CC BY
14ИНФОРМАТИКА, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И УПРАВЛЕНИЕ
УПРАВЛЕНИЕ В ОРГАНИЗАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ
DOI 10.54398/20741707_2023_1_9 УДК 517.977.5
КОНЦЕПЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ СЛОЖНЫМИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ СИСТЕМАМИ ПРОИЗВОДСТВА УГЛЕРОДНЫХ НАНОМАТЕРИАЛОВ1
Статья поступила в редакцию 04.11.2022, в окончательном варианте - 17.11.2022.
Буракова Елена Анатольевна, Тамбовский государственный технический университет, 392000, Российская Федерация, г. Тамбов, ул. Советская, 106,
кандидат технических наук, доцент, ORCID: 0000-0001-8927-7433, e-mail: elenburakova @yandex.ru
Исследуется сложная технологическая система производства углеродных наноматериалов CVD-методом с целью организации управления, обеспечивающего ее эффективное функционирование (снижение себестоимости нанопродукта, увеличение производительности за счет повышения активности используемого катализатора, реализация синтеза наноструктур с заданными параметрами и др.). В работе предложена концепция управления исследуемыми технологическими системами с использованием информационной системы, обеспечивающей поддержку принятия решений на стадии получения катализатора - вещества, определяющего параметры синтезируемого нанопродукта. Реализация концепции, в основе которой лежит новый подход к управлению параметрами углеродных наноматериалов, заключающийся в пред- и посттермической обработке катализатора / его предшественника физическим воздействием, способствовала созданию информационной системы, устанавливающей без проведения дополнительных экспериментов состав и условия получения катализатора, обеспечивающего синтез углеродных нанотрубок с заданными параметрами.
Ключевые слова: управление, углеродные наноматериалы, катализатор, метод термического разложения, физическое воздействие, система поддержки принятия решений, оптимизация, синтез с заданными параметрами
THE CONCEPT OF CONTROL OF COMPLEX TECHNOLOGICAL SYSTEMS FOR THE PRODUCTION OF CARBON NANOMATERIALS
The article was received by the editorial board on 04.11.2022, in the final version — 17.11.2022.
Burakova Elena A., Tambov State Technical University, 106 Sovetskaya St., Tambov, 392000, Russian Federation,
Cand. Sci. (Engineering), Associate Professor, ORCID: 0000-0001-8927-7433, e-mail: elenbura-kova@yandex.ru
This work has deal with a complex technological system for the production of carbon nanomaterials (NM) with the help of the CVD method in order to organize management that ensures its effective functioning (reducing the cost of nanoproduct, increasing productivity by raising the activity of the used catalyst, synthesis of nanostructures with specified parameters, etc.). The paper proposes a concept of the technological systems (TS) control with the use of an information system that provides decision-making support during the stage of getting a catalyst - a substance that determines the parameters of the synthesized nanoproduct. The implementation of the concept, which is based on a new approach to controlling the parameters of carbon nanomaterials (CNM), consisting of pre- and post-thermal treatment of the catalyst / its predecessor by physical action, contributed to the creation of the information system that establishes the composition and the conditions of obtaining a catalyst without additional experiments, that ensures the synthesis of carbon nanotubes with specified parameters.
Keywords: control, carbon nanomaterials, catalyst, thermal decomposition method, physical impact, decision support system, optimization, synthesis with given parameters.
1 Работа выполнена при поддержке Российского научного фонда (проект 22-23-01072).
Graphical annotation (Графическая аннотация)
Введение. Современное производство углеродных наноструктур представляет собой сложную технологическую систему (ТС), нуждающуюся в управлении, которое будет препятствовать снижению эффективности ее функционирования. Эффективность функционирования ТС производства углеродных наноматериалов (УНМ) заключается в повышении ее технико-экономических показателей, а также сокращении времени, необходимого на переход системы к производству нового типа наноструктур с заданными параметрами, так как для каждой области применения необходимы материалы с определенными параметрами (структура, длина, диаметр, степень дефектности и др.).
Анализ процесса получения наноматериалов СУЭ -методом показал, что повышения эффективности функционирования ТС производства УНМ можно добиться путем организации гибкого управления с использованием информационных технологий [1], которые обеспечат не только систематизацию имеющихся данных, но и информационную поддержку принятия решений на основных производственных стадиях.
Из работ, посвященных реализации синтеза УНМ, в частности углеродных нанотрубок методом СУЭ, было установлено, что в настоящее время параметрами наноструктур управляет варьирование условий их синтеза (времени, температуры, расхода и природы углеродсодержащего сырья) [2, 3] и состава катализатора [4, 5]. При этом на большинстве предприятий, реализующих промышленное производство углеродных нанотрубок, управление параметрами синтезируемых наноструктур преимущественно осуществляют вторым способом, что способствовало формированию общей для таких производственных систем тенденции «один состав катализатора - один тип нанотрубок», препятствующей расширению номенклатуры выпускаемых УНМ.
