Міністерство науки України КПІkxtp.kpi.ua/common/cmct-2016.pdf · що такий професійний захід, як конференція «КМХТ

Міністерство освіти і науки України

Українська Технологічна Академія

Національний технічний університет України «КПІ»

Хіміко-технологічний факультет НТУУ «КПІ»

Кафедра кібернетики хіміко-технологічних процесів

КОМП'ЮТЕРНЕ МОДЕЛЮВАННЯ В ХІМІЇ І ТЕХНОЛОГІЯХ

ТА СИСТЕМАХ СТАЛОГО РОЗВИТКУ

Київ 18-20 травня 2016 року

ЗБІРНИК НАУКОВИХ СТАТЕЙ

П’ятої міжнародної науково-практичної конференції

Київ – 2016

УДК 004.94(082) ББК 32.97я43 К63 Друкується за рішенням Вченої Ради Національного технічного університета України «Київський політехнічний інститут» Міністерства освіти і науки України

Відповідальні за випуск Т.В. Бойко

Ю.О. Безносик

Редакційна колегія Кандидат технічних наук, доцент Бойко Т.В.

Кандидат технічних наук, доцент Безносик Ю.О. Кандидат технічних наук, доцент Бугаєва Л.М.

Комп’ютерне моделювання в хімії і технологіях та системах сталого розвитку – КМХТ-2016: Збірник наукових статей П’ятої міжнар. наук.-практ. конф. – Київ: НТУУ «КПІ», 2016 – 311 с. ISBN

Збірник містить наукові статті П’ятої міжнародної науково-практичної конференції «Комп’ютерне моделювання в хімії і технологіях та системах сталого розвитку – КМХТ-2016» за такими основними напрямками: комп’ютерна підтримка виробничих процесів, комп’ютерне моделювання хіміко-технологічних та біохімічних процесів і систем, комп’ютерне моделювання в хімії та комп’ютерні методи синтезу нових речовин, комп’ютерне моделювання природоохоронних процесів, сталий розвиток регіонів, комп’ютерно-інформаційні технології в багаторівневій вищій освіті.

Доповіді рецензовані і редаговані Програмним комітетом конференції КМХТ-2016. ISBN

Автори наукових статей, 2016 Національний технічний університет України

«КПІ», укладання, оформлення, 2016

КОМП’ЮТЕРНЕ МОДЕЛЮВАННЯ В ХІМІЇ І ТЕХНОЛОГІЯХ ТА СИСТЕМАХ СТАЛОГО РОЗВИТКУ

Шановні колеги! Дозвольте привітати учасників та гостей 5-ї Міжнародної

науково-практичної конференції "Комп'ютерне моделювання в

хімії і технологіях та системах сталого розвитку"

Конференція продовжує традиції наукової школи математичного і

комп'ютерного моделювання хімічних і технологічних процесів та систем, засновником якої був доктор технічних наук, професор Геннадій Олексійович Статюха. Розвиток комп’ютерного моделювання в хімії та екології, хімічній та біохімічній технологіях, комп’ютерна підтримка виробничих процесів сприяють переходу до екотехнологій та створюють передумови для значимих перетворень у вітчизняній промисловості у контексті досягнення цілей сталого розвитку.

Комп'ютерно-інформаційні технології є рушійною силою розбудовування спроможності вищої STEM-освіти задля сталого зростання держави. Сподіваюсь, що такий професійний захід, як конференція «КМХТ-2016», зміцнить і розширить зв’язки між освітою, наукою і виробництвом у різноманітних сферах співробітництва завдяки представленим науковим та практичним розробкам у галузях комп’ютерного моделювання технологічних, виробничих і природоохоронних процесів, вищої освіти та сталого розвитку. Бажаю учасникам і гостям конференції ефективної спільної роботи, впевненості

в своїх силах та успіхів у професійній діяльності.

Ректор НТУУ "КПI",

Академік Національної академії наук України,

Заслужений діяч науки і техніки України,

доктор технічних наук, професор

ЗГУРОВСЬКИЙ Михайло Захарович

3


ГОЛОВНІ НАПРЯМКИ ДІЯЛЬНОСТІ ТА РОЗВИТКУ

УКРАЇНСЬКОЇ ТЕХНОЛОГІЧНОЇ АКАДЕМІЇ

У дев'яності роки науковці та промисловці України визнали, що поодинці "виживати" і розвиватися дуже важко. Тому в березні 1992 p., об'єднавши зусилля, ініціативна група викладачів і учених вищих навчальних закладів і науково-дослідних інститутів Києва (Носов М.П., Нестеров В.П., Головко Д. Б., Скрипник Ю.О., Андрієнко П.П., Греков А.П., Кропотко Г.В., Зєнкін А.С., Єфремов Р.Д., Бурмістренко О.П., Шульга М.О., Якуб В.Ю.) звернулися до Уряду України, в результаті чого було зареєстровано незалежну самоврядну організацію - Українську Технологічну Академію (УТА), яка згуртувала вчених, інженерів, економістів різних галузей науки і технологій.

Першим Президентом УТА був обраний академік Носов М.П., віце- президентами працювали академіки Нестеров В.П., Греков А.П., Спорихін В.Я., Янчевський В.К. У 1995 році після смерті Носова М.П. на посаду Президента було обрано академіка Нестерова В.П., віце-президентами УТА стали академіки Скрипник Ю.О., Калашніков А.А., Піднебесний А.П., Анциферов А.В.

Сьогодні ми вдячні цим видатним науковцям, які своєю працею внесли вагомий внесок у розвиток Української Технологічної Академії.

За двадцять років академія набрала оберти, її чисельність досягла до 1246 членів, з них 938 академіків і 308 членів-кореспондентів. Кількість колективних членів досягла 124. Ці показники свідчать про значну роботу, виконану для розвитку УТА, а тим самим і про реалізацію стратегічного напрямку її діяльності.

У складі Академії 518 докторів наук, 420 кандидатів наук, керівники великих підприємств, фірм, корпорацій. Академія об'єднує у своїх лавах більше 80 науково-дослідних інститутів, які репрезентують значну частину наукових працівників країни і сприяють прогресу в Україні.

Від ЮНЕСКО було отримано запрошення взяти участь у Всесвітньому конгресі про підсумки науки за 2000 роки "Наука для XXI: нові зобов'язання". ЮНЕСКО зібрала на форум 2000 вчених з усього світу. Для України було виділено десять запрошень: одне з них персонально - для Української Технологічної Академії.

На цей конгрес Академія надавала доповідь про розвиток і діяльність недержавної наукової організації, яка була схвально прийнята науковою громадськістю світу. ЮНЕСКО офіційно визнала Українську технологічну академію і внесла до почесного переліку «Academies Science», опублікованого у «Word conference on science [Science for the twenty-first century. A new commitment», UNESCO, 2000, p. 528].

Головною метою діяльності Академії було і залишається сприяння розробленню та впровадженню нових наукомістких технологій, підвищенню ефективності виробництва, розвитку освіти, медицини, а також захист спільних інтересів членів Академії. У травні 2013 року загальними зборами УТА було обрано новий склад Президії із 5 членів УТА: Глухов О.О., Євдокимов В.М., Колесник Ю.Р., Половніков І.І., Шнипко О.С. На посаду Президента було обрано академіка Половнікова І.І., віце-президентом УТА - академіка Євдокимова В.М. На сьогодні в Академії працюють члени уряду та керівники міністерств: промислової політики, аграрної політики, економіки, освіти та науки, оборони, державного департаменту 4


продовольства. Вони визначають політику уряду. Широко представлено в Академії вищі навчальні заклади. Членами Академії є керівники вищих навчальних закладів і їхніх підрозділів. Це вчені, які мають вирішальний вплив на розвиток освіти, науки та культури в Україні. Значну увагу Президія приділяє поповненню Академії представниками промисловості. Розширилося в УТА представництво з державних управлінь і банків України. Діяльність цих членів УТА є визначальною у розвитку цілих регіонів і галузей народного господарства. Активно зростає представництво Академії за кордоном. Засноване перше Міжнародне регіональне відділення в м. Кракові яке об'єднує академіків УТА Варшави, Зеленої Гури, Кракова, Люблина та Жешуви, в Республіці Білорусь та Дубаї (ОАЕ). Зараз ведеться підготовка щодо відкриття Міжнародного регіонального відділення в Лісабоні (Португалія), Болгарії, Австрії, Німеччині, Ізраїлі.

Саме в такому об'єднанні промисловців і вчених формуються наукові міжгалузеві колективи, які дозволяють вирішувати важливі комплексні господарські проблеми, і у цьому виявляються переваги Української Технологічної Академії на сучасному етапі. УТА є співзасновником авторського наукового журналу "Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах", визнаного ВАК України як фаховий та журналу «Публічне урядування». Ми розуміємо, що імідж Академії, залежить від плідної праці у відділеннях щодо вирішення науково-технічних і виробничих завдань з урахуванням потреб і можливостей відповідних регіонів. Отже, для виконання визначених у Статуті завдань УТА концентрує зусилля академіків і членів-кореспондентів на діяльність у межах галузевих і регіональних відділень. Галузеві відділення спрямовують свою діяльність на створення і впровадження найновіших технологій у різних галузях народного господарства, а регіональні відділення координують і спрямовують діяльність на вдосконалення технологій, які підвищують рівень економіки конкретних областей і районів України.

Наведені відомості свідчать про те, що Академія має великий науковий та виробничий потенціал, істотно впливає на створення та впровадження наукомістких технологій і здатна захищати спільні інтереси членів Академії. Це добровільне об’єднання вчених дозволяє виявляти, визначати, формулювати і активно вирішувати проблеми розвитку науки та промисловості.

З повагою

Президент

Української Технологічної Академії

доктор технічних наук, професор,

Заслужений діяч науки і техніки України

Ігор Іванович Половніков

5


Шановні колеги!

Дозвольте привітати учасників і гостей П'ятої міжнародної науково-практичної конференції «Комп'ютерне моделювання в хімії і технологіях та

системах сталого розвитку – КМХТ-2016»

В.о. завідувача кафедри кібернетики хіміко-технологічних процесів НТУУ «КПІ», доцент, кандидат технічних наук БОЙКО Тетяна Владиславівна

Досягнення сталого розвитку можливе лише шляхом переорієнтації промислових процесів виробництва товарів і послуг на нові моделі, які будуть сприяти зниженню навантаження на навколишнє середовище і підвищення ефективності промислового виробництва. Основною метою комп’ютерно-інтегрованих технологій є створення та експлуатація систем управління, які забезпечують розв'язання задач координації функціонування виробничих підсистем задля забезпечення сталості в рамках всього промислового комплексу, використання інтелектуальних підсистем підтримки прийняття рішень на основі баз даних та знань і систем управління ними та ін. Лише постійне вдосконалення математичного моделювання та його впровадження у сучасні інформаційно-моделюючі системи дає можливість отримати таку необхідну високотехнологічну, конкурентоспроможну та різноманітну матеріальну й інтелектуальну продукцію. В цьому сенсі проведення таких професійних заходів як конференція «КХМТ-2016» сприятиме як пошуку нових шляхів розвитку технологій так і реформуванню існуючих. Ми сподіваємось, що представлені на конференції наукові і практичні роботи у галузі комп'ютерного моделювання технологічних, виробничих та природоохоронних процесів сприятимуть преходу до екотехнологій та сталого розвитку держави.

Бажаємо плідної спільної роботи, впевненості та успіхів у професійній діяльності

6


КАФЕДРА КІБЕРНЕТИКИ ХІМІКО-ТЕХНОЛОГІЧНИХ ПРОЦЕСІВ Квітка О. О. Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут», м. Київ, Україна [email protected]

Кафедру кібернетики хіміко-технологічних процесів (КХТП) на хіміко-

технологічному факультеті Київського політехнічного інституту офіційно було створено 10 січня 1974 року за наказом міністра вищої і середньої спеціальної освіти УРСР. Заснування кафедри стало підсумком майже дев’яти років плідної та напруженої праці невеликого колективу ентузіастів під керівництвом Алли Григорівни Бондар, що набирав сили на кафедрі технології неорганічних речовин та мінеральних добрив, яку очолював професор Олександр Сергійович Плигунов, ректор Київського політехнічного інституту.

А починалося все з того, що в 1965 році професор О.С. Плигунов, оцінюючи потребу народного господарства в спеціалістах нового профілю та перспективу її зростання, запровадив в КПІ підготовку фахівців за новою спеціальністю 0834 «Основні процеси хімічних виробництв та хімічна кібернетика». КПІ став другим ВНЗ в СРСР, де почалось навчання фахівців з цієї спеціальності. В 1967 році складний процес організації спеціальності та становлення майбутньої кафедри очолила А.Г.Бондар. Разом з молодими випускниками КПІ О.Т.Поповичем та I.О.Потяженком вона слухає лекції в Московському хіміко-технологічному інституті ім. Д.І.Менделєєва (МХТІ), запрошує читати лекції першим студентам спеціальності передових фахівців з МХТІ, шукає однодумців.

Перший випуск інженерів відбувся в 1971, а до 1974 року вже було випущено 4 групи фахівців спеціальності.

До першого складу кафедри, яку очолила Алла Григорівна Бондар, увійшли: доценти О.В.Сахненко, Г.О.Статюха, старші викладачі Р.Б.Медведєв, І.О. Потяженко, О.Т.Попович, асистенти О.В.Клименко, Ю.О.Безносик, Р.М. Колеснікова.

Маючи великий організаційний досвід та колосальну енергію, А.Г.Бондар зуміла в найкоротший строк згуртувати однодумців, які вчили студентів i вчились самі. Результатом педагогічної діяльності кафедри стали курси лекцій, які викладались для студентів всіх спеціальностей ХТФ, – "Обчислювальна техніка в інженерних розрахунках" та "Математичне моделювання в хімічній технології". Останній став настільки необхідним, що був підготовлений А.Г.Бондар як підручник (вийшов у 1973, а у 1974 р. нагороджений срібною медаллю ВДНГ СРСР). Завдяки методичній досконалості, доступності i простоті математичного фундаменту, цей підручник і досі користується попитом у студентів. Незабаром виходять підручники: "Планування експерименту в хімічній технології" (А.Г.Бондар, Г.О.Статюха, 1976), "Планування експерименту при оптимізації процесів хімічної технології" (А.Г.Бондар, Г.О.Статюха, І.О.Потяженко, 1980).

На кафедрі інтенсивно виконуються науково-дослідні роботи. В 1976 р. було створено галузеву науково-дослідницьку лабораторію (ГНДЛ) "Проектування типового програмного забезпечення" Мінхімпрому СРСР. Збільшення обсягу 7


фінансування кафедри дозволило не тільки виконувати замови промисловості, але й суттєво нарощувати науковий потенціал кафедри, безперервно поповнювати її новими обчислювальними машинами та іншим обладнанням.

Співробітники ГНДЛ, більшість яких були випускниками кафедри, виконували найважливіші народногосподарські роботи, серед яких створення АСУ ТП виробництва аміаку з коксового газу на Новолипецькому металургійному заводі, варіант типового програмного забезпечення для керування технологічними об’єктами низькотемпературного розподілення газових сумішей; система керування процесом виробництва багатокомпонентного матеріалу в апаратах киплячого шару, де було вперше використаний для таких процесів апарат нечітких множин, бази знань та алгоритми управління на їх основі; підсистема автоматизованого проектування ЕКОЛОГIЯ у рамках САПР "ХIМПРОМ", за допомогою якої були спроектовані технологічні системи очистки стічних вод для хімічних підприємств. Остання розробка була відмічена дипломом МВ ССО УРСР за кращу наукову роботу (1981) та медаллю ВДНГ України (1989). Результати цих робіт відображені в монографіях «Системне проектування хіміко-технологічних комплексів» (1983) та «АСКТП в металургії» (1987) за участю Г.О.Статюхи та Р.Б.Медведєва, "Автоматизированое проектирование химико-технологических систем" (Г.А.Статюха, 1989 р.; в 1991 р. отримав премію КПI).

У 1981 році пішла з життя А.Г.Бондар і завідувачем кафедри призначається доцент Геннадій Олексійович Статюха. Він продовжив справу, розпочату А.Г.Бондар в організаційному, навчальному та науковому напрямках.

Науковий та навчальний досвід кафедри сприяв широкому залученню студентів до науково-дослідницької роботи і, як наслідок, – підвищенню якості їх фахової підготовки. Викладачами кафедри були підготовлені курси лекцій: "Методи кібернетики та системний аналіз" (доц. С.В.Брановицька, доц. Р.М.Колеснікова); "Математичне моделювання, розрахунок та оптимізація процесів хімічних виробництв" (доц. О.С.Корольов, ст. викл. О.Т.Попович); "Програмно-інформаційне забезпечення персональних ЕОМ" (доц. О.О.Квітка, доц. А.І.Ткачук); "Математичне моделювання та використання ЕОМ" (доц. О.О.Квітка, доц. А.І.Ткачук); "Автоматизація хімічних виробництв" (доц. С.Г. Бондаренко); "Автоматизація моделювання" (к.т.н. Є.М.Земляк); "Математичні моделі хіміко-технологічних процесів" (доц. О.С.Корольов, доц. Ю.О.Безносик, ст. викл. О.Т.Попович); "САПР в хімічній технології" (доц. Ю.О.Безносик); "Теорія та практика експерименту" (проф. Г.О.Статюха, доц. Р.М.Колеснікова); "Математичне матеріалознавство" (проф. Г.С.Яблонський та проф. Г.О.Статюха); "Управління ХТП" (проф. Р.Б.Медведєв). Виходять підручники "Обчислювальна математика в хімії i хімічній технології" (С.В.Брановицька, Р.Б.Медведєв, Ю.Я.Фiалков, 1986), який і досі є необхідним посібником для всіх студентів хіміків-технологів (перевидано в 2004 р. в новій редакції українською мовою); а також навчальний посібник "Автоматизированное моделирование непрерывных и периодических процессов и систем" (Е.М. Земляк, Г.А. Статюха, 1993).

Зміцнюються зв'язки з порідненими кафедрами: Московського хіміко-техноло-гічного інституту ім. Д.І.Менделєєва, Львівського та Харківського політехнічного інститутів, Одеського інженерного будівельного інституту, Дніпропетровського хіміко-технологічного інституту, інститутами Новосибірська, С-Петербурга, Тал-лінна, Баку, Єревана, Кишинева, Краснодара та ін. 8


З 1997 р. кафедра готує фахівців за спеціальністю "Хімічна інженерія та комп’ютерна хімія", а з 2000 року – за спеціальністю "Комп'ютерно-інтегровані процеси і виробництва".

І знову – розробка нових курсів лекцій, методичного забезпечення, постійна робота над підвищенням кваліфікації. Видано монографії "Інтелектуальні системи прийняття рішень при дослідженні та проектуванні хіміко-технологічних процесів" (Г.О.Статюха, Ю.О.Безносик, Л.М.Бугаєва, 2004), "Аналіз сталого розвитку – глобальний і регіональний контексти" у 2-х частинах (наук. кер. М.З.Згуровський, Г.О.Статюха, І.М.Джигирей та ін., 2012); навчальні посібники "Аналіз та синтез хіміко-технологічних систем" (Л.М.Бугаєва, Ю.О.Безносик, Г.О.Статюха, 2006), "Рішення хіміко-технологічних задач із використанням програми Aspen Plus" (Л.М.Бугаєва, Ю.О.Безносик, Г.О.Статюха 2007), "Планування оптимального експерименту" (Г.О.Статюха, Д.М.Складанний, О.С.Бондаренко, 2008), та "Керування хіміко-технологічними процесами" (Р.Б.Медведєв, 2012), "Системний аналіз хіміко-технологічних комплексів" (Бугаєва Л.М., Безносик Ю.О., Статюха Г.О., 2014). а також тексти лекцій "Інформаційні технології. 1:Основи інформатики" (Ю.О.Безносик, І.М.Джигирей, О.О.Квітка, Г.О.Статюха, 2007), Викладачами створюються електронні варіанти лекцій, методичних вказівок, які передаються студентам. У навчальних курсах використовуються програмні пакети, створені на кафедрі (MIORIT, STAR, STAU, STAT-SENS та iншi.), а також пакети прикладних професійних та стандартних програм Windows, MathCad, MATLAB, GAMESS та ін.

Проф. Статюха Г.О. підготував та апробував на магістрах ІПСА курс лекцій «Аналіз сталого розвитку суспільства» (2007р.). З 2008 року викладачі кафедри читають цей курс для магістрів всіх спеціальностей університету. Видано короткий термінологічний словник "Сталий розвиток" для магістрів усіх напрямів підготовки (М.З.Згуровський, Г.О.Статюха, І.М.Джигирей., НТУУ "КПІ", 2008) та курс лекцій "Основы устойчивого развития общества" (М.З.Згуровский, Г.А. Статюха, 2010).

Сьогодні кафедра кібернетики хіміко-технологічних процесів готує фахівців з напряму «Автоматизація і комп’ютерно-інтегровані технології», а також викладає загально-факультетські дисципліни: «Інформаційні технології», «Обчислювальна математика і програмування», «Комп’ютерна графіка» бакалаврського циклу підготовки та «Математичні методи оптимізації», «Математичне моделювання процесів і систем», «Основи наукових досліджень», «Математичне моделювання та застосування ЕОМ в хімічній технології» для магістрів загально університетської підготовки. З 2013 року підготований і почав викладатись новий курс (лекції та лабораторний практикум) «Автоматизовані системи управління технологічними процесами в хімічних виробництвах» (доц. С.Г.Бондаренко, ас. С.Л.Мердух) для спеціалістів ХТФ.

В 2012 року пішов з життя Г.О.Статюха. Виконуючим обов’язки завідувача кафедри призначено доц. Т.В.Бойко.

За останній рік на кафедрі кібернетики ХТП було створено три нові спільні науково-навчальні лабораторії:

- Спільний Україно–Норвежський комп’ютерний клас дистанційного навчання на 8 комп’ютерів. Він призначений для проведення українськими викладачами on-line семінарів та консультацій як українським, так і норвезьким студентам, що навчаються в магістратурі університету м. Йовік (Норвегія) за

9


спеціальністю "Стале виробництво" або вивчають дисципліну "Сталий розвиток". Класу присвоєно ім’я професора Г.О.Статюхи.

- Навчально-прикладний центр розробки стратегій керування хіміко-технологічними процесами – спільна лабораторія мікропроцесорної техніки кафедри кібернетики ХТП та фірми Honeywell Ukraine, яка використовується у навчальному процесі для всіх студентів ХТФ та науково-дослідних роботах кафедри. В учбовий процес впроваджено тренажерний комплекс для навчання студентів стратегіям керування сучасними хіміко-технологічними об’єктами.

- Спільна навчально-наукова лабораторія моніторингу екологічної сталості подвійного підпорядкування Світового центру даних з геоінформатики та сталого розвитку НТУУ "КПІ" та кафедри КХТП, для проведення фундаментальних та прикладних науково-дослідних робіт у галузі сталого розвитку. Лабораторія проводить навчальну та наукову роботу для вирішення актуальних наукових задач щодо оцінювання екологічної сталості та безпеки різномасштабних об’єктів, процесів, систем і територіальних утворень задля ефективного ухвалення рішень та керування. З 2000 року кафедру поповнює талановита молодь – її випускники. Захистили

кандидатські дисертації О.В.Сангінова (2003), О.М.Жигір (2003), Д.М.Складанний (2003), А.М.Шахновський (2006), В.І.Бендюг (2006), І.М.Джигирей (2007), Н.Є.Теліцина (2009), С.О.Примиська (2011), А.О.Абрамова (2013), Б.М.Комариста (2014), С.В. Плашихін (2015).

Сьогодні на кафедрі працює 24 викладача (3 професора, 14 доцентів, 3 старших викладачів, 4 асистенти).

Багаторічна успішна діяльність кафедри заклала основу унікальної наукової школи «Математичне і комп'ютерне моделювання хімічних і технологічних процесів та систем». Досягненням цієї школи є створення на базі системного підходу методології побудови математичних моделей технологічних систем різної природи, різного масштабу і для різних цілей. Сфера сучасних наукових інтересів кафедри пов’язана з використанням методів моделювання та оптимізації технологій в хімічній та суміжних галузях промисловості за різними напрямками.

Кафедра є організатором Міжнародної наукову-практичної конференції «Комп’ютерне моделювання в хімії, технологіях і системах сталого розвитку», яка проводилась в 2008 р. (Черкаси), 2010 р. (Київ), 2012 р. (Рубіжне), 2014 (Київ) і в якій брали участь вчені з України, Німеччини, Польщі, Росії, Угорщини, США, Норвегії.

Кафедра підтримує тісне співробітництво з науковими школами Росії (РХТУ ім. Д.І,Менделєєва, Москва; СПбТУ, С-Петербург), Англії (UMIST, Манчестер), Німеччини (Університети Дортмунда і Дрездена), Польщі (Rzeszow Politechnica, Technical University of Wroclaw), США (University of Utah, Salt Lake City; University of Minnesota, Duluth; Washington University in St.Louis), Норвегії (Gjovik University), з інститутами НАН України (інститутом хімії поверхні, інститутом фізичної хімії, інститутом газу, інститутом хімії високомолекулярних сполук), а також з Південноукраїнською, Хмельницькою, Ровенською АЕС, ТОВ «Бетон-комплекс» (м. Київ), ЗАТ «Термінал М» (м. Київ), ТОВ НВО «Екософт» (м. Київ) та Honeуwell Ukraine (м. Київ). Це дозволяє постійно знайомити студентів профільної спеціальності та аспірантів кафедри з досягненнями передової наукової та інженерної думки. 10


SUSTAINABILITY OF GREEN BIO-REFINERIES BASED ON MULTICOMPONENT FEEDSTOCK Viatcheslav V. Kafarov Professor, Chemical Engineering Department, Industrial University of Santander, Bucaramanga, Colombia Directof of Center for Sustanible Development in Industry and Energy [email protected]

Keywords: sustanability, green bio-refinery, multicomponent feedstock

In order to decrease the CO2 emissions causing global warming, fossil fuels have to be replaced with clean, renewable energy. In response to this issue, environmental policies have favored the increase in research, development and the use of biofuels and biorefineries. First-generation biofuels (FGB) are derived from crops such as sugar cane, beet, corn, and soy using conventional technologies such as fermentation and transesterification. However, the sustainability of the production of these biofuels has been strongly challenged by the great demand of surface for crops required for their production; in addition, they compete with the food industry over the use of the same raw material and the need for arable land for crop development. Second-generation biofuels (SGB) are produced from a variety of raw materials that do not compete with food sources. These include lignocellulosic material resulting from agro-industrial activities such as the extraction of sugar. SGB promise to be more beneficial than FGB in terms of efficient use of land and proper environmental management. Most processes and technologies for the production of SGB are still in the pre-commercial stage (pilot plants, demonstration plants). Third-generation biofuels TGB also called advanced biofuels, due to the raw materials and technological processes used to produce them. These biofuels are derived specifically from micro-organisms as microbe and microalgae, and considered a viable energy resource without the disadvantages associated with those of the FGB and SGB; microalgae cultures contribute in a great way to the sequestration of atmospheric CO2. A biorefinery is a facility that integrates biomass conversion processes and equipment to produce bio-based products (food, feed, chemicals, materials) and bioenergy (biofuels, power and/or heat). The main challenge is to achieve the sustainable processing of biomass which includes economic sustainability, zero emission and positive energy balance.

Traditional biorefineries based on specific biomass could not yet achieve the sustainable processing of biomass which includes the above mentioned factors. For example despite of positive energy balance, Sugarcane based Biorefineries produced different types of negative environmental impacts such as CO2 due to fermentation processes for first and second generation bioethanol, CO2 due to bagasse or lignin combustion processes and residual vinasse such ground water contaminant. The Algal Biorefineries presents the negative energy balance with relation consumption/production close to 2 which is far of sustainability from energy point of view. The author proposed the strategy to achieve sustainability of green integrated biorefinery based on computer aided design of multicomponent feedstock and biorefinery topology. From one hand with energy and material integration of Sugarcane and Multi Species Algae Biorefineries it is possible to 11

mailto:[email protected]


approach to zero emission system due to CO2 (produced in fermentation and combustion processes) sequestration in phototrophic algae cultivation systems and vinasse utilization in algal mixotrophic systems and to positive energy balance due to utilization of energy stored in sugarcane bagasse or lignin in the integrated topology. And from other hand the integrated biorefinery takes advantage of the numerous components in multicomponent feedstock producing several low-volume, but high-value, chemical biochemical or biological products increasing the general profitability and assuring the economic sustainability. The PSE, Process Integration, LCA, exergy and economic analysis tools were applied at all steps of integrated biorifiery design, integration and evaluation for selected case study. CHEMICAL KINETICS OF COMPLEX REACTIONS: DECODING THE FUTURE Gregory S. Yablonsky Professor, Parks College, Saint Louis University, Saint Louis, MO 63103, USA [email protected]

The 20th century was a time of great achievements in chemical kinetics: this period is characterized by the triumph of catalysis and the discovery of new reaction types such as chain and oscillating reactions. That is why some scientists exclaimed: “Everything has been done in the past, chemical kinetics has been completed”. As is well known, the idea that “physics is completed” was expressed explicitly at the end of the 19th century on the very eve of the atomistic revolution, which completely changed this scientific discipline.

At present, we could hear a similar “fin-de-siècle” point of view regarding chemical kinetics. In 2000, Michel Boudart stated that “…the 21st century will be, for kinetics, the century of the rate constants…” [1]. However, in the same year, Boudart also stated something different: “A catalyst is a resilient self-assembly in space and time. A dead catalytic material comes to life by contact with reactants… a catalyst as a dead object in line with a fixed structure is a wrong model of the catalytic cycle” [2]. We agree with Boudart’s second statement, but not with the first one: the knowledge of the rate constants alone is not sufficient in our opinion.

The concept of the “end of developments in chemical kinetics” appears to be one of the illusions that crop up from time to time in the history of science. As most illusions it is fueled by reality.

Three major advancements that were crucial for chemical kinetics during the last 50 years are:

1. the development of new analytical techniques that enable monitoring the chemical composition of multi-component reaction mixtures;

2. the development of a battery of new physical methods for catalyst characterization, enabling the determination of the structure of the catalyst surface and the surface intermediates. Recently, it has become possible to apply most of these techniques operando, i.e. during the reaction;

12



3. the increasing availability of powerful computational tools and techniques that enable solving complex kinetic models including hundreds of components and thousands of reactions. It is difficult to overestimate the importance of these developments for decoding

complex mechanisms of catalytic reactions, although it is clear that neither new physical methods nor recent and future advances in computer hard- and software are a panacea.

A new paradigm for decoding chemical complexity In 2008, Geoffrey Bond concluded that “Comprehensive measurement of kinetics is

the only reliable way of accessing the transition state, and any mechanism derived from other information must be regarded as tentative until confirmed by the kinetics, and any that is not in harmony with them is unacceptable”[3]. This statement is exactly our point of view. But what to do?

Even as early as 1934, Nikolai Semenov stated that: “The classification of reactions by their kinetic regularities, even though this is much more complicated than Mendeleev’s classification of elements by their properties (the periodic law), nevertheless seems possible”[4]. Semenov’s program was “to repeat the evolution of chemistry from the kinetic aspect”. In heterogeneous catalysis, this is an even bigger challenge, which can be formulated as follows: “What is Z, i.e. the mysterious active catalyst site, and how does it work during a reaction?” In 2006, Jens Rostrup-Nielsen wrote: “The concept of the ‘‘active site’’ has changed over the last 40 years. Although the Langmuir approach has been very efficient in establishing simplified reaction kinetics the assumptions behind it do not reflect the reality of catalysis.”[5]. There are many related questions, for example:

• Which surface intermediates are really formed during the catalytic reaction and which role does each of those intermediates play in catalysis?

• Which phase transformations and transitions occur on the catalyst surface during the reaction?

• Do the subsurface catalyst layer and the bulk of the catalyst play a role in catalysis? The key words in all of these questions are “during the reaction”, i.e. operando

studies. We deem that the new paradigm for decoding kinetic complexity will include two

main constituents, viz. (i) advanced experimental kinetic tools and (ii) new mathematical tools.

Advanced experimental tools At first sight, paradoxically, catalysis provides a fast detour from reactant to product

via a sequence of elementary steps and corresponding catalyst states. Certainly if combined with operando catalyst characterization, Temporal Analysis of Products (TAP) created in late 1980ies [6] will prove to be a unique technique due to the insignificant change of the catalyst composition during a kinetic measurement. The TAP–approach is presented as ‘chemical calculus’, a new theoretical and methodological framework of precise characterization of the solid material activity.

The three basic principles of the TAP-approach are: 1. Insignificant change of the solid material during a single-pulse experiment and

controlled change during a series of pulses; 2. Well-defined Knudsen diffusion as a “measuring stick” for chemical reaction

characterization; 13


3. Uniformity of the surface composition of the material across the active zone. The first one can be considered as the main idea of ‘chemical caculus’. The

uniformity of the active material is achieved in Thin-Zone TAP-reactor (TZTR)-experiments.

The rigorous theory developed starting from the middle 1990ies [7-8] includes different methodologies, in particular the moment-based procedure and Y-procedure, i.e. an algorithm for the 'kinetically model free' reconstruction of non-steady-state reaction rates, gas concentrations and estimation of the surface coverages in the catalytic zone of TAP reactor.

Theoretical results of the TAP-approach have been illustrated by examples taken from the catalytic reactions of complete and partial oxidation. The current generation of TAP reactors, which operate at pressures well below atmospheric, can be considered as prototypes, and their operation needs to be extended into the domain of normal conditions, bridging the so-called pressure gap. In our opinion, the introduction of the “chemical calculus” technique into the researcher’s routine is the main challenge in advanced kinetic studies.

Thus, with this approach, the “naive” definition by Berzelius (1835) of catalysis as a phenomenon that changes the composition of a reaction mixture, but leaves the catalyst unaltered, emerges again at a new level of understanding.

This approach combined with different operando techniques can provide answers to much debated questions, one of which is the question whether catalyst surfaces are “ideal” or “non-ideal”, i.e. uniform or nonuniform.

Ideal models are based on the assumption of the classical mass-action law, i.e. these are models of the ideal adsorbed layer by Langmuir and Hougen and Watson. Non-ideal adsorbed-layer models are based on the ideas of the Soviet theoretical school (Temkin, Pyzhev Roginskii, Zel’dovich) [9-12] and account for different types of nonuniformity regarding thermodynamic and kinetic catalyst properties, in particular the dependence of the catalyst adsorption properties on its surface coverage. A vast amount of information on models of catalyst nonuniformity has been collected by Kiperman [15], see also [16].

Boudart has intensively popularized the achievements of the Soviet theoretical school, in particular in the United States. However, he also published a paper with the remarkable title “Classical catalytic kinetics: a placebo or the real thing?” [17], pointing out that: “Yet taking surface nonuniformity into account in catalytic kinetics has remained singular exception, except among the members of Temkin’s school.”

Ten years back, a discussion has re-ignited between two representatives of Temkin’s catalyst science, Ostrovskii and Murzin. Ostrovskii demonstrated the constancy of molar heats of chemisorption over a wide range of surface coverages, based on available data on 40 metal-gas-systems [18] and concluded that “No surface heterogeneity reveals itself in catalysis and chemisorption on metals”. He explained the “paradox of heterogeneous catalysis” formulated by Boudart [19] – inadequate models of nonuniform catalytic surfaces can be successfully used to describe kinetic data – as caused by the a approximation of experimental data by sophisticated algebraic models, see also [20].

In reply to Ostrovskii’s paper, Murzin stated that: “It can be thus concluded that surface heterogeneity manifests itself in catalysis and chemisorption. Despite the fact that the current catalytic engineering practice is very much limited to Langmuir-Hinshelwood kinetics based on concepts of ideal surfaces, there is a number of cases when such an

14


approach is not sufficient enough for the modeling of the kinetics of heterogeneous catalytic reactions” [21].

We consider this issue to be open and its solution hampered by lack of direct measurements of catalyst characteristics such as surface composition and thermodynamic properties during the course of the reaction. Time will tell whether this discussion will be as significant as the long and famous controversy between Berthollet and Proust about the law of definite proportions, see e.g. [22]. In the end, we will know whether nonuniformity is similar to phlogiston, see e.g. [23] or indeed a useful concept. And, who knows, maybe the explanation of relationships between the ideal model and a model that takes into account nonuniformity, is non-trivial. As Richard Feynman put it: “… two schools of thought exist. One will say that it is really simple, … but that there is a little complication .... Then there is another school of thought, which has only one representative, myself, which says no, the thing may be complicated and become simple only through the complications”[24].

In our opinion, even now the ideal models of complex reactions based on the mass-action law have to be analyzed first. Why? One could say: “because of Occam’s razor”, see e.g. [25]. More precisely formulated, the theory of complex chemical reactions that allows decoding the chemical complexity – or at least its first version – can be constructed only based on the assumption of a simple (ideal) dependence of the elementary reactions. Later, the rigorous non-ideal models may or may not be constructed, e.g. using the Marcelin-de Donder formalism of non-ideal potentials, see [16].

New mathematical tools. Chemical kinetics and mathematics There has been a long tradition of tension and misunderstanding between chemists

and mathematicians. The expression “it is a typical chemical stupidity” is sometimes attributed to David Hilbert, one of the greatest mathematicians of the 20th century. Famous character Sherlock Holmes expressed his point of view as: “Well, I gave my mind a thorough rest by plunging into a chemical analysis”. Read in its context, it is clear that this phrase does not imply any deprecation of chemistry, because the next line is: “One of our greatest statesmen has said that a change of work is the best rest. So it is. When I had succeeded in dissolving the hydrocarbon which I was at work at, I came back to our problem…” (from Chapter 10 of “The Sign of Four”, the second book by Sir Arthur Conan Doyle featuring Sherlock Holmes, published in 1890).

From the other side, Auguste Comte, not a chemist but a well-known philosopher of the 19th century and founder of sociology said: “If mathematical analysis should ever hold a prominent place in chemistry – an aberration which is happily almost impossible – it would occasion a rapid and widespread degeneration of that science” [26].

Then again, the great mathematician James Sylvester, after having become acquainted with the records of Frankland’s “Lecture Notes for Chemical Students” [27], wrote: “The more I study Dr. Frankland’s wonderfully beautiful little treatise the more deeply I become impressed with the harmony or homology… which exists between the chemical and algebraical theories. In traveling my eye up and down the illustrated pages of “the Notes”, I feel as Aladdin must have done in walking in the garden where every tree was laden with precious stones, or like Caspar Hauser when first brought out of his dark cellar to contemplate the glittering heavens on a starry night. There is an untold treasure of hoarded algebraical wealth potentially contained in the results achieved by the patient and long continued labor of our unconscious and unsuspected chemical fellow-workers” [28].

15


We hope that such misunderstanding belongs to the past or that at least the situation has improved. In fact, there are many examples of the fruitful collaboration between chemists and mathematicians.

We believe that the interaction of physicochemical and mathematical ideas in the area of chemical kinetics can be much more than just successful illustrations of mutual support. The most important within chemical kinetics is that new problems, which are interesting from a mathematical point of view, have been and will be formulated. There are many unsolved problems in the theory of “chemical calculus”. The theory of nonlinear kinetic problems is very far from being completed. For example, the problem of the analysis of nonlinear steady-state kinetic models for multi-route mechanisms has not been solved yet. To some extent, the same holds for the relationships between the structure of detailed mechanisms and complex kinetic behavior such as hysteresis, oscillations, etc. Even in the classical linear models, there may be many as yet undiscovered properties. For example, recently surprising and previously unknown properties have been found of very simple kinetic models, viz. coincidences and time invariants, which have already been verified experimentally [29-39]. These discoveries are an indication of a “new wave” of interesting results, a possibility of chemico-mathematical synthesis already felt by Sylvester. We hope that Sylvester’s intuition finally will be realized.

References 1. Boudart, M. (2000). From the century of the rate equation to the century of the rate constants: a revolution in catalytic kinetics and assisted catalyst design, Catal. Lett. 65, 1-3. 2. Boudart, M. (2000). A catalyst is a resilient self-assembly in space and time. In Combinatorial Catalysis and High Throughput Catalyst Design and Testing, NATO-Sci. Series, Ser. C 560, Derouane, E.G. (Ed.), Kluwer, Dordrecht, pp. p.459-466. 3. Bond, G.C. (2008). The use of kinetics in evaluating mechanisms in heterogeneous catalysis, Catal. Rev-Sci. Eng. 50, 532-567. 4. Semenov, N.N. (1934). Chain Reactions, Goskhimizdat, Leningrad, 538 pp. (in Russian). Rostrup-Nielsen, J. (2006). 40 years in catalysis, Catal. Today 111, 4-11. 5. Gleaves, J.T., Ebner, J.R., C. and Kuechler, T. C. (1988) Temporal Analysis of Products (TAP) – a unique catalyst evaluation system with submillisecond time of resolution, Catal. Sci. –Sci. Eng., 30, 49-116 6. Gleaves J.T., Yablonskii G.S., Phanawadee P. and Schuurman Y. (1997) TAP-2. Interrogative Kinetics Approach, Applied Catalysis A: General, 160, 55-88. 7. Marin G. B., Yablonsky G. (2011) Kinetics of Chemical Reactions. Decoding Complexity, Wiley, VCH 428 pp. 8. Temkin, M.I. (1940). Kinetics of heterogeneous catalysis, Zh. Fiz. Khim. 14, 1153-1158. 9. Temkin, M.I. and Pyzhev, V. (1940). Kinetics of ammonia synthesis on promoted iron catalysts, Acta Physicochim. URSS 12, 327-356. 10. Temkin, M.I. (1941). Adsorption equilibrium and the kinetics of processes on non-homogeneous surfaces and in the interaction between adsorbed molecules, Zh.Fiz.Khim.15,296-332. 11. Roginskii, S.Z. (1948). Adsorption and Catalysis on Non-Uniform Surfaces, Izd. Akad Nauk USSR, Moscow and Leningrad. 12. Zel'dovich, Ya.B. (1935). On the theory of the Freundlich adsorption isotherm, Acta Physicochim. URSS 1, 961-974. 13. Zel'dovich, Ya.B. and Roginskii, S. Z. (1949). In Problems of Kinetics and Catalysis, Izd. An. SSSR, Moscow and Leningrad, pp. 238-247. 14. Kiperman, S.L. (1967). Introduction to Kinetics of Heterogeneous Catalysis, Nauka, Moscow, 607 pp.

16


15. Yablonskii, G.S., Bykov, V.I., Gorban, A.N. and Elokhin, V.I. (1991). Kinetic Models of Catalytic Reactions, Compton, R.G. (Ed.), Comprehensive Chemical Kinetics, Vol. 32, Elsevier, Amsterdam, 396 pp. 16. Boudart, M. (1986). Classical catalytic kinetics: a placebo or the real thing?, Ind. Eng. Chem. Fund. 25, 656-658. 17. Ostrovskii, V.E. (2004). "Paradox of Heterogeneous Catalysis": Paradox or Regularity?, Ind. Eng. Chem. Res. 43, 3113-3126. 18. Boudart, M. (1956). Kinetics on ideal and real surfaces, AIChE. J. 2, 62-64. 19. Corma, A., Llopis, F., Monton, J.B. and Weller, S.W. (1988). Comparison of models in heterogeneous catalysis for ideal and non-ideal surfaces, Chem. Eng. Sci. 43, 785-792. 20. Murzin, D.Y. (2005). On Surface Heterogeneity and Catalytic Kinetics, Ind. Eng. Chem. Res. 44, 1688-1697. 21. Fujii, K. (1986). The Berthollet-Proust Controversy and Dalton's Chemical Atomic Theory 1800-1820, BJHS 19, 177-200. 22. Bowler, P.J. and Morus, I.R. (2005). Making Modern Science: A Historical Survey, The University of Chicago Press, Chicago, 464 pp. 23. Feynmann, R.P. (1967). The Character of Physical Law. The 1964 Messenger Lectures, MIT Press, Cambridge, MA & London, England, 172 pp. Based on the 1964 lectures. 24. Anon. (2010). Occam's Razor, http://en.wikipedia.org/wiki/Occam's_razor. 25. Comte, A. (1838). Cours De Philosophie Positive: La Philosphie Chimique Et La Biologique, Bachelier, Paris, p. 42. 26. Frankland, E.(1866). Lecture Notes for Chemical Students, Van Voorst, London, 422 pp. 27. Sylvester, J.J. (1878). On an application of the new atomic theory to the graphical representation of the invariants and covariants of binary quantics, with three appendices, Am. J. Math. 1, 64-104. 28. Yablonsky G. S., Constales D., Marin G. (2010) Coincidences in Chemical Kinetics: Surprising News about Simple Reactions, Chem. Eng. Sci. 65, 2325-2332. 29. Yablonsky G. S., Constales D., Marin G. (2011) Equilibrium relationships for non-equilibrium chemical dependences, Chem. Eng.Sci.; 66, 1,111-114. 30. Yablonsky G. S., Gorban A. N., Constales D., Galvita V. and Marin G.B. (2011) Reciprocal Relations Between Kinetic Curves, EuroPhysics Letters, EPL, 93, 20004-20007. 31. Constales D., Yablonsky G. S., Galvita V. and Marin G.B. (2011) Thermodynamic time-invariances: theory of TAP pulse-response experiments, Chem. Eng. Sci., 66, 4683-4689. 32. Constales D., Yablonsky G.S. and Marin G.B. (2012) Thermodynamic time invariances for dual kinetic experiments: nonlinear single reactions and more, Chem.Eng.Sci., 73,20-29. 34. Constales D., Yablonsky G.S., Marin G.B. (2013) Intersections and coincidences in chemical kinetics: Linear two-step reversible–irreversible reaction mechanism, Computers and Mathematics with their Applications, 65, 10, 1614-162. 35. Redekop E., Yablonsky G., Galvita V., Constales D., Fushimi R., Gleaves J. T. and Marin G. B. (2013) Momentary Equilibrium (ME) in Transient Kinetics and Its Application for Estimating the Concentration of Active Sites, Ind. Eng.Chem.Res.,52(44),15417–15427. 36. Yablonsky G. S., Constales D. and Marin G. B. (2014) New Types of Complexity in Chemical Kinetics: Intersections, Coincidences and Special Symmetric Relationships, Adv. in Chem. Phys., 157, 69-73. 37. Constales D., Yablonsky G. S., Marin G.B. (2015) Predicting kinetic dependences and closing the balance: Wei and Prater revisited, Chem. Eng. Sci., 123, 328-333. 38. Pinto D. Branco, Yablonsky G.S., Marin G.B. and Constales D. (2015) New Patterns in Steady-State Chemical Kinetics: Intersections, Coincidences, Map of Events (Two-Step Mechanism), Entropy, 17(10), 6783-6800. 39. Pinto D. Branco, Yablonsky G., Marin G.B. and Constales D. 2015 The Switching Point between the Kinetic and Thermodynamic Control, Comp.Chem. Eng., (accepted). 17

http://en.wikipedia.org/wiki/Occam's_razor

СЕКЦІЯ 1 КОМП’ЮТЕРНА ПІДТРИМКА ВИРОБНИЧИХ ПРОЦЕСІВ

СЕКЦИЯ 1 КОМПЬЮТЕРНАЯ ПОДДЕРЖКА ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ

ПРОЦЕССОВ

SECTION 1 COMPUTER SUPPORT OF PRODUCTION PROCESSES

18

КОМП’ЮТЕРНА ПІДТРИМКА ВИРОБНИЧИХ ПРОЦЕСІВ

УДК 661.321 МАТЕМАТИЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ РІВНОВАГИ ПАР-РІДИНА У СИСТЕМІ NH3 – CO2 – H2O Цейтлін М.А, Райко В.Ф. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ РАВНОВЕСИЯ ПАР-ЖИДКОСТЬ В СИСТЕМЕ NH3 – CO2 – H2O Цейтлин М.А., Райко В.Ф. MATHEMATICAL MODELING OF VAPOR-LIQUID EQUILIBRIUM IN THE NH3 - CO2 - H2O SYSTEM Tseitlin M., Raiko V. Национальный технический университет «Харьковский политехнический институт», г. Харьков, Украина [email protected]

Наведено результати розробки емпіричних рівнянь для розрахунку параметрів рівноваги газ-рідина в системі NH3 – CO2 – H2O за тиску нижче атмосферного і концентраціях NH3 і CO2 в рідини в діапазоні їх розчинності в воді. Зокрема, отримано формули для розрахунку рівноважного тиску аміаку, діоксиду вуглецю і водяної пари, а також температури кипіння розчину під атмосферним тиском.

Ключові слова: рівноважний тиск, температура кипіння, аміак, діоксид вуглецю, розчин, апроксимація, рівняння регресії

Приведены результаты разработки эмпирических уравнений для расчета параметров равновесия газ-жидкость в системе NH3 – CO2 – H2O при давлениях ниже атмосферного и концентрациях NH3 и CO2 в жидкости в диапазоне их растворимости в воде. В частности, получены формулы для расчета равновесного давления аммиака, диоксида углерода и водяного пара, а также температуры кипения раствора под атмосферным давлением.

Ключевые слова: равновесное давление, температура кипения, аммиак, диоксид углерода, раствор, аппроксимация, уравнение регрессии

The article presents the results of development of empirical equations for calculation of the gas-liquid equilibria parameters of the system NH3 - CO2 - H2O at a pressure below atmospheric and NH3 and CO2 concentrations in the liquid in the range of their solubility in water. The formulas for calculating of ammonia, carbon dioxide and water vapour equilibrium pressure, and their solution boiling point at atmospheric pressure were obtained.

Keyword: equilibrium pressure, boiling temperature, ammonia, carbon dioxide, solution, approximation, regression equation.

19


КОМП’ЮТЕРНА ПІДТРИМКА ВИРОБНИЧИХ ПРОЦЕСІВ NH3 – CO2 – H2O – общепринятое название системы, которая, наряду с

веществами перечисленными в названии, включает и продукты их взаимодействия. Так основными компонентами жидкой фазы являются гидроксид аммония, карбонат, гидрокарбонат и карбамат аммония (далее – водный раствор углеаммонийных солей). В газовой фазе вместе с собственно аммиаком, диоксидом углерода и водяным паром, присутствуют продукты их ассоциации. Из-за сложного состава системы ее компоненты принято (см., например, [1]) пересчитывать на аммиак, диоксид углерода и воду, за счет чего она и получила свое название. Эта система имеет большое значение для многих производств химической промышленности. В частности, данные о равновесии в этой системе используют для расчета процессов очистки газов в коксохимическом производстве, технологии синтетического аммиака и удобрений, содовом производстве и ряде других.

Результаты экспериментальных исследований газожидкостного равновесия в рассматриваемой системе можно найти, в частности, в публикациях [1, 2]. На них в той или иной степени опирается большинство позднейших работ, посвященных методологии расчета составов газа, находящегося в равновесии с раствором углеаммонийных солей. Так Г.И. Микулин [3] в результате графической обработки цитированных выше опытных данных построил диаграммы равновесия. Д.М. Гинзбург [4], дополнив известные данные собственными экспериментальными результатами, уточнил эти диаграммы. К сожалению, непосредственное использование диаграмм в современных машинных системах обработки данных невозможно. Впрочем, и для ручных расчетов их применение усложнено необходимостью интерполяции снятых с графиков данных.

В семидесятых годах прошлого века в процессе разработки САПР содового производства, в частности, были получены эмпирические уравнения для расчета равновесных давлений компонентов системы NH3 – CO2 – H2O, с которыми можно познакомиться в монографии и статьях [5-7]. К сожалению, ввиду специфических особенностей, система представляет большую сложность для математической обработки. Это, а также ограниченные возможности ЭВМ на период выполнения указанных работ привело к тому, что удалось получить лишь весьма громоздкие эмпирические уравнения, сложность которых не компенсировалась точностью.

В последнее время интерес к рассматриваемой системе возобновился в связи с разработкой системы абсорбционного улавливания СО2 из компримированных газов раствором аммиака [8]. Ряд недавно выполненных работ (см., например, [9, 10]) посвящены расчету параметров газожидкостного равновесия, с использованием термодинамических моделей, основанных на критерии равенства химического потенциала в обеих фазах. Хотя точность результатов, получаемых этим методом, можно считать приемлемой, потребность в большом объеме информации о физико-химических свойствах компонентов, сложность системы решаемых уравнений и, как следствие, высокие требования к вычислительным ресурсам делают его крайне сложным в использовании.

Целью настоящей работы было получение максимально упрощенной методики расчета газо-жидкостного равновесия в системе NH3 – CO2 – H2O при давлениях не выше атмосферного, которая была бы пригодной, как для использования в компьютерных моделях, так и для ручных расчетов. Подход к решению этой задачи был основан на аппроксимации известных экспериментальных данных эмпирическими уравнениями. В обработке использовались методы линейного регрессионного анализа и нелинейного оценивания. Сравнение различных вариантов 20

КОМП’ЮТЕРНА ПІДТРИМКА ВИРОБНИЧИХ ПРОЦЕСІВ уравнения регрессии для одного и того же параметра проводилось по величине коэффициента детерминации (доле объясненной вариации). Значимость членов регрессии оценивалась по величине р-уровня коэффициента. Члены уравнения с р-уровнем коэффициента более 0,05 исключались.

Основной причиной отмеченных выше неудач при попытках получить достаточно точные эмпирические уравнения для расчетов газожидкостного равновесия, в частности, в цитированных выше работах [6-8] является неоднозначность зависимости температуры кипения рассматриваемой системы от ее состава. При одной и той же концентрации СО2 и давлении раствор может начинать кипеть при двух разных концентрациях аммиака. Соответственно при одной и той же концентрации аммиака, и давлении кипение возможно при двух различных концентрациях диоксида углерода. Неоднозначность зависимости обуславливает, как сложность подбора аппроксимирующего уравнения, так и метода статистической обработки результатов.

Задача может быть упрощена, если разбить множество возможных составов рассматриваемой системы на две области, в границах каждой из которых зависимость температуры кипения от состава будет однозначной. Предполагалось, что в этом случае можно будет подобрать относительно простые аппроксимирующие уравнения, что и было подтверждено в дальнейшем. Как показал анализ имеющихся экспериментальных данных [1, 2], границу между указанными областями удобно определять по степени карбонизации раствора (отношению мольных концентраций диоксида углерода и аммиака) – R = [CO2]/[NH3], причем пограничное значение R зависит от температуры (Т), и определяется следующим уравнением:

R = 2,75 – 0,0068 T . (1) При увеличении R выше рассчитанного для заданной температуры по

формуле (1), газовая фаза обогащается СО2. Если же R ниже этого значения, то в газе присутствует преимущественно аммиак.

Ниже приведены полученные зависимости для расчета равновесного давления аммиака, диоксида углерода и коррекции равновесного давления водяного пара над углеаммонийным раствором в сравнении с чистым растворителем, а также полезное для многих практических приложений уравнение для расчета температуры кипения этих растворов под атмосферным давлением. Подбор вида уравнений показал, что для аппроксимации данных по равновесным давлениям компонентов над растворами со степенью карбонизации меньше рассчитанной по уравнению (1) хорошо подходят формы соответствующих по степени карбонизации уравнений для системы NH3 – CO2 – H2O – NaCl, опубликованные, в частности, в монографии [5] и работе [11]. Их использование позволило получить следующие уравнения. Для равновесного давления аммиака (кПа):

3

* 4 2NH

23

lg 0,148 1,94 10 26,861 (4,65 0,0105 ) x

x lg [NH ](1 1,12 0,42 ) ,

p T T T

R R

−= − ⋅ − + −

− − (2)

для давления СО2

2

*CO 3lg 10,83 3961/ 1,48 0,62lg[NH ] 0,18lg(1 )p T R R= − + + − − , (3)

где Т – абсолютная температура, К; [NH3]– мольная концентрации аммиака, моль/дм3. Точность уравнения (2) характеризуется коэффициентом корреляции между расчетом и экспериментом (r) равным 0,98 и остаточной среднеквадратической 21

КОМП’ЮТЕРНА ПІДТРИМКА ВИРОБНИЧИХ ПРОЦЕСІВ ошибкой (СКО) – 5,2 кПа. Аналогичные показатели для уравнения (3) − r = 0,96 и СКО = 1,8 кПа.

Давление Н2О над рассматриваемой системой незначительно отличается от такового над чистой водой. Поэтому для расчета равновесного давления водяного пара вместо разработки специального расчетного уравнения была получена формула, корректирующая давление пара над чистой водой (

2

*H O, чистp ) в зависимости от состава

и температуры раствора.

2 2

* *H O H O, чист 3 223,05 0,0704 0,273[NH ] 0,281[CO ]p p T= + − − + , (4)

Точность уравнения (4) весьма высока. Она характеризуется коэффициентом корреляции между расчетом и экспериментом – 0,994 и СКО = 1,3 кПа.

Анализ данных по температуре кипения углеаммонийного раствора со степенью карбонизации меньше рассчитанной по уравнению (1) показал, что, по крайней мере, при атмосферном давлении 101,3 кПа (760 мм рт. ст.) зависимость этого параметра от состава раствора может быть описана простой линейной регрессией. Получено следующее уравнение.

Тк = 368 – 4,22 [NH3] + 5,0 [CO2] (5) Точность уравнения (5) характеризуется коэффициентом корреляции между

расчетом и экспериментом r = 0,991 и СКО = 2,3 °С. Что касается уравнений, характеризующих газожидкостное равновесие в

рассматриваемой системе при степенях карбонизации раствора больше рассчитанных по (1), то их относительная точность оказалась несколько ниже, чем приведенных выше, а форма, включающая только значимые (с р-уроввнем более 0,05) члены, проще. Это обстоятельство может быть объяснено, как меньшим объемом использованных в анализе данных, так и их меньшей точностью. Последнее связано с тем, что при R >1 даже незначительные изменения состава раствора приводят к существенным изменениям состава газа.

Для расчета парциальных давлений аммиака диоксида углерода и паров воды при R > 2,75 – 0,0068 T были получены следующие уравнения.

3

*NH 3lg 2,33 0,0085 lg[NH ] 2,72lg(1 )p T R= − − + + − , (6)

2

*CO 3lg 13,7 4124/ 0,34lg[NH ] 5,49lg(1 )p T R= − + − − , (7)

2

2 2

10,8 3730 / 0,13[CO ]* *H O H O, чист 10 Tp p − += − (8)

Коэффициенты корреляции между расчетом и экспериментом для этих уравнений равны 0,97, 0,94 и 0,97, соответственно, среднеквадратические отклонения расчета от эксперимента ‒ 1,6, 9,3 и 2,8 кПа, соответственно

Уравнение для расчета температуры кипения раствора углеаммонийных солей под атмосферным давлением Тк = 332 – 46,1 lg(2R ‒ 0,45) ‒ 0,62 [ NH3] (9)

Для этого уравнения r = 0,992 и СКО = 1,6 °С Анализ уравнения (9) дает интересный результат: температура кипения

раствора при R > 2,75 – 0,0068 T практически полностью определяется степенью карбонизации раствора, то есть отношением [CO2]/[NH3], и крайне мало зависит от общего солесодержания. Кстати, к аналогичному выводу можно прийти и при анализе диаграммы Микулина [4] для рассматриваемой системы.

22

КОМП’ЮТЕРНА ПІДТРИМКА ВИРОБНИЧИХ ПРОЦЕСІВ Полученные уравнения могут быть полезны инженерам и научным работникам,

разрабатывающим процессы очистки и концентрирования газов, содержащих аммиак и диоксид углерода.

Литература 1. Van Krevelen D.W., Hoftijzer P.J., Huntjens F.J. Composition and vapour pressures of

aqueous solutions of ammmonia, carbon dioxide and hydrogen sulphide./ D.W. Van Krevelen, P.J. Hoftijzer, F.J. Huntjens // Recueil des travaux chimiques des Pays-Bas. – 1949.– М. 68. – Р. 191-216.

2. Pexton S. The examination of aqueous solutions containing only ammonia and carbon dioxide.// S. Pexton, E.H.M. Badger / Journal of the Society of Chemical Industry.– 1938. – V. 57.– Р. 107-110.

3. Микулин Г.И. Дистилляция в производстве соды. // Г.И. Микули, И.К. Поляков – Л.: Госхимиздат, 1956.– 348 с.

4. Гинзбург Д.М. О системе 3 2 2NH -CO -H O . // Журнал прикладной химии. –1965, 10. - С. 2195-2210.

5. Ткач Г. А. Производство соды по малоотходной технологии. // Г. А. Ткач, В. П. Шапорев, В. М. Титов – Харьков: ХГПУ, 1998. – 429 с.

6. Цейтлин М.А., Турчин В.А. Изучение технологических параметров работы конденсатора дегазации в производстве хлористого аммония. // М.А. Цейтлин, В.А. Турчин / Сб. научн. тр. «Химия и технология производств в содовой промышленности». – Харьков: НИОХИМ, 1983. – Т. 58. – С. 58-62.

7. Цейтлин М.А. Моделирование десорбции аммиака и диоксида углерода из растворов углеаммонийных солей. // М.А. Цейтлин, В.Ф. Райко / Вестник национального технического университета “ХПИ”.// Харьков: НТУ “ХПІ”, 2004. ‒ 15. ‒ С.129-132.

8. Jilvero H., Normann F., Andersson K., Johnsson F. Thermal integration and modelling of the chilled ammonia process. // Energy Procedia.– 2011.– V. 4.– P. 1713–1720.

9. Maria G. Liolioua Modelling of liquid-vapor-solid equilibria in the NH3-CO2-H2O system. 1st Post Combustion Capture Conference. // M. G. Liolioua, B. Kaasaa, S. Berg. https://www.sintef.no/globalassets/project/tccs6/posters/154_modelling-of-liquid-vapor-solid-equilibria-in-the.pdf.

10. Jilvero H., Jens K. J., Normann F., Andersson K. Equilibrium measurements of the NH3–CO2–H2O system – measurement and evaluation of vapor–liquid equilibrium data at low temperatures. // Henrik Jilvero, Klaus-Joachim Jens, Fredrik Normann, Klas Andersson / Fluid Phase Equilibria. – 2015. – V. 385. – P 237–247.

11. Цейтлин М.А. К вопросу о расчете газопарожидкостного равновесия в системе NH3 – CO2 – H2O – NaCl.// Журнал прикладной химии. –1980. – 10. – С. 2132-2137.

23

https://www.sintef.no/globalassets/project/tccs6/posters/154_modelling-of-liquid-vapor-solid-equilibria-in-the.pdf

https://www.sintef.no/globalassets/project/tccs6/posters/154_modelling-of-liquid-vapor-solid-equilibria-in-the.pdf


УДК681.518 ДОСЛІДЖЕННЯ МЕТОДІВ ІНТЕРПОЛЯЦІЇ ТЕПЛОВОГО ПОЛЯ ПО ЕКСПЕРИМЕНТАЛЬНИМ ДАНИМ Кулінченко Г.В., Мозок Є.М., Бокоч М.М. ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДОВ ИНТЕРПОЛЯЦИИ ТЕПЛОВОГО ПОЛЯ ПО ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫМ ДАННЫМ Кулинченко Г.В., Мозок Е.Н., Бокоч Н.М. RESEARCHOF INTERPOLATIONS METHODS OF THERMAL FIELD FROM EXPERIMENTAL DATA KulinchenkoG., MozokE.M., Bokoch M. Сумський державний університет, Суми, вул. Римського-Корсакова [email protected]

Анотація. Проведено дослідження методів багатовимірної інтерполяції для відновлення теплового поля по експериментальним даним. Порівняння вихідної та отриманих моделей показує, що метод кригінгу дозволяє отримати порівняно задовільні результати при достатній кількості вихідних значень. Отримані результати показують перспективу подальших досліджень.

Ключові слова. Метод зворотно зважених відстаней, метод кригінга, відновлення теплового поля

Аннотация. Проведено исследование методов многомерной интерполяций для

восстановления теплового поля по экспериментальным данным. Сравнения исходной и полученных моделей показывает, что метод кригинга позволяет получить сравнительно удовлетворительные результаты при достаточном количестве исходных значений. Полученныерезультатыпоказываютперспективудальнейшихисследований.

Ключевые слова. Метод обратно взвешенных расстояний, метод кригинга, восстановление теплового поля

Annotation. A study of multivariate interpolation method for the recovery of the

thermal field on experimental data. Comparison of the original and the obtained models showed that kriging method gives relatively satisfactory results with a sufficient number of initial values. The results show the prospect offurther research.

Key words. The method of Inverse distance weighting, kriging method, reconstitution of the thermal field.

24



Вступ Електричний нагрів має широке розповсюдження в різних галузях

промисловості. Переваги електронагріву в порівнянні з нагрівом у плам’яних печах полягає у можливості забезпечення більших швидкостей нагріву, високої точності і рівномірності нагріву внаслідок легкості регулювання електричного і температурного режимів [1]. Для коректного управління процесом нагріву в печах, крім завдання стеження за розподілом поля температур самої печі, необхідно враховувати характер зміни температури виробу, що оброблюється [2]. Необхідність в отриманні інформації про поточний розподіл поля термопечі та поля об’єкту накладає відповідні вимоги до процесів обробки даних о ході процесу. Аналіз відомих апаратно-програмних комплексів (АПК)побудови теплових полів показує актуальність досліджень щодо реалізації відображення модельованих полів в реальному масштабі часу.

Завдання Дослідити методи відновлення нестаціонарного теплового поля,які б

дозволяють будувати поле в режимі реального часу по експериментальним даним. Необхідність роботи АПК в режимі реального часу накладає вимоги по

швидкодії реалізованого методу, тому основний критерій при порівнянні методів – швидкодія. Додатковим критерієм є точність відновлення розподілу температури.

В роботі використані: метод зворотно зважених відстаней (IDW), метод Крігінга, метод кінцевих елементів (МКЕ), математичне моделювання в програмних середовищі Matlab.

Аналіз досліджень Існуючі розрахункові методи побудови теплових полів із-за притаманних їм

недоліків не дозволяють отримувати коректні результати, особливо в умовах обмеженості вихідних даних. Потужні пакети програмного моделювання (Ansys, Comsol) потребують великих розрахункових потужностей та не дозволяють реалізувати поставлену мету. Також при використанні таких продуктів відсутня можливість порівняння змодельованих полів з реальним розподілом температури в об’єкті. Поля будуються на базі теоретичних співвідношень, не враховуючи дані із давачів, встановлених на об’єкті.

Класичні підходи до відновлення температурного поля по виміряним значенням температури вирішують стандартну задачу інтерполяції, яка доповнюється знаходженням апроксимуючого полінома до вузлових температур окремо для кожного елементарного об’єму простору об’єкту [1]. Процедури інтерполяції, що базуються на системі рівнянь для всіх елементарних об’ємів, в результаті реалізації методу найменших квадратів (МНК) [2] передбачають розв’язання системи рівнянь високого порядку. Окрім недоліків, зв’язаних з неузгодженостями температур на дотичних межах елементарних об’ємів моделі, слід вказати на громіздкість реалізації таких методів.

Одним з альтернативних варіантів просторової інтерполяції значень моделі є метод зворотно зважених відстаней (ЗЗВ) -(IDW)[3] та метод Кригінга [4].Це методи багатовимірної інтерполяції. Метод IDW відносять до детермінованих методів інтерполяції, оскільки він базується на виміряних значеннях, які потрапляють до околиць інтерпольованої точки, із наступним згладжуванням.

25

КОМП’ЮТЕРНА ПІДТРИМКА ВИРОБНИЧИХ ПРОЦЕСІВ Метод Кригінга відносять до іншої групи методів, які засновані на

статистичних моделях, які включають аналіз автокореляції (статистичні відношення між виміряними точками). Завдяки використанню варіограм при дослідженні можна не тільки створювати прогнозовані поверхні, а також надавити деякі виміри достовірності або точності прогнозованих значень. При Кригінгу припускається, що відстань або напрямок між опорними точками відображає просторову кореляцію, яка може використовуватись для пояснень змін у просторі. Кригінг аналогічний до ЗЗВ (IDW) у тому, що він зважує навколишні вимірювані значення для того щоб отримати передбачення для не вимірюваної області. Таким чином виміряні значення, які знаходяться ближче до прогнозованої точки, мають більший вплив на неї. Основна формула для цих двох методів інтерполяції формується як зважена сума даних:

∑=

=N

iii xfxf

10 )()( λ (1)

де: f(xi) – вимірюване значення в місцезнаходженні і, λі – невідома вага для вимірюваного значення і, x0 – місцезнаходження передбачення, N – кількість виміряних значень.

В ЗЗВ вага λі (2) залежить тільки від відстані до місця інтерполяції:

pi

i xxd ),(1

=λ (2)

де: d(x,xi) – відстань між відомою точкою xi і невідомою точкою х, р – ваговий параметр.

При використанні методу Кригінга для обчислення коефіцієнтів інтерполяції λі використовується положення точок х, х1, х2…хN і модель випадкового процесу (варіограма). Коефіцієнти λі обчислюються так, щоб математичне очікування результуючої величини f(x) дорівнювало математичному очікуванню значення випадкового процесу в цій точці, а дисперсія різності f(x)-f(xі) була мінімальною. В якості моделі випадкового процесу використовується функція d(a,b) - варіограма, що характеризує залежність очікуваної відмінності між значеннями процесу в деяких точках a і b від місцезнаходження цих точок. При відомій варіограмі значення вагових коефіцієнтів обраховуються згідно з формулою (3).

,),(

),( 11

1

=

−

xxd

xxdA

nn

λ

λ (3)

=

0111),(),(

1),(),(

1

111

nnn

n

xxdxxd

xxdxxd

A

Гаусова модель варіограми представлена формулою (4). )1(),(

2hebad γba −−+= (4) α, β, γ – коефіцієнти масштабу, які обраховуються методом найменших

квадратів по точкам варіограми, h – анізотропія, відносно обраної відстані. Для отримання початкових даних (сигналів давачів температури) було

проведене імітаційне моделювання процесу нагріву печі у математичному пакеті Matlab. Диференційні рівняння, отримані в результаті використання методу кінцевих 26

КОМП’ЮТЕРНА ПІДТРИМКА ВИРОБНИЧИХ ПРОЦЕСІВ елементів (МКЕ), вирішувались за допомогою вбудованого в Matlab інструменту PDEToolbox.

Завдання, поставлене в роботі, вирішувалося на основі порівняння результатів моделювання згаданих методів. На рис. 1. показана візуалізація теплових полів, отриманих різними методами.

Рис. 1. Результати моделювання

А) вихідна модель Б) метод ЗЗВ В) метод Кригінгу

На рис. 1А показано поле, що розраховане в середовищі Matlab на основі експериментальних даних, отриманих від температурних давачів, розташованих у просторі печі. На рис. 1Б, 1В– поля, що розраховані із тих же даних методами ЗЗВ і Кригінгу відповідно.

Для оцінки похибки моделювання порівняємо числові результати розрахунку просторової температури по вертикалі(вісь Z, X=1) та горизонталі(вісь Х, Z=1.3), які приведені на рис. 2 і табл. 1.

