CC BY
2
6. Lee J. et al. Predictive manufacturing system-Trends of next-generation production systems //Ifac proceedings volumes. 2013. Т. 46. №. 7. С. 150-156. DOI: 10.3182/20130522-3-BR-4036.00107
7. Pandya D. et al. Increasing production efficiency via compressor failure predictive analytics using machine learning //Offshore Technology Conference. - OnePetro, 2018. DOI: 10.4043/28990-MS
8. Siaterlis G. et al. A framework for advanced visualization of predictive analytics in cyber-physical production systems //Procedia CIRP. 2021. Т. 104. С. 1565-1570. DOI: 10.1016/j.procir.2021.11.264
9. Предиктивная аналитика и диагностика АЭС - книга
10. Маккинни У. Python и анализ данных. - Litres, 2022.
11. Ермаков О.А., Брозгунова Н.П. Python-как инструмент для анализа данных // Наука и Образование. 2020. Т. 3. №. 4.
12. Мельникова В.А., Медведев Д.А. Анализ больших данных с использованием Python // Труды Братского государственного университета. Серия: Естественные и инженерные науки. 2019. Т. 1. С. 46-49.
13. Кононова Н.В. и др. О влиянии обучающей выборки на устойчивость прогнозов алгоритмов машинного обучения в задаче прогнозирования степени тяжести острого панкреатита // Информационные технологии и математическое моделирование (ИТММ-2019). 2019. С. 131-136.
14. Кувайскова Ю.Е. Применение ансамблевых методов машинного обучения для прогнозирования технического состояния объекта // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. 2021. Т. 23. №. 1. С. 111-114.
15. Катасёва Д.В. и др. Нейронечеткая модель анализа и прогнозирования временных рядов // Вестник Казанского технологического университета. 2016. Т. 19. №. 13. С. 127-131.
16. Сунчалин А.М., Сунчалина А.Л. Обзор методов и моделей прогнозирования финансовых временных рядов // Хроноэкономика. 2020. №. 1 (22). С. 25-29.
17. Габдрахманова К.Ф., Марупов С.Р., Носиров Д.Ш. Прогнозирование продажи нефти с использованием уравнения множественной линейной регрессии // Современный ученый. 2017. №. 6. С. 13-20.
Гусев Павел Юрьевич, канд. техн. наук, доцент, [email protected]. Россия, Воронеж, Воронежский государственный технический университет
ANALYSIS OF THE POTENTIAL OF PREDICTIVE ANALYTICS IN FORECASTING THE CONDITION OF EQUIPMEN
P.Yu. Gusev
The paper discusses the use of predictive analytics as a tool for predicting the condition of nuclear power plant equipment. An analysis of existing works on the topic under consideration was carried out and research paths were identified. As an applied problem, the work considers forecasting the state of a nuclear power plant electric generator. As a result of the work, the potential possibility of using predictive analytics tools to predict the operating parameters of a nuclear power plant electric generator was determined. The main parameters influencing the accuracy of the forecasting model are determined.
Key words: predictive analytics, forecasting, equipment condition.
Gusev Pavel Yurievich, Candidate of technical sciences, docent, [email protected], Russia, Voronezh, Voronezh State Technical University
УДК 681.7
Б01: 10.24412/2071-6168-2024-4-108-109
ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ОПТИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ ВОДНЫХ РАСТВОРОВ АЦЕТОНА И АЦЕТОНИТРИЛА РЕФРАКТОМЕТРИЧЕСКОЙ УСТАНОВКОЙ
Е.Е. Майоров, А.В. Арефьев, Ю.М. Бородянский, Р.Б. Гулиев, И.С. Таюрская
В работе исследовались оптических параметров водных растворов ацетона и ацетонитрила рефрактометрической установкой. Для исследования жидкофазных сред перспективно и актуально применять оптические технологии, в частности, рефрактометрические методы и технические средства, так как они являются высокоинформативными, высокоточными и достоверными инструментами исследований. В работе определена цель и поставлена задача, а также представлены объект и метод исследования. Приведен внешний вид экспериментальной рефрактометрической установки. Получены зависимости показателя преломления водных растворов от концентрации и температурные зависимости показателя преломления водных растворов для длины волны X = 633нм. Определен температурный коэффициент показателя преломления водных растворов СзНбО который находился в диапазоне от - 0,0002... - 0,0001 1/оС, а для водных растворов СНзСN составлял - 0,0001 1/оС.
Ключевые слова: водный раствор, экспериментальная рефрактометрическая установка, ацетон, ацетонитрил, показатель преломления, температура.