Учитывая работы [6, 7] и информацию о существовании корреляции между диаметрами частиц катализатора и синтезируемых на них наноструктур [8, 9], было предложено повышение эффективности функционирования ТС производства УНМ достичь путем организации управления с использованием системы информационной поддержки принятия решений (СППР) на стадии получения катализатора - вещества, на частицах которого происходит формирование нанотрубок.
Управление параметрами синтезируемых УНМ через регулирование свойств катализатора на стадии его получения с использованием СППР может обеспечить формирование наноструктур с заданными параметрами, что будет способствовать расширению номенклатуры выпускаемых материалов без изменения условий их синтеза. Разработка информационной системы (ИС), позволяющей без проведения экспериментов определять состав катализатора и условия его получения, обеспечивающие синтез УНМ с заданными параметрами, должна способствовать сокращению времени, необходимого для перехода ТС на выпуск нового типа наноструктур. Учитывая данный факт, целью работы явилась разработка концепции управления сложными ТС производства УНМ с использованием СППР на стадии получения катализатора, обеспечивающего их эффективное функционирование.
Для достижения цели необходимо подобрать подход к управлению параметрами синтезируемого нанопродукта, проанализировать функционирование промышленного производства УНМ методом ГФХО, выявить стадии, создающие предпосылки для организации эффективного управления ТС, а также разработать ИС, обеспечивающую синтез наноструктур с заданными параметрами.
Концепция управления ТС производства УНМ. Исходя из того, что управление планируется осуществлять на стадии получения катализатора, то для достижения поставленной цели были изучены катализаторы, применяемые для синтеза УНМ, представляющие собой сложные системы из активного компонента, носителя, а иногда и промотора [10], а также методы их получения [11-14]. Установлено, что среди известных методов получения катализатора наиболее быстрым и простым по реализации является метод термического разложения неустойчивых соединений. Его экспериментальное исследование показало, что, несмотря на наличие нескольких основных стадий, это многофакторный и достаточно сложно контролируемый процесс. Установленные в ходе экспериментов факторы, оказывающие влияние на свойства формируемого катализатора, отражены на рисунке 1.
Рисунок 1 - Эскизная схема получения катализатора методом термического разложения неустойчивых соединений
Анализ существующих методов повышения эффективности металлоксидных катализаторов показал, что в настоящее время наиболее востребованным методом повышения эффективности катализатора для синтеза УНМ является промотирование, однако он основан на изменении состава катализатора, что не всегда допустимо на производстве. Альтернативным методом изменения свойств катализатора является применение физических воздействий на одной из стадий его получения. Эффективность его применения при получении металлоксидных катализаторов была представлена в работах Б. Шелимова и М. Сульмана, при этом отсутствуют работы, посвященные каталитическим системам для синтеза УНМ.
Данный факт послужил причиной проведения экспериментального исследования, которое позволило изучить влияние обработки раствора исходных компонентов катализатора физическим воздействием на стадии формирования металлоксидной каталитической системы на ее активность в процессе синтеза углеродных нанотрубок (УНТ) [15]. Анализ полученных результатов подтвердил возможность управления параметрами синтезируемых УНТ на стадии формирования катализатора путем обработки его физическим воздействием. Исходя из информации, представленной на рисунке 1, предлагается концепция организации управления сложными ТС производства наноструктур построить на новом подходе к управлению параметрами синтезируемых УНТ, заключающемся в пред-и посттермической обработке катализатора / его предшественника физическим воздействием [16].
Детальное изучение ТС производства углеродных наноструктур СУЭ -методом с учетом предлагаемого подхода к управлению, основанного на использовании СППР при производстве катализатора для их синтеза, позволило разработать ее модернизированную структуру (рис. 2). Помимо основных активных элементов - производственных процессов получения катализатора и синтеза наноструктур в исследуемую ТС предлагается ввести дополнительные активные элементы - ИС и стадии пред- и посттермической обработки катализатора / его предшественника), которые могут способствовать расширению функционала исходной производственной системы без изменения ее основных исходных активных элементов.
Рисунок 2 - Структура ТС промышленного производства УНМ
В соответствии с рисунком 2 ориентирование ТС на производство УНМ с заданными параметрами производит лицо, принимающее решение (ЛИР), которое обладает информацией со всех основных элементов производственной системы. Для упрощения принятия решений ЛИР относительно выбора условий реализации производственного процесса, обеспечивающих синтез УНМ с заданными параметрами, необходимо разработать ИС, обеспечивающую управление параметрами наноструктур на стадии пред- и посттермической обработки катализатора /его предшественника.
Для создания ИС была разработана методология организации информационной поддержки управления параметрами наноструктур на стадии получения катализатора, обеспечивающая синтез УНТ с заданными параметрами, структура, которой представлена на рисунке 3.
