istoriya i pedagogika yestestvoznaniya, 2016, no. 3, pp. 16-19 (In Russian).
15. Bakhtizin R.N., Gyul'maliyev A.M., Pakhomov S.I., Movsum-zade N.CH. Matematicheskiye metody v neftegazokhimicheskom komplekse [Mathematical methods in the petrochemical complex]. Moscow, OBRAKADEMNAUKA Publ., 2016. 200 p.
16. Bakhtizin R.N., Shemyakov A.O., Movsum-zade M.E. Matematicheskiye metody v ekonomike neftegazokhimicheskikh proizvodstv [Mathematical methods in
the economics of petrochemical industries]. Moscow, OBRAKADEMNAUKA Publ., 2016. 158 p.
17. Kerimov V.YU., Osipov A.V., Mustayev R.N. New directions of personnel training for the fuel and energy complex. Istoriya i pedagogika yestestvoznaniya, 2016, no. 4, pp. 6-8 (In Russian).
18. Bakhtizin R.N., Shemyakov A.O., Kerimov V.YU., Movsumzade E.M. Training of engineering personnel in the field of humanitarian modeling. Istoriya i pedagogika yestestvoznaniya, 2017, no. 1, pp. 6-11 (In Russian).
19. Volkova L.V. Reformy v rossiyskom obrazovanii: glavnoye - protsess? [Reforms in Russian education: is the process the main thing?]. Trudy Mezhd. nauch.-metod. konf. «Nauka, obrazovaniye, molodezh' v sovremennom mire» [Proc. of Int. scientific method. conf. "Science, education, youth in the modern world"]. Moscow, 2016, pp. 49-54.
20. Khasanov I.I., Loginova YE.A. Information and technological educational resources in the history of system analysis and their development. Istoriya i pedagogika yestestvoznaniya, 2017, no. 2, pp. 21-24 (In Russian).
21. Khasanov I.I., Loginova YE.A., Poletayeva O.YU. Registration, control and management in oil refining and petrochemistry, the main parameters of process regulation. NefteGazoKhimiya, 2017, no. 3, pp. 25-27 (In Russian).
22. Movsumzade E.M. Mathematization, humanitarization, information technology, pedagogy and psychology in the multistage educational process. Istoriya i pedagogika yestestvoznaniya, 2017, no. 3, pp. 22-26 (in Russian).
23. Movsumzade E.M., Pakhomov S.I., Bakhtizin R.N., Shemyakov A.O. Mathematical modeling is the basis of engineering specialties. Istoriya i pedagogika yestestvoznaniya, 2018, no. 2, pp. 45-48 (In Russian).
24. Movsumzade E.M., Pakhomov S.I. The value of the "Intensification of the educational process" subdivision in the training of specialists at the present stage. Istoriya i pedagogika yestestvoznaniya, 2018, no. 3, pp. 24-26 (In Russian).
25. Kolchina G.YU., Khasanov I.I., Loginova YE.A., Bakhtina A.YU. Characterization of quantum-chemical programs designed to calculate molecules, molecular systems and solids. NefteGazoKhimiya, 2018, no. 4, pp. 10-16 (In Russian).
26. Kvantovaya khimiya v Rossii - shirota interesov (Quantum chemistry in Russia - breadth of interests) Available at: http://www.chem.msu.su/rus/journals/xr/ quant.html (accessed 21 May 2020).
27. Movsumzade E.M., Belgorodskiy V.S., Kolchina G.YU., Poletayeva O.YU., Shemyakov A.O. Mathematization in technical subjects of training specialists. Istoriya i pedagogika yestestvoznaniya, 2019, no. 1, pp. 18 - 22 (In Russian).
28. Movsumzade E.M., Kolchina G.YU., Poletayeva O.YU., Karimov E.KH. Some practical possibilities of the modern presentation of the course "General chemistry". Istoriya i pedagogika yestestvoznaniya, 2019, no. 3, pp. 5 - 9 (In Russian).
29. Movsumzade E.M., Pakhomov S.I. Creation and development of humanization, mathematization, information-digital and psychological-pedagogical technologies in the master's educational system. Istoriya i pedagogika yestestvoznaniya, 2019, no. 4, pp. 11-17 (In Russian).
30. Kolchina G.YU., Poletayeva O.YU., Movsum-zade N.CH., Pushina L.A., Bakhtina A.YU., Movsumzade E.M. Humanities and mathematical scientific directions in the master's educational process. Istoriya i pedagogika yestestvoznaniya, 2020, no. 1, pp. 17-20 (In Russian).
ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРЕ / INFORMATION ABOUT THE AUTHOR
Мовсумзаде Эльдар Мирсамедович, д.х.н., проф., чл.-корр. РАО, советник ректора, Уфимский государственный нефтяной технический университет, Российский государственный университет имени А.Н. Косыгина (Технологии. Дизайн. Искусство).
Пахомов Сергей Иванович, д.х.н., проф., директор департамента аттестации научных и научно-педагогических работников, Министерство науки и высшего образования Российской Федерации.
Полетаева Ольга Юрьевна, д.т.н., проф. кафедры гидрогазодинамики трубопроводных систем и гидромашин, Уфимский государственный нефтяной технический университет.
Егоров Михаил Петрович, д.х.н., проф., академик РАН, директор Института органической химии им. Н.Д. Зелинского РАН.
Колчина Галина Юрьевна, к.х.н., доцент кафедры химии и химической технологии, Стерлитамакский филиал Башкирского государственного университета.
Eldar M. Movsumzade, Corresponding Member Russian Academy of education, Dr. Sci. (Chem.), Prof., Adviser to the Rector, Ufa State Petroleum Technological University, Kosygin Russian State University (Technology. Design. Art). Sergey I. Pakhomov, Dr. Sci. (Chem.), Prof., Director of the Department of Attestation of Scientific and Scientific-Pedagogical Workers, Ministry of Science and Higher Education of the Russian Federation.
Olga YU. Poletaeva, Dr. Sci. (Tech.), Prof. of the Department of Hydraulic and Gas Dynamics of Pipeline Systems and Hydraulic Machines. Ufa State Petroleum Technological University.
Mikhail P. Egorov, Dr. Sci. (Chem.), Prof., Academician of the Russian Academy of Sciences, Director of the N.D. Zelinsky Institute of Organic Chemistry Russian Academy of Sciences.
Galina Yu. Kolchina, Cand. Sci. (Chem.), Assoc. Prof. of the Department of Chemistry and Chemical Technology, Sterlitamak branch of the Bashkir State University.
^ЭКСПОЦЕНТР
20-я международная выставка НАЦИОНАЛЬНЫЙ
н ефте газ-2021 нефтегазовый
форум
ВНИМАНИЕ! НОВЫЕ ДАТЫ!
26-29 апреля 2021