27


А) Б) Рис. 2. Порівняння результатів моделювання

(суцільна – вихідна модель, штрихована – ЗЗВ, крапчаста - Кригінг) А) температура по висоті печі; Б) температура по горизонталі.

Таблиця 1.

Метод Час розрахун-

ку

Середньоквад-ратична похибка

всього поля


рис. 2А


рис. 2Б МКЕ (вих)

6,96 с - - -

ЗЗВ 2,92 с 14,4 18,51 18,15

Кригінг 4,72 с 9,77 15,75 2,11

Із табл. 1 видно, що кожний метод розрахунку поля характеризується своїм

часом реалізації моделі. Головний чинник результатів полягає в тому , що модель побудови поля за МКЕ (PDE) малоперспективна для її реалізації в реальному масштабі часу.

Відмінність методів впливає і на середньоквадратичну похибку моделювання. Суттєвим фактором моделювання поля є кількість точок вимірювання температури. При зменшенні кількості точок вимірювання середньоквадратична похибка збільшується на порядок, і обидва методи інтерполяції поля показують порівняні похибки. При семи точках вимірювання:середньоквадратична похибка ЗЗВ – 95,16, Кригінгу – 100,73.

Тому наступним етапом досліджень передбачається обґрунтування необхідної мінімальної кількості вимірюваних точок температури поля, яка забезпечить потрібну точність вимірювань.

Висновки Застосування вимірювань реальних температур об’єкту для корегувань

розподілу поля, що відображує стан об’єкту, обумовлює розробку нових програмно-апаратних засобів, які дозволять вести керування в реальному часі.

У відповідності із завданням досліджень випробувано відомі алгоритми побудови поля на базі програмного середовища Matlab. Отримані результати дозволяють сформувати подальші напрямки розробки засобів відновлення функції розподілу теплового поля об’єкту по мінімуму дискретних точок, вимірювання.

28

КОМП’ЮТЕРНА ПІДТРИМКА ВИРОБНИЧИХ ПРОЦЕСІВ Впровадження результатів передбачається в розробці модельної

експериментальної установки для керування параметрами теплових процесів.

Література 1. Скоб Ю.О. Чисельне розв'язання спряженої задачі теплообміну в камерах термообробки / Ю.О. Скоб // Авиационно-космическая техника и технология. – 2012. – 4. – С. 79-83. 2. Гуляев А.В. Восстановление и точность представления температурного поля при обжиге подины электролизера, проблемы рассматриваемого метода / А.В. Гуляев // Журнал научных публикаций аспирантов и докторантов. – 2008. – 3. – С. 11-15. 3. Кацевич Л. С. Теория теплопередачи и тепловые расчеты электрических печей / Л. С. Кацевич. – Москва: Энергия, 1977. – 304 с. 4. Кулинченко Г.В., Мозок Е.Н. Мониторинг состояния теплового объекта.// «Автоматизація та комп’ютерно – інтегровані технології». Київ.-2014" - НТТУ «КПІ».- 2014.- С. 21-22 5. XinChen, HuiZhen, YueqiHan, ZhaoyangWei, JinongDong, KaichaoWu. Real-Time 3D Visualization of Temperature Distribution for Data Center Thermal Management//3rd International Conference on Multimedia Technology. ICMT 2013.-р.895-902. 6. Кошель С.М., Мусин О.Р. Методы цифрового моделирования: Кригинг и радиальная интерполяция // Информационный бюллетень ГИС-Ассоциации. – 2000. - 4(26)-5(27). – с.32-33. – 2001. - 1(28). – с.58, 2(29)-3(30). – с.23-24. УДК 621.57 МОДЕЛЬ ОХОЛОДЖУВАЧА ПОВІТРЯ ДЛЯ УСТАНОВКИ СЕПАРАЦІЇ ВОЛОГИ Кулінченко Г. В., Леонтьєв П. В., Лістратенко К. О. МОДЕЛЬ ОХОЛАДИТЕЛЯ ВОЗДУХА ДЛЯ УСТАНОВКИ СЕПАРАЦИИ ВЛАГИ Кулинченко Г. В., Леонтьев П. В., Листратенко Е. А. MODEL AIR COOLER FOR THE PLANT OF SEPARATION MOISTURE Кulinchenko G., Lеоntiev P., Listratenko K. Сумський державний університет, м. Суми, Україна, [email protected]

Анотація. Побудована модель керованого охолоджувача, що використовується в експериментальній установці відбору вологи. Використання моделі дозволяє вдосконалювати конструкцію охолоджувача та оптимізувати режими його роботи.

Ключові слова: експериментальна установка відбору вологи, теплообмінник, холодоагент, конденсація вологи, математична модель

29


КОМП’ЮТЕРНА ПІДТРИМКА ВИРОБНИЧИХ ПРОЦЕСІВ Аннотация. Построенная модель управляемого охладителя, который используется в

экспериментальной установке отбора влаги. Использование модели позволяет совершенствовать конструкцию охладителя и оптимизировать режимы его работы.

Ключевые слова: экспериментальная установка отбора влаги, теплообменник, хладагент, конденсация влаги, математическая модель

Annotation. The model controlled coolant used in the experimental plant selection

moisture. Using the model allows improved cooling design and optimize the modes of its work. Keywords: experimental plant selection moisture, heat exchanger, refrigerant,

condensation, mathematical model

Вступ Процеси охолодження потоків газу (повітря), які використовуються в різних

галузях промисловості, характеризуються високим рівнем досліджень, що дозволяє будувати досить енергоефективні установки. Специфіка функціонування досліджуваної експериментальної установки сепарації вологи, в якій використовується охолодження повітря, полягає в отриманні потоку повітря з мінімальним вологовмістом.

Дослідження сепарації вологи пов’язані з моделюванням реальної установки очищення природного газу при його комплексній переробці [1]. Основним завданням охолодження стисненого повітря, що імітує потік із свердловини, є відтворення умов дроселювання потоку, яке використовується для видалення вологи. Таким чином завдання керування процесом охолодження нагрітого стисненого повітряного потоку, що використовується в установці, відрізняється від завдань керування класичним охолоджувачем повітря, де стабілізується потрібний рівень температури. Керування процесом охолодження ускладнюється взаємовпливом його параметрів – температури, вологості та тиску, які змінюються довільним чином, як до початку експерименту, так і в його процесі. Нелінійний характер протікання процесів теплообміну, який також характеризується розподіленими параметрами, ускладнює аналітичний опис об’єкту керування, тому дослідження моделі охолоджувача потоку, пов’язаного із процесом видалення вологи із потоку газу, є актуальним.

Постановка задачі В охолоджувачі, який являє собою теплообмінний апарат, взаємодіють потік

теплого стисненого повітря з температурою Твх та витратою Q2 і потік охолоджуючого повітря з температурою Т1 та витратою Q2. Охолоджуючий потік забезпечується вентилятором, швидкість обертання w якого задається та регулюється за допомогою керованого електроприводу на базі асинхронного двигуна.(АД) (рис 1). Зміна швидкості обертання АД, яка нелінійно пов’язана з витратами потоку, впливає на значення обертального моменту АД. Присутність зворотних зв’язків в об’єкті Мо (момент опору навантаження, приведений до валу) ускладнює ідентифікацію параметрів процесу, відповідно ускладнюються умови дослідження впливовості факторів, які характеризують процеси теплообміну у взаємодії з процесом сепарації вологи.

Тому завдання досліджень полягає в побудові математичної моделі процесу охолодження стисненого повітря, яка б враховувала взаємозв’язок конструктивних і динамічних параметрів процесу, передбачаючи наступне інтегрування її в загальну модель сепарації вологи. 30


АД

tвх , Q2

ωТ1 , Q1

Т2

tвих, Q2

1

2

3

4

ПЧ

56

Мо

Рис. 1. Структурна схема процесу охолодження стисненого повітря

1 – компресор, 2 – теплообмінник, 3 – асинхронний двигун, 4 – блок вентилятора, 5 – перетворювач частоти; 6 – керований привод на базі АД

Аналіз досліджень Модель охолоджувача, відповідно до структурної схеми процесу охолодження,

будується на основі трьох її основних складових, а саме: керованого приводу на базі АД 6, блоку вентилятора 4 та теплообмінника 2. Складові моделі враховують конструктивно-технологічні параметри об’єкту та зміни параметрів процесу в часі.

Математичний опис теплообмінного процесу, що базується на рівняннях для кожухотрубного теплообмінника, можна представити у вигляді [2]:

−=∆

∆−−=

∆−−=

bux

buxbxpbux

p

pp

tTt

tKFttСQd

dtCV

tKFTTСQddT

CV

2

22222

121112

11

)(

)(

t

t

, (1)

де V – об’єм робочого середовища; S – площа поперечного перерізу труби теплообмінника; Q1, Q2 – витрати холодоагенту і охолоджуваного повітря відповідно; F— площа теплообміну; Сp1, Cp2 — коефіцієнти теплоємності холодоагенту і охолоджуваного повітря відповідно; L – маса стінки теплообмінника; К – коефіцієнт теплопередачі; tвх, tвих— температура охолоджуваного потоку на вході виході; T1,T2 – температура холодоагенту на вході і виході відповідно.

Вхідний параметр теплообмінника, що являє собою витрати холодоагенту Q1, зв’язаний із вихідним параметром механічного блоку нашої моделі - швидкістю обертання вентилятора ω [3]:

ωω ∗= kQ1 (2) де: kω – коефіцієнт пропорційності, залежить від конструктивних особливостей

вентилятора; ω– кутова швидкість обертання валу вентилятора. 31

КОМП’ЮТЕРНА ПІДТРИМКА ВИРОБНИЧИХ ПРОЦЕСІВ В свою чергу кутова швидкість валу вентилятора ω залежить від

електромеханічних параметрів АД, що використовується:

( )∫ −=t

oob dttMtMJ 0

)]([1ω (3)

де: J- момент інерції навантаження; Моб – електромагнітний обертальний момент двигуна; Мо – момент опору, приведений до валу.

Таким чином зміни динаміки навантажень приводу визначають стабільність витрат охолоджувача теплообмінника.

Специфіка функціонування моделі досліджуваного об’єкту полягає у врахуванні нелінійних зворотних зв’язків параметрів моделі. Відомо, що для осьових вентиляторів момент опору навантаження збільшується пропорційно квадрату швидкості:

2ωωkММ со += (4) де Мс – статичний момент опору; kω – коефіцієнт пропорційності вентилятора. Тому при відображенні в моделі процесів регулювання витрат охолоджуючого

потоку за рахунок зміни швидкості обертання необхідно враховувати зміни моменту навантаження АД [4]. Додатковим чинником впливу на стійкість процесу подачі охолоджувача є лінійність механічної характеристики АД, яка визначається модифікованою формулою Клосса:

nnn

nnn

ff

UUM

UfnMкр

кр

номномk

вр

−

∆+

∆−

=

0

0

22

2),,( (5)

де Мк – критичний момент; U – поточна напруга в мережі; f – поточна частота в мережі; Uном – номінальна напруга в мережі; fном – номінальна частота в мережі; n0 – номінальна частота обертання двигуна; n – поточна частота обертання двигуна; ∆nкр – критична частота обертання двигуна.

Композиція описаних блоків моделі дає змогу побудувати загальну модель процесу охолодження в пакеті Matlab (рис 2). Реалізація моделі проводиться з урахуванням паспортних даних АД, вентилятора та довідникових даних використаних матеріалів. Змінними параметрами є початкові умови охолодження та параметри режиму охолодження.

32


Рис. 2. Модель охолоджувача в Matlab(Simulink)

На рис. 3 наведено графіки перехідного процесу охолодження для різних

режимів охолодження. При зміні швидкості обертання валу АД – з ω=2000об/хв, до ω =3000 об/хв температура стисненого повітря зменшується лише на 2°C. Зрозуміло, що форсування режимів обертання серійних АД для збільшення швидкості обертання, а значить і витрат охолоджуючого потоку не є ефективним. Відповідно побудова електроприводу на базі двигунів, що серійно випускаються або пошук більш ефективних нагнітачів повітря не є перспективним. Цей висновок підтверджується паспортними даними охолоджувачів компресорів, в яких досягається ефект охолодження стисненого повітря на рівні CTtвих

01 9+= [5].

Рис. 3. Графіки перехідних процесів зміни температури повітря, що охолоджується

Пошук альтернативних методів передбачає аналіз факторів, що мають біль

ефективний вплив на процес охолодження стисненого повітря. Із аналізу системи рівнянь (1) видно, що підвищення ефективності охолодження за рахунок оптимізації конструктивних параметрів теплообмінника (площа взаємодії теплопередачі, об’єм холодоагенту або теплопровідність матеріалу трубок) обмежені конструктивно-технологічними чинниками.

Більш перспективним здається шлях зміни робочого тіла холодоагенту. При використанні води в якості холодоагенту, підвищується коефіцієнт теплоємності холодоагенту, в результаті значно підвищується ефективність теплообміну, проте ускладнюється конструктивно-технологічна реалізація охолоджувача.

33

КОМП’ЮТЕРНА ПІДТРИМКА ВИРОБНИЧИХ ПРОЦЕСІВ Використовуючи описану модель, перевірялась ефективність охолодження

стисненого повітря при зміні робочого тіла холодоагенту. Змінивши параметри блоку моделі, який відображує функціонування теплообмінника, було отримано перехідні процеси при ступінчастому включенні процесу теплообміну (рис 4).

Як видно із рисунку, застосування води в якості холодоагенту для охолодження стисненого повітря більш ефективно, ніж повітря. При заданих параметрах моделі і вихідна температура об’єкту знизилась на 6°C.

Рис. 4. Графік перехідного процесу зміни температури повітря

Висновки Побудована та проаналізована математична моделі процесу охолодження

стисненого повітря, яка враховує взаємозв’язок конструктивних і динамічних параметрів процесу. Модель дає змогу відстежити параметри об’єкта під час його роботи та відпрацьовувати режими роботи процесу охолодження, що створюють умови для сепарації вологи. Також за допомогою отриманої моделі можливо досліджувати процес теплопередачі при різних конструктивних параметрах теплообмінника та при використанні різних видів холодоагенту.

Слід зазначити, що представлена модель охолоджувача допоможе вирішувати завдання охолодження повітря не тільки в експериментальній установці сепарації вологи, але й в компресорній техніці. Результати моделювання дозволять оптимізувати конструкції охолоджувачів та підбирати оптимальні режими експлуатації компресорного устаткування.

Література 1. Кулінченко Г.В., Леонтьєв П.В., Ляпощенко О.О. Ідентифікація моделі процесу

низькотемпературної сепарації природного газу. «Комп’ютерно інтегровані технології: освіта, наука, виробництво». -Луцьк. -2014.-Випуск 14 -С.149-154.

2. Маньковский О.Н. и др. Теплообменная аппаратура химических производств. Инженерные методы расчёта. Под редакцией П.Г. Романкова и М.И. Курочкиной – Л., Химия, 1976 – 368с.

34

КОМП’ЮТЕРНА ПІДТРИМКА ВИРОБНИЧИХ ПРОЦЕСІВ 3. Труханов К.А. Математическое моделирование гидропривода вентилятора для

системы охлаждения автомобильного двигателя.-Известия МГТУ «МАМИ».- 2012.- 1(13).-С84-95.

4. Давлетбаева Г.Н., Тюленев М.Е. Исследование устойчивости асинхронного двигателя с различным характером момента сопротивления. Вестник ПНИПУ.-Пермь.-2014.-10.- С. 54-61.

5. http://omi.uaprom.net. Охладитель сжатого воздуха типа RA фирмы OMI (Италия). Руководство по эксплуатации 10с.

УДК 007:661.1 РОЗРОБКА ТА ДОСЛІДЖЕННЯ КОМП'ЮТЕРНОЇ СИСТЕМИ ДЛЯ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ФУНКЦІОНУВАННЯ ЕКСТРУЗІЙНОЇ УСТАНОВКИ Шатна А.В., Камко В.А., Бондарчук В.О. РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ КОМПЬЮТЕРНОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ЭКСТРУЗИОННОЙ УСТАНОВКИ Шатная А.В., Камко В.А., Бондарчук В.О. DEVELOPMENT AND RESEARCH OF COMPUTER SISTEM FOR EXTRUSION PLANT FUNCTIONING Shatna A., Kamko V., Bondarchuk V. Технічний коледж національного університету водного господарства та природокористування, м. Рівне, Україна, [email protected]

В роботі описана система функціонування екструзійної установки для виробництва поліетиленової плівки. Запропонована розроблена комп’ютерно - інтегрована система для забезпечення функціонування екструзійної установки, шляхом дослідження основних контурів та вузів автоматизованої системи, використання сучасної системи моделювання та програмування National Instruments LabView. Показані основні переваги та обмеження запропонованої системи.

Ключові слова: комп’ютерна система, екструдер, моделювання, програмування,зона нагріву, апаратне забезпечення, мікроконтролер

В работе описана система функционирования экструзионной установки для производства полиэтиленовой пленки. Предложена разработанная компьютерно – интегрированная система для обеспечения функционирования экструзионной установки, путем исследования основных контуров и узлов автоматизированной системы, использования современной системы моделирования и программирования National Instruments LabView. Показанные основные преимущества и ограничения предложенной системы.

35


КОМП’ЮТЕРНА ПІДТРИМКА ВИРОБНИЧИХ ПРОЦЕСІВ Ключевые слова: компьютерная система, екструдер, моделирование,

программирование, зона нагрева, аппаратное обеспечение, микроконтроллер

In this paper describes the functioning system of extrusion plants for the polyethylene film. A developed computer - integrated system for the operation of the extrusion plant by researching of the basics modules and components of the automated system, the use of modern simulation system and programming language as National Instruments LabView. Tere showed the main advantages and limitations of the proposed system.

Keywords: computer system, extrusion, modeling, programming, zone heating, hardware, microcontroller

ВСТУП Екструзія це безперервний технологічний процес, що полягає в продавлюванні

матеріалу, що володіє високою в'язкістю в рідкому стані, через формуючий інструмент (голівку), з метою одержання виробу з поперечним перерізом потрібної форми. У промисловості переробки полімерів методом екструзії виготовляють різні погонажні вироби, такі, як труби, аркуші, плівки, оболонки кабелів і т.д [1].

У цей час існує два основних способи виробництва плівки методом екструзії: одержання рукава з роздмухуванням і плоскощілева екструзія. Загалом будь-який екструзійний агрегат містить у собі сам екструдер, формуючий інструмент - голівку, пристрій охолодження, прийомний і тягнучий пристрої. Для різних методів конструкція голівок й інших пристроїв має принципові відмінності, однак пристрій екструдера й принцип роботи формуючого інструмента однаковий для обох способів. Коротко розглянемо тут загалом принцип роботи екструзійного агрегату.

ПОСТАНОВКА ЗАДАЧІ Виробництво плівки стає більше економічним при збільшенні продуктивності

процесу. Обмежуючим фактором тут є швидкість охолодження рукава. При збільшенні швидкості екструзії лінія кристалізації полімеру піднімається нагору, що веде, у свою чергу, до нестабільності рукава. Збільшення потоку охолодного повітря дозволяє знизити висоту лінії кристалізації, але й цей прийом обмежений у своєму застосуванні, тому що занадто висока швидкість потоку повітря, що подається на охолодження, викликає деформацію рукава. Взагалі, екструзія рукавних плівок - досить складний процес, з яким пов'язано безліч проблем при виробництві плівки високої якості. Серед великої кількості можливих дефектів можна назвати, насамперед, різна товщина, поверхневі дефекти, такі як огрубіння поверхні екструдата ("акуляча шкіра"), викликане або недостатнім прогрівом матеріалу, або занадто інтенсивним здвиговим плином полімеру в зоні формуючої щілини голівки екструдера [2]. Різні сторонні включення, у тому числі й викликані деструкцією полімеру, низька міцність, мутність і складки також є проблемою. Складки, що приводять до зниження якості продукції або навіть до відбраковування плівки, можуть з'явитися навіть у добре налагоджених виробництвах. Причин тому безліч. Наприклад, плівка досягає тягнучих валів занадто холодної й нееластичної, у результаті чого відбувається своєрідний злам матеріалу з утворенням складок. У цьому випадку варто вжити заходів до термостатизації рукава або підвищувати температуру розплаву, але це може, однак, спричинити інші проблеми. Іншою причиною появи складок є неоднакова товщина, що приводить до нерівномірної витяжки плівки тягнучими валами. Пульсації при роботі екструдера, протяги в області витяжки, непаралельність тягнучих і притискного валів, нерівномірне зусилля 36

КОМП’ЮТЕРНА ПІДТРИМКА ВИРОБНИЧИХ ПРОЦЕСІВ притиску притискного вала до тягнучого вала також приводять до появи небажаних ефектів.

Навіть в умовах високоавтоматизованих виробництв одержання високоякісних плівок багато в чому залежить від кваліфікації й досвіду оператора, що обслуговує екструзійну лінію.

У сучасних лініях для виробництва рукавної плівки забезпечуються: контроль й автоматичне регулювання температури по зонах матеріальних

циліндрів екструдерів і формуючої голівки; регулювання й контроль тиску на вході в голівку (до фільтра) і в міру руху в

голівці; автоматичний контроль товщини плівки, товщини рукава екструдата,

товщини кільцевої щілини голівки; автоматична підтримка тиску повітря у середині роздмухуючого рукава

(пузиря); плавне автоматичне регулювання швидкості обертання як шнеків, так і відвідних валків.

РОЗРОБКА КОМПЮТЕРНОЇ СИСТЕМИ КЕРУВАННЯ Розробка програмно-апаратного комплексу CAD-системи реального часу

проводилась у середовищі National Instruments LabView [3]. Розробка програми в LabView відбувається одночасно в двох вікнах: блок-

діаграма та лицева панель. На лицевій панелі створюється графічний інтерфейс програми і паралельно ведеться зв'язка інтерфейсу з власне програмою, яка створюється за допомогою спеціальних блоків. Таким чином графічний код програми має вигляд специфічної блок-діаграми.

Рис. 1. Загальний вигляд мнемосхеми процесу керування

Основною метою при створення швидкодіючої системи обробки, візуалізації та

керування було досягнення режиму реального часу. Тому головною задачею була розробка інтерфейсу багато кадрової передачі даних [4]. 37

http://uk.wikipedia.org/wiki/%D0%A1%D1%82%D1%80%D1%83%D0%BA%D1%82%D1%83%D1%80%D0%BD%D0%B0_%D1%81%D1%85%D0%B5%D0%BC%D0%B0


Рис. 2. Підпрограма ініціалізації послідовного інтерфейсу

На нижньому рівні мікропроцесорна система генерує кадр інформації, який

включає в себе дані про 4 зони нагріву екструдера. За допомогою розробленого алгоритму, дана інформація збирається у вигляді кадру формату ХХХХaYYYYbZZZZcFFFFd. Мітками a,b,c,d розділені між собою байти корисної інформації. Основною задачею системи на верхньому рівні є декодування отриманої інформації та коректне розподілення відповідних даних по особистим каналам відображення. Для цього були використані функції аналізу рядкових змінних та алгоритми швидкісного сортування великих масивів даних.

Рис.3. Підпрограма виявлення першого байту корисної інформації

Як видно із інтерфейсу користувача, можливи режими як одиночного прийому

інформації так і комплексно. Для цього застосовані логічні функції перемикання AND OR [5].

38


Рис.4. Комплексна програма системи верхнього рівня

ВИСНОВКИ Для підвищення контролю параметрів установки по виготовленню

поліетиленової плівки встановлюють сучасні пристрої автоматичного контролю і управління. Одним з основних джерел втрат в процесі виробництва кількості сировини є недосконале регулювання процесу контролю температури в екструдері, а також відсутність регулювання товщини плівки. Було проведено дослідження впливу зміни теплових режимів у нагрівних зонах екструзійної установки із використанням різних методів та підходів до оптимізації якості технологічного процесу. Зокрема було доведено, що застосування розробленого програмно-апаратного комплексу дозволяє значно зменшити час перехідного процесу, залишаючи функціонування автоматизованої системи у допустимих межах стійкості. Була розроблена комп’ютерна система реального часу, завдяки якій стає можливим інтегрування швидкодіючих систем керування в існуючі технологічні схеми виробництва.

ЛІТЕРАТУРА 1. Проектирование систем автоматизации технологических процессов: Справ,

пособ. / А.С. Клюев, Б.В. Глазов, А.Х. Дубровский, А.А. Клюев / Под ред. А.С. Клюева. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Энергоатомиздат, 1990. — 464 с.

2. Емельянов А.Й., Капник О.В. Проектирование систем автоматизации технологических процессов: Справ. пособ. — 3-е изд., перераб. и доп. – М.: Энергоатомиздат, 1983. – 400 с.

3. Тимощук П. В. Система моніторингу та керування віддаленими об'єктами регулювання / П. В. Тимощук, С. В. Шатний // Науковий вісник НЛТУ України. - 2012. - Вип. 22.2. - С. 313-318.

4. Tymoshchuk P., Shatnyi S. Hardware Implementation of Discrete-Time Neural Circuit of Largest/Smallest Signal Identification // Досвід розробки і застосування САПР в

39

КОМП’ЮТЕРНА ПІДТРИМКА ВИРОБНИЧИХ ПРОЦЕСІВ мікроелектроніці: матеріали XIII міжнародної конференції CADSM-2015, 24-27 лютого 2015, Поляна, Україна / Національний Університет "Львівська Політехніка". – Л.: Вежа і Ко, 2015 – C.226-230- Парал.тит.арк.англ.

5. Tymoshchuk P., Shatnyi S. Hardware Implementation Design of Analog Neural Rank-Order filter // Перспективні технології і методи проектування МЕМС: матеріали дванадцятої міжнар. конф. MEMSTECH 2015, 2-6 вересеня 2015, Поляна, Україна / Національний Університет "Львівська Політехніка"– Л.: Вежа і Ко, 2015 – C.88-91-Парал.тит.арк.англ.

УДК 519.216+504.064 МЕТОДОЛОГІЧНІ ЗАСАДИ УПРАВЛІННЯ ВИРОБНИЧИМ ОБ’ЄКТОМ З УРАХУВАННЯМ ТЕХНОГЕННОГО РИЗИКУ Бойко Т.В., Вавулін П.А. МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ УПРАВЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННЫМ ОБЪЕКТОМ С УЧЕТОМ ТЕХНОГЕННОГО РИСКА Бойко Т.В., Вавулин П.А. METHODOLOGICAL PRINCIPLES OF INDUSTRIAL OBJECTS AUTOMATION BASED ON TECHNOGENIC RISK VALUE Boyko T., Vavulin P. Національний технічний університет України «КПІ», Київ, Україна [email protected]

В даній статті наведено методологічні засади управління виробничим процесом з урахуванням техногенного ризику. Запропонована методика включає в себе оцінку надійності та якості управління технологічним процесом в умовах невизначеності. Що в свою чергу, дозволяє оптимізувати процес управління техногенним об’єктом з урахуванням його надійності.

Ключові слова: техногенний ризик, управління, оцінка надійності, оптимізація в умовах невизначеності, прийнятний ризик

В данной статье представлены методологические основы управления производственным объектом, с учетом техногенного риска. Предложенная методика включает в себя оценивание надёжности и качества управления технологическим процессом в условиях неопределенности. Что в свою очередь, позволяет оптимизировать процесс управления техногенным объектом с учетом его надёжности.

Ключевые слова: техногенный риск, управление, оценка надёжности, оптимизация в условиях неопределенности, приемлемый риск.

In this article described methodological principles of industrial objects automation based on technogenic risk value. These principles include reliability assessment and quality of automation

40


КОМП’ЮТЕРНА ПІДТРИМКА ВИРОБНИЧИХ ПРОЦЕСІВ system assessment in uncertainty conditions. Using of this method allows optimizing process of technical system automation, with taking to account its reliability.

Keywords: technicalrisk, probability, reliability assessment, optimizing in uncertainty conditions, risk assessment.

Вступ Кожний технологічний процес повинен орієнтуватися на технології, які

дозволяють максимально знизити ймовірність аварії і зменшити надходження небезпечних речовин у навколишнє середовище. З іншого боку, як доводить світовий досвід, забезпечити повністю безаварійну роботу технічних систем, на даному етапі розвитку технологій, не представляється можливим. Саме тому, аналіз техногенного ризику та отримання його прогнозного значення для побудови систем автоматизації являється надзвичайно важливим, адже дає можливість передбачити виникнення аварійної ситуації та мінімізувати її наслідки.

Питання оцінки і прогнозування виникнення аварій і катастроф, а також їх економічної складової носить надзвичайно важливий характер [1]. В контексті актуальності питань аварійної безпеки, виявляється необхідним розвиток теорії техногенних ризиків.

1. Постановка задачі та аналіз досліджень Проблеми застосування математичних методів до оцінки техногенних та

економічних ризиків постійно перебувають у полі зору науковців. Істотний внесок у розроблення теоретичних і практичних аспектів оцінювання ризику з використанням елементів теорії імовірності внесли А. Єгоров, Т. Савицька, В. Острейковський, А. Можаєв, В. Громов, В. Алимов, Н. Тарасова, В. Акімов, Н. Радаєв, Г. Рева, П. Борисов.

Розглянемо задачу проектування ХТП і системи керування ним. Для початку розглянемо дві супутні задачі: задачу оцінки надійності і якості

керування в умовах невизначеності[2]. Вважаємо, що розглядається об’єкт з зосередженими параметрами, динамічна модель якого має наступний вигляд:

( ), , , ( ) ,idx d z x u tdt

ϕ θ b ω−

= + + (1)

де iϕ−

– функція, яка описує перетворення, введення і виведення речовини і тепла в апаратах, – вектор керуючих дій від регуляторів, для стабілізації стаціонарного режиму х, – збурення, z– вектор змінних, що характеризують вхідні, керуючі потоки.

Для стабілізації змінних z можуть бути використані системи автоматичного регулювання. Перехідними процесами в них будемо нехтувати, оскільки їх час набагато менше часу перехідних процесів в самих об’єктах. Крім того будемо вважати, що зміни в θ протікають настільки повільно, що ними також можна знехтувати.

Розглянемо задачі стійкості систем «об’єкт + регулятор». Будемо вважати, що . Зазвичай використовуються регулятори, що мають пропорційну,

інтегральну і диференціальну складові[2]. В такому випадку u має наступний вигляд:

( ) ( )* *( ) ,dxu k x x a x x dt bdt

= − − + − +∫ (2)

41


де k, a, b– діагональні матриці налаштувань регулятора, – значення змінних, що відповідають оптимальному стаціонарному режиму.

Для простоти викладення будемо вважати, що в регуляторі використовується лише пропорційна складова:

( )* ,u k x x= − − (3) Підставляючи вираз для u в (1), отримаємо систему диференційних рівнянь, що

описують динаміку системи «об’єкт + регулятор»:

( ), , ,dx x zdt

ϕ θ−

= (4)

При фіксованих значеннях компонент вектора θ добре відомі умови стійкості в «малому» (стійкості за Ляпуновим) системи (4). Якщо серед власних чисел матриці:

*

,x x

fAx =

∂ = ∂ (5)

Немає комплексних чи нульових, то із асимптотичної стійкості системи першого наближення:

,d x A xd td dd

= (6)

Де δx=x-x*, витікає асимптотична стійкість по Ляпунову стаціонарного режиму системи (4).Для асимптотичної стійкості системи (6) необхідно і достатньо, щоб усі корені γі, і=1,.., n характеристичного рівняння:

[ ] 11 1det ,n n

o n nE A a a a aγ γ γ γ−−− = + +…+ + (7)

Мали від’ємні дійсні частини: Re 0, 1, , ,i i nγ < = … (8)

Умови Рауса-Гурвіца: 1 3 5

1 31 0 2 3 0 2 4

0 41 3

0, 0, 0,0

a a aa a

a a a aa a

a a= − < ∆ = < ∆ = <∆ (9)

Дають необхідні і достатні умови виконання нерівностей (8). Введемо наступні позначення:

Ψ Re , Ψ , 1, , ,j j m j j mабо j m m nγ − −= = ∆ = + … + (10) Розглянемо тепер проблему стійкості для системи (4) з невизначеними

коефіцієнтами. Будемо вважати, що кожному θ відповідає деяке значення вектора статичних керуючих змінних z(θ). Будемо вважати, що система диференційних рівнянь (4) з невизначеними коефіцієнтами θ стійка в «малому», якщо для будь-якого θ, що належить до області Т, і відповідає z(θ), можливо знайти такі значення налаштувань k регулятора, при яких відповідний стаціонарний режим стійкий (виконуються нерівності (8) та (9)).

Це визначення можна записати наступним чином: ( ) 3 0 ,jT k j Iθ ∀ ∈ ∃ ∀ ∈ Ψ < (11)

де ( )3 1, , .I m m n= + … + Отримуємо наступні умови стійкості в «малому» ХТП:

( )( )3

, max min max Ψ 0,з jk KT j Id z

θχ θ

∈∈ ∈= < (12)

Перевірка даних умов дає відповідь на питання, чи здатна система регулювання забезпечити стійку роботу системи «об’єкт + регулятор». 42

КОМП’ЮТЕРНА ПІДТРИМКА ВИРОБНИЧИХ ПРОЦЕСІВ Розглянемо тепер задачу оцінки якості регулювання в умовах невизначеності.

Нехай на об’єкт діє збурення w(t). Апроксимуємоw(t)функцією вигляду:

( )

1 1

2 1 2

1

, 0,

,

, ( )N N N N

w t tw t t t

w t

w t t t t t

−

−

−

≤ ≤ ≤ ≤= … ≤ ≤ =

(13)

де – період роботи ХТП, N – кількість інтервалів апроксимації. Позначимо через вектор з компонентами w1,…,wN.

Нехай ( ) ( )00

max , min .NN

max mini i i it tt t

x x t x x t≤ ≤≤ ≤

= = Вимагається виконання обмежень:

(14)

По аналогії з визначенням функції χ3 можна отримати функцію: [ ] ( )

44 4χ , ( ) max min max Ψ , 1, , 3 ,jk Kw j I

d z J m n m nθ∈ ∈

= = + + … + (15)

Яка характеризує найбільше порушення обмеження (14). Функції χ3 та χ4 будемо називати динамічними функціями гнучкості. Якщо необхідно одночасно оцінити стійкість і якість регулювання, то доцільно ввести функцію [ ] ( )

55 5χ , ( ) max min max Ψ , 1, , 3jk Kw j I

d z де J n m nθ∈ ∈

= = + … + .

2. Результати досліджень і висновки Головною задачею теорії гнучкості та надійності є створення стійкого,

працездатного ХТП. До останнього часу ці теорії розвивались незалежно. Теорія гнучкості вирішувала задачу побудови працездатного ХТП лише в умовах неперервної зміни зовнішніх та внутрішніх факторів. Засобами підвищення працездатності являлись коефіцієнти запасу для конструктивних змінних. Теорія надійності вирішувала задачу побудови працездатного ХТП у випадку дискретних змін в ХТП (вихід з ладу будь-якого обладнання, блоку). Засобом побудови надійного ХТП було резервування.

Останнім часом з’явились роботи в яких методи цих теорій об’єднуються[3]. Розглянемо питання оцінювання гнучкості ХТП в умовах безперервних і дискретних змін при роботі ХТП. Нехай під час роботи ХТП можливий вихід із ладу будь-яких блоків (при збереженні загальної працездатності ХТП). Позначимо через s деякий стан усього ХТП. Введемо бінарні змінні .

1 ,

0

sl

якщоl й блок працездатний коли ХТПy знаходиться в стані s

в супротивному випадку

−=

(16)

Позначимо через набір працездатних блоків s-го варіанту ХТП 1 : 1s s

lY l y= = і через набір непрацюючих блоків s-го варіанту ХТП 0 : 0s slY l y= = .

Ймовірність P(s) s-го варіанту ХТП дорівнює: ( )

1 0

( ) 1 , 1, , 2s s

Ll l

l Y l Y

P s p p s= − = …∏ ∏т т

(17)

Де L – число блоків. Тоді ймовірність E(SF)допустимої роботи ХТП з урахуванням дискретних і неперервних змін дорівнює:

43


( ) ( ) ( )2

1

,L

s

s

E SF SF d P s=

=∑ (18)

Де SFs(d)- стохастична гнучкість s-го варіанту ХТП. З урахуванням даних положень, принципів та використовуючи попередні

розробки [4], можна зробити висновок про доцільність створення АСУТП з використанням прогнозних значень техногенного ризику.

Інтеграція програмних комплексів для автоматизованого розрахунку ймовірності відмови складної технічної системи у режимі нормальної експлуатації, з методами теорії гнучкості і надійності, дозволить значно зменшити рівень техногенної небезпеки працюючих виробничих та промислових комплексів.

Література 1. Биченок, М.М. Ризики життєдіяльності у природно-техногенному середовищі [Текст] / М.М. Биченок, С.П. Іванюта, Є.О. Яковлєв // Ін-т проблем нац. безпеки Ради нац. безпеки і оборони України. – К., 2008. – 160 с. 2. Островский Г.М. Методы оптимизации химико-технологических процессов: Учеб.пособие [Текст] / Г.М. Островский, Ю.М. Волин, Н. Н. Зиятдинов // М. – КДУ, 2008. – 424 с. 3. Thomaidis T. Optimal design and Reliable process systems [Text] / T. Thomaidis, E. Pistikopolous // IEEE Transactions on Reliability, 1995, v.44 – p. 243-250. 4. Вавулин П.А. Расчет прогнозного техногенного риска промышленных объектов при эксплуатации [Текст] / П. А. Вавулин, Т. В. Бойко, // Східно-Європейський журнал передовихтехнологій. – 2014. –Т. 5, 10 (71). – С. 42–46. – Режим доступу: http://journals.uran.ua/eejet/article/view/27981

УДК 681.5.013 КЕРУВАННЯ ВОДООЧИСНИМ ОБЛАДНАННЯМ ДРУГОГО КОНТУРУ ЕНЕРГОБЛОКУ АЕС Медведєв Р.Б., Сангінова О.В., Мердух С.Л., Виноградов Є.В. УПРАВЛЕНИЕ ВОДООЧИСТНЫМ ОБОРУДОВАНИЕМ ВТОРОГО КОНТУРА ЭНЕРГОБЛОКА АЭС Медведев Р.Б., Сангинова О.В., Мердух С.Л., Виноградов Е.В. CONTROL OF WATER PURIFICATION EQUIPMENT AT THE SECONDARY CIRCUIT OF NPP POWER UNIT Medvedev R., Sanginova O., Merdukh S., Vynogradov E. Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут», Київ, Україна [email protected]

В даній роботі розглянута система керування в середовищі Control Builder із використанням мікроконтролера C200, яка інформує оператора технолога про стан 44


КОМП’ЮТЕРНА ПІДТРИМКА ВИРОБНИЧИХ ПРОЦЕСІВ працюючих водоочисних споруд, та автоматизує процес відправки фільтрів на регенерацію і включення їх до роботи.

Ключові слова: атомна електростанція, водо-водяний енергетичний реактор, водно-хімічний режим, система керування

В данной работе рассмотренна система управления разработанная в среде Control Builder с использованием микроконтроллера C200, которая информирует оператора технолога о состоянии работающих водоочистных сооружений, и автоматизирует процесс отправки фильтров на регенерацию и подключение их в работу.

Ключевые слова: атомная электростанция, водо-водяной энергетический реактор, водно-химический режим, система управления

In this paper we consider the control system developed in Control Builder environment

using C200 microcontroller, which informs the operator about the state of the technologist working water treatment facilities, and automates the process of sending to the regeneration of filters and connection it to the work.

Keywords: nuclear power plant, PWR, water chemistry, the control system

Вступ В обладнані другого контуру енергоблоків АЕС використовуються різні метали

та сплави, що не дає змоги повністю зупинити негативні процеси корозії і відкладення на поверхнях технологічного обладнання. Тому в Україні та за кордоном проводиться велика кількість робіт з дослідження корозійних процесів різних конструкційних матеріалів АЕС, в результаті чого до теплоносія висуваються жорсткі обмеження, дотримання яких є задачею водно-хімічного режиму (ВХР).

ВХР впливає на економічність експлуатації і надійність роботи обладнання. Порушення ВХР можуть призвести до аварійного або передчасного зупину обладнання. У цих випадках зменшується число годин використання встановленої потужності, що є одним із основних економічних показників.

З підвищенням вимог до параметрів робочого середовища та збільшенням одиничної потужності паросилових установок зростають вимоги до чистоти води та пари в основних агрегатах електростанцій, що нерозривно пов'язане з водним режимом всіх її елементів.

Сучасні системи керування водоочисним обладнанням на АЕС із реакторами типу ВВЕР-1000 не забезпечують оптимальної роботи іонітних фільтрів, так як рішення щодо відключення фільтрів при підвищенні температури продувної води приймаються оперативним персоналом, що може призводити до незворотного руйнування іонообмінних смол [1]. Також збільшується час роботи фільтрів на зношених іонітах, внаслідок чого відбувається винесення солей у робочий цикл станції, що призводить до частого виходу зі строю або заміни парогенераторів. Тому створення системи керування водоочисним устаткуванням є надзвичайно актуальним питанням на сьогодні.

Постановка задачі У даній статті автори ставлять за мету розглянути роботу водоочисного

обладнання у другому контурі АЕС із реакторами типу ВВЕР-1000 та розробити стратегії керування очисними спорудами у різних умовах роботи енергоблоку.

45


Розроблення системи керування водоочисним устаткуванням АЕС Виходячи із особливостей процесу очищення води другого контуру та

специфіки відповідного обладнання [2] було виділено наступні параметри, що суттєво впливають на роботу фільтрів та якість очищення води: перепад тиску, що вказує на забитість фільтруючого матеріалу, повинен становити 0,25 МПа; температура, допустиме значення температури фільтрованої води менше 45°C; концентрація іонів Na у відфільтрованій воді, що вказує на виснаженість катіонітного фільтру, допустима концентрація становить не більше 3,0 мкг/дм3; питома електропровідність, що вказує на концентрацію солей у відфільтрованій воді, допустиме значення становить менше 0,5 мкС/см.

Враховуючи перелічені параметри, було побудовано стратегію керування процесом водоочищення другого контуру АЕС із ВВЕР-1000. На рисунку 1 наведена схема стратегії керування пристроями із дискретним інтерфейсом, що створена у середовищі Control Builder системи Experion PKS.

Розроблена стратегія складається із наступних функціональних блоків: зчитування (AICHANNEL) та запису даних (DOCHANNEL); збору та обробки даних (DATAACQ); логічних операцій (AND, GE та LE) і керування пристроєм (DEVCTL).

Кожен аналоговий вхід (блок AICHANNEL), позначений на рисунку 1 під номером 1, зв’язаний із приладами, які зчитують відповідні параметри , що характеризують протікання процесу, такі як, температура, перепад тиску, електропровідність та концентрацію іонів натрію з фільтруючої установки.

Наступний блок, позначений на рисунку 1 під номером 2, конфігурується для зчитування аналогового входу з функціонального блоку AICHANNEL каналу AI. Блок DATAACQ перетворює отримане значення входу від процесу (Р1) в бажане значення виходу (PV) відповідно до обраної шкали.

Наступна група блоків логічних операцій призначена для порівняння поточного значення відповідних параметрів із заданим. Блоки завдань обведені на схемі пунктиром.

Блок GE виконує функцію порівняння «більше ніж або дорівнює» (рис. 1, номер 4). Даний блок встановлює дискретний вихід (OUT) в стан ON тільки тоді, коли один заданий вхід (IN[1]) більше або рівний іншому (IN[2]):

якщо IN[1] >= IN[2], тоді: OUT = ON; якщо IN[1] < IN[2], тоді: OUT = OFF.

Блок LE виконує функцію порівняння «більше ніж або дорівнює» (рис. 1 номер 3). Видає дискретний вихід (OUT) в стані ON тільки тоді, коли один заданий вхід (IN[1]) менше або рівний іншому (IN[2]), відповідно наступномим залежностям:

якщо IN[1] <= IN[2], то: OUT = ON; якщо IN[1] > (IN[2]), то: OUT = OFF.

Для відстеження відхилення параметрів від встановлених нормованих значень у модулі керування використано логічний блок AND (рис. 1, номер 5). Виконує булеву операцію кон’юнкції. Встановлює дискретний вихід (OUT) в стан ON тільки тоді, коли всі входи (IN[1], IN[2], ..., IN[8]) мають значення ON. Отже:

якщо всі входи рівні ON, то: OUT = ON; якщо хоча б один вхід рівний OFF, то: OUT = OFF.

46


Рис. 1. Загальний вигляд стратегії керування

Блок DEVCTL у синтезованій стратегії керування подає регулюючий сигнал на виконавчий механізм, який у свою чергу діє на відповідний клапан, що може знаходитись у двох станах: відкритому та закритому (рис. 1, номер 6).

На рисунку 2 представлене головне вікно конфігурування блоку DEVCTL. Режим роботи (Mode Attribute) встановлений у ручний режим (OPERATOR),

кількість дискретних входів (Number of Inputs) і виходів (Number of Outputs) встановлено по два, також налаштовано два стани (Number Of States).

На вкладці настроювання параметрів вхідного сигналу (Input) зв’язуються дискретні входи і стани об’єкту керування (рис. 3).

Вкладка Output даного блоку дозволяє налаштувати керуючі сигнали, обрати безпечний стан (Safe OP) та налаштувати можливості обходу блокувань безпеки, за необхідності (рис. 4).

Особливу увагу було приділено настроюванню поля Safe OP, що відповідає за безпечний стан вихідного сигналу при спрацюванні блокувань.

47


Рис. 2. Головне вікно налаштування блоку DEVCTL

Рис. 3. Вкладка Input блоку DEVCTL

Блок DEVCTL підтримує два типи блокувань: звичайне та безпечне вимкнення

блокувань (Override Interlock – OI та Safety Override Interlock – SI). При спрацюванні SI блокування, стан переходить в стан Safe OP, при такому

блокуванні в оператора немає змоги змінити стан, поки блокування не буде знято. При спрацьовуванні OI блокування та за умови правильного налаштуванню блоку DEVCTL в оператора є можливість обійти блокування. При створенні стратегії керування був обраний саме цей спосіб блокування, задля попередження випадків, коли резервна очисна установка перебуває на регенерації.

48


Рисунок 4 – Вкладка Output блоку DEVCTL

У таблиці 1 наведені результати верифікації системи керування, що

проводилась шляхом порівняння отриманих відгуків розробленого модуля із даними експлуатації АЕС.

Таблиця 1 Результати тестування стратегії

P, МПа

Т, °С Na, мкг/дм3 χH,

мкС/см Відгук стратегії

керування Дані експлуатації

АЕС

1 0,2 40 0,27 0,4 показники в нормі показники в нормі

2 0,23 39 0,4 0,45 блокування блокування 3 0,26 47 0,26 0,6 блокування блокування 4 0,19 46 0,25 0,48 блокування блокування



7 0,22 41 0,33 0,52 блокування блокування 8 0,27 48 0,36 0,54 блокування блокування

Отримані результати відповідають встановленим нормам та свідчать про те, що

створена стратегія керування адекватно реагує на зміну вхідних параметрів та може бути використана для подальших досліджень у цьому напрямку.

49


Висновки Отже, у даній роботі було розроблено систему керування водоочисним

обладнанням АЕС із ВВЕР-1000 на базі розподіленої системи керування Experion PKS у програмному середовищі Control Builder, що автоматизує процес відправки блоків іонітних фільтрів на регенерацію та включення їх у роботу після процесу регенерації.

Також було налаштовано систему блокування та інформування робочого персоналу при виникненні аварійних ситуацій.

Задля верифікації розробленої стратегії керування було реалізовано інтеграцію модуля із існуючою математичною моделлю другого контуру енергоблоку реактору типу ВВЕР-1000. В результаті чого доведено адекватність розробленої системи керування та можливість її використання у подальших дослідженнях.

Література 1. Медведєв, Р.Б. Система керування температурним режимом блочної знесолюючої установки АЕС [Текст] / Р.Б. Медведєв, С.Л. Мердух // Восточно-европейский журнал передовых технологий: Компьютерное моделирование в химии, технологиях и системах развития. – 2013. - 2/4 (64). – С. 42 – 45. 2. Кишневский, В.А. Технологии подготовки воды в энергетике [Текст] / В.А. Кишневский. – О. : Феникс, 2008. – 400 с. УДК 62-52 КОМП’ЮТЕРНО-МІКРОПРОЦЕСОРНА СИСТЕМА КЕРУВАННЯ ТЕХНОЛОГІЧНИМИ ПРОЦЕСАМИ Бондаренко С.Г., Скорецький Д.О. КОМПЬЮТЕРНО-МИКРОПРОЦЕССОРНАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ Бондаренко С.Г., Скорецкий Д.О. COMPUTER-MICROPROCESSOR SYSTEM OF TECHNOLOGICAL PROCESSES CONTROL Bondarenko S., Skoretskyi D. Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут», Київ, Україна [email protected]

В роботі розглянута навчальна система на базі мікропроцесора C200 компанії «Honeywell» з розподіленою системою управління Experion PKS. Створено навчальний стенд з дослідження роботи різного типу регуляторів у складі системи керування технологічним процесом.

50


КОМП’ЮТЕРНА ПІДТРИМКА ВИРОБНИЧИХ ПРОЦЕСІВ Ключові слова: система керування, навчальна система, технологічний об’єкт

керування, контролер, регулятор

В работе рассмотрена обучающая система на базе процессора C200 компании «Honeywell» с распределенной системой управления Experion PKS. Создан учебный стенд по исследованию работы разного типа регуляторов в составе системы управления технологическим процессом.

Ключевые слова: система управления, обучающая система, технологический объект управления, контроллер, регулятор

The paper has considered the educational system on base of CPU C200 of «Honeywell»

with distributed Experion PKS control system. The educational stand has been created to research of operation of different types of regulators as a part of the process control system.

Keywords: control system, training system, process control object, the controller, the regulator

Вступ Основною метою автоматизації є вилучення безпосередньої участі людини з

керування виробничими процесами та іншими технічними об’єктами. На сьогодні автоматизація технологічних процесів є одним з найважливіших засобів зростання ефективності виробництва та інтенсифікації розвитку народного господарства.

Система управління складається з об’єкту управління – сукупність технічних засобів, що реалізують процес, та сукупності засобів управління.

Регулятор при роботі в системі управління реалізує закладений в ньому закон регулювання, що описує залежність між входом і виходом регулятора. Завдання проектувальника систем управління полягає у виборі такого типу (закону) регулятора, який при мінімальній вартості і максимальній надійності забезпечував би задану якість процесу регулювання. Тип регулювання вибирається з урахуванням властивостей об’єкта і заданих параметрів перехідного процесу. До параметрів перехідного процесу можуть висуватися різні вимоги. В одних випадках оптимальним є процес з мінімальним значенням динамічної помилки, в інших – з мінімальним значенням часу регулювання і т. д. Зазвичай вибирають один з трьох типових перехідних процесів: граничний аперіодичний, з 20% перерегулюванням, з мінімальною квадратичною площею відхилення.

Алгоритм вибору автоматичного регулятора докладно описаний в літературних джерелах [1–4]. Але правильний вибір типу регулятора без визначення його оптимальних налаштувань не забезпечить необхідну якість процесу регулювання. Тому визначення оптимальних параметрів налаштування регуляторів є не менш важливим фактором якісної роботи системи управління. В інженерних розрахунках застосовуються декілька методів визначення оптимальних параметрів налаштування регуляторів (метод Циглера-Нікольса, за частотними характеристиками об’єкта, за наближеними формулами та номограмами). Але налаштування регуляторів, навіть визначені точними методами, є першим наближенням і потребують корегування на діючому об’єкті.

Тому дуже важливим фактором при підготовці майбутніх фахівців у навчанні є організація лабораторій з використанням найсучаснішого обладнання від провідних світових виробників на лабораторних стендах та установках, завдяки чому вже під час навчання будуть отримані навички роботи на реальному обладнанні. При цьому бажано також використовувати програмне забезпечення (ПЗ), яке застосовується на конкретних виробництвах.

51


1. Аналіз досліджень і публікацій Досвід використання найсучаснішого обладнання, що придбаний під час

навчання, допоможе майбутньому фахівцеві ефективно діяти в умовах виробництва, виявляти аварійні ситуації та запобігати їм, ідентифікувати збої в роботі обладнання систем керування та приладів.

Тому багато великих виробників засобів автоматизації займаються розробкою навчальних стендів, лабораторій і тренажерів для ВНЗ та центрів перепідготовки фахівців. Такий підхід дозволяє готувати студентів і слухачів на сучасному обладнанні, що серійно випускається промисловістю, і отримувати фахівців, які не потребують перепідготовки, а також сприяти просуванню на ринку своєї продукції.

Свого часу російська компанія ОВЕН сприяла просуванню своїх розробок на території СНГ і запроваджувала програми навчання студентів на обладнанні ОВЕН; оснащення навчальних лабораторій; організацію регіональних навчальних центрів; підвищення кваліфікації; регіональне навчання фахівців [5].

Компанія Emerson Process Management та промислова група «Метран» проводить безкоштовні семінари по роботі з засобами автоматизації власного виробництва [6].

Українська компанія «СВ Альтера» одним з важливих напрямків своєї діяльності вважає підтримку навчальних закладів, що займаються навчанням студентів за напрямом електротехніка і автоматизація технологічних процесів. В рамках цієї програми компанія надає вузам на спеціальних умовах обладнання для лабораторій і безкоштовно оснащує стендами, плакатами, інформаційними матеріалами [7]. За підтримки компанії «СВ Альтера» ряд українських ВНЗ запровадили в навчальний процес новітні лабораторії з сучасними засобами автоматизації.

Всесвітньо відома корпорація Honeywell [8], яка виробляє електронні системи управління і автоматизації, також приділяє велику увагу співпраці з навчальними закладами. Так, на кафедрі кібернетики хіміко-технологічних процесів Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут» у 2013 році був відкритий спільний з компанією «Хоневелл Україна» учбово-прикладний центр розробки стратегій керування хіміко-технологічними процесами. В тісній співпраці з компанією «Хоневелл Україна» розроблені декілька лабораторних стендів [9, 10], на яких працюють студенти. Проте останнім часом виникла необхідність в розробці та впровадженні в навчальний процес стенда з дослідження роботи різного типу регуляторів у складі системи керування технологічним процесом.

2. Постановка задачі Дослідження об’єкту регулювання та системи автоматичного керування з

обраним регулятором та розрахованими параметрами налаштування регулятора потребує експериментальної корекції визначених параметрів налаштувань та перевірки якості процесу регулювання. Тому важливою задачею є розробка та технічна реалізація навчального стенда для дослідження роботи різного типу регуляторів у складі системи керування технологічним процесом.

3. Результати досліджень З метою формування вмінь роботи з мікропроцесорної технікою, конфігурації

систем управління, узгодження її параметрів, аналізу впливу параметрів системи на

52

КОМП’ЮТЕРНА ПІДТРИМКА ВИРОБНИЧИХ ПРОЦЕСІВ якість управління в навчальному Центрі НТУУ «КПІ» – «Хоневелл Україна», введена навчальна система, структура якої представлена на рис. 1.

Система (комплекс) складається з наступних основних частин: два контролера С200 фірми Honeywell; два сервера з операційною системою Wіndows 2000 Server і ПО Experіon ПКС; десяти робочих станцій консольного і флексового типу; лабораторних стендів – технологічних об’єктів управління (ТОК) [9, 10]. У такому вигляді система представляє собою резервовану розподілену систему управління технологічними процесами.

Основним контролером рівня ПЛК (програмований логічний контролер) системи Experion PKS є контролер С200 фірми Honeywell, який підтримує роботу в резервованій і нерезервованій конфігураціях. Контролер працює разом з сервером Honeywell Experіon PKS R100 в операційному середовищі Wіndows 2000 Server. Зв’язок між сервером і контролером забезпечується мережевим протоколом TCP/IP через локальну мережу Ethernet. Важливою перевагою системи Experіon PKS є можливість візуального конфігурування системи. Користувачеві потрібно лише налаштувати її, використовуючи бібліотечні елементи блочного типу – функціональні блоки (FB).

Рис. 1. Узагальнена структура навчальної системи

В середовищі програмування контролера Control Builder програмується

середовище реалізації керування (Control Execution Environment – CEE), модулі керування (Control Module – (СМ) і модулі входу/виходу (IOM). Необхідні модулі керування та модулі входу/виходу зв’язуються із середовищем реалізації керування, яка потім завантажується у контролер і формує алгоритм керування об’єктом.

В даній роботі при розробці нового лабораторного стенду в якості технологічного об’єкту керування, з яким взаємодіє мікропроцесорна система управління, обраний об’єкт, який імітує собою сушарку, де відбувається процес сушки вологого матеріалу за допомогою нагрітого повітря. Температура нагрітого повітря може варіюватися за допомогою позиційного перемикача. Ця обставина дозволить при необхідності зняти статичні характеристики об’єкту керування. Для 53

КОМП’ЮТЕРНА ПІДТРИМКА ВИРОБНИЧИХ ПРОЦЕСІВ пришвидшення виконання робіт (охолодження об’єкту) передбачено обдув об’єкту холодним повітрям. Температура стінки сушарки вимірюється за допомогою термоперетворювача, сигнал з якого через перемикач може спрямовуватись: в контролер С200; програмований мікроконтролер Atmel; аналоговий релейний регулятор.

Керуючий вплив контролера С200 або програмованого мікроконтролера Atmel дозволяє змінити напругу на нагрівач повітря і, таким чином, виконати завдання управління параметром (наприклад, стабілізація температури на заданому рівні) за допомогою обраного та запрограмованого типу регулятора.

Структурна схема стабілізації температури в сушарці з використанням контролера С200 (мікроконтролера Atmel) наведена на рис.2.

Рис. 2. Структурна схема системи регулювання температури об’єкту

на базі контролера С200: 1– термоперетворювач (аналоговий); 2 – АЦП; 3 – контролер С200; 4 – мікроконтролер

Atmel; 5 – регулятор потужності; 6 – об’єкт керування; x, y, z –сигнали

Аналоговий сигнал з термометру опору 1 на аналогово-цифровий перетворювач (АЦП) 2 фірми Rosemount. Далі з АЦП сигнал передається на контролер С200 – 3. Введений сигнал обробляється згідно алгоритму керування, що був заздалегідь запрограмований користувачем в середовищі створення стратегій керування компанії Honeywell – Control Builder. В системі прописується тип регулятора та його налаштування. Сформований контролером С200 сигнал керує роботою регулятора потужності 4 Carlo Gavazzi, який здійснює плавне регулювання нагрівом повітря, яке направляється в сушарку (змінює напругу нагрівача повітря). Тип регулятора та його налаштування вказуються в модулі керування (Control Module – (СМ) будівника стратегій Control Builder.

Контролер С200 можна також застосувати для двопозиційного регулювання температурою об’єкту. Для цього при побудові стратегії керування в будівнику стратегій Control Builder слід обрати вбудований On/Off регулятор (компаратор).

За допомогою перемикача в схему керування можна замість контролера С200 включити мікроконтролер Atmel. Алгоритми обробки сигналу при застосуванні такого регулятора необхідно програмувати.

З метою отримання навиків роботи з системою аналогового двопозиційного регулювання температурою об’єкту передбачено автономне включення такого регулятора в схему керування. Перемикання спеціального перемикача на стенді направляє сигнал з термоперетворювача на вбудований в стенд двопозиційний регулятор Digi Table. Вихідний сигнал двопозиційного регулятора може мати тільки два значення: максимальне і мінімальне. Одне з них включає нагрів сушарки, а інше вимикає вихідний пристрій. 54

КОМП’ЮТЕРНА ПІДТРИМКА ВИРОБНИЧИХ ПРОЦЕСІВ Структурна схема системи двопозиційного регулювання температури об’єкту

наведена на рис. 3. Сигнал з термоперетворювача 4 порівнюється з заданим значенням (що встановлюється користувачем за допомогою пристрою 4) надходить на двопозиційний регулятор 2, який керує нагрівом об’єкту 3 (включає нагрів сушарки, а інше – вимикає вихідний пристрій).

Рис. 3. Структурна схема двопозиційного регулювання температури об’єкту:

1–плата формування завдання регулятора; 2 – двопозиційний регулятор; 3 – об’єкт керування; 4 – термоперетворювач (аналоговий); x, y, z –сигнали

Таким чином впровадження лабораторного стенда в навчальний процес

дозволить отримати практичний досвід по застосуванню різних типів регуляторів для керування технологічними процесами.

Висновки Розроблений навчальний стенд дозволяє проводити лабораторні роботи з

отримання статичних і динамічних характеристик об’єкта з подальшою їх обробкою та інтерпретацією; ідентифікацію моделі об’єкта на основі даних, отриманих в результаті експерименту; оцінку якості процесу регулювання за експериментально отриманими кривим перехідного процесу при використанні різних законів регулювання; аналіз процесів регулювання об’єктом при використанні різних законів регулювання та інше.

Використання розробленої навчальної схеми надасть змогу отримати практичний досвід побудови стратегій керування на базі мікроконтролерів.

Дослідження роботи різного типу регуляторів у складі системи керування технологічним процесом дозволить майбутнім фахівцям використовувати переваги різних регуляторів в своїй практичній діяльності.

Практичний досвід визначення налаштувань регуляторів дозволить майбутнім фахівцям правильно обирати параметри системи регулювання.

Література 1. Полоцкий Л.М. Автоматизация химических производств. Теория, расчет

и проектирование систем автоматизации [Текст]/ Л.М. Полоцкий, Г.И. Лапшенков. - М.: Химия, 1982. – 296 с.

2. Широкий Д.К. Расчет параметров промышленных систем регулирования. Справочное пособие [Текст] / Д.К. Широкий, О.Д. Куриленко. – К.: Техніка, 1972. – 232 с.

3. Типы регуляторов. Методика настройки регуляторов: Инструкция ПРМК.420000.001 И1 [Текст] / Ивано-Франковск.: МИКРОЛ, 2004.- 63 с.

4. Наладка средств автоматизации и автоматических систем регулирования: Справочное пособие -2-е изд., перераб. и доп. [Текст] / А.С. Клюев, 55

КОМП’ЮТЕРНА ПІДТРИМКА ВИРОБНИЧИХ ПРОЦЕСІВ А.Т. Лебедев, С.А. Клюев, А.Г. Товарнов; под ред. А.С. Клюева. – М.: Энергоатомиздат, 1989. – 368 с.

5. ВУЗам – Примеры оснащения лабораторий приборами ОВЕН [Електронний ресурс]: [Веб-сайт]. – Електронні дані. – Режим доступу: http://www.owen.ru/35940283 – Назва з екрану.

6. Бесплатные консультационные семинары в Челябинске [Електронний ресурс]: [Веб-сайт]. – Електронні дані. – Режим доступу: http://www2.emersonprocess.com/ru-RU/brands/Metran/support/sa/Pages/index.aspx – Назва з екрану.

7. СВ АЛЬТЕРА Примеры оснащения [Електронний ресурс]: [Веб-сайт]. – Електронні дані. – Режим доступу: http://www.svaltera.ua/services/high-schools/examples/ – Назва з екрану.

8. Honeywell Україна [Електронний ресурс]: [Веб-сайт]. – Електронні дані. – Режим доступу: https://honeywell.com/country/ua/About/Pages/our-history.aspx – Назва з екрану.

9. Медведев, Р.Б. Навчальна система побудови стратегій керування на базі мікропроцесорної техніки [Текст] / Р.Б. Медведев, С.Г. Бондаренко, О.В. Сангинова // Вісник НТУУ "КПІ" Хімічна інженерія, екологія та ресурсозбереження. – 2008.– 2(2).– С. 31-36.

10. Бондаренко С.Г., Сангінова О.В., Мердух С.Л., Козлов П.В. Комп’ютерно-мікропроцесорна навчальна система розробки стратегій керування - Автоматика–2014: Матеріали 21-ї Міжнародної конференції з автоматичного управління, м. Київ, 23-27 вересня 2014 р. – К.: Вид-во НТУУ “КПІ” ВПІ ВПК “Політехніка”, 2014. – 323с. АНАЛІЗ КІНЕТИЧНИХ МОДЕЛЕЙ ПРОЦЕСУ ОТРИМАННЯ БІОДИЗЕЛЬНОГО ПАЛИВА Кукушкіна О.Ю. АНАЛИЗ КИНЕТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ПРОЦЕССА ПОЛУЧЕНИЯ БИОДИЗЕЛЬНОГО ТОПЛИВА Кукушкина Е.Ю. ANALYSIS OF KINETIC MODELS OF THE PROCESS OF OBTAINING THE BIODIESEL FUEL Kukushkina O. Національний технічний університет України «КПІ», Київ, Україна [email protected]

Анотація. В роботі проведено аналіз існуючих моделей процесу отримання біодизельного палива. Обрано математичну модель кінетики переестерифікації рослинних відпрацьованих олій. Реалізовано програмний модуль для проведення розрахунків за моделлю.

Ключові слова: метилові естери, біодизель, реакція переестерифікації, кінетична модель

56

http://www.owen.ru/35940283

http://www2.emersonprocess.com/ru-RU/brands/Metran/support/sa/Pages/index.aspx

http://www.svaltera.ua/services/high-schools/examples/

http://www.svaltera.ua/services/high-schools/examples/

https://honeywell.com/country/ua/About/Pages/our-history.aspx



Аннотация. В работе проведен анализ существующих моделей процесса получения биодизельного топлива. Выбрано математическую модель кинетики переэстерификации растительных отработанных масел. Реализовано программный модуль для проведения расчетов по модели.

Ключевые слова: метиловые эстеры, биодизель, реакция переэстерификации, кинетическая модель

Annotation. The analysis of existing models of the process of biofuel production was carried out. The mathematical model of kinetics of the transesterification process of the vegetable used oils was chosen. The software module for calculation by the model was implemented.

Key words: methyl esters, biodiesel, transesterification reaction, kinetic model

Вступ Незважаючи на те, що важливість біодизеля як альтернативного палива зросла

протягом останніх двадцяти років, хімічна кінетика реакції трансестерифікації, яка є найбільш важливим питанням у виробництві біодизеля, залишається спірною. Більшість досліджень направлені на пошук і розробку найкращої моделі процесу і визначення та обгрунтування порядку реакції трансестерифікації. Тому визначення оптимальної моделі процесу отримання біодизеля є дуже важливим питанням. В загальному випадку, реакція трансестерифікації може бути представлена в наступному вигляді (рис.1).

Рис. 1. Реакція трансестерифікації

В якості каталізатора зазвичай використовуються калій гідроксид (КОН), або

натрій гідроксид (NaOH). Гідроксид іон, в даному випадку, являється каталізатором для реакції

трансестерифікації. Також він виступає реагентом в реакція омилення. Таким чином, омилення позбавляє реакцію трансестерифікації не тільки реагентів які можуть бути перетворені в біодизель, але й каталізатора необхідного для протікання реакції. Тому, при проведенні реакції необхідно контролювати вміст вільних жирних кислот (ВЖК) у вихідній сировині, оскільки якщо їх процентний вміст складає більше 1%, то це призводить до утворення мила і значно зменшує ефективність каталізатора. Також на процес утворення мила впливає присутність води в початковій сировині. Отже, при розробці математичної моделі процесу, необхідно враховувати всі ці перелічені фактори.

Аналіз досліджень і публікацій Робота над особливостями хімічної кінетики процесу отримання біопалива

була розпочата Фрідманом на початку 1980-х років [1]. В його моделі реакція трансестерифікації:

57


(1) протікає в три кроки:

(2)

де - тригліцериди, – дигліцериди, – моно гліцериди, – гліцерин, – спирт, – метиловий естер.

Фрідман досліджував трансестерифікацію соєвої олії бутанолом і метанолом, з молярними відношеннями спирту до олії 30:1 і 6:1, при зміні температуру від 20°С до 60°С. При використанні бутанолу для трансестерифікації, результати дослідів показали, що пряма реакція буде мати другий порядок при відношенні реагентів 6:1 і псевдо-перший порядок при відношенні спирту до олії 30:1. При використанні метанолу реакція яка мала четвертий порядок при відношенні спирт : олія 6:1 (реакція шунтування), і псевдо-перший при відношенні спирт : олія 30:1.

Всі зворотні реакції мали другий порядок. За допомогою рівняння Арреніуса, автором було визначено, що швидкість реакції змінюється пропорційно до зміни температури [1].

У 1990, Міттелбач досліджував кінетику метанолізу соняшникової олії. Хоча ним не було запропоновано ніяких рівнянь швидкості і констант швидкості, він досліджував параметри, що впливають на перебіг реакції трансестерифікації. Автором було визначено вміст моно- ди- та тригліцериців в результуючому метиловому естері при різному співвідношенні вихідних речовин (метанол : олія =3:1 і 3.3:1). Хоча Фрідман вважав, що реакція проходить в одній фазі, Міттелбач визначив, що при молярному відношенні 3:1 можна було спостерігати двофазну систему в перші хвилини, після чого протягом 5-10 хвилин реакція протікала в одній фазі. Потім, як тільки значна кількість гліцерину була сформована, система знову ставала двофазною.

Також Міттелбач досліджував вплив температури, кількості каталізатору та типу рослинної олії на утворення метилового естеру. Ним було визначено, що швидкість реакції залежить від температури, але температура не сильно вливає на процентне перетворення, за умови, що реакція протікає принаймні десять хвилин [2].

У 2002, Комерс розробив кінетичну модель для всіх конкуруючих реакцій, які мають місце під час трансестерифікації. Модель включає стадії формування метоксиду, метаноліз, і омилення. Після деяких спрощень та припущень, він отримав систему з шести швидкісних рівнянь за участю восьми реакцій і десяти констант швидкості. Отримана модель явно враховує наявну кількість води і каталізатора. На той момент, це була єдина модель яка враховувала дані фактори [3].

У випадку використання відпрацьованої олії, наявність вільних жирних кислот має бути врахована. У 2005 році, Турнер взявши за основу модель Комерса, запропонував модель, яка б враховувала також наявність вільних жирних кислот ввівши додаткову реакцію. Ця побічна реакція має деякі наслідки для кінетичної моделі. Оскільки вода утворюється при омиленні ВЖК, її концентрація не може більше вважатися сталою величиною, тому для води необхідне було додаткове рівняння швидкості [4]. 58


Постановка задачі В даній роботи на основі аналізу існуючих моделей для отримання

біодизельного палива з відпрацьованої рослинної олії необхідно було обрати модель для дослідження кінетики реакції отримання біодизеля та виконати іі програмну реалізацію.

Результати досліджень Проведений аналіз кінетичних моделей отримання біодизеля показав, що для

описання кінетики даного процесу може бути застосована наступна система диференційних рівнянь:

де

Диференційні рівняння показують, що швидкості обох процесів: алкоголізу і

трансестерифікації пропорційні концентрації гідроксиду-іону, і що швидкість алкоголізу обернено пропорційна концентрації води. Ці залежності мають місце і в оригінальній моделі Комерса, але там концентрація води зосереджена в сукупних константах швидкості.