Ацетон (СзНбО), ацетонитрил (СНзСЫ) и их водные растворы являются органическими веществами и представляют собой бесцветную жидкость со слабым эфирным запахом [1]. СзНбО и СНзСЫ широко применяются в органической химии в качестве растворителей. В зависимости от температуры и концентрации в воде данные вещества и их водные растворы имеют различное назначение как на химическом производстве, так и в быту [2]. Для исследования этих веществ и их водных растворов перспективно и актуально применять оптические технологии, в частности, рефрактометрические методы и технические средства [3].
Анализ научных литературных источников представил следующую картину: практически везде приведены физико-химические свойства СзНбО, СНзСЫ и их водных растворов, но показатель преломления, температурный коэффициент показателя преломления, а также оптическое поглощение в диапазоне температур от 20 °С до 45 °С плохо изучены [4]. На сегодняшний момент времени такая информация малоинформативна, неполна и противоречива, а порой носит только оценочный характер [5-8].
Для изучения оптических свойств СзНбО, СНзСЫ и их водных растворов современные рефрактометрические приборы общего назначения могут не дать нужного результата, так как эти приборы не имеют соответствующей калибровки для решения поставленных задач. Более того, программное обеспечение, входящее в состав рефрактометров общего назначения написано для решения задач общего назначения [9-12].
Внимание заслуживает исследование метрологических возможностей разработанная экспериментальная рефрактометрическая установка применительно к измерению оптических параметров СзНбО, СНзСЫ и их водных растворов в лабораторных условиях [13-15].
Цель работы состояла в экспериментальном исследовании температурного коэффициента показателя преломления водных растворов СзНбО, СНзСЫ на разработанной рефрактометрической установке.
Постановка задачи. Провести измерения показателя преломления водных растворов СзНбО, СНзСЫ в зависимости от концентрации (к = 0.. .100 %) и температуры (Г = 20.. ,45°С) на X = 633 нм.
Объекты и метод исследования. Средами измерений были водные растворы СзНбО, СНзСЫ (СзНбО, СНзСЫ смешивались с дистиллированной водой). Концентрация веществ в воде составляла 0 %, 25 %, 50 %, 75 % и 100 %. Водные растворы взвешивались на сертифицированных электронных весах ВК-300.1 с погрешностью измерений 0,01г.
Для исследования водных растворов СзНбО, СНзСЫ использовалась экспериментальная рефрактометрическая установка на основе рефрактометра АББЕ с термостатом, внешний вид которой представлен на рисунке 1.
Рис. 1. Внешний вид экспериментальной рефрактометрической установки
На данной экспериментальной установки измеряли показатель преломления водных растворов СзНбО, СНзСЫ в диапазонах концентраций к = 0.100% и температур Г = 20.45 °С на длине волны X = 633 нм. Общая погрешность измерений составляла не хуже Ди = ± 0,00045. Эта погрешность состояла из рефрактометрической погрешности (Ди = ± 0,0002) и погрешности термостатирования (ДГ = ± 0,5 °С). Последняя вносила дополнительную погрешность Ди = 0,00025 при нагревании водных растворов СзНбО, СНзС№ Поэтому общая погрешность измерений показателя преломления, определяемая аддитивно, и не могла превышать Ди = ± 0,00045.
Экспериментальные результаты. Показатель преломления водных растворов СзНбО, СНзСЫ имел линейную зависимость от концентрации ацетона и ацетонитрила. Измерения проводились при Г = 22 °С на длине световой волны источника X = 633 нм. На рисунке 2 приведены экспериментальные результаты для пяти проб водных растворов.
1,4з 1,41 * 1,Э9
т о
« 1,Э7 1,з5 1,зз
10
20
з0
40 К %50
б0
70
80
90
100
Рис. 2. Зависимость показателя преломления водных растворов от концентрации СзНбО, СНзСМ
для длины волны 1 = 633нм
0
Полученные кривые представлены линейными функциями, которые имеет вид:
109
п(к) = 0,0011к + 1,3311, Я2 = 0,9926
для водных растворов СНзСЫ, п(к) = 0,0011к + 1,3290, Я2 = 0,9909
для водных растворов СзНбО.
Разработанная установка давала возможность исследовать изменения показателя преломления с увеличением или уменьшением температуры, что в свою очередь позволяло извлечь необходимые данные для нахождения температурного коэффициента показателя преломления каждой пробы. Измерялся показатель преломления с шагом в пять градусов при уменьшении температуры каждой пробы.