Рисунок 3 - Структура методологии организации информационной поддержки управления параметрами наноструктур на стадии получения катализатора
В соответствии с разработанной методологией, управление свойствами катализатора на стадии получения можно осуществлять за счет изменения его состава (общепринятый подход) и обработки предкатализатора/катализатора физическим воздействием (новый подход в данной области). Таким образом, эффективное функционирование ТС производства УНМ может быть достигнуто благодаря постановке и решению оптимизационной задачи, позволяющей определять состав катализатора (С) и условия обработки его физическим воздействием (P, t, т, W), где P - тип физического воздействия; t - температура, оС; т - время, с; W - удельная мощность обработки, Вт/м3.
Информация, полученная в результате решения оптимизационной задачи без проведения дополнительных экспериментов, будет способствовать получению в сжатые сроки катализатора, обеспечивающего синтез наноструктур с параметрами (D, d, у, Id/g), значения которых будут наиболее близки к заданным (Do, do, уо, Id/go).
Наиболее востребованными параметрами, в частности УНТ, являются внешний (D) и внутренний (d) диаметры, нм; у - удельный выход наноструктур, гС^ и степень их дефектности (Id/g). Степень дефектности УНТ определяли методом рамановской спектроскопии по отношению интенсивностей мод, вызванных дефектом симметрии графенового слоя (ID) и колебаниями атомов углерода в плоскости графенового слоя (IG). Такой подход приведет к повышению эффективности управления ТС производства УНМ и может обеспечить расширение номенклатуры выпускаемых наноструктур.
Для оценки эффективности предлагаемого подхода к управлению были исследованы системные связи и закономерности функционирования основных активных элементов ТС производства УНМ, установлены составы информационных потоков и на их основе сформулирован комплексный критерий оптимальности процесса получения катализатора, характеризующий степень отклонения значений параметров синтезируемых наноструктур от заданных значений [17]. Схема информационных потоков в ТС производства УНТ, предусматривающая реализацию предлагаемого в работе метода управления, представлена на рисунке 4.
Рисунок 4 - Схема информационных потоков в ТС производства УНТ
Информационный поток процесса получения катализатора X представляет собой совокупность параметров, характеризующих входные, управляющие и возмущающие факторы:
Х = (с,ю..,гп,р,г ,г ,г ,с , с ,р тл,г ,А ,АР V
\ ' Лгг? О'гэ^ •> о.с.' и' к' п' к ' атм об? об? об? о.е.? атм /'
где С - состав катализатора; (0А1г - расход газовой среды, м3/с; го - температура раствора исходных компонентов катализатора, оС; ^ - геометрические размеры емкости для пред- и посттермической обработки катализатора / его предшественника, мм; Р - тип обработки; /о.с- температура окружающей среды, оС; гп, гк - температуры среды в рабочей зоне и в слое катализатора, оС; сп, ск - концентрации веществ в рабочей зоне и в слое катализатора, моль/м3 соответственно; Ратм - атмосферное давление, Па; - удельная мощность обработки, Вт/м3; тоб - продолжительность обработки, с; /об - температура обработки, оС; А&.с. - нестабильность температуры окружающей среды; АРатм -нестабильность атмосферного давления.
Промежуточный информационный поток у ' характеризует полупродукт - катализатор, который при реализации СУБ-процесса преобразуется под влиянием факторов, характеризующих информационный поток Х ст-
X{р,
^ СхИу'^СхИу''-СУП' ^СУОI'
где РСхну - тип и ССхНу - расход углеродсодержащего сырья, м3/ч; ТСУО - температура реализации СУБ-процесса, оС; тСГО - продолжительность синтеза УНТ, ч.
Их совокупность определяет состав входного информационного потока у ", характеризующий процесс синтеза УНТ
у " = (:у'.Хсо).
Оценку эффективности предлагаемого в работе метода управления исследуемой ТС производили по наиболее значимым параметрам синтезируемых УНТ, поэтому выходной информационный поток процесса синтеза наноструктур (У) принимает вид
у = ( б, а, у,10/0).
С учетом состава информационных потоков, представленных на рисунке 4, критерий оптимальности М в общем виде представим как
М
'¿о
(1)
где Zi - полученное, а Zio - заданное значение параметра, характеризующего УНМ; п - количество параметров, характеризующих наноструктуры; а - весовой коэффициент, определяемый на основе экспертной оценки области применения УНМ.
Так как управление параметрами УНМ осуществляется с использованием нового подхода, заключающегося в пред- и посттермической обработке катализатора / его предшественника физическим воздействием, то использовать аналитические и экспериментально-аналитические математические модели описания этого сложного процесса в постановке задачи оптимизации условий формирования катализатора нецелесообразно.