Балансові рівняння і початкові умови мають вигляд:

59


Щоб розробити точну модель необхідно також знати значення констант

швидкості як функцію від температури. Для визначення констант швидкості при різних температурах були використані дані наведені в роботі [4].

Для проведення розрахунків за моделлю був розроблений програмний модуль. В якості середовища розробки було обрано мову програмування JAVA 1.7. Початковими даними до розрахунку були дані, що отримані експериментально на лабораторній установці в науково-дослідній лабораторії та з літературних джерел [4], а саме початкові концентрації компонентів та дані для розрахунку констант, що використовуються в моделі.

Для вирішення диференціальних рівнянь моделі був використаний метод Рунге-Кутта. Для проведення розрахунків за моделлю використовувалась стандартна функція математичного пакету Matlab – ode45. Для організації взаємодії між розробленим java-додатком та програмою Matlab була організована клієнт серверна архітектура основана на технології RMI (Remote Method Invocation), яка дозволяє викликати методи програми-сервера для виконання розрахунків. На рис. 2-3 наведено вікно програми з результами роботи розробленого обчислювального модуля.

Висновки Проведено аналіз кінетичні моделі, що використовуються для отримання

біодизельного палива. Обрано модель яка найкращим чином описує процес у випадку використання відпрацьованої олії в якості вихідної сировини і враховує такі фактори як формування метоксиду, метаноліз, омилення, наявність в олії вільних жирних кислот.

Розроблено алгоритм рішення моделі, який реалізовано в якості обчислювального модуля. Дане програмне забезпечення дозволяє оцінити час протікання реакції та обрати оптимальні параметри процесу.

60


Рис. 2. Початкові дані для розрахунку

Рис. 3. Виведення результатів розрахунку при використанні в якості вихідної сировини

відпрацьованої олії

Література 1. Freedman, B., Pryde, E.H., Mounts, T.L. Variables affecting the yield of fatty esters from transesterified vegetable oils. J. Am. Oil Chem. Soc., 1984, 61(10), pp. 1638-1643. 2. Mittelbach, M., Trathnigg, B. Kinetics of alkaline catalyzed methanolysis of sunflower oil. Fat Science and Technology, 1990, 92(4): 145-148. 3. Komers, K. Kinetics and Mechanism of the KOH – catalyzed methanolysis of rapeseed oil for biodiesel production. European journal of Lipid Science and Technology, 2002, 104(11) 728-737. 4. Turner, T. L. Modeling and Simulation of Reaction Kinetics for Biodiesel Production, 2005.

61


УДК 004.514+004.031.4:504 ПРОГРАМНИЙ ЗАСІБ ПІДТРИМУВАННЯ ПРИЙНЯТТЯ ОПТИМАЛЬНИХ ЕКОЛОГО-ЕКОНОМІЧНИХ РІШЕНЬ У ПРОМИСЛОВОСТІ Минько О.В., Журавчак Р.Є., Медведєв Р.Б., Джигирей І.М. ПРОГРАМНОЕ СРЕДСТВО ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ ОПТИМАЛЬНЫХ ЭКОЛОГО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ В ПРОМЫШЛЕННОСТИ Минько А.В., Журавчак Р.Е., Медведев Р.Б., Джигирей И.Н. A SUPPORT TOOL FOR OPTIMAL ENVIRONMENTAL-ECONOMIC DECISION MAKING IN INDUSTRY Mynko O., Zhuravchak R., Medevedev R., Dzhyhyrey I. Національний технічний університет України «КПІ», Київ, Україна, [email protected]

Дослідження спрямовано на розроблення програмного рішення підтримування еколого-економічного оцінювання проектів модернізації промислових об’єктів і процесів. Запропоновано програмний засіб для проведення попереднього та порівняльного аналізу впливу на довкілля та рентабельності капіталовкладень у проекти чистішого виробництва, створений на основі використання методів оцінювання життєвого циклу.

Ключові слова: еколого-економічна оцінка, індикатор, життєвий цикл, підтримування рішень, програмний засіб, промисловий об’єкт

Исследование направлено на разработку программного решения поддержки эколого-

экономической оценки проектов модернизации промышленных объектов и процессов. Предложено программное средство для проведения предварительного и сравнительного анализа воздействия на окружающую среду и рентабельности капиталовложений в проекты чистого производства, созданное на базе методов оценки жизненного цикла.

Ключевые слова: индикатор, жизненный цикл, поддержка решений, программное средство, промышленный объект, эколого-экономическая оценка

The research is aimed to develop a software for supporting environmental-economic

assessment of modernization projects of industrial objects and processes. A software tool created on the basis of the lifecycle assessment methods is proposed for preliminary and comparative analysis of the environmental impact and profitability in cleaner production projects.

Keywords: decision support, environmental-economic assessment, indicator, industrial object, life cycle, software tool

Вступ В умовах значного навантаження на навколишнє природне середовище і

здоров’я людини та швидких темпів вичерпування природних ресурсів з однієї сторони, а також прагнення промисловців забезпечувати споживача якісною і водночас конкурентоспроможною продукцією з другої, постає необхідність у впровадженні більш чистих, маловідходних технологій, оптимізуванні виробничих 62

http://teacode.com/online/udc/00/004.514.html


КОМП’ЮТЕРНА ПІДТРИМКА ВИРОБНИЧИХ ПРОЦЕСІВ процесів, процесів пакування, транспортування, перероблення вторинної сировини. Така діяльність спонукає до зниження рівня навантаження на довкілля і супроводжується позитивним економічним ефектом за рахунок економії матеріальних та енергетичних ресурсів, нижчих еко-податків за забруднення і плати за утилізування відходів. Заходи, спрямовані на досягнення ресурсоефективного і більш чистого виробництва потребують інвестицій у сучасніше технологічне обладнання, засоби транспортування і додаткові споруди. Тому рішення щодо заходів екологізування виробництва повинні бути обґрунтовані як з точки зору екологічного, так і економічного ефектів.

Оцінювання життєвого циклу (ОЖЦ) дає змогу отримати кількісну оцінку навантаження на навколишнє середовище, яким супроводжується життєвий цикл системи продукту, починаючи від видобутку сировини та енергоресурсів, протягом виробництва і транспортування, завершуючи стадією його утилізації [1]. Результати ОЖЦ може бути використано з метою ідентифікації найшкідливіших для навколишнього середовища стадій (процесів або їх категорій) виробництва; підтримування прийняття рішень, пов’язаних з розробленням або удосконаленням продукту чи раціоналізацією його виробництва; маркетингу, зокрема екологічного маркування [2].

Характеристики програмного засобу Прийняття рішення щодо вибору та впровадження інженерної опції з

раціоналізації та покращення екологічних показників виробничої системи потребує врахування багатьох факторів. Вирішення таких задач вимагає значних витрат часу та спеціальної кваліфікації. З метою зменшення підтримування експертів у сфері чистішого виробництва, інженерів та технологів на виробництві запропоновано програмне забезпечення, розроблене на мові програмування Java, яке дає змогу здійснювати попереднє ОЖЦ за трьома комплексними показниками, отримуваними на основі методів ILCD Midpoint+ [3], RECiPE [4] та визначення потенціалу глобального потепління [5]. Вихідними даними для аналізу слугують записи бази даних ecoinvent версії 2.2 [6], яка наразі розповсюджується безкоштовно. Оброблені для застосування у додатку записи розміщено у вигляді реляційної бази даних на віддаленому сервері з СУБД MySQL. Таке рішення дає змогу розширювати базу даних без оновлення клієнтського додатку.

Основну увагу під час розробляння додатку було приділено реалізації порівняння можливих інженерних рішень з вдосконалення виробничого процесу між собою та з діючим процесом. Окрім екологічних індикаторів, додаток дає змогу проводити розрахунки економічних показників для аналізованих інженерних рішень, зокрема, поточної вартості, періоду окупності, екоефективності та деяких інших. Взаємодія користувача з програмним засобом охоплює такі дії та результати: користувач обирає матеріальні та енергетичні потоки для поточного та запропонованих інженерних рішень, вказує показник, за яким слід проводити ОЖЦ та, за необхідності, економічний параметр для подальших розрахунків, уводить обсяги та вартість кожного з матеріальних потоків та запускає розрахунок; дані інвентаризації життєвого циклу, що відповідають обраним матеріальним потокам, завантажуються з сервера та визначається оцінка екологічного впливу на навколишнє природне середовище та здоров’я людини кожного з обраних варіантів; проводиться розрахунок обраного користувачем економічного показника; результати обчислень буде візуалізовано у вигляді діаграм та користувачеві надається звіт. 63


Практичне використання розробки Наразі в Україні все більше розповсюджуються технології, що використовують

біопаливо. У цій роботі розглянуто екологічні ризики та впливи на довкілля від використання твердого біопалива в обертальних печах, які широко використовуються у керамічній та цегловій промисловості. Оцінювана технологія полягає у встановленні додаткового пальника, що працює на подрібненому (пил) біопаливі одночасно з газовим. В якості біопалива можуть виступати: деревина, відходи жироолійної промисловості (лушпиння соняшнику) та інші горючі тверді речовини біологічного походження. Горючий пил під тиском нагнітається у камеру згоряння, що дає змогу використовувати тверде паливо так само, як і природній газ. За результатами опитування експертів було прийнято рішення оцінити можливість заміни 30, 50 та 70 відсотків природного газу біопаливом. Дослідження матеріального та енергетичного балансів печі показало, що лише частину матеріальних та енергетичних потоків доцільно включати до розрахунку (табл. 1).

Таблиця 1 Матеріальні та енергетичні потоки оцінюваного об’єкту

Складова життєвого циклу Одиниці вимірювання

Частка заміщення природного газу

30% 50% 70%

Використання електроенергії кВт⋅год 46,2 65,8 65,8

Теплота (від спаленням газу) МДж 48485 34632 20776

Теплота (від спаленням біопалива) МДж 20779 34632 48488

Перевезення т⋅км 158 264 369

Оцінювання життєвого циклу проводилось за допомогою показника RECiPE,

який узагальнює екологічний вплив на довкілля виробничого об’єкту у вигляді єдиного агрегованого показника. Результат отримано у еко-балах, що дає змогу порівнювати інженерні рішення між собою (рис. 1). Результати розрахунків показують, що використання біопалива крім економічного ефекту також дає змогу зменшити шкоду завдавану навколишньому середовищу.

Висновки Упровадження ефективних інструментів для проведення оцінювання життєвого

циклу, визначення рентабельності та узагальнюючого показника – екоефективності вирішує актуальну проблему, що постає під час реалізування концепції сталого виробництва на практиці. У цій роботі представлено застосування програмного інструменту PEER для проведення попереднього еко-економічного позиціонування, методи, що лежать в його основі та аспекти користувацької взаємодії з ним. За допомогою цього програмного засобу може здійснюватися кількісний розрахунок впливу на навколишнє середовище як від процесів на виробничому об’єкті, так і поза ним (протягом життєвого циклу продукту), а також економічної доцільності. Результатом є визначення комплексного показника, що поєднує екологічний та економічний фактори – екоефективності. Прийняття рішень, обґрунтованих з точки 64

КОМП’ЮТЕРНА ПІДТРИМКА ВИРОБНИЧИХ ПРОЦЕСІВ зору екологічних та економічних показників, є необхідністю у контексті впровадження концепції сталого виробництва.

Рис. 1. Результат оцінювання варіантів заміщення природного газу пальника Література 1. Оцінювання життєвого циклу. Вимоги та настанови (ISO 14044:2006, IDT)

[Текст]. - Чинний від 2014-07-01. - Київ : Мінекономрозвитку України, 2014. - V, 37 с. - (Екологічне управління) (Національний стандарт України).

2. Екологічні марковання та декларації. Загальні принципи (ISO 14020:2000, IDT) [Текст] / пер. і наук.-техн. ред. В. Горопацький [та ін.]. - Офіц. вид. - Чинний від 01.07.2004. - К.: Держспоживстандарт України, 2004. - ІV, 6 с. - (Національний стандарт України).

3. International Reference Life Cycle Data System (ILCD) Handbook Recommendations for Life Cycle Impact Assessment in the European context [Text] / European Commission – Joint Research Centre. – Luxemburg: Publications Office of the European Union, 2011.

4. Goedkoop, M.J. ReCiPe 2008. A life cycle impact assessment method which comprises harmonised category indicators at the midpoint and the endpoint level. First edition. Report I: Characterisation [Electron. resource] / M.J. Goedkoop, R. Heijungs, M. Huijbregts, et al. – Access link: http://www.lcia-recipe.net

5. Kagi, T. Midpoint, endpoint or single score for decision-making? [Text] / T. Kagi, F. Dinkel, R. Frischknecht, et al. // The International Journal of Life Cycle Assessment, Conference session report: SETAC Europe 25th Annual Meeting. – 2016. – Vol. 21. – Iss. 1. - pp 129-132.

6. Hischier, R. Implementation of Life Cycle Impact Assessment Methods. ecoinvent report No. 3, v2.2 [Text] / R. Hischier, B. Weidema, H.-J. Althaus, et al.; Swiss centre for Life Cycle Inventories. – Dübendorf, 2010. 65

http://link.springer.com/journal/11367/21/1/page/1

КОМП’ЮТЕРНА ПІДТРИМКА ВИРОБНИЧИХ ПРОЦЕСІВ УДК 65.011.56 ОБҐРУНТУВАННЯ ВПРОВАДЖЕННЯ БЮДЖЕТНОЇ РОЗПОДІЛЕНОЇ АВТОМАТИЗОВАНОЇ СИСТЕМИ УПРАВЛІННЯ НА РАННІХ ЕТАПАХ СТАНОВЛЕННЯ ПІДПРИЄМСТВА Дрибас В.В., Квітка О.О. ОБОСНОВАНИЕ ВНЕДРЕНИЯ БЮДЖЕТНОЙ РАСПРЕДЕЛЕННОЙ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ НА РАННИХ ЭТАПАХ СТАНОВЛЕНИЯ ПРЕДПРИЯТИЯ Дрибас В.В., Квитка А.А. SUBSTANTIATING IMPLEMENTATION OF THE BUDGET DISTRIBUTED AUTOMATED CONTROL SYSTEM IN THE EARLY STAGES OF THE COMPANY DrybasV., Kvitka O. Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут», Київ, Україна, [email protected]

На основі аналізу дослідження впливу стрімко зростаючого об’єму даних на конкурентоспроможність підприємств обґрунтована доцільність розробки бюджетної автоматизованої інформаційної системи підприємства з гнучкою розподіленою архітектурою та впровадження її на ранніх етапах становлення підприємства.

Ключові слова: розподілена, децентралізована, автоматизована система управління підприємством, критичні точки накопичення даних, великі дані

На основе анализа исследования влияния стремительно растущего объема данных на конкурентоспособность предприятий обоснована целесообразность разработки бюджетной автоматизированной информационной системы предприятия с гибкой распределенной архитектурой и внедрение ее на ранних этапах становления предприятия.

Ключевые слова: распределенная, децентрализованная, автоматизированная система управления предприятием, критические точки накопления данных, большие данные

By analyzing research of influence of the rapidly growing amount of data at the competitiveness of the enterprises expediency of development of the inexpensive automated information system with a flexible distributed architecture and its implementation in the early stages of the company has been substantiated.

Keywords: distributed, decentralized, automated system management, critical points of data storage, big data

66



Вступ За останні роки фінансовий результат діяльності підприємств України носить

яскраво виражений негативний характер і оцінюється в сотні тисяч мільйонів гривень збитків [1]. Подібний стан економіки країни характеризується не лише очевидною політичною ситуацією, але й нездатністю повальної більшості підприємств відповідним чином реагувати на зміни економічних відносин як на внутрішньому, так і на світовому ринках. Всі ці негативні показники особливо посилюються ще й нездатністю інформаційних систем більшості підприємств країни працювати з великими обсягами даних і використовувати їх для прийняття рішень або регулювання своєї діяльності.

Постановка проблеми Відомо, що маючи достатньо великий об’єм динамічних даних про ситуацію на

ринку, підприємство має змогу вчасно і вірно реагувати на зміни, тим самим зберігаючи конкурентоспроможність. Тому постає задача розробки гнучких інформаційних технологій, що надають змогу використання математичних моделей в економічній та виробничій сферах з мінімальним порогом входження. Впровадження автоматизованої системи управління підприємством (АСУП), побудованої на основі таких технологій, ще з моменту його запуску або, навіть, зі стадії проектування суттєво збільшить конкурентоспроможність підприємств, особливо малих та середніх.

Аналіз досліджень Єдиним показником ефективної комерційної діяльності підприємства на

сьогодні є прибуток. Вважається, чим більший прибуток – тим ефективніше працює підприємство. Його зростання можна досягти трьома способами: 1) збільшення обсягів продажу продукції за сталої кількості клієнтів; 2) збільшення кількості клієнтів; 3) зменшення ресурсних витрат (собівартості) за рахунок зміни: робочої сили,

сировини, технології, технічних засобів, обробки даних і т.п. Якщо ж можливості автоматизації у перших двох способах відносяться до

соціальної взаємодії, то оптимізація ресурсних витрат може бути досягнута за рахунок технічних або технологічних аспектів діяльності підприємства.

Необхідність в автоматизації з’являється за умови нормального розвитку підприємства. Тобто, з часом об’єм даних стає неможливим для ручної обробки. А оскільки всю діяльність підприємства так чи інакше можна представити певною структурою даних, то під «об’ємом даних» слід розуміти ще й знання технології, знання засобів і об’єктів праці, тощо.

Чому це так? Область діяльності можна описати даними D в кількості W. Припустимо, що людина може обробляти дані D в кількості M за час t. В той же час, кількість даних D, що поступає до системи, в якій працює людина, дорівнює S. Тобто кожний співробітник здатний обробити за час t даних M, що поступають до нього в кількості s Sγ= ⋅ , де γ – відсоток від загальної кількості даних. Знаючи M та S можна вирахувати відсоток наданих системних даних N, що може обробити людина, а знаючи ще й W можливо зробити припущення про самодостатність E нашої системи: MN

S= (1)

67

КОМП’ЮТЕРНА ПІДТРИМКА ВИРОБНИЧИХ ПРОЦЕСІВ SE N

W= ⋅∑ (2)

З формул 1 та 2 випливає, що ефективність автоматизації настає тоді, коли E та N максимально наближуються до одиниці. При автоматизації підприємства слід розглядати параметр Na і наближати його до одиниці: a

aa

MNS

= (3)

де: aN – кількість даних, що можливо обробити з АСУП; aM – кількість даних, що може сприймати людина в АСУП; Sa – кількість даних, що відслідковує АСУП: as Sa b= ⋅ ⋅ (4)

де: a – коефіцієнт втрат даних, b – коефіцієнт посилення сприймання даних системою. Усі змінні з формул 1-4 підбираються індивідуально до кожної АСУП.

Відповідно до статистичних даних [2] маємо експоненціальну залежність (рис.1) між обсягом даних, що надходить до системи та кількістю користувачів (люди, обладнання). Представлена залежність матиме силу для будь-якої інформаційної системи (ІС), що розвивається поступово нормально.

Рис. 1. Залежність об’єму оброблюваних даних від кількості користувачів

Враховуючи те, що, обробляючи більший об’єм даних, підприємство має змогу

вести більш ефективну діяльність, можемо зробити наступний висновок: метою будь-якої автоматизації є збільшення оброблюваного об’єму даних за менший термін. Звідси отримуємо наступну залежність на рис. 2.

Точки V1, V2, V3 є критичними точками накопичення даних (КТНД), пройшовши які підприємство вже буде не в змозі забезпечити належний рівень роботи з даними не перейшовши на наступний рівень розвитку ІС. Такі точки слід прогнозувати ще на стадії проектування, адже після їх проходження втрачається частина даних, а отже і прибуток.

За даними Міжнародного союзу електрозв'язку кількість користувачів інтернету в світі наприкінці 2015-го року мала досягти 3.2 млрд., що становить майже 43% світового населення. При цьому спостерігається значне зростання використання мобільних засобів обміну даними, за рахунок покращення якості комунікаційних мереж [3]. Трохи раніше, у 2014-му році агентство IDC опублікувало дослідження, згідно з яким обсяг ринку технологій і послуг в сфері великих даних буде щорічно зростати приблизно на 26,4% і до 2018 р досягне $41.5 млрд. 68


Рис. 2. Розвиток ІС в залежності від об’ємів даних

Отже, наявну ситуацію можна охарактеризувати наступним чином:

1) Підприємства перетинаючи КТНД і продовжуючи користуватись старою ІС, втрачають свою гнучкість та не можуть відповідати вимогам ринку. Це робить їх вразливими перед корупційними схемами, коли для отримання чергового замовлення слід «домовлятись», а надалі і зовсім немає змоги обійтись без «постачальника» контрактів [4].

2) Через недостатню швидкість обробки інформації підприємства втрачають прибуток, що разом з жорсткою податковою політикою зменшує доходи і як і п.1 спонукає до переходу в тіньовий сектор економіки [5].

3) З одного боку маємо необхідність впровадження засобів автоматизації якомога раніше, а з іншого неможливість цього через їх високу вартість і нестачу кваліфікованого персоналу.

4) Швидкість накопичення даних настільки велика, що підприємства вже найближчим часом не зможуть впроваджувати засоби автоматизації перетнувши КТНД. Постає необхідність в прогнозуванні подібних точок і поступовому нормальному розвитку ІС. Розв’язати вказані вище проблеми впроваджуючи громіздкі локальні АСУП

вже стає неможливим. Їх ефективність з кожним роком падає, а недостатня швидкість оновлення функціоналу зводить нанівець усі спроби оптимізувати роботу підприємства. Впровадження таких АСУП на сьогоднішній день може розглядатись лише як тимчасовий перехід до інтегрованих або глобальних. Мова йде і про поширені он-лайн сервіси автоматизації роботи підприємства, які обмежуються роботою з частиною даних, зібраних лише безпосередньо підприємством-користувачем.

Одразу починати з вертикального нарощування власних потужностей ІС для переходу до АСУП для малих та середніх підприємств не здається доцільним підходом (див. вище п.2) ні з економічної, ні з технічної точки зору. 69

КОМП’ЮТЕРНА ПІДТРИМКА ВИРОБНИЧИХ ПРОЦЕСІВ Вихід вбачається в розробці гнучкої архітектури з горизонтальним

нарощуванням потужностей і мінімальним порогом входу. Доцільним в цьому випадку бачиться використання хмарних обчислень, як технології, що допоможе забезпечити гнучкість системи і швидкість її розповсюдження [6].

Висновки Виходячи зі зростаючого об’єму даних, врахування яких необхідно для

конкурентоспроможності сучасного підприємства, а також враховуючи те, що 1) все більше підприємств (як видно з наведеного вище аналізу) стикаються з

проблемою неможливості обробляти їх в повній мірі, а в Україні більшість підприємств не мають навіть доступу до цього об’єму даних;

2) на сьогоднішній день не існує достатньо дешевої та легко впроваджуваної АСУП;

3) можливість підприємств (особливо малих та середніх) обробляти необхідну кількість фахових даних дозволить збільшити їх конкурентоспроможність, а, отже і зміцнить економіку країни;

актуальною є необхідність розробки дешевої розподіленої та гнучкої платформи автоматизації управління, що стане доступною і легко впроваджуваною малим і середнім бізнесом.

Впровадження такої системи може зміцнити економічний стан українських підприємств і економіки країни в цілому.

Література

1. Фінансові результати до оподаткування за видами економічної діяльності з розподілом на великі, середні, малі та мікропідприємства у 2014 році [Електронний ресурс] // Державна Служба Статистики України. – 2014. – Режим доступу до ресурсу: https://ukrstat.org/uk/operativ/operativ2011/fin/fin_rez/ fn_ed_vsm/fn_ed_vsm_u/fn_ed_vsm_u_14.htm

2. The World's Technological Capacity to Store, Communicate, and Compute Information [Електронний ресурс] // Science. – 2011 – Режим доступу до ресурсу: http://science.sciencemag.org/content/332/6025/60

3. ICT Facts and Figures – The world in 2015 [Електронний ресурс] // International Telecommunication Union. – 2015. – Режим доступу до ресурсу: http://www.itu.int/en/ITU-D/Statistics/Documents/facts/ICTFactsFigures2015.pdf.

4. Передел имущества – основная причина экономического кризиса в Украине [Електронний ресурс] // Экономическая правда. – 2015. – Режим доступу до ресурсу: http://www.epravda.com.ua/rus/columns/2015/08/13/555033/

5. Україні потрібна радикальна, але розумна податкова реформа [Електронний ресурс] // Українська правда. – 2015. – Режим доступу до ресурсу: http://www.pravda.com.ua/columns/2015/09/4/7080176/?attempt=1

6. Что такое облачные вычисления? [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://aws.amazon.com/ru/what-is-cloud-computing/.

7. Глушков В. М. Что такое ОГАС? [Текст] / В. М. Глушков, В. Я. Валах. – Москва: Наука, 1981. – 82 с.

8. Глушков В. М. Основы безбумажной информатики [Текст] / Виктор Михайлович Глушков. – Москва: Наука, 1987. – 552 с. – (2-е, исправленное).

9. Семенов Ю. А. Алгоритмы телекоммуникационных сетей [Текст] / Ю. А. Семенов. – Москва: Бином, 2007. – 832 с.

70

https://ukrstat.org/uk/operativ/operativ2011/fin/fin_rez/%20fn_ed_vsm/fn_ed_vsm_u/fn_ed_vsm_u_14.htm

https://ukrstat.org/uk/operativ/operativ2011/fin/fin_rez/%20fn_ed_vsm/fn_ed_vsm_u/fn_ed_vsm_u_14.htm

http://science.sciencemag.org/content/332/6025/60

http://www.itu.int/en/ITU-D/Statistics/Documents/facts/ICTFactsFigures2015.pdf

http://www.epravda.com.ua/rus/columns/2015/08/13/555033/

http://www.pravda.com.ua/columns/2015/09/4/7080176/?attempt=1

СЕКЦІЯ 2 КОМП’ЮТЕРНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ХІМІКО-

ТЕХНОЛОГІЧНИХ ТА БІОХІМІЧНИХ ПРОЦЕСІВ І СИСТЕМ

СЕКЦИЯ 2 КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ХИМИКО-

ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ И БИОХИМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ И

СИСТЕМ

SECTION 2 COMPUTER SIMULATION OF CHEMICAL ENGINEERING AND

BYIOTECHNOLOGY PROCESSES AND SYSTEMS

71

КОМП’ЮТЕРНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ХІМІКО-ТЕХНОЛОГІЧНИХ ТА БІОХІМІЧНИХ ПРОЦЕСІВ І СИСТЕМ

УДК 66.047.4

МОДЕЛЮВАННЯ ВНУТРІШНЬОДИФУЗІЙНОГО МАСОПЕРЕНЕСЕННЯ ПІД ЧАС ФІЛЬТРАЦІЙНОГО СУШІННЯ КАПІЛЯРНО ПОРИСТИХ ТІЛ

Матківська І.Я., Атаманюк В.М., Гнатів З.Я., Данилюк О.М.

МОДЕЛИРОВАНИЕ ВНУТРЕННЕДИФФУЗИОННОГО МАССОПЕРЕНОСА ПРИ ФИЛЬТРАЦИОННОЙ СУШКЕ КАПИЛЛЯРНО ПОРИСТЫХ ТЕЛ

Маткивска И.Я., Атаманюк В.М., Гнатив З.Я., Данылюк О.М.

MODELING OF DIFFUSION MASS TRANSFER DURING FILTRATION DRYING OF CAPILLARY-POROUS BODIES

Matkivska I., Atamanyuk V., Hnativ Z., Danyliuk O.

Національний університет «Львівська політехніка», м. Львів, Україна [email protected]

Анотація. В роботі представлені теоретичні та експериментальні дослідження з визначення коефіцієнта внутрішньої дифузії вологи із капілярно-пористих тіл під час фільтраційного сушіння. Для знаходження коефіцієнта внутрішньої дифузії використана модель, що базується на розв’язку диференційного рівняння внутрішньої дифузії з відповідними початковими та граничними умовами.

Ключові слова: коефіцієнт внутрішньої дифузії, кінетика сушіння, вологовміст, капілярно-пористі тіла

Аннотация. В работе представлены теоретические и экспериментальные исследования по определению коэффициента внутренней диффузии влаги из капиллярно-пористых тел при фильтрационной сушке. Для нахождения коэффициента внутренней диффузии использована модель, базирующаяся на решении дифференциального уравнения внутренней диффузии с соответствующими начальными и граничными условиями.

Ключевые слова: коэффициент внутренней диффузии, кинетика сушки, влагосодержание, капиллярно-пористые тела

Abstract. The work deals with theoretical and experimental investigations concerning coefficient of moisture pore diffusion from capillary-porous bodies during filtration drying. To determine the coefficient of pore diffusion the model was used based on solution of differential equation according to corresponding initial and boundary conditions.

Keywords: coefficient of pore diffusion, drying kinetics, moisture content, capillary-porous bodies

Сушіння є складним теплофізичним та масообмінним процесом, який широко застосовується на заключних стадіях багатьох технологічних процесів, і від організації якого в значній мірі залежать якість та собівартість готової продукції. Найголовнішим показником економічного розвитку держави є енергоємність валового продукту. Відомо, що 8-10% всієї енергії в світі витрачається на процеси сушіння. А як свідчить статистика, в більшості випадків на процеси сушіння використовується в 2,5 − 3 рази більше енергії, ніж це потрібно для перетворення вологи у пару.

72



В промисловості широко використовуються установки конвективного сушіння, проте аналіз найбільш поширених технологій конвективного сушіння [1] показує, що сушильне устаткування щодо енергозбереження, екологічних регламентів, безпеки продукту не зовсім відповідають сучасним вимогам. Тому нами пропонується фільтраційне сушіння (ФС), яке є одним із високо-інтенсивних, низькотемпературних та екологічно безпечних методів [2,3,4].

Як відомо, під час сушіння найважче видалити внутрішню вологу, тому що у внутрішньому масоперенесенні бере участь близько п'ятнадцяти різних видів перенесення маси і теплоти [5]. Тому дослідження внутрішньодифузійного масоперенесення під час фільтраційного сушіння дисперсних матеріалів є актуальною задачею.

Метою роботи є дослідження внурішньодифузійного масоперенесення під час сушіння дисперсного матеріалу кулястої та циліндричної форми.

Об’єктом дослідження обрано зерно пшениці, що відноситься до частинок циліндричної форми, та сирцеві гранули шлакового гравію – до частинок кулястої форми.

Коефіцієнт внутрішнього масоперенесення вологи є функцією двох параметрів: градієнта вологи та градієнта температури [6]. За однакових умов різниці внутрішнього вологовмісту температурний фактор буде вирішальним під час визначення коефіцієнту внутрішньої дифузії Dw. Метод визначення коефіцієнта внутрішньої дифузії Dw базується на математичному розв’язку диференційного рівняння внутрішньої дифузії. Для опису процесу дифузії вологи у шарі матеріалу приймаємо наступні допущення:

– кожна частинка у шарі рівномірно омивається тепловим агентом; – значення вологовмісту на поверхні частинки відповідають значенням

вологовмісту у тепловому агенті; – початкова волога рівномірно розподілена по всьому об’єму частинки.

Для частинок циліндричної форми скінченних розмірів, враховуючи вище наведені допущення задачу звели до граничних умов першого роду, коли вологовміст є функцією трьох змінних (часу t , радіусу r і координати z), і рівняння дифузії представили у вигляді [7]:

∂

∂+

∂∂⋅+

∂

∂⋅=

t∂∂

2

2

2

2 1zw

rw

rrwDw ccc

w

c. (1)

З відповідними крайовими умовами:

=t=t±

=cр

ccр

c

cп

c

wzRwwrw

wzrw

),,(,),,(

)0,,(

, (2)

де wD – коефіцієнт внутрішньої дифузії, см 2 ; R,r – радіуси біжучий і

частинки відповідно, м; – довжина частинки циліндричної форми, м; сп

ср

с www ,, – біжучий, рівноважний та початковий вологовміст дисперсного матеріалу відповідно, .матер.сухкгОНкг 2

Розв’язок рівняння (1) з крайовими умовами (2), враховуючи подібність

теплових та масообмінних процесів буде мати вигляд [7]:

73


( )[ ]FoKBBww

wwlmn

nm

mn

pсп

pc

⋅⋅m+m−⋅⋅=−

−∑ ∑∞

=

∞

=

222

1 1exp , (3)

де 2nn 4B m= , 2

mm 2B m= . Для спрощення розрахунків виділивши регулярний режим скористаємося лише

першими коренями характеристичного рівняння. Прологарифмувавши залежність (3) з вказаними спрощеннями, її можна представити у вигляді графічної залежності

)(fA t= , де ( )( )

222

/ln

lmn

mnc

KBBwA

⋅+⋅∆

=mm

. На рис. 1 представлена залежність величини А

від часу фільтраційного сушіння зерна пшениці за різних температур теплового агенту.

Аналізуючи рис. 1 видно, що експериментальні дані можна апроксимувати прямою лінією і за тангенсом кута нахилу прямої до осі абсцис можна визначати коефіцієнт внутрішньої дифузії wD , тобто:

2RtgDw ⋅a= (4) На рис. 2 наведені значення коефіцієнтів внутрішньої дифузії Dw шару зерна

пшениці за різних температур теплового агента. З рис. 2 бачимо, що з ростом температури теплового агента значення коефіцієнту внутрішньої дифузії Dw шару зерна пшениці в навколишнє середовище зростає, що не суперечить фізичній суті процесу. Щоб отримані експериментальні дані можна було використовувати на практиці для інших температур, на рис. 2 наведені експериментально визначені значення коефіцієнтів дифузії залежно від температури апроксимовані степеневою залежністю. Тоді розрахункову залежність для визначення коефіцієнту внутрішньої дифузії можна представити у вигляді:

212293 )293(1039,0 −⋅⋅+= − TDD wtw (5)

Отримане рівняння (5) можна використовувати для знаходження коефіцієнту внутрішньодифузійного масоперенесення під час фільтраційного сушіння зерна пшениці.

Для частинок кулястої форми, враховуючи вище згадані допущення, диференційне рівняння внутрішньої дифузії має вигляд [7]:

∂∂⋅+

∂∂

⋅=∂∂

rw

rrwDw cc

w

c 22

2

t. (6)

Задачу звели до граничних умов першого роду, а рівняння (6) доповнюємо граничними умовами:

=

∂∂

====

=

0

,),(,)0,(

0r

c

cр

ccп

c

rw

wRrwwrw tt

, (7)

74


A

0 1000 2000 3000 4000-0.4

-0.3

-0.2

-0.1 t =313 К

t =323 Кt =333 Кt =353 К

c,t

Dw ·1010, м2/с

280 300 320 340 3600

4

8

12

16

T, K

Рис. 1. Залежність величини А від часу фільтраційного сушіння зерна пшениці за

різних температур теплового агенту Рис. 2. Залежність коефіцієнту внутрішньої дифузії від температури теплового агента

Розв’язок системи (6), (7) можна представити у вигляді:

2

222

122

1

6 RDn

n

Fo

nn

pсп

pc w

n en

eBwwww tp

m

p

⋅⋅⋅−∞

=

⋅−∞

=

∗

∑∑ ⋅⋅

=⋅=−

−. (9)

За великих чисел Fo (великі значення t ) членами суми n >1 можна знехтувати, а розв’язок (9) з першим членом після логарифмування буде мати вигляд:

2

*2

26lnln

RDw

pсп

pc tp

pωωωω ⋅

⋅−=

−

−− . (10)

На рис. 3 наведено графічну залежність ( )[ ]pспp

c ωωωω −− ()ln від t для сирцевих гранул шлакового гравію. Як бачимо з рис.3 графічна залежність

( )[ ] )(()ln tωωωω fpспp

c =−− для частинок круглястої форми також має лінійний характер і коефіцієнт внутрішньої дифузії аналогічно можна визначити за рівнянням (4). На рис.4 наведено значення коефіцієнту внутрішньої дифузії вологи з сирцевої гранули за різних температур.

75


( )[ ]pспp

c ωωωω −− ()ln

0 500 1000 1500 2000 2500-4

-3

-2

-1

0 T = 323 K

T = 333 K

T = 353 K

T = 373 K

c,t

82*w 10cм,D −⋅

300 320 340 360 3800.4

0.8

1.2

1.6

2.0

2.4

KT ,

Рис. 3. Залежність ( )[ ]p

спp

c ωωωω −− ()ln від часу сушіння сирцевої гранули

Рис. 4. Залежність коефіцієнту внутрішньої дифузії від температури для сирцевої

гранули

З рис.4 бачимо, що з ростом температури теплового агента значення коефіцієнту внутрішньої дифузії *

wD вологи з сирцевої гранули шлакового гравію в навколишнє середовище зростає лінійно, тому її можна апроксимувати наступною залежністю:

)293(105,2 10293 −⋅⋅+= − TDD wtw . (11)

Отримане рівняння (11) можна використовувати для знаходження коефіцієнту внутрішньодифузійного масоперенесення під час фільтраційного сушіння сирцевої гранули шлакового гравію.

Висновки Математично описано процес внутрішньодифузійного масоперенесення під час

сушіння дисперсного матеріалу. на основі диференціального рівняння внутрішньої дифузії (1), (6). Досліджено залежність коефіцієнта внутрішньої дифузії від температури. Отримано розрахункові залежності (5), (11) для визначення коефіцієнту внутрішньої дифузії вологи для частинок циліндричної та кулястої форми відповідно. Розраховані значення коефіцієнту внутрішньої дифузії зерна пшениці під час фільтраційного сушіння за залежністю (5) та сирцевих гранул шлакового гравію (11) добре узгоджується із експериментально визначеними значеннями, а максимальна відносна похибка не перевищує 12,1% та 8 % відповідно.

76


Література 1. Бурдо О.Г. Электромагнитные технологии обезвоживания сырья / Бурдо О.Г.,

Терзиев С.Г., Яровой И.И., Борщ А.А. // Problemele Energeticii Regionale 1(18), 2012. – С. 36-41.

2. Атаманюк В.М. Наукові основи фільтраційного сушіння дисперсних матеріалів: монографія / В.М. Атаманюк, Я.М. Гумницький. // Львів: Видавництво Львівської політехніки, 2013. – 276 с.

3. Кіндзера Д.П. Сушіння паливних матеріалів різнодисперсного складу у щільному шарі: Автореф. дис. на здобуття ступеня канд. техн. наук: 05.17.08 / Діана Петрівна Кіндзера. – Львів, 2003. – 20с.

4. Барна І.Р. Гідродинаміка і тепломасообмін під час фільтраційного сушіння сировинних матеріалів шлакового гравію: дис. ... канд. техн. наук: 05.17.08 / Ірина Романівна Барна. – Львів, 2013. – 161 с.

5. Фролов В.Ф. Макрокинетический анализ сушки дисперсных материалов / В.Ф. Фролов // Современные энергосберегающие тепловые технологии (сушка и термовлажностная обработка материалов): I Междунар. научно-практическая конференция, 25-31 мая 2002 г.: тезисы докл. – Москва, 2002. – Т. 2, – С. 7 – 17.

6. Atamanyuk V., Gumnitsky Ya. Mass exchange dynamics during second filtration drying period Chemistry & Chemical Technology // Lviv: Vol. 3, No 2, 2009. – P.129-137.

7. Лыков А.В. Теория теплопроводности / А.В. Ликов. // М.: Высшая школа, 1967. – 600 с.

УДК 66.041: 666.902 USING CFD-MODELING FOR SIMULATION OF LIMESTONE CALCINATION PROCESS IN THE INDUSTRIAL CYCLONE-CALCINER FURNACE Havryliv R., Maystruk V., Filias S. ВИКОРИСТАННЯ МЕТОДУ CFD ДЛЯ МОДЕЛЮВАННЯ ПРОЦЕСУ ДЕКАРБОНІЗАЦІЇ ВАПНЯКУ В ПРОМИСЛОВІЙ ЦИКЛОННІЙ ПЕЧІ-ДЕКАРБОНІЗАТОРІ Гаврилів Р.І., Майструк В.В., Філяс С.Р. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДА CFD ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОЦЕССА ДЕКАРБОНИЗАЦИИ ИЗВЕСТНЯКА В ПРОМЫШЛЕННОЙ ЦИКЛОННОЙ ПЕЧИ-ДЕКАРБОНИЗАТОРЕ Гаврылив Р.И., Майструк В.В., Филяс С.Р. Lviv Polytechnic National University, Lviv, Ukraine, Національний університет «Львівська політехніка», Львів, Україна [email protected] [email protected]

77




Annotation. The computer model that enables investigate of the limestone endothermic calcination process in the industrial cyclone-calciner furnace has been proposed. The model was compiled based on terms of heat transfer, chemical kinetics, mass transfer and limestone properties. Numerical experiments confirmed that the proposed method can be used for calculations of calcinations processing modes. The results will be used to optimizing of furnace operation modes.

Keywords: CFD – modeling, calcination, cyclone furnace, chemical kinetics

Анотація. Запропонована комп’ютерна модель, яка дозволяє досліджувати процес декарбонізації вапняку в циклонній печі промислового типу. Модель була складена на основі процесів теплопередачі, хімічної кінетики, масоперенесення і властивостей вапняку. Моделюванням підтверджено, що запропонований метод може використовуватися для розрахунку режимів обробки матеріалу. Результати будуть використані для оптимізації режимів роботи печі.

Ключові слова: СFD – моделювання, декарбонізація, циклонна піч, хімічна кінетика

Аннотация. Предложенная компьютерная модель, которая позволяет исследовать процесс декарбонизации известняка в циклонной печи промышленного типа. Модель была составлена на основе процессов теплопередачи, химической кинетики, массопереноса и свойств известняка. Моделированием подтверждено, что предложенный метод может использоваться для расчета режимов обработки материала. Результаты будут использованы для оптимизации работы печи.

Ключевые слова: СFD – моделирование, декарбонизация, циклонная печь, химическая кинетика

Introduction Limestone is the basic raw material for the production of lime and carbonation gas in

metallurgy, construction, chemical and food industries. Currently, more than 60 million tons of limestone is produced in Ukraine in a year.

The lime manufacturing processes include firing raw materials in furnaces of various designs: shaft furnaces, rotary kilns, fluidized bed furnaces and cyclone furnaces. Particle size distribution of limestone from quarries is generally between 40 and 200 mm. Before limestone is put into the furnaces, it should be clean of clay, sorted and crushed.

Preparation of raw materials in the traditional technological schemes inevitably creates considerable dust dispersed solids.

This is mainly a particle size from 20-150 microns to 1-2 millimeter, which can be up to 30% by weight of dry material. For a long time, these materials are dumped in the dumps. In Ukraine, these dumps occupied fertile land with total area of 48-50 thousand hectares.

In practice, these problems can be solved by using the cyclone-type furnace for lime manufacturing. Processes based on the use of cyclone furnaces are of particular interest because these furnaces are characterized by high thermal efficiency; low operating costs provide high quality of finished product and occupy small production area.

For the wide industrial introduction of these furnaces, it is necessary to develop new methods of calculating them. These methods should be based on the furnace modes, aerodynamics and calcination reaction kinetics.

To solve these problems CFD (сomputational fluid dynamics) methods are widely used. CFD provide an accurate means to model and simulate many processes in chemical engineering, reduce time and cost of progressive prototype creation and testing, analyze the performance of the proposed apparatus. This approach has been used in our work based on ANSYS Fluent version 15. 78


Problem formulation In the previous studies, two operation modes were presented for the various inlet

velocities of the flows [1] and chemical combustion reaction in the cyclone calciner furnace [2]. In order to examine the effects of these models on the calcination of limestone, multiple simulations have been run.

Limestone decomposition is a gas-solid reaction in which the solid is a reactant. The reaction for thermal decomposition of limestone can be expressed as:

CaCO3(s) = CaO(s) + CO2(g) It is a highly endothermic reaction, requiring 3.16 MJ of heat input to produce 1 kg

of lime (CaO). The endothermic decomposition behavior is determined by three processes: heat

transfer by convection from the surrounding gas phase to the solid surface and by conduction from the surface to the reaction front through the oxide shell, chemical reaction at the front, mass transfer of the gas CO2 by diffusion from the reaction front to the surface through the pours oxide layer and the boundary layer of the gas phase [3, 4]. In a calcination process, limestone particles (< 150 μm) are rapidly calcined in an counter-flow furnace at the temperature between 823 and 1,023 K.

The particles residence time in the furnace is a few seconds. Therefore, mathematical description of the considered processes requires joint consideration of all above phenomena.

A large number of mathematical models have been developed to study limestone decomposition. Models were developed based on chemical reaction mechanism, heat and mass transfer and the diffusion process. According to these models, the thermal processes and chemical kinetics are the limiting to limestone decomposition reaction for small particle size [5]. This approach has been used in our studies and presented in this work.

The main objective of this research is to investigate the kinetics of limestone calcination and to determine the impacts of furnace operating conditions on the percentage of CaCO3 decomposed to CaO.

Obtaining these results is very important for theoretical and experimental studies to help to predict limestone calcination behavior in furnace and provide design data to optimize existing design.

Analysis research The three-dimensional geometry of the furnace was used for numerical simulations.

The modeled cyclone-calciner furnace is shown in Fig. 1, a, b. The computational mesh was built using mesh generation ANSYS Meshing CFD and consisted of near 2 mln. cells.

79


a b

Fig. 1. Cyclone-calciner furnace geometry: a - general view of furnace; b - burner location

In the CFD-code used in this study, there are the basic equations of hydrodynamics,

namely the continuity equation; it expresses the law conservation of mass in the elementary volume, and the equation of momentum conservation. These equations represent the basic model of the medium flow. To simulate the turbulence flow, the "Realizable" k-ε model of turbulence was used. [6]

To simulate the diffusion methane-air combustion in a turbulent flow, the most popular approach eddy-dissipation model was used. The combustion was modeled using a global one-step reaction mechanism, assuming complete conversion of the fuel (methane) to CO2 and H2O. This mechanism gives the average value of enthalpy and is applicable to estimate the distribution of the main products of combustion (CO2, H2O) and temperature fields.

To simulate the particles distribution in cyclone-calciner furnace, Discrete Phase Model was used. For each particle, the trajectory is calculated based on the forces balance equation acting on the particle. According to the experimental data, the particle size distribution is presented in the Rosin-Rammler format and it is assumed that all the particles are spherical.

The reaction kinetics of limestone decomposition with different particle sizes presented in the Rosin-Rammler format was performed based on the single kinetic rate devolatilization model presented in the CFD-code Fluent 15.

The single kinetic rate devolatilization model assumes that the rate of devolatilization is first-order dependent on the amount of volatiles remaining in the particle [6]:

,0 ,0 ,0[ (1 )(1 ) ]pp v w p

dmk m f f m

dt− = − − −

(1) where mp – particle mass (kg), fv,0 – mass fraction of volatiles initially present in the

particle, fw,0 – mass fraction of evaporating material, mp,0 – initial particle mass, k – kinetic rate.

The kinetic rate, k, is defined by input of an Arrhenius type pre-exponential factor A and activation energy E:

( / )E RTk Ae−= (2)

80


The values of the Arrhenius parameters used for this study was E = 2,05·108 J/(kg·mo1) and A =3.81·108. The operation modes of the furnace are: inlet air, 17- 22 m/s; inlet gas, 7 m/s. All the geometric data and the initial and boundary conditions were supplied by "Pustomyty lime plant", Ukraine.

For limestone calcination reaction, the effects of temperature distribution in the furnace, trajectories of CaCO3 particles, as well as particles residence time and particles volatile mass fraction were taken into account.

Fig 2. shows the calculated temperature distribution of the gaseous phase in vertical cross section. In Fig. 2 higher temperatures are observed in the conical section of the furnace where the burner location is.

Under the central pipe location where the particles entrance is and in the work zone of the furnace there is no high temperature because of intense calcination, resulting to high heat absorption. The high temperatures are in the regions where higher velocities prevail and there are no CaCO3 particles.

This is also confirmed by the results presented in Fig. 3 where particles residence time are shown. According to these results, the average particle residence time is 1 or 2 s while the longest 5 s for different input parameters, respectively. This residence time should be sufficient to calcination of all the particles in the furnace.

a) b) c)

Fig. 2. Contours of temperature: a) inlet air 17 m/s; b) inlet air 20 m/s; c) inlet air 22 m/s

But the results presented in Figure 4 show that particle decarbonisation process

depends on residence time and temperature field in the furnace. In Fig. 4 the red color in the start of the particles trajectory corresponds to 44% of the CO2 volatile mass fraction in the limestone. The blue color in the end of the trajectory shows the 0% of the CO2 in the lime.

81


a) b) c)

Fig. 3.Particle residence time: a) inlet air 17 m/s; b) inlet air 20 m/s; c) inlet air 22 m/s

Calcination is noticeable in the zones which agree with the temperature field. The

maximum predicted calcination reaches 85,6 % and is realised in all the active furnace height.

a) b) c)

Fig. 4.Particle calcination reaction: a) inlet air 17 m/s; b) inlet air 20 m/s; c) inlet air 22 m/s

To verify the accuracy of the modeling approach, the numerical predictions were compared with experimental data. According to the experimental data, calcination reaches 82%.

Conclusion The approach to evaluate the effect of temperature and hydrodynamic flow on the

calcination reaction in the industrial cyclone-calciner furnace has been presented. This

82


approach was based on Eddy-Dissipation combustion model with the single kinetic rate devolatilization model for calcination reaction.

The comparison of the calculation results with the experimental data shows that the simplified approach based on CFD simulation of the calcination reaction described in the article can be used to optimize design of cyclonic furnace in chemical engineering.

References 1. Havryliv R. Development of a numerical model for gas-solid flow in the industrial cyclone-caciner furnace [Text]/ R. Havryliv, V. Maystruk, V. Biliak // EEJET.- 2015.- vol. 3/8 (75).- p.14-21. 2. Benko R. CFD-modeling of gas combustion process in the industrial cyclone-calciner furnace [Text]/ R. Benko, R. Havryliv, V. Maystruk // Proceedings of 5th International Youth Science Forum «LitterisEtArtibus» – 2015. – p.26–28. 3. Oates J., Lime and Limestone Chemistry and Technology, Production and Uses. [Text]/ J. Oates.- WILEY-VCH Verlag GmbH, 1998. – 440 p. 4. Sattereld C. H. Kinetics of the thermal decomposition of calcium carbonate [Text]/ C. H. Sattereld, F. Feakes// A.I.Ch.E. J.- 1959.- vol. 5.- pp. 115-122. 5 Мирзаев Д. Особенности кинетики декарбонизации СаСО3 [Текст]/ Мирзаев Д.А., Копцев В.В.// Вестник МГТУ им. Г.И. Носова.-2012.-Выпуск 2.- c.79-81. 6. Fluent Manual (2013).Chap. 19: Discrete Phase Models [Electronic resource]// www.fluent.com УДК 661.43+66.088 КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ ДАВЛЕНИЯ В РЕАКТОРЕ НА ХИМИЧЕСКИЕ ПРЕВРАЩЕНИЙ В ВОДНО-СОЛЕВЫХ ПЛАЗМОРЕАКТОРНЫХ СИСТЕМАХ Захаров Р.И., Миснянкин Д.А. КОМП'ЮТЕРНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ВПЛИВУ ТИСКУ У РЕАКТОРІ НА ХІМІЧНІ ПЕРЕТВОРЕННЯ У ВОДНО-СОЛЬОВИХ ПЛАЗМОРЕАКТОРНИХ СИСТЕМАХ Захаров Р.І., Міснянкін Д.О. COMPUTER SIMULATION THE EFFECT OF PRESSURE IN THE REACTOR TO CHEMICAL REACTIONS IN AQUEOUS-SALT PLASMA-REACTOR SYSTEMS Zakharov R., Misnankin D. ГВУЗ «Украинский государственный химико-технологический университет», г. Днепропетровск, Украина [email protected]

83

http://www.fluent.com/



Методом математического моделирования и экспериментально изучено влияние давления в плазмохимическом реакторе на процесс синтеза смесей Н2О2 и ClO2

−. В качестве параметров оптимизации рассматривали выход целевых продуктов, скорость процесса синтеза и его энергозатраты. Показано, что процесс синтеза окислителей способом плазменной обработки растворов хлорида натрия оптимально проводить при атмосферном давлении.

Ключевые слова: хлорит, плазма, давление, перекись водорода

Методом математичного моделювання та експериментально вивчено вплив тиску в плазмохімічному реакторі на процес синтезу сумішей Н2О2 і ClO2

−. Як параметри оптимізації розглядали вихід цільових продуктів, швидкість процесу синтезу і його енерговитрати. Показано, що процес синтезу окислювачів способом плазмової обробки розчинів хлориду натрію оптимально проводити при атмосферному тиску.

Ключові слова: хлорит, плазма, тиск, перекис водню

The method of mathematical modeling and experimentally was studied the effect of pressure in the plasma-chemical reactor for the synthesis of mixtures of H2O2 and ClO2

−. As optimization parameters was considered the yield of desired products, the speed of the synthesis process and energy consumption. It has been shown that the synthesis method of oxidizing plasma treatment solutions of sodium chloride are optimally carried out at atmospheric pressure.

Keywords: chlorite, plasma, pressure, hydrogen peroxide

Достоверно установлено, что в процессе обработки водных растворов NaCl разрядом контактной неравновесной плазмы (КНП) протекает комплекс химических реакций с участием радикальных частиц и свободных электронов. Основными продуктами таких взаимодействий в конечном итоге являются кислород, водород, H2O2, гипохлориты, хлориты и хлораты, которые придают растворам определенные окислительные и бактерицидные свойства [1-5]. Такие растворы востребованы, например, при отбеливании целлюлозы, дезинфицировании поверхностей аппаратов пищевых производств и т.п.

Достоверно доказано, что оптимизирующими факторами плазмохимичес- кого способа синтеза окислителей являются сила и плотность тока плазменного разряда, давление в реакторе, продолжительность воздействия плазмы, концентрация растворов NaCl, температура и кислотность растворов. Ранее нами было экспериментально показано, что с ростом давления в реакторе увеличивается содержание Н2О2 и кислородных соединений хлора. Также было установлено значимое влияние давления на константы скорости реакций окисления молекул воды и хлорид-ионов [3,5]. Однако вопрос выбора оптимального давления в плазмохимическом реакторе остался нерешенным в связи с неопределенностью выбора доминирующего фактора оптимизации плазмохимического процесса.

Таким образом, целью настоящей работы являлось определение оптимального давления в реакторе и его влияния на составы получаемых смесей окислителей – Н2О2 и кислородных соединений хлора. На основании математической модели плазмохимического процесса рассчитаны кривые распределения содержания основных компонентов реакционной среды в зависимости от продолжительности воздействия КНП и давления в реакторе. Обоснован выбор факторов оптимизации плазменной обработки растворов NaCl и определены оптимальные величины

84


давления и продолжительности процесса. Результаты теоретических расчетов подтверждены экспериментальными исследованиями химического состава растворов.

Согласно данным наших исследований [3], схема химических превращений в плазменно-растворных системах в упрощенном виде может быть рассмотрена как совокупность следующих окислительно-восстановительных реакций:

Н2О → 1k Н2О2 → 2k О2 ; ClО− → 6k Cl−;

Cl− → 3k ClО− → 5k ClО2− → 7k ClО3

− → 9k

ClО4−;

ClО2− → 8k ClО−;

Н2O2 + ClO− → 4k ClО2− ; ClО3

− → 10k ClО2−;

ClО4− → 11k ClО3

−. В приближении кинетики псевдопервого порядка представленные химические

превращения возможно описать системой дифференциальных уравнений:

AA CkCdtd

1−= , EBEEFDE CCkCkCkCkСkCdtd

45683 −−−+= ,

ЕBBAB CCkCkCkCdtd

421 −−= , EBFFGEF CCkCkCkCkCkCdtd

478105 +−−+= ,

BC CkCdtd

2= , HGGFG CkCkCkCkCdtd

111097 +−−= ,

DED CkCkCdtd

36 −= , HGH CkCkCdtd

119 −= .

где А– Н2О, В– Н2О2, С – О2, D – Cl−, E – ClО−, F – ClО2−, G – ClО3

−, H – ClО4−.

Граничные условия модели: 0АС = 55,6 моль/л, 0

DС = 0,051 моль/л, 0BС = 0

CС = 0EС

= 0FС = 0

GС = 0HС = 0. Решение системы дифференциальных уравнений проводили

методом Рунге-Кутта с фиксированным шагом интегрирования. Численные значения констант скорости рассматриваемых стадий химических

превращений представлены в [3]. Они были определены на основании экспериментальных данных при С(NaCl) = 0,05 моль/л, рН = 9÷11, плотности тока − 250 мА/см2, температуре 400С и давлении в реакторе 19,6 и 45,1 кПа. На рис.1 показаны результаты сопоставления констант скорости ряда стадий окисления пероксида водорода и кислородных соединений хлора с величинами давления в плазмохимическом реакторе. Как следует из представленных данных, при условии аппроксимации зависимостей k(р) линейной функцией все прямые проходят через начало координат, т.е. k = 0 при р = 0. Этот результат хорошо объясняется тем, что при р = 0 (т.е. в условиях полного вакуума) в газовой фазе реактора не генерируются катион-радикальные частицы и поэтому невозможны процессы окисления, т.е. k = 0.

85


Рис.1. Сопоставление констант скорости стадий окисления Н2О2 (1), ClO− (2), ClO2

− (3) и ClO3− (4) при различных

давлениях в плазмохимическом реакторе

Линейные зависимости k(р) использованы нами для аппроксимации значений

констант скорости в широком диапазоне давлений для тех стадий плазмохимических превращений в солевом растворе, которые инициируются катион-радикальными частицами. В таблице 1 представлены результаты таких аппроксимаций для давлений 0,1, 1, 1,5 и 2 атм.

Таблица 1 Значения констант скорости стадий окисления в водных растворах NaCl

при различных давлениях в реакторе р,

кПа Константы скорости, мин-1

k1 k2 k3 k5 k7 k9 10 4,68×10-6 0,016 0,003 0,024 0,041 0,080 101 4,48×10-5 0,173 0,032 0,225 0,397 0,736 152 6,76×10-5 0,250 0,047 0,335 0,593 1,108 203 8,99×10-5 0,348 0,063 0,447 0,792 1,469

На рис. 2 представлен пример расчетных данных по содержанию суммы H2O2 и

ClO2− в зависимости от времени воздействия плазмы и давления в реакторе. H2O2 и

ClO2− в рассматриваемых плазменно-растворных системах на основе растворов NaCl

являются целевыми продуктами, так как они имеют наиболее высокую окислительную способность по сравнению с другими продуктами плазмохимического процесса – хлоратами и перхлоратами [3].

Согласно данным рис. 2, содержание окислителей в растворе в процессе его плазменной обработки непрерывно возрастает как при увеличении продолжительности процесса, так и с ростом давления в реакторе. Полученные закономерности объясняются тем, что концентрация катион-радикальных частиц (СR+) в плазменно-растворной системе прямо пропорциональна давлению газовой фазы [3]:

рk

SkkС

m

piR =+ ,

где ki – константа скорости ионизации молекул газовой фазы под действием плазменного разряда; kp − константа плазмохимического реактора, определяе-мая межэлектродным расстоянием и объемом раствора в реакторе; S – площадь катодного «пятна» плазмы на поверхности раствора; km – константа скорости миграции катион-радикальных частиц из газа в раствор. 86


Рис. 2. Содержание суммы Н2О2 и ClO2− в

жидкой фазе плазмохимического реактора в зависимости от времени воздействия плазмы и давлении в реакторе 1 – 10, 2 – 20, 3 – 45, 4 – 101, 5 – 152, 6 – 203 кПа. (Точками показаны экспериментальные данные)

В приближении кинетики псевдопервого порядка для реакции с участием

катион-радикальных частиц (А + R+ → B) уравнение скорости для реагента А:

AAm

piARA рCkрC

kSkk

kСkСCdtd

1−=−=−= + .

где k – константа скорости реакции; k1 – наблюдаемая константа скорости. Очевидно, что с ростом давления должны увеличиваться скорости всех

реакций, протекающих с участием катион-радикальных частиц. Справедливость этого уравнения хорошо подтверждается данными рис.1.

Как известно, оптимальные условия для сложных реакций должны обеспечивать достижение заданного выхода целевого продукта при обязательном условии сохранения относительно высокой скорости процесса. На рис. 3 и 4 показаны расчеты величин концентраций для H2O2 и ClO2

− в зависимости от продолжительности процесса и давления в реакторе.

Согласно данным рис. 3, содержание H2O2 в растворе в процессе его плазменной обработки непрерывно возрастает и с ростом давления в реакторе также увеличивается.

Более сложный характер концентрационных кривых наблюдается для ClO2−.

Согласно данным рис. 4, содержание хлоритов в процессе плазменной обработки растворов сначала увеличивается, достигая практически одинакового максимального значения при любых значениях давления в реакторе, а затем относительно быстро снижается. Скорость уменьшения концентрации зависит от давления в реакторе: чем выше давление, тем быстрее ионы ClO2

− расходуются в последующих реакциях окисления-восстановления.

По нашему мнению, концентрационные зависимости рис.4 возможно использовать для определения условий оптимального проведения процесса плазмохимического синтеза смеси – Н2О2 и ClO2

−. Как известно, оптимальные условия для сложных реакций должны обеспечивать достижение заданного выхода целевого продукта при сохранения относительно высокой скорости процесса. Поэтому очевидно, что оптимальный режим плазмохимического синтеза Н2О2 требует проведения процесса при максимально допустимом давлении. В случае ClO2

− оптимальным режимом их синтеза следует рассматривать такой режим, когда реакция будет проводиться также при максимальном допустимом давлении, но при такой

87


продолжительности процесса – t*, при которой достигается максимальный выход ClO2

−.

Рис. 3. Содержание Н2О2 в растворе в зависимости от времени плазменной

обработки растворов NaCl и давлении в реакторе 10 (1), 20 (2), 45 (3), 101 (4), 152 (5)

и 203 (6) кПа

Рис. 4. Содержание ClO2− в растворе в

зависимости от времени воздействия плазмы и давлении в реакторе 10 (1), 20 (2), 45 (3),

101 (4), 152 (5), 203 (6) кПа

Следует отметить, что условие минимизации продолжительности процесса плазменной обработки раствора до t = t* противоречит условию получения максимально большой концентрации другого окислителя – Н2О2, так как согласно данным рис. 3, чем больше продолжительность плазменной обработки, тем выше содержание Н2О2. Для определения оптимального режима плазмохимического процесса по обеим целевым продуктам был построен график в координатах С(t) для их суммарного содержания (рис.5).

Рис. 5. Содержание суммы Н2О2 и ClO2

− в жидкой фазе плазмохимического реактора в зависимости от времени воздействия плазмы и давлении в реакторе 10 (1), 20 (2), 45 (3), 101 (4), 152 (5), 203 (6) кПа. (ЛОВ – линия оптимального времени воздействия КНП на растворы NaCl при условии максимального выхода хлоритов. Точками показаны экспериментальные данные)

Установлено, что зависимость С(t) для суммарной концентрации Н2О2 и ClO2

− имеет вид, аналогичный кривой С(t) на рис.2 для пероксида водорода. Интересным представляется тот факт, что при условии t = t* суммарное содержание Н2О2 и ClO2

− для всего исследуемого диапазона давлений оказалось приблизительно одинаковым и потому может быть аппроксимирована прямой, которая представляет собой, по сути, линию оптимального времени воздействия КНП на растворы NaCl.

Также согласно полученным данным для уменьшения величины t* необходимо увеличивать давление в реакторе. Поэтому следует отметить, что выбор любого оптимального параметра технологического процесса требует достижения определенного компромисса между его техническими и экономическими показателями. В нашем случае себестоимость целевых продуктов плазмохимического 88


синтеза будет во многом определяться затратами электроэнергии, которая необходима для создания плазменного разряда в течение времени t*, а также для работы электродвигателя насоса, используемого для поддержания требуемого давления в реакторе. Поэтому наименьшие затраты электроэнергии возможны при использовании атмосферного давления.

Таким образом, проведенные исследования показали, что давление в плазмохимическом реакторе является значимым фактором процесса синтеза окислителей при плазменной обработке растворов хлорида натрия. Впервые определена функциональная зависимость оптимального времени плазменного воздействия на растворы NaCl от давления в реакторе по такому параметру как выход хлоритов. Показано, что процесс синтеза окислителей способом плазменной обработки растворов хлорида натрия оптимально проводить при атмосферном давлении, так как обеспечивается достаточно высокий выход суммарной концентрации окислителей при наибольшем количестве хлорита натрия, как наиболее ценного продукта синтеза. При этом сохраняется относительно высокая скорость процесса при минимальных затратах электроэнергии.

ЛИТЕРАТУРА 1. Nikolenko, N.V. Chemical transformations in sodium chloride aqueous solutions

under the action of low-temperature contact glow-discharge plasma / N.V. Nikolenko, A.A. Pivovarov, R.I. Zakharov, A.N. Kalashnikova // High Energy Chemistry. – 2013. – Vol. 47. – . 5. – Р. 264–269.

2. Пивоваров, А.А. Оптимизация условий обработки растворов хлорида натрия тлеющим разрядом: влияние силы тока на состав жидкой фазы / А.А. Пивоваров, Р.И. Захаров, Н.В. Николенко // Вопр. химии и хим. технологии. – 2013. – 3. – С 174-178.

3. Николенко, Н.В. Кинетический анализ химических превращений в «активированных» плазмой водных растворах хлорида натрия / Н.В. Николенко, Р.И. Захаров, А.Н. Калашникова, А.А Пивоваров // Вопр. химии и хим. технологии. – 2012. 5. – С 138-146.

4. Пивоваров, А.А. Термодинамический анализ химических превращений в «активированых» плазмой водных растворах хлорида натрия / А.А. Пивоваров, Н.В. Николенко, Р.И. Захаров, А.П. Тищенко, А.В. Кравченко // Вопросы химии и хим. технологии. – 2012. – 3. – C.127-133.

5. Захаров, Р.И. Оптимизация условий обработки растворов хлорида натрия тлеющим разрядом: влияние давления в плазмохимическом реакторе на состав и свойства жидкой фазы / Р.И. Захаров, А.А. Пивоваров, Н.В. Николенко, Г.В. Молева // Вопр. химии и хим. технологии. – 2012. – 6. – С 104-108. 89


УДК 66.095.81 МАТЕМАТИЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ НІТРУВАННЯ БЕНЗОЛУ Кондратов С.О.1), аль Хамадані М.Д.1), Красильнікова А.О.1), Хлякіна Т.М.2)

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ НИТРОВАНИЯ БЕНЗОЛА Кондратов С.А.1), аль Хамадани М.Д.1), Красильникова А.А.1), Хлякина Т.Н.2)

MATHEMATIC MODELING OF THE NITRATION OF BENZENE Kondratov S.1), al Khamadani M.1), Krasil’nikova A.1), Khlyakina T.2) 1)Інститут хімічних технологій Східноукраїнського національного університету ім. В.Даля, м. Рубіжне, Україна 2)ТОВ «Науково-виробничне підприємство «Зоря»», м. Рубіжне, Україна [email protected]

Розглянуто математичні моделі процесів повного зв’язування нітратної кислоти при нітруванні бензолу: екстрактивне нітрування відпрацьованої кислоти й періодичне адіабатичне нітрування. Вивчено вплив факторів: температури, концентрації відпрацьованої кислоти і нітратної кислоти на повноту перебігу процесу.

Ключові слова: нітрування бензолу, математичне моделювання, екстрактивне нітрування, адіабатичне нітрування

Рассмотрены математические модели процессов полного связывания азотной кислоты при нитровании бензола: экстрактивное нитрование отработанной кислоты и периодического адиабатического нитрования. Изучено влияние факторов: температуры, концентрации отработанной кислоты и азотной кислоты на полноту протекания процесса.

Ключевые слова: нитрование бензола, математическое моделирование, экстрактивное нитрование, адиабатическое нитрование

The mathematical models of processes complete binding of nitric acid in the nitration of benzene: extractive nitration waste acid and periodic adiabatic nitration were shown. The influence of factors: temperature, concentration of waste acid and nitric acid in the process flow of completeness were investigated.

Keywords: nitration of benzene, mathematical modeling, extractive nitration, adiabatic nitration

Вступ Нітробензол є базовим продуктом органічного синтезу, вхідною речовиною для

отримання полімерів і хімікатів для них, барвників, отрутохімікатів, субстанцій лікарських препаратів. Єдиний метод промислового синтезу нітробензолу – це взаємодія бензолу з нітратною кислотою у потрійній системі HNO3 – H2SO4 – H2O за неперервним способом. Актуальна проблема – вдосконалення технології за рахунок 90



збільшення ступеню повноти використання сировини, економії енергоресурсів, поліпшення екологічних умов виробництва і покращення його організації.

Сучасний підхід до вдосконалення технології хімічних виробництв базується на використанні математичного моделювання. Це особливо актуально для процесів нітрування ароматичних сполук, що є дуже небезпечними з точки зору можливості самозаймання й вибуху.

Метою нашої роботи є розробка математичних моделей окремих стадій технологічного процесу нітрування бензолу й виявлення на них особливостей процесу.

1. Розробка моделі адіабатичного нітрування На теперішній час процеси нітрування бензолу у промисловості реалізовані у

двох варіантах: ізотермічному і адіабатичному. Останній перебігає при порівняно високої температурі (до 140оС [1] проти 50-70оС в ізотермічному процесі [2]). Внаслідок цього продуктивність адіабатичного процесу суттєво вище за ізотермічний.

Для відпрацювання процесів нітрування в лабораторних умовах на першому етапі доводиться проводити періодичний процес. З точки зору безпеки важливо вміти прогнозувати температуру періодичного адіабатичного процесу для запобігання її надмірного підвищення й протікання небажаних процесів розкладання. Виходячи з цього розроблено математичну модель процесу періодичного адіабатичного нітрування бензолу в умовах порційного додання нітросуміші й природного охолодження колбі повітрям.

Моделювання проводили у розрахунку на 1 моль нітратної кислоти у нітросуміші, з використанням скляної колби місткістю 0,5 дм3, яку розглядали, як сферу з площею поверхні 0,01 м2 і масою 0,1 кг. У початковий момент часу колба містить бензол (1,15 моль) і 70 %-ну Н2SO4 як теплового буфера для регулювання температури (кількість варіюється). В процесі реакції в колбу порціями додається нітросумішь, що містить 1 моль HNO3, 1,2 моль H2SO4 і 1,5 моль Н2О. При цьому задається кількість порцій і тривалість їх додання.