а)
1,44
1,42 1,4 1,38 1,36 1,34 1,32
20
л (0- --0,0001; 1 1,4412 Дя - 0.003
-0,0001; + 1,4198
р----^ л(Г) = = -0,0001г+ 1,3871 Ди - 0.003 -а-
п(/)=-0.0002Г + 1,3573 Дл = 0,004
= -0,0002г+ 1.3376 --0
Ли = 0,005
~-к
25
30
35
40
х 1 с 2 □ 3
Д 4 + 5
45
I, °С
б)
1,46
1,44
1,42
1,4
1,38
1,36 ±
1,34 --
1,32
>-'Ч п(г)= -0,0001г + 1,4418 Дп = 0,0024
-- V -V-О п(г)= -0,0001г + 1,4231 Дп = 0,0025
- -1-
п(г)= -0,0001 г + 1,384 Дп = 0,0028 1 .-4- Л .
п(г)= -0,0001г + 1,3589 Дп = 0,0029 ■А -Й-Л
г5-1 1 г
п(г)= -0,0001г + 1,3375 Дп = 0,0028 -1 -1=1-Ы
>2- ч, -
-- - - 4 -*-к -1-1
Х1 □ 2 Д3 +4 05
20
25
30
35
40
45
г, °С
Рис. 3. Температурные зависимости показателя преломления водных растворов ацетона (а) и ацетонитрила (б). Концентрация растворов к, % (а): 1 - 0 %; 2 - 25 %; 3 - 50 %, 4 - 75 % 5 -100 %, (б): 1 - 0 %; 2 - 25 %;
3 - 50 %, 4 - 75 % 5 -100 %. Маркеры - экспериментальные данные, сплошные линии - результаты линейной
интерполяции
На рисунке 3 приведены абсолютные значения погрешностей, которые не превышали Дп < 0,005. Из уравнений видно, что температурный коэффициент показателя преломления водных растворов С3Н6О который находился в диапазоне от - 0,0002... - 0,0001 1/оС, а для водных растворов СйСЫ составлял - 0,0001 1/оС. По мере уменьшения концентрации водных растворов С3Н6О и СШСЫ их показатель преломления и уменьшался, так же как
и их температурный коэффициент ■
В результате выполнения работы было определено, что в исследуемых средах при увеличении концентрации С3Н6О и СН3СЫ в водном растворе, показатель преломления растет, вследствие увеличения числа молекул в единице объема раствора, а также при увеличении температуры, происходит объемное расширение воды, число молекул С3Н6О и СН3СЫ в единице объема раствора уменьшается и поэтому показатель преломления падает.
Заключение. Получены зависимости показателя преломления водных растворов от концентрации и температурные зависимости показателя преломления водных растворов СзНбО, CH3CN для длины волны X = 633нм. Определен температурный коэффициент показателя преломления водных растворов СзНбО который находился в диапазоне от - 0,0002... - 0,0001 1/оС, а для водных растворов CH3CN составлял - 0,0001 1/оС. Экспериментальные результаты могут представлять интерес для оптического приборостроения и химической промышленности.
Список литературы
1.Шишловский А.А. Прикладная физическая оптика. ФизматГИЗ, 1970. 822 с.
2.Иоффе Б. В. Рефрактометрические методы химии. Л.: Химия. 1983. 352 с.
3.Якушенков Ю.Г. - Теория и расчет оптико-электронных приборов. М.: "Логос", 1999. 480 с.
4.Курлов В.В., Громов О.В., Таюрская И.С., Майоров Е.Е., Арефьев А.В., Гулиев Р.Б. Применение разработанного рефрактометрического датчика в пищевом производстве // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2021. № 2. С. 1-12. DOI: 10.25791/pribor.2.2021.1237
5.Громов О.В., Майоров Е.Е., Таюрская И.С., Машек А.Ч., Цыганкова Г.А., Удахина С.В. Экспериментальное исследование разработанного автоматизированного рефрактометра для контроля химически агрессивных сред // Научное обозрение. Технические науки. 2021. № 3. С. 21-26.