В связи с недостатком знаний о процессах обработки катализатора / его предшественника физическим воздействием и природе наблюдаемых эффектов в качестве уравнений связей при постановке оптимизационной задачи предлагается использовать регрессионные зависимости, которые могут быть получены в результате обработки экспериментальных данных. Установленные функциональные зависимости должны быть представлены в следующем виде:
г
г
1=1
^ '' P'' ^об ' Tоб ' ^^об )
С =! D = f (тоб'КбКб );d = f (тоб'КбКб);
С _ i • У = Уз (Тоб ' ¿об^об ); 1D/G = f (Тоб ' ^об^об
С = 1 P = 2
D = f (Тоб 'tW );r = f (Тоб 'LW );
• Y = f (тоб ' КбКб ID/G = f (тоб ' ¿обКб );
(2)
где C и P - дискретные величины, а параметры синтезированных наноструктур, характеризующие выходной информационный поток ТС производства Уи определяемые условиями физического воздействия, являются непрерывными.
В соответствии с методологией организации информационной поддержки управления параметрами наноструктур на стадии получения катализатора (рис. 3), оптимизационная задача сводится к определению условий реализации процесса получения катализатора, способствующих формированию его формы, обеспечивающей синтез УНМ с параметрами, значения которых наиболее близки к заданным.
В связи с чем общая постановка задачи оптимизации условий получения катализатора принимает следующий вид:
Дано:
Do, do, yo, Id/go.
Найти:
C, P, tao, Тоб, Wo,
при которых критерий оптимальности (1) с учетом ограничений:
C = 1N
т„к е |т„
W I
об min> об max J
-C; P = 0'Np; | • w
об об min об max об об min об max об
где Nc, NP - количество составов катализатора и типов физического воздействия и экспериментально установленных связей, представленных в виде (2), принимает минимальное значение.
Экспериментальное исследование влияния условий получения катализатора на параметры синтезируемых УНМ, детально представленное в работе [15], позволило установить характер функциональных зависимостей и вид математической модели. Такой подход к выявлению математических зависимостей параметров, характеризующих Y, от управляющих факторов реализует принцип открытости, позволяющий вносить в модель информацию о новых способах воздействия на новые составы катализаторов. С учетом установленных уравнений связей, ограничений формализованная постановка оптимизационной задачи принимает следующий вид.
Для синтеза УНТ с заданными значениями параметров
найти значения
с учетом ограничений
Do, do, yo, Id/go C, P, tоб, Тоб, Wo
С = 1...8; Р = 0...4; Жаб [0; 2,86-104]; [5; 7200]; [350; 750] и уравнений связей (4), при которых критерий оптимальности (1), записанный с учетам установленных составов информационных потоков ТС производства УНТ, в виде (3) примет минимальное значение.
M ■■
d(c'p'
'об'tоб 'Кб
) 'Do
+ а.
d (C'P'To6'to6' Wo6)-do
+а
y(C'P'To6'to6' Wo6) -
Yo
+а
Id/g (CP' Тоб'tоб' Wo6)'!_
D/Go
In
(3)
-> min
Решение оптимизационной задачи методом сканирования как наиболее надежным методом обеспечило нахождение глобального минимума целевой функции, что позволило разработать ИС, необходимую для организации эффективного управления ТС производства УНМ.
Уравнения связей, установленные в результате обработки экспериментальных данных, представлены в виде фрагмента аппроксимирующих зависимостей для четырех составов катализатора и типов обработки его предшественника (4).
+
а
D
d
o
Y
o
7 (С, P, xoi, i0„ ,W0„ ) =
D = 50,03 +1,1 ■ то6 - 6,67 -10-6 т0( d = 46,27 + 1,19■t„s- 8.16-10-6 т
-12,17,/Т~7;
с = 1.
P = 1:
у = (10,30 +12,82 ■ т„6 )/(1 + 0,84 т„6 + 28,47 ■ 10 -4 т„6 2); Id,а = 0,85 + 0,75 ■ 10-3 т0б + 0,03^ + 0,45 ■ e^5;
D = 25,78 -1,27 ■ т„6 + 0,04 ■т„62 - 2,52 40
2
тоб + °,°3 ■ тоб
с = 2
P=3
d = 16,16 -1,21 ■то6 + 0,03 ■то62 - 2,4 10-(20,39-11,79 ■ ln т„6 +1,89-ln т* У1 - 0,58 ■ ln т„6 + 0,09 ■ 1пт„6 2);
:Id,G = (1,15 - 0,41^ + 0,04 ■ т„6 У1 - 0,34^ + 0,03 ■ т„6);
с=7 P=4
1об Чб^^'^ 1об т tq0
1 об "Ч91 ■ тоб + 1,87 10 4 ■ tоб2 ' * ™ 4
d = " 48,38 + 0,06 ■ t„," 0,91 ■ т„, +1,87 ■ 10-4 ■ t 2 + 6,39 ■ 10-4 ■ т,
об об 2
+ 24,27 ■Ю-4tоб ■Тоб -2,41 ■Ю"7 ■ tоб3 + 3,2 ■10"6 ■Тоб3 -1,80 ■10"6tоб ■Тоб2 -1,53 ■10"6tоб2 ■Тоб; у = -616,28 + 2,91 ■ toi -1,86 ■ т0„ - 44,92 ■ 10-4 ■ 10„2 +134,54 ■ 10-4 ■ т0„2 + 29,17 ■ 10-4 toi ■ т0„ +
об ^об
Id,g = 6,40 - 8440,79/tоб + 31,87/т0„ + 31,77 -105/tоб2 -207,49/т.,2 -1,06-Ю4/^ ■ tоб)
r>-8t 2 ■U
1 об ;
.об 2 -1,06 ■Ю4/ (Тоб ■ t об ):
с=4
P=0:
D = 30; d = 24; У = 20,6; = 0,74.