При моделювання уводили такі припущення: а) у колбі реалізується режим ідеального перемішування; б) порція нітросуміші додається повністю миттєво. Прі цьому у колбі

відбувається скачок концентрації реагентів і скачок температури за рахунок фізичного тепла реагуючих мас і теплоти розбавлення нітросуміші;

в) надалі до кінця інтервалу часу між двома порціями відбувається перебіг хімічної реакції, що супроводжується змінами концентрації та кількістю тепла за рахунок реакції та фізико-хімічних процесів.

Модель одержана у вигляді системи з диференціальних рівнянь, що описують зміну концентрацій реагентів і диференціального рівняння теплового балансу. Для опису кінетики нітрування використовували рівняння Бігса-Уайта [3]. Рівняння теплового балансу має вид:

∑=

⋅+⋅

−⋅⋅−⋅⋅= 4

1

)(

ikkii

oc

mCmC

TTSKVqRdtdT

, (1)

де R – швидкість реакції нітрування, моль⋅л-1⋅ с-1, Т, Тос – температура всередині колби і навколишнього середовища, оС;

91


mi, Ci – кількість, моль і мольна теплоємність, Дж⋅моль-1⋅ град-1 компонентів реакційної маси; V – сумарний об’єм реакційної маси, л; Q – теплота реакції нитрування, сумісно з теплотами фізико-хімічних процесів, Дж/моль; К – коефіцієнт тепловіддачі стінок колби, Вт⋅м-2 К-1; S – площа поверхні колби, м2. На кожному кроці розрахунків розраховували температуру кипіння маси, по методиці [4], тиск парів у системі H2SO4 – HNO3 – H2O малою концентрацією азотної кислоти розраховували по [5]. Якщо температура маси перевищувала температуру кипіння – вважали температуру такою, що дорівнює Ткип. Це відповідає випадку, коли пари конденсуються в холодильнику й стікають у колбу при температурі кипіння.

В результаті моделювання була одержана графічна залежність температури маси від часу для процесу порційного додання нітросуміші (рис. 1). У нижній частині показано інтервали часу, де спостерігається кипіння.

З наведених результатів випливає, що при періодичному нітруванні в адіабатичних умовах і наведених співвідношеннях реагентів є безпечним, бо температура не є високою й лише місцями доходить до температури кипіння. Експериментальна перевірка показала близькість результатів розрахунків до результатів спостережень: при проведення процесу, дійсно, температура не перевищує 110…115oC, при цьому маса практично не кипить. У чисто адіабатичних умовах, при відсутності теплообміну температура підвищується до 140…150оС. Спираючись на ці результати, був експериментально відтворений процес нітрування бензолу в адіабатичних умовах при охолодженні повітрям. Хід зміни температури якісно відповідав наведеному на рис. 1 зі зменшенням температури, що спостерігалась, на 5…7 градусів у порівнянні з розрахунковою. Процес перебігав спокійно, без надмірного закипання. При цьому ступень перетворення нітратної кислоти, як розрахована, так й експериментальна, була кількісною. Характерною особливість реакції в даному режимі виявився понижений вміст побічного продукту – динітробензолу (всього 0,01 % проти 0.1…0.2 % за існуючою технологією). Таким чином математичне моделювання допомогло створенню нової лабораторної методиці нітрування.

2. Моделювання процесу екстракції-нітрування За існуючою в Україні технології промислового отримання нітробензолу в

реакторі змішування при еквімолярних співвідношеннях бензолу і нітратної кислоти процес нітрування не доходить до кінця, і відпрацьована кислота містить до 1,5 % HNO3. Для більш повного використання нітратної кислоти і вилучення з відпрацьованої кислоти залишків нітробензолу використовують додаткову стадію екстракції бензолом відпрацьованої кислоти.

Для моделювання вилучення використовували такі міркування. Нітробензол мало розчинний у відпрацьованій кислоті, тому можна вважати що утримування невеликих кількостей обумовлено неповнотою поділу за кінцевий час відстою у безперервному процесі. Виходячи з цього, механізм вилучення можна представити в такий спосіб. При надходженні бензолу в зону перемішування відбувається нітрування і утворюється розчин нитробензола в бензолі. Далі в зоні відстоювання відбувається поділ шарів бензольного розчину і відпрацьованої кислоти, причому, 92


остання буде утримувати частину органіки. Вводимо допущення, що відпрацьована кислота на одиницю маси утримує однакові обсяги органічних рідин: нитробензола і бензольного розчину. Цей обсяг, очевидно, може змінюватися в залежності від конкретних умов проведення процесу: швидкості потоків, пристрої фазорозподілювача і часу перебування в ньому.

Рис. 1. Залежність температури реакційної маси при нітруванні бензолу в адіабатичному

режимі (а). Дільниці кипіння маси (б). Кількість порцій 10

На основі уявлення стадії екстракції, як симбіозу власно екстракції та нітрування, розроблено варіанти її математичної моделі для прямоточного та протиточного стаціонарних процесів. Моделі представляють собою замкнені системи алгебраїчних рівнянь матеріального балансу, стаціонарного стану і фазової рівноваги для кожного апарату системи.

На першому етапі на моделях окремо вивчені закономірності процесів екстракції та нітрування. Показано, що екстракція нітробензолу повніше перебігає у протиточному процесі, а ступінь перетворення нітратної кислоти практично однакова у протиточному та прямоточному процесах. Виходячи з цього проведено синтез комплексної протиточної моделі, що описує спільний процес нітрування і екстракції. На моделі підібрано області оптимальних значень вхідних параметрів нітрування: кількість ступенів нітрування: 2, концентрація сульфатної кислоти у відпрацьованої кислоти – не менш за 67 %, температура 60-70оС, час перебування – біля 2000с. [6]. Результати рекомендовано для впровадження у виробництво.

Література 1. Pat. 7781624, USA. IPC6 C07C 201/08. Process for the preparation of

nitrobenzene by adiabatic nitration / Inventors: Rausch; Andreas (Neuss, DE), Knauf; Thomas (Dormagen, DE), Bolton; Jeffrey (Moundsville, WV), Racoes; Alexandre (Krefeld,

93


DE) / Assignee: Bayer MaterialScience AG (Leverkusen, DE) / Appl. No.: 12/315,907 Filed: 08.12.2008 / Publication 24.08.2012

2. Беркман, Б.Е. Промышленный синтез ароматических нитросоединений и аминов [Текст] / Б.Е.Беркман // М.: Химия, 1964. – 344 с.

3. Biggs, R. D. Rate of nitration of benzene with mixed acid [Text] / R. D. Biggs, R. R. White //AIChE Journal. – 1956. – v. 2. – . 1. – P. 26-33.

4. Красильникова А. А. Моделирование непрерывного адиабатического нитрования бензола [Текст] /А. А. Красильникова, С. А. Кондратов // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. – 2013. - 6(6)/66. – С. 15-19.

5. Кондратов, С. А. Моделирование состава паровой фазы в системе HNO3–H2SO4–H2O при низком содержании азотной кислоты [Текст] / С. А. Кондратов, Т. Н. Хлякина // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. 2015. – 6(6)/78. – С. 22-26.

6. Кондратов, С.А. Разработка математической модели стадии экстракции в производстве нитробензола [Текст] / С. А. Кондратов, М. Д. Аль Хамадани // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. 2015. – 3(6)/75. – С. 4-10.

УДК 661.882.22-14.061

МАТЕМАТИЧНА МОДЕЛЬ ПРОЦЕСУ СУЛЬФАТИЗАЦІЇ ЗМІНЕНОГО ІЛЬМЕНІТУ

Ніколенко М.В., Дубенко А.В., Вашкевич О.Ю., Калашников Ю.В.

МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ПРОЦЕССА СУЛЬФАТИЗАЦИИ ИЗМЕНЕННОГО ИЛЬМЕНИТА

Николенко Н.В., Дубенко А.В., Вашкевич Е.Ю., Калашников Ю.В. MATHEMATICAL MODEL OF SULPHATIZATION PROCESS FOR ALTERED ILMENITE

Nikolenko N., Dubenko A., Vashkevich H., Kalashnikov Yu. ДВНЗ “Український державний хіміко-технологічний університет”, Дніпропетровськ, Украина [email protected]

На основі кінетичних досліджень розроблена математична модель процесу сульфатизації ільменіту Малишевського родовища. Встановлено, що на першій стадії (до утворення плаву) процес протікає у кінетичному режимі, а після затвердіння реакційної суміші – у зовнішьодифузійному режимі. Дослідження на моделі дозволили визначити оптимізуючі фактори процесу сульфатизації зміненого ільменіту.

Ключові слова: сульфатизація, ільменіт, кінетичний режим, зовнішьодифузійний режим

На основе кинетических исследований разработана математическая модель процесса сульфатизации ильменита Малышевского месторождения. Установлено, что на первой стадии (до образования плава) процесс протекает в кинетическом режиме, а после затвердевания реакционной смеси – во внешнедиффузионном режиме. Исследования на

94



модели позволили определить оптимизирующие факторы процесса сульфатизации измененного ильменита.

Ключевые слова: сульфатизация, ильменит, кинетический режим, внешнедиффузионный режим

Based on kinetic study the mathematical model of sulphatization process for ilmenite of Malyshev ore deposit was development. It was found that on the first stage (before solidification) the process realized in kinetic mode and after solidification of reaction mixture the process occured in external diffusion mode. In result of investigations on model it was determined the optimizing factors of sulphatization process for altered ilmenite.

Key words: sulphatization, ilmenite, kinetic mode, external diffusion mode

Вступ Україна володіє великими запасами ільменіту, які складаються із 40 розвіданих

розсипних та корінних родовищ, на 16-ті із яких в теперішній час проводиться промисловий видобуток і збагачення [1]. Основні запаси зосереджені у формі рудних розсипів Малишевського і Іршанського родовищ. Ільменітові концентрати, які одержані з цих родовищ відрізняються своїм мінералогичним складом і, відповідно, хімічними властивостями. Достовірно доказано, наприклад, що переробка ільменітового концентрату Малишевського родовища сульфатним способом розкриття навіть при використанні найбільш "жорстких" умовах сульфатизації (масове співвідношення ільменіт/сульфатна кислота = 1/(1,65÷2), температура до 200°С, концентрація кислоти 85…94%) не дозволяє в достатній мірі розкривати вихідний рудний матеріал [2]. Це приводить до відносно низького ступеню використання сировини, зниженню загальної ефективності виробництва і відносно низьким показникам якості готового продукту.

Основною причиною низької розкривності ільменіту Малишевського родовища вважається високий ступінь його змінності. Як відомо, ільменіт можна поділити на дві категорії за ступенем змінності: незмінений ільменіт з мольним співвідношенням FeO/Fe2O3 > 1 та змінений ільменіт з співвідношенням FeO/Fe2O3 < 1. Вважається, що при тривалому вивітрюванні руди за рахунок окиснення двовалентного феруму і його винесення відбувається збагачення ільменіту титаном. Вміст ТіО2 в таких ільменітах досягає 60…65 % мас. й вище, що робить їх непридатними для сульфатного способу виробництва діоксида титану.

Аналіз літературних даних показує, що причини, які визначають низьку розчинність зміненого ільменіту в концентрованій сульфатній кислоті, дотепер залишаються дискусійними і тому потребують проведення додаткових досліджень. Складність експериментального дослідження процесу кислотної переробки ільменітових руд (висока температура, агресійне середовище) обумовлюють актуальність розробки його математичної моделі. Дослідження на моделі дозволять спрогнозувати вибір оптимальних експериментальних умов проведення процесу сульфатизації та мінімізувати кількість дослідів для отримання таких даних.

Таким чином, мета нашої роботи полягала в розробці математичної моделі та визначенні оптимальних умов проведення процесу сульфатизації.

Методика експерименту В експериментах використовували ільменітовий концентрат Малишевського

родовища наступного хімічного складу: 95


Элемент Ti Fe Mg Mn Cr P V Al Si Ca O ɷ, мас.% 41,04 19,90 0,54 0,19 0,10 0,08 0,12 0,42 0,37 0,04 37,19

Подрібнення ільменітового концентрату проводили в барабанному млині при наступних умовах: маса зразка − 100 г, маса циліндричних перемелюючих тіл із цирконієвої кераміки – 3 кг, їх розмір – 40х40 мм, об’єм контейнера – 2 л, швидкість обертів – 600 об/хв., процес помолу – сухий.

Експерименти по сульфатизації проводили в регламентних умовах ВАТ "Сумихімпром": масове співвідношення ільменіт/сульфатна кислота = 1/(1,65…2), початкова концентрація сульфатної кислоти 85…94 %, температура 100…200°С. Після сульфатизації реакційну суміш кількісно переносили до мірної колби, змиваючи розчином 5 %-ної сульфатної кислоти, нагрітої до 70…80°С для запобігання гідролізу сполук титана. Після центрифугування вміст титану в фільтраті визначали фотометрично у формі пероксидного комплексу при довжині хвилі 410 нм з використанням спектрофотометра СФ-46. Присутність феруму маскували фосфорною кислотою. Ступінь вилучення титану розраховували як відношення маси діоксиду титану у розчині та маси діоксиду титану в ільменітовому концентраті (45 мас.%). Діоксид титану в рутильній формі (23,5 % мас.) розглядали як баластову речовину із-за її нерозчинності в сульфатній кислоті [2,3] і тому в розрахунках не враховували.

Результати досліджень та їх обговорення На рис.1 представлено приклад кінетичної кривої для сульфатизації

подрібненого ільменітового концентрату Малишевського родовища при температурі 100°С з використанням 85%-ної сульфатної кислоти.

Встановлено, що залежності Х(t) мають форму випуклих кривих, а з моменту затвердіння реакційної суміші (при Х = 15%) стають практично лінійними, що, очевидно, пов’язано з дифузійним гальмуванням процесу.

З метою визначення ймовірних способів оптимізуючої дії на процес сульфатизації представляло інтерес визначити природу лімітуючих стадій процесу. Для аналізу одержаних кінетичних даних використовували різні рівняння, які застосовуються для опису топохімічних реакцій: Яндера, анти-Яндера, Гинстлинга–Броунштейна, Журавлева–Лесохіна–Темпельмана, Єрофєєва–Авраамі, “стискаючої сфери” та ін. [4].

96


Рис.1. Залежність ступеню вилучення титану від часу (t = 1000С, ω(H2SO4) = 85 %, фракція частинок 40 мкм, масове співвідношення Т:Р = 1:2, пунктирною лінією показано ступінь

перетворення, при якому відбувається затвердіння реакційної суміші)

Статична обробка одержаних даних по дисперсійному співвідношенню Фішера при рівні значимості 0,05 показала, що гіпотеза лінійності може бути прийнята для більшості відомих рівнянь, однак значення їх коефіцієнтів кореляції суттєво різняться. Найкращі результати при описі швидкості сульфатнокислотного розкладання ільменіту отримані за рівняннями моделі «стискаючої сфери». На рис.2 показані експериментальні дані для процесу сульфатизації в 85 % сульфатній кислоті при температурі 100°С в координатах цих рівнянь.

Рис.2. Залежність ступеню вилучення титану від часу в координатах рівнянь моделі

«стискаючої сфери»: 1 – лімітуюча стадія хімічної реакції; 2 – лімітуюча стадія одномірної дифузії

97


Згідно із проведеними розрахунками, початкова ділянка кривої X(t) до моменту утворення плаву щонайкраще описується кінетичним рівнянням моделі «стискаючої сфери» з лімітуючою стадією хімічної реакції (R2 = 0,9866):

3/1)X1(1kt −−= , (1) де k – константа швидкості. Лінійні ділянки кривих X(t), які спостерігаються після затвердіння реакційної

суміші, добре описуються рівнянням одномірної дифузії (R2 = 0,9927): Xkt = .

(2) Слід зазначити, що експерименти по сульфатизації проводили в умовах, які

наближаються до регламентних умов ВАТ "Сумихімпром", згідно яких масове співвідношення ільменіт/сульфатна кислота складає 1/(1,65…2) і реакційну суміш не піддають перемішуванню в зв’язку з її великою в’язкістю і швидкою кристалізацією. На нашу думку, встановлений нами факт, що на початкових стадіях процесу навіть за відсутності перемішування реакційної суміші його лімітуючою стадією являється не дифузія, а хімічна реакція, добре пояснюється високою концентрацією сульфатної кислоти і високим масовим співвідношенням Т:Р = 1:2. Можна припустити, що швидкість дифузії іонів гідрогену (наприклад, по естафетному механізму між молекулами кислоти і води) в зону реакції через приповерхневий шар розчину настільки велика, що їх концентрація на поверхні твердого реагенту залишається практично постійною. Тому найбільш повільною стадією гетерогенного процесу в цьому випадку являється стадія хімічної реакції. Після затвердіння реакційної суміші в наближенні моделі гетерогенного процесу із шаром інертного продукту реакції на поверхні твердого реагенту слід прийняти, що товщина цього шару стає нескінченно великою. Тому модель із шаром інертного продукту стає непридатною. По суті, в цьому випадку слід розглядати не дифузію реагентів через шар інертного продукту, а дифузію до поверхні частинок твердого реагенту із об’єму квазігомогенного середовища плаву. З цієї точки зору рівняння дифузії (2) добре передає фізичний зміст процесу. Очевидно, що швидкість дифузії навіть іонів гідрогену в твердій фазі плаву значно менше, ніж в розчині сульфатної кислоти, що й обумовлює зміну режиму процесу сульфатизації в момент затвердіння реакційної суміші.

Висновки Таким чином, процес сульфатизації ільменітового концентрату слід розглядати

як двостадійний. На першій стадії прискорення процесу можливе при збільшенні концентрації сульфатної кислоти, температури і питомої поверхні рудної сировини. На другій стадії процесу температура не має такого великого значення, так як енергія активації дифузійного процесу менша енергії активації хімічної реакції. Інтенсифікувати процес на цій стадії за рахунок перемішування (тобто збільшення коефіцієнта масопереносу) також не представляється можливим. Для цієї стадії практично можливі тільки два способи інтенсифікації – зменшення розміру рудних частинок і застосування по можливості найбільш концентрованих розчинів сульфатної кислоти. 98


ЛІТЕРАТУРА 1. Губин Г.В., Олейник Т.А., Татаринов Ф.Г. Современное состояние мирового и

внутреннего рынка титана // Разработка рудных месторождений: труды КГТУ. – 2006. – Вып. 90. – С. 100-105.

2. Скомороха В.Н., Зареченный В.Г., Воробьева И.П., Вакал С.В. Производство двуокиси титана пигментной сульфатным способом // Сумы: АТЗТ "Арсенал-Пресс". – 2002. – 204 с.

3. Mehdilo A., Irannajad M. Effects of mineralogical and textural characteristics of ilmenite concentrate on synthetic rutile production // Arabian Journal of Geosciences. – 2012. – Vol.6. – Iss.10. – P. 1-12.

4. Dickinson C.F., Heal G.R. Solid−liquid diffusion controlled rate equations // Thermochimica Acta. − 1999. − Vol.340-341. – P.89-103.

УДК 631.841 ИССЛЕДОВАНИЕ ПЕРЕРАБОТКИ НИЗКОСОРТНЫХ ФОСФОРИТОВ В КОМПЛЕКСНЫЕ УДОБРЕНИЯ С ПРИМЕНЕНИЕМ КАРБАМИДА Савенков А. С., Белогур И.С., Вецнер Ю.И. ДОСЛІДЖЕННЯ ПЕРЕРОБКИ НИЗЬКОСОРТНИХ ФОСФОРИТІВ В КОМПЛЕКСНІ ДОБРИВА З ВИКОРИСТАННЯМ КАРБАМІДУ Савенков А.С., Білогур І.С., Вецнер Ю.І. STUDY OF PROCESSING OF LOW-GRADE ROCK PHOSPHATE IN COMPLEX FERTILIZERS USING UREA Savenkov A., Bilohur I., Vetsner Yu. Национальный технический университет «ХПИ», г. Харков, Украина [email protected]

Запропоновано переробляти низькоякісне фосфоровмісну сировину в комплексні добрива шляхом введення карбаміду в розчин отриманого після розкладанням нітратною кислотою. Розглянутий термодинамічний і кінетичний аналіз взаємодії карбаміду з компонентами розчину і розраховані швидкість реакції, енергія активації.

Ключові слова: фосфорит, нітратна кислота, карбамід, кінетика, термодинаміка, швидкість реакції

Предложено перерабатывать низкокачественное фосфорсодержащее сырье в

комплексные удобрения путем введения карбамида в раствор полученного разложением азотной кислотой. Рассмотренный термодинамический и кинетический анализ взаимодействия карбамида с компонентами раствора и рассчитаны скорость реакции, энергия активация.

Ключевые слова: фосфорит, азотная кислота, карбамид, кинетика, термодинамика, скорость реакции 99



Proposed process low-quality raw materials in the phosphorus compound fertilizers by

introducing nitric acid solution urea. Consideration of the thermodynamic and kinetic analysis this process makes it possible to reproduce the interaction mechanism urea, nitric acid decomposition products and calculated the rate of reaction, energy of activation for a given composition of fertilizers.

Keywords: phosphorite, nitric acid, urea, kinetics, thermodynamics, reaction rate В Украине достаточно большие запасы низкосортного фосфорсодержащего

сырья с концентрацией Р2О5 5-10% [1, 2]. В настоящее время большое внимание уделяется изысканию технологических основ комплексной переработки низкосортного фосфорсодержащего сырья, такого как фосфат - глауконитовые концентраты, карбонат - силикатные руды и т.д., из которых могут быть получены: различные виды удобрений.

В кислотных способах переработки низкокачественных фосфорсодержащих руд обычно используют серную и азотную кислоты, которые позволяют относительно просто осуществить, селективное разделение твердой составляющей и раствора уже на стадии кислотной обработки руды, что является своего рода химическим обогащением бедной фосфорной руды.

Для изучения системы АКВ-СО(NH2) взята азотно-кислотная вытяжка (АКВ) полученная после разложения низкосортного сырья Харьковско - Донецкой гряды азотной кислотой. Сырье имеет следующий состав (% масс.): SiO2 29,0–37,2; Al2O3 3,39–6,36; Fe2O3 3,36–8,08; TiO2 0,20–0,38; CaO 22,1–32,5; MgO 0,47– 1,30; P2O5 6,8–8,4; Na2O 0,06–0,13; K2O 0,51–1,93; F 0,76–0,91.

Минеральный состав, следующий (% мас.): карбонатгидроксилапатит [Са6(РО4)2(СО3)2(ОН)2] – 3-5; фторапатит [Са5(РО4)3F] – 27-29; карбонат [СаСО3] – 21-23; магнезит [MgCO3] – 0,5-0,9; глауконит [K2O·Al2O3·MgO·CaO·Fe2O3·4SiO2·6H2О] – 13,0-15,0; полевые шпаты [K2O·Na2O· Al2O3·6SiO2] – 0,8-1,0; нефелин [NaAlSiО4· KAlSiО4] – 1,9-2,1; лимонит [Fe2(OH)6·Fe2O3] – 0,4-0,6; кварц [SiО2 ] – 26-28 [3, 4].

Для разложения низкосортных фосфоритов наиболее перспективна азотная кислота повышенной концентрацией, которая необходима для извлечения глауконитовой составляющей.

В результате переработки исходного сырья получена азотно-кислотная вытяжка (АКВ), которая имеет следующий состав (% масс.): HNO3 – 4,51, H3PO4 – 12,45, Ca(NO3)2 – 45,95, (Fe, Al)NO3 – 4,26, (Mg, Na, K)NO3 – 2,24, H2SiF6 – 0,34, H2O – 30,25.

Технологические параметры разложения сырья: температура 40…60°С, концентрация HNO3 54…58% и норма 110…120%, время разложения ~30 мин, перемешивания реакционной массы составляет 80-250 об/мин. Согласно разработанной технологии при азотно-кислотной переработке из 1т фосфат-глауконитового концентрата можно получить 1,7 т NPСа- удобрения [1].

Для получения удобрений с АКВ был использован карбамид в качестве осадителя Ca(NO3)2, норма которого должна быть в пределах 20…25%. В разработанном удобрении содержание нитрата кальция (38…45% в исходном растворе) в пересчете на СаО составляет 16,3…20,5%. Наличие такого количества ионов кальция негативно сказывается на готовом продукте: повышенная слеживаемость.

100


Для этого рассмотрен термодинамический анализ многокомпонентной системы CO(NH2)2–АКВ [2,3]. Перед проведением исследования проведен термодинамический анализ равновесного состава реагентов, и установлены маршруты реакций взаимодействия карбамида с азотно-кислотной вытяжкой, в интервале температур 25…100°С. Наиболее вероятны следующие реакции:

CO(NH2)2 + HNO3 ↔ CO(NH2)2·HNO3, (ΔG = -119,2 ÷ -133,2)

(1)

CO(NH2)2 + H3PO4 ↔ CO(NH2)2·H3PO4, (ΔG = -233,2 ÷ -247,2)

(2)

Сa(NO3)2 + 2 H3PO4 + 2 CO(NH2)2 ↔

↔ Ca(H2PO4)2 + 2 CO(NH2)2·HNO3, (ΔG = -190,4 ÷ -212,3)

(3)

Сa(NO3)2 +2 CO(NH2)2·H3PO4↔

↔Ca(H2PO4)2 + 2 CO(NH2)2·HNO3, (ΔG = -13,6 ÷ -16,2)

(4)

Сa(NO3)2 + H3PO4 + 2 CO(NH2)2 ↔

↔ CaHPO4 + 2 CO(NH2)2·HNO3, (ΔG = -197,4 ÷ -225,5)

(5)

Ca(H2PO4)2 + Сa(NO3)2 + 2 CO(NH2)2 ↔

↔ 2 CaHPO4 + 2 CO(NH2)2·HNO3, (ΔG = -204,5 ÷ -238,7)

(6)

Сa(NO3)2 + H3PO4 + 5 CO(NH2)2 ↔ (ΔG = -2486,1 ÷ -2594,4)

↔ Ca(NO3)2·4CO(NH2)2 + 2 CO(NH2)2·H3PO4,

(7)

Ca(H2PO4)2 + 2 CO(NH2)2·HNO3 + 4 CO(NH2)2 ↔ (ΔG = -599,6 ÷ -663,3)

↔ Ca(NO3)2·4CO(NH2)2 + 2 CO(NH2)2·H3PO4,

(8)

CaHPO4 + 2 CO(NH2)2·HNO3 + 3 CO(NH2)2 ↔ (ΔG = -359,4 ÷ -403,0)

↔ Ca(NO3)2·4CO(NH2)2 + CO(NH2)2·H3PO4.

(9)

Наиболее важными реакциями есть реакция (2) для образования фосфата карбамида и реакция (7) образования комплекса тетракарбамидкальцийнитрата. Они являются главными составляющими исследуемого удобрения. Рассчитано значение

k2

k3

k5

k6

k7

k8

k9

k4

k1

101


константы равновесия, вычислена степень превращения и предложены технологические параметры.

Проведены термодинамические исследования растворимости веществ Ca(H2PO4)2, CaHPO4, CO(NH2)2·HNO3 с учетом процессов гидролиза ионов кальция и фосфатов-ионов. Выявлено, что в зависимости от мольного соотношения (H) CO(NH2)2:H3PO4 при взаимодействии АКВ с карбамидом образуется суспензия, твердая фаза которая имеет следующий состав: при H=(0,5…3):1 – содержит такие вещества CO(NH2)2 HNO3, CaHPO4 и Ca(H2PO4)2, а при H=(4…5):1 – CO(NH2)2 H3PO4, CO(NH2)2 HNO3, Ca(NO3)2 , СO(NH2)2 и Ca(H2PO4)2. Согласно полученным данным при проведении процесса в течение часа: при соотношении (H) CO(NH2)2:H3PO4 = 5:1, температуре процесса 358К, интенсивность перемешивания 120об/мин., степень превращения СаО в твердую фазу составляет 43,9%.

Также при проведении экспериментов на стадии аммонизации, оптимальная величина водородного показателя среды составляет 6,3…7,5, при которой происходит торможения процесса ретроградации фосфорного ангидрида и увеличение содержание усвояемых форм Р2О5 и СаО в продукте соответственно 3,56…4,32 % масс. и 5,82…6,8 % масс. [3, 4].

Одновременно был изучен химизм процессов в системах СO(NH2)2–Ca(NO3)2–H2O и CO(NH2)2–NH4NО3–NH3–H2O.

Согласно полученным данным в бинарной системе СO(NH2)2–Ca(NO3)2–H2O существуют соли в жидкой фазе в двух видах при 25ºС: если Ca(NO3)2 – 18,19 масс.% и СO(NH2)2 – 60,51 масс.% в твердой фазе образуется СO(NH2)2+Ca(NO3)2·4СO(NH2)2; если Ca(NO3)2 – 60,18 масс.% и СO(NH2)2 – 12,14 масс.% в твердой фазе образуется Ca(NO3)2·4H2O+Ca(NO3)2·4 СO(NH2)2. Путем кристаллизации из раствора может быть выделено соединение Ca(NO3)2·СO(NH2)2·3H2O.

Измеренные данные вязкости и плотности и теплопроводности дают основание полагать, что в растворах имеются комплексы переменного состава. В системе CO(NH2)2–NH4NО3–NH3–H2O растворимость зависит от мольных соотношениях NH3 и (NH3+H2O). Наиболее высокая общая растворимость при 30ºС, 70% NH4OH и m(NH3):m(NH3+H2O)=0.7 составляет 96,7%, из которых 53,4% нитрат аммония. При 0°С и соотношении 0,4…0,5 начинает образовываться комплексные соединения типа NH4NО3·CO(NH2)2·nNH3. При отношении 0,4 твердая фаза соответствует NH4NО3·CO(NH2)2·0,11NH3, при отношении 0,5 – составу NH4NО3 CO(NH2)2·0,25NH3.

Для установления кинетических параметров азотно-кислотной вытяжки с карбамидом проведен анализ полученных общих и покомпонентных кинетических кривых на основе экспериментальных данных.

Для создания кинетической модели использовали химические уравнения (1-9), которые приведены выше. Система дифференциальных уравнений для описания кинетики процесса взаимодействия карбамида с АКВ имеет следующий вид:

9 6 91 2 1 4 4 1 1

9 6 3 7 3 94 1 1 1 4 1

2 21 1 2 2 1 4 5 9 4 1 6 6 9 1

7 9 4 1 8 6 3 1 9 7 3 1 3 9 4 1

( ( ) ) n n nn n n n n n n

n n n n n nn n n n n n

d CO NH k y y k y y k y y y k y y yd

k y y y k y y y k y y y k y y y

= − ⋅ ⋅ − ⋅ ⋅ − ⋅ ⋅ ⋅ − ⋅ ⋅ ⋅ −

− ⋅ ⋅ ⋅ − ⋅ ⋅ ⋅ − ⋅ ⋅ ⋅ − ⋅ ⋅ ⋅t

(10)

1 231 1 2

( ) ,n nd HNO k y ydt

= − ⋅ ⋅ (11)

102


9 9 94 1 4 1 4 1 4 13 42 4 1 3 9 4 1 5 9 4 1 7 4 9 1

( ) ,n n nn n n n n n n nd H PO k y y k y y y k y y y k y y ydt

= − ⋅ ⋅ − ⋅ ⋅ ⋅ − ⋅ ⋅ ⋅ − ⋅ ⋅ ⋅ (12)

9 9 52 1 4 1

9 6 9 6 3 7 34 1 1 1 1

3 2 31 2 1 3 9 4 1 4 9 5

5 9 4 1 6 6 9 1 8 6 3 1 9 7 3 1

(( ) )

,

n n nn n n n

n n n n n n nn n n n n

d CaNO HNO k y y k y y y k y yd

k y y y k y y y k y y y k y y yt⋅

= ⋅ ⋅ + ⋅ ⋅ ⋅ + ⋅ ⋅ +

+ ⋅ ⋅ ⋅ + ⋅ ⋅ ⋅ + ⋅ ⋅ ⋅ + ⋅ ⋅ ⋅

(13)

9 6 31 4 4 1

7 3 9 31 1

2 2 3 42 1 4 7 9 4 8 6 3 1

9 7 3 1 4 9 3 1

( ( ) )

,

n n nn n n n

n n n nn n

d CO NH H PO k y y k y y k y y yd

k y y y k y y yt⋅

= − ⋅ ⋅ − ⋅ ⋅ + ⋅ ⋅ ⋅ +

− ⋅ ⋅ ⋅ − ⋅ ⋅ ⋅

(14)

9 9 5 6 94 1 1

6 3 1

2 4 23 9 4 1 4 9 5 6 6 9 1

8 6 3 1

( ( ) )

,

n n n n nn n n

n n n

d Ca H PO k y y y k y y k y y yd

k y y yt

= ⋅ ⋅ ⋅ + ⋅ ⋅ − ⋅ ⋅ ⋅ −

− ⋅ ⋅ ⋅

(15)

9 9 6 7 34 1 1 145 9 4 1 6 9 1 6 9 7 3 1

( ) ,n n n n nn n n nd CaHPO k y y y k y y y k y y ydt

= ⋅ ⋅ ⋅ + ⋅ ⋅ ⋅ − ⋅ ⋅ ⋅ (16)

9 6 3 7 34 1 1 13 2 2 27 9 4 1 8 6 3 1 9 7 3 1

(( ) 4 ( ) ) ,n n n n nn n n nd CaNO CO NH k y y y k y y y k y y ydt⋅

= ⋅ ⋅ ⋅ − ⋅ ⋅ ⋅ + ⋅ ⋅ ⋅ (17)

9 9 5 94 1 4 1

6 9 91 4 1

3 23 9 4 1 4 9 5 5 9 4 1

6 6 9 1 7 9 4 1

(( ) )

.

n n n nn n n n

n n nn n n

d CaNO k y y y k y y k y y yd

k y y y k y y yt

= − ⋅ ⋅ ⋅ − ⋅ ⋅ − ⋅ ⋅ ⋅ −

− ⋅ ⋅ ⋅ − ⋅ ⋅ ⋅

(18)

где у1, у2, у4, у9 – концентрация CO(NH2)2, HNO3, H3PO4, Ca(NO3)2, соответственно, в растворе, моль/л; у3, у5, у6, у7, у8, – концентрация CO(NH2)2·HNO3, CO(NH2)2·H3PO4, Ca(H2PO4)2, CaHPO4, Ca(NO3)2·4CO(NH2)2, соответственно, в растворе, моль/л; n1…n9 – порядок реакции по отношению компоненту; k1…k9 – константа реакции соответственно маршруту.

Систему уравнений (10–18) решали численным методом Рунге-Кутта при соотношении начальных условиях проведения реакций (концентрация реагентов, температура, время взаимодействия, степень перемешивания). С помощью полученных степеней превращения Ca(NO3)2 определялись константы скорости, согласно соответствующему маршруту: k1 ÷ k9. Полученная кинетическая модель и рассчитанные константы скорости позволили рассчитать технологические параметры процесса взаимодействия карбамида с азотно-кислотной вытяжкой. Наибольшая энергия активации (Е) при k2 равная 33,4 кДж/моль, что соответствует уравнению (2), то есть лимитирующей стадией является образование фосфата карбамида, которое происходит в кинетической области.

Установлено, что на степень превращения Ca(NO3)2, при взаимодействии карбамида с азотно-кислотной вытяжкой, полученной после обработки низкосортного сырья азотной кислотой, влияет время взаимодействия, особенно впервые 10…30 мин., после чего процесс замедляется и наблюдается насыщение раствора, образованные по маршрутам продуктами реакции [5].

Адекватность данной модели представлена на рис. 1 (степень превращения CO(NH2)2) и рис. 2 (степень превращения P2O5), и составляет 1…2 %.

103


Выводы Разработанная математическая модель процесса позволяет рассчитать процесс

взаимодействия карбамида с азотно-кислотной вытяжкой в широком интервале технологических параметров. Исследования закономерностей этого процесса может быть использовано для разработки технологии получения комплексного удобрения на основе азотно-кислотного разложения с использованием карбамида.

Литература 1. Технология переработки фосфоритов Украины / И.С. Белогур, И.М. Рыщенко, А.С. Савенков, Ю.И. Вецнер // Вісник НТУ «ХПІ». – Харків: НТУ “ХПІ”. – 2007. – 9. – С. 125-128. 2. Термодинамическая оценка процесса взаимодействия карбамида с продуктами азотнокислотного разложения низкосортного фосфорита в технологии NP-удобрений / Вецнер Ю.И., Савенков А.С., Белогур И.С. // Вопросы химии и химической технологии – 2014. – 1. – С. 95-97. 3. Комплексні добрива iз збіднених фосфоритів. Створення технологій отримання / Вецнер Ю.І., Савенков А.С., Білогур І.С. // Хімічна промисловість України. – Київ: «ДІА». – 2014. – 5. – С. 65-67. 4. Дослідження взаємодії карбаміду з азотно-кислотною витяжкою із низькосортних фосфоритів / Вецнер Ю.І., Савенков А.С., Білогур І.С., Рищенко І.М. // Хімічна промисловість України. – Київ: «ДІА». – 2015. – 4. – С. 6-8. 5. Комп'ютерне моделювання термодинаміки стадії зниження кальцію із азотно кислотної витяжки в фосфоровмісних добривах / Вецнер Ю.І., Савенков А.С., Білогур І.С., Борисович В.С., Ніколенко Н.В. // Комп'ютерне моделювання в хімії, технологіях і системах сталого розвитку — КМХТ-2014: Збірник наукових статей Четвертої міжнар. наук.-практ. конф. - Київ: НТУУ “КПІ”. – 2014. – С. 36-41.

104


УДК 621.002:661.666 МОДЕЛЮВАННЯ ПРОЦЕСУ УЩІЛЬНЕННЯ ПОРИСТОЇ СТРУКТУРИ ВУГЛЕЦЕВИХ КОМПОЗИЦІЙНИХ МАТЕРАЛІВ З УРАХУВАННЯМ РОЗПОДІОУ ПОР ЗА ВЕЛИЧИНОЮ ДІАМЕТРА Скачков В.О., Іванов В.І., Нестеренко Т.М., Бережна О.Р., Мосейко Ю.В. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА УПЛОТНЕНИЯ ПОРИСТОЙ СТРУКТУРЫ УГЛЕРОДНЫХ КОМПОЗИЦИОННЫХ МАТЕРИАЛОВ С УЧЕТОМ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ПОР ПО ВЕЛИЧИНЕ ДИАМЕТРА Скачков В.А., Иванов В.И., Нестеренко Т.Н., Бережная О.Р., Мосейко Ю.В. MODELING OF COMPACTION PROCESS FOR POROUS STRUCTURE OF CARBON COMPOSITE MATERIALS WITH ACCOUNTING OF DISTRIBUTION FOR PORES ON DIAMETER SIZE Skachkov V., Ivanov V., Nesterenko T., Berezhnaya О., Mosejko Yu. Запорожская государственная инженерная академия г. Запорожье, Украина, [email protected]

Виконано моделювання процесу ущільнення пористої структури вуглецевих композиційних матеріалів у робочому об’ємі плоского реактора. Запропонована методика розрахунку передбачає визначення розподілу концентрації реакційного газу за довжиною реактора з урахуванням його доставляння до нагрітих поверхонь і подальшої дифузії в пористу структуру ущільнюваних композиційних матеріалів.

Ключові слова: вуглецеві композиційні матеріали, плоский реактор, пориста структура, ущільнення, моделювання

Выполнено моделирование процесса уплотнения пористой структуры углеродных композиционных материалов в рабочем объеме плоского реактора. Предложенная методика расчета предусматривает определение распределения концентрации реакционного газа по длине реактора с учетом его доставки к нагретым поверхностям и последующей диффузии в пористую структуру уплотняемых композиционных материалов.

Ключевые слова: углеродные композиционные материалы, плоский реактор, пориста структура, уплотнение, моделирование

Modeling of compaction process of porous structure of carbon composite materials in the working volume of flat reactor is made. Proposed calculation methodology involves determination of distribution of reaction gas concentration along reactor length taking into account its delivery to heated surfaces and subsequent diffusion in porous structure of sealed composite materials.

Keywords: carbon composite materials, flat reactor, a porous structure, compaction, modeling

105



Вступ Поширення галузі застосування вуглецевих композиційних матеріалів

визначається їх собівартістю, яка, в свою чергу, залежить від зниження енерговитрат на їх виробництво. Так, зниження температури ущільнення пористої структури вуглецевих композиційних матеріалів до 600-700 ºС під час використання зріджених газів дозволяє знайти підхід до проблеми енергозбереження [1].

Питання ущільнення пористої структури вуглецевих композиційних матеріалів розглянуто у роботах [2-4]. Проте в роботах [2,4] не подано реальну структуру пор цих матеріалів і не оцінено вплив її на процес ущільнення. У роботі [3] зроблено спробу врахувати пористу структуру під час ущільнення вуглецевих композиційних матеріалів, яку представляли ефективною пористістю з характерним радіусом усередненої пори.

Постановка завдання Завданням досліджень є моделювання даного процесу та розробка методики

розрахунків процесу ущільнення вуглецевих композиційних матеріалів у плоскому реакторі з урахуванням дифузії реакційного газу до реальної пористої структури за умов ізотермічного нагрівання.

Основна частина досліджень Відомо, що реальна пориста структура вуглецевих композиційних матеріалів

представляється порограмою з розподілом ефективного радіусу пор у межах від декількох нанометрів до декількох сотень мікрометрів. Точніше обчислення процесів ущільнення реальних конструкцій з вуглецевих композиційних матеріалів спричинює необхідність врахування у розрахунковій моделі реальної структури їх пористого об'єму.

Диференціальне рівняння перенесення реакційного газу дифузією в модельній порі з ефективним радіусом r за умов його розкладання на поверхні пори записують як [3]:

2

2

2d C k Cd r D

= ⋅⋅

, (1)

де C – концентрація реакційного газу; – координата за довжиною пори; k – константа швидкості розкладання реакційного газу на нагрітій поверхні; D – коефіцієнт дифузії у порі.

Граничні умови для рівняння (1) мають вид:

00ÏC C

==

; (2)

0h

dCd =

=

, (3)

де 0ÏC – концентрація реакційного газу біля входу до пори; h – половина товщини

( 2h ) стінки композиційного матеріалу. Вирішення рівняння (1) з урахуванням умов (2) і (3) записують як

( ) ( )( )

( )( )0

exp exp1 exp 2 1 exp 2

Ï z zC C

z h z h ⋅ − ⋅

= ⋅ + + ⋅ + − ⋅

, (4)

106


де z – корінь характеристичного рівняння, ( )0,52 /z k r D= ⋅ . Розподіл пор у вуглецевих композиційних матеріалах характеризується

порограмою, що має чотири характерні групи [5]: – перша група пор розподілена у діапазоні розмірів ефективних радіусів від

0,001 до 0,03 мкм; – друга група - в діапазоні 0,03-2,50 мкм; – третя група - в діапазоні 2,50-10,0 мкм; – четверта група - в діапазоні 10-200 мкм.

Частка пор першої групи складає 38 %, другої групи – 32 %, третьої – 19 % і четвертої – 11 %.

У об'ємі проточного реактора реалізуються два дифузійні потоки реакційного газу, один потік спрямовано від центру реактора на його безпористу стінку, другий – на пористу поверхню вуглецевого композиційного матеріалу.

Потік на безпористу поверхню реактора можна визначити методом рівнодоступних поверхонь Франк-Каменецького [6]. У цьому разі концентрацію реакційного газу на поверхні реактора 0

PC обчислюють за формулою

00

CP CC

kb⋅

=b+

, (5)

де C0C – концентрація реакційного газу в центрі реактора; b – константа швидкості

дифузії. На поверхні вуглецевого композиційного матеріалу реакційний газ

розкладається на безпористих ділянках, дифундує у пори з осадженням піролітичного вуглецю на їх поверхні.

Тоді концентрацію реакційного газу на пористій поверхні вуглецевих композиційних матеріалів 0

ÏC визначають як

( )0

11

ÏN

n n ii

ÑCk q q

=

b ⋅= b + ⋅ − + ⋅p⋅ Ω

∑ , (6)

де nq – пористість поверхні вуглецевого композиційного матеріалу;

( ) ( )( ) ( )

2 exp 2 exp 22 exp 2 exp 2

i ii i i i i

i i

z h z hr D z p

z h z h − ⋅ − ⋅

Ω = ⋅ ⋅ ⋅ ⋅ + ⋅ + − ⋅ ; ir , ip – середній ефективний радіус і

відносна частка i -ої характерної групи пористої структури композиційного матеріалу, відповідно; N – кількість характерних груп пор.

Розглядали плоский реактор шириною pb і довжиною L , в центрі якого, між бічними стінками розташовували плоску пластину вуглецевого композиційного матеріалу шириною nb і товщиною 2h . Реакційний газ (пропан) рівномірно обтікає пластину з обох боків, дифундує на поверхню стінок реактора та пластини. Стінки реактора та пластина нагріті до постійної температури T , за якої пропан розкладається на нагрітих поверхнях з відкладенням твердого осаду, – піролітичного вуглецю - відповідно до рівняння

3 8 23 4k

Ñ H C H⇒ + , (7)

107


де k – константа швидкості розкладання пропану ( 3 8C H ) у рівнянні (7), яку задають у вигляді співвідношення Ареніуса.

Диференціальне рівняння перенесення реакційного газу за довжиною плоского реактора з урахуванням його розкладання можна записати як

( )

( )1

1

p nN

n n ii

bd C U bk Cdx k k q q

=

⋅

= − ⋅b ⋅ ⋅ + b + b + ⋅ − + ⋅ p ⋅ Ω

∑ , (8)

де U – швидкість течії реакційного газу за довжиною реактора; x - координата, що спрямована за довжиною реактора.

З рівняння (7) виходить:

( )3 8

3 81Ñ H

C H âõC C= ⋅ −a ;

3 8

24C H

H âõC C= ⋅ a ; (9)

( )1 3âõU U= ⋅ + a ,

де 83HСвхС – концентрація пропану на вході до реактора; a – питома міра розкладання

пропану за довжиною реактора. З урахуванням співвідношень (9) рівняння (8) має вид:

( )

( )1

2 1 30

1 1

p nN

âõn n i

i

bd k bdx U k k q q

=

− a a ⋅b

⋅ + ⋅ + = − a b + b + ⋅ − + ⋅ p ⋅ Ω

∑

. (10)

Рівняння (10) задає міру розкладання пропану за довжиною реактора, яка враховує процеси осадження піролітичного вуглецю на стінках реактора та у пористій структурі пластини вуглецевого композиційного матеріалу.

Після розділення змінних параметрів у рівнянні (10) та інтегрування його лівої частини від 0 до a , а правої частини – від 0 до x , з урахуванням малого значення питомої міри розкладання пропану рівняння можна записати

( ) ( )0,50,25 1 8 1x x a = + γ ⋅ − . (11)

Під час визначення величини константи швидкості дифузії b знаходили дослідним шляхом швидкість виходу реакційних газів âèõU та обчислювали граничну міру розкладання пропану на виході з реактора

( ) 1 13

âõ

âèõ

ULU

a = ⋅ −

. (12)

Після підставляння співвідношення (12) до рівняння (11) для x L= з урахуванням змінних параметрів, що входять у рівняння (10), можна записати 108


( )2 0,5Q Q Gb + + − , (13)

де

p n

V k FGV b b

⋅ ⋅=

− − ;

( ) 24 1 18

âõUV

k L a + − =

⋅ .

Співвідношення (13) дозволяє визначити константу швидкості дифузії пропану від центра реактора до поверхні розкладання.

Висновки Виконано математичне моделювання та розроблено методику обчислення

розподілу концентрації реакційного газу за довжиною плоского реактора з урахуванням його доставляння до нагрітих поверхонь, наступної дифузії у пористу структуру вуглецевих композиційних матеріалів і розкладання реакційного газу з осадженням піролітичного вуглецю.

Література 1. Скачков В. А. Определение кинетических параметров процесса осаждения

пиролитического углерода / В. А. Скачков, Р. А. Шаповалов, В. И. Иванов // Металлургия (Научные труды ЗГИА). – Запорожье: ЗГИА, 2000. – Вып. 3. – С. 52-55.

2. Колесников С. А. Уплотнение углеродных заготовок путем пиролиза газа в промышленных печах / С. А. Колесников, В. И. Костиков, А. М. Васильева // Химия твердого топлива. – 1991. – . 6. – С. 114-122.

3. Математические модели процессов температурной обработки и уплотнения в производстве углеродных композиционных материалов / В. А. Скачков, В. Д. Карпенко, В. И. Иванов, Е. В. Скачков // Вопросы атомной науки и техники. – Харьков: 1999. – Вып. 4 (76). – С. 3-12.

4. Гурин В. А. Исследование газофазного уплотнения пироуглеродом пористых сред методом радиально движущейся зоны пиролиза / В. А. Гурин, И. В. Гурин, С. Г. Фурсов // Вопросы атомной науки и техники. – Харьков: 1999. – Вып. 4 (76). – С. 32-45.

5. Байгушев В. В. Технология производства композиционных углерод-углеродных материалов электротермического назначения. Диссертация кандидата техн. наук: / Владимир Владимирович Байгушев. – Днепропетровск, 2006. – 140 с.

6. Франк-Каменецкий Д. А. Диффузия и теплопередача в химической кинетике / Д. А. Франк-Каменецкий. – М.: Наука, 1967. – 491 с.

109


УДК 678.742.23 МОДЕЛЮВАННЯ РЕАКТОРА ТА СХЕМИ ОТРИМАННЯ ПОЛІЕТИЛЕНУ ВИСОКОГО ТИСКУ БЕЗПЕРЕРВНИМ МЕТОДОМ Бугаєва Л.М., Безносик Ю.О., Ткач В.В., Ілляшенко К.А. МОДЕЛИРОВАНИЕ РЕАКТОРА И СХЕМИ ПОЛУЧЕНИЯ ПОЛИЭТИЛЕНА ВЫСОКОГО ДАВЛЕНИЯ НЕПРЕРЫВНЫМ МЕТОДОМ Бугаева Л.Н., Безносик Ю.А., Ткач В.В., Ильяшенко Е.А. MODELING OF REAСTOR AND SCHEMES OF HIGH PRESSURE POLYETHYLENE CONTINOUS METHOD Bugaeva L., Beznosyk Yu., Tkach V., Illyashenko K. Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут», [email protected]

В статті розглянуто застосування програм Mathcad та Chemcad для математичного моделювання реактора і технологічної схеми синтезу поліетилену високого тиску.

Ключові слова: комп’ютерне моделювання, математичне моделювання, хімічний реактор, поліетилен, високий тиск, Chemcad, Mathcad

В статье рассмотрено использование программ Mathcad и Chemcad для математического моделирования реактора и технологической схемы синтеза полиэтилена высокого давления.

Ключевые слова: компьютерное моделирование, математическое моделирование, химический реактор, полиэтилен, высокое давление, Chemcad, Mathcad

The article deals with mathematical simulation of reactor and flowsheet for polyethylene synthesis under high pressure by means Chemcad and Mathcad software.

Keywords: computer modeling, mathematical modeling, chemical reactor, high pressure, polyethylene, Chemcad, Mathcad.

Вступ На сьогоднішній день у промисловості існує чотири шляхи отримання

поліетилену, один з яких при високому тиску, а інші три при низькому тиску. Основна перевага поліетилену високого тиску складається в його водостійкості, прозорості та чистоті матеріалів. Виробництво поліетилену високого тиску складається з наступних стадій: стиснення етилену; полімеризація етилену; поділ реакційної суміші і виділення поліетилену; підготовка ініціатора полімеризації [1-4]. Стабілізація, фарбування і грануляція – загальні стадії для поліетилену низької і високої щільності. Отже процес виробництва поліетилену високого тиску можна

110



розбити на наступні стадії: стиснення етилену; полімеризація етилену; розділення реакційної суміші і виділення поліетилену; підготовка ініціатора полімеризації; стабілізація, фарбування і грануляція. Такі стадії можуть бути реалізовані у наступній технологічній схемі (рис. 1):

Рис. 1. Схема полімеризації етилену при високому тиску 1 - ресивер; 2 - компресор проміжного тиску; З - компресор реакційного тиску; 4 – реактор

(трубчастий або автоклавний); 5 - віддільник проміжного тиску; 6, 12 - холодильники; 7, 1З - циклони; 8 - ємність для ініціатора; 9 - дозувальний насос; 10 - віддільник низького тиску; 11 - екструдер; 14 - компресор для рециркулюючого етилену; 15 - ємність для модифікатора; Т –

теплоносій

Моделювання реактора отримання поліетилену високого тиску Основний технологічний елемент безперервної полімеризації етилену при

високому тиску є хімічний реактор. Газ, який підлягає полімеризації, надходить в хімічний реактор з мішалкою при температурі 30-50 ˚С. В якості ініціатора використовують молекулярний кисень. В результаті реакції виділяється багато теплоти, тому обмежимо максимальну температуру величиною 280 ˚С. Ступінь перетворення етилену в реакторі близько 20%. Час перебування реакційної суміші коливається в межах 20-300 с.

В реакторі синтезу поліетилену відбуваються наступні реакції [1,2]: 1. Реакція ініціювання етилена киснем:

С2Н4 + О2 → R* 2. Реакція полімеризації:

С2Н4 + R* → [R-СН2-СН2-]* 3. Реакція обриву ланцюга:

R* + R* ↔ С2Н4 + О2 Кінетичні рівняння, які описують процес полімеризації наступні:

2422 1/ OHCO CCkddC −=t (1)

*4242 2/ RHCHC CCkddC −=t (2)

2$2** 42

3/ OHCRR CCkCkddC +−=t (3) Застосовуя до рівняння (3) метод квазістаціонарних концентрацій [5], знайдемо

концентрацію активного радікала R: 111


02$2* 4

23 =+− OHCR CCkCk

2/12/134 242* / OHCR CCkkC = (4)

Тоді математичну модель реактора ідеального змішування для синтезу поліетилену з урахуванням (1), (2) та (4) можна записати у наступному вигляді:

( )2422@

21

01OHCOO

O CCkCCd

dC−−=

tt (5)

( ) 2/12/302424242

42 1OHCHCHC

HC CCkCCd

dC−−=

tt (6)

Або, запроваджуючі ступінь перетворення по компонентам 00

2222/)( OOOO CCCx −=

0042424242

/)( HCHCHCHC CCCx −= , отримуємо рівняння матеріального балансу по кисню і етилену:

)1()1()(22242

22 01 HCOHC

OO xxCTkx

ddx

−−+−=tt (7)

5.05.100 )1()1()(242

2/1

2

2/1

42

4242OHCOHC

HCHC xxCCTkx

ddx

−−+−=tt

(8)

Константи швидкості витрати ініціатора кисню і витрати мономера описуються наступними залежностями [6]:

−−

+=T

PkTk 6.23677)1000(095.0)ln(exp)( 101

−−

+=T

PkTk 6.15415)1000(1485.0)ln(exp)( 0

де k10=9.7*1020; k0=. 1.2*1014. Нижче приведені результати моделювання динамічного режиму в реакторі, які

отримані в MathCad з використанням функції rkfixed (рис. 6).

Рис. 6. Результати моделювання реактора синтезу полієтилену високого тиску з

використанням функції rkfixed

Як можна бачити (рис. 6), ступінь перетворення етилену зростає, а ступінь перетворення кисню практично не змінюється (реакція нульового порядку), тому що кисень у реактор подають в надлишку з повітря. 112


Для підвищення ступеня перетворення етилену в реакторі, використовують трисекційні реактора перемішування (рис. 7) [1,2]. По вище наведеної моделі, було розраховано ступені перетворення для такого реактора. Результати розрахунку наведені на рис7 (б, в). Цім самим ступінь перетворення етилену становить близько 20%.

а б в

Рис. 7. Схема реактора отримання поліетилену (а) та ступені перетворення етилену (б) та кисню (в) по зонам реактору

Моделювання технологічної схеми отримання поліетилену високого тиску У відповідності із технологічною схемою отримання поліетилену високого

тиску (рис.1) було побудовано відповідну схему в програмі Chemcad (рис. 2). Вибір і розміщення піктограм апаратів виконується в режимі Mode: Flow Sheet

(Режим: Редагування технологічної схеми). При створенні нового завдання перехід в цей режим виконується автоматично. На екран виводиться Main Palette (Основна палітра) (рис. 3). Кожен елемент палітри містить піктограму одного апарату хімічної технології [7,8].

113


Рис. 2. Технологічна схема отримання поліетилену високого тиску у Chemcad

1, 4 – міксер; 3 – реактор; 5, 7, 9, 10 – дільник; 6, 8 – теплообмінник (в круглих комірках вказано номер апарату, а в квадратних комірках – потоку).

Для вибору піктограми апарату треба підвести до неї курсор миші (з'явиться

підказка з назвою піктограми) і клацнути лівою клавішею миші. Курсор набуде вигляду квадрата, який потрібно встановити в робочій області вікна в місце розміщення піктограми апарату і клацанням миші встановити піктограму. Крім основної палітри, для ряду піктограм можна вивести Sub Palletes (Додаткову палітру) з додатковими варіантами піктограм апарату. Її виклик виконується клацанням правої кнопки миші на зображенні піктограми в Main Palette. Вибір потрібної піктограми проводиться аналогічно як для Main Palette.

Розміщення зображень апаратів технологічної схеми починається, як правило, з виставлення піктограми Feed (живлення). Поруч з піктограмою автоматично виставляється її ID (ідентифікаційний номер). Першому апарату присвоюється ID рівний 1, потім номер збільшується в порядку виставлення піктограм. Завершення розміщення зображень апаратів технологічної схеми закінчується виставленням піктограм Product (Продукт) [7].

Побудова технологічної схеми (рис. 2) виконується наступним чином. Перші апарати – це дві піктограми джерела живлення – Feed. Після цього розміщуємо піктограму міксера – Mixer #1. Далі встановлюємо міксер - Mixer #4. Міксер з’єднуємо з реактором Stoichiometric Reactor #3. Наступний крок розмістити дільник – Divider #5, а його підключити до двох апаратів: теплообмінник – Heat Exchanger #6 та до ще одного дільника – Divider #7.

114


Рис. 3. Основна палітра піктограм апаратів Main Palette

Теплообмінник під'єднуємо до дільника – Divider #9, а його до міксера 4 та до

піктограм Product. Цей конур повертає етилен, що не прореагував, до реактора, та виводить зі технологічної схеми низькомолекулярний поліетилен. Після дільника 7, встановлюємо теплообмінник – Heat Exchanger #8, також з нього виводимо продукт – Product, поліетилен на обробку. Із списку знову обираємо піктограму Divider #10, який під'єднуємо до міксера 1, та виводимо з нього продукт – Product.

Наступним етапом є встановлення параметрів потоків. Термодинамічний стан потоку визначається двома параметрами з трьох наступних: температури, тиску і часткою пара; зазвичай задаються температура і тиск. Для кожного потоку потрібно задати витрати по всім речовинам, включеним до списку компонентів, або задатися сумарною витратою компонентів і їх концентраціями

Завдання параметрів потоків виконується в режимі Mode: Simulation [7]. Відкрити паспорт потоку для встановлення параметрів потоку можна наступними способами: двічі клацнути лівою клавішею миші на лінії потоку; використовувати команду контекстного меню Edit Unit Op Streams (Редагування потоків одиниці обладнання) для визначення параметрів потоків обраного апарату (рис. 4). Інші потоки задаються аналогічним чином, згідно з даними у таблиці 1.

115


Рис. 4. Встановлення параметрів потоку 1 та 2

Таблиця 1.

Вхідні потоки схеми

Апарат Вхідні потоки

Параметри потоку

T, ˚C P, МПа Молярні витрати

кмоль/год

Масові витрати, кг/год·104

Міксер_1 1 30 1,2 3,52 99

2 30 1,2 0,06 2

Реактор_3 5 30 220 7,92 222,19

Теплообмінник_6 6 300 220 2,23 62,22

Міксер_4 4 30 220 5,92 166,2

13 35 220 2 56

Теплообмінник_8 11 300 220 2,66 74,66

Загальна сума всіх витрат (прихід) 24,31 682,27

Завдання параметрів апаратів виконується в режимі Mode: Simulation. За аналогією з завданням параметрів потоку, відкрити вікно паспорта апарату для введення параметрів обладнання, використовуючи подвійне клацання лівою клавішею миші на одиниці устаткування, або команду контекстного меню Edit Unit Op Streams (Редагування параметрів одиниці обладнання).

Вид вікна паспорта апарату визначається типом обладнання і використовуваними параметрами обладнання, які закладені в його модулях розрахунку. Вікно паспорта може містити одну і більше вкладок, також паспорт апарату може включати кілька вікон, що послідовно відкриваються. На рис.5 показано вікно введення параметрів хімічного реактора.

116


Модуль Stoichiometric reaction (REACT) моделює стехіометричний реактор при

наявності набору стехіометричних коефіцієнтів, ключових компонентів і ступенів перетворення [7,8]. Реактор може бути адіабатичним, ізотермічним або з підведенням/відведенням тепла. Вікно Stoichiometric reactor (REAC) модуля містить дві вкладки. На вкладці General Specifications (Загальні специфікації) (рис. 5) представлені опції для завдання загальних технічних умов.

В області Specify Thermal Mode: (Задати тепловий режим:) обираємо тепловий режим роботи реактора: Isothermal (Ізотермічний) – ізотермічний та вводимо температуру 250 °C. У списку Key component (Ключовий компонент) встановлюємо ключові компоненти. Передбачається, що ключовий компонент є реагентом. Це обов'язковий для введення параметр. Обираємо один компонент – Ethylene. Frac. Conversion (Ступінь перетворення) - ступінь перетворення ключового компонента (значення від 0 до 1). Параметр дорівнює 0,3. Вводимо стехіометричні параметри етилен та поліетилену.

Рис. 5. Встановлення параметрів реактора

Після розрахунку схеми, можна розглянути отримані результати із використанням численних можливостей в меню Report (звіти) по даній схемі. Складемо таблицю матеріального балансу (табл. 2). Як можна бачити з таблиці матеріального балансу похибка розрахунку 0,2 %.

117


Таблиця 2 Матеріальний баланс процесу

Загальний матеріальний баланс

кмоль/год кг/год Вхід Вихід Вхід Вихід

Етилен 3,529 1,153 99 32,952 Оксиген 0,059 0,059 1,9 1,9

Поліетилен 0 0,164 0 65,938 Всього 3.588 1,376 100,9 100,79

Висновки В даній статті розглянуто задачу моделювання технологічної схеми отримання

поліетилену високого тиску безперервним методом. Розрахунок матеріального балансу технологічної схеми було проведено у програмному середовищі Chemcad. а математичне моделювання реактора отримання поліетилену високого тиску у програмі Mathcad.

Література 1. Полиэтилен высокого давления [Текст]/ А.В. Поляков, Ф.И. Дунтов, А.Э. Софиев и др. // Л.: Химия, 1988. - 200 с. 2. Голосов А.П. Технология производства полиэтилена [Текст] / А.П. Голосов, А.И. Динцесс //Москва, Химия, 1978. - 216 с. 3. Бесков, В.С. Общая химическая технология [Текст] / В.С. Бесков // М.: Академкнига, 2005. - 452 с. 4. Яворський, В.Т. Загальна хімічна технологія [Текст] / В.Т. Яворський, Т.В. Перекупко, З.О. Знак, Л.В. Савчук // Львів: Львівська Політехніка, 2009. – 552 с. 5. Безденежный А.А. Инженерные методы составления уравнений скоростей реакций и расчета кинетических констант [Текст] / А.А. Безденежный // Л.:, Химия, 1973. – 256 с. 6. Холоднов, В.А. Системный анализ и принятие решений. Компьютерное моделирование и оптимизация объектов химической технологии в Mathcad и Excel [Текст] / В.А. Холоднов, В.П. Решетиловский, М.Ю. Лебедева, Е.С. Боровинская // Санкт-Петербург: СПбГТИ(ТУ), 2007. – 425 с. 7. Бугаєва, Л.М. Системний аналіз хіміко-технологічних комплексів [Текст] / Л.М. Бугаєва, Ю.О. Безносик, Г.О. Статюха // Київ: Політехніка, 2014. – 132 с. 8. Зиятдинов, Н.Н. Математическое моделирование химико-технологических систем с использованием программы Chemсad [Текст] / Н.Н. Зиятдинов, Т.В. Лаптева, Д.А. Рыжов // Казань: КГТУ, 2008. – 160 с.

118


УДК 66.023.2 MODELLING OF THE LIQUID FLOW IN THE MICROREACTOR Miroshnychenko Yu., Beznosyk Yu. МОДЕЛЮВАННЯ ПОТОКУ РІДИНИ В МІКРОРЕАКТОРІ Мірошниченко Ю.А., Безносик Ю.О. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПОТОКА ЖИДКОСТИ В МИКРОРЕАКТОРЕ Мирошниченко Ю.А., Безносик Ю.А. National Technical University of Ukraine “Kiev Polytechnic Institute” Kyiv, Ukraine [email protected]

Microstructured reactors (MSR) open a new perspective to chemical technology and reaction engineering offering a better process control. Computational fluid dynamic simulations provide insight into liquid-phase systems. In the present work, processes and products implemented for commercial production with the help of MSR is presented. The practical examples confirmed an economic potential of microreactors scaling-up strategy.

Keywords: microstructured reactor; computational fluid dynamics; liquid-phase system; microchannel

Мікроструктурні реактори (МСР) відкривають нові перспективи для хімічної технології за рахунок широких можливостей управляння виробничим процесом. Моделювання динаміки руху потоків рідини в ректорі дозволить повноцінно описати рідинні системи. В даній роботі представлено огляд процесів та продуктів, реалізованих з допомогою МСР в комерційних цілях. Економічний потенціал впровадження мікрореакторів у масштабне виробництво підтверджено практичними прикладами.

Ключові слова: мікростурний реактор; розрахункова гідродинаміка; рідкофазна система; мікроканал

Микроструктурные реакторы (МСР) открывают новые перспективы для химической технологии за счет широких возможностей управления производственным процессом. Моделирование динамики движения потоков жидкости в ректоре позволит полноценно описать жидкостные системы. В данной работе представлен обзор процессов и продуктов, реализуемых с помощью МСР в коммерческих целях. Экономический потенциал внедрения микрореакторов в масштабное производство подтверждено практическими примерами.

Ключевые слова: микростурний реактор; расчетная гидродинамика; жидкофазная система; микроканал

119



Introduction Microreactors as a novel concept in chemical technology enable the introduction of

new reaction procedures in chemistry, molecular biology and pharmaceutical chemistry [1]. Potential advantages of microstructured reactors (MSR) allow successfully use them to liquid-phase processes such as solvent extraction, reactive extraction, nitration, polymerization, and phase transfer catalysis [2]. These processes are limited by heat and mass transfer. Microreactors offer several opportunities to optimize the reaction systems due to high specific interfacial area improving heat and mass transfer. Apart from this features, the smaller working volumes, continuous mode of operation, efficient operation, low wastage of chemicals and intrinsic safety are some of the important advantages of the microreactors. More details about the reaction transformation, parameters of the process, the definition of characteristics of the input and output products, etc. can be obtained by modelling.

Computational modeling is the important tool for the investigation of microreactor systems. Detailed simulation studies conducted by various researchers have provided important insights to the reaction behavior in the microsystem environment [3]. Comparison of performances in theoretical and practical experiments has been presented in the literature for different types of reactions in a laboratory or industrial scale [4] [5].

As for liquid reactions, their modeling has been presented only in a few studies and related to certain processes. Thus, the performance of flow distribution in a capillary microstructured reactor has been investigated in [2] by means of CFD simulations. However, the topic of the modelling has been numbering-up of the MSR, but not the receiving of information about the reaction transformation. In another paper has been discussed a volume of fluid (VOF) based CFD methodology to investigate the slug flow generation in a T-type mixing element considering the wall film [6]. The simulations carried out for different channel dimensions showed the range of changing for the channel diameter to achieve a slug flow generation in the microstructured reactor. But the variation of input materials ratio and characteristics of operation conditions on the slug size ought to be researched.

So, the literature shows a very few studies addressing the physicochemical mechanism of liquid-liquid processes which is not enough for the forming of a holistic picture of the fluid-phase reactions in a microvolume of the MSR.

The purpose of this article is to analyze the approaches to modeling the liquid-liquid reactions; to study the simulation results of various numerical methods and to review the appropriate software environments; to evaluate the potential benefits of microdevices for commercial application.

Mass transfer in liquid–liquid systems Various experimental techniques for flow characterization, visualization and sensing

are described in the literature [6] [7]. The observed flow pattern is the result of a complex interplay between interfacial, gravitational, viscous and inertia forces [8]. In practice, these forces are determined by the geometry of the flow mixer, the physical properties of the fluids and the chosen operating conditions such as the relative flow rates of the fluids. Most studies take advantage of flow regimes in which the two phases are segregated. For example, slug-flow and parallel flow as two stable flow regimes in the MSR with two immiscible fluids have been discussed in [2]. This study gives evidence that the enhanced performance is observed in the slug-flow due to two mass transport mechanisms: convection 120


through the internal circulation within each slug and diffusion between adjacent slugs. The shear between the capillary wall and slug axis generates intense internal circulations within the slug, which in turn reduces the thickness of interfacial boundary layer and thereby augments the diffusive penetration. More detailed classification has been proposed by M. N. Kashid et al. in [7]. Authors considered such flow regimes as drop, slug, slug-drop, deformed interface, annular, parallel and dispersed flow.

Mixing is a critical issue in the design of liquid-phase microreactors. The small dimensions in microfluidic devices imply small Reynolds numbers and laminar flow so that mixing occurs by diffusion. This characteristic becomes both a challenge and an advantage for liquid-phase reaction systems. The slow mixing of co-flowing streams offers additional opportunities for phase transfer reactions and separation devices, and it can be exploited in novel fabrication schemes [9].

Thus, a precise investigation of slug size and interfacial area is required to achieve the optimal performance of microstructured flow reactors that can be used for intensification of the large number of liquid-liquid chemical reactions. A short list of reactions practically implemented in micro devices with different plate materials is presented in [10].

Microfluidic modelling and simulation of flow in microreactors Modelling is necessary to provide in-depth understanding of the process

characteristics associated with the type of reaction in the microreactor, as well as to determine the optimal operating conditions.

Simulations serve not only as a design tool, but also as a means to interpret experimental data. If all physical parameters are known, simulations should accurately reflect experimental observations, since the basic transport equations for laminar flow are well established. Thus, it is possible to carry out theoretical experiments, and develop certain recommendations for practical realization of the process.

The modelling generally aims to realize the following points [11]: • defining the fundamental transport-kinetic equations (heat, mass, species, momentum, etc) and the appropriate initial and boundary conditions for the particular application of interest; • specification of any constitutive equations; • transformation of the primitive or scaled forms of the equations into a numerical scheme; • conversion of the numerical algorithm into a computer-based code; • development of methods for visualization and analysis of the numerical results; • investigation of the effect of various model and system geometrical parameters on the microprocess performance; • identifying and implementation of a scheme for microprocess component and/or system optimization.