6.Майоров Е.Е., Курлов В.В., Громов О.В., Гулиев Р.Б., Дагаев А.В., Таюрская И.С. Применение рефрактометра для контроля напитков торговой марки «LIPTON» // Известия тульского государственного университета. Технические науки. 2021. Вып.6. С. 170-175. DOI: 10.24412/2071-6168-2021-6-170-175
7.Михальчевский Ю.Ю., Костин Г.А., Майоров Е.Е., Арефьев В.В., Гулиев Р.Б., Дагаев А.В. Использование рефрактометрии для обеспечения предполетной подготовки воздушных судов // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2021. № 10. С. 1-7. DOI: 10.25791/pribor.10.2021.1294
8.Михальчевский Ю.Ю., Костин Г.А., Майоров Е.Е., Курлов В.В., Гулиев Р.Б., Дагаев А.В. Оптико-электронный контроль противообледенительных жидкостей для обработки воздушных судов // Известия тульского государственного университета. Технические науки. 2021. Вып.10. С. 170-175. DOI: 10.24412/2071-6168-2021-6-170175.
9.Михальчевский Ю.Ю., Костин Г.А., Майоров Е.Е., Арефьев В.В., Хохлова М.В., Удахина С.В. Исследование противообледенительной жидкости оптоэлектронным рефрактометром // Научное приборостроение. 2021. Т.31. №4. С. 88-101.
10. Арефьев А.В., Гулиев Р.Б., Громов О.В., Дагаев А.В., Курлов В.В., Майоров Е.Е., Таюрская И.С. Рефрактометрические средства контроля водных растворов тетрахлорэтилена // Научное приборостроение. 2022. Т.32. №2. С. 75-83
11. Громов О.В., Гулиев Р.Б., Черняк Т.А., Майоров Е.Е., Дагаев А.В., Таюрская И.С. Применение метода полного внутреннего отражения для исследования жидкофазных сред на основе ботулотоксина // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. 2022. Т. 65. №5. С. 343-349. DOI: 10.17586/0021-3454-2022-65-5-343-349
12. Майоров Е.Е. Призменная рефрактометрия измерения оптических характеристик каустизационного щелока // Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем: Третья Всероссийская научная конференция (СПб., 18-22 апреля 2022 г.): сб. докл. - СПб.: ГУАП, 2022. C. 59-61. DOI: 10.31799/978-5-8088-1707-42022-3
13. Арефьев А.В., Афанасьева О.В., Дагаев А.В., Курлов В.В., Майоров Е.Е., Таюрская И.С. Рефрактометрические методы и средства контроля этанола, пропанола и их водных растворов // Изв. вузов. Приборостроение. 2023. Т. 66, № 7. С. 594-601. DOI: 10.17586/0021-3454-2023-66-7-594-601
14. Майоров Е.Е., Курлов В.В., Бородянский Ю.М., Дагаев А.В., Таюрская И.С. Рефрактометрический контроль веществ жидкого агрегатного состояния в пищевой промышленности // Известия тульского государственного университета. Технические науки. 2023. Вып. 8. С. 269-274. DOI: 10.24412/2071-6168-2023-8-269-270
15. Майоров Е.Е., Арефьев А.В., Гулиев Р.Б., Пушкина В.П., Цыганкова Г.А. Рефрактометрический контроль состава сухого остатка лактицинии в реальном производстве // Приборы. 2023. №9. С.10-14.
Майоров Евгений Евгеньевич, канд. тех. наук, доцент, majorov_ee@mail. ru, Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения (ГУАП),
Арефьев Александр Владимирович, канд. физ.-мат. наук, [email protected], Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения (ГУАП),
Бородянский Юрий Михайлович, канд. тех. наук, доцент, borodvanskvum@gmaiL com, Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича,
Гулиев Рамиз Балахан оглы, канд. тех. наук, ramiz63@vandex. ru, Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения (ГУАП),
Таюрская Ирина Соломоновна, канд. экон. наук, доцент, tis [email protected], Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский университет технологий управления и экономики
EXPERIMENTAL INVESTIGATION OF OPTICAL PARAMETERS OF AQUEOUS SOLUTIONS OF ACETONE AND ACETONITRILE WITH A REFRACTOMETRIC INSTALLATION
E.E. Maiorov, A. V. Arefiev Y.M. Borodyansky, R.B. Guliyev, I.S. Tayurskaya
The optical parameters of aqueous solutions of acetone and acetonitrile were studied by a refractometric installation. For the study of liquid-phase media, it is promising and relevant to use optical technologies, in particular, fractomet-
111
ric methods and technical means, since they are highly informative, highly accurate and reliable research tools. The paper defined the purpose and sets the task, as well as presents the object and method of research. The appearance of an experimental refractometric installation was given. The dependences of the refractive index of aqueous solutions on concentration and temperature dependences of the refractive index of aqueous solutions for the wavelength X = 633nm were obtained. The temperature coefficient of the refractive index of aqueous solutions of C3H6O was determined, which was in the range from -0.0002... - 0.0001 1/oC, and for aqueous solutions of CH3CN it was - 0.0001 1/oC.