In
(4)
об
43
■ Т.с
„63 + 4,79■ 10-7 ■Т.*
D = -215,79 + 0,88 Л.. -1,52 ■т., -11,16 40-4 Л.. +13,37■ 10-4 ■т.,2 +
об
об
об
об
об
-7
-6
-6
об
об
Структура разработанной ИС поддержки принятия решений при производстве катализаторов для синтеза УНМ представлена на рисунке 5 и представляет собой совокупность взаимодействующих блоков сопровождения производства и поддержки принятия решений, реализованных с использованием Borland Delphi 7 и SupaSoft 1.10 [18].
ЛПР, владея информацией от всех активных элементов ТС производства УНМ, по заданным параметрам наноструктур через пользовательский интерфейс осуществляет поиск всех возможных сочетаний состава катализатора (С), типа (P) и режимов его обработки физическим воздействием на стадии получения (t, т, W), обеспечивающих формирование каталитической системы, позволяющей реализовать синтез наноматериалов с параметрами, значения которых наиболее близки к заданным.
Рисунок 5 - Структура ИС поддержки принятия решений при производстве катализаторов для синтеза УНМ
Все возможные сочетания, найденные с учетом запроса, отображаются в рабочем окне блока поддержки принятия решений в порядке возрастания целевой функции (М). С учетом имеющейся информации ЛПР осуществляет выбор наиболее подходящего варианта из предложенных и передает его в блок сопровождения производства. В соответствии с информацией, хранящейся в блоке
сопровождения производства, а именно в технологической карте, технолог реализует технологический процесс. Анализ физико-химических свойств полученных катализаторов и аттестацию синтезируемых УНМ производит лаборант химического анализа (ЛХА), после чего результаты вносит в технологический журнал. В разработанной ИС база данных не требует сложных систем обслуживания, является открытой, что предусматривает ее расширение за счет введения новых результатов исследования (составов катализатора, способах и режимах его обработки и др.).
ИС, разработанная в результате реализации методологии управления параметрами УНМ на стадии получения катализатора (рис. 3), была апробирована при производстве УНТ на АО «ЗАВКОМ» (г. Тамбов). Использование информационной системы поддержки принятия решений при производстве катализаторов для синтеза УНМ позволило разработать эскизную схему и базовую химико-технологическую систему процесса получения каталитической системы, обеспечивающей синтез УНТ диаметром 8-15 нм и ID/G не более 1,05. На основе полученной информации был спроектирован и запущен опытно-промышленный участок производства катализатора для синтеза многослойных УНТ производительностью до 245 кг/год.
Заключение. На основе современных методов системного анализа и теории принятия решений получены новые научные результаты в области управления ТС производства УНМ, в частности углеродных нанотрубок CVD методом. Разработана концепция управления ТС, заключающаяся в ведении в нее дополнительных активных элементов, а именно - ИС, обеспечивающей поддержку принятия решений на стадии получения катализатора, и стадий пред- и/или посттермической обработки катализатора / его предшественника, позволяющих управлять свойствами формируемой каталитической системы. В результате реализации концепции были исследованы системные связи и закономерности функционирования активных элементов ТС, сформулирован критерий оценки эффективности предлагаемого в работе подхода к управлению, выполнена постановка задачи оптимизации условий получения катализатора, решение которой позволяет устанавливать состав и условия получения катализатора, обеспечивающие синтез УНТ с заданными параметрами. Все это способствовало организации информационной поддержки управления параметрами наноструктур на стадии получения катализатора. Создание и внедрение информационной системы, обеспечивающей поддержку принятия решений на стадии получения катализатора для синтеза УНМ, способствует повышению эффективности функционирования ТС производства УНТ. Использование ИС позволило без дополнительного проведения большого количества экспериментов создать производственный участок катализатора в АО «ЗАВКОМ», обеспечивающий синтез многослойных углеродных нано-трубок заданной морфологии.
Библиографический список
1. Прокудин, С. В. Разработка информационной системы выбора и расчета катализаторов на основе ВПЯМ / С. В. Прокудин, А. В. Беспалов, В. Н. Грунский, А. И. Козлов // Успехи в химии и химической технологии. - 2007. - Т. 21, № 2 (70). - С. 79-84.