To date, the most widespread approaches to the modelling of the fluid-phase reactions are the finite-volume method, the Navier-Stokes Equation, Computational Grids, Methods for Linear Algebraic Systems. By comparing the predictions of various codes and the methods upon which they are based, it was concluded that the volume-of-fluid approach with piecewise linear geometrical interface reconstruction produces the most consistent results, especially at the fluid–fluid interfaces [11].

121


Various commercially available software tools have subsequently been developed and can now be used to solve mathematical models that describe microtechnology systems. Some examples of program packages that have been used to study microfluidics include Fluent, CFD-ACE+, COMSOL Multiphysics, and CoventorWare.

Table 1 Examples of microfluidic modeling of reactions and processes in the microreactor

Modelling object

Microreactor

Simulating Referenc

e Operation condition Model description Softw

are

Knoevenagel

condensation reaction

The membr

ane microre

actor

Isothermal, steady state operation condition

The model includes the differential material balance equations for the bulk

fluid in the channel and across the catalyst layer. The transport

mechanisms are considered to be convection along the flow direction and diffusion along the traverse directions.

FemlabTM [3]

Selective catalytic reduction (SCR) of

NOx

The microstructure

d reactor

Continuum flow with no-slip boundary

conditions

The dynamic model consisting of a system of partial differential equations was discretized using a finite difference formulation with respect to the spatial

coordinate. The resulting ordinary differential equations were solved with

backward difference method.

Comsol

Multiphysics 3.5

[4]

Slug flow generation

T-type microstructure

d reactor

Isothermal flow of two immiscible Newtonian

fluids of constant density

The volume of fluid (VOF) based computational fluid dynamics (CFD)

methodology was developed to investigate the slug flow generation in a T-type mixing element considering the

wall film.

FLUENT

(ANSYS

Inc.)

[6]

Hydrodynamics and

liquid phase

residence time

distribution (RTD)

Mesh microre

actor

Dynamic liquid zone; Static liquid

zone

The standard axial dispersion exchange model (ADEM) was used for the

analysis of liquid phase back-mixing. Axial dispersion in the flowing liquid is

incorporated to improve RTD prediction.

gPROMS©-3.0.2

[12]

So, the correct choice of the modelling method and simulation of hydrodynamics

allow to create optimal conditions for the process and to obtain the desired product with minimal costs.

The commercial dimension of the introduction of microtechnology in production In order to integrate the innovative microreaction technologies from research and

development to sustainable industrial processes a joined comprehensive approach is necessary. For commercial production, the use of continuous microreactor technology must be justified by a clear cost advantage in comparison to currently applied technologies, which 122


are often performed in batch. The financial benefits could be derived from reduction in capital expenditure (e.g. costs of reactor and other apparatus used) and/or reduction in operating costs (e.g. decreased energy demand and material input). Moreover, scaling from laboratory to production plant is performed by numbering-up approach rather than by scaling-up, that allows to increase productivity and avoid the problem of limited physical size of the equipment. Analysis performed for organic chemical synthesis revealed that the microstructured reactor gives a significant economic gain from applying microreactor technology to the actual production [8]. It was shown that improvements in space–time yield could be offset by higher capital investment costs when comparing production in continuous microreactors with conventional batch production [8].

To identify the expediency of the larger-scale manufacturing process integration into microscale the comparative analysis need to be used. Unfortunately, this is difficult since commercial experience with the technology is limited. A short list of international commercial companies using microreactors in production has been presented in our previous papers [13]. However, there are a number of research projects involving joint collaboration between universities and companies in Europe and the Far East where robust MRT systems are being developed for various commercial applications. Some examples of these projects are [11]: • Strategic Research Project on Modular Micro Chemical Engineering (MicroChemTec, www.microchemtec.de); • Research Association of Micro Chemical Process Technology (MCPT, www.mcpt.jp/english/elink.html), • New Eco-efficient Industrial Process Using Microstructured Unit Components (NEPUMUC, www.nepumuc.info); • Towards Optimised Chemical Processes and New Materials by Combinatorial Science (TOPCOMBI, www.topcombi.org); • Integrated Multiscale Process Units with Locally Structured Elements (IMPULSE, www.impulse-project.net).

A further example for a joint approach from academia and industry is the “Blue Sky Vision” project of Novartis and the MIT aiming at a radical transformation of batch orientated pharma production to a fully continuous approach integrating quality by design, new product development processes, new equipment and new facility lay-out in a 4 years project [14]. These programs are generally concerned with using modern approaches for the design, integration and automation of MRT systems for process intensification with economical benefits.

A recent technical business analysis suggests that fine and specialty markets represent a viable market target with an economic potential of 140 MM euros within 15–20 years. A related document from the same group mentions the start-up of several production plants based on a microreactor scaling-out strategy, namely: (1) a high value-added polymer at DSM; (2) a 1000 ton/yr pigment plant at Clariant (CH); and (3) several production plants at Degussa. Additional details are not provided but must be obtained in a private client report [11].

The above examples illustrate how academia, industry and equipment suppliers work together on the development of these novel processes, micro manufacturing concepts and their industrial implementation. 123


Conclusions The development of microreactors is the future direction for process engineering in

terms of "smart reactors" or "intelligent" devices for chemical production. In this article the analysis of approaches to modeling the liquid-liquid reactions has been conducted; the simulation results of various numerical methods were studied and the appropriate software environment was considered; the potential benefits of microdevices for commercial application were confirmed.

In the following, we are going to simulate the process of silica surface functionalization in the flow microreactor which could be effectively used for the synthesis of hybrid organic-inorganic materials. Ultimately, clear guidance for producing functionalized silica materials could be proposed and used for the synthesis of innovative substances with prescribed properties.

References 1. Löwe H. State-of-the-art in microreaction technology: concepts, manufacturing and

applications [Text] / H. Löwe, W. Ehrfeld // Electrochimica Acta. – 1999. – 44. – pp. 3679-3689.

2. Kashid M.N. Numbering-up and mass transfer studies of liquid–liquid two-phase microstructured reactors [Text] / M.N. Kashid, A. Gupta, A. Renken, L. Kiwi-Minsker // Chem. Eng. Journal. – 2010. – 158. – pp. 233-240.

3. King Lun Y. Experiments and modeling of membrane microreactors [Text] / King Lun Yeung, Xiongfu Zhang, Wai Ngar Lau, Rosa Martin-Aranda // Catalysis Today. – 2005. – 110. – pp. 26-37.

4. Hernandez Carucci J.R. Experimental and modelling aspects in microstructured reactors applied to environmental catalysis [Text] / J.R. Hernandez Carucci, K. Eränen, D.Yu. Murzin, T.O. Salmi // Catalysis Today. – 2009. – 110. – pp. 149-150.

5. Gupta R. On the CFD modelling of Taylor flow in microchannels [Text] / R. Gupta, D.F. Fletcher, B.S. Haynes // Chemical Engineering Science. – 2009. – 64(12). – pp. 2941-2950.

6. Kashid M.N. CFD modelling of liquid–liquid multiphase microstructured reactor: Slug flow generation [Text] / M.N. Kashid, A. Renken, L. Kiwi-Minsker // Chem. Eng. Research and Design. – 2010. – 88. – pp. 362-368.

7. Kashid M.N. Gas–liquid and liquid–liquid mass transfer in microstructured reactors [Text] / M.N. Kashid, A. Renken, L. Kiwi-Minsker // Chem. Eng. Science. – 2011. – 66. – pp. 3876-3897.

8. Bolivar J.M. Biotransformations in microstructured reactors: more than flowing with the stream [Text] / J.M. Bolivar, J. Wiesbauer, B. Nidetzky // Trends in Biotechnology. – 2011. – 29(7). – pp. 333-342.

9. Klavs F. Jensen. Microreaction engineering - is small better stream [Text] / Klavs F. Jensen // Chem. Eng. Science. – 2001. – 56. – pp. 293-303.

10. Paul D. I. Fletcher. Microreactors: principles and applications in organic sythesis [Text] / Paul D. I. Fletcher, Stephen J. Haswell, Esteban Pombo-Villar, Brian H. Warrington, Paul Watts, Stephanie Y. F. Wong, X. Zhang // Tetrahedron. – 2002. – 58. – pp. 4735-4757.

11. Patrick L. Mills. Microreactor technology and process miniaturization for catalytic reactions – A perspective on recentdevelopments and emerging technologies [Text] /

124


Patrick L. Mills, David J. Quiram, James F. Ryley // Chem. Eng. Science. – 2007. – 62. – pp. 6992-7010.

12. Kulkarni A.A. Hydrodynamics and liquid phase residence time distribution in mesh microreactor [Text] / A.A. Kulkarni, A.K. Gorasia, V.V. Ranade // Chem. Eng. Science. – 2007. – 62. – pp. 7484-7493.

13. Miroshnychenko Yu. Simulation of the process of silica functionalization in the microreactor [Text] / Yu. Miroshnychenko, Yu. Beznocyk // Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. – 2015. – 2/5(22). – pp. 46-53.

14. Buchholz S. Future manufacturing approaches in the chemical and pharmaceutical industry [Text] / S. Buchholz // Chemical Engineering and Processing. – 2010. – 49. – pp. 993-995.

УДК 661.566 МАТЕМАТИЧНА МОДЕЛЬ АБСОРБЦІЙНОЇ КОЛОНИ ВИРОБНИЦТВА АЗОТНОЇ КИСЛОТИ Концевой А.Л., Шандалюк О.В. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ АБСОРБЦИОННОЙ КОЛОННЫ ПРОИЗВОДСТВА АЗОТНОЙ КИСЛОТЫ Концевой А.Л., Шандалюк А.В. MATHEMATICAL MODEL OF THE ABSORPTION COLUMN NITRIC ACID PRODUCTION Kontsevoy A., Shandaluk O. Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут», [email protected]

Розроблено алгоритм та програму розрахунку тарілчастої абсорбційної колони виробництва азотної кислоти, при цьому матмоделлю враховано реакції окиснення оксиду азоту до двооксиду азоту і його димерізації у вільному просторі між тарілками, утворення кислоти у шарі рідини на тарілці. Створено програму розрахунку в середовищі Visual Basic for Applications, що дозволяє варіювати технологічними і конструктивними параметрами.

Ключові слова: азотна кислота, абсорбційна колона, швидкість окиснення і абсорбції, рівноважний склад, математична модель

Разработаны алгоритм и программа расчета тарелчатой абсорбционной колонны производства азотной кислоты, при этом матмоделью учтены реакции окисления оксида азота до диоксида азота и его димеризации в свободном пространстве между тарелками, кислотообразование в слое жидкости на тарелке. Создана программа расчета в среде Visual Basic for Applications, что позволяет варьировать технологическими и конструктивными параметрами.

125



Ключевые слова: азотная кислота, абсорбционная колонна, скорость окисления и абсорбции, равновесный состав, математическая модель

The algorithm and program developed to calculate a plate absorption column of the nitric acid. The mathematical model takes into account the oxidation of nitric oxide to nitrogen dioxide, its dimerization in the free space between the plates and acid production in a liquid layer on the plate. The calculation program is designed to study the effect of technological and design parameters on the absorption process.

Keywords: nitric acid, absorption column, rate of oxidation and absorption, equilibrium composition, mathematical model

Вступ Нітратна (азотна) кислота є однією з найважливіших мінеральних кислот. За

світовими об’ємами виробництва мінеральних кислот нітратна кислота займає друге місце (після сульфатної), в Україні – перше. Великі обсяги її виробництва пояснюються зростаючим попитом на неї, як на один із початкових недорогих продуктів для отримання нітрогенвмістних речовин. Розробка математичних моделей окремих стадій для аналізу працюючих і проектування нових виробництв залишається актуальною задачею науковців.

1. Постановка проблеми Основні процеси виробництва кислоти: окиснення аміаку, окиснення оксиду

азоту (ІІ), абсорбція оксиду азоту (IV) водою, каталітичне очищення викидного газу від оксидів азоту відновленням аміаком або природним газом.

Наступні реакції дають уявлення про процеси в абсорбційній колоні: окиснення оксиду азоту до двооксиду і димерізації у вільному просторі між тарілками, кислотоутворення у шарі рідини на тарілці:

2NO + O2 = 2NO2 + 124 кДж (1) 3NO2 + H2O = NO + 2HNO3 + 136 кДж (2)

2NO2 = N2O4 +56,9 кДж (3) Враховуючи, що при перебігу реакції (2) відбувається утворення NO, необхідно

послідовно проводити два процеси: масообмінний у рідині на сітчастій тарілці та окислювальний (між тарілчастий) у гомогенній фазі.

2. Аналіз досліджень і публікацій Виробництву азотної кислоти присвячено багато монографій, довідників і

підручників, зокрема, [1–4], в яких, окрім опису технології і реакторної бази, запропоновано різні розрахункові підходи. Системна програмна реалізація розпочата нами в середовищі Basic [5]. Запропонований далі матеріал передбачає рішення математичної моделі абсорбційної колони на новому рівні і новому програмному середовищі. Мета роботи полягає у проведенні багатоваріантних розрахунках за параметрами роботи промислових колон.

3. Модель термодинамічного і кінетичного розрахунку Ступінь окиснення NO α, за яким розраховується склад газу після окиснення за

реакцією (1), визначено методом половинного ділення із рівняння:

126


( )( )( ) ,

1

1ln1

12

2

⋅−

−+

⋅−⋅−

⋅−

=⋅⋅

baa

abab

pKa

aa

at (4)

де К – константа швидкості реакції, атм-2·с-1; τ – час окиснення, с; р – загальний тиск в апараті, атм; 2а – початкова концентрація оксиду азоту (ІІ), частка; b – початкова концентрація кисню, частка.

Числове значення константи швидкості можна визначити за наступним

рівнянням : ,367052,4

ttК

+−

⋅= де t – температура на тарілці, прийнята рівною

температурі окиснення під тарілкою, °С. Час окиснення в рівнянні (4) визначається як відношення вільного

окислювального об’єму R1 до об’ємної швидкості газу R2, с: .2

1

RR

=t

Вільний окислювальний об’єм, м3: ,4

14,31

HDR ⋅⋅=

де D – діаметр абсорбційної колони, м; Н – висота вільного окислювального об’єму, тобто відстань між тарілками без урахування висоти переливу рідини на тарілці, м.

Об’ємна швидкість газу визначається при робочих умовах, м3/год.: ( ) ,

27336002734,226

2 ptDR⋅⋅+⋅⋅

=

де D6 – витрата нітрозного газу, кмоль/год. Витрата оксиду азоту (ІІ) після окиснення, м3/год.: ( ),111 a−⋅= DВ де D1 –

витрата оксиду азоту (ІІ) до окиснення, м3/год. Витрата оксиду азоту (ІV) після окиснення, м3/год: ,212 DDВ +⋅= a де D2 – витрата оксиду азоту (ІV) до окиснення, м3/год. Витрата кисню після окиснення, м3/год: ,5,0 133 DDВ ⋅⋅−= a де D3 – витрата кисню до окиснення, м3/год.

Визначення рівноважного складу оксидів азоту над кислотою при їх взаємодії з розчином HNO3 ґрунтується на реакціях (2) і (3).

Парціальний тиск оксидів азоту в газі до абсорбції, атм:

.100

;100

2

2

pCppC

p NONO

NONO

⋅=

⋅=

Константу полімеризації NO2 за рівнянням (3) розраховують за формулою: ( )

.10251,6273lg

27328662

42

2

+++

+−

==t

t

ON

NOП p

pK

Частинну константу рівноваги абсорбції NO2 за рівнянням (2) знаходимо за формулою:

( ) ,10 0425,0113369,0303,931

2

tC

NO

NO i

ppK ⋅−⋅−==

де Сі – масова частка HNO3 на і-й тарілці, %. Рівняння балансу оксидів азоту в момент рівноваги має вигляд:

( ) ;2232

31 422

⋅+−⋅+=⋅⋅⋅

ПONNONO K

xxpppxK

127


,2323422

23

1 ONNONOП

pppxK

xxK ++⋅=+⋅

+⋅⋅ (5)

де х – парціальний тиск NO2 при рівновазі (після абсорбції), атм. Рівняння (5) вирішують відносно х методом половинного ділення. Парціальний тиск оксидів азоту до абсорбції, атм: .2NONOпоч ppр += Парціальний тиск оксидів азоту після досягнення рівноваги, атм:

.2 23

1* х

KxxKрП

кін +⋅

+⋅=

Теоретично можливе зменшення парціального тиску оксидів азоту в наслідок перетворення частини їх в HNO3: .*

кінпочТ ррр −=∆ Ступінь досягнення рівноважних умов на тарілці залежить від

гідродинамічного режиму в абсорбері та характеризується ККД тарілки: ,43,0)273(002,00067,00041,0 85,1 wthpCka i ⋅−+⋅−⋅+⋅+⋅+=h

де а – стала, що залежить від геометричних параметрів тарілки; k – коефіцієнт, що залежить від тиску та швидкості газу; h – відстань між наступною тарілкою та шаром кислоти на тарілці, м; w – швидкість газу при робочих умовах. Константу а розраховують за формулою: ( ),lg357,001,035,0 dsа ⋅−⋅−−= де s – площа вільного перерізу тарілки, частка, s = 0,057; d – діаметр отвору в сітчастій тарілці, м, d = 0,0022. Коефіцієнт k знаходять із виразу: .015,01020071,0 4 wpk ⋅−⋅⋅+= − Практичне зменшення парціального тиску з урахуванням ККД: .Тпр рр ∆⋅=∆ h

Кількість кислоти, що утворилась на тарілці: ( ) ,21поч

прпр р

рВВG

∆⋅+= де В1 та В2 –

витрата відповідно NO та NO2 до абсорбції, м3/год. Витрата NO2 на отримання азотної кислоти, м3/год.: .5,1

2 прNO GU ⋅= Витрата регенерованого оксиду азоту (ІІ), м3/год.: .5,0 прNO GZ ⋅= Витрата оксиду азоту (ІІ) після кислотоутворення, м3/год.: NOZBD += 11 Витрата оксиду азоту (ІV) після кислотоутворення, м3/год.:

222 NOUBD −= Витрата кисню після кислотоутворення, м3/год.: ,33 BD = де В3 – витрата кисню

після окиснення, м3/год. Склад газу після абсорбції – вихідний для розрахунку окиснення NO в NO2 під

наступною тарілкою. Тобто розрахунок наступних тарілок проводиться за наведеним вище алгоритмом.

Витрата кислоти, отриманої на всіх верхніх тарілках, починаючи з тарілки з і-

тим номером, кмоль/год.: ,1

1∑−

=

−=і

іпрi GGR де ∑

−

=

1

1

і

іпрG - витрата кислоти, утвореної на

нижче розташованих тарілках, кмоль/год. Кількість води, що міститься в кислоті на попередній тарілці (і-1), кмоль/год.:

.5,0 )1(1 пріi GW −− ⋅= Кількість води, що міститься в кислоті, яка стікає з і-ї тарілки,

кмоль/год.: ,1

11∑

−

=−+=

i

iii WVV де V – витрата води з продукційною кислото, кмоль/год.

Тоді концентрація кислоти на і-ї тарілці, %мас.: .1001863

63⋅

⋅+⋅⋅

=ii

ii VR

RC

128


Конденсат із холодильника-конденсатора подається на тарілку з

концентрацією, яка приблизно дорівнює концентрації конденсату. При розрахунку тарілок, розташованих вище тарілки вводу конденсату, враховується кількість кислоти G та води V, які надходять з конденсатом:

;1

1)1( XK

і

іпріi GGGR −−= ∑

−

=− ;

1

1)1( XK

і

ііi VVVV −−= ∑

−

=−

4. Результати розрахунків Створено програму розрахунку в середовищі Visual Basic for Applications, що

дозволяє варіювати багатьма технологічними і конструктивними параметрами. Зауважимо, що роботі з програмою передує розрахунок матеріального балансу колони за принципом «чорної скрині» – визначення вхідних і вихідних потоків газу і рідини. Подальшим постадійним розрахунком за програмою уточнюється заданий ступінь перетворення оксидів азоту у нітратну кислоту.

Для наступних вихідних даних: продуктивність агрегату за МНГ15 т/год.; концентрація кислоти 57%; тиск в колоні 0,7 МПа, початкові концентрації NO –1,13%, NO2 – 3,75%, O2 – 4,33%; витрата нітрозного газу на вході в АК – 70855 м3/год.; витрата кислого конденсату 12510 кг/год. з концентрацією 44,5%; ступінь перетворення NO і NO2 в HNO3 0,97; діаметр колони 3,2 м; кількість тарілок – 47 виконано багатоваріантні розрахунки, результати яких наведені далі за текстом.

За розробленою програмою проведено розрахунки (таблиця 1), з якої видно, що кількість утвореного моногідрату зі збільшенням порядкового номеру тарілки, проходить через максимум – тарілка 6, а ступінь окисненості нітрозних газів, ККД та вміст оксиду азоту(ІV) зі збільшенням порядкового номеру тарілки зменшується. Отримані дані підтверджують результати промислових обстежень абсорбційних колон.

Залежність об’ємної витрати компонентів на виході із абсорбційної колони та витрати аміаку на відновлення хвостових газів, нм3/год., від номеру тарілки, під яку введено продувні гази без введення додаткового повітря наведено в таблиці 2.

Як видно з отриманих даних, оптимальною для вводу продувних газів є тарілка 5, оскільки при введені під неї продувних газів спостерігається мінімальна витрата оксидів азоту та аміаку на їх відновлення.

Висновки Отримані результати підтверджують можливість використання математичної

моделі і розробленої програми для багатоваріантних розрахунків (склад і витрата газу, склад і витрата кислого конденсату, склад газу після абсорбції, параметри тарілки тощо) абсорбційної колони з метою визначення місця вводу і витрати додаткового повітря і продувного газу. Викладеного матеріалу достатньо для створення власної програми у будь якому середовищі. 129


Таблиця 1 Результати постадійного розрахунку абсорбційної колони

тарілки

Кількість кислоти, що

утворюється на тарілці, кг/год.

ККД тарілки, частка

Ступінь окисненості

нітрозного газу, частка

Об’ємна витрата NO2, що подається

на тарілку, м3/год.

Тарілка 1 604,581 0,4971 0,965 3315,0 Тарілка 2 668,785 0,494 0,956 3078,9 Тарілка 3 741,504 0,4949 0,946 2822,2 Тарілка 4 815,077 0,495 0,937 2548,4 Тарілка 5 862,188 0,4934 0,927 2252,3 Тарілка 6 868,476 0,4913 0,915 1943,3 Тарілка 7 824,66 0,4885 0,901 1634,7 Тарілка 8 739,858 0,4845 0,884 1334,8 Тарілка 9 701,027 0,4681 0,865 1089,1 Тарілка 10 584,971 0,4484 0,837 845,2 Тарілка 11 453,211 0,4273 0,806 646,0 Тарілка 12 340,982 0,4063 0,774 495,8

Таблиця 2

Залежність витрати компонентів хвостових газів та аміаку на відновлення від тарілки, під яку введено продувні гази

тарілки Витрата

NO, нм3/год.

Витрата NO2,

нм3/год.

Витрата NOx,

нм3/год.

Витрата NH3 на відновлення NO, нм3/год.

Витрата NH3 на відновлення NO2, нм3/год.

Витрата NH3,

нм3/год. Тарілка 1 28,911 8,267 37,178 19,274 11,023 30,297 Тарілка 2 28,860 8,121 36,981 19,240 10,828 30,068 Тарілка 3 28,804 8,109 36,913 19,203 10,812 30,015 Тарілка 4 28,765 8,111 36,876 19,177 10,814 29,991 Тарілка 5 28,756 8,111 36,867 19,171 10,815 29,985 Тарілка 6 28,751 8,132 36,883 19,167 10,843 30,010 Тарілка 7 28,807 8,186 36,993 19,205 10,915 30,119 Тарілка 8 28,890 8,202 37,092 19,260 10,936 30,196 Тарілка 9 29,055 8,273 37,328 19,370 11,031 30,401 Тарілка 10 29,243 8,395 37,637 19,495 11,193 30,688

ЛІТЕРАТУРА

1. Товажнянський Л. Л. Технологія зв’язаного азоту: підручник / Л.Л. Товажнянський, О.Я Лобойко та ін. – Харків: НТУ “ХПІ”, 2007. – 536 с.

2. Лобойко О.Я. Методи розрахунків у технології неорганічних виробництв (т.1. Зв’язаний азот): підручник / О.Я. Лобойко, Л.Л. Товажнянський, І.О. Слабун та ін. – Харків: НТУ “ХПІ”, 2001. – 512 с.

3. Олевский В.М. Производство азотной кислоты в агрегатах большой единичной мощности / под ред. В.М. Олевского. – М.: Химия, 1985. – 398 с.

130


4. Жаворонков Н.М. Справочник азотчика: В 2 ч. / Под ред. Н.М. Жаворонкова. – М.: Химия, 1987. – Ч.2. – 464 с.

5. Концевой А.Л. Алгоритмізація і програмування розрахунків у виробництві азотної кислоти: навч. посіб. для студ. спеціальності «Хімічна технологія неорганічних речовин»/ А.Л. Концевой, В.Г. Жук. – К.: НМК ВО, 1992. – 116 с.

УДК 66.097.1 МОДЕЛЮВАННЯ ГЕТЕРОГЕННОГО КАТАЛІТИЧНОГО ПРОЦЕСУ ВІДНОВЛЕННЯ КЕТОНІВ Скорецька І.І., Безносик Ю.О. МОДЕЛИРОВАНИЕ ГЕТЕРОГЕННЫХ КАТАЛИТИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ ВОССТАНОВЛЕНИЕ КЕТОНОВ Скорецкая И.И., Безносик Ю.А. MODELING OF HETEROGENEOUS CATALYTIC REDUCTION PROCESS OF KETONES Skoretska I., Beznosyk Yu. Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут», Київ, Україна [email protected]

В статті розглянуто математичну модель реакції відновлення циклогексанолу за механізмом Меєрвейна-Понндорфа-Верлея. Проаналізовано активність трьох каталізаторів, за участі яких відбувалась реакція та обрано для подальших розрахунків найактивніший.

Ключові слова. Механізм Меєрвейна – Понндорфа – Верлея, математична модель, гетерогенний каталіз, цеоліти, кетони

В статье рассмотрена математическая модель реакции восстановления циклогексанола по механизму Меервейна-Понндорфа-Верлея. Проанализирована активность трех катализаторов, при участии которых происходила реакция и выбран для дальнейших расчетов наиболее активный.

Ключевые слова. Механизм Меервейна - Понндорфа - Верлея, математическая модель, гетерогенный катализ, цеолиты, кетоны

The article considers the mathematical model of the reduction reaction of cyclohexanol by the Meerwein-Ponndorf-Verley mechanism. The activity of the three catalysts with the assistance of which the reaction took place has been analyzed and selected the most active for further calculations.

Key words. Meerwein-Ponndorf-Verley mechanism, mathematical model, heterogeneous catalysis, zeolites, ketones 131



Вступ На сьогодні набула широкого розповсюдження така область хімії як зелена

(екологічна), актуальним завданням в області якої є розробка технологій отримання цінних продуктів для фармацевтичної і косметичної промисловості шляхом заміни гомогенних процесів на гетерогенно-каталітичні, які є більш екологічно прийнятними. Так, в процесі відновлення органічних сполук в присутності гомогенних каталізаторів виникає ряд проблем, наприклад, необхідність використання додаткового розчинника, дезактивація каталізаторів, необхідність вилучення і відновлення каталізаторів [1].

Гетерогенний каталізатор можна використовувати в процесах синтезу багато разів, на відміну від гомогенного, який витрачається в наслідок побічних реакцій за один цикл роботи. Також простим є відділення гетерогенного каталізатора від органічних субстратів (фільтрування, центрифугування) [1].

Отже, реалізація процесів відновлення кетонів в присутності гетерогенних каталізаторів є важливим науково-технічним завданням.

1. Аналіз літературних даних та постановка проблеми Цеоліти — це оксиди металів кристалічної форми, який має значний потенціал

використання в якості перероблюваних гетерогенних каталізаторів в багатьох хімічних реакціях [2]. Також у зв’язку з їх унікальною мікро-пористою структурою цеоліти показують різну селективність. Зараз відомо декілька прикладів використання цеолітів в реакції, що протікає за механізмом Меервейна-Понндорфа-Верлея (МПВ). Роботи [3-4], в яких наведені ці приклади, реакція відбувається в газовій фазі над цеолітами.

В статті [5] опубліковано результати дослідження селективності відновлення 4-тетра-бутилциклогексанона до цис-4-тетра-бутилциклогексанолу на цеолітному каталізаторі структурної групи BEA. Ця реакція відновлення має комерційне застосування, так як цис-ізомери масштабно застосовуються в парфумерній промисловості.

Принципова можливість гетерогенно-каталітичного процесу одержання спиртів за механізмом МПВ показана в роботах [2,6]. Перспективними каталізаторами даного процесу можуть бути цеоліти, мікро-мезопористі і мезопористі силікатні та алюмосилікатні матеріали. В даній роботі розглянуто синтез спирту на цеолітах.

2. Об’єкт, ціль та задачі дослідження Об’єктом дослідження є реакція відновлення циклогексанону до відповідного

спирту на гетерогенних каталізаторах за механізмом МПВ. Мета досліджень полягає в розрахунку концентрацій основних компонентів

реакції, що досліджується, в присутності гетерогенних каталізаторів на основі отриманих експериментальних даних.

Для досягнення поставленої мети вирішувалися наступні задачі: - проведено науковий експеримент з проведення реакції відновлення

циклогексанону до циклогексанолу у присутності різних цеолітних каталізаторів;

- проведено обробку отриманих експериментальних даних в автоматизованому математичному пакеті MathCad 15.0;

132


- проаналізовано отримані результати розрахунків та обрано найефективніший каталізатор.

3. Розробка математичної моделі процесу, що досліджується В Інституті фізичної хімії ім. Л.В. Писаржевського НАН України було

досліджено цеолітні системи SnMgAl та отримано ступінь конверсії циклогексанону в різні моменти часу. Досліджені цеоліти є ієрархічно-пористі (мають подвійну систему пористості – мікро- і мезо- пори), які необхідні для транспорту великих органічних молекул. В літературних даних дослідження виконані на лише мікропористих цеолітах, що викликає науковий інтерес в дослідження цеолітних систем з подвійною системою пористості [2].

Досліджено реакцію відновлення циклогексанону до циклогексанолу за МПВ, що протікає за наступним механізмом:

BAОН

пропанолізо

2−

+ → (1)

де А - циклогексанон, В - циклогексанол. Вибіркове відновлення карбонільних з’єднань до спиртів в присутності

алкоголятів зазвичай називають відновленням за МПВ. Реакція (1) проводилась на трьох різних цеолітних каталізаторах, основною

відмінністю яких є тип мінералізуючого агенту (вказано в дужках біля типу каталізатору), які визначають тип і вміст кислотних центрів та величину зовнішньої поверхні цеоліту:

- Sn-MgAl(C4H10O); - Sn-MgAl(SiO4); - Sn-MgAl(CO3).

Припущення, які були висунуті при побудові математичної моделі процесу відновлення циклогексанону:

- Шар каталізатора – квазігомогенне середовище, тому в математичній моделі площу поверхні каталізатору можна не враховувати.

- Оскільки ізопропанол надходить в реактор у надлишку, то зміну його концентрації можна вважати незначною і нею можна знехтувати.

- Шар каталізатора ізотермічний. - Переміщення речовини відбувається в режимі ідеального перемішування. - Перенесення речовини в осьовому напрямку не враховується.

Математична модель процесу відновлення циклогексанону до циклогексанолу має наступний вигляд:

⋅=

⋅−=

Cakdt

dCb

Cakdt

dCa

1

1

(2)

Початкові умови для математичної моделі (2): - Ca(0)=0.3 кмоль/м3. - Cb(0)=0 кмоль/м3.

133


Варто зауважити, що виконуючи розрахунок констант швидкості реакції (1) за моделлю (2) для різних каталізаторів будуть отримані різні значення констант швидкості, так як чим ефективніший каталізатор, тим значення константи буде більшим.

Фрагменти розрахунку концентрацій циклогексанолу та циклогексанону в середовищі MathCad 15.0 для трьох каталізаторів наведено на рисунках 1-3.

Рис. 1. Розрахунок в середовищі MathCad 15.0 концентрацій компонентів реакції (1)

для Sn-MgAl(C4H10O)

134



для Sn-MgAl(SiO4)


для Sn-MgAl(CO3)

З використанням розрахованих концентрацій було побудовано залежності концентрацій різних компонентів реакції відновлення циклогексанону до циклогексанолу за механізмом Меєрвейна-Понндорфа-Верлея від часу протікання реакції (рисунок 4).

135


Рис. 4. Залежність концентрацій циклогексанону (in) та циклогексанолу (out) від часу

для різних каталізаторів

Також було побудовано залежність ступеню перетворення (конверсії) від часу для різних каталізаторів (рисунок 5).

Рис. 5. Залежність ступеня перетворення циклогексанону від часу для різних каталізаторів

В таблицю 1 зведено розраховані значення концентрацій циклогексанону та

циклогексанолу.

Висновки Як видно з рисунків 4-5 та таблиці 1 максимальна концентрація продукту

реакції (0,2676 кмоль/м3) та ступінь конверсії циклогексанону досягається з використанням каталізатору Sn-MgAl(CO3). Найгіршим виявився каталізатор з мінералізуючим агентом SiO4 (Sn-MgAl(SiO4)).

Отримані значення концентрацій компонентів можна використовувати для розрахунку констант швидкості даної реакції, а також для моделювання хімічних реакторів з різними режимами роботи – перемішування та витіснення.

136


Таблиця 1 Результати розрахунку концентрацій компонентів реакції

Sn-MgAl(CO3)

t,год Ca, кмоль/м3 Cb, кмоль/м3

0 0,3 0,0000

4 0,10363 0,1964

10 0,03240 0,2676

Sn-MgAl(SiO4)

t,год Ca, кмоль/м3 Сb, кмоль/м3

0 0,3 0,0000

1 0,2697 0,0303

2 0,2500 0,0500

4 0,2070 0,0930

6 0,1838 0,1162

8 0,1274 0,1726

10 0,1134 0,1866

Sn-MgAl(ізо-бутанол)

t,год Ca, кмоль/м3 Cb, кмоль/м3

0 0,3 0,0000

0,5 0,2677 0,0323

1,17 0,2396 0,0604

2,25 0,1967 0,1033

4 0,1653 0,1347

6 0,1394 0,1606

8 0,1109 0,1891

10 0,0985 0,2015

Література 1. Ващук Д.В., Скорецька І.І., Бойко Т.В., Безносик Ю.О. «Моделювання кінетики процесу відновлення альдегідів та кетонів» Сборник статей научно-информационного центра «Знание» по материалам IX международной заочной научно-практической конференции: «Развитие науки в XXI веке» г. Харьков: сборник со статьями (уровень стандарта, академический уровень). – Д. : научно-информационный центр «Знание», 2015. –110-114с. 2. Creyghton E.J. Stereoselective Meerwein–Ponndorf–Verley and Oppenauer reactions catalysed by zeolite BEA / E.J. Creyghton, S.D. Ganeshie, R.S. Downing, H. van Bekkum. // Journal of Molecular Catalysis A: Chemical 1997. – p.457-472.

137


3. Shabtai J. A molecular View of heterogeneous catalysis, proceedings of the first Francqui Colloquim, 19 – 20 February / J. Shabtai, Lazar and E. Biron // Brussels,1984R. 27 (1984) – p. 35 4. Maria J. Climent Mono- and Multisite Solid Catalysts in Cascade Reactions for Chemical Process Intensification / J. Maria Climent, Avelino Corma, Sara Iborra // ChemSusChem 2009 – 2. – p. 500 – 506. 5. Huang M. A molecular View of heterogeneous catalysis, proceedings of the first Francqui Colloquim, 19 – 20 February / M. Huang, P.A. Zielinski, J. Moulod and S. Kaliaguine // Brussels,1994R. 118 ,1994. – p. 33. 6. Creyghton E.J. Stereoselective Meerwein–Ponndorf–Verley and Oppenauer reactions catalysed by zeolite BEA / E.J. Creyghton, S.D. Ganeshie, R.S. Downing, H. van Bekkum // Journal of Molecular Catalysis A: Chemical 1997 – p. 457-472. УДК 661.566 КІНЕТИЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ СЕЛЕКТИВНОГО КАТАЛІТИЧНОГО ВІДНОВЛЕННЯ NOx АМОНІАКОМ У ВИРОБНИЦТВІ НІТРОГЕН (І) ОКСИДУ Масалітіна Н.Ю., Савенков О.С., Огурцов О.М. КИНЕТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ СЕЛЕКТИВНОГО КАТАЛИТИЧЕСКОГО ВОССТАНОВЛЕНИЯ NOx АММИАКОМ В ПРОИЗВОДСТВЕ ОКСИДА АЗОТА (І) Масалитина Н.Ю., Савенков А.С., Огурцов О.Н. KINETIC MODELING OF SELECTIVE CATALYTIC REDUCTION OF NOx BY NH3 IN NITROGEN (І) OXIDE PRODUCTION Masalitina N., Savenkov A., Ogurtsov A. Національний технічний університет "ХПІ", Харків, Україна [email protected]

Розроблена кінетична модель селективного каталітичного відновлення NOx амоніаком на церій-вмістних змішаних оксидних каталізаторах. Кінетична модель, що враховує зовнішньодифузійне гальмування, розроблена на основі комплексу експериментальних даних. Аналіз експериментальних даних показав значний вплив концентрацій NOx и NH3 на ступінь конверсії за різних температур та часу контакту. Зіставлення експериментальних та розрахункових даних показало добру збіжність.

Ключові слова: каталізатор, кінетична модель, селективне каталітичне відновлення (СКВ), нітроген оксид

Разработана кинетическая модель селективного каталитического восстановления NOx аммиаком на церий-содержащих смешанных оксидных катализаторах. Кинетическая 138



модель, учитывающая эффект внешнедиффузионного торможения, разработана на основе комплекса экспериментальных данных. Анализ экспериментальных данных показал значительное влияние концентраций NOx и NH3 на степень конверсии при разных температурах и времени контакта. Сопоставление экспериментальных и расчетных данных показывает хорошую сходимость.

Ключевые слова: катализатор, кинетическая модель, селективное каталитическое восстановление (СКВ), оксид азота

A kinetic model for the selective catalytic reduction of NOx with NH3 over a Ce-content mixed-oxide catalyst was developed. A kinetic model which includes the effect of washcoat diffusion limitations is developed on the basis of experimental observations. Analysis of experimental data indicated that feed concentrations of NOx and NH3 had significant effects on the NOx conversion. The model was constructed from a range of reactant concentrations and temperatures. The model could describe all validation experiments very well. A good agreement is obtained between the experimental observations and the model predictions.

Keywords: catalyst, kinetic model, selective catalytic reduction (SCR), nitrogen oxide

Постановка та актуальність задачі Актуальність розробки нової технології нітроген (І) оксиду – закису азоту

низькотемпературним окисненням амоніаку пов'язана із зростанням потреби в N2О. Нітроген (І) оксид застосовують в медицині, як ракетне паливо та як очисник у виробництві напівпровідникових матеріалів. Розвиток каталітичних процесів селективного окислення вуглеводнів закисом азоту поставив нове завдання – створення процесів отримання закису азоту з одиничною потужністю на порядок більшою, ніж установки одиничної потужності в декілька тисяч тонн на рік, які базуються на термічному розкладанні нітріт-нітратних солей. Подальше збільшення потужності, таких установок практично неможливо унаслідок високої вибухонебезпечності процесу. Найбільш перспективним напрямом створення таких процесів є каталітичне низькотемпературне окиснення аміаку киснем повітря в закис азоту. При цьому технічні вимоги технологій виробництва вуглеводнів накладають жорсткі обмеження на вміст в в газовій суміші продуктів реакції речовин з більш сильними окислювальними властивостями – оксиґену, нітроген (ІІ) оксиду (NО) та нітроген (IV) оксиду (NО2).

На каталізаторі перебігає переважно реакція окиснення амоніаку в нітроген (І) оксид 3 2 2 22NH 2O N O 3H O+ = + . Але одночасно можливий перебіг побічних реакцій, таких як 3 2 22NH 2,5O 2NO 3H O+ = + , яка призводить до утворення вищих нітроген оксидів, а також реакції 3 2 2 22NH 1,5O N 3H O+ = + , яка зменшує селективність утворення цільового продукту N2O [3].

Розроблені нами каталізатори забезпечують рівень селективності по нітроген (І) оксиду не нижче за 92,5–93,5 % [3]. При цьому тільки 0,2–0,5 % амоніаку окислюється до NO по реакції 3 2 22NH 2,5O 2NO 3H O+ = + . Частина NO відновлюється на каталізаторі за реакцією 3 2 2 24NH 4NO O 4N 6H O+ + = + . При цьому також перебігає реакція утворення нітроген (І) оксиду 3 2 2 24NH 4NO 3O 4N O 6H O+ + = + .

Газовий потік продуктів реакції виводять для виділення цільового продукту – нітроген (І) оксиду, який розбавлений молекулярним нітрогеном, як інертним газом. Для покращення кондиції цільового продукту газовий потік продуктів реакції пропускають через шар розробленого нами чотирьохкомпонентного церій-вмістного

139


оксидного каталізатору селективного відновлення NOх амоніаком за температури 200–240°С.

Результати та обговорення Каталітичне відновлення NOх амоніаком по наступним реакціям

3 2 24NH 6NO 5N 6H O+ → + , (1) 3 2 2 24NH 2NO 3,5N 6H O+ → + (2) 3 2 2 24NH 3O 2N 6H O+ → + (3) 3 2 2 24NH 6N O 8N 6H O+ → + (4)

дозволяють моделювати кінетику процесу селективної каталітичної очистки цільового продукту від нітроген оксидів NOx наступною системою диференціальних рівнянь:

2N O1

d1,5

dC

wt

= − ; 2NO2

d0,75

dC

wt

= − ; NO3

d 1,5dC w

t= − ;

2O4

d1,5

dC

wt

= − ; 2N1 2 3 4

d2 0,875 1,25 0,5

dC

w w w wt

= + + + ; (5)

3NH1 2 3 4

d( )

dC

w w w wt

= − + + + ; 2H O1 2 3 4

d1,5( )

dC

w w w wt

= + + + ,

де залежності швидкостей реакцій мають вигляд 1 23 21 1 NH N O( ) ( )n nw k C C= ;

3 43 22 2 NH NO( ) ( )n nw k C C= ; 5 6

33 3 NH NO( ) ( )n nw k C C= ; 7 83 24 4 NH O( ) ( )n nw k C C= ; а

рішення системи рівнянь (1–3) проводять методом чисельного інтегрування задачі Коши одношаговим методом Рунге-Кутта четвертого порядку, використовуючи як підгінні параметри константи швидкостей , ( 1 4)ik i = ÷ та показники степенів

, ( 1 8)jn j = ÷ [5]. Прикладом такого роду чисельного кінетичного моделювання є залежність ступеню конверсії амоніаку та нітроген оксидів a від часу контакту t (рис. 1).

Рис. 1. Кінетичне моделювання каталітичної очистки нітрозних газів:

залежність ступеню конверсії від часу контакту

140


На рис. 2 точками представлена кінетична крива розкладання NOx в

нормованих координатах: по осі ординат – 0C C – концентрація NOx, нормована на початкову концентрацію; по оси абсцис – t t – час реакції, нормований на час контакту. Ця кінетична крива розкладання NOх на поверхні каталізатора може бути достатньо добре інтерпольована в рамках запропонованої в попередній роботі нестаціонарної кінетичної моделі (nonsteady kinetic model, NSK-модель) [5–7].

Рис. 2. Кінетичне моделювання каталітичної очистки нітрозних газів:

кінетична крива розкладання NOx

Ми можемо представити елементарний акт розкладання молекули NO як комбінацію трьох процесів:

ads

3 3NO NH NO- -NHk

+ +⊗→ ⊗ , (6)

des

3 3NO- -NH NO NHk

⊗ → + +⊗ , (7)

dec

3NO- -NHk

RP⊗ → +⊗ . (8)

Процес (6) відображає іммобілізацію молекул реагентів на активному центрі (⊗) на поверхні каталізатора з константою швидкості kads (adsorption) та формування збудженого метастабільного локального комплексу, NO-⊗-NH3. Далі або молекули реагентів в процесі (7) десорбують з активного центра (⊗) каталізатора з константою швидкості kdes (desorption) та система повертається у вихідний стан, або, у відповідності з реакцією (1), на активному центрі (⊗) в процесі (8) з константою швидкості kdec відбувається каталітичне розкладання (decomposition) метастабільного комплексу NO-⊗-NH3 на продукти RP (reaction products). В цьому випадку, як було показано в роботі [5], кінетика розкладання NO описується виразом

141


0 0 0 0

0ads NO ads NOads des dec0 0

ads des dec ads des decexp ( )k C C k C CC k C k k t

k C k k k C k k⊗ ⊗

⊗⊗ ⊗

= − − + + ⋅ + + + +, (9)

де 0NOC – початкова концентрація нітроген оксиду; 0C⊗ – початкова концентрація

незайнятих активних центрів каталізатора. В нормованих координатах 0C C та t t кінетику розкладання можна виразити рівнянням

0ads des dec

0exp ( )C tk C k k

C ⊗ = −t + + ⋅ t

. (10)

Апроксимація кінетичної кривої розкладання нітроген (ІІ) оксиду по формулі (10), яка представлена на рис. 1(б) суцільною лінією, демонструє придатність запропонованої моделі для опису кінетики розглянутого процесу, що може бути основою для розробки на основі NSK-моделі аналітичного методу порівняння результатів експериментів із різними каталізаторами [1–4].

Висновки Запропонований нестаціонарний кінетичний метод дозволив достатньо точно

описати кінетику розкладання NO в технології очистки продукційного газу у виробництві закису азоту для потреб органічного синтезу. Приведена кінетична модель дозволяє визначити оптимальний час контакту, вміст компонентів газової суміші, а також реакційний об’єм каталізатора для реакцій відновлення нітроген (ІІ) оксиду аміаком.

Література 1. Andreoli S. MnOx-CeO2 catalysts synthesized by solution combustion synthesis

for the low-temperature NH3-SCR / S. Andreoli, F. Deorsola, R. Pirone // Catalysis Today. – 2015. – V. 253. – Р. 199–206.

2. Shen B. Iron-doped Mn-Ce/TiO2 catalyst for low temperature selective catalytic reduction of NO with NH3 / B. Shen, T. Liu, N. Zhao, X. Yang, L. Deng // Journal of Environmental Sciences. – 2010. – V. 22, 9. – Р. 1447–1454.

3. Masalitina N.Yu. Catalytic ammonia oxidation to nitrogen (I) oxide / N.Yu. Masalitina, A.S Savenkov // Austrian Journal of Technical and Natural Sciences, "East West" Association for Advanced Studies and Higher Education GmbH. Vienna. – 2015. – 9–10. – P. 71–74.

4. Savenkov A.S. Fe-Ce-Mn-Bi-O mixed oxides catalysts for the low-temperature NH3-SCR / A.S. Savenkov, N.Yu. Masalitina / Materiály XI mezinárodni vědecko-praktická konference "Věda a vznik. Lěkařstvi. Biologickě vědy. Chemie a chemická technologie-2015". – Praha : Publishing House "Education and Science". – 2015. – V. 13. – P. 80–82.

5. Огурцов А.Н. Моделирование нестационарной кинетики радиационной модификации материалов электронными возбуждениями: Эволюция характеристической люминесценции модельных кристаллов и диссоциация биополимеров ДНК / А.Н. Огурцов, О.Н. Близнюк, Н.Ю. Масалитина // ІТЕ. – 2012. – 1. – С. 43–51.

142


6. Огурцов А.Н. Кинетическое моделирование разложения оксида азота (I) в технологиях очистки хвостовых газов и стимулированной диссоциации биополимеров ДНК / А.Н. Огурцов, О.М. Близнюк // Интегрированные технологии и энергосбережение. – 2012. – 4. – С. 48–53.

7. Огурцов А.Н. Моделирование нестационарной кинетики каталитического восстановления оксида азота (І) аммиаком / А.Н. Огурцов, О.Н. Близнюк, А.С. Савенков, А.А. Хлопицкий // Вопросы химии и химической технологии. – 2012. – 5. – С. 147–150. УДК 544.542.2; 577.34; 661.566 КОМП’ЮТЕРНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ХІМІЧНИХ ПРОЦЕСІВ, ЩО СТИМУЛЬОВАНІ РЕАКЦІЙНО-АКТИВНИМИ НІТРОГЕНВМІСНИМИ СПОЛУКАМИ Огурцов О.М., Близнюк О.М., Клещев М.Ф. КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ХИМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ, СТИМУЛИРОВАННЫХ РЕАКЦИОННО-АКТИВНЫМИ АЗОТСОДЕРЖАЩИМИ СОЕДИНЕНИЯМИ Огурцов А.Н., Близнюк О.Н., Клещев Н.Ф. KINETIC MODELING OF CHEMICAL PROCESSES STIMULATED BY REACTIVE NITROGEN SPECIES Ogurtsov A., Bliznjuk O., Kleshchev N. Національний технічний університет "ХПІ", Харків, Україна [email protected]

За допомогою нестаціонарного кінетичного методу досліджено кінетику дисоціації біополімерів ДНК, стимульовану реакційно-активними нітрогенвмісними сполуками, що утворюються внаслідок розкладу молекул N2O в зразках. Одержані значення фактору підсилення дисоціації низькоенергійними електронами, що добре узгоджуються з експериментально отриманими даними.

Ключові слова: нестаціонарний кінетичний метод, дисоціація біополімерів, ДНК, низькоенергійні електрони, реакційно-активні нітрогенвмісні сполуки

С помощью нестационарного кинетического метода исследована кинетика диссоциации биополимеров ДНК, стимулированную реакционно-активными азотсодержащими соединениями, образующимся вследствие разложения молекул N2O в образцах. Получены значения фактора усиления диссоциации низкоэнергетичными электронами, которые хорошо согласуются с экспериментально полученными данными.

Ключевые слова: нестационарный кинетический метод, диссоциация биополимеров, ДНК, низкоэнергетичные электроны, реакционно-активные азотсодержащие соединения 143



Kinetics of DNA biopolymer dissociation, stimulated by reactive nitrogen species produced

by N2O decomposition in samples, were studied using nonsteady kinetic method. The values of low energy electrons dissociation enhancement factors were obtained which are in good agreement with experimental data.

Keywords: nonsteady kinetic method, biopolymer dissociation, DNA, low energy electrons, reactive nitrogen species

Постановка та актуальність задачі Проблема селективного керування концентрацією та шляхами перетворення

нітроген (I) оксиду (закису азоту) являється як актуальною хіміко-технологічною та екологічною проблемою [1,2], так і однією з потенціальних технологій керованої модифікації властивостей біоматеріалів [3,4], оскільки N2O є, з одного боку, одним із найбільш активних парникових газів, парникова активність якого в 310 разів вище за парникову активність СО [5], а з іншого боку, нітроген (I) оксид має сильно виражені канцерогенні властивості [6], оскільки є прекурсором цілого спектру радикалів, що стимулюють дисоціацію біополімерів ДНК [7]. Позаяк нітроген (I) оксид є найбільш поширеним інгаляційним анестетиком, то дослідження можливих шляхів патологічного метаболізму N2O є актуальною медичною проблемою.

Крім того, у зв’язку з підвищенням вимог по екологічній безпеці до ракетного палива активно проводиться пошук найбільш активних систем в реакції розкладання нітроген (I) оксиду, які могли б стати основою при розробці каталізатора розкладання N2O, як високоенергетичного та екологічно чистого однокомпонентного ракетного палива [8]. Разом з тим, у зв’язку із встановленням деструктивного впливу закису азоту на озоновий шар атмосфери проблема викидів N2О в атмосферу у виробництвах HNO3 (~ 400 тис. т/рік) набула особливу актуальність, оскільки потенціал глобального потепління – GWP(N2O) = 310, тобто по парниковому ефекту 1 т N2O дорівнює 310 т СО2. Виробництво неконцентрованої нітратної кислоти має технологічну схему без рециклу, внаслідок цього, вузол очистки "хвостових" газів у виробництві неконцентрованої HNO3 має забезпечувати екологічну безпеку виробництва у відповідності до сучасних вимог.

Кінетика процесу селективної каталітичної очистки "хвостових" газів від нітроген оксидів амоніаком достатньо добре інтерпольована в рамках запропонованої в попередній роботі нестаціонарної кінетичної моделі (nonsteady kinetic model, NSK-модель) [11, 12]. Порівняння експериментальних та розрахункових даних показало добру збіжність, що продемонструвало придатність запропонованої моделі для опису кінетики даного процесу, що може бути основою для розробки на основі NSK-моделі аналітичного метода порівняння результатів експериментів з різними каталізаторами [8,12,13].

Другим застосуванням NSK-моделі є аналіз дозових кривих процесів, що стимульовані модифікацією біоматеріалів електронними збудженнями [11], стосовно систем, реакційна активність яких суттєво залежить від присутності нітроген (I) оксиду. Як було показано в роботі [14], в атмосфері нітроген (I) оксиду електронно-стимульовані процеси дисоціації біополімерів ДНК перебігають в 1,5–1,9 раз ефективніше, порівняно з атмосферою О2 або N2 [15]. Притому ефективність саме електронно-стимульованих процесів, в яких утворюються реакційно-активні

144


нітрогенвмістні сполуки, RNS (reactive nitrogen species), зростає в 7,2 рази в присутності N2O.

Дослідження біологічної активності RNS суттєво образом інтенсифікувалась після відкриття в 1989-1994 рр. трьох основних ізоформ ферменту NO-синтаза: нейрональної (nNOS або NOS-1), що індукується (iNOS или NOS-2) та ендотеліальної (eNOS або NOS-3). На рис. 1 представлена загальна схема утворення із субстрату L-аргініну (Arg) ферментами NOS L-цитруліну (Cit) та RNS, що регулюється коферментом тетрагідробіоптерін (BH4), та трансформації RNS з участю ферменту супероксиддісмутаза (SOD) [6].

Рис. 1. Схема BH4-залежного синтезу RNS ферментами NOS

Більшість RNS, що представлені на рис. 1, або безпосередньо, або при взаємодії

з другими радикалами викликають руйнування біополімерів ДНК. Так N2O3 є сильним дезамінуючим агентом азотистих основ ДНК, що перетворюють гуанін в ксантін та оксанозін, аденін в гіпоксантін, цитозін в урацил, 5-метілцитозін в тимін. N2O3 може взаємодіяти з вторинними амінами, утворюючи канцерогенні N-нітрозаміни, які руйнують біополімери ДНК алкіліруванням. Пероксінітрит-аніон (ONOO–), що утворюються при взаємодії супероксид-іону ( 2O− •) та нітроген оксиду (NO•), руйнують ДНК внаслідок формування 8-нітрогуаніну. NO–, який синтезується NOS за відсутності BH4, стимулює утворення перекису водню (H2O2) та гідроксильних радикалів (HO•), які забезпечують антимікробну та протипухлинну активність клітин імунної системи, включаючи нейрофіли та макрофаги.

Крім прямої дисоціації біополімерів ДНК RNS являються генотоксичними, перед усім за рахунок мутацій G:C та A:T внаслідок дезамінування ДНК [16]. Утворення RNS стимулює епігенетичні порушення, насамперед внаслідок нітрування амінокислоти тирозин з утворенням 3-нітротирозіну (NTYR). NTYR-білки являються маркерами багатьох патогенних станів, включаючи діабет, гастрит та рак легенів. Посттрансляційна модифікація дезактивує антіонкобілки p53 за рахунок формування дісульфідних зв’язків та, одночасно, активує протоонкогени ras-p21 внаслідок S-нітрозилювання (утворення тіонітритів) та утворення NTYR. Крім того, RNS інгібують репараційні ферменти ДНК; активують деякі ген-супресорні ферменти,

145


такі, ік ДНК-метілтрансфераза, які подавляють експресію генів; стимулюють ангіогенез та супресію імунітету, інгібуючи проліферацію лімфоцитів [6].

Альтернативою ензиматичному формуванню RNS є утворення RNS безпосередньо в біопрепараті, що стимулюється електронними збудженнями. Так, дисоціативне приєднання DEA (dissociative electron attachment) до N2O низькоенергетичних електронів LEE (low energy electrons) з енергіями 0–30 эВ приводить до утворення O– в реакції 3

2 2N O N O ( )e P− −+ → + з енергією дисоціації ~1 эВ, що більш ніж в шість разів менше, за аналогічну енергію для генерації іонів оксиґену при DEA киснем [14].

В свою чергу іони оксиґену ініціюють утворення RNS в реакціях

2 2O N O NO N− −+ → + та 2O N O NO NO− −+ → + . Далі NO– в іон-молекулярній

реакції 2 2 2NO N O NO N− −+ → + конвертується в 2NO− . Аналогічно, при взаємодії O– та NO– з N2O утворюються 2 2N O− та 3 2N O− . Крім RNS результатом DEA до N2O може бути утворення реакційно-активних оксиґен-вмістних сполук, ROS (reactive oxygen species), наприклад, 2O− в реакції 2 2 2O N O N O− −+ → + або молекулярного

оксиґену 12 2 2N O O( ) N OD+ → + , який руйнує ДНК, стимулюючи утворення

пероксірадикалів ДНК- 2O− • [17]. На рисунку 2(а) представлені результати експериментів по радіаційно-

стимульованій дисоціації біополімерів ДНК в атмосфері N2O при опроміненні Х-променями (трикутники) або комбінованої дії Х-променів та LEE (квадрати) [14].

Спочатку плазміди ДНК знаходились в суперспіралізованій SC-конформації (supercoiled Cf). Одноланцюговий розрив ДНК-нитки SSB (single strand break) в такій плазміді переводив плазміду в кільцеву конформацію – С-конформацію (circular Cf). Одночасний розрив двох ниток ДНК DSB (double strand break) переводив плазміду в лінійну L-конформацію (LC).

На рисунку 2(а) представлена кінетика синхронного зменшення відсоткового вмісту ДНК в SC-конформації та зростання відсоткового вмісту ДНК в С-конформації внаслідок SSB-дисоціації подвійної спіралі ДНК для випадків опромінення зразка Х-променями (1,5 кеВ) (трикутники) або одночасного опромінення як Х-променями (1,5 кеВ), так і низькоенергетичними електронами LEE (0–30 еВ) (квадрати) в атмосфері N2O. На рисунку 2(б) представлені експериментальні результати дослідження кінетики росту ДНК в L-формі внаслідок DSB-дисоціації ДНК при опроміненні в атмосфері N2O зразку Х-променями (1,5 кеВ) (коло) або при одночасному опроміненні як Х-променями (1,5 кеВ), так і низькоенергетичними електронами LEE (0–30 еВ) (чорні круги) [14]. Густина потоку Х-фотонів, J, що падають на зразок, відображені на рисунку 2 на осях абсцис.

146


а б

Рис. 2. Кінетика електроно-стимульованої дисоціації ДНК в атмосфері N2O: а – SC та C-форми ДНК; б – лінійна форма ДНК

Поглинання Х-променів та LEE зразком в атмосфері N2O приводить до

формування RNS та ROS, які відповідають мобільним локалізованим збудженням MTE (mobile trapped excitations), кінетика яких в моделі NSK досліджена в попередніх роботах як для випадку модельних кристалів [18], так і для випадку біополімерів ДНК [11].

В NSK-моделі кінетика накопичення продуктів дисоціації можна описати рівнянням

( )( )0макс лок DNA дел дис1 expC C k C k k t = − − + + ⋅ , (9)

де kлок – константа швидкості локалізації збудження на ДНК; kдел – константа швидкості де локалізації збудження з ДНК; kдис – константа швидкості дисоціації ДНК; 0

DNAC – вихідна концентрація ДНК [11]. Суцільні криві на рисунку 2 представляють результат моделювання процесу електронно-стимульованої дисоціації біополімерів ДНК в NSK-моделі. Порівнюючи результати моделювання з експериментальними даними можна визначити фактор підсилення EF (enhancement factor) процесів дисоціації ДНК за рахунок низькоенергетичних електронів

X LEE

X

KEFK+= , (10)

де 0лок DNA дел дисK k C k k= + + . Для SC-конформації ДНК: EFSC = 1,88 ± 0,05 (криві 1

та 2 на рисунку 2(а)). Для С-конформації ДНК: EFC = 1,59 ± 0,07 (криві 3 та 4 на рисунку 2(а)). Для L-конформації ДНК: EFL = 1,51 ± 0,08 (рисунок 2(б)). Ці значення в межах похибки співпадають з експериментально одержаними значеннями для SC, C та L конформацій (1,9 ± 0,2, 1,6 ± 0,3 и 1,5 ± 0,4, відповідно) [14].

Висновки Розробка нових високоефективних технологій радіаційної модифікації

матеріалів електронними збудженнями належить до актуальних напрямків сучасного 147


пошуку в галузі високих технологій, та водночас використання опромінення пучками фотонів та низькоенергетичних часток для керованої модифікації властивостей молекулярних матеріалів дозволяє як безпосередньо стимулювати руйнування міжатомних зв’язків за рахунок локалізації електронного збудження на цьому зв’язку, так і генерувати реакційно-активні радикали поблизу зв’язків, що атакуються, наприклад, атмосферних газів, які і виконують функцію молекулярного скальпеля, що стимулює дисоціацію необхідного зв’язку. Для контролю процесів дисоціації необхідний сайт-специфічний дистанційний безперервний аналітичний метод контролю стану зразків під опроміненням, як складову частину якого пропонується використовувати запропонований раніше нестаціонарний кінетичний метод, застосування якого в даній роботі дозволило достатньо точно описати як кінетику розкладання нітроген (І) оксиду в технології очистки "хвостових" газів у виробництві нітратної кислоти, так і кінетику дисоціації біополімерів ДНК, що стимульована реакційно-активними нітроген-вмістними сполуками, що утворюються в результаті електронно-стимульованого розкладання молекул нітроген (І) оксиду в зразках біопрепаратів.

Литература 1. Близнюк О.М. Дослідження кінетичних закономірностей

низькотемпературного окиснення аміаку до N2O на Mn-Ni-Bi-Li-O каталізаторі / О.М. Близнюк, А.С. Савенков, О.М. Огурцов // ITE. – 2011. – 1. – С. 18–22.

2. Nitrous Oxide and Climate Change / Ed. by K. Smith. – London : Earthscan Ltd., 2010. – 232 p.

3. Polymeric Biomaterials / Ed. by S. Dumitriu. – Basel : Marcel Dekker, Inc., 2002. – 1168 p.

4. Modern Biopolymer Science. Bridging the Divide between Fundamental Treatise and Industrial Application / Ed. by S. Kasapis, I.N. Norton, J.B. Ubbink. – London : Elsevier Inc., 2009. – 627 p.

5. Global Anthropogenic Non-CO2 Greenhouse Gas Emissions: 1990–2030 / Office of Atmospheric Programs. – Washington : Climate Change Division, 2011. – 182 p.

6. Ohshima H. Genetic and Epigenetic Damage Induced by Reactive Nitrogen Species: Implications in Carcinogenesis / H. Oshima // Toxicology Letters. – 2003. – V. 140–141. – P. 99–104.

7. Hussain S.P. Radical Causes of Cancer / S.P. Hussain, L.J. Hoseth, C.C. Harris // Nature Reviews Cancer. – 2003. – V. 3. – P. 276–286.

8. Гайдей Т.П. Каталитическая активность металлических и нанесённых оксидных катализаторов в реакции разложения закиси азота / [Т.П. Гайдей, А.И. Кокорин, Н. Пиллет, и др.] // Журнал Физической Химии. – 2007. – Т. 81, 6. – С. 1028–1033.

9. Pérez-Ramírez J. Formation and Control of N2O in Nitric Acid Production. Where do We Stand Today? / J. Pérez-Ramírez, F. Kapteijn, K. Schöffel, J.A. Moulijn // Applied Catalysis B: Environmental. – 2003. – V. 44. – P. 117–151.

10. Близнюк О.Н. Каталитические процессы в технологии оксидов азота и азотной кислоты: дис. на соискание уч. степени доктора тех. наук / О.Н. Близнюк. – Х., 2009. – 375 с.

11. Огурцов А.Н. Моделирование нестационарной кинетики радиационной модификации материалов электронными возбуждениями: Эволюция 148


характеристической люминесценции модельных кристаллов и диссоциация биополимеров ДНК / А.Н. Огурцов, О.Н. Близнюк, Н.Ю. Масалитина // ІТЕ. – 2012. – 1. – С. 43–51.

12. Огурцов А.Н. Кинетическое моделирование разложения оксида азота (I) в технологиях очистки хвостовых газов и стимулированной диссоциации биополимеров ДНК / Огурцов А.Н., Близнюк О.М. // Интегрированные технологии и энергосбережение. – 2012. – 4. – С. 48–53

13. Xu W. Single-Molecule Kinetic Theory of Heterogeneous and Enzyme Catalysis / W. Xu, J.S. Kong, P. Chen // The Journal of Physical Chemistry C. – 2009. – V. 113, 6. – P. 2393–2404.

14. Alizadeh E. Induction of Strands Breaks in DNA Films by Low Energy Electrons and Soft X-ray Under Nitrous Oxide Atmosphere / E. Alizadeh, L. Sanche // Radiation Phy-sics and Chemistry. – 2012. – V. 81. – P. 33–39.

15. Alizadeh E. Soft X-ray and Low Energy Electron-Induced Damage to DNA under N2 and O2 Atmospheres / E. Alizadeh, P. Cloutier, D. Hunting, L. Sanche // The Journal of Physical Chemistry B. – 2011. – V. 115. – P. 4523–4531.

16. Огурцов А.Н. Основы молекулярной биологии : в 2-х ч. – Ч. 2. Молекулярные генетические механизмы / А.Н. Огурцов. – Харьков : НТУ "ХПИ", 2011. – 240 с.

17. Bertout J.A. The Impact of O2 Availability on Human Cancer / J.A. Bertout, S.A. Patel, M.C. Simon // Nature Reviews Cancer. – 2008. – V. 8, 12 – P. 967–975.

18. Огурцов А.Н. Модификация криокристаллов электронными возбуждениями: монография / А.Н. Огурцов. – Харьков : НТУ "ХПИ", 2009. – 368 с.

149

СЕКЦІЯ 3 КОМП'ЮТЕРНЕ МОДЕЛЮВАННЯ В ХІМІЇ,

КОМП'ЮТЕРНІ МЕТОДИ ДЛЯ СИНТЕЗУ НОВИХ РЕЧОВИН

СЕКЦИЯ 3 КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ В ХИМИИ,

КОМПЬЮТЕРНЫЕ МЕТОДЫ ДЛЯ СИНТЕЗА НОВЫХ

ВЕЩЕСТВ

SECTION 3 SIMULATION IN CHEMISTRY,

COMPUTER METHODS FOR THE SYNTHESIS OF NEW

SUBSTANCES

150

КОМП'ЮТЕРНЕ МОДЕЛЮВАННЯ В ХІМІЇ, КОМП'ЮТЕРНІ МЕТОДИ ДЛЯ СИНТЕЗУ НОВИХ РЕЧОВИН

УДК 621.762

МОДЕЛЮВАННЯ УМОВ УТВОРЕННЯ СТРУКТУР ЕВТЕКТИК У СИСТЕМАХ НА ОСНОВІ БЕЗКИСНЕВИХ ТУГОПЛАВКИХ СПОЛУК

Унрод В.І. МОДЕЛИРОВАНИЕ УСЛОВИЙ ОБРАЗОВАНИЯ СТРУКТУР ЭВТЕКТИК В СИСТЕМАХ НА ОСНОВЕ БЕСКИСЛОРОДНЫХ ТУГОПЛАВКИХ СОЕДИНЕНИЙ Унрод В.И. MODELING OF CONDITIONS STRUCTURES OF FORMATION EUTECTICS IN THE SYSTEM BASED OXYGEN-FREE REFRACTORY COMPOUNDS Unrod V.

Черкасский государственный технологический университет, г. Черкассы, Украина [email protected]

Аналізуються експериментальні значення, добуті шляхом побудови діаграм стану ряду систем, які відносять до евтектичних з участю тугоплавких металоподібних фаз. Зроблено оцінку параметрів складу та характеру моделювання специфічних структур евтектичних сплавів при зміні швидкості охолодження.

Ключові слова: діаграми стану, тугоплавкі металоподібні фази, моделювання структури евтектик, швидкість охолодження

Анализируются экспериментальные значения, полученные путем построения

диаграмм состояния ряда систем, которые относятся к эвтектическим с участием тугоплавких металлоподобных фаз. Проведена оценка параметров состава и характера моделирования специфических структур эвтектических сплавов при изменении скорости охлаждения.

Ключевые слова: диаграммы состояния, тугоплавкие металлоподобные фазы, моделирование эвтектической структуры, скорость охлаждения

The experimental values, got by the construction of phase diagrams row of the systems

that behave to the eutecticum with participation metalloid refractory phases, are analysed. The estimation of parameters of composition and character of design specific structures of eutecticum alloys is conducted at the change of cooling speed.

Keywords: phases diagrams, refractory metalloid phases, design eutecticum structures, cooling speed

Введение В перспективе создания и моделирования новых сплавов, которые способны

проявлять особые эксплуатационные свойства при воздействии высоких температур, механических нагрузок, коррозионной стойкости уделяется большое внимание со стороны материаловедов. К таковым относятся перспективные материалы с участием

151



бескислородных тугоплавких соединений-карбидов, боридов, нитридов d-переходных металлов на основе некоторых псевдобинарных композиций.

Постановка задачи Как правило, целесообразным является изучение поведения гетерофазных

систем при воздействии изменения температур плавления и кристаллизации с учетом химического состава, физико-химической природы составляющих сплав компонентов, что достигается путем построения соответствующих диаграмм состояния [1-5]. Среди многих исследователей, которые заложили научную основу современного материаловедения, следует отметить фундаментальные работы Г.В. Самсонова, Р.А. Андриевского, С.С. Орданьяна, Г. Глейтера, В.В. Скорохода и их последователей. Особое внимание необходимо уделять термодинамической стабильности исследованных фазовых составляющих при высоких температурах и давлениях, условий формирования структур сплавов, имеющих эвтектические превращения. Основным акцентом при создании уникальных свойств в 2-х компонентных сплавах является учет размера исходных частиц, их химической чистоты, стехиометрию металлоподобных фаз, поведение веществ между собой в широком интервале воздействия температур, установление температур эвтектического превращения сплавов в жидком состояние и возможности регулирования теплоотвода в процессе их кристаллизации.