Key words: aqueous solution, experimental refractometric installation, acetone, acetonitrile, refractive index, temperature.
Maiorov Evgeny Evgenievich, candidate of technical sciences, docent, majorov_ee@mail. ru, Russia, Saint-Petersburg, Saint-Petersburg state university of aerospace instrumentation (GUAP),
Arefiev Alexander Vladimirovich, candidate of physical and mathematical sciences, [email protected], Russia, Saint-Petersburg, Saint-Petersburg state university of aerospace instrumentation (GUAP),
Borodyansky Yuriy Mihailovich, candidate of technical sciences, docent, [email protected], Russia, Saint-Petersburg, The Bonch-Bruevich Saint-Petersburg State University of Telecommunications,
Guliyev Ramiz Balahan oglu, candidate of technical sciences, ramiz63@yandex. ru, Russia, Saint-Petersburg, Saint-Petersburg state university of aerospace instrumentation (GUAP),
Tayurskaya Irina Solomonovna, candidate of economic sciences, docent, tis_ivesep@mail. ru, Russia, Saint-Petersburg, Saint-Petersburg University of management technologies and Economics
УДК 004.413
Б01: 10.24412/2071 -б1б8-2024-4-112-11Э
РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ ОТРАСЛЕВОГО РАСПРЕДЕЛЁННОГО ЦЕНТРА КОМПЕТЕНЦИЙ ДЛЯ ПРЕДПРИЯТИЙ АВТОМОБИЛЕСТРОЕНИЯ
О.И. Антипова, В.Н. Козловский
В статье представлены результаты концептуальной разработки модели отраслевого распределенного центра компетенций в области организации производства и управления качеством для предприятий автомобильной отрасли.
Ключевые слова: конкурентоспособность, качество, автомобильная промышленность.
Автомобильная промышленность является одной из самых конкурентный и высокотехнологичных отраслей промышленности. В связи с этим инструментарий управления качеством является ключевым в обеспечении конкурентоспособности продукции [1, 2].
Участниками процесса управления качеством автомобильной продукции являются не только автосборочные предприятия, но и поставщики, составляющие цепи поставок. Однако, на сегодняшний день все больше стала провялятся проблема в отсутствии необходимых компетенций в области управления качеством у предприятий машиностроения, что сдерживает применения и развития методов повышения результативности функционирования СМК и управления качеством продукции. Еще одной проблемой является отсутствие «центра» компетенций, способного собирать, анализировать и систематизировать информацию по повышению результативности СМК и управлению качеством продукции и генерировать лучшие практики в области управления качеством [3, 4]. Как следствие отсутствует системный обмен знаниями между предприятиями в цепи поставок, что сдерживает системное развитие компетенций в области улучшения качеством и производительностью. Все вышеперечисленные проблемы возникают из-за появления научного противоречия - «Системное» управление качеством машиностроительной продукции необходимо обеспечить целостным управлением всей целью поставок машиностроительной продукцией, а по факту управление качеством проводится раздельно каждым предприятием машиностроительной продукции.
Системное управление качеством - это целенаправленное и рациональное применение методов управления качеством по всей цепи поставок для обеспечения требуемого качества выпускаемо продукции и повышения результативности функционирования СМК.
Для реализации системного управления качеством необходимо создать распределенный отраслевой центр компетентности, основными функциями которого будут:
1. Разработка и реализация дорожной карты по созданию Центра компетенций в области повышения качества и конкурентоспособности продукции автомобилестроения.
2. Разработка на основе научного подхода базы методического обеспечения (методик) по адаптации и внедрению методов управления качеством и производительностью для повышения качества и конкурентоспособности продукции.
3. Разработка программ дополнительного профессионального образования ДПО (повышение квалификации и переподготовка) по применению методов управления качеством на этапах жизненного цикла. Подготовка кадрового резерва для реализации задач по повышению качества и конкурентоспособности продукции. Проведение целевого обучения сотрудников предприятий цепи поставок по внедрению методов управления качеством и производительностью.
4. Создание и участие в рабочих группах по разработке ГОСТов по методам управления качеством (например, актуализация ГОСТ 51814.2 - 2001 Метод анализа видов и последствий потенциальных дефектов, актуализация ГОСТов серии 56000 по бережливому производству и др.).
112