2. Рухов, А. В. Основные процессы синтеза углеродных нанотрубок методом газофазного химического осаждения / А. В. Рухов // Известия ВУЗов. Химия и химическая технология. - 2013. - Т. 56, № 9. - С. 117-121.
3. Мищенко, С. В. Углеродные наноматериалы. Производство, свойства, применение / С. В. Мищенко, А. Г. Ткачев. - Москва : Машиностроение, 2008. - 320 с.
4. Чесноков, В. В. Образование углеродных нитей при каталитическом разложении углеводородов на металлах подгруппы железа и их сплавах / В. В. Чесноков, Р. А. Буянов // Успехи химии. - 2000. - Т. 69, № 7. - С. 675-692.
5. Бесперстова, Г. С. Влияние состава катализатора на характеристики синтезируемых углеродных нанотрубок / Г. С. Бесперстова, М. А. Неверова, А. М. Степанов, Е. А. Буракова, А. Г. Ткачев // Фундаментальные исследования. - 2018. - № 12. - С. 9-14.
6. Буянов, Р. А. О процессах, происходящих в металлических частицах при каталитическом разложении на них углеводородов по механизму карбидного цикла / Р. А. Буянов, В. В. Чесноков // Химия в интересах устойчивого развития. - 2005. - Т. 13. - С. 37-40.
7. Bernardo, G. P. O. Ab initio Molecular Dynamics thermal decomposition of methane on Ni-Cu/y-AkO3 catalysts for CNT production: Effect of Cu promoter / G. P. O. Bernardo, L. Abella, J. Auresenia, H. Hinode // Computational Condensed Matter. - 2017. - Vol. 11. - P. 20-26.
8. Ding, F. Molecular dynamics study of the catalyst particle size dependence on carbon nanotube growth / F. Ding, A. Rosen, K. Bolton // J. Chem. Phys. - 2004. - Vol. 121. - P. 2775-2779.
9. Царева, С. Ю. Исследование влияния природы и размера частиц катализатора на образование нанотрубок в методе каталитического пиролиза углеводородов / С. Ю. Царева, Е. В. Жариков, А. Н. Коваленко // Наукоемкие технологии. - 2004. - № 6. - С. 38-42.
10. Gu, B. Size and promoter effects on iron nanoparticles confined in carbon nanotubes and their catalytic performance in light olefin synthesis from syngas / B. Gu, Ch. Zhou, Sh. He, S. Moldovan, P. A. Chernavskii, V. V. Ordomsky, A. Y. Khodakov et al. // Catalysis Today. - 2019. - Vol. 357. - P. 203-213.
11. Esposito, S. "Traditional" Sol-Gel Chemistry as a Powerful Tool for the Preparation of Supported Metal and Metal Oxide Catalysts / S. Esposito // Materials. - 2019. - Vol. 12 (4). - P. 668. - DOI: 10.3390/ma12040668.
12. Dubey, P. Synthesis of thin-multiwalled carbon nanotubes by Fe-Mo/MgO catalyst using sol-gel method / P. Dubey, S. K. Choi, B. Kim, C. J. Lee // Carbon letters. - Vol. 2012, № 13 (2). - P. 99-108.
13. Allaedini, G. The effect of Co/Pd MgO supported catalyst calcination temperature on the yield and morphology of CNTs via methane decomposition / G. Allaedini, S. M. Tasirin, J. Sahri, M. Talib, M. Zainal // Adv. Mater. Res. - 2014. - Vol. 983. - P. 148-151.
14. Guo, Y. Effect of different catalyst preparation methods on the synthesis of carbon nanotubes with the flame pyrolysis method / Y. Guo, G. Zhai, Y. Ru at al. // AIP Advances. - 2018. - Vol. 8. - P. 035111. - DOI: 10.1063/1.5020936.
15. Буракова, Е. А. Управление процессом формирования катализатора для синтеза углеродных нано-структурных материалов / Е. А. Буракова // Вестник Тамбовского государственного технического университета. -2022. - Т. 28, № 1. - С. 127-138.
16. Буракова, Е. А. Подход к управлению процессом получения катализатора синтеза углеродных наноматериалов / Е. А. Буракова, Е. Н. Туголуков, А. В. Рухов, Т. П. Дьячкова, Ю. В. Литовка // Математические методы в технологиях и технике. - 2022. - № 4. - С. 16-19.
17. Буракова, Е. А. Концепция управления технологической системой производства углеродных нанотрубок / Е. А. Буракова // Вестник Тамбовского государственного технического университета. - 2022. -Т. 28, № 3. - С. 444-454.
18. Буракова, Е. А. Информационная поддержка принятия решений при производстве катализатора синтеза углеродных нанотрубок / Е. А. Буракова // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. -2021. - № 3 (55). - С. 9-15.