Анализ исследований Систематизация и анализ целого ряда исследованных нами диаграмм состояния

систем MeCх-MeB2, MeNх-MeB2, позволили выявить закономерности взаимодействия тугоплавких соединений и сформулировать термодинамические критерии существования квазибинарных разрезов для двойных и тройных систем. На основании раннее экспериментальных исследований установлено, что изученные разрезы на основе исходных фаз MeCх-MeB2 описываются эвтектическим типом диаграмм состояния [3-6].

Индивидуально металлоподобные соединения обладают высокой твердостью вследствие большого вклада ковалентной составляющей химической связи и поэтому отличаются повышенной хрупкостью.

Следовательно, целесообразно искать пути получения повышенных пластических свойств подобного рода материалов, изучая структуру и свойства исключительно в гетерофазных материалах. Решение задачи управлением формирования заданной структуры сплавов наиболее эффективно осуществлять при исследовании процесса плавления и последующей кристаллизации, установив закономерности поведения сосуществующих фаз.

Плавление и термообработка исследованных систем осуществлялись различными методами. Среди них наиболее перспективными являются метод индукционной плавки в магнитном поле, метод плавающей зоны с регулированием процесса направленной кристаллизации, а также плавление образцов в микрообъемах с помощью специально установок для определения начала плавления в условиях высокого вакуума или высокого давления инертного газа, позволяющего сохранять стехиометрию фаз переменного состава карбидов и нитридов d-переходных металлов 4-5 групп Периодической системы Д.И. Менделеева.

На примере изучения диаграмм состояния в системах МеСх-МеВ2, где металлом 152


является титан и цирконий, экспериментально было установлено, что растворимость диборидов в соответствующих карбидах не превышает 3…7%, а металлоподобные карбиды в кристаллической структуре диборидов практически нерастворимы.

На основании построенных диаграмм состояния нами проведен комплекс исследований кристаллообразования ряда сплавов до- и за-эвтектических составов, а также самих эвтектик. Моделирование условий термообработки, при котором происходит формирование специфической микроструктуры для бинарных сплавов, показал, что при кристаллизации из расплава одна из ведущих фаз имеет форму чередующихся пластин и стержней и отличается рядом особых механических свойств (в частности, повышенной пластичностью и пониженной твердостью). Было установлено, что сплавы эвтектического состава обладают высокой термостойкостью при длительном отжиге вплоть до Т=0.8…0.9 от температуры эвтектического плавления. Температура, при которой наблюдалась термическая стабильность для изученных систем ZrCх-ZrB2, TiCх-TiB2, NbCх-NbB2, оценивается в пределах 2500-2900 К. Подобное состояние эвтектического сплава можно трактовать с позиции энергетической характеристики кристаллографических связей на межфазных границах зерен, отличающихся когерентным или полукогерентным строением, а также минимизацией межфазной энергии, что позволяет сохранять структурно-чувствительные свойства композиций, такие как жаростойкость и термопрочность.

Измерение агрегатной твердости эвтектик при температуре 298 К показало значительное снижение этой величины по сравнению с таковой для индивидуальных фаз карбидов титана циркония, ниобия и соответствующих диборидов. Сопоставление результатов определения ряда механических свойств сплавов, а именно ползучести при высоких температурах и износостойкости приводит к выводу о проявлении признаков повышения пластичности нехарактерной для таких металлоподобных соединений [7]. Уменьшение размеров и объема деформируемых частиц, вероятно, приводит к увеличению относительных прочностных величин. С учетом вероятности возникновения на межфазных границах дислокаций несоответствия, отсутствия микротрещин на отпечатках после измерения микротвердости и снижения агрегатной твердости эвтектик можно предположить проявление повышенной деформируемости в гетерофазной структуре за счет скольжения дислокаций несоответствия по этим межфазным разветвленным границам. Повышенная пластичность отмечалась при измерении высокотемпературной твердости и ползучести сплавов в интервале температур 1000-1200 К [7, 8].

Выводы Закономерности взаимосвязи морфологических особенностей структуры и

моделирование поведения эвтектик в системах карбид-диборид d-переходных металлов свидетельствуют об актуальности исследования влияния скорости охлаждения сплавов на комплекс физико-механических свойств сплавов в изученных системах [9-14].

Моделирование условий образования заданной структуры в исследованных псевдобинарных системах позволяет определить основные факторы, влияющие на создание керамических композиционных материалов, обладающих повышенными высокотемпературными механическими свойствами. Особое внимание при проведении процесса кристаллизации эвтектических сплавов необходимо уделять 153


химической чистоте исходных материалов, контролю дефектности фаз внедрения и контролю скорости охлаждения при кристаллизации эвтектических сплавов в системах МеСХ-МеВ2.

Литература 1. Орданьян, С. С. Взаимодействие в системе ZrС-ZrB2 [Текст] / С. С. Орданьян, В.

И. Унрод // Порошковая металлургия. – 1975. – 5. – С. 61-64. 2. Орданьян, С. С. Взаимодействие в системе ТіС-ТіB2 [Текст] / С. С. Орданьян, В.

И. Унрод, А. И. Августиник // Порошковая металлургия. – 1975. – 9. – С. 40-43.

3. Взаимодействие в системе ТаС-ТаB2 [Текст] / С. С. Орданьян, В. И. Унрод, В. С. Полищук, Н. М. Сторонкина // Порошковая металлургия. – 1976. – 9. – С. 40-43.

4. Орданьян, С. С. Взаимодействие в системе NbС-NbB2 [Текст] / С. С. Орданьян, В. И. Унрод, Е. К. Степаненко // Известия АН СССР. Неорганические материалы. – 1977. – Т. 13, 2. – С. 373-375.

5. Орданьян, С. С. Взаимодействие в системе НfС-HfB2 [Текст] / С. С. Орданьян, В. И. Унрод, А. Е. Луценко // Известия АН СССР. Неорганические материалы. – 1977. – Т. 13, 3. – С. 546-547.

6. Шурин, А. К. Квазитройная система Fe-ТіС-ТіB2 [Текст] / А. К. Шурин, Н. А. Разумова // Порошковая металлургия. – 1979. – 12. – С. 60-64.

7. Спивак, И. И. Исследование ползучести в двойных системах ТіB2-ТіС, ZrB2-ZrN [Текст] / И. И. Спивак, Р. А. Андриевский, В. В. Клименко // Порошковая металлургия. – 1974. – 8. – C. 17-21.

8. Орданьян, С. С. Исследования в области химии силикатов и окислов [Текст] / С. С. Орданьян, А. И. Августиник, В. Ш. Вигдергауз. – М. : Наука. 1975. – 220 с. – Библиогр. : с. 195-199.

9. Смирнов, В. В. Плавка во взвешенном состоянии электропроводящих образцов больших масс и объемов [Текст] / В. В. Смирнов, И. В. Коркин // Известия АН СССР. Металлы. – 1978. – 3. – С. 89-95.

10. Бочвар, А. А. Исследование механизма и кинетики кристаллизации сплавов эвтектического типа [Текст] / А. А. Бочвар – М.: Металлургиздат, 1935. – 81 с. – Библиогр. : с. 71-78.

11. Сомов, А. И. Эвтектические композиции [Текст] / А. И. Сомов, М. А. Тихоновский – М. : Металлургия, 1975. – 304 с. – Библиогр. : с. 287-301.

12. Таран, Ю. Н. Структура эвтектических сплавов [Текст] / Ю. Н. Таран, В. И. Мазур – М. : Металлургия, 1978. – 312 с. – Библиогр. : с. 296-307.

13. Пархутик, П. А. Кинетика и механизм кристаллизации. О зарождающемся действии первичных фаз на кристаллизацию эвтектики при различных условиях охлаждения [Текст] / П. А. Пархутик. – М. : Наука и техника, 1973. – 400 с. – Библиогр. : с. 355 с.

14. Орданьян, С. С. Эвтектики в системах с участием тугоплавких соединений и их модели – спеченные композиции [Текст] / С. С. Орданьян, В. И. Унрод // Новые огнеупоры. – 2005. – 7. – С. 42-48.

154


УДК 546.224-31:547.262-304.2 МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ГЕТЕРОГЕННОГО РАВНОВЕСИЯ ГАЗ – ЖИДКОСТЬ В СИСТЕМЕ ОКСИД СЕРЫ (IV) – ЭТИЛЕНДИАМИН – ВОДА Хома Р.Е.1,2, Длубовский Р.М.2 МАТЕМАТИЧНА МОДЕЛЬ ГЕТЕРОГЕННОЇ РІВНОВАГИ ГАЗ – РІДИНА В СИСТЕМІ ОКСИД СІРКИ (VI) – ЕТИЛЕНДІАМІН – ВОДА Хома Р.Є.1,2, Длубовський Р.М.2 THE MATHEMATICAL MODEL OF HETEROGENEOUS EQUILIBRIUM IN THE SULFUR DIOXIDE – ETHYLENEDIAMINE - WATER SYSTEM Khoma R.1,2, Dlubovskiy R.2 1Одесский национальный университет имени И.И. Мечникова, ул. Дворянская, 2, Одесса, Украина [email protected] 2Физико-химический институт защиты окружающей среды и человека МОН и НАН Украины, Одесса, Україна [email protected]

У статичних умовах досліджена хемосорбція оксиду сірки (IV) водою і водним розчином етилендіаміну. Показано вплив рН та парціального тиску SO2 на загальну його розчинність в зазначених сорбентах. На основі побудованої математичної моделі виявлено вклади хімічної та фізичної складових в значення загальної розчинності.

Ключові слова: оксид сірки (IV), водні розчини, етилендіамін, константа Генрі

В статических условиях исследована хемосорбция оксида серы (IV) водой и водным раствором этилендиамина. Показано влияние рН и парциального давления SO2 на общую его растворимость в указанных поглотителях. На основании построенной математической модели выявлены вклады химической и физической составляющих в значение общей растворимости.

Ключевые слова: оксид серы (IV), водные растворы, этилендиамин, константа Генри

The chemisorption of sulfur dioxide by water and ethylenediamine aqueous solution under static conditions has been investigated. The influence of pH and SO2 partial pressure to the total solubility in these sorbents has been shown. The contribution of chemical and physical components in the total value of the solubility on the basis of the constructed mathematical model has been revealed.

Keywords: sulfur dioxide, aqueous solutions, ethylenediamine, Henry’s constant

Оксид серы (IV) является одним из доминирующих газообразных загрязнителей атмосферы техногенного происхождения (до 150 млн. т/год), причем последствия негативного воздействия SO2 на объекты окружающей среды обнаруживаются на

155




расстояниях до 1500 км от источника загрязнения в виде так называемых «кислотных дождей» [1]. Ужесточение требований к показателям качества воздушной среды, поиск источников вторичного химического сырья стимулируют разработку новых эффективных методов улавливания и утилизации оксида серы (IV) из технологических газов. В последние годы в качестве абсорбентов в схемах очистки отходящих газов от SO2 активно изучаются органические основания и их соли [2-4], обладающие рядом преимуществ перед традиционными неорганическими хемосорбентами типа известковых растворов. Настоящая работа выполнена в продолжение систематических исследований взаимодействия оксида серы (IV) с водными растворами N,O-содержащих органических оснований [5-8] и посвящена изучению хемосорбции SO2 водным 0,1 М раствором этилендиамина (ЭДА) в статических условиях.

Вопросам растворения SO2 в воде и водных растворах посвящено большое число работ. Механизм растворения оксида серы (IV) в воде и водных растворах в ионном виде описан авторами работ [9-11] и может быть представлен следующими равновесиями:

гSO2 →← жSO2 (1)

где гSO2, жSO2 – оксид серы (IV) в газовой фазе и растворенный в воде соответственно.

жSO2 + Н2О →← SO2⋅H2O (2)

SO2⋅H2O 1K

→← H+ + −

3HSO (3)

2 −3HSO

∗

→←

K

−252OS + H2O

(4)

−3HSO

2K→← H+ + −2

3SO (5)

Очевидно, что в хемосорбционных системах с участием этилендиамина (Am) наряду с процессами (1)–(5) протекают также реакции (6)–(9) [8]:

Am + H+ →← AmH+ Ka2=]AmH[

]H[]Am[+

+⋅ (6)

AmH+ + H+ →← AmH22+ Ka1= [ ]+++ ⋅

22AmH

]H[]AmH[ (7)

2Am + SO2⋅H2O Ib→← AmH2SO3 (8)

2Am + 3SO2⋅H2O IIb→← AmH2SO3·AmH2(НSO3)2

(9)

С учетом вышеизложенного, материальный баланс по S, N и условие электронейтральности описываются уравнениями (10), (11) и (12), соответственно.

QSO2 = [SO2⋅H2O] + [ −3HSO ] + 2⋅[ −2

52OS ] + [ −23SO ] + СI + 3·СII, (10)

где СI = [AmH2SO3] и СII = [AmH2SO3·AmH2(НSO3)3]. QAm = [Am] + [AmH+] + 2⋅[AmH22+] + 2⋅СI + 2⋅СII (11)

[H+] + [AmH+] = [ −OH ] + [ −3HSO ] + 2⋅[ −2

52OS ] + 2⋅[ −23SO ] (12)

156


Основываясь на предположении, что первая стадия физического растворения [уравнение (1)] быстрая и подчиняется закону Генри [12], имеем:

QSO2 = h⋅[ жSO2 ] = h⋅HSO2⋅pSO2, (13) где HSO2 – константа Генри; pSO2 – парциальное давление SO2 в газо-воздушной смеси (ГВС) [13].

Эффективная константа Генри, численно равная отношению QSO2 к [ гSO2 ] без учета процессов димеризации [уравнение (4)] и комплексообразования [уравнения (8)-(10)], определяется согласно [13-15]:

∗S(IV)H =

]SO[

Qг2

SO2 = 2

2

SO

SOQp

= HSO2 ⋅

⋅++ ++ 2

211

]H[KK

]H[K1 . (14)

Величина h определяется выражением следующего вида [13]:

h = ]OHSO[

Q

22

SO2

⋅. (15)

В итоге, с учетом процессов (4), (8) и (10), получаем уравнения (16) и (17)

h = ]OHSO[

Q

22

SO2

⋅= 1 +

]H[K1

+ + 2K*· 2

222

1

]H[]OHSO[K

+

⋅⋅ + 2

21

]H[KK+

⋅ + bI·[Am]2 +

bII·[Am]2·[SO2⋅H2O]2

(16)

∗S(IV)H = HSO2 ⋅

⋅⋅⋅++ ++ 2

222

1*

1

]H[]OHSO[KK2

]H[K1 + 2

21

]H[KK+

⋅ +

)222

2II

2I ]OHSO[]Am[]Am[ ⋅⋅⋅b+⋅b+

(17)

Однако, данные о поглощении оксида серы (IV) из газо-воздушной смеси водными растворами N,O-содержащих органических оснований в литературе весьма ограничены [4]. Гетерогенный процесс перехода SO2 из газовой фазы в жидкую с учетом протекания ион-молекулярных реакций в присутствии Am в воде не описан. Для проверки корректности изложенных представлений проведены исследования по взаимодействию SO2 с водным 0,1 М раствором ЭДА при 298 К в статических условиях.

Методика эксперимента подробно описана в работе [16]. О количестве поглотившегося хемосорбционной системой SO2 судили по данным предварительно проведенного рН-метрического титрования модельного раствора [8]. Потенциометрические измерения проводили с помощью рН-метра рН-121. Измерения проводили при 298 К; парциальные давления оксида серы (IV) составляли 6.65 - 26.6 кПа.

Изотермы хемосорбции SO2 водой и водным раствором ЭДА представлены на рис. 1. Согласно полученным данным (рис. 1), полная статическая емкость превышает ожидаемую (до 3.85 раза); хемосорбционное равновесие достигается при рН < 3.2.

Решение системы уравнений, отражающих закон действующих масс [уравнения (3-5, 6-9)], материальный баланс по S и N [уравнения (10, 11)], а также условие электронейтральности [уравнение (12)], с использованием данных рН-метрии

157


позволило установить компонентный (ионный и молекулярный) состав системы SO2 – ЭДА – H2O [8].

Пренебрегая вкладом Am и AmH+, а также гидроксид-ионов, сульфит-ионов и “ониевого” сульфита I в области рН < 4,0 [8-10], из уравнений (10), (11) и (12), получаем:

[SO2⋅H2О] = QSO2 – 2⋅QAm – [H+] + СII. (18)

Полученные графические зависимости h = f (QSO2), HSO2 = f (pSO2) и ∗S(IV)H =

f (pSO2) представлены на рис. 2, 3 и 4, соответственно.

Рис. 1. Изотермы хемосорбции SO2

водой (1) [16] и водным 0,1 М раствором ЭДА при 298 К.

Рис. 2. Зависимость h от 2SOQ и в системах SO2 –

H2O (1) [16] и SO2 – ЭДА – H2O (2-5) при 298 К.

Повышение pSO2 (в области 6,65…26,66 кПа) приводит к увеличению

физической сорбции SO2 чистой водой (рис. 3, кривая 1). В системе с ЭДА (кривая 2) с увеличением pSO2 значение HSO2 уменьшается, достигая своего минимального значения (5,32⋅10-6 М/Па при 13.33 кПа), а затем увеличивается. При этом ЭДА по 158


отношению к растворимости оксида серы (IV) в воде обладает высаливающим эффектом (значение HSO2 в водном растворе Am выше, чем в чистой воде, при одном и том же pSO2) [17, 18], т.е. способствует гидратации SO2 [уравнения (1, 2)].

Рис. 3. Зависимость константы Генри (HSO2, М/Па) от парциального давления SO2 в ГВС

(pSO2, кПа) в системах SO2 – H2O (1) [16] и SO2 – ЭДА – H2O (2) при 298 К.

Рис. 4. Зависимость эффективной константы Генри ( ∗

S(IV)H , М/Па) от парциального давления SO2 в ГВС (pSO2, кПа) в системах SO2 – H2O (1)

[16] и SO2 – ЭДА – H2O (2) при 298 К.

Таким образом, на основании построенной математической модели гетерогенного равновесия газ – жидкость с использованием данных рН-метрии рассчитан компонентный ионно-молекулярный состав систем оксид серы (IV) – этилендиамина – вода. Проведена оценка относительной устойчивости, образующихся в системах “ониевых” солей. В качестве показателя эффективности связывания SO2 хемосорбционными системами наряду с константами устойчивости “ониевых” солей рекомендуется использовать эффективную константу Генри.

Литература 1. Фелленберг Г. Загрязнение природной среды. Введение в экологическую

химию. – М.: Мир, 1997. – 232 с. 2. Гельмбольдт В.О., Хома Р.Е., Эннан А.А. Органические основания в процессах

улавливания и утилизации оксида серы (IV) (обзор) // Энерготехнологии и ресурсосбережение. – 2008. – 4. – С. 51-58.

3. Huang K., Lu J.-F., Wu Y.-T., Hu X.-B., Zhang Z.-B. Absorption of SO2 in aqueous solutions of mixed hydroxylammonium dicarboxylate ionic liquids // Chem. Eng. J. – 2013. – Vol. 215–216. – P. 36–44. DOI: 10.1016/j.cej.2012.10.091

4. Hong S.Y., Kim H., Kim Y.J., Jeong J., Cheong M., Lee H., Kim H.S., Lee J.S. Nitrile-functionalized tertiary amines as highly efficient and reversible SO2 absorbents //

159


J. Hazardous Materials. – 2014. - Vol. 264. – P. 136–143. DOI: 10.1016/j.jhazmat.2013.11.026

5. Хома Р.Е., Шестака А.А., Сохраненко Г.П., Гавриленко М.И., Гельмбольдт В.О. Комплексобразование оксида серы (IV) с гексаметилентетрамином и гексаметилендиамином в воде // Журн. прикл. химии. – 2011. – Т. 84, 1. – С. 18-24. DOI: 10.1134/S1070427211010034

6. Хома Р.Е., Шестака А.А., Гельмбольдт В.О. О взаимодействии оксида серы (IV) с водными растворами этаноламинов // Журн. прикл. химии – 2012. – Т.86, 11. – C. 1756-1765. DOI: 10.1134/S1070427212110067

7. Хома Р.Е. Состав и относительная устойчивость продуктов взаимодействия оксида серы (IV) c водными растворами морфолина и N-алкилированных производных моноэтаноламина // Вопросы химии и хим. технологии – 2015. – 5. – C. 42-46.

8. Хома Р.Е. Состав и относительная устойчивость продуктов взаимодействия оксида серы (IV) с водными растворами этилендиамина и его производных // Журн. общей химии. – 2015. – Т. 85, 4. – С. 554-562. DOI: 10.1134/S1070363215040052

9. Романенко С.А. Компонентный состав водных растворов оксида серы (IV). Дис. … канд. хим. наук. Л., 1986, 138 с.

10. Pereda S., Thomsen K., Rasmussen P. Vapor–liquid–solid equilibria of sulfur dioxide in aqueous electrolyte solutions // Chemical Engineering Science. – 2000. – Vol. 55, No 14. – P. 2663-2671. DOI: 10.1016/S0009-2509(99)00535-7

11. Kamps Á.P.-S., Meyer E., Ermatchkov V., Maurer G. Enthalpy of dilution of (SO2+H2O) and (SO2+NH3+H2O) in pure water: experimental results and modeling // Fluid Phase Equilibria. – 2005. – Vol. 230, No 1-2. – P. 153–169. DOI: 10.1016/j.fluid.2004.12.008

12. Лабутин Н.А., Батиха М.М., Грошев Г.Л. Коротаевский К.Н. Кинетика процесса растворения сернистого ангидрида в воде // Изв. ВУЗов. Химия и хим. технол.– 1997. – Т.40, 4. – С. 55-58.

13. Schwartz S.E., Freiberg J.E. Mass-transport limitation to the rate of reaction of gases in liquid droplets: Application to oxidation of SO2 in aqueous solutions // Atmos. Environ. – 1981. – Vol. 15, No 7. – P. 1129-1144. DOI: 10.1016/0004-6981(81)90303-6

14. Gardner J.A., Watson L.R., Adewuyi Y.G., Davidovits P., Zahniser M.S., Worsnop D.R., Kolb C.E. Measurement of the mass accomodation coefficient of SO2 (g) on water droplets // J. Geophys. Res. – 1987. – Vol. 92, No D9. - P. 10887-10895. DOI: 10.1029/JD092iD09p10887

15. Seinfeld J.H., Pandis S.N. Atmospheric Chemistry and Physics. From Air Pollution to Climate Change. Wiley. – 2006. – P. 294.

16. Хома Р.Е., Длубовский Р.М. Хемосорбция оксида серы (IV) водой в статических условиях. Константа Генри // Вестник ОНУ. Химия. – 2015. – Т. 15, 2. – С. 61-76. DOI: 10.18524/2304-0947.2015.2(54).50629

17. Конник Э.И. Высаливание-всаливание газообразных неэлектролитов в водных растворах электролитов // Успехи химии. – 1977. – Т. 46, 6. – С. 1097-1121. DOI: 10.1070/RC1977v046n06ABEH002157

18. Hefter G.T., Tomkins R.P.T. The Experimental Determination of Solubilities. Vol. 6. Wiley. 2006. 658 p. DOI: 10.1002/0470867833

160


УДК 004.942:519.876.2 МОДЕЛИРОВАНИЕ НАДЁЖНОСТИ ПРИ ЭКСПЛУАТАЦИИ ОБЪЕКТА ПОВЫШЕННОЙ ОПАСНОСТИ Астафьев Н.А., Дмитриева О.А. МОДЕЛЮВАННЯ НАДІЙНОСТІ ПРИ ЕКСПЛУАТАЦІЇ ОБ'ЄКТА ПІДВИЩЕНОЇ НЕБЕЗПЕКИ Астаф’єв М.А., Дмитрієва О.А. MODELING RELIABILITY IN OPERATION OF HIGH-RISK Аstafiev N., Dmitrieva О. Донецкий национальный технический университет, г. Красноармейск, Украина [email protected]

Робота присвячена питанням розробки та обґрунтування моделі прогнозування надійності об'єктів підвищеної небезпеки (ОПН) різних виробництв на основі аналізу груп факторів. При побудові оцінки працездатності ОПН до уваги беруться умови експлуатації, матеріал, що використовується, і ступінь відновлення. На основі запропонованого методу планується розробка математичної моделі.

Ключові слова: математична модель, об'єкт підвищеної небезпеки, надійність, прогнозування, факторний аналіз

Работа посвящена вопросам разработки и обоснования модели прогнозирования надёжности объектов повышенной опасности (ОПО) различных производств на основе анализа групп факторов. При построении оценки работоспособности ОПО учитываются условия эксплуатации, материал, используемый, и степень восстановления. На основе предложенного метода планируется разработка математической модели.

Ключевые слова: математическая модель, объект повышенной опасности, надёжность, прогнозирование, факторный анализ

The work is dedicated to the development and validation of the reliability prediction model of high-risk facilities based on different groups of factors analysis. When building a health assessment of high-risk takes into account the operating conditions, material used, and the degree of recovery. On the basis of the proposed method is planned to develop a mathematical model.

Keywords: mathematical model, the high-risk object, reliability, forecasting, factor analysis

ВВЕДЕНИЕ Наблюдаемая в настоящее время тенденция увеличения числа отказов [1] при

эксплуатации объектов повышенной опасности, обусловлена, в первую очередь, изношенностью основных фондов, удорожанием ремонтов и увеличением объемов ремонтных работ [2]. В то же время отказы при эксплуатации ОПО приводят не

161



только к серьезным экологическим и экономическим последствиям, но и к человеческим жертвам [3], и, как это не прискорбно, число таких отказов, по мнению специалистов [1, 4], будет только расти.

Для проведения объективного оценочного прогноза надёжности выбираются самые напряженные конечные системы (элементы) ОПО, параметры (температурный режим, давление, марка стали, толщина металла и т.д.) которых будут одинаковыми. После этого предельный срок безаварийной эксплуатации всего ОПО определяется по минимальному сроку эксплуатации элементов на основе полученного прогноза.

Параметры, влияющие на напряженно-деформированное состояние (НДС) конструктивных элементов ОПО, должны быть в совокупности учтены при оценке его работоспособности. Комплексную оценку работоспособности ОПО в течение нормативного периода эксплуатации необходимо проводить на основании расчета сроков безотказной работы всех элементов с учетом условий эксплуатации (статических и динамических воздействий на систему), используемого материала (вид, износостойкость материала под воздействием внешних и производственных факторов, развитие дефектов изготовления и эксплуатации) и степени восстановления (при ремонтах и обслуживании). Из этого следует, что объем информации при прогнозировании будет значительным и прогнозная математическая модель будет весьма громоздкой для вычислений. Трудности будут наблюдаться уже при 6 и более параметрах [5], а полученная модель не сможет дать простое и наглядное описание существующих связей между параметрами. Необходимо сжать информацию до минимальных размеров, при которых еще возможно установить связь между параметрами. Для этого предполагается использование факторного анализа, который подразумевает, что измеряемые параметры лишь косвенно характеризуют процесс перехода элементов ОПО в аварийное состояние. Необходимо рассматривать не сами параметры, характеризующие состояние объекта прогноза, а факторы, объединяющие и группирующие вокруг себя некоторое количество параметров.

ПРЕДПОСЫЛКИ НАДЕЖНОСТИ ОБЪЕКТА Надежность (N) любого ОПО можно представить в виде пересечения трех

множеств, определяющих функциональные параметры (Vf), эксплуатационные параметры (Ve) и временные рамки (Vτ). Такую зависимость можно выразить соотношением:

(1) Функциональными параметрами могут являться выходные параметры ОПО,

которые необходимо получить при эксплуатации с учетом допустимых отклонений. Параметры эксплуатационные включают в себя многочисленные факторы,

влияющие на получение конечного продукта ОПО (функциональные параметры). Временные рамки – это срок эксплуатации, который изначально закладывается

в проект ОПО с учетом длительной, надежной и безопасной работы. По окончании, этот срок может продлеваться до полного или частичного отказа, т.е. пока ОПО сможет выполнять заданные функции, не подвергая опасности персонал и окружающую среду.

При проектировании ОПО рассчитывается на определенный срок эксплуатации, применяя различные (тепловой, гидравлический, аэродинамический, прочностной и др.) расчеты. При этом выбираются оптимальные параметры

162


технологического процесса, при соблюдении которых оборудование безаварийно отработает положенный срок.

Временные рамки могут расширяться за счет восстановления элементов ОПО если система является регенерируемой. Изначально зная функциональные параметры ОПО, а также имея историю его эксплуатационных параметров, можно попытаться найти временные рамки, в которых надежность будет обеспечиваться с заданной вероятностью при определенных слабо изменяющихся параметрах дальнейшей эксплуатации. С этими знаниями возможно заранее запланировать ремонт, а также снизить затраты на ремонты за счет индивидуального подхода к каждому ОПО, которые эксплуатируются с различным набором параметров как функциональных, так и эксплуатационных.

Так как все величины технологического процесса регистрируются в эксплуатационных (агрегатных) и ремонтных журналах, можно рассчитать среднюю величину значений параметров и их относительное отклонение.

РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ РАСЧЕТА СРОКА БЕЗАВАРИЙНОЙ ЭКСПЛУАТАЦИИ ОПО

Для прогнозирования аварийной ситуации (D) задается некоторая точка отсчета . Это может быть момент изготовления (пуск в эксплуатацию) ОПО, момент

окончания последнего капитального ремонта, момент последней аварийной ситуации [6]. Этот фактор влияет на прогноз, так как зависит от множества параметров. Например, изменение технологических параметров после очередной аварии, модернизация процесса во время капремонта, замена дефектного участка ОПО, который в обычных условиях закономерно оказывал бы влияние длительность временного интервала от до наступления D. Также необходимо использовать сведения об эксплуатации аналогичного оборудования. Этот фактор не всегда возможно применить по причине того, что некоторые ОПО уникальны. Чем больше распространен тот или иной тип ОПО, тем выше вероятность успеха в прогнозе.

Остаточный ресурс - это группа факторов, которые зависят от качества материалов, из которых изготовлены элементы, параметров эксплуатации ОПО, качества рабочей среды и скорости ухудшения эксплуатационных характеристик.

Структуру остаточного ресурса можно представить в виде следующих параметров:

(2) где dc(t) – параметр физического износа материала элемента ОПО; dt(t) – параметр развития эксплуатационных дефектов с заданной вероятностью их возникновения; dd(t) – параметр развития дефектов изготовления во время эксплуатации с заданной вероятностью их возникновения; dr(t) – параметр, учитывающий влияние ремонтов ОПО; do(t) – параметр, учитывающий влияние периодического технического обслуживания ОПО (наличие обслуживания, своевременность обслуживания, полнота обслуживания); dm(t) – параметр, учитывающий влияние материала элементов ОПО на срок безаварийной эксплуатации; 163


de(t) – параметр, учитывающий влияние эксплуатационных параметров ОПО на срок безаварийной эксплуатации.

Приведенное множество параметров значительно усложняет математическую модель и требует упрощения. Применив факторный анализ, сгруппируем множество параметров, влияющих на безаварийную эксплуатацию всех элементов, на три фактора: фактор эксплуатационных нагрузок e(t), фактор материала объекта m(t) и фактор восстановления r(t). Это значительно упростит анализ, т.к. не придется строить модель для каждого элемента, а достаточно учесть в одной математической модели все параметры, влияющие на разрушение системы.

(3) (4)

. (5) При этом уравнение (1) и (2) можно выразить как:

(6) Остаточный ресурс представляется в виде системы (рис. 1), которая

испытывает воздействия трех факторов – эксплуатационных нагрузок, материала объекта и восстановления. При этом на стадии проектирования все элементы системы взаимосвязаны (износ материала зависит от обслуживания и эксплуатации, объемы и сроки обслуживания рассчитываются в зависимости от состояния материала и параметров эксплуатации, параметры эксплуатации определяются характеристиками материала и его ремонтопригодностью). После определенной наработки эта структура становится устоявшейся, и каждый из трех параметров влияет только на срок безаварийной эксплуатации.

Следовательно, показатели модели, характеризующие остаточный ресурс D можно представить в следующем виде:

(7) где

– время наступления ситуации D, когда происходит аварийная ситуация на ОПО; i – номер элемента в составе ОПО; n – количество элементов, из которых состоит ОПО; R(i) – вероятность безотказной работы i-ого элемента конструкции; p1 – вероятность аварийной ситуации ОПО, заложенная в проекте или определенная по нормативным значениям.

164


Сбор информации производится по агрегатным журналам, ремонтной документации и протоколам неразрушающего контроля элементов ОПО.

ВЫВОДЫ Разработанная модель - это попытка унифицировать методики определения

срока безаварийной эксплуатации ОПО, по которым в настоящее время однозначности не существует. Под каждый конкретный объект исследования авторы выбирают определенную модель либо на основе экспериментальных данных, либо на основе положительных результатов эксплуатации подобного оборудования. Сама модель учитывает многие факторы, влияющие на безаварийную эксплуатацию объектов повышенной опасности.

ЛИТЕРАТУРА 1. Шишкина Н. А. Анализ аварий зданий и сооружений / Н.А. Шишкина //

Наука и Безопасность. – декабрь, 2014, 4 (13). – С.34-42. 2. Самигуллин Г. Х. Определение остаточного ресурса производственных

зданий и сооружений нефтеперерабатывающих предприятий / Г.Х. Самигуллин, М.М. Султанов // Нефтегазовое дело. – 2011, 2. – С.167-175.

3. Алексеева Е.Л. Изучение закономерностей физического износа несущих конструкций зданий энергетической и химической отраслей / Е.Л. Алексеева, А.Ю. Хлёсткин // Наука и Безопасность. – декабрь, 2014, 4 (13). – С.43-47.

4. Сведения об аварийности и травматизме стран СНГ [Электронный ресурс] / Межгосударственный совет по промышленной безопасности // – Режим доступа: http://www.mspbsng.org/stat_accident/2014 (2013, 2012, 2011, 2010, 2009)

5. Недосека А.Я. Основы расчета и диагностики сварных конструкций / А.Я. Недосека // – Учебное пособие под редакцией Б.Е. Патона. - Киев: издательство методической литературы и наглядных пособий ТК-78. - 1996 - 294 с.

6. Астафьев Н.А. Анализ проблемы прогнозирования аварий при эксплуатации объектов повышенной опасности/ Н.А. Астафьев, О.А. Дмитриева // Наукові праці Донецького національного технічного університету. Серія «Інформатика, кібернетика та обчислювальна техніка» (ІКОТ-2015). Випуск 2 (21) – Красноармійськ: ДонНТУ. – 2015. – С. 77-83.

Рис. 1. Структура остаточного ресурса

γm(t)

γe(t)

D(t)

165


УДК 546.26 (620.3) : 544.18 СПЕКТР ОДНОЭЛЕКТРОННЫХ СОСТОЯНИЙ УГЛЕРОДНЫХ КЛАСТЕРОВ ГЕКСАГОНАЛЬНОЙ ФОРМЫ C95N И C94N2 ГРАФЕНОПОДОБНОЙ СТРУКТУРЫ Карпенко О.С., Лобанов В.В. СПЕКТР ОДНОЕЛЕКТРОННИХ СТАНІВ ВУГЛЕЦЕВИХ КЛАСТЕРІВ ГЕКСАГОНАЛЬНОЇ ФОРМИ C95N І C94N2 ГРАФЕНОПОДІБНОЇ СТРУКТУРИ Карпенко О.С., Лобанов В.В. THE SPECTRUM OF SINGLE-ELECTRON STATES OF HEXAGON-SHAPED CARBON CLUSTERS C95N AND C94N2 GRAPHENE LIKE STRUCTURE Karpenko O., Lobanov V. Інститут хімії поверхні ім. О.О.Чуйка Національної академії наук України Київ, Україна [email protected]

Методом теории функционала плотности (B3LYP, 6-31 G**) рассчитаны строение, электронная структура и плотность распределения одноэлектронных уровней энергии углеродных азотсодержащих нанокластеров состава C95N и C94N2. Сдвиг максимума линии N1s исследованных кластеров относительно его положения в метиламине положителен, величина которого тем больше, чем выше абсолютное значение отрицательного заряда на замещающем атоме азота.

Ключевые слова: электронная плотность, углеродные нанокластеры, теория функционала плотности, сдвиг максимуму линии N1s

Методом функціонала густини (B3LYP, 6-31 G**) розраховані будова, електронна

структура та густина розподілу одноелектронних рівнів енергії вуглецевих азотовмісних нанокластерів складу C95N і C94N2. Зсув максимуму лінії N1s досліджених кластерів відносно його положення в метиламіні додатній, величина якого тим більша, чим вище абсолютне значення негативного заряду на атомі азоту, що заміщує атом вуглецю.

Ключові слова: електронна структура, вуглецеві нанокластери, теорія функціонала густини, зсув максимуму лінії N1s

The structure, the electronic structure and the density distribution of single-electron energy levels of hexagon-shaped carbon nanoclusters C95N and C94N2 graphene like structure have been calculated by means of density functional theory method (B3LYP, 6-31 G**). The shift of maximum N1s line in comparison with its position in methylamine is depending on the rounding the nitrogen atom. The value of the chemical shift is the greater the higher absolute value of the negative charge on the nitrogen atom.

Keywords: electronic structure, carbon nanoclusters, density functional theory, shift of maximum N1s line 166



Идеальный монослойный графен, состоящий из sp2-гибридизированных атомов углерода, обладает достаточно высокой химической инертностью с нулевой шириной запрещенной зоны. Для изменения его физических и химических свойств, т.е. для повышения реакционной способности и(или) получения заранее заданной ширины запретной зоны, обычно: переходят к углеродным нанокластерам (УНК) конечных размеров графеноподобной структуры; создают упорядоченную систему одно- и многоатомных вакансий; формируют так называемые рипперы; производят замещение одного или нескольких атомов углерода на электронодонорные или электроноакцепторные атомы. Возможно совместное использование нескольких или всех перечисленных подходов. Комплексная модификация графена позволяет получить углеродные материал с весьма ценными свойствами. Так, например, допированные азотом УНК (УНК-N) проявляют высокую электрокаталитичес-кую активность в реакции восстановления кислорода, которая при отношении N/С равным 4,22 % сравнима с активностью платиновых электродов [1].

В [2, 3] было показано, что кластер состава С96, форма и нумерация атомов которого представлена на рис. 1, позволяет полностью передать свойства объектов подобного рода. Именно он был выбран в качестве базового при исследовании свойств допированных азотом УНК.

Рис. 1. Нумерация атомов в УНК С96 Рис. 2. Распределение спиновой плотности в

УНК-N(24) (М=4)

Среди кластеров С95N рассмотрены те, которые получаются из гексагонального УНК С96 заменой одного из атомов С на атом N, последовательно переходя от центрального гексагона к одному из шести зигзагообразных краев. Наиболее устойчивым среди них оказался кластер с двукратно координированным атомом азота (пиридиновый азот), расположенным в одном из зигзагообразных краев, например, в позиции 24 (УНК-N(24)). Энергия его образования, согласно модельной реакции С96 + N → С95N + C для основного электронного состояния с мультиплетностью (М) равной четырем, составила +79,8 кДж/моль а для кластера C94N2 – +151,5 кДж/моль.

Несмотря на довольно существенный отрицательный заряд (-0,38 ат. ед.) на атоме азота, спиновая плотность в этом кластере распределена в основном по двукратно координированным атомам углерода краевой циклической цепи, как это имеет место в УНК С96 (М=5) [2]. На атоме азота спиновая плотность равна нулю (см. рис. 2). 167


При реализации пиридинового расположения атома азота два его p -электрона образуют σ -связи, один поставляется в сопряженную систему краевой циклической цепи, а два оставшихся электрона формируют неподеленную электронную пару s-типа. Таким образом, можно считать, что пиридиновая конфигурация, т.е двоесвязность атома азота, не способствует существенному легированию всго УНК.

Из таблицы видно, что при локализации атома азота в других позициях, отличных от 24 и эквивалентных ей, их энергии выше энергии УНК-N(24). По мере удаления внедренного атома азота от края кластера отрицательный заряд на нем возрастает, достигая максимального значения при расположении атома азота в центральном гексагоне (позиция 2). Согласно результатам выполненных расчетов, в монодопированных кластерах С95N имеется несколько низших вакантных молекулярных орбиталей с отрицательной энергией как в a -, так и в b -подсистемах, что свидетельствует о превращении УНК С96 (М=5) при допировании в полупроводник n -типа с разностью энергий высшей занятой и низшей вакантной молекулярных орбиталей ~ 2 эВ.

Таблица Относительные энергии кластеров С95N в зависимости от положения в них атома азота

Положение атома N

Мультиплетность основного электронного состояния

Относительная энергия, эВ

2 2 3,66 4 2 3,56 16 4 3,69 20 4 3,36 6 4 3,20 36 4 3,06 40 2 2,77 24 4 0,00 8 2 2,46 52 4 0,81

*За нулевой уровень принята энергия УНК с атомом азота в позиции 24

В пользу такого превращения свидетельствует то, что при наличии в УНК-N графитоподобного атома азота лишний, по сравнению с атомом С, электрон атома N заполняет уровень в нижней свободной p *-зоне проводимости, приводя к сильному легирующему эффекту из-за повышения концентрации носителей заряда n -типа. Кроме того, в этом случае практически не нарушается структура кластера (рис. 4), следовательно, не изменяется эффективность рассеяния электронов и сохраняется высокая подвижность носителей заряда, характерная для бесконечной в двух измерениях сетки атомов углерода. Схожесть равновесных конфигураций УНК С96 и УНК-N(24) видна из сравнения рис. 3 и рис. 2 из работы [2]. Сопоставление равновесных длин связей в этих кластерах показывает, что в местах стыка зигзагообразных краев в УНК-N(24) длины углерод-углеродных связей составляют ~1,236 Å, что дает основание говорить об их почти тройной природе, как и в случае УНК С96. Также видно, что атомы краевой циклической цепи, находясь в сопряжении между собой, связаны с ближайшими атомами внутренней части кластера связями, длина которых достигает в некоторых случаях 1,485 Å, что значительно превышает

168


усредненную длину связи в графене (1,42 Å) и сопоставимо с длиной одинарной углерод-углеродной связи. Длина связи N(24)–С(8) равна 1,367 Å, что почти совпадает с экспериментально измеренной длиной аналогичной связи в пиридине 1,370 Å (выполненный нами расчет дает величину 1,352 Å) и в значительной степени определяет ее свойства.

Рис. 3. Длины С–С связей (Å) равновесной конфигурации

основного электронного состояния УНК-N(24) (М=4)

При нахождении атома азота в позиции 52 длина связи N(52)–С(68) составляет 1,260 Å, что заметно выше, чем например, в ацетонитриле, в котором длина связи С≡N равна 1,160 Å. Такое удлинение связи с УНК-N(24) обусловлено двоесвязанностью атома азота.

Если для УНК С96, состоящего из атомов одного типа, распределение молекулярного электростатического потенциала (ρ) носило явный анизотропный характер, проявляющийся в наличии областей отрицательных значений ρ в окрестности почти тройных связей, то для кластеров С95N степень этой анизотропности выражена намного ярче. Так, из рис. 4, на котором приведено распределение ρ для УНК-N(24) (М=4), видно, что как в плоскости самого кластера (плоскость XY, рис. 4 а), так и в плоскости перпендикулярной ей (плоскость ZX, рис. 4 б) имеется обширная область отрицательный значений потенциала, минимум которого располагается в точке, отстоящей от атома N(24) на расстояние 1,143 Å, и он намного глубже, чем в окрестности почти тройных связей С≡С. Следовательно, в УНК-N(24) имеется достаточно сильный основный центр, способный связывать протоны, катионы и небольшие протонодонорные молекулы.

В литературе [4], посвященной расчетам сдвигов уровней энергий остовных электронов атомов в зависимости от их химического окружения, при сопоставлении теоретически полученных величин с экспериментально измеренными, обычно для компенсации различного вида погрешностей квантовохимических методов вводят поправочные коэффициенты для каждого типа атомов и орбиталей в отдельности. В нашем случае для воспроизведения плотности состояний в области энергий уровня N1s был использован коэффициент 1,026, который получается делением эмпирического значения для метиламина (399 эВ) [4] на 389,01 эВ, вычисленную теоретически для этого же соединения. В работе [4] для этого коэффициента было приведено значение 1,024. 169


а

б

Рис. 4. Распределение молекулярного электростатического потенциала в окрестности

азотсодержащей УНК-N(24)

Аналогичным образом был вычислен и коэффициент перерасчета шкалы энергии в окрестности остовного уровня С1s. Этот коэффициент рассчитан в результате деления, полученной в эксперименте величины 284,3 эВ [5], свойственной для остовного 1s уровня sp2-гибридизированного атома углерода, на 277,6 эВ, которую дает расчет в использованном в работе приближении (ТФП, B3LYP, 6-31 G**), и оказался равным 1,024. Почти такое же значение (1,022) пересчетного коэффициента дано в [5].

Из рис. 5, на котором приведен разбитый на два участка спектр плотности одноэлектронных состояний УНК-N(24) в пересчитанной шкале энергий, видно, что участок с максимумом -400,8 эВ отвечает распределению энергии остовного уровня N1s, а в интервале от -286,7 до -284,5 распределению энергии остовного уровня С1s. Сложная структура спектра на этом участке обусловлена различным химическим окружением атомов углерода в УНК С95N.

Анализ полученных результатов показывает, что теоретически рассчитанные сдвиги положений максимума линии N1s согласуются с опытно установленной закономерностью о связи эффективного заряда на атоме и сдвигом линии в рентгено-фотоэлектронных спектрах.

-400,8; 20,3

0

5

10

15

20

25

-401,1 -401 -400,9 -400,8 -400,7 -400,6 -400,5

Энергия, эВ

Инт

енси

внос

ть, о

тн. е

д.

0

100

200

300

400

500

600

-287 -286,5 -286 -285,5 -285 -284,5 -284Энергия, эВ

Инт

енси

внос

ть, о

тн. е

д.

Рис. 4 Спектр плотности одноэлектронных состояний УНК-N(24) (М=4) 170


Таким образом, полученные методом теории функционала расчетные данные позволяют сделать следующие выводы:

- основное электронное состояние нечетноэлектронных изомеров УНК-N С95N в некоторых случаях, в зависимости от положения в них атома азота, не дублетное;

- наиболее устойчивыми из кластеров С95N являются те, в которых атом азота занимает пиридиновую позицию в одном из зигзагообразных краев;

- величина химического сдвига остовного уровня N1s наименьшая для пиридинового расположения атома азота и возрастает по мере удаления замещающего атома азота от зигзагообразного края, что отвечает экспериментально установленной закономерности о ее связи с эффективным зарядом на атоме азота.

Литература 1. Dai Y., Long H., Wang X., Wang Y., Gu Q., Jiang W., Wang Y., Li C., Zeng T.H., Sun Y., Zeng J. Versatile graphene quantum dots with tunable nitrogen doping // Part. Part. Syst. Charact. – 2014. – V. 31. – P. 597–604. 2. Karpenko O.S., Lobanov V.V., Kartel N.Т. Properties of hexagon-shaped carbon nanoclusters // Хімія, фізика та технологія поверхні. – 2013. – Т.4, 2. – С. 123–131. 3. Карпенко О.С., Лобанов В.В., Картель Н.Т. Строение и свойства углеродных нанокластеров гексагональной формы, содержащих одну и две моновакансии // Поверхность. – 2013. – Вып. 5(20). – С. 14–25. 4. Yamada Y., Kim J., Matsuo S., Sato S. Nitrogen-containing graphene analyzed by X-ray photoelectron spectroscopy // Carbon. – 2014. – V. 70. – P. 59–74. 5. Yamada Y., Yasuda H., Murota K., Nakamura M,. Sodesawa T., Sato S. Analysis of heat-treated graphite oxide by X-ray photoelectron spectroscopy // J. Mater. Sci. – 2013. – V. 48. – P. 8171–8198. УДК 54118:544:72 ПОЛОЖЕНИЕ ОСТОВНОГО УРОВНЯ Ge(3d5/2) В ЗАВИСИМОСТИ ОТ КОНФИГУРАЦИИ АДСОРБЦИОННЫХ КОМПЛЕКСОВ Ge НА ГРАНИ Si(001)(4×2) Ткачук О.И., Теребинская М.И., Лобанов В.В. ПОЛОЖЕННЯ ОСТІВНОГО РІВНЯ Ge(3d5/2) В ЗАЛЕЖНОСТІ ВІД КОНФІГУРАЦІЇ АДСОРБЦІЙНИХ КОМПЛЕКСІВ Ge НА ГРАНІ Si(001)(4×2) Ткачук О.І., Теребінська М.І., Лобанов В.В. CORE LEVEL POSITION Ge(3d5/2) IN DEPENDENCE OF THE CONFIGURATION ADSORPTION Ge COMPLEXES ON THE FACE OF Si(001)(4×2)

Tkachuk O., Terebinska M., Lobanov V.

Інститут хімії поверхні ім. О.О. Чуйка Національної академії наук України, Україна, Київ, [email protected] 171

http://scholar.google.com.secure.sci-hub.org/citations?user=RxFjKOsAAAAJ&hl=ru&oi=sra

http://www.sciencedirect.com.sci-hub.org/science/article/pii/S0008622313012165

http://www.sciencedirect.com.sci-hub.org/science/article/pii/S0008622313012165



Расчеты (ТФП, B3LYP, 6-31 G**) химических сдвигов компоненты 3d5/2 остовного

3d уровня атомов германия, адсорбированных на реконструированной грани Si(001)(4×2), показали, что их химический сдвиг зависит от конфигурации адсорбционного комплекса. При внедрении одного атома германия в кристаллическую подложку сдвиг положителен, а внедрение двух атомов приводит к отрицательному химическому сдвигу.

Ключевые слова: гетеропереходы; остовные уровни; буклированная поверхность; димеризованная поверхность

Розрахунки (ТФП, B3LYP, 6-31 G**) хімічних зсувів компоненти 3d5/2 остівного рівня атомів германію, адсорбованих на реконструйованій грані Si(001)(2×4), показали, що їх хімічний зсув залежить від конфігурації адсорбційного комплексу. При впровадженні одного атома германію у кристалічну підкладинку зсув позитивний, а впровадження двох атомів призводить до негативного хімічному зсуву.

Ключові слова: гетеропереходи; остівні рівні; букльована поверхня; димеризована поверхня

Calculations (DFT, B3LYP, 6-31 G**) chemical shifts of the components 3d5/2 of core level of germanium atoms adsorbed on the reconstructed Si(001)(2×4) face have shown that their chemical shift depends on the configuration of the adsorption complex. When introducing a germanium atoms into the crystalline substrate shift is positive, and the introduction of two atoms leads to the chemical shift negative.

Keywords: heterojunctions; core levels; buckled surface; surface dimers

При формировании гетероперехода между квантовой точкой германия и реконструированной поверхностью Si(001)(4×2) одновременно или последовательно протекают несколько стадий [1, 2]. Важнейшая из них – образование поверхностных димеров >Ge–Ge< над рядом асимметричных >Si–Si< поверхностных димеров буклированной поверхности. В дальнейшем, учитывая небольшое различие ковалентных радиусов атомов Si (1,17 Å) и Ge (1,22 Å), возможно диффузионное проникновение последних в кристаллическую подложку с выходом из нее атомов кремния, которые формируют смешанные >Si–Ge< поверхностные димеры. Все это, вместе с тепловым движение атомов приводит к размытию гетероперехода Ge/Si [3], вследствие чего имеет место неконтролируемое ухудшение эксплуатационных свойств соответствующих устройств твердотельной электроники.

В связи с этим возникает необходимость корректной оценки мест локализации атомов Ge на границе раздела Ge/Si между квантовой точкой германия и кристаллической подложкой Si(001)(4×2).

Наиболее точная и исчерпывающая информация о локальном окружении атомов в молекулярных системах, к которым можно отнести и адсорбционные комплексы на поверхности твердого тела, содержится в фотоэлектронных спектрах [1]. При наличии соответствующих моделей они позволяют дать адекватную интерпретацию опытных данных относительно плотности одноэлектронных состояний в широком интервале энергии [4, 5]

Теоретически рассчитанные спектры остовных уровней обычно изображаются в виде зависимости интенсивности линий от энергии связи электрона. При этом их подают либо в абсолютной шкале энергий связывания, или за нуль энергетической шкалы принимают энергию связи в соответствующем изолированном атоме. Кроме

172


того, при сопоставлении результатов квантовохимических расчетов с экспериментальными данными часто используют масштабирующие множители. Так, в [4] для остовного 1s электрона атома германия (Ge(1s)) приведено значение что iE = 11104,0 эВ, а согласно выполненных нами расчетов эта энергия связи составляет 10850,5 эВ, т.е. их отношение равно 1,0234. Именно этот коэффициент был использован в настоящей работе при подаче соответствующих данных. Положительным энергетическим сдвигом характеризуются атомы, энергии остовных уровней которых обладают абсолютными значениями энергии связи, большими, чем у изолированных атомов, а отрицательными сдвигами – атомы с меньшими значениями энергии связи.

Ниже приведены результаты расчета плотности одноэлектронных состояний ряда кластеров: кластер А, брутто-формула Si94Ge2Н24, представляет участок релаксированной поверхности Si(001)(4×2) с поверхностным димером >Ge–Ge<, расположенный над рядом поверхностных димеров >Si–Si<, кластеры А1, А2, А3 и А4 моделируют конфигурации с различной локализацией атома Ge в приповерхностной области подложки.

Все расчеты равновесного пространственной структуры и электронного строения исследованных кластеров выполнены методом теории функционала плотности с гибридным обменно-корреляционным функционалом B3LYP в базисном наборе 6-31 G**.

В [6] было показано, что наиболее устойчивым является кластер А, содержащий чистый поверхностный димер >Ge–Ge<, в то время как энергия кластеров А1 – А4 с чистым >Si–Si< (кластеры А1 и А4) и смешанным >Si–Ge< (кластеры А2 и А4) поверхностными димерами несколько выше, чем для кластера А. Это свидетельствует об эндотермичности обмена атомов Ge димера >Ge–Ge< и одного или двух атомов Si подложки (рис. 1).

А

Е=-31992,2107532 А1

Е=-31992,2078438 А2

Е=-31992,2025503 А3

Е=-31992,2064146

Рис.1. Конфигурация адсорбционного комплекса А (Si96H84•Ge2) с

чистым >Ge–Ge< димером над рядом поверхностных димеров >Si–Si< и конфигурации, получаемые из нее при взаимном обмене атомов Ge с

атомами Si подложки. Указаны полные энергии (ат. ед.) кластеров и нумерация атомов в них

А4 Е=-31992,2026175

Из рис. 2, на котором показано положение линий, отвечающих энергиям

связывания остовных 2 -, 3 -, 3 -p s p и 3 -d электронов молекулы Ge2, видно, что 2 -p и 3 -p уровни – спин-орбитальные дублеты, которые состоят из 2p1/2, 2p3/2 и 3p1/2, 3p3/2

173


компонент со спин-орбитальным расщеплением 0,12 и 0,30 эВ соответственно. Спектр плотности Ge(3 )d состояний имеет более сложную структуру и помимо максимумов, отвечающих компонентам спин-орбитального расщепления 3d3/2 и 3d5/2, содержит еще два дополнительных максимума, что является следствием образования внутренних молекулярных орбиталей (ВМО) [7] из атомных орбиталей остовных электронов полностью заполненной 3d -оболочки.

Рис. 2. Плотность остовных одноэлектронных состояний

молекули Ge2 в области энергий 2p-, 3s-, 3p- и 3d- электронов

Спектр плотности одноэлектронных состояний кластера Si96H24Ge2 (рис. 3)

показывает, что линии 2 -s и 3 -s имеют бимодальную форму, отражающую неэквивалентность атомов германия в поверхностном димере >Ge–Ge< реконструированной поверхности Si(001)(4×2), а именно один из них находится в down-, а второв в – up-положении. К тому же, интенсивность 2p3/2 и 2p1/2, а также 3p3/2 и 3p1/2, компонент практически одинакова, что не соответствует теоретическим положениям о заселенности соответствующих уровней, как это имеет место для молекулы Ge2. Форма линии участка спектра, отвечающего энергии 3d -электронов атома германия, отличается от бимодальной и в некоторой степени сохраняет мотивы формы этой линии молекулы Ge2. Следует отметить, что в данном случае ее усложненная форма обусловлена не только формированием ВМО, но и уже упомянутой неэквивалентностью атомов германия в поверхностном димере >Ge–Ge<. Это может служить косвенным свидетельством наличия в адсорбционной фазе германия на поверхности Si(001)(4×2) молекул Ge2.

Анализ плотностей электронных остовных уровней в области энергий 3 -, 3 -s p и 3d -электронов атома германия в кластерах А, А1 – А4 показывает, что наиболее чувствительным к взаимному расположению атомов германия и кремния в них оказалось положение 3d -уровня.

Расчеты показали, что сдвиги уровней спин-орбитальной компоненты 3d5/2 кластеров А1 – А4 относительно их положения в кластере А составляют +0,12, –0,08, –0,07 и 0,10 соответственно. Это позволяет заключить, что перемещение атомов германия поверхностного димера >Ge–Ge< в объемную фазу подложки приводит к увеличению абсолютных значений энергии связывания 3d -электронов для кластеров А1 и А4. Для кластеров А2 и А3 с чистым димером >Si–Si< на поверхности и двумя атомами германия в кристаллической подложке этот сдвиг отрицателен и намного меньший по абсолютной величине.

174


Рис. 3. Плотность остовных электронных состояний кластера А в области энергий атомных

орбиталей 3s-, 3p-, и 4d- атома германия

Для объяснения полученных в расчетах результатов целесообразно перейти на привычные для химиков представления об эффективных зарядах на атомах и переносе заряда между ними. Обобщение результатов трактовки сдвигов в фотоэлектронных спектрах показало, что уже грубое приближение «электростатического потенциала», при котором изменение энергии связи электрона остовного уровня рассматривается как функция эффективного заряда ( q ) «самого атома» и эффективных зарядов остальных атомов (кулоновское взаимодействие точечных зарядов), дает очень хорошее соответствие между рассчитанными и наблюдаемыми значениями iE . Следовательно, существует основная, превалирующая зависимость в изменении энергии связи основных электронов: iE повышается при оттягивании электронной плотности из электронной оболочки рассматриваемого атома к его соседям и понижается при переносе электронной плотности от соседних атомов на рассматриваемый.

Согласно принятой схеме, энергия связи электрона остовного уровня должна определяться в основном двумя факторами: формальной степенью окисления атома, которую можно отождествить с формальным зарядом, и относительными донорно-акцепторными свойствами этого атома и его соседей.

Расчетные данные засвидетельствовали, что если два атома германия (номера 181 и 182) в кластере А входят в состав димера >Ge–Ge<, то заряды на них отрицательные, в то время как сумма зарядов их соседей положительная. В кластере А1 атом Ge(46) внедрен в подложку и его отрицательный заряд возрастает до -0,081 ат.ед. ( q (Ge(182))=-0,065 ат.ед.), увеличивается также и положительная сумма зарядов на соседних атомов по сравнению с кластером А (для атомов Ge(46) Ge(182) она составляет 0,074 и 0,118 ат. ед. соответственно), что и вызывает положительный химический сдвиг энергии связывания остовного электрона относительно кластера А.

Кластер А2 содержит атомы Ge(46) и Ge(62) в кристаллической подложке, заряды на которых составляют -0,023 и -0,010 ат.ед. соответственно при также положительной, но заметно меьшей, сумме зарядов соседних атомов. Как и следовало ожидать, согласно приближению электростатического потенциала, это приводит к отрицательному химическому сдвигу.

Для кластера А3 ситуация несколько сложнее ибо неизменность заряда на атоме Ge(46) по сравнению с кластером А и уменьшение отрицательного заряда на Ge(63) до -0,006 ат.ед., вместе с отрицательной суммой зарядов ближайших атомов атом, влекут за собой возрастание роли второго фактора, а именное донорно-акцепторных свойств атомов кремния, окружающих их, что и объясняет отрицательный химический сдвиг.

В кластере А4 атомы Ge связаны между собой непосредственно, один из которых Ge(181) входит в состав смешанного димера >Si–Ge<, а второй Ge(46)

175


локализован в кристаллической подложке, заряд которого составляет -0,118 ат.ед., а сумма зарядов, окружающих его, равна +0,116 ат.ед. Такое распределение заряда, аналогично распределению в кластере А1, приводит к положительному химическому сдвигу компоненты 3d5/2 линии Ge( 3d ).

Таким образом, выполненные расчеты сдвигов остовных уровней энергии в адсорбционных комплексах Si94Ge2Н24 позволили заключить:

- атомные орбитали полностью заполненной d -подоболочки атома германия принимают участие в образовании ВМО, обуславливающих высокую энергию связывания поверхностного димера >Ge–Ge<;

- для кластеров Si94Ge2Н24 с одним атомом германия, внедренным в кристаллическую подложку кремния, химический сдвиг компоненты 3d5/2 линии Ge( 3d ) положителен, что соответствует повышению энергии связывания соответствующих электронов по сравнению с кластером, содержащим поверхностный димер >Ge–Ge<. Для кластера с двумя атомами германия в подложке химический сдвиг отрицателен.

Литература 1. Гомоюнова М.Г., Пронин И.И. Фотоэлектронная спектроскопия остовниъых уровней атомов поверхности кремния. (Обзор) // Журнал технической физики. – 2004. – Том 74, вып. 10. – С. 1–34. 2. Шкляев А.А., Ичикава М. Создание наноструктур германия и кремния с помощью зонда сканирующего туннельного микроскопа // Успехи физических наук. – 2006. –Том 176, 9. – С. 913–930. 3. Ratto F., Locatelli A., Fontana S., Kharrazi S. Ashtaputre S., Kulkarni S.K., Heun S., and Rosei F. Diffusion Dynamics during the Nucleation and Grown Ge/Si Nanoctructures on Si(111) // Phys. Rev. Lett. – 2006. – V. 96. – P. 1–4. Зигбан К., Норлинг К., Фальман А. и др. Электронная спектроскопия // М. – 1971. – С. 493. 4. Бриггс Д., Сих М.П. Анализ поверхности методами оже- и рентгеновской фотоэлектронной спектроскопии // М. – 1987. – С. 598. 5. Ткачук О.І., Теребінська М.І., Лобанов В.В. Структура димерних адсорбційних комплексів Ge на грані Si(001) // Поверхность. – 2013. Вып. 5(20). С. 26–33. 6. Тетерин Ю.А., Гагарин С.Г. Внутренние валентные молекулярные орбитали соединений и структура рентгеноэлектронных спектров // Успехи химии. – 1996. – С. 895–917.

176

СЕКЦІЯ 4 КОМП'ЮТЕРНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ПРИРОДООХОРОННИХ

ПРОЦЕСІВ

СЕКЦИЯ 4 КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

ПРИРОДООХРАННЫХ ПРОЦЕССОВ

SECTION 4 COMPUTER SIMULATION OF ENVIRONMENTAL PROCESSES

177

КОМП'ЮТЕРНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ПРИРОДООХОРОННИХ ПРОЦЕСІВ

УДК 519.7:544 MATHEMATIC MODELING THE GAS ADSORPTION OVER NATURAL AND MODIFIED ZEOLITE

Prymyska S., Beznosyk Yu. , Reshetilowski W. МАТЕМАТИЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ГАЗОВОЇ АДСОРБЦІЇ НА ПРИРОДНЬОМУ ТА МОДИФІКОВАНОМУ ЦЕОЛІТАХ

Примиська С. О., Безносик Ю. О., Решетіловський В. П. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ГАЗОВОЙ АДСОРБЦИИ НА ПРИРОДНОМ И МОДИФИЦИРОВАННОМ ЦЕОЛИТАХ

Примиская С. А., Безносик Ю. А., Решетиловский В. П. National Technical University of Ukraine "Kyiv Polytechnic Institute" Kyiv, Ukraine, [email protected] Institute Technical Chemistry, Technical Dresden University Germany, Dresden, [email protected]

In this work, the adsorption process of CO2 on the clinoptilolite (Skorynskoho field, Transcarpathian region, Ukraine) and SO2, NO, and CO2 adsorption on K2CO3-modified – γ -alumina in a fixed-bed reactor were theoretical studied and simulated by computer-mathematic methods. The developed mathematical model based on the mass balance in gas and solid phase, the experimental saturation capacities, considering the activity of the adsorbent with respect to the gas by variable coefficients.

Keywords: adsorption, natural zeolite, modified zeolite, simulation

Робота присвячена теоретичному вивченню та моделюванню процесу адсорбції СО2 на кліноптиоліті (Скоринське родовище, Закарпатська область, Україна) та процесу адсорбції SO2, NO, і CO2 на K2CO3-модифікованому - γ-оксид алюмінію. Математична модель динаміки сумісної газової адсорбції побудована на основі матеріального балансу в газовій та твердій фазі з урахуванням активність адсорбенту по відношенню до газу по змінними коефіцієнтами.

Ключові слова: адсорбція, природний цеоліт, модифікований цеоліт, моделювання

Работа посвящена теоретическому изучению и моделированию процесса адсорбции СО2 на клиноптиолите (Скоринское месторождение, Закарпатская область, Украина) и процесса адсорбции SO2, NO, и CO2 на K2CO3-модифицированном - γ-оксид алюминия. Математическая модель динамики совместной газовой адсорбции построена на основе материального баланса в газовой и твердой фазе с учетом активность адсорбента по отношению к газу по переменными коэффициентами.

Ключевые слова: адсорбция, природный цеолит, модифицированный цеолит, моделирование 178




Introduction Adsorption is of great importance. The unique advantage of adsorption over other

separation methods is the higher selectivity that can be achieved by adsorbents. In addition, adsorption phenomena play a vital role in many solid state reactions and biological mechanisms. There are different adsorbents being used in industry such as Active Carbon, silica gel, silicalites, activated clays, synthetic zeolites, natural zeolites (Clinoptilolite, Erionite, Mordenite), 4A, 5A, 13X molecular sieves, activated aluminas. For an adsorption process to be developed on a commercial scale requires the availability of a suitable adsorbent in tonnage quantities at economic cost. Actually Trans Carpathian region, Ukraine rich in natural zeolites such as Clinoptilolite [1]. The purpose of this work is theoretical study of the adsorption of harmful gases on different adsorbents and simulation these processes in order to conduct further experiments and to reach the industrial level.

Analysis of published data and problem statement Recently, there has been intense interest in linking engineering models with rigorous

simulation tools. Simulation approaches potentially provides an attractive alternative to costly and time-consuming experimentation. In order to know just how well the chosen adsorbent will perform, the adsorbent must be tested with the mix of pollutants that are to be adsorbed, and at the concentrations that are expected. Various multi-space adsorption models can predict how a combination of gas will adsorb, but these are all based on assumptions that fit the results to the individual experiment. In general, an adsorption isotherm is an invaluable curve describing the phenomenon governing the retention. Adsorption equilibrium (the ratio between the adsorbed amount with the remaining in the solution) is established when an adsorbate containing phase has been contacted with the adsorbent for sufficient time, with its adsorbate concentration in the bulk solution is in a dynamic balance with the interface concentration. In article [2] the mathematical description of the dynamics behavior of the fixed-bed adsorption column was made using the integrated CFD model. The most significant disadvantage of the model is the definition of mass transfer coefficient only by macropore diffusion without taking into account the diffusion in micropores, which leads to considerable error in the calculation. In work [3] for modeling the adsorption of pure components was used the double Langmuir (DL) model. The DL model was combined with the ideal adsorbed solution theory, provides an effective method to predict adsorption equilibrium of gas mixtures from the isotherms of the pure components. A major disadvantage of the DL model is that it assumes that there are only two different adsorbate locations in zeolites and all the components in the mixture conform to the rule analogous to Raoult’s law. The chemical potential of the adsorbed solution is considered equal to that of the gas phase at equilibrium, these characteristics often do not meet the normal course of the process, is a significant limitation of the applicability of the model in practice. The model developed here [4] is analogous to the bipore model developed in references [5]. The analytical solutions of the proposed model can be obtained using the Laplace integral transformation and the Cauchy function methods. However, equations of the processes having feedback loops and processes partly or absolutely provided with means of automatic control, can be solved by this method with only a relatively low degree of complexity. When dealing with complex systems, Laplace transform method requires a huge number of algebraic operations and becomes almost unusable. 179


Material for the adsorption. The adsorption process Clinoptilolite is the most common natural zeolite found mainly in sedimentary rocks

of volcanic origin. Such deposits aroused strong commercial interest because clinoptilolite tuffs are often rather pure and can be mined with simple techniques [6,7]. γ-Alumina is one of the most frequently used versatile adsorbents because of its low cost, high mechanical strength, and good adsorption ability. Although γ-alumina is a kind of neutral adsorbent, there are both acidic and alkaline active sites on its surface. Furthermore, after specific modifications, the surface chemistry of γ-alumina can be manipulated and controlled; thus, it can be tailored for many special applications [8]. Adsorption of a gas on a solid is the enrichment of molecules in an interfacial layer adjacent to a solid wall. Here is two kind of adsorption: physical adsorption caused by van der Waals forces without a charge redistribution in the molecule and on the pore surface and chemical adsorption implies the creation of bonds and a change in the electron density between the adsorbent and the adsorbate. Furthermore, NO and O2 interact with SO2. Normally, chemical adsorption of SO2 is an oxidation process in which the adsorbed SO2 molecules are oxidized by O2 to SO3, or react with active components to form sulfates and sulfites. On the surface of γ-alumina, NO and SO2 can form unstable intermediates with the assistance of O2 [9]. At low temperature, physical adsorption is predominant; the adsorption capacity first decreases as the temperature rises. At higher temperature, chemical adsorption is enhanced and becomes the main adsorption type, so that the adsorption capacity increases.

Simulation the dynamics adsorption of gases over zeolites In isothermal adsorption systems, the equilibrium relationship between the adsorbent

and adsorbate can be characterized by single curve or isotherm, where the solid phase solute concentration is a function of the gaseous phase solute concentration characterized by the mass balance in the gas and solid phase [10]. The fixed bed model is derived from the mass balance in gas and solid phase and from the experimental saturation capacities, with the following assumptions: no temperature gradients and no concentration gradients in a bed section perpendicular to gas flow direction, the regime is isothermal; the temperature gradients are absent; the diffusion of species is negligible, there is no deactivation of the adsorbent during the experiments [11] considering the activity of the adsorbent with respect to the gas by variable coefficients.

⋅⋅⋅⋅−−= iiVi

NONOiout

NOiin

t

ti

NOiout wqykуу

RTFP

PVRT

dtdу

λθε 0,,,

, )(2,

,)(20,,,

, 2222

⋅⋅⋅⋅−−= iiVi

SOSOiout

SOiin

t

ti

SOiout wqykуу

RTFP

PVRT

dtdу

γθε

,)(20,,,

, 2222

⋅⋅⋅⋅−−= iiVi

COCOiout

COiin

t

ti

COiout wqykуу

RTFP

PVRT

dtdу

bθε

),

(

0 ,0 ,0 ,

,,,,

2

2

2

2

2222

dtу

yMdtуyMdt

уyM

tуMtуMtуMRTm

FP

sss t

COiin

iCOt

SOiin

iSOt

NOiin

iNO

sCO

iinCO

sSO

iinSO

sNO

iinNO

ad

tiV

∑∑∑ ⋅−⋅−⋅−

−⋅⋅+⋅⋅+⋅⋅=θ

ki ,1= , 180


Symbols F gas flow rate, [l/h]; yin, yout inlet and outlet mole fractions of adsorbate, [-];

iy the average gas mole fraction in the i layer, [-]; Pt total pressure, [Pa]; R ideal gas constant, [Pa*m3/(kmol·K)]; T temperature, [K]; Vi, wi volume and weight of the layer, [l, kg]; k rate constant, [s-1]; a, b, γ species coefficients, [-]; q0 saturation amount of gas per kg, [kmol/kg]; i – property at i layer of an adsorbent bed in equation; in – property at inlet of an adsorbent bed; out – property at outlet of an adsorbent bed; NO, SO2, CO2 – nitrogen monoxide, sulfur dioxide, carbon dioxide.

A normal linear system of differential equations with variable coefficients was solved

by Taylor collocation method. Using the Taylor collocation points, this method transforms the ODE system and the given conditions to matrix equations with unknown Taylor coefficients. By means of the obtained matrix equation, a new system of equations corresponding to the system of linear algebraic equations is gained.

Verification of the adequacy of the mathematical model In a result of the calculation of the model obtained concentrations of nitrogen

monoxide, sulfur dioxide, carbon dioxide in the adsorbent in time for each new calculation, mass adsorbed oxides and the saturation capacity of the adsorbent. The calculation performed under the same conditions as in theoretical studies.

Table 1 The data of calculated points adsorption isotherm*

* Subject to: gas flow rate 0,5 l/min, SO2 concentration at the inlet 2000 ppm, NO concentration at the inlet 1000 ppm, CO2 concentration at the inlet 12 000 ppm, temperature 373 K.

The adequacy of the data obtained as a result of the simulation is verified by the Fisher test. As a result, the model is adequate in 90% of cases for the modified zeolite and in 75 % of cases for the natural zeolite. Since the natural zeolite has not ordered structures such as modified, the adsorption process more difficult to predict.

СO2 NO SO2 c , % c/c0 m, g c , % c/c0 m, g c , % c/c0 m, g 0,5 0,1 11,6 0,5 0,1 8,74 0,5 0,1 21,95 1,0 0,2 12,01 1,0 0,2 9,18 1,0 0,2 22,18 1,5 0,3 12,94 1,5 0,3 9,86 1,5 0,3 23,21 2,0 0,4 13,32 2,0 0,4 10,44 2,0 0,4 24,05 2,5 0,5 13,78 2,5 0,5 10,78 2,5 0,5 24,38 3,0 0,75 13,89 3,0 0,75 11,24 3,0 0,75 25,11 4,0 1 14,01 4,0 1 11,32 4,0 1 25,80

181


Conclusion The adsorption process of CO2 on the natural zeolite and SO2, NO, and CO2

adsorption modified zeolite were theoretical studied and simulated by computer-mathematic methods. The developed mathematical model based on the mass balance in gas and solid phase, the experimental saturation capacities, considering the activity of the adsorbent with respect to the gas by variable coefficients. The model presented by a normal linear system of differential equations with variable coefficients, it was solved by Taylor collocation method. The breakthrough curves of SO2, NO, CO2 adsorbed on alkalized alumina and CO2 on natural zeolite were reasonably well reproduced by the model (the adequacy of the model to the experiments result was carried out by Fisher Criterion, the expected value of which appeared far fewer theoretical). As a result, the model is adequate in 90% of cases for the modified zeolite and in 75 % of cases for the natural zeolite. Thus, there is great sense to conduct further researches and simulations to reach the industrial level.

REFERENCES 1. Prymyska, S. Numerical study of the nitrogen oxides adsorption and storage / S.

Prymyska, Yu. О. Beznosyk, W. Reshetilowski // East European Journal of advanced technologies. - 2014. - 2 (6). - P. 46-49.

2. Nouh, S. A. Modeling and simulation of fixed bed adsorption column using Integrated CFD Approach / S. A. Nouh, K. K. Lau, A. M. Shariff // Journal of Applied Sciences. – 2010. – 10(24). – P. 3229 -3235.

3. Wang, F. Experiment and Modeling of Pure and Binary Adsorption of n-Butane and Butene-1 on ZSM-5 Zeolites with Different Si/Al Ratios / F. Wang, S. Huang, J. Teng // Chin. J. Chem. Eng. – 2007. - 15(3). – P. 376 - 386.

4. Petryk, M. Mathematical modeling and visualization of gas transport in a zeolite bed using a slice selection procedure / M. Petryk, S. Leclerc, D. Canet, J. Fraissard // The Open-Access Journal for the Basic Principles of Diffusion Theory, Experiment and Application Diffusion Fundamentals. – 2007. – 4/11. – Р. 1 – 23.

5. Petryk, M. Mathematical Modeling and Research for Diffusion Process in Multilayer and Nanoporous Media / Petryk M., Shabliy O., Leniyk M., Vasylyuk P. // Diffusion Process in Multilayer and Nanoporous Media. Fluid Transport in Nanoporous Materials. NATO Science Series, Series II: Mathematics, Physics and Chemistry. – 2006. - 219. - P. 685-655.

6. Bowman, R. S. Applications of surfactant-modified zeolites to environmental remediation / R. S. Bowman // Microporous and Mesoporous Materials. -2003. – 61. P. 43-56.

7. Brathwaite, R. L. Geological and mineralogical characterization of zeolites in lacustrine tuffs, Ngakuru, Taupo Volcanic Zone, New Zealand / R. L. Brathwaite // Clays and Clay Minerals. – 2003. – 51. – P. 589-598.

8. Honghong, Yi. Simultaneous Adsorption of SO2, NO, and CO2 by K2CO3-Modified γ-Alumina / Honghong Yi, Bin Huang, Xiaolong Tang, Kai Li, Qin Yuan, Ruiyun Lai and Pan Wang // Chemical Engineering & Technology. – 2014. – 37/6. – Р.1049–1054.

9. Bensitle, M. Comparative study of SO2 adsorption on metal oxides / M. Bensitle // Journal of the Chemical Society Faraday Transactions. – 2012. – 88(19). – P. 2931-2936.

182

КОМП'ЮТЕРНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ПРИРОДООХОРОННИХ ПРОЦЕСІВ 10. Prymyska S., Beznosyk Yu., Reschetilowski W., Räuchle K. and Toufar H. Simulation

the behaviour of the dynamic adsorption of NOx over synthetic zeolites // ACHEMA – Frankfurt am Main – 11-15. Mai (2009).

11. Statyukha G., Prymyska S., Beznosyk Yu., Reshetilowski W. Studies of carbon dioxide and nitrogen monoxide removal from exhaust gas through adsorption on molecular sieves. CHISA2010. - Prague, Czech Republic, 28 August – 1 September 2010.

УДК 66.081:542.74 МОДЕЛЮВАННЯ ПРОЦЕСУ ХЕМОСОРБЦІЙНОГО ОЧИЩЕННЯ ВИКИДНИХ ГАЗІВ ВІД ОКСИДУ СУЛЬФУРУ Гумницький Я.М., Нагурський О.А., Симак Д.М. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА ХЕМИСОРБЦИОННОЙ ОЧИСТКИ ОТХОДЯЩИХ ГАЗОВ ОТ ОКИСИ СЕРЫ Гумницкий Я.М., Нагурский О.А., Сымак Д.М. MODELING THE PROCESS OF EXHAUST GASES TREATMENT FROM SULFUR OXIDE Gumnitsky Ya., Nagurskyy O., Symak D. Національний університет «Львівська політехніка» м. Львів, Україна, [email protected]

Розглянуто процес очищення викидних газів від оксиду сульфуру, який належить до токсичних сполук, що у великих кількостях викидаються до атмосфери та спричиняють її глобальне забруднення. Основним показником є ступінь очищення газу, для якої складено математичні моделі для трьох процесів: фізичної абсорбції, хемосорбції у трифазній системі з постійною та змінною поверхнею твердого сорбента.

Ключові слова: хемосорбція, оксид сульфуру, математичні моделі, ступінь очищення

Рассмотрен процесс очистки отходящих газов от окиси серы, которая принадлежит к токсическим соединениям, выбрасываем в атмосферу в больших количествах и обуславливать ее глобальное загрязнение. Основным показателем является степень очистки газа, для которой составлено математические модели для трех процессов: физической абсорбции, хемосорбции в трехфазной системе с постоянной и переменной поверхности твердого сорбента.

Ключeвые слова: хемосорбция, окись серы, математические модели, степень очистки

The process of exhaust gases treatment from sulfur oxide, which belongs to the toxic compounds in large amounts are emitted into the atmosphere and cause global contamination of it was discovered. The main indicator is the degree of purification of gas for which the mathematical models for the three processes, physical absorption, chemisorption in a three-phase system with constant and variable solid sorbent surface were composed.

Keywords: chemisorption, sulfur oxide, mathematical models, the degree of purification.

183



Постановка проблеми Антропогенне забруднення атмосферного повітря спричиняється виробничою

діяльністю промислових та енергетичних підприємств, транспорту. У світовому масштабі найбільша частка газових забруднень припадає на енергетику (~ 27%). Енергогенеруючі підприємства використовують як паливо в основному кам'яне вугілля, у склад якого входить сульфур та його сполуки. Концентрація цих сполук знаходиться у границях 1-3%. Під час спалювання вугілля утворюється оксид сульфуру(IV), який з утвореним газом викидається до атмосфери. Викиди SO2 є надзвичайно шкідливими. Їх наявність в атмосфері спричиняє виникнення кислотних дощів, що належить до глобальних проблем забруднення атмосфери, як багатоатомний газ відноситься до сполук, що спричиняє парниковий ефект, є причиною появи зимового (Лондонського) смогу. Концентрація цього газу у всьому світі нормується, тому необхідно газові викиди очищати від оксиду сульфуру(IV). Основним параметром очищення газового середовища перед викидом до атмосфери є ступінь очищення h , що визначається співвідношенням

,n

kп

yyy −

=h (1)

де kn yy , - початкова та кінцева концентрація SO2 у газовій суміші, кг/м3. Кінцева концентрація не повинна перевищувати концентрації, що

встановлюється гранично допустимим викидом. Існують різні методи очищення газових систем [ ]1 .

Мета роботи Мета роботи полягає у математичному моделюванні процесу очищення на

основі використання методу фізичної абсорбції, хемосорбції з використанням твердого сорбенту у трифазній системі. В останньому випадку моделювався процес очищення за умови підтримування постійної поверхні твердої фази та її зменшення під час проведення хемосорбції.

Наведені моделі стосуються попередньо проведених експериментальних досліджень [ ].2

Аналіз досліджень Процес фізичної абсорбції описується рівнянням матеріального балансу та

кінетичним рівнянням:

( )

( )

−=

=−

СCFdt

dMdtdCWdyV

ГРLL

C

b , (2)

у яких M – маса абсорбованого SO2 у рідинній фазі; CГР, С - концентрації, відповідно, на границі розділу фаз газ – рідина та в об’ємі рідини, кг/м3; FL – поверхня газової фази у рідині, м2; Lb – коефіцієнт масовіддачі у рідинній фазі, м/с.

Розділивши кінетичне рівняння на W, одержимо ;dCdWdM

= LL

WF

σ= – питома

поверхня контакту газової та рідинної фаз, м2/м3. Рішення системи (2) дозволяє встановити зміну концентрації SO2 у рідинній фазі

184


( ).1 tГР

LLеCC σb−−= (3) Визначивши з рівняння матеріального балансу yк одержимо залежність для

знаходження ступеня очищення газової суміші Фh від SO2 фізичною абсорбцією:

t

ГРCn

LLФ

LLeCVW

yσbσbh −= . (4)

Відношення nC

tVW

= означає час перебування газової суміші у рідині, значення

LLL t tσb = – безрозмірний час фізичної абсорбції. Отже,

Lety n

n

LLФ

tσbh −= . (5)

Введення в систему твердого реагенту дозволяє зменшувати концентрацію утворюваної фізичною абсорбцією сульфітної кислоти за рахунок дифузійно-контрольованої хімічної взаємодії між кислотою та кальцію карбонатом.

Загальна швидкість зміни концентрації SO2 із врахуванням хімічної взаємодії з твердим сорбентом буде визначатись як різниця між швидкістю фізичної абсорбції та швидкістю реакції з твердою речовиною

( ) ,CCCdtdC

SSГРLL σbσb −−= (6)

де Sb – коефіцієнт масовіддачі від рідини до поверхні твердої фази, м/с;

WFS

S =σ – питома поверхня твердої фази, мг/м3; Fs - загальна поверхня твердих

частинок, м2.

Оптимальному режимові поглинання SO2 буде відповідати умова 0=dtdC :

( ) ,CCC SSГРLL σbσb =− (7) Залежності (6) – (7) передбачають підтримування постійної поверхні твердої

фази, що можливе за умови подавання подрібненого кальцію карбонату у трифазну систему.

Ввівши співвідношення LL

SS

σbσb

χ = , одержимо рішення рівняння (6), яке для

ступеня очистки газу з хімічною реакцією у твердій фаз має вид

( )[ ]

++

= +− fetH n

LLхем

tχχχ

σbh 1

11

, (8)

де Н – константа Генрі.

Якщо прийняти оптимальні умови поглинання, за яких 0=dtdC , ступінь

очищення може бути визначена за залежністю

χχh+

=1хем . (9)

185

КОМП'ЮТЕРНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ПРИРОДООХОРОННИХ ПРОЦЕСІВ У випадку очищення невеликих витрат газу, забрудненого SO2, доцільно

вносити твердий сорбент періодично. У цьому випадку його питома поверхня sσ буде зменшуватись у відповідності з залежністю

,20 ϕσσ ss = (10)

де 0sσ – початкова питома поверхня твердого сорбенту; 0d

d=ϕ – відносний

розмір твердої фази. Рівняння (6) прийме вид

( ) .2CCCddC

ГРf

χϕt

−−= (11)

Доповнивши рівняння кінетики матеріальним балансом ( ) ,0 WCGGntMC +−= (12)

де −CM маса SO2, що реагує в одиницю часу; G0 – початкова маса сорбенту; G – маса сорбенту у момент часу t ; n – стехіометричний коефіцієнт; можемо одержати систему рівнянь, які описують процес поглинання SO2 у трифазній системі зі змінною поверхнею твердої фази. Дана система має вид:

( )

( ) ( ).

11

;1

3

2

+−=−

−−=

qq

qqddq

f

f

ϕλt

χϕt

(13)

Одержана система рішалась комп’ютерним моделюванням. Значення ( )q−1

представляє ступінь очищення h для систем зі змінним значенням поверхні твердого сорбенту.

У роботі наведено графічні залежності ступеня очищення h для наведених трьох випадків очищення газу від оксиду сульфуру.

Висновки 1. Наведено математичні моделі та їх комп’ютерне рішення для процесу

фізичної абсорбції та хемосорбції оксиду сульфуру з метою очищення викидних газів перед їх викидом до атмосфери.

2. Визначено ступені очищення для трьох випадків та показано вплив твердої фази на процес очищення.

Література 1. Михайленко Г.Г. Защита воздушного басейна от оксидов серы /

Г.Г. Михайленко, Д.В.Миронов, И.Я.Сигал // Одесса:Астропринт, 2001.- 84с. 2. Гумницкий Я.М. Теоретический анализ процесса хемосорбционного

поглощения газов в трехфазной системе / Я.М. Гумницкий, Х.О. Дерейко // Теор. основы хим. технологии. – M., 2007. – Т.41, 4 – С.365-370. 186


УДК 66.074.48:621.928.9 КОМП’ЮТЕРНЕ МОДЕЛЮВАННЯ АЕРОДИНАМІЧНИХ ПРОЦЕСІВ ТА ЕФЕКТИВНОСТІ ВЛОВЛЮВАННЯ ТВЕРДИХ ЧАСТОК У ВІДЦЕНТРОВОМУ ФІЛЬТРІ Бойко Т.В., Семенюк М.В., Плашихін С.В. КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ АЭРОДИНАМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ И ЭФФЕКТИВНОСТИ УЛАВЛИВАНИЯ ТВЕРДЫХ ЧАСТИЦ В ЦЕНТРОБЕЖНОМ ФИЛЬТРЕ Бойко Т.В., Семенюк Н.В., Плашихин С.В. COMPUTER SIMULATION OF AERODYNAMIC PROCESSES AND COLLECTION EFFICIENCY OF PARTICULATE MATTER IN THE CENTRIFUGAL FILTER Boyko T., Semeniuk N., Plashykhin S. Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут», м. Київ, Україна [email protected]

Досліджено аеродинамічні характеристики відцентрового фільтра. Проведено чисельні розрахунки залежності аеродинамічного опору і ефективності роботи відцентрового фільтра від витрати потоку. Чисельне моделювання течії потоку проводилося рішенням CFD методом рівнянь Рейнольдса із застосуванням k-ε моделі турбулентності для трьох режимів роботи апарату.

Ключові слова: відцентровий фільтр, аеродинамічний опір, ефективність уловлювання, комп'ютерне моделювання

Исследованы аэродинамические характеристики центробежного фильтра. Проведены численные расчеты зависимости аэродинамического сопротивления и эффективности работы центробежного фильтра от расхода потока. Численное моделирование течения потока проводилось решением CFD методом уравнений Рейнольдса с применением k–ε модели турбулентности для трех режимов работы аппарата

Ключевые слова: центробежный фильтр, аэродинамическое сопротивление, эффективность улавливания, компьютерное моделирование

The aerodynamic characteristics centrifugal filter have been investigated. We have performed numerical calculations of the dependence of the aerodynamic drag and performance of the centrifugal filter on the rate of flow. Computational modeling of the flow was carried out by solving Reynolds equations by the SFD method with the use of a k–ε model of turbulence for three modes of operation of the apparatus.

Keywords: centrifugal filter, aerodynamic drag, collection efficiency, computer simulation

Вступ Захист повітряного басейну від забруднення промисловими викидами є однією

з найважливіших проблем сучасності, що охоплює в тій чи іншій мірі практично всі 187


КОМП'ЮТЕРНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ПРИРОДООХОРОННИХ ПРОЦЕСІВ країни світу, незалежно від рівня їх промислового розвитку. На вирішення цієї проблеми в промислово розвинених країнах виділяються значні кошти, адже обсяги викидів в атмосферу обмежуються міжнародними конвенціями, і впровадження нових безвідходних технологій виробництва, створення нових ефективних методів і апаратів очистки, вдосконалення діючої газоочисної апаратури є єдиним шляхом для зростання обсягів господарської діяльності та розширення виробництва.

При проектуванні нових високоефективних пиловловлювачів необхідно використовувати останні досягнення фундаментальних і прикладних наук, високі технології проектування і виробництва в області газодинамічних досліджень процесів очистки неоднорідних газових систем в полі відцентрових сил.

Аналіз досліджень Аналіз літературних джерел [1–4], пов'язаних з сухою очисткою газу від

твердих частинок, показав, що дослідники, які займаються розробкою нових конструкцій пиловловлюючих пристроїв, використовують нетрадиційні рішення, що включають в себе складну геометрію апаратів. Недостатність інформації по новим технічним способам і конструкціям дає право розглядати запропоновані рішення, як напрямок експериментальних і модельних досліджень з метою розуміння фізичного механізму процесів сепарації в циклонних апаратах складної конструкції та їх оптимізація. Оптимізація процесів пилоочищення повинна бути спрямована на отримання гармонійного співвідношення величин ступеня вловлювання дисперсного пилу і гідравлічних втрат газоочисного обладнання.

Існуючі інженерні методики до розрахунку пиловловлюючого обладнання базуються на напівемпіричних рівняннях подібності та інтегральних методах [5–8]. Використання обчислювальних технологій, що реалізуються в спеціалізованих обчислювальних пакетах програмного забезпечення, дозволяють розраховувати з прийнятною для практики точністю масообміні та гідродинамічні характеристики в турбулентних просторових стаціонарних та нестаціонарних вихрових потоках в областях складної геометрії.

Постановка задачі З метою уникнення потреби у проведенні проміжних натурних випробувань на

стадії розробки і проектування промислових пристроїв, була поставлена задача розробити комп’ютерну модель відцентрового фільтра для проведення розрахунків аеродинамічних процесів та ефективності вловлювання твердих часток у відцентровому фільтрі.

Комп’ютерне моделювання Для розрахунку аеродинамічних характеристик відцентрового фільтру

використовувався програмний CFD (Computational Fluid Dynamics - обчислювальна гідрогазодинаміка) комплекс SolidWorks. Комплекс програм SolidWorks призначений для твердотільного тривимірного проектування, а також для оцінки масообмінних, теплових та аеродинамічних процесів [1].

Для знаходження шуканого чисельного рішення задачі безперервна нестаціонарна математична модель фізичних процесів дискретизується як у просторі, так і за часом. Щоб виконати дискретизацію в просторі, вся розрахункова область апарату, що зайнята текучим середовищем і твердими частинками, покривається розрахункової сіткою, грані осередків якої, паралельні координатним площинам X, Y і 188

КОМП'ЮТЕРНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ПРИРОДООХОРОННИХ ПРОЦЕСІВ Z. Для аеродинамічного розрахунку багатоблокова структурована сітка будувалася шляхом розбиття об’єму апарата по осі Ох - 40-ма, Оу - 60-ти, Оz - 40-ма площинами. При розрахунку поведінки текучого середовища в обмеженій стінками області моделі, використовується так званий метод фіктивних областей, тобто формально розрахункова сітка будується в паралелепіпедоподібній області, яка покриває модель з текучим середовищем всередині. В результаті побудови сітки було отримано 1234568 комірок.

В якості граничних умов на вході задавалася: витрата повітря Qвх, м3/год, температура газового потоку t, °С, щільність газового потоку ρ, кг/м3, динамічна в'язкість газового потоку µ·10-5, Па/с, а на виході - атмосферний тиск Pвых, Па. Вихідні умови для CFD розрахунку наведені в табл. 1.

Таблиця 1 Вихідні умови до розрахунків

В результаті моделювання аеродинаміки відцентрового фільтра була отримана

залежність аеродинамічного опору від витрат газового потоку через апарат (рис. 1)

Рис. 1. Залежність аеродинамічного опору від витрат газового потоку

через відцентровий фільтр

Наступним етапом дослідження відцентрового фільтру є комп’ютерне моделювання руху твердих часток в апараті для визначення їх розподілу по елементам системи та ефективності вловлювання.

При моделюванні через апарат пропускався потік повітря з витратою 100, 150 та 200 м3/год та подачею твердих часток 300 г/хв. Дослідження проводились при стаціонарній концентрації матеріалу 100 г/м3. Вловлювання часток відбувалося в 4 парах каналів різного радіуса кривизни. В якості моделі використовувався восьми канальний відцентровий фільтр з системою каналів з відводом часток в окремі ізольовані один від одного бункери (рис. 2).

розрахунку Qвх, м3/год t, °С ρ, кг/м3 µ·10-5, Па*с

Pст.вих, МПа

1 100 20 1,2 1,82 0,1 2 150 20 1,2 1,82 0,1 3 200 20 1,2 1,82 0,1

189


1 – вхідний патрубок; 2 – сепараційна камера; 3 – криволінійні канали;

4 – кільцеві щілини; 5 – зазори; 6,7,8,9 – бункери; 10 – розкручувач потоку; 11 – вихідний патрубок

Рис. 2. Восьмиканальний відцентровий фільтр

В якості матеріалів при моделюванні були використані тверді частинки коксу, каоліну, вапна, цементу, лігніну та піску. Матеріали, що використовувались при проведенні комп’ютерного моделювання, мають діапазон медіанного діаметра (d50) 12…50 мкм і густини (ρп) 1800…3450 кг/м3. В таблиці 2 наведено характеристики матеріалів.

Таблиця 2 Характеристики матеріалів, що використовувались при моделюванні.

Параметри Матеріал кокс каолін вапно цемент лігнін пісок

Густина, кг/м3 3450 3300 3260 3200 2300 1800 Медіанний діаметр

часток, мкм 12 15 17 20 30 50

Для отримання даних по розподілу твердих часток по елементам відцентрового

фільтра у розрахунковій моделі апарату побудовано 7 пробок в об’ємі сепараційної камери (рис. 3), що відповідають пиловідвідним щілинам кожного з каналів восьмиканального відцентрового фільтра.

I…VII – розрахункові пробки

Рис. 3. Схематичне зображення розміщення пробок

190

КОМП'ЮТЕРНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ПРИРОДООХОРОННИХ ПРОЦЕСІВ В результаті комп’ютерного моделювання руху твердих часток в апараті було

отримано значення вкладу кожного каналу в загальну ефективність вловлювання твердих часток у відцентровому фільтрі (табл. 3).

Таблиця 3 Результати комп’ютерного моделювання руху твердих часток у відцентровому фільтрі

Номер пробки, nпр

Витрата, м3/год

Матеріал, %

кокс каолін вапно цемент лігнін пісок

I 100 21,6 21,6 19,3 16,6 15,6 15,7 150 25,5 22,5 20,5 18,5 16,7 14,2 200 27,5 24,5 20,0 19,2 17,2 15,0

II 100 18,6 18,6 17,4 15,8 13,5 14,4 150 16,6 16,7 17,6 18,0 14,0 13,8 200 18,4 17,6 16,7 18,0 16,3 14,9

III 100 12,1 15,4 16,1 16,3 14,5 12,3 150 13,5 17,0 17,8 14,7 12,8 14,5 200 14,7 18,8 18,5 16,4 14,7 14,1

IV 100 13,2 11,5 14,9 14,5 15,7 13,7 150 12,7 13,7 13,2 15,5 14,2 15,6 200 13,0 10,2 13,0 12,7 13,0 13,5

V 100 8,7 10,7 12,7 12,1 14,4 15,2 150 9,4 9,1 13,3 11,8 16,5 13,5 200 7,5 7,8 11,8 15,0 13,5 14,7

VI 100 8,8 6,9 7,2 9,3 11,8 12,6 150 6,6 5,0 7,8 8,7 12,3 14,8 200 5,0 6,0 10,0 10,4 13,1 14,9

VII 100 1,0 2,6 4,3 7,8 10,8 13,7 150 2,0 4,0 3,9 8,8 10,0 12,3 200 1,2 4,9 6,0 5,9 10,7 12,5

Сумарно 100 84,0 87,3 91,9 92,4 96,3 97,6 150 86,3 88,0 94,1 96,0 96,5 98,7 200 87,3 89,9 96,0 97,6 98,5 99,6

З таблиці 3 видно, що при збільшенні медіанного діаметра часток від 12 до 50

мкм і густини пилу від 1800 до 3450 кг/м3, ефективність вловлювання твердих часток зростає від 84 % до 99,9 %. Висока ефективність вловлювання часток відбувається за рахунок розвиненої площі осадження в сепараційній камері та рециркуляції матеріалу між каналами відцентрового фільтра.

Як показують результати комп’ютерного моделювання твердих часток різного матеріалу у восьмиканальному відцентровому фільтрі, осідання пилу приймає різний характер. Так, частинки коксу з медіанним діаметром d50 = 12 мкм розподіляються в порядку зниження ефективності вловлювання від першої пробки до останньої, а частинки піску з медіанним діаметром d50 = 50 мкм рівномірно розподіляються по пробках всіх каналів фільтра. Отже, зі зростанням медіанного діаметру часток та зниженням густини відбувається розподіл вловлених часток в об’ємі сепараційної камери.

На рисунку 4 показано міграцію та швидкість руху твердих часток в об’ємі восьмиканального відцентрового фільтра при витраті потоку 200 м3/год.

191


а б в

г д е

а) кокс; б) каолін; в) вапно; г) цемент; д) лігнін; е) пісок Рисунок 4 – Міграція та швидкість руху часток різного матеріалу в об’ємі апарату

при 200 м3/год

Як видно з рисунку 4, потік твердих часток рівномірно розподіляється по елементам апарату. Швидкість руху твердих часток вапна в сепараційній камері майже не змінюється і складає 18…25 м/с. Досягаючи бункеру, частинки різко втрачають швидкість до 5…10 м/с і осідають під дією сили тяжіння. На виході частинки розкручуються і мають швидкість 30…40 м/с. Чітко простежується різниця винесення пилу з відцентрового фільтра в атмосферу у часток коксу та піску.

Висновки 1. В результаті числового розрахунку аеродинамічного опору відцентрового

фільтра було встановлено, що із збільшенням витрат газового потоку через апарат з 100 до 200 м3/год аеродинамічний опір збільшився із 508 до 2000 Па.

2. В результаті розрахунку ефективності вловлювання твердих часток у відцентровому фільтрі було встановлено, що при збільшенні медіанного діаметра часток від 12 до 50 мкм і густини пилу від 1800 до 3450 кг/м3, ефективність вловлювання твердих часток зростає від 84 % до 99,9 %. Також було розраховано

192

КОМП'ЮТЕРНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ПРИРОДООХОРОННИХ ПРОЦЕСІВ чисельний вклад кожного каналу у загальну ефективність роботи відцентрового фільтра.

Література 1. Зверев Н. И., Ушаков С. Г. Физическое и математическое моделирование процесса центробежной сепарации пыли. Инженерно-физический журнал. 1980. Т. 53, 3. С. 20−23. 2. Hideto Yoshida, Kunihiro Fukui, Kenji Yoshida, Eiji Shinoda. Particle separation by Iinoya's type gas cyclone. Powder Technology. 2001. Pp. 16–23. 3. Алиев Г. М. Техника пылеулавливания и очистка промышленных газов. Москва: Металлургия, 1986. 4. Коузов П. А., Мальгин А. Д., Скрябин Г. М. Очистка от пыли газов и воздуха в химической промышленности. Москва: Химия, 1982. 5. Вальдберг, А.Ю. Основы расчета эффективности газоочистных аппаратов инерционного типа / А.Ю. Вальдберг, С.Г. Сафонов // Химическое и нефтегазовое машиностроение. – 2006. – 9. – С. 43-44. 6. Голованчиков, А.Б. Вероятность улавливания частиц в циклоне и батарее циклонов / А.Б. Голованчиков, Е.В. Сафонов, О.В. Карпова // Изв. ВУЗов. Химия и химическая технология. – 2000. – Т. 43. – вып. 6. – С. 77-80. 7. Шиляев, М. И. К фракционному методу расчета инерционных пылеуловителей / М. И. Шиляев, А. М. Шиляев, И. В. Гормолысова, И. Б. Оленев // Известия вузов. Строительство. - 2006. - 1. С. 62-67. 8. Шиляев, М. И. Методы расчета пылеуловителей: учебное пособие / М. И. Шиляев, А. М. Шиляев, Е. П. Грищенко; под ред. проф. М. И. Шиляева. Томск: Изд-во Том. гос. архит.-строит. ун-та, 2006. — 385 с. УДК 504:519.876.5 МОДЕЛЮВАННЯ ПРОЦЕСУ ЗАБРУДНЕННЯ АТМОСФЕРИ ВІД ПАЛАЮЧИХ І ТЛІЮЧИХ ТЕРИКОНІВ ВУГЛЕДОБУВАННЯ Котовенко О.А., Мірошниченко О.Ю., Марченко І.В. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА ЗАГРЯЗНЕНИЯ АТМОСФЕРЫ ОТ ГОРЯЩИХ И ТЛЕЮЩИХ ТЕРРИКОНОВ УГЛЕДОБЫЧИ Котовенко Е.А., Мирошниченко Е.Ю., Марченко И.В. THE SIMULATION OF BURNING AND SMOULDERING WASTE HEAPS OF COAL MINING ATMOSPHERE POLLUTION PROCESS Kotovenko O., Miroshnychenko O., Marchenko I.

Київський національний університет будівництва і архітектури, Київ, Україна, [email protected]

193


КОМП'ЮТЕРНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ПРИРОДООХОРОННИХ ПРОЦЕСІВ Анотація: Для дослідження процесів міграції та накопичення забруднюючих речовин

від палаючих і тліючих териконів вугледобування в атмосфері запропонована узагальнена математична модель, яка базується на рівняннях Септона, Берлянда та рівняннях пилоутворення. Модельований об’єкт розглядається як складний об’єкт, що поєднує п джерел викидів, які знаходяться на різних висотах та на кожній висоті відповідають напрямкам вітру.

Ключові слова: моделювання, палаючі і тліючі вугільні терикони, забруднення атмосфери

Аннотация: Для исследования процессов миграции и накопления загрязняющих веществ от горящих и тлеющих терриконов угледобычи в атмосфере предложена обобщенная математическая модель, базирующаяся на уравнениях Сеттона и Берлянда и мультимодели пылеобразования. Моделируемый объект рассматривается как сложный объект, сочетающий п источников выбросов, находящихся на разных высотах, причем их количество зависит от направления ветра.

Ключевые слова: моделирование, горящие и тлеющие угольные терриконы, загрязнение атмосферы

Abstract: To study the migration and accumulation processes of pollutants from burning and smoldering waste heaps of coal in the atmosphere, generalized mathematic model, based on the Setton and Berland equations of and multi model generation of dust was proposed. The simulated object is considered as a complex object that combines n emission sources that are located at different heights, and their number depends on the wind direction

Keywords: simulation, burning and smoldering coal heaps, air pollution

Вступ Проблема відходів вугільної промисловості в Україні, як і в усьому світі, є

однією з найболючіших. Особливе місце в ній займають терикони. Терикон (terri – відвал породи, Conique – конічний) – це відвал, штучний насип

з пустих порід, вилучених при підземній розробці вугільних покладів і інших корисних копалин. Терикони вугільних шахт шкідливо впливають на навколишнє середовище і є об’єктами підвищеної техногенної небезпеки. Вони негативно впливають на атмосферу, ґрунти, поверхневі і підземні води.

Особливо небезпечними є палаючі і тліючі терикони. В глибині териконів, що горять, температура може досягати 1000ºС і більше. Процес горіння триває більше 20 років.

На території України існує 1185 відвалів вугільних шахт, які розташовані в трьох регіонах: Донецькому і Львівсько-Волинському кам’яновугільних басейнах і Дніпровському буровугільному басейні.

До складу порід териконів входить велика кількість цінних хімічних елементів (і важких металів), таких як: Hg (0,13мг/кг), Pb (15мг/кг), Cu (50мг/кг), As (7 мг/кг), V (90 мг/кг), Mn (375 мг/кг), Ga (30 мг/кг), Ni (35 мг/кг), Cr (137,5 мг/кг), Co (8 мг/кг), Ba (400 мг/кг), Be (2 мг/кг), Au (0,0000225 мг/кг), Zn (92,5 мг/кг), Sn (6,3 мг/кг), Li (62,5 мг/кг), P (700 мг/кг), Ti (700 мг/кг), W (3 мг/кг), Ge (5 мг/кг), Nb (3 мг/кг), Mo(3 мг/кг), Y (10 мг/кг), Zr (50 мг/кг), F (500 мг/кг), Sc (2 мг/кг), La (10 мг/кг), а також радіоактивні елементи: U, Ra, Th.[4].

Природна радіоактивність порід у відвалах пов’язана з радіоізотопами (радіонуклідами) важких елементів, які утворюють три радіоактивні сімейства – урану, актинія і торію. Встановлено, що вугілля і вуглевмісні породи містять високі концентрації урану [1]. 194

КОМП'ЮТЕРНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ПРИРОДООХОРОННИХ ПРОЦЕСІВ Постановка задачі Основними задачами модельного дослідження процесів забруднення

атмосфери від палаючих і тліючих териконів є створення математичної моделі складного багатофакторного процесу міграції та накопичення забруднюючих речовин в атмосфері в районі розташування палаючих і тліючих териконів вугледобування.

Аналіз досліджень У зонах впливу відвалів з осередками горіння та окиснення встановлюється

ареал забруднення атмосферного повітря, що проявляється зростанням концентрації пилу, двоокису сірки, двоокису азоту, оксиду вуглецю і сірководню.

Крім того терикони є потужними джерелами пилового забруднення навколишнього середовища навколо району розташування терикону (табл.1)

Таблиця 1 Питоме здування пилу з поверхні відвалів пустих порід

Свіжонасипаний відвал

Відвал через 3 місяці після утворення

Швидкість вітру, м/с Питомі характеристики мг/(м3 с)

до 1,5 7 – 8,5 до 1,5 7 – 8,5

1 9

0,6 7

Максимальне забруднення встановлюється на відстані до 300 - 800 м. Динаміка

забруднення визначається кліматичними умовами. Небезпека породних відвалів визначається тим, що навіть при фонових концентраціях токсичних компонентів у породній масі, вони переводяться у рухомий стан, мігрують повітряним шляхом, є причиною утворення кислотних туманів та дощів, мігрують в навколишнє середовище прилеглих територій.[2].

При цьому токсичні елементи можуть створювати ареали забруднення у ґрунтах, водоносних горизонтах, концентруватися на геохімічних бар’єрах, у донних відкладеннях.

Як інструмент дослідження складних багатофакторних процесів міграційного накопичення токсикантів з териконів в атмосфері авторами пропонується математична модель, що складається з мультимоделей, які описують крізь окремі прояви загального процесу сутність всього процесу в цілому.

Терикон розглядається узагальнено як конус висотою H. Поділяємо умовно його за висотою на n ярусів з відповідними висотами (рис.1). На висоті кожного рівня in вибираємо 8 точок за переважними напрямками вітру (Пн, Пн-С, С, Пд-С, Пд, Пд.-З, З, Пн-З).

195


Верхня точка терикону розглядається як точкове джерело на висоті H. В основі моделі, що описує поведінку забруднюючої речовини в атмосфері з цієї точки, лежить інтерполяційна модель Гаусового типу, запропонована Сеттоном.

Максимальна концентрація вздовж осьової лінії викиду за напрямком вітру:

( )y

zCC

HUeMXС ⋅⋅⋅⋅p

= 21

20000,0, (1.1)

де H – ефективна висота терикону; 1U – швидкість вітру; M – кількість газу, що викидається з терикону (масовий потік викиду), г/с; zy CC , – коефіцієнти розсіювання в горизонтальному і вертикальному напрямках відповідно.

Відстань від терикону, на якій спостерігається максимальна концентрація:

n

zCHx

−

=

21

2

2

max (1.2)

де n може приймати такі значення: – при значному падінні температури з висотою 0<n ; – при сталих умовах 5,00 −=n ; – при нульовому градієнті 2,00 −=n ; – при слабкій інверсії 33,0=n ; – при сильно розвинутій інверсії 5,0=n .

Мультимодель процесу викидів з точок, що знаходяться на відповідних ярусах терикону, базується на результатах інтегрування рівняння турбулентної дифузії атмосферних домішок (рівняння Берлянда), тобто максимальне значення приземної концентрації, визначається за формулою[5]:

32 TVhAMFmnCm

∆h

= ⋅ (1.3)

де А – коефіцієнт, який залежить від температурної стратифікації атмосфери; М – маса шкідливої речовини, що викидається в атмосферу в одиницю часу, г/с; F – безрозмірний коефіцієнт, що враховує швидкість осідання шкідливих речовин в

Н

Рис. 1. Узагальнена схема розташування джерел викиду з терикону

196

КОМП'ЮТЕРНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ПРИРОДООХОРОННИХ ПРОЦЕСІВ атмосферному повітрі; m і n – коефіцієнти, що враховують умови виходу забруднюючих речовин з терикону; h – висота, з якої відбувається викид, м; η – безрозмірний коефіцієнт, що враховує вплив рельєфу місцевості (для рівної поверхні з перепадами висот не більше 50 м на 1 км η=1; ΔТ – різниця між температурою газо-повітряної суміші і температурою навколишнього середовища; V – витрати газо-повітряної суміші, м3/с.

Значення коефіцієнта А, яке відповідає несприятливим природним умовам, при яких концентрація шкідливих речовин у повітрі максимальна, приймається рівним 160 – для України на північ від 52º Пн. ш. (для розташованих в Українї териконів висотою менше 200 м в зоні від 50 до 52° Пн. ш. – 180, а на південь від 50° Пн. ш. – 200).

Забруднюючі речовини (важкі метали, радіоактивні елементи) потрапляють в атмосферу також внаслідок здування пилу з териконів. Тільки з 1 м2 незакріпленої поверхні терикону, залежно від швидкості вітру, здувається до 50 мг/с і більше пилу. Кількість пилу з діючих териконів (на які ще складуються відходи) можна визначити як

DHk ⋅⋅=Π 001,01 , (1.4) де П1 – кількість пилу, т/доб; Н – висота терикону (м); k – коефіцієнт, що залежить від висоти відсипки та кількості породи (орієнтовно дорівнює 0,01); D – кількість породи, яка викидається у відвали, т/доб.

Кількість пилу з недіючих териконів можна визначається за формулою S5

2 102 −⋅=Π (1.5) де П2 – кількість пилу, т/доб; S – поверхня терикону з якою здувається пил, м2.

Висновки Така модель надає можливість дослідити техногенне навантаження в атмосфері

району, прилеглого до териконів, і стане базою для подальшого дослідження трансформації забруднювачів та їх сполук в атмосфері, а також визначити їх вплив на інші компоненти біосфери.

ЛІТЕРАТУРА 1. Основные черты геохимии урана [Текст] /В.Л.Барсуков, В.И.Герасимовский, А.И.Германов и др. – М: Издательство академии наук СССР, 1963.,–352с. 2. Василев, С. Минералогия и геохимия терриконов и продукты техногенного горения и пиролиза [Текст]/ С.Василев, Х.Василева // сб. науч. ст. Центр. лаб. по минералогии и кристаллографии.– София, 2005.с. 33–40. 3. Заграй, Я. М. Вплив фізичних і хімічних забруднювачів на еко- і біосистеми. [Текст] /Я.М.Заграй, О.А.Котовенко, О.Ю.Мірошниченко. – К.: КНУБА, 2009.– 276с. 4. Леонов, П.А. Породные отвалы угольных шахт. [Текст] /П.А.Леонов, Б.А.Сурначев. – М.: Недра, 1970.–112с. 5. Берлянд, М.Е. Атмосферная диффузия и загрязнение воздуха, [Текст], / сб. Государственный Комитет СССР по гидрометеорологии и контролю природной среды; под ред. д-ра физ.-матем. наук М. Е. Берлянда. – Ленинград: Гидрометеоиздат, 1983.–134 с.

197


УДК 628+004.04/65 СТРУКТУРА ТА ПРИНЦИПИ ПОБУДОВИ БАЗИ ДАНИХ ІНФОРМАЦІЙНОЇ СИСТЕМИ МОНІТОРИНГУ ЯКОСТІ ВОДНИХ ОБ'ЄКТІВ Бондаренко С.Г., Сангінова О.В., Моцна О.Ю., Степанов М.Б. СТРУКТУРА И ПРИНЦИПЫ ПОСТРОЕНИЯ БАЗЫ ДАННЫХ ИНФОРМАЦОННОЙ СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА КАЧЕСТВА ВОДНЫХ ОБЪЕКТОВ Бондаренко С.Г., Сангинова О.В., Моцна О.Ю., Степанов Н.Б. STRUCTURE AND DESIGN OF WATERBODIES QUALITY MONITORING SYSTEM Bondarenko S., Sanginova O., Motsna O., Stepanov N. Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут», Україна [email protected]

Анотація. Розглянуто питання структури та принципів побудови інформаційної системи для аналізу якості води. База даних призначена для зберігання та обробки даних моніторингу за показниками забруднення води, що надходять з постійних та тимчасових пунктів спостережень і створюють єдину інформаційну базу показників якості води.

Ключові слова: база даних, інформаційна система, водні ресурси, моніторинг, дані спостереження, показники якості води

Аннотация. Рассмотрены вопросы структуры и принципов построения информационной системы для анализа качества воды. База данных предназначена для хранения и обработки данных мониторинга по показателям загрязнения воды, поступающие из постоянных и временных пунктов наблюдений и создают единую информационную базу показателей качества воды.

Ключевые слова: база данных, информационная система, водные ресурсы, мониторинг, данные наблюдения, показатели качества воды

Abstract. The tasks of structure and design concept of an information system for water quality analysis are considered. The database is designed for storage and processing the water quality monitoring data, which come from the permanent and temporary stream stations and form a unified database of surface water quality indices.

Keywords: database, information systems, water resources, monitoring, monitoring data, water quality indices

Вступ Вода є найважливішим природнім ресурсом, без якого не можливе життя на

планеті та функціонування галузей економіки. Джерелами водопостачання для задоволення питних і побутових потреб населення та функціювання різноманітних підприємств, установ та організації слугують різні водні об'єкти. Вибір джерел 198


КОМП'ЮТЕРНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ПРИРОДООХОРОННИХ ПРОЦЕСІВ водокористування ґрунтується на основі нормативів якості води і дозволів на водокористування [1, 2]. В залежності від специфіки потреб водовикористання, показники якості, за якими характеризують воду, можуть суттєво відрізнятись. Отже, збір, зберігання та аналіз даних водних об’єктів є важливою задачею.

1. Аналіз досліджень і публікацій З метою раціонального використання водних ресурсів проводять їх облік та

моніторинг. Головним завданням обліку є встановлення відомостей щодо кількості і якості вод, а також даних щодо водокористування, на основі яких здійснюють розподіл води між водокористувачами та розробляють заходи щодо раціонального використання і охорони вод та відтворення водних ресурсів.

Моніторинг стану води та вмісту забруднювальних речовин у водних об’єктах здійснюють 6 суб’єктів моніторингу: МНС (Державна гідрометеорологічна служба), Мінприроди (Державна екологічна інспекція, Державна служба геології та надр), МОЗ (санітарно-епідеміологічна служба), Мінагрополітики та продовольства, Мінжитлокомунгосп, Держводагенство України та їх органи на місцях [3-6].

За даними Національної доповіді про стан навколишнього природного середовища в Україні мережею спостережень охоплено понад 170 річок та водосховищ і більше як 20 озер – спостереження здійснюються на 3245 відомчих постах. Крім того, постійний контроль за якістю зворотних вод, що надходять у водні об’єкти, виконують комунальні та промислові підприємства, які здійснюють очищення стічних вод. Державна гідрометеорологічна служба здійснює спостереження за гідрохімічним станом вод на 374 створах у 240 пунктах спостережень на 151 водному об`єкті. На цій мережі отримують дані з періодичністю відбору проб 4–12 разів на рік за 46 показниками [3-7].

Проведений аналіз вказує на величезні масиви інформації, які необхідно не тільки отримати, а й зберігати. Вирішення таких завдань поліпшується в разі створення і застосування інтегрованих інформаційних систем, які повинні взаємодіяти між собою.

2. Постановка задачі Головною метою роботи є розробка та технічна реалізація бази даних, яка

надала би змогу оперативно заносити отримані дані, довготривало їх зберігати, виконувати обробку та аналіз цих даних та надавати доступ до бази даних у віддаленому режимі. Зібрана таким чином інформація може бути корисною для вироблення рекомендацій щодо керування водними об’єктами.

3. Результати досліджень Інформаційною складовою комп'ютерно-інтегрованої системи моніторингу та

прогнозування якості водних об'єктів є база даних, яка розглянута авторами в роботі [8], забезпечує не лише зберігання первинних дані про водний об'єкт, а й надає легкий доступ для отримання необхідної інформації, порівняння результатів та створення звітів.

Розглянемо структуру бази даних, що спроектована для роботи системи з метою моніторингу і прогнозування якості водних ресурсів другого контуру атомної електростанції.

Виходячи з задач створюваної комп'ютерно-інтегрованої системи, можна зазначити, що база даних повинна характеризуватись наступним чином: 199

КОМП'ЮТЕРНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ПРИРОДООХОРОННИХ ПРОЦЕСІВ 1) за технологією обробки даних – централізована база даних; 2) за характером доступу до даних – база даних з віддаленим (мережевим)

доступом; 3) за моделлю даних – реляційна база даних. Знаючи всі характеристики об'єкту, запропоновано наступну структуру. База даних складається з восьми таблиць для зберігання показників якості води

WaterQuality_ Mode1-8, що використовується в системі охолодження другого контуру атомної електростанції, та таблиці рекомендацій Recomendations щодо дій персоналу при порушенні нормального водного режиму. Кожна таблиця WaterQuality_ Mode1-8 містить інформацію про роботу атомномної станції в одному з восьми режимів:

WaterQuality_Mode1 – таблиця для зберігання показників якості теплоносія першого контуру при роботі енергоблоку на потужності; WaterQuality_ Mode2 – таблиця для зберігання показників якості теплоносія першого контуру при роботі реакторної установки в режимі «Зупинення для випробувань»; WaterQuality_ Mode3 – таблиця для зберігання показників якості теплоносія першого контуру при роботі реакторної установки в режимі «Холодне зупинення»; WaterQuality_ Mode4 – таблиця для зберігання показників якості теплоносія першого контуру при роботі реакторної установки в режимі «Зупинення для ремонту»; WaterQuality_ Mode5 – таблиця для зберігання показників якості теплоносія першого контуру при роботі реакторної установки в режимі «Перевантаження палива»; WaterQuality_ Mode6 – таблиця для зберігання показників якості теплоносія першого контуру при роботі реакторної установки в режимі «Гаряче зупинення»; WaterQuality_ Mode7 – таблиця для зберігання показників якості теплоносія першого контуру при роботі реакторної установки в режимі «Напівгаряче зупинення»; WaterQuality_ Mode8 – таблиця для зберігання показників якості теплоносія першого контуру при роботі реакторної установки в режимі «Мінімально контрольований рівень потужності».

Кожна з наведених вище таблиць має ключове поле – «DATE_TIME», дані в якому представляються в форматі «ДД.ММ.РРРР ГГ:ХХ:СС». Решта полів таблиць несуть в собі інформацію про показники якості води в конкретний момент часу згідно вимогам [2]. Ці таблиці призначені для запису інформації, що надходить від контрольно-вимірювальних пристроїв другого контуру атомної електростанції, яка є об'єктом моніторингу. Таким чином, кількість записів в базі даних постійно збільшується.

Таблиця Recomendations являє собою список даних про порушення нормального якісного водного режиму електростанції та рекомендації щодо дій персоналу з нормалізації водного режиму. Дані цієї таблиці не змінюються при отриманні інформації від контрольно-вимірювальних пристроїв другого контуру атомної електростанції, отже інформація є статичною. Структура запропонованої бази даних представлена на рис.1.

На прикладі таблиці WaterQuality_Mode1 розглянемо поля, з яких складаються таблиці WaterQuality_Mode1-8:

DATE_TIME – поле для занесення інформації про дату та час в форматі ДД.ММ.РРРР ГГ.ХХ.СС; Parameter1_Name – поле для занесення назви показника, інформація про який занесена в поле; Parameter1_CheckPoint1 – інформація про ділянку відбору проби води для визначення показника; Parameter1_CheckPoint2 – інформація про точку відбору проби води для визначення показника; Parameter1_Code – код показника в базі даних; Parameter1_Units – одиниці вимірювання показника; Parameter1_NValue – нормальне значення показника для даного режиму роботи 200

КОМП'ЮТЕРНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ПРИРОДООХОРОННИХ ПРОЦЕСІВ атомної електростанції; Parameter1_Value – поточне значення показника; Parameter1_Result – висновок за даним показником, рекомендації щодо нормалізації в разі відхилення від норми.

Рис. 1. Структура бази даних для роботи комп’ютерно-інтегрованої системи моніторингу та

прогнозування якості водного режиму атомної станції

В свою чергу таблиця Recomendations має наступну структуру полів: Parameter_Code - код показника в базі даних; Parameter_Value – граничні

значення показника для застосування рекомендації; Parameter_Problem_source – найімовірніші причини відхилення показника від

норми, можливі наслідки при подальшому відхиленні; Parameter_Recommendation – рекомендації щодо дій персоналу в разі даного

відхилення показника від нормального значення. Звертання до таблиці Recomendations відбувається від таблиці

WaterQuality_Mode1 тоді, коли поточне значення показника Parameter1_Value не відповідає нормальному значенню даного показника Parameter1_NValue. В такому разі за кодом показника Parameter1_Code таблиці WaterQuality_Mode1 відбувається вибірка записів таблиці Recomendations і порівнюються значення Parameter1_Value та Parameter_Value. Рекомендації обираються з міркувань задоволення показником Parameter1_Value умов, зазначених в Parameter_Value.

В роботі комп’ютерно-інтегрованої системи моніторингу та прогнозування якості водних об’єктів розглядається два основних сценарії:

1) При отриманні поточних значень показників якості не було виявлено відхилень від норми – в такому випадку робота системи продовжується в фоновому режимі без виведення повідомлень для оператора клієнтської станції; 201

КОМП'ЮТЕРНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ПРИРОДООХОРОННИХ ПРОЦЕСІВ 2) При отриманні поточних значень показників якості було виявлено відхилення

від норми одного чи кількох показників якості – в такому випадку система звертається до таблиці Recomendations та формує вибірку рекомендаційної інформації щодо дій персоналу з приведення водного режиму до нормального. Ці рекомендації виводяться у вигляді інформаційного повідомлення в робочому інтерфейсі оператора клієнтської станції.

Висновки Проведено аналіз якісних показників якості води, що використовується в

системі охолодження другого контуру атомної електростанції атомної електростанції та виділено показники, що є цінними для прийняття оперативних рішень та довгострокових прогнозів.

Запропоновано структуру бази даних, що специфікує комп’ютерно-інтегровану систему моніторингу та прогнозування якості водних об’єктів для роботи з атомними електростанціями. База даних дає можливість не тільки зберігати та переглядати інформацію, що отримана з контрольно-вимірювальних пристроїв енергоблоків, а й виконувати аналіз отриманої інформації на наявність показників водного режиму, що не відповідають нормальним умовам роботи охолоджувальної системи енергоблоку.

Розроблена база даних може бути взята за основу при розробці баз даних інших водних об’єктів з урахуванням їх специфіки.

Література 1. Гігієнічні вимоги до води питної, призначеної для споживання людиною [Текст] : ДСанПіН 2.2.4-171-10 – ДСанПіН 2.2.4-400-10 – [Чинний від 2010-07-01]. – К. :Держспоживстандарт України, 2010. – 43 с. 2. ГНД 95.1.06.02.002-04 «Водно-химический режим второго контура атомных электростанций с реакторами типа ВВЭР. Технические требования к качеству рабочей среды. Коррекционная обработка гидразин-гидратом, морфолином, гидроокисью лития»[Текст]. – ГОСАТОМ Украины. 2004 - 22 с. 3. Мокін, В. Б. Інформаційна технологія проектування систем обробки даних спостережень якості вод: монографія/ В. Б. Мокін, А. Р. Ящолт, М. П. Боцула. – Вінниця: ВНТУ, 2010. – 203 c. 4. Інформаційний портал Українського водного товариства [Електронний ресурс] : [Веб-сайт]. – Електронні дані. – Режим доступу: http://waternet.ua/uk/ – Назва з екрану. 5. Інформаційний портал Українського водного товариства [Електронний ресурс] : [Веб-сайт]. – Електронні дані. – Режим доступу: http://waternet.ua/uk/ – Назва з екрану. 6. Державна система моніторингу довкілля [Електронний ресурс] : [Веб-сайт]. – Електронні дані. – Режим доступу: http://www.ecobank.org.ua/GovSystem/Pages/default.aspx – Назва з екрану. 7. Физико-химические методы очистки воды. Управление водными ресурсами [Текст]: учебное пособие/ И. М. Астрелин, Е. Герасимов, А. Гироль [и др.]; под ред. И. Астрелина и Х. Ратнавиры; Проект «WaterHarmony», 2015. – 614 с. 8. Бондаренко, С.Г. Застосування хмарних технологій для аналізу та прогнозування якості водних ресурсів / С.Г. Бондаренко, О.В. Сангінова, О.Ю. Моцна / Сборник трудов V международной научно-практической конференции молодых ученых и специалистов в области проектирования предприятий горно-металлургического комплекса, энерго- и ресурсосбережения, защиты окружающей природной среды (23-24 марта 2016 г. Харьков), С. 162 – 167. 202

http://waternet.ua/uk/

http://www.ecobank.org.ua/GovSystem/Pages/default.aspx


УДК 504.064 ВПЛИВ ПРОЦЕСУ ФІЛЬТРАЦІЇ НА ЯКІСТЬ ҐРУНТОВИХ ВОД Запорожець Ю.А. ВЛИЯНИЕ ПРОЦЕССА ФИЛЬТРАЦИИ НА КАЧЕСТВО ГРУНТОВЫХ ВОД Запорожец Ю.А. INFLUENCE OF FILTRATION ON GROUNDWATER QUALITY Zaporozhets J. НТУУ «КПІ», м. Київ Україна [email protected]

У статті представляється фактори які впливають на параметри підземного масообміну, а саме на гідродисперсію, розглянуто модель фільтраційного процесу з незворотною хімічною реакцією першого порядку та отримано залежність коефіцієнта дисперсії від константи швидкості реакції.

Ключові слова: фільтрація, ґрунтовий шар,ґрунтові води, математичне моделювання, фільтраційний процес, масообмін, кінетичні рівняння, забруднюючі речовини

В статье представлены факторы, которые влияют на параметры подземного масообмена, а именно на гидродисперсию, расмотрина модель фильтрационного процесса с необратимой химической реакцией первого порядка и получена зависимость коэффициента дисперсии от константы скорости реакции.

Ключевые слова: фильтрация, грунтовый слой, грунтовые воды, математическое моделирование, фильтрационный процесс, массообмен, кинетические уравнения, загрязняющие вещества

The article presents the factors that affect the parameters of the underground mass transfer, namely hydrodispersion, rasmotrina model of filtration process with an irreversible chemical reaction of the first order and the dependence of the dispersion coefficient of the reaction rate constant.

Keywords: filtration, base coat (soil layer), groundwater, mathematical modeling, the filtration process, mass transfer, kinetic equation, the pollutants.

Вступ В останні роки в Україні відбулися значні зміни водного режиму як внаслідок

дії багаторічних циклічних природно-кліматичних факторів, так і в результаті впливу несприятливих техногенних умов. Перш за все, ці зміни торкнулися гідродинамічного, фізико-хімічного, біохімічного і теплового режимів поверхневих і підземних вод, а також стану і складу ґрунтового шару.

Зміну режиму ґрунтових вод в ряді випадків стимулювало розвиток небезпечних гідрогеологічних процесів (підтоплення міських і сільських територій, промислових майданчиків та сільськогосподарських земель, забруднення ґрунтових вод і засолення родючих ґрунтів) і інженерно-геологічних процесів (таких як 203


КОМП'ЮТЕРНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ПРИРОДООХОРОННИХ ПРОЦЕСІВ просідання поверхні землі в результаті фільтраційної консолідації ґрунту, а також зсувні процеси, що провокуються надлишковим зволоженням і підтопленням ділянок схилу). Слід зазначити, що розвиток перерахованих явищ в густонаселених районах з високою концентрацією промислових об'єктів може привести до катастрофічних екологічних наслідків, які можуть проявитися в формі швидкоплинних процесів (практично миттєвих руйнувань) або протягом тривалого періоду часу у вигляді погіршення якості підземних вод (зміни їх складу), ґрунтового шару, що впливає на соціально-побутові умови проживання людей і становлять загрозу для їхнього здоров'я і життя.

1. Аналіз літературних даних і постановка задачі Починаючи з перших етапів вивчення особливостей руху рідини в пористому

середовищі, присвячена значна кількість робіт. Також за останні десятиріча збільшилась кількість робіт присвячених вивченню та дослідженню пористого середовища. Великий внесок в систематизацію інформації за геологічними та гідрогеологічними властивостей територій України зображено в роботах Абрамова І.Б. в яких автор представив розділення території України за основними схемами геофільтрації на чотири області і в середині них дев’ять районів [1].

Цілий ряд актуальних проблем державного значення пов'язаний з рухом рідин і газу в пористих середовищах. До таких проблем відносяться: водопостачання; видобуток енергетичної сировини (нафти і газу); проектування, будівництво та експлуатація гідротехнічних та гідромеліоративних споруд; боротьба з забрудненням та засоленням ґрунтовими водами сільськогосподарських площ і т.д. [2].

Рішення таких проблем вимагає розробки теорії фільтраційних процесів в моделях пористих середовищ, найбільш адекватних до природних умов. Процеси фільтрації нафти, газу, води відбуваються в пористих середовищах, які в залежності від своїх фізико-механічних властивостей відносяться до групи ізотропних або анізотропних ґрунтів. Ізотропним називаються ґрунти, фільтраційні властивості яких в кожній точці однакові в усіх напрямках. Анізотропними же називаються ґрунти, фільтраційні властивості яких в кожній точці різні в різних напрямках. Крім того, продуктивні природні пласти, що містять нафту і газ, проявляють не тільки ізотропні або анізотропні і однорідні або неоднорідності фільтраційні властивості, але вони майже завжди викривлені і мають змінну товщину. Саме тому дослідження математичних моделей двовимірної фільтрації в анізотропних, неоднорідних і багатошарових середовищах є актуальними. Використання таких моделей дасть змогу отримати об'єктивне уявлення про процес розповсюдження забруднених рідин в глибокозалягаючих горизонтах.

2. Математичне моделювання масообміну та мікрокінетики хімічних реакцій при фільтрації розчинів

Задачі пов’язані з хімічним складом підземних вод часто зустрічаються при моделюванні процесів нафтовіддачі родовища нафти за допомогою закачування хімічних реагентів, а також при оцінці наслідків розповсюдження рідких забруднювачів в підземних водах.

Відмінною особливістю задач, пов’язаних з моделюванням міграції підземних флюїдів та супроводжуючих процесів, являється недолік геологічної та геохімічної інформації, а також важкі процеси які відбуваються в ґрунтовому шарі [3,4].

204

КОМП'ЮТЕРНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ПРИРОДООХОРОННИХ ПРОЦЕСІВ Для математичного моделювання процесу підземного масоперенесення, в тому

числі процесу формування хімічного складу підземних вод має бути відома наступна інформація: механізм перебігу хімічних реакцій в системі; кінетичні коефіцієнти кожної реакції; фізичні та фізико-хімічні властивості порід та фільтруючих розчинів [5].

Метою даної роботи розглянути фактори які впливають на параметри підземного масообміну, а саме на гідродисперсію. Явище дисперсії домішок фільтраційним потоком аналогічно турбулентній дифузії. Хімічні реакції взаємодії потоку та пористого середовища мають свій вплив на дисперсію

В якості моделі пористого середовища приймаємо ланцюжок комірок ідеального перемішування. Основним є рівняння для ймовірності перебування частинки домішку в комірці. Припускається, що процеси в різних комірках незалежні одна від одної. Ефект дисперсії визначається результатом проходження частинкою досить великого числа комірок.

В межах описаних умов розглянемо математичну модель фільтраційного процесу з незворотною хімічною реакцією першого порядку А→В. Ця модель являється розширенням моделі багатокомпонентної фільтрації [6,7]. Відмінною рисою цієї моделі є заміна рівняння матеріального балансу з урахуванням властивостей та процесів ґрунтового шару на рівняння з урахуванням хімічної кінетики.

Швидкість реакції γ описується рівнянням: (1)

де С– концентрація реагенту (речовини А), k – константа швидкості реакції. Рівняння конвективної дифузії з урахуванням хімічної кінетики:

(2) де D – коефіцієнт гідродисперсії, U = ql/V – середня швидкість течії в комірці, l – довжина комірки. Його рішення для випадку миттєвого точкового джерела на початку координат:

(3)

де М0 – початкова кількість частинок, введених в першу комірку. Фізичний сенс співвідношення (3) наступний: в кожен момент часу домішок розподілено за нормальним законом, а множник e-kt описує спад загального числа частинок за рахунок реакції.

В разі хімічної реакції першого порядку концентрація частинок, що виходять з n–ї комірки, зміняться з часом за законом:

(4)

де V – об'єм комірки; q – об'ємний потік, що проходить через комірку, – середній час перебування частки в комірці, σ2 – середньо квадратичне відхилення

, (5)

Співвідношення (5) показує, що протікання хімічної реакції в фільтруючому розчині призводить до зменшення коефіцієнта гідродисперсії.

Отже, вище показано, що включення в процес перенесення домішок фільтраційним потоком додаткового фактора – хімічної взаємодії – призводить до 205

КОМП'ЮТЕРНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ПРИРОДООХОРОННИХ ПРОЦЕСІВ ослаблення дисперсії. Фізично це означає, що флуктуації, що вносяться хімічними реакціями в поле концентрацій, корелюються з флуктуаціями, що вносяться випадковим полем швидкостей.

Для використання математичного моделювання фільтраційного процесу з урахуванням хімічної взаємодії більш високого порядку реакції потрібна велика кількість інформації, а саме більш детальний опис всіх процесів взаємодії між фільтруючим потоком та пористим середовищем та їхні фізичні та хімічні властивості, опис кінетичного рівняння з врахуванням всіх його факторів та властивостей.

Висновки Отже в роботі розглянуто фактори які впливають на параметри підземного

масообміну, а саме на гідродисперсію. Виділено інформацію яка необхідна для математичного моделювання процесу підземного масоперенесення, в тому числі процесу формування хімічного складу підземних вод.

Виділено, що хімічні реакції взаємодії потоку та пористого середовища мають свій вплив на дисперсію. Розглянуто модель фільтраційного процесу з незворотною хімічною реакцією першого порядку А→В та отримано залежність коефіцієнта дисперсії від константи швидкості реакції. Було математично доведено, що включення в процес перенесення домішок фільтраційним потоком додаткового фактора – хімічної взаємодії – призводить до ослаблення дисперсії.

А також виділено, що для використання математичного моделювання фільтраційного процесу з урахуванням хімічної взаємодії більш високого порядку реакції потрібно враховувати велику кількість інформації над якою ще потрібно працювати.

Литература 1. Абрамов, И. Б. Оценка воздействия на подземные воды промышленно-

городских агломераций [Текст] / И. Б. Абрамов. — Харьков, 2007. — 285 с. 2. Фрид, Ж. Загрязнение подземных вод [Текст] / Ж. Фрид – М.: Недра, 1981.-

304с. 3. Лаврик, В. И. Математическое моделирование в гидроэкологических

исследованиях [Текст] / В. И. Лаврик, Н. А. Никифорович. — Киев, 1998. — 287 с.

4. Лаврик, В.И., Никифорович Н.А. Вопросы математического моделирования процессов самоочищения подземных и поверхностных вод [Текст] / В.И. Лаврик // Гидромеханика. - Вып. 68.- К.: Наук. думка, 1994.- С. 36-40.

5. Олійник, А. П. Математичне моделювання фільтраційних процесів в задачах оцінки рівня та якості ґрунтових вод [Текст] / А. П. Олійник, Л. О. Штаєр, О. І. Клапоущак // Східно-Європейський журнал передових технологій. — 2013. — 1/4(61). — С. 15–18.

6. Бойко, Т. В. Математичне моделювання міграції забруднюючих речовин у ґрунтах [Текст] / Т. В. Бойко, А. О. Абрамова, Ю. А. Запорожець // Східно-Європейський журнал передових технологій. — 2013. — 6/4(66). — С. 14–16.

7. Бойко, Т. В. Моделирование массопереноса загрязняющих веществ в почвенном слое [Текст] / Т. В. Бойко, Ю. А. Запорожец // Технологический аудит и резервы производства — 1/3(21), 2015, С. 8-11

206


УДК 544.826

КОМПЬЮТЕРНІ ТЕХНОЛОГІЇ ДЛЯ ВСТАНОВЛЕННЯ МЕХАНИЗМУ ФОРМУВАННЯ ЧАСТИНОК ГІДРАТОВАНИХ ОКСИДІВ МЕТАЛІВ У ПОЛІМЕРНІЙ ІОНООБМІННІЙ МАТРИЦІ 1Супруненко К.С., 1Квітка О.О., 2Куделко К.О., 2Дзязько Ю.С., 2Руденко О.С. КОМПЬЮТЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ДЛЯ УСТАНОВЛЕНИЯ МЕХАНИЗМА ФОРМИРОВАНИЯ ЧАСТИЦ ГИДРАТИРОВАННЫХ ОКСИДОВ МЕТАЛЛОВ В ПОЛИМЕРНОЙ ИОНООБМЕННОЙ МАТРИЦЕ 1Супруненко К.С., 1Квитка А.А., 2Куделко Е.О., 2Дзязько Ю.С., 2Руденко А.С. COMPUTER TECHNOLOGIES TO DETERMINE THE MECHANISM OF FORMATION OF HYDRATED METAL OXIDES PARTICLES IN POLYMER ION EXCHANGE MATRIX 1Suprunenko К., 1Кvitka О., 2Кudelkо К., 2Dzyazko Yu., 2Rudenko О. 1Національний технічний університет України “Київський політехнічний інститут” МОН України, Київ, Україна [email protected] 2Институт загальної та неорганічної хімії ім. В.И. Вернадського НАН України, Київ, Україна [email protected]

Для встановлення механізму осадження гідратованих оксидів в аніонообмінній полімерній матриці застосовано комп'ютерний фрактальний аналіз ТЕМ зображень, знайдено, що фрактальна розмірність становить 2.38-2.72, отже, лімітуючою стадією утворення агрегатів є дифузія наночастинок.

Ключові слова: електронна мікроскопія, фрактал, композиційний іоніт

Для установления механизма осаждения гидратированных оксидов в анионообменной полимерной матрице применен компьютерный фрактальный анализ ТЭМ изображений, найдено, что фрактальная размерность составляет 2.38-2.72, таким образом, лимитирующей стадией образования агрегатов является диффузия наночастиц.

Ключевые слова: электронная микроскопия, фрактал, композиционный ионит

Computer fractal analysis of TEM images was applied to TEM images to establish the mechanism of precipitation of hydrated oxides in anion exchange polymer matrix. Fractal dimension has been found to reach 2.38-2.72, thus, diffusion of nanoparticles is the rate-determining stage of aggregate formation.

Key words: electron microscopy, fractal, composite ion-exchanger

Вступ Перевагою органо-неорганічних іонітів перед полімерними є вибірковість по

відношенню до іонів токсичних металів, а також стійкість до акумулювання органічних речовин та мікроорганізмів [1-4]. Такі матеріали потребують значно

207



КОМП'ЮТЕРНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ПРИРОДООХОРОННИХ ПРОЦЕСІВ меншого об’єму реагентів для регенерації. Малий розмір частинок неорганічної складової, інкорпорованої до полімерної матриці, обумовлює високу швидкість іонного обміну [5] у порівнянні з неорганічними іонітами [6]. Особливості пористої структури іонообмінних полімерів обумовлює осадження неорганічної складової у вигляді неагрегованих наночастинок, розмір яких становить 4-20 нм [2,3], агрегатів (до 200 нм) [2-4] та агломератів (кілька мікрон) [3,4]. Отже, для досягнення необхідних кінетичних параметрів іонного обміну важливою задачею є зменшення розміру інкорпорованих частинок. До теперішнього часу відомі лише деякі емпіричні підходи до регулювання розміру частинок при модифікуванні іонообмінних полімерів: контроль концентрації розчинів, попередня обробка матриці тощо. Відомості про теоретичний підхід до вирішення цієї проблемі у літературі відсутній.