References
1. Prokudin, S. V., Bespalov, A. V., Grunskiy, V. N., Kozlov, A. I. Razrabotka infoimatsionnoy sistemy vybora i rascheta katalizatorov na osnove VPYaM [Development of an information system for the selection and calculation of catalysts based on highly porous cellular materials]. Uspekhi v khimii i khimicheskoy tekhnologii [Advances in Chemistry and Chemical Technology], 2oo7, vol. 21, no. 2 (7o), pp. 79-84.
2. Rukhov, A. V. Osnovnye protsessy sinteza uglerodnykh nanotrubok metodom gazofaznogo khimicheskogo osazhdeniya [Main Processes for the Synthesis of Carbon Nanotubes by Gas-Phase Chemical Deposition]. Izvestiya VUZov. Khimiya i khimicheskaya tekhnologiya [Proceedings of Universities. Chemistry and Chemical Technology], 2o13, vol. 56, no. 9, p. 117-121.
3. Mishchenko, S. V., Tkachev, A. G. Uglerodnye nanomaterialy. Proizvodstvo, svoystva, primenenie [Carbon nanomaterials. Production, properties, application]. Moscow, Mashinostroenie Publ., 2008. 320 p.
4. Chesnokov, V. V., Buyanov, R. A. Obrazovanie uglerodnykh nitey pri kataliticheskom razlozhenii uglevodorodov na metallakh podgruppy zheleza i ikh splavakh [Formation of carbon threads during the catalytic decomposition of hydrocarbons on metals of the iron subgroup and their alloys]. Uspekhi khimii [Advances in Chemistry], 2ooo, vol. 69, no. 7, pp. 675-692.
5. Besperstova, G. S., Neverova, M. A., Stepanov, A. M., Burakova E. A., Tkachev A. G. Vliyanie sostava katalizatora na kharakteristiki sinteziruemykh uglerodnykh nanotrubok [Influence of the Catalyst Composition on the Characteristics of Synthesized Carbon Nanotubes]. Fundamentalnye issledovaniya [Fundamental Research], 2018, no. 12, pp. 9-14.
6. Buyanov, R. A., Chesnokov, V. V. O protsessakh, proiskhodyashchikh v metallicheskikh chastitsakh pri kataliticheskom razlozhenii na nikh uglevodorodov po mekhanizmu karbidnogo tsikla [On the processes occurring in metal particles during the catalytic decomposition of hydrocarbons on them by the carbide cycle mechanism]. Khimiya v interesakh ustoychivogo razvitiya [Chemistry for Sustainable Development], 2oo5, vol. 13, pp. 37-4o.
7. Bernardo, G. P. O., Abella, L., Auresenia, J., Hinode, H. Ab initio Molecular Dynamics thermal decomposition of methane on Ni-Cu/y-AkO3 catalysts for CNT production: Effect of Cu promoter. Computational Condensed Matter, 2017, vol. 11, pp. 20-26.
8. Ding, F., Rosen, A., Bolton, K. Molecular dynamics study of the catalyst particle size dependence on carbon nanotube growth. Journal of Chemical Physics, 2004, vol. 121, pp. 2775-2779.
9. Tsareva, S. Ju., Zharikov, E. V., Kovalenko, A. N. Issledovanie vliyaniya prirody i razmera chastits katalizatora na obrazovanie nanotrubok v metode kataliticheskogo piroliza uglevodorodov [Investigation of the influence of the nature and size of catalyst particles on the formation of nanotubes in the method of catalytic pyrolysis of hydrocarbons]. Naukoemkie tekhnologii [High Technologies], 2oo4, no. 6, pp. 38-42.
10. Gu, B., Zhou, Ch., He, Sh., Moldovan, S., Chernavskii, P. A., Ordomsky, V. V., Khodakov, A. Y et al. Size and promoter effects on iron nanoparticles confined in carbon nanotubes and their catalytic performance in light olefin synthesis from syngas. Catalysis Today, 2019, vol. 357, pp. 203-213.
11. Esposito, S. "Traditional" Sol-Gel Chemistry as a Powerful Tool for the Preparation of Supported Metal and Metal Oxide Catalysts. Materials, 2019, vol. 12 (4), no. 668. DOI: 10.3390/ma12040668.
12. Dubey, P., Choi, S. K., Kim, B., Lee, C. J. Synthesis of thin-multiwalled carbon nanotubes by Fe-Mo/MgO catalyst using sol-gel method. Carbon letters, 2012, vol. 13 (2), pp. 99-108.
13. Allaedini, G., Tasirin, S. M., Sahri, J., Talib, M., Zainal, M. The effect of Co/Pd MgO supported catalyst calcination temperature on the yield and morphology of CNTs via methane decomposition. Adv. Mater. Res., 2014, vol. 983, pp. 148-151.
14. Guo, Y, Zhai, G., Ru, Y. at al. Effect of different catalyst preparation methods on the synthesis of carbon nanotubes with the flame pyrolysis method. AIP Advances, 2018, vol. 8, p. 035111. DOI: 10.1063/1.5020936.
15. Burakova, E. A. Upravlenie protsessom formirovaniya katalizatora dlya sinteza uglerodnykh nanostrukturnykh materialov [Controlling the Formation of a Catalyst for the Synthesis of Carbon Nanostructured
Materials], Vestnik Tambovskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta [Bulletin of the Tambov State Technical University], 2022, vol. 28, no. 1, pp. 127-138.
16, Burakova, E, A,, Tugolukov, E, N., Rukhov, A, V,, Dyachkova, T, P., Litovka, Yu, V, Podkhod k upravleniyu protsessom polucheniya katalizatora sinteza uglerodnykh nanomaterialov [An approach to controlling the process of obtaining a catalyst for the synthesis of carbon nanomaterials], Matematicheskie metody v tekhnologiyakh i tekhnike [Mathematical methods in technologies and engineering], 2022, no. 4, pp. 16-19.
17, Burakova, E, A, Kontseptsiya upravleniya tekhnologicheskoy sistemoy proizvodstva uglerodnykh nanotrubok [The concept of managing the technological system for the production of carbon nanotubes], Vestnik Tambovskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta [Bulletin of the Tambov State Technical University], 2022, vol. 28, no. 3, pp. 444-454.
18, Burakova, E, A, Informatsionnaya podderzhka prinyatiya resheniy pri proizvodstve katalizatora sinteza uglerodnykh nanotrubok [Information support for decision-making in the production of a catalyst for the synthesis of carbon nanotubes], Prikaspiyskiy zhurnal: upravlenie i vysokie tekhnologii [Caspian Journal: Control and High Technologies], 2021, no. 3 (55), pp. 9-15.
УДК 004.021
МЕТОД ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЗАТРАТ НА ВЫПОЛНЕНИЕ РАБОТ ПО ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ КАРТЕ ВОЗДЕЛЫВАНИЯ РАСТЕНИЕВОДЧЕСКИХ КУЛЬТУР
Статья поступила в редакцию 18.11.2022, в окончательном варианте - 25.11.2022.
Трубицин Владислав Николаевич, Волгоградский государственный технический университет, 400005, Российская Федерация, г. Волгоград, пр. им. Ленина, 28,
аспирант, ORCID: 0000-0001-9570-3937, e-mail: trubitsins@gmail.com
Аль-Гунаид Мохаммед Амин Мохаммед, Волгоградский государственный технический университет, 400005, Российская Федерация, г. Волгоград, пр. им. Ленина, 28,
кандидат технических наук, доцент, ORCID: 0000-0002-6977-3971, e-mail: mohammadalgunaid@gmail.com
Дерегузов Кирилл Юрьевич, Волгоградский государственный технический университет, 400005, Российская Федерация, г. Волгоград, пр. им. Ленина, 28,
аспирант, ORCID: 0000-0002-5508-5799, e-mail: k.dereguzov@bilaboratory.com Щербаков Максим Владимирович, Волгоградский государственный технический университет, 400005, Российская Федерация, г. Волгоград, пр. им. Ленина, 28,
доктор технических наук, профессор, ORCID: 0000-0001-7173-4499, e-mail: maxim.shcherba-kov@vstu.ru
Аль-Гунаид Мария Александровна, ООО «Лаборатория бизнес-аналитики «Билаб»», 400005, Российская Федерация, г. Волгоград, пр. им. Ленина, 28,
системный аналитик, ORCID: 0000-0001-6764-7827, e-mail: ansama@yandex.ru
В статье рассматривается проблема эффективного управления процессами прогнозирования затрат сельскохозяйственного предприятия. Целью данной работы является разработка метода прогнозирования расхода материалов, топлива, использования техники и трудовых затрат на выполнение работ, предусмотренных технологической картой на выращивание посевных культур. В ходе выполнения работы был сформирован набор данных, который содержит фактические данные о выращивании пшеницы на полях различных площадей и состоит из информации об условиях выращивания и объеме задействованных в работе ресурсов. Данная выборка была использована для обучения математических моделей с целью прогнозирования значений затрат на выполнение полевых работ. В ходе проведенных экспериментов был разработан метод генерации технологической карты и прогнозирования расходов на выполнение работ по возделыванию сельскохозяйственных культур. Разработанный метод позволяет в короткие сроки сформировать первоначальный план работ с расчетом финансовых затрат с разницей не более 12 % от фактически затраченных ресурсов. Разработанный метод можно применять в процессе планирования, а также уже в протекающих процессах выращивания, что позволит пересчитать распределение ресурсов. Метод позволит обнаруживать и сигнализировать изменения в плане или перерасходе ресурсов в факте. Описанная разработка позволяет осуществлять поддержку принятия решений при оценке затрат на выращивание различных культур, повышая эффективность процесса планирования технологических карт на сельскохозяйственном предприятии.
Ключевые слова: сельское хозяйство, принятие решений, машинное обучение, прогнозирование