Постановка задачі Для вирішення проблеми контролю осадження неорганічної складової в

полімерах необхідною є інформація щодо механізму утворення різних типів частинок. У цьому випадку корисним є фрактальний аналіз, який може бути застосований для з’ясування механізму утворення агрегованих частинок [7]. Найбільш поширеним методом такого дослідження є малокутове розсіювання рентгенівських променів, проте у випадку органо-неорганічних композитів отримана інформація стосується переважно полімерної складової [3]. Відносно інкорпорованих неорганічних частинок, інформативним є метод аналізу зображень, отриманих методами атомно-силової, скануючої та трансмісійної електронної мікроскопії [7]. Для аналізу зображень застосовуються комп’ютерні технології [8,9]. Отже, метою роботи є розробка та експериментальне підтвердження наукового підходу до встановлення механізму осадження неорганічного іоніту у полімері на підставі фрактального аналізу зображень, отриманих шляхом комп’ютерного аналізу електронних мікрофотографій композитів.

Аналіз досліджень Відомі різні методи визначення фрактальної розмірності (Df), серед яких

найбільш відомими та широковживаними є метод підрахунку кубів, метод тріангуляції [8] та варіаційний метод [9]. Алгоритм методу підрахунку кубів [8] є наступним: кубічна решітка із постійною l накладається на розтягнуту поверхню. Спочатку l встановлюється на X/2 (де X − половина сторони поверхні), в результаті отримуємо решітку з 2×2×2=8 кубів. Тоді N(l) − число кубів, які містять хоча б один піксель зображення. Постійна решітки l потім послідовно на кожній стадії аналізу зменшується удвічі, аналіз повторюється, поки величина l не стане рівною відстані між двома сусідніми пікселями. Нахил графіку log[ ( )]N l від log(1/ )l дає фрактальну розмірність Df.

Метод триангуляції [8] є вельми схожим на алгоритм підрахунку кубів. Сітка із розміром комірки l розміщується на поверхні. Це визначає положення вершин набору трикутників. Якщо, наприклад, l = X / 4, поверхня є вкритою 32 трикутниками різної площі, які нахилені під різними кутами по відношенню до площини xy. Площі всіх трикутників розраховуються та підсумовуються, щоби отримати приблизну площу поверхні S(l), яка відповідає l. Розмір сітки потім послідовно зменшується у два рази на кожній стадії аналізу, який продовжується, поки l не стане рівною відстані між двома сусідніми точками. Нахил графіку S(l) від log(1/ )l відповідає Df.

208

КОМП'ЮТЕРНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ПРИРОДООХОРОННИХ ПРОЦЕСІВ Варіаційний метод [9] базується на діленні повної поверхні на рівносторонні

прямокутні призми, далі розраховують варіацію (ступень середньоквадратичного значення висоти) для заданого розміру призм. Фрактальна розмірність розраховується із нахилу β залежності варіації від розміру, представленої у логарифмічних координатах як 2/3 b−=fD .

Для визначення фрактальної розмірності інкорпорованих агрегованих частинок використовували програму Gwyddion [10]. Це безкоштовна програма для візуалізації і обробки інформації отриманої за допомогою скануючої зондової мікроскопії.

Для отримання значень розмірності слід імпортувати зображення (рис. 1), вказати розміри, і потім, після загрузки даних необхідно вибрати статистичний аналіз даних, та обрати пункт розрахунку фрактальної розмірності. Там можливо переглянути графік, та обрати метод розрахунку і вид інтерполяції (рис. 2).

Рис. 1. Імпортування зображення JPEG в Gwyddion

Рис. 2. Розрахунок фрактальної розмірності в Gwyddion

В якості полімерної матриці використовували аніонообмінну смолу ЕДЕ-10П, яка

містить групи −NR3+, =NH та −NR2. Іоніт імпрегнували 0.1 М розчинами хлоридів Zr,

Fe(III) або Al на протязі 24 год при об’ємному співвідношенні рідкої та твердої фаз 1:20. Після цього фази розділяли та осаджували гідратовані оксиди (цирконію − ГЦ, алюмінію − ГА, заліза − ГЗ) у полімері 1 М розчином NH4OH. Іоніт сушили при кімнатній температурі до постійної маси, обробляли ультразвуком при 30 kГц з використанням пристрою Bandelin для видалення осаду із зовнішньої поверхні гранул, після цього знову сушили до постійної маси. Осадження здійснювали при кімнатній температурі.

У друці серії експериментів осаджували ГЦ при температурах 0 та 100оС. Інші умови були аналогічні наведеним вище.

Перед дослідженнями гранули іоніту подрібнювали механічним шляхом та обробляли ультразвуком. Для отримання мікрофотографій використовували трансмісійний мікроскоп JEOL JEM 1230 (Jeol).

В якості прикладу на рис. 3 наведено ТЕМ-зображення частинки ГЦ: її розмір становить ≈300 нм, форма частинки є близькою до сферичної, а на поверхні помітні 209

КОМП'ЮТЕРНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ПРИРОДООХОРОННИХ ПРОЦЕСІВ зубці, які, вочевидь, являють собою частинки, асоційовані з ядром, що являє собою центр осадження.

Значення фрактальної розмірності агрегатів наведені на рис. 4 (кожний стовпчик діаграми відповідає середній величині Df , отриманій при аналізі трьох частинок тим або іншим способом). Величини фрактальної розмірності знаходяться у межах 2.38-2.72, а середнє значення становить 2.59. Отже, механізм осадження являє собою налипання частинок до невеликого кластеру (DLA модель), а лімітуючою стадією утворення частинок є дифузія.

0.00

0.50

1.00

1.50

2.00

2.50

3.00

3.50

1 2 3 4 5

Df

В аріаційний метод

Метод підрахунку кубів

Метод триангуляції

Рис. 3. Типове зображення частинки ГЦ (осадження відбувалося при 100оС)

Рис. 4. Фрактальна розмірність частинок ГЦ (1, 4, 5), ГА (2), ГЖ (3). Осадження відбувалося при кімнатній температурі (1-3), при 0о та 100оС

Зробимо тепер деякі кількісні оцінки. При осадженні в іоніті нерозчинної

сполуки, енергетично вигідним є укрупнення частинок за рахунок розчинення дрібних утворень та переосадження їх на більш великих. Таким чином знижується енергія Гіббса системи внаслідок зменшення площі поверхні частинок. Вплив розміру частинок на їх розчинність відображає рівняння Оствальда-Фрейндліха [11]:

RTrV

CCln mσb

=∞

(1)

Тут ∞,CatAnC − концентрація насиченого розчину сполуки, яка осаджується, Vm − її мольний об’єм, b − фактор форми, σ − поверхневий натяг розчинника, R − універсальна газова стала. При підвищенні температури з термодинамічної точки зору стає можливим розширення інтервалу розміру частинок, які розчиняються та переосаджуються. Дійсно, при збільшенні температури спостерігається чітка тенденція до агрегації частинок (рис. 5).

Іншим фактором є мольний об’єм, який для оксидів зростає у ряду; ZrO2<Al2O3<Fe2O3. Незважаючи на те, що внаслідок присутності на поверхні частинок гідроксильних груп (фактично, невизначеності складу неорганічної компоненти) вплив цього чинника є досить розмитим, спостерігається збільшення розміру агрегатів у цьому ряду (рис. 6).

Розглянемо вплив інших чинників. Дифузія неагрегованих частинок у гранулі іоніту відбувається у відповідності із законом Фіка [11]:

DgradCJ = , (2)

210


де J − потік неагрегованих частинок, D та C − коефіцієнт їх дифузії та концентрація відповідно. З іншої сторони, коефіцієнт дифузії визначається рівнянням Стокса-Ейнштейна [11]:

rkTDph6

= , (3)

де k − стала Больцмана, T − температура, h − динамічна в’язкість розчинника, r − радіус частинок. Сполучення рівнянь (1-3) дає:

gradCV

CClnTR

Jmσphb6

22

∞= . (4)

а б с

Рис. 5. ТЕМ зображення частинок ГЦ у полімері, осаджених при 0oС (a), при кімнатній температурі (б) та при 100оС (в)

а б в Рис. 6. ТЕМ зображення частинок ГА (а), ГЦ (б) та ГЖ (в) у полімері, осаджених при 0oС (a),

при кімнатній температурі (б) та при 100оС (в)

Отже, зниження температури призводить до зниження потоку неагрегованих частинок у гранулах полімеру, результатом чого є зменшення розміру частинок, які утворюються. Більш дрібні частинки утворюють сполуки із меншим мольним об’ємом.

Висновки За допомогою комп’ютерних технологій встановлено, що фрактальна

розмірність частинок гідратованих оксидів, інкорпорованих до полімеру, становить 2.38-2.72 Це означає, що агрегування відбувається за DLA механізмом (налипання наночастинок до невеликого кластеру), а лімітуючою стадією є дифузія Зниження температури осадження частинок призводить до зменшення потоку неагрегованих частинок у гранулах полімеру, при цьому утворюються більш дрібні частинки. Такі

211

КОМП'ЮТЕРНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ПРИРОДООХОРОННИХ ПРОЦЕСІВ частинки утворюють сполуки із меншим мольним об’ємом. Зменшення розміру частинок неорганічної складової сприятиме підвищенню швидкості іонного обміну.

Література 1. Zhao, X.; Lv, L.; Pan, B.; Zhang, W.; Zhang, Sh.; Zhang, Q. Polymer-supported nanocomposites for environmental application: A review. Chem. Eng. J., 2011, 170 (2-3) 381-394. 2. Dzyazko Yu.S., Ponomaryova L.N., Volfkovich Yu.M., Sosenkin V.E., Belyakov V.N. Polymer Ion-Exchangers Modified with Zirconium Hydrophosphate for Removal of Cd2+ Ions from Diluted Solutions // Separ. Sci. Technol. − 2013. − V. 48, N 14. − P. 2140-2149. 3. Пономарева Л.Н., Дзязько Ю.С., Гомза Ю.П., Несин С.Д., Митченко Т.Е. Структура и ионообменные свойства органо-неорганических ионитов, содержащих наночастицы гидрофосфата циркония // Полімерний журнал. - 2012. - Т.34, 4. - С.336-344. 4. Dzyazko Yu. S., Ponomaryova L. N., Volfkovich Yu. M., Trachevskii V.V., Palchik A. V. Ion-exchange resin modified with aggregated nanoparticles of zirconium hydrophosphate. Morphology and functional properties // Microporous and Mesoporous Materials. – 2014. − V. 198. − P. 55-62. 5. Дзязько Ю.С., Пономарева Л.Н., Вольфкович Ю.М., Сосенкин В.Е. Kинетика обмена Ni2+ на гибридных органо-неорганических ионитах: влияние пористой структуры полимера // Журн. физ. химии, 2012, Т. 86, 6. – С. 1019-1025. 6. Dzyazko Yu., Rozhdestvenska L., Palchik A., Lapicque F. Ion-exchange properties and mobility of Cu2+ ions in zirconium hydrophosphate ion exchangers / Separation and Purification Technology. – 2005. – V. 45, N 2. – Р.141-146. 7. Суздалев І. П. Нанотехнология: физико-химия нанокластеров, наноструктур наноматериалов. – М.: КомКнига, 2006. – 592 с. 8. Douketis C., Wang Z., Haslett T. L., Moskovits M. Fractal character of cold-deposited silver films determined by low-temperature scanning tunneling microscopy. – 1995, V. 51, N 16. –– P. 51. 9. Put Van, Vertes A., Wegrzynek D., Treiger B., Grieken R. Van Quantitative characerization of individual particle sutfaces by fractal analysis of scanning electron microscope images. Fresenius J Analen Chem – 1994 – P. 440-447. 10. Gwyddion - Free SPM data analysis software. Czech Metrology Institute, Brno. 2008, http://gwyddion.net. 11. Myerson A.S. Handbook of Industrial Crystallization. – Woburn: Butterworth-Heinemann, 2002. – 329 p.

212

http://www.sciencedirect.com.scopeesprx.elsevier.com/science/article/pii/S1387181114003680

http://www.sciencedirect.com.scopeesprx.elsevier.com/science/article/pii/S1387181114003680


УДК 504.7.064.3:614(083,74)

ОЦІНКА ЗАБРУДНЕННЯ ПОВЕРХНЕВИХ ВОД ТА АТМОСФЕРИ ПРОТЯГОМ ЖИТТЄВОГО ЦИКЛУ ПРОДУКТУ

Бендюг В.І., Комариста Б.М.

POLLUTION ASSESSMENT OF SURFACE WATER AND ATMOSPHERE DURING OF THE PRODUCT LIFE CYCLE

Bendyug V., Komarysta B.

ОЦЕНКА ЗАГРЯЗНЕНИЯ ПОВЕРХНОСТНЫХ ВОД И АТМОСФЕРЫ НА ПРОТЯЖЕНИИ ЖИЗНЕННОГО ЦИКЛА ПРОДУКТА Бендюг В.И., Комаристая Б.Н. Національний технічний університет України «КПІ», Київ, Україна [email protected]

Робота присвячена оцінці впливу забруднення поверхневих вод та атмосферного повітря протягом життєвого циклу продукційної системи. Оцінка виконується за допомогою безрозмірних індексних показників та є частиною методології оцінки впливу життєвого циклу продукту.

Ключові слова: життєвий цикл, продукційна система, індексна оцінка, оцінка впливу життєвого циклу, забруднення атмосфери, забруднення поверхневих вод

The work is to evaluate the effect of surface water and air contamination throughout a product system life cycle. Evaluation is carried out by means of dimensionless index and is part of the methodology for the product life cycle impact assessing.

Keywords: life cycle, product system, index score, life cycle impact assessment, sustainable development

Работа посвящена оценке влияния загрязнения поверхностных вод и атмосферного воздуха в течение жизненного цикла продукционной системы. Оценка выполняется с помощью безразмерных индексных показателей и является частью методологии оценки воздействия жизненного цикла продукта.

Ключевые слова: life cycle, product system, index evaluation, life cycle impact assessment, air pollution, pollution of surface waters

Вступ На етапі виробництва продукту відбувається забруднення навколишнього

природного середовища (НПС). Одним із видів забруднення є забруднення поверхневих вод. Проблеми забезпечення водними ресурсами є актуальними в рамках всієї планети та є одними з ключових в аспекті сталого розвитку. Тому актуальним є підтримка належного стану водних ресурсів та моніторинг якості. Для можливості дотримання якості водних ресурсів потрібно контролювати їх забруднення, яке відбувається в першу чергу за рахунок діяльності промислових підприємств, як найбільших стаціонарних джерел забруднення. Відповідно врахування забруднення 213


КОМП'ЮТЕРНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ПРИРОДООХОРОННИХ ПРОЦЕСІВ водних ресурсів повинно бути однією зі складових у методах оцінки впливу життєвого циклу (ОВЖЦ) [1–3].

Наступним видом впливу життєвого циклу (ЖЦ) продукту на етапі його виробництва є забруднення атмосфери. Як і забруднення поверхневих вод, забруднення атмосфери є дуже актуальним на даний час питанням у зв’язку з високим рівнем розвитку промисловості в розвинутих країнах. Ще більш актуальною постає ця проблема в країнах, які розвиваються швидкими темпами останнім часом, у зв’язку з високими темпами нарощування промисловості та недостатнім рівнем контролю. Забруднення атмосфери є одним з глобальних питань і важливою складовою серед проблем сталого розвитку планетарного масштабу. Як наслідок, потрібно оцінювати рівень забруднення атмосфери у методах оцінки життєвого циклу (ОЖЦ) для можливості подальшого зменшення атмосферного забруднення та контролю якості атмосферного повітря [1-2].

1 Індекс забруднення поверхневих вод Викиди за одиницю часу на одиницю продукту (кількість одиниць продукту

виготовлена за той самий час) в поверхневі води пропонуємо оцінювати за допомогою індексу забруднення поверхневих вод PSWJ .

Одним з показників, за допомогою якого проводиться оцінка забруднення поверхневих вод є значення гранично допустимих скидів (ГДС) [2]. В якості ГДС приймається максимальна маса забруднюючих речовин, що дозволена до надходження у водний об’єкт із водами й наступного відведення з нього за одиницю часу для забезпечення нормальної якості води в контрольному пункті. Рівень ГДС встановлюється з урахуванням гранично допустимої концентрації (ГДК) забруднювальної речовини в місцях водокористування, асимілювальної здатності водного об’єкту та оптимального розподілу маси забруднювачів, що скидаються водокористувачами разом із стічними водами. Також пропонується враховувати і теплове забруднення поверхневих вод. Підвищення температури води у водоймах призводить до таких негативних наслідків:

• до 26 °С шкідливого впливу не спостерігається; • в інтервалі 26–30 °С відбувається пригнічення життєдіяльності риб; • понад 30 °С спостерігається шкідлива дія на біоценози; • за 34–36°С гине риба та деякі види інших організмів.

У теплих водах порушуються умови нересту риб, гине зоопланктон, риби уражуються паразитами і хворобами.

Допустимою температурою стоків вважається температура яка не більше ніж на 3 °С перевищує температуру води у водоймі.

Пропонуємо рівень забруднення поверхневих вод оцінювати за наступними залежностями (1) – (3):

12

1 1

1 112

ji

j

n WSWWTRPSW i ji AWB

TEJ ГДС Tn = =

= +

∑ ∑ , (1)

де PSWJ – індекс забруднення поверхневих вод (pollution of surface waters index);

iWTRE – маса i-ї небезпечної речовини, що потрапляє в стічні води, т/рік; iГДС – максимальна маса і-ої забруднюючої речовини, що дозволена до надходження у водний об'єкт із стічними водами, т/рік;

jWSWT – фактична середньомісячна

214


температура стоків за j-й місяць року, C ; jAWBT – допустима середньомісячна

температура стоків за j-й місяць року, C ; n – кількість забруднюючих речовин у стічних водах.

( )iWTR MNF HSH LSS iE V V V C= + − ⋅ , (2)

де MNFV – об’єм водокористування для виробничих потреб, м3/рік; HSHV – об’єм водо-споживання для господарсько-побутових потреб, м3/рік; LSSV – об’єм безповоротного споживання води, м3/рік; iC – середньорічна концентрація і-ї речовини у стоку, т/ м3.

3j jAWB PNDT T C= + , (3)

де jPNDT – середньомісячна температура води у водоймищі за j-й місяць, C .

Еталонному стану поверхневих вод буде відповідати стан при якому викиди не перевищують нормоване значення ГДС та температура стоків не перевищує допустиму, тобто значення індексу PSWJ не повинне перевищувати 1. Критичним будемо вважати стан при якому відбувається 6-ти кратне та більше перевищення допустимих нормованих значень забруднення поверхневих вод. У відповідності з цим пропонуємо використовувати наступну шкалу для оцінки рівнів забруднення поверхневих вод з використанням розробленого індексу PSWJ (табл. 1).

Для зведення до єдиної шкали оцінювання розраховуємо унітарний індекс забруднення поверхневих вод SRWI (unitary index of pollution of surface waters) за наступною залежністю (4):

1exp( exp(1,135 3,293 10 ))SRW PSWI J−= − − ⋅ ⋅ , (4) де PSWJ – індекс забруднення поверхневих вод.

Унітарний індекс забруднення поверхневих вод змінюється в межах від 0 до 1 і може використовуватись разом з іншими індексними показниками для ОВЖЦ.

Таблиця 1 Залежність значення PSWJ від рівня викидів у поверхневі води

Величина індексу PSWJ Рівень викидів у поверхневі води

1PSWJ < еталонний стан

1 2PSWJ≤ < стан добрий

2 4PSWJ≤ < стан задовільний

4 6PSWJ≤ < стан незадовільний

6PSWJ ≥ критичний стан

2 Індекс забруднення атмосфери Забруднення атмосфери промисловими об’єктами на стадії виробництва

одиниці продукції може оцінюватись на основі гранично допустимих викидів (ГДВ). Гранично допустимий викид – обсяг (кількість) забруднювачів, що надходять в атмосферу за одиницю часу з виробничо-господарчих об`єктів, перевищення якого 215

КОМП'ЮТЕРНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ПРИРОДООХОРОННИХ ПРОЦЕСІВ негативно впливає на довкілля й загрожує здоров’ю людини [1-2]. Екологічно доцільно встановлювати ГДВ для кожного підприємства або джерела забруднення.

Ступінь забрудненості атмосфери однією речовиною можна виразити в загальному вигляді через парціальний індекс забрудненості (ІЗА), який розраховується за формулою (5):

jk

jj

j

CІЗА

ГДК

=

, (5)

де jC – середня концентрація j-ї забруднюючої речовини; jГДК – середньодобова гранично допустима концентрація j-ї забруднюючої речовини; jk – безрозмірна константа приведення ступеня шкідливості речовини до шкідливості сірчистого газу (табл. 2).

Для розрахунку комплексного індексу забруднення атмосфери використовують значення парціальних індексів ІЗА п’яти речовин, у яких ці значення найбільші.

Для оцінки рівня забруднення атмосфери промисловим об’єктом на етапі виробництва одиниці продукції пропонуємо використовувати індекс викидів в атмосферу, який розраховується за наступною залежністю (6):

1 1i

n mATMAPL ji ji

EJ ІЗАГДВ= =

= ⋅∑ ∑ , (6)

де APLJ – індекс забруднення атмосфери (air pollution index); iATME – кількість i-ї

забруднюючої речовини, що потрапляє в атмосферу, кг/доба; iГДВ – гранично допустимий викид в атмосферу, кг/доба; n – кількість забруднюючих речовин;

jІЗА – парціальний індекс забрудненості атмосфери j-ю речовиною; m – кількість забруднюючих речовин з найбільшим значенням ІЗА ( 5m = ).

Таблиця 2

Середнє значення константи jk Клас небезпеки Характеристика класу Константа

1 надзвичайно небезпечні 1,5 2 високо небезпечні 1,3 3 помірно небезпечні 1,0 4 мало небезпечно 0,85

Для оцінювання рівня забрудненості атмосфери пропонуємо використати

нормативну шкалу для оцінки за показником 5ІЗА , тобто сумою індексів забрудненості для 5-ти найбільш небезпечних речовин з наявних для даного об’єкту шкідливих речовин. При цьому перевищення рівня ГДВ буде додатково збільшувати кінцеве значення індексу APLJ (табл. 3).

Для зведення до єдиної шкали оцінювання впливу ЖЦ продукту розраховуємо унітарний індекс забруднення атмосфери ARPI (unitary index of air pollution) (7):

216

КОМП'ЮТЕРНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ПРИРОДООХОРОННИХ ПРОЦЕСІВ 1 2exp( exp(5,748 10 3,952 10 ))ARP APLI J− −= − ⋅ − ⋅ ⋅ , (7)

де APLJ – індекс забруднення атмосфери. Унітарний індекс забруднення атмосфери ARPI , як і унітарний індекс

забруднення поверхневих вод SRWI , є безрозмірними індексними показниками. При цьому вони мають єдину шкалу оцінювання з межами від 0 до 1. Одиниці відповідає найгірший можливий рівень забруднення поверхневих вод чи атмосферного повітря протягом стадій життєвого циклу. В даному випадку до уваги береться стадія виробництва продукту, як найбільш шкідлива для НПС.

Таблиця 3 Залежність значення APLJ від рівня викидів в атмосферу

Величина індексу APLJ Рівень забрудненості атмосфери 2,5APLJ < чиста атмосфера

2,5 7,5APLJ≤ < слабо забруднена атмосфера 7,5 12,5APLJ≤ < забруднена атмосфера

12,5 22,5APLJ≤ < сильно забруднена атмосфера 22,5 52,5APLJ≤ < високо забруднена атмосфера

52,5APLJ ≥ екстремально забруднена атмосфера

Висновки Запропоновані індекси забруднення поверхневих вод та забруднення

атмосфери, як частина зведеної методологія ОВЖЦ продукційної системи, дозволять оцінювати вплив продукту протягом його ЖЦ на навколишнє середовище та здоров’я людини. За допомогою даних безрозмірних індексів можна проводити порівняльний аналіз різних продуктів чи продукційних систем на рівні їх впливу на НПС, а саме шкоди за рахунок забруднення поверхневих вод та атмосферного повітря, протягом усього ЖЦ. Це в свою чергу дозволить удосконалювати як технологічні системи, так і продукційні системи з метою отримання продукту з більшим рівнем сталості та ощадним відношенням до НПС та людини.

Література 1. Комариста Б.М. Визначення рівня виробничого забруднення при оцінці життєвого циклу продукту [Текст] / Б.М. Комариста, В.І. Бендюг // ХVIII Міжнародна науково-практична конференція «Екологія. Людина. Суспільство», 27-29 травня 2015 р., Київ. – C. 167-169. 2. Бендюг В.І. Зведена методологія оцінки впливу життєвого циклу продукту [Текст], В.І. Бендюг, Б.М. Комариста, О.С. Бондаренко // Комп’ютерне моделювання в хімії, технологіях і системах сталого розвитку: Збірник наук. статей 4-ї міжнар. наук.-практ. конф. – Київ: НТУУ «КПІ», 2014. – С. 245-250. 3. Бендюг В.І. Екологічний контроль у життєвому циклі продукту [Текст] / В.І. Бендюг, Б.М. Комариста // V Міжнародна науково-практична конференція «Инновационные пути модернизации базовых отраслей промышленности, энерго- и ресурсосбережение, охрана окружающей природной среды», 23-24 березня 2016 р., Харків. – C. 89-91. 217

СЕКЦІЯ 5 СТАЛИЙ РОЗВИТОК РЕГІОНІВ

СЕКЦИЯ 5 УСТОЙЧИВОЕ РАЗВИТИЕ РЕГИОНОВ

SECTION 5 REGIONAL SUSTAINABLE DEVELOPMENT

218

http://www.multitran.ru/c/m.exe?t=165866_1_2&s1=%F0%E5%E3%E8%EE%ED%E0%EB%FC%ED%FB%E9

СТАЛИЙ РОЗВИТОК РЕГІОНІВ

504+303.732:332.1 АНАЛІЗ ОБ’ЄКТІВ ПЛАНУВАННЯ У СТРАТЕГІЧНОМУ ЕКОЛОГІЧНОМУ ОЦІНЮВАННІ НА ОСНОВІ ІНДИКАТОРНОГО ПІДХОДУ Бойко Т.В., Джигирей І.М. АНАЛИЗ ОБЪЕКТОВ ПЛАНИРОВАНИЯ В СТРАТЕГИЧЕСКОЙ ЭКОЛОГИЧЕСКОЙ ОЦЕНКЕ НА ОСНОВЕ ИНДИКАТОРНОГО ПОДХОДА Бойко Т.В., Джигирей И.Н. AN ANALYSIS OF PLANNING OBJECTS FOR STRATEGIC ENVIRONMENTAL ASSESSMENT BASED ON INDICATOR APPROACH Boyko T., Dzhygyrey I. Національний технічний університет України «КПІ», Київ, Україна [email protected]

Дослідження спрямовано на розроблення інструментів підтримування стратегічного екологічного оцінювання проектів розвитку різномасштабних територіальних утворень та урбоекосистем, а саме запропоновано трендові показники карбонової і забруднювальної інтенсивності та індикатори регіонального розвитку з урахуванням техногенної безпеки.

Ключові слова: забруднення, індикатор, сталий розвиток, стратегічне екологічне оцінювання, територіальне утворення, техногенна безпека

Исследование направлено на разработку инструментов поддержки стратегической

экологической оценки проектов развития разномасштабных территориальных образований и урбоэкосистем, а именно предложены трендовые показатели карбоновой и загрязняющей интенсивности, а также индикаторы регионального развития с учетом техногенной безопасности.

Ключевые слова: стратегическая экологическая оценка, территориальное образование, индикатор, техногенная безопасность, загрязнение

The research aims to develop instruments to support the strategic environmental assessment

of development projects of territorial entities and urban ecosystems of different scales. Trend indicators of carbon and pollution intensity and technogenic safety indicators of regional development are proposed.

Keywords: indicator, pollution, strategic environmental assessment, sustainable development, technogenic safety, territorial entity

Вступ Значимість і корисність оцінювання інформації відзначено в Підсумковому

документі Конференції ООН зі сталого розвитку 2012 р. (Ріо+20). Результати кількісного оцінювання й аналізу даних може бути використано для прозорого та інклюзивного обговорення суспільно значимих проблем та впроваджено в ухвалювання обґрунтованих управлінських рішень на усіх рівнях. Досягнення 219


СТАЛИЙ РОЗВИТОК РЕГІОНІВ сталості означає становлення справедливого економічного і соціального зростання, упровадження сталих структур споживання і виробництва, скорочення нерівності, раціональне і стале ресурсокористування та збереження і відновлення екосистем. Тому розбудовування і зміцнювання спроможності на регіональному рівні вимагає наукових методів оцінювання даних економічної, екологічної та соціальної природи на основі тристовпової концепції сталості з врахуванням питань не тільки якості, а й безпеки життя людей. Комплексне оцінювання якості та безпеки життя людей уможливлює узгодження великих масивів оброблюваних даних з метою отримання згорнутих оцінок для підтримування ухвалювання адміністративно-управлінських рішень в царині сталого розвитку.

Стратегічне екологічне оцінювання Стратегічне екологічне оцінювання (СЕО) набуває все більшого поширення і в

Європі, і в інших розвинених країнах світу. Його основними перевагами є запобіжний характер процедури, що дає змогу інтегрувати висновки у програму чи план, попередивши небажані наслідки, та комплексний підхід до оцінки компонентів природного середовища та здоров’я людини. У процес також залучені експерти і громадськість. Можна говорити про системне бачення взаємовпливів середовища і людини, що надзвичайно важливо в контексті сталого регіонального розвитку. В ЄС застосування СЕО з 2001 року регулюється Директивою 2011/42/ЄС про оцінювання впливу окремих планів та програм на довкілля [1]. Представники України у 2003 році на V Всеєвропейській конференції міністрів охорони навколишнього середовища «Довкілля для Європи» (м. Київ) підписали Протокол про СЕО до Конвенції про оцінку впливу на навколишнє середовище в транскордонному контексті, який ратифіковано у 2015 році [2]. Стратегічна екологічна оцінка є рамковим інструментом, який уможливлює формування контексту розвитку в напрямку сталості шляхом інкорпорування питань сталого розвитку в процес ухвалювання рішень. Згідно Закону України «Про основні засади (стратегію) державної екологічної політики на період до 2020 року» принципом національної екологічної політики є використання результатів СЕО для запобігання надзвичайним ситуаціям природного і техногенного характеру на основі аналізу й прогнозування екологічних ризиків. Проте наразі в Україні відсутні понятійний апарат СЕО, універсальні технічно-комунікаційні розробки для діалогу зацікавлених сторін та комплексний механізм партиципативного ухвалювання рішень у процедурах СЕО.

Трендові показники Удосконалювання політики регіонального розвитку вимагає залучення до

системи територіального планування процедур довгострокового прогнозування, еколого-соціально-економічного планування та проведення СЕО. Упровадження СЕО у процеси планування припускає спільну діяльність зі збирання й аналізу даних, залучення зацікавлених сторін і громадськості задля ефективного ухвалювання рішень. Така спільна діяльність неможлива без постійної взаємодії управлінської, експертної та зацікавленої сторін, а отже взаємодія повинна бути вибудована на основі рішення-орієнтованої моделі. Інтегрування СЕО в процеси планування з врахуванням партиципативного підходу до реалізування має охоплювати не лише розробляння елементів систем підтримування ухвалювання рішень та інтерактивно-ітераційної взаємодії учасників процесу, але й застосування дієвих показників для аналізу об’єкту СЕО. 220

СТАЛИЙ РОЗВИТОК РЕГІОНІВ У процесі розробки чи уніфікації показників розвитку слід дотримуватись

таких основних міжнародних вимог як зв’язок з національними пріоритетами та міжнародними зобов’язаннями, важливість інформування громадськості, вимірюваність, регулярне оновлення даних, можливість використання для прогнозних досліджень, пріоритетність [3]. Інверсний аналіз від індексу сталого розвитку до окремих індикаторів та параметрів – це дієвий інструмент оцінювання стану, проблем і потенціалу регіонального розвитку [4].

Нині важко уявити систему індикаторів або комплексний індекс, створені для оцінювання розвитку суспільства, від глобальної спільноти до невеликої громади, або його складової, які б не містили показники, що відображають антропогенний вплив на кліматичну систему і наслідки змінювання клімату. Звісно такі показники необхідно уводити до оцінок, які відображають екологічний вимір регіонального розвитку. У заключному документі Конференції ООН зі сталого розвитку 2012 року «Майбутнє, якого ми прагнемо» представники більшості країн світу підтвердили, що змінювання клімату є найбільшим викликом нашого часу. Рівень викидів парникових газів на одиницю ВВП є важливим показником регіонального розвитку, який зазвичай представляють параметром обсягів викидів двоокису карбону від стаціонарних джерел забруднення в регіоні на млн грн ВРП.

Інклюзивна зелена економіка як інструмент досягнення сталого розвитку охоплює ряд принципів, підходів, стратегій та процесів, серед яких важливе місце займають концепції соціального залучення, ресурсоефективності та, зокрема, низькокарбонової економіки. Першим кроком впроваджування ефективних методів і технологій мислення декарбонізування задля низькокарбонового зростання на усіх управлінських рівнях, від громадянина до держави, від виробника до споживача, є оцінювання обсягу викидів двоокису карбону керованим об’єктом. Використовуваними показниками тут може слугувати карбонова продуктивність (виробництва або потреб) і карбонова інтенсивність різнорівневих систем і процесів. Карбонова продуктивність виробництва є опосередкованою характеристикою впливу Людини на клімат та ефективність ресурсокористування. Цей показник оцінюють за допомогою обсягу валового продукту, який створено з викиданням в атмосферу тонни антропогенного CO2 від процесів вироблення і споживання енергії. Карбонова інтенсивність – це величина обернена до карбонової продуктивності або обсяг «енерго»-викидів CO2, емітованих під час створення одиниці ВВП.

Запропоновано трендовий показник карбонової інтенсивності, який представляє собою кут нахилу лінії регресії карбонової інтенсивності за п’ять років поспіль (табл. 1). Задля корегування економічної складової показника ВРП за 2009-2013 рр. представлено у цінах 2013 року. Карбонова продуктивність і карбонова інтенсивність є ефективними інструментами для оцінювання регіонального стану і потенціалу низькокарбонового розвитку. Результати оцінювання на основі даних Держстату України за 2012 рік свідчать про лідерство таких регіонів як Закарпатська, Чернівецька і Херсонська області, карбонова продуктивність яких становить 106, 73 та 51 грн ВРП / кг CO2, відповідно. Аутсайдерами рейтингу виявились Донецька, Івано-Франківська та Луганська області з карбоновою продуктивністю близько 3 грн ВРП / кг CO2.

221


Таблиця 1 Рейтинг регіонів України за значенням тренду карбонової інтенсивності 2009-2013

Регіон Тренд

карбонової інтенсивності

2009-2013

Викиди двоокису карбону на млн грн ВРП у цінах 2013 р., т

2009

Рейт

инго

ве

місц

е

2010

Рейт

инго

ве

місц

е

2011

Рейт

инго

ве

місц

е

2012

Рейт

инго

ве

місц

е

2013

Рейт

инго

ве

місц

е

Київська область -26,1 1 188,3 22 180,6 22 121,6 19 105,6 19 95,0 20 Донецька область -20,3 2 428,4 27 424,6 27 385,1 26 350,2 26 364,1 26 Запорізька область -20,3 3 307,1 25 304,6 25 285,1 24 228,6 23 243,8 24 Івано-Франківська область -15,8 4 416,4 26 342,9 26 386,7 27 351,7 27 332,7 25 Черкаська область -13,2 5 131,8 19 138,5 19 121,9 20 106,0 20 82,1 19 Вінницька область -10,6 6 229,1 24 204,2 23 160,2 21 167,1 22 194,6 22 Тернопільська область -10,4 7 71,5 14 62,7 14 45,8 9 33,0 7 34,5 9 Чернігівська область -10,2 8 109,8 18 108,9 17 93,4 17 78,3 18 74,2 17 Хмельницька область -9,8 9 108,5 17 114,4 18 97,6 18 74,5 17 79,5 18 Сумська область -8,2 10 89,8 15 88,1 16 80,0 15 62,9 14 61,2 15 Житомирська область -5,7 11 53,4 12 40,1 5 33,9 5 32,5 6 28,8 7 Миколаївська область -4,8 12 91,6 16 66,9 15 71,7 14 71,4 16 65,3 16 Закарпатська область -4,6 13 30,2 3 15,4 1 21,2 3 9,5 1 10,0 1 Київ -4,1 14 37,8 4 32,3 4 30,5 4 25,3 5 20,8 4 Кіровоградська область -3,8 15 50,9 11 52,0 11 48,5 10 41,2 10 37,4 10 Севастополь -3,7 16 38,6 6 41,4 7 41,8 8 24,4 4 28,4 6 Волинська область -3,2 17 40,8 8 41,8 8 41,7 7 36,2 9 27,4 5 Харківська область -3,2 18 148,9 21 155,3 21 165,0 22 143,5 21 139,0 21 Чернівецька область -2,5 19 19,8 1 22,4 2 17,4 1 13,8 2 11,8 2 АР Крим -2,1 20 38,5 5 41,0 6 39,7 6 34,3 8 31,5 8 Херсонська область -1,5 21 23,2 2 24,0 3 20,0 2 19,6 3 18,0 3 Полтавська область -0,4 22 50,1 10 50,3 9 51,2 11 43,4 11 51,6 12 Одеська область 0,8 23 39,7 7 60,3 13 54,9 12 46,9 12 50,4 11 Львівська область 1,6 24 57,2 13 50,7 10 58,8 13 59,4 13 60,9 14 Рівненська область 1,6 25 49,0 9 59,6 12 83,2 16 64,6 15 54,5 13 Дніпропетровська область 21,3 26 145,2 20 155,2 20 242,5 23 232,7 24 213,1 23 Луганська область 45,6 27 220,9 23 221,2 24 363,2 25 341,9 25 388,5 27

222

СТАЛИЙ РОЗВИТОК РЕГІОНІВ Донецька область емітувала в 2012 році 30 % загального обсягу викидів CO2 в

Україні. На такі промислові регіони України як Донецька, Дніпропетровська і Луганська області разом приходилось 58 % усіх викидів CO2 від стаціонарних джерел забруднення.

Безумовно на отриманий розподіл впливає багато факторів, зокрема і такі, що характеризують регіональну економіку, її структуру, зношеність фондів, інвестиційну активність, обсяги впроваджуваних повітроохоронних заходів тощо. Проте на роздуми наводять, наприклад, оцінки карбонової продуктивності для лідера рейтингу, Закарпатської області, та її «сусіда» за Західноукраїнським макрорайоном, Рівненської області, – за порівнюваних значень ВРП (близько 21 млрд грн) карбонова продуктивність останньої є вищою майже у сім разів.

Забруднення довкілля (атмосферного повітря і поверхневих водних об'єктів) у тоннах на одиницю ВРП за регіонами України є можливістю опосередкованого оцінювання впливу одиниці ВРП на довкілля. Пропонується трендовий показник забруднювальної інтенсивності, який представляє собою кут нахилу лінії регресії сукупно викидів забруднювальних речовин в атмосферне повітря від стаціонарних джерел забруднення і скидання забруднювальних речовин із зворотними водами у поверхневі водні об’єкти на одиницю ВРП за п’ять років. Задля корегування економічної складової показника ВРП за 2009-2013 рр. представлено у цінах 2013 року. Аналіз трендового показника забруднювальної інтенсивності показує, що лідерами за його значеннями за даними 2009-2013 рр. є Луганська (-2,20), Донецька область (-1,68) і Івано-Франківська (1,62) області. Проте ці ж області є аутсайдерами за поточними вихідними значеннями показника забруднювальної інтенсивності: Луганська область – 26 місце, Донецька область – 27 місце і Івано-Франківська область – 24 місце. До трійки аутсайдерів за значеннями трендового показника забруднювальної інтенсивності увійшли м. Севастополь (+0,18), Одеська область (+0,20) та АР Крим (+0,47).

Оцінка техногенної безпеки регіону До основоположних принципів сталого розвитку відносяться заходи

екологізації господарської діяльності, забезпечення доступу населення до екологічної інформації, а також проведення оцінки екологічних наслідків усіх видів діяльності, які можуть негативно вплинути на навколишнє природне середовище. Концепція ризику виходить з того, що постійна наявність в навколишньому середовищі потенційно шкідливих для здоров'я людини речовин завжди створює той чи інший ступінь реального ризику, який не дорівнює нулю. Ризики, які виникають внаслідок функціонування промислових підприємств, для здоров'я людини, навколишнього середовища повинні бути ідентифіковані, проаналізовані, а також ними необхідно керувати з метою запобігання негативних наслідків.

Розроблено методологічну база для здійснення класифікації потенційно екологічно і техногенних небезпечних об'єктів, в обігу яких знаходяться шкідливі речовини, яка дає можливість встановити їх перелік для подальшого екологічного аудиту та визначення вимог до цих підприємств, спрямованих на зниження ризику виникнення екологічно небезпечних інцидентів. Оцінка небезпеки промислових підприємств полягає в отриманні оцінок ймовірності виникнення аварій та їх можливих наслідків. Для кількісної оцінки використовується поняття "індекс ризику", яке за характером залежності від різноманітних факторів і за своїм змістом є 223

СТАЛИЙ РОЗВИТОК РЕГІОНІВ подібним оцінці ймовірності виникнення аварій на працюючому обладнанні. В основу отримання та використання чисельних значень індексів ризику покладено допущення про зв'язок можливості виникнення аварії з інтенсивністю впливу на джерела небезпеки техногенних та місцевих природних факторів незалежно від конструктивних особливостей оснащення, тобто саме наявність факторів ризику визначає можливість аварії. Значення індексу потенційного небезпеки визначається кількістю і ступенем небезпеки (для людини і навколишнього природного та техногенного середовищ) речовин, які містяться в джерелі небезпеки, незалежно від конструктивного виконання обладнання, яке відповідає критеріям небезпеки, прийнятим у світовій практиці. Небезпека об'єкта для навколишнього природного та техногенного середовищ і людини вважатимемо прямо пропорційною величинам індексу ризику і потенційного небезпеки.

Основним показником є індекс відносної небезпеки, як комплексна характеристика, яка дає змогу визначати категорію небезпеки відповідно до розробленої п’ятирівневої шкали [5]. На основі розрахованих індексів відносної небезпеки проводиться віднесення промислових підприємств до категорії небезпеки. Індекс відносної небезпеки промислового підприємства визначається як максимальне значення із сукупності унітарних індексів відносної небезпеки для кожного окремого джерела, що дає можливість сформувати уявлення про можливі негативні наслідки у разі виникненні аварії на підприємстві з урахуванням найбільш поганого сценарію розвитку подій.

Формування узагальненого критерію оцінки техногенної безпеки з метою сталого розвитку є важливим і непростим завданням. Неможливо одночасно охопити всі аспекти сталого розвитку суспільства, але потрібно намагатися створити окремі критерії для різних напрямків сталого розвитку промислових підприємств, які б повніше відображали кожне свою специфічну характеристику. Як один з таких критеріїв в області техногенної безпеки як складової частини сталого розвитку суспільства може бути використаний індекс відносної небезпеки. Відповідно запропонованому алгоритму [6] вираз для розрахунку індексу відносної небезпеки може доповнюватися новими індексами небезпеки, які використовуються в інших методиках, що дасть змогу більш повно і всебічно оцінити безпеку досліджуваного об'єкту за різними критеріями.

Так як безпека регіонів є невід'ємною частиною сталого розвитку, авторами пропонується, як один з показників розвитку використовувати індикатор техногенної небезпеки

Σ⋅= TDRTD JI ρ , де Rρ − відносна щільність населення в регіоні,

ΣTDJ −

узагальнений індекс техногенної небезпеки регіону, ∑=

=Σ

n

iTDTD i

JJ1

, де iTDJ − індекс

техногенної небезпеки окремого промислового об'єкту; n - кількість потенційно небезпечних об'єктів в регіоні.

Такий підхід можна застосувати не тільки до вже діючих промислових підприємств, але й на етапі проектування об'єктів господарської діяльності у разі проведення СЕО або ОВНС.

Висновки Розроблення інструментів реалізування функцій СЕО призводить до зменшення

невизначеності, підвищення ефективності та адаптивності циклу ухвалювання рішень, полегшує доступ до інформації експертів, зацікавлених сторін і громадськості

224

СТАЛИЙ РОЗВИТОК РЕГІОНІВ під час здійснювання екологічної оцінки проектів. Вирішення цих завдань сприяє удосконаленню екологічного законодавства в частині застосування СЕО як обов'язкового інструменту стратегічного планування розвитку соціально-економічної політики на національному, регіональному та місцевому рівнях, покращенню охорони довкілля, узгодженню економічних, соціальних та екологічних цілей розвитку в регіональних стратегіях, планах і програмах.

Запропоновані трендові показники є ефективними для використання у комплексному аналізі регіонального розвитку в рамках процедури СЕО. Вдосконалювання цих показників у напрямку оцінювання ключових галузей зеленого зростання регіонів України дасть змогу ухвалювати обґрунтовані та ефективні рішення задля національної зеленої економіки. Використання індикатора техногенної безпеки, на нашу думку, дасть змогу повніше висвітлити рівень стійкості окремих територій, і дасть можливість побачити дійсний рівень техногенного навантаження.

Публікація містить результати досліджень, проведених при грантовій

підтримці Держаного фонду фундаментальних досліджень за конкурсом Ф64. Література 1. Directive 2001/42/EC of the European Parliament and of the Council of 27 June

2001 on the assessment of the effects of certain plans and programmes on the environment [Електрон. ресурс]. – Режим доступу: http://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=CELEX:32001L0042

2. Закон України 562-19 від 01.07.2015 Про ратифікацію Протоколу про стратегічну екологічну оцінку до Конвенції про оцінку впливу на навколишнє середовище у транскордонному контексті (Відомості Верховної Ради (ВВР), 2015, 32, ст. 319) [Електрон. ресурс]. – Режим доступу: http://zakon5.rada.gov.ua/laws/show/562-19

3. Наукові основи національної стратегії сталого розвитку України / [за наук. ред. акад. НААН України, д.е.н., проф. М.А. Хвесика]; Державна установа «Інститут економіки природокористування та сталого розвитку НАН України». – К.: ДУ ІЕПСР НАН України, 2013. – 40 с.

4. Аналіз сталого розвитку: глобальний і регіональний контексти: монографія / Міжн. рада з науки (ICSU) та ін.; наук. кер. проекту М. З. Згуровський. - К.: НТУУ “КПІ”, 2014. - Ч. 2. Україна в індикаторах сталого розвитку (2013). - 172 с.

5. Статюха, Г.О. Розробка методики оцінки небезпечних видів діяльності промислових підприємств (Частина 1) [Текст] / Г.О. Статюха, Т.В. Бойко, В.І. Бендюг // Екологія і ресурси, Київ. – 2003. – Вип.7. – С. 46-54.

6. Статюха, Г.О. Розробка методики оцінки небезпечних видів діяльності промислових підприємств (Частина 2) [Текст] / Г.О. Статюха, Т.В. Бойко, В.І. Бендюг // Екологія і ресурси, Київ. – 2003. – Вип. 8. – С. 22-31. 225


УДК 303.732.4: 504.064 СИСТЕМНИЙ АНАЛІЗ ВЗАЄМОДІЇ ТЕХНОГЕННОГО ОБ'ЄКТА ТА ЕКОЛОГІЧНОЇ ІНДУСТРІАЛЬНОЇ СИСТЕМИ Бойко Т.В., Абрамова А.О. СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ ТЕХНОГЕННОГО ОБЪЕКТА И ЭКОЛОГИЧЕСКОЙ ИНДУСТРИАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ Бойко Т.В., Абрамова А.А. SYSTEM ANALYSIS OF INTERACTION OF MAN-MADE OBJECT OF INDUSTRIAL AND ENVIRONMENTAL Boyko T., Abramova A. Національний технічний університет України «КПІ», м. Київ, Україна [email protected]

Проведено аналізування джерел виникнення екологічного ризику, що впливає на процес взаємодії техногенного об'єкта і екологічної індустріальної системи. Запропоновано концептуальну модель виникнення ризиків змін в екологічній індустріальній системі при взаємодії з техногенним об’єктом. З метою оцінювання взаємодії техногенного об'єкта та екологічної індустріальної системи запропоновано використати об’єктний підхід.

Ключові слова: екологічний ризик, техногенний об’єкт, індустріальна система, концептуальна модель, об’єктний підхід

Проведен анализ источников возникновения экологического риска, которые влияют на процесс взаимодействия техногенного объекта и экологической индустриальной системы. Предложена концептуальная модель возникновения рисков изменений в экологический индустриальной системе при взаимодействии с техногенным объектом. С целью оценки взаимодействия техногенного объекта и экологической индустриальной системы предложено использовать объектный подход.

Ключевые слова: экологический риск, техногенный объект, индустриальная система, концептуальная модель, объектный подход

The analysis of the sources of environmental risks that affect the process of interaction between man-made object and ecological industrial system has been held. A conceptual model of risks of changes in ecological industrial system in interaction with man-made object is proposed. In order to evaluate the interaction of man-made object and ecological industrial system it proposed to use object approach.

Keywords: environmental risk, man-made objects, the industrial system, conceptual model, object approach

Існування сучасного людського суспільства без ризику представити досить складно, а в деяких ситуаціях – практично неможливо. Будь-яка діяльність людини як природної складової несе в собі певну небезпеку, хоча й на досить низькому рівні, 226


СТАЛИЙ РОЗВИТОК РЕГІОНІВ чого не можна сказати про техніко-техногенну діяльність людини. При оцінюванні й аналізуванні екологічних ризиків найбільш раціональним є системний підхід, тобто важливі основні принципи організації, формування, прояву всіх видів і підвидів ризиків, також є можливість розчленовувати екосистему на складові для спрощення математичної обробки параметрів цієї системи й подальшого прогнозування змін у ній.

Екологічний ризик пов'язаний з надходженням у навколишнє середовище речовин і енергії, які можуть впливати на природні ресурси, що може відбуватися не тільки в умовах нормальної промислової діяльності виробництва, але й у результаті тих або інших аварійних ситуацій на підприємстві. Тому виникає необхідність оцінювати ризик як при нормальному функціонуванні об'єкта, так й у випадку виникнення аварійних ситуацій. Визначення екологічного ризику включає функціонально зв'язані частини такі, як інформаційний ресурс і можливість зіставлення з оцінками, отриманими іншими способами. Оскільки екологічний ризик своїм походженням зобов'язаний господарській діяльності людини, то він прямо пов'язаний з умовами функціонування й станом техногенних об'єктів. На рис.1 представлена розроблена концептуальна модель виникнення ризиків змін в екологічний індустріальній системі при взаємодії з техногенним об’єктом [1].

Будь-який технологічний процес може становити небезпеку, як для персоналу промислового підприємства, так і для навколишнього середовища в цілому. Небезпека різко зростає при використанні у виробничому циклі небезпечних речовин. До небезпечних речовин можна віднести пожежо- та вибухонебезпечні речовини, які становлять загрозу руйнування обладнання та виробничих приміщень ударною хвилею при вибуху, або в результаті виникнення пожежі. Інший вид небезпеки представляють сильнодіючі отруйні речовини, використовувані на промисловому об'єкті. В результаті викиду отруйних речовин в атмосферу завдається значна шкода довкіллю та здоров'ю людей.

З огляду на особливості життєвого циклу техногенного об'єкта принципове значення має етап, на якому він перебуває: проектування; регламентна експлуатація (штатна робота); аварійна ситуація; утилізація. Особливим випадком, якому характерна значна невизначеність, є надзвичайна ситуація, яка може бути наслідком аварійної ситуації, яку спричинили як умови експлуатації техногенного об'єкта, так і зовнішні (як природні, так і техногенні фактори) фактори. При цьому на кожному етапі виникають загрози незворотних змін у навколишньому природному середовищі, які можна вимірювати значенням екологічного ризику.

При розробленні методів оцінювання взаємодії техногенного об'єкта та екологічної індустріальної системи найбільш прийнятним є об'єктний підхід. Якщо об'єкт, що знаходиться на певній території, інформаційно можна описати векторною функцією виду )(aΦ ,де a ‒ вектор параметрів об'єкта який, в загальному вигляді визначається за (1):

=

),....,,(........................

),....,,(),....,,(

21

212

211

kn

k

k

xxxy

xxxyxxxy

a , (1)

227


де ),....,,(21 ki

xxxy - функція, що описує i-ту властивість об'єкта, яка визначається сукупністю k вихідних змінних. В окремому випадку функція може бути константою.

Рис.1. Концептуальна модель виникнення ризиків змін в екологічний індустріальній системі

при взаємодії з техногенним об’єктом: подвійна лінія – взаємодіючі системи; безперервна лінія – характерні ознаки нормального режиму роботи об’єкта;

пунктирна лінія – характерні ознаки надзвичайних ситуацій

Значення властивостей об'єкта розглядаються як в залежності від етапів життєвого циклу, часу, а також і від ймовірності виникнення деякого аварійної події.

Якщо індустріальну екологічну систему розглядати як багатопараметричний об'єкт, то її можна інформаційно описати аналогічно виразу (1), тільки функції будуть визначати властивості індустріальної екологічної системи від її параметрів

Взаємодія техногенного об'єкта та індустріальної екологічної системи описується матрицею взаємодій. При цьому зміна властивостей промислового об'єкта буде викликати зміну властивостей системи. Матриця взаємодій має наступний вигляд:

228


=Μ

nnn

jnj

n

n

mmm

mmm

mmmmmm

.... ... ...

....... ...

.... ... .... ...

ni1

ji1

22i21

11i11

, (2)

де mij ‒ елемент, що показує чи є зв'язок між об'єктом та системою чи ні. Зв'язок може здійснюватися за кількома параметрами.

Це особливо актуально при дослідженні процесів розвитку аварій. Встановлення нових закономірностей і розробка математичного опису процесів для моделювання та дослідження процесів виникнення, розвитку, перебігу і ліквідації негативних впливів дозволить в реальному часі відстежувати події і приймати оптимальні рішення.

Слід зазначити, що визначення складових виразів (1) і (2) настільки складна задача, що для практичного використання виникає значна невизначеність навіть для невеликих об'єктів. Враховуючи, що взаємодія складових екологічної системи із техногенним об'єктом характеризується відповідним значенням ризику, можна припустити, що його визначення і окреслення за його величиною «вузького місця» значно може спростити задачу.

Можна визначити наступні етапи формування кількісних оцінок екологічних ризиків: визначення структури екологічного ризику; формування еталонів стану природного середовища; складання системи кількісних показників; розробка форми агрегованої інформації для прийняття управлінських рішень; формування алгоритмів трансформації отриманої кількісної оцінки в інші системи показників.

Техногенний об'єкт як термодинамічна система має границі із навколишнім середовищем. Непрямий антропогенний вплив на екологічні фактори вимірюються величиною прогнозного екологічного ризику. Враховуючи те, що математично ризик – функціонал, який зв'язує імовірність несприятливої події P і математичне очікування збитків від нього U ( R=P,U), а збитки тільки від цієї події прийняти функцією від випадкової величини P (U=zP), оцінки екологічного ризику визначальним буде функція розподілу.

Оскільки розглядається система «техногенний об'єкт – екологічна система», можна очікувати зв'язок між значенням випадкової величини P і змінними стану промислового підприємства Y, що породжують антропогенний вплив. Універсальною характеристикою будь-якої випадкової величини Y є її функція розподілу F(y) (по іншому, інтегральний закон розподілу), яка визначається значенням ймовірності P того, що випадкова величина Y прийме значення менше y [2]:

),()( yYPyF <= (3) У практиці аналізу ризику звичайно використовують дещо видозмінену

характеристику випадкової величини втрат , або інтегральна функція розподілу втрат, )( yF :

)()( yYPyF ≥= , (4) Графічну інтерпретацію найчастіше її називають NF / – кривою (діаграмою).

Однак за цими загальновживаними назвами, як і за їхнім графічним зображенням, стоїть класична функція розподілу втрат F(y) тільки побудована в координатах

229


)(1; yFy − , тому що )(1)( yFyF −≡ . Вираз (4) у розгорнутому вигляді представляє залежність (5):

∞≤<≤<

≤<

≤<−=

=

=

−

=

=

∑

∑

0,

,... ...

y ,

... ...

0 ,1

0 ,1

)(

1

1-ssi

11i

0

yyyyyp

yyp

yypp

y

yF

k

kkk

s

k

i

k

i

(5)

Таким чином, інтегральна функція розподілу втрат )( yF має такі властивості: 1. Інтегральна функція розподілу втрат є незростаючою функцією з позитивною

областю визначення свого аргументу. 2. На плюс нескінченності дорівнює нулю. 3. При нульовому аргументі приймає значення одиниці. 4. Імовірність влучення випадкової величини на заданий інтервал bYa <≤

дорівнює модулю збільшення інтегральної функції розподілу )( yF на цьому інтервалі: )()()( bFaFbYaP −=<≤ . Таким чином, для визначення ймовірнісної складової техногенного ризику

необхідно знати функцію розподілу. При цьому слід враховувати, що час t при оцінці ризику звичайно обчислюють у роках, то величина R(t) має сенс річного технічного ризику й фактично має значення умовного індивідуального ризику за рік. При еквівалентності подій аварії й летального результату індивідуума в результаті аварії інтенсивність технічного ризику набуває значення індивідуального ризику за рік. Таким чином, у випадку рідких подій умовний індивідуальний ризик (річний) приблизно рівний річній відносній частоті аварій.

Рівень безпеки за значенням ризику встановлюється на законодавчому рівні, зокрема в Україні згідно [3]:

неприйнятний - рівень ризику більше ніж 10-6; прийнятний - від10-6 до 10-8; безумовно прийнятний - рівень ризику менше ніж 10-8.

Основною задачею подальших досліджень є встановлення зв’язку між випадковою величиною P і змінними стану промислового підприємства Y, що породжують антропогенний вплив із використанням індексного методу на основі індексних показників стану небезпечності об'єкта [4].

Отже, встановлено, що основним параметром, який дає змогу оцінити взаємодію техногенного об'єкта та екологічної індустріальної системи є величина ризику. Запропоновано концептуальну модель виникнення ризиків змін в екологічній індустріальній системі при взаємодії з техногенним об’єктом.

Література 1. Системний підхід до оцінювання ризиків при проектуванні промислових об’єктів / Г.А. Статюха, Т.В. Бойко, А.О. Абрамова // Восточно-европейский журнал передовых технологий. – 2012. – 2/14(56). – c.8–12. 230

СТАЛИЙ РОЗВИТОК РЕГІОНІВ 2 Дранишников Л. В. Количественное описание систем при анализе техногенного риска / Л. В. Дранишников, Л. И. Найверт // Науковий вісник УкрНДІПБ. – 2006. – 1 (13). С. 64–76. 3. Методика визначення ризиків та їх прийнятних рівнів для декларування безпеки об`єктів підвищеної небезпеки: затв. Мінпраці та соцполітики України від 04.12.2002 268. – 2003. – 192 с. 4. Індексна оцінка рівня екологічної безпеки проектованих промислових об'єктів / А.О. Абрамова//Технологический аудит и резервы производства.– 2012.– 6/1(8).– c.39-40. УДК 625.77 (519.7:517.9):635.9

ПРОСТОРОВА МОДЕЛЬ СИСТЕМИ ОЗЕЛЕНЕННЯ МІСТА ОДЕСА НА ОСНОВІ ФУНКЦІОНАЛЬНОСТІ ЗЕЛЕНИХ РОСЛИН

Васютинська К.А., Макаров О.В., Жданюк І.В.

ПРОСТРАНСТВЕННАЯ МОДЕЛЬ СИСТЕМЫ ОЗЕЛЕНЕНИЯ ГОРОДА ОДЕССА НА ОСНОВЕ ФУНКЦИОНАЛЬНОСТИ ЗЕЛЕНЫХ РАСТЕНИЙ

Васютинская Е.А., Макаров О.В., Жданюк И.В.

THE SPATIAL MODEL OF URBAN GREENING SYSTEM OF ODESSA CITY ARE BASED ON FUNCTIONALITY OF GREEN PLANTS Vasiutynska K., Makarov A., Zhdanyuk I.

Одеський національний політехнічний університет, Одеса, Україна [email protected] [email protected]

Анотація. Охарактеризовані основні недоліки організації внутрішньоміської зеленої зони міста Одеса з мільйонним населенням та щільною забудовою. Обґрунтовується принцип комплексного озеленення на основі функціональності зелених рослин з об’єднаними зонами впливу. Пропонується створення моделей зон зелених насаджень на мікро-, мезо- та макрорівнях, 3d-візуалізація озелененого простору.

Ключові слова: озеленення, зелені рослини, екологічні функції, моделювання

Аннотация. Охарактеризованы основные недостатки организации внутригородской зеленой зоны города Одесса с миллионным населением и плотной застройкой. Обосновывается принцип комплексного озеленения на основе функциональности зеленых растений с объединенными зонами влияния. Предлагается создание моделей зеленых зон на микро-, мезо- и макроуровнях, 3d-визуализация озелененного пространства.

Ключевые слова: озеленение, зеленые насаждения, экологические функции, моделирование

Summary. The major omissions of Odessa’s urban greening system with a million population and dense buildings are characterized. The complex principals of green building are postulated on the basis of the functionalities and combined area of green plants. The creation of green-zone models is proposed with 3d visualization of green space.

Keywords: landscaping, green plants, ecological function, modeling 231




Територія Одеської міської агломерації постійне збільшується за рахунок приєднання приміських поселень, інтенсивної розбудови житлових масивів тощо. Збільшується щільність населення. Містобудівні системи Одещини сформовані у період інтенсивного розвитку промисловості та мають особливості функціонування, пов’язані з тим, що житлові райони входять в зону впливу потенційно небезпечних підприємств. Водночас, різко зменшується площа вегетуючих територій як приміської зеленої зони, так й міського комплексу зелених насаджень.

Площа зелених насаджень міста приблизно становить 5,4 га, з них загальноміського користування − 1043,14 га. Фактично, кожен житель міста може розраховувати лише на 10 м2/особу. Що складає 83,3 % від діючого в державі нормативу – 12 м2/особу для міст такого масштабу як Одеса.

Неконтрольоване розростання висотних забудов у межах паркових зон, хаотична забудова на прилеглих до місць відпочинку територіях обумовило сучасну планувальну структуру міста з масою недоліків у своєї організації. Висотні будинки «втиснуті» серед інших забудов не тільки без урахування транспортного навантаження, відповідних комунікацій, але й поза будь-якої програми озеленення. Непродумана містобудівна діяльність призводить до кількісного зменшення площ зелених насаджень, деградації деревних порід, а головне, не залишає можливих площ навіть для нормативного озеленення, що позбавляє мешканців нових, таких красивих і сучасних будинків прав на отримання своєї законної порції чистого повітря, кисню, мікрокліматичних та естетичних умов хоча б в межах ліміту.

Крім зазначених проблем у функціонуванні підсистеми озеленення міста, треба додати ще й вилучення значних зелених територій із загального користування та їхній перехід в приватну власність; невідповідність перспективним планам розвитку, затвердженими генеральним планом міста, а також загальну деградацію зеленого фонду, як на мікрорівні (групи дерев у доріг, квітників та ін.), так і на макрорівні (міських парків, скверів, дендропарків).

Тож, для Одеси найактуальніші проблеми збереження та відновлення зелених насаджень, організації «зеленого каркасу міста» на основі наукового, комплексного та системного підходу.

Оптимальна організація міського простору відповідає системній організації зелених насаджень всіх 3 груп (загального, обмеженого та спеціального призначення) відповідно сучасним концепціям озеленення та досвіду європейських країн.

Зелена зона обов’язково входить до функціональної структури будь-якого міста, складає від 24 до 60 % від площі території різного типу призначення, та виконує природоохоронні, рекреаційні, оздоровчі та господарські функції. Основні екологічні чинники функціональності зелених насаджень полягають в наступному:

• зниження запиленості атмосферного повітря, захист від неприємних запахів; • асиміляція шкідливих атмосферних забруднень, в тому числі токсичних

речовин, важких металів тощо; • збагаченні повітря киснем і фітонцидами; • захист від шуму, ультразвукових та інших фізичних впливів; • захист від активного сонячного випромінювання, затінення території; • захист ґрунтів від перегріву, зневоднення тощо; • поліпшення мезоклімату територій та мікроклімату приміщень: регуляція

освітленості, температури та вологості;

232


• використання функцій рослин для рекультивації та відновлення забруднених, ушкоджених територій;

• запобігання процесам підтоплення території, зсувам тощо; • використання фіторемедіаційних функцій рослин;

Ці властивості додатково формують важливі соціальні умови існування мешканців міста та впливають на емоційне-психологічний стан людини (добрий настрій, умиротворення, естетичне задоволення тощо).

Необхідною умовою екологічної ефективності зеленої зони є формування територіальної організації зелених насаджень міста всіх рівнів (макро-, мезо- та мікро-рівень), враховуючи при цьому як специфічні особливості міста, так і біологічні властивості рослин і їх відношення до основних чинників навколишнього середовища. Для сучасних міст найбільш прийнятною вважається комбінована система наскрізного озеленення. Ця модель дозволяє збільшити і рівномірно розмістити площі парків, скверів, садів і бульварів, а також забезпечити доступність об’єктів озеленення мешканцям, і, як наслідок, зменшити навантаження на транспорт.

Принцип наскрізного озеленення має забезпечувати ефективність виконання зеленими рослинами всього комплексу своїх екологічних функцій. Саме необхідність охоплення зонами функціонального впливу рослин всієї території міської агломераціями вимагає створення єдиної суцільної системи озеленення. В умовах міста чинники навколишнього середовища формуються досить складним чином під техногенно-урбогенними впливами. Кожна рослина є об’єктом і суб’єктом впливів, що приводить до формування як власних умов існування, так й всього угрупування будь-якого рівня (парк, сквер, алея).

Кожний елемент системи озеленення, який бере участь в організації території міста і забезпечує рекреаційні потреби населення, захищає від шуму і пилу, регулює температурний і водний режим тощо, виступає джерелом направленого впливу на навколишнє середовище, важливим чинником його якості. Тож, сумарна дія сукупності рослин з об’єднаними зонами впливу характеризується резонансним посиленням всіх функцій, що значно підвищує стійкість та витривалість самих рослин до несприятливих факторів довкілля, покращує умови їх зростання.

Озеленені території не накопичуються в окремих місцях, а пронизують місто наскрізь, створюючи рівномірну і безперервну зелену мережу. В цьому комплексі велике значення набувають «малі форми» озеленення – чагарники, квітники, зелені покриття, рослини вертикального озеленення тощо.

Мінімальна фрагментарність зеленої зони, взаємозв’язок насаджень, в рази підвищує її стійкість до зовнішніх впливів, створює передумови синергічного посилення функціональності рослин, при цьому дозволяє охопити всю територію міста зеленими насадженнями. Саме функціональність природних об’єктів вимагає реалізації принципів рівномірного та безперервного озеленення.

Організація наскрізного просторово визначеного озеленення вимагає попереднього моделювання територіально визначеної зони зелених насаджень, 3d-візуалізації озелененого простору.

Модель враховує наступні параметри: • нормативні екологічні вимоги до якості навколишнього середовища (міське

середовище, внутрішньоквартальне, селітебне, внутрішньожитлове чи інше); • державні нормативні будівельні вимоги до площі зелених насаджень (12 м2 на

кожного мешканця міста, 50 м2 за вимогами міжнародних стандартів); • просторові особливості розміщення зелених рослин;

233


• врахування всіх функцій зелених рослин; • врахування особливих вимог до простору, який озеленюється (наприклад,

приміщення з ЕОМ, з неприємними запахами, з шумовими забрудненнями, чи інші);

• дизайнерські рішення. Метод для розроблення комплексної моделі озеленення базується на платформі

для «Еко-Дизайн Рішень», своєрідної експертної системи щодо екологізації просторів як інтер- так і екстер’єрів. Платформа включає всі екологічні показники та нормативи для різних архітектурно-будівельних форм, приміщень різного роду використання, та враховує сучасні принципи еко-планування.

Такий інструмент, за умови простого та зручного інтерфейсу, повноти інформаційної бази та принципу надлишкової інформативності, є трендом у своїй галузі використання. Перевагами поєднання цієї системи зі спільнотою «Цифрового Прототипування iXTF», зорганізується «Еко-Дизайн Портал» з швидким виконанням замовлень по відтворенню 2d та 3d креслень проектів та їх подальшою візуалізацією.

Створення комплексної моделі озеленення територій має безперечні переваги. 1. Єдиний системний підхід до озеленення територій будь-якого рівня ієрархії,

функціонального призначення, форми власності тощо. 2. Науковий підхід до просторової організації зеленої зони із використанням

всіх напрямів сучасного озеленення (вертикальне, дахове чи інші форми). 3. Проведення розрахунку всіх просторових особливостей, вибору конкретних

рослин для озеленення; розроблення планувальних рішень щодо їх розмірів, необхідної площі, розміщення.

Тож, система наскрізного просторово визначеного озеленення зорганізується на пріоритетах функціональності та ефективності зелених рослин. УДК 628.16:658.512:681.5

ПРОЕКТУВАННЯ СТАЛИХ СХЕМ ВОДНОГО ГОСПОДАРСТВА: ДОСВІД МІЖНАРОДНОГО СПІВРОБІТНИЦТВА

Поплєвськи Г.*, Шахновський А.М., Джигирей І.М., Квітка О.О., Бохенек Р.*

ПРОЕКТИРОВАНИЕ УСТОЙЧИВЫХ СХЕМ ВОДНОГО ХОЗЯЙСТВА: ОПЫТ МЕЖДУНАРОДНОГО СОТРУДНИЧЕСТВА Поплевски Г.*, Шахновский А.М., Джигирей И.Н., Квитка А.А., Бохенек Р.*

DESIGN OF SUSTAINABLE WATER NETWORKS: THE PRACTICE OF OF INTERNATIONAL COOPERATION

Poplewski G.*, Shakhnovsky A., Dzigirey I., Kvitka O., Bochenek R.*

Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут», [email protected] *Rzeszów University of Technology, Department of Chemical and Process Engineering, Poland [email protected]

Статтю присвячено деяким аспектам міжнародного співробітництва в галузі проектування сталих промислових технологічних систем між науковцями кафедри

234



СТАЛИЙ РОЗВИТОК РЕГІОНІВ кібернетики хіміко-технологічних процесів Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут» і кафедри хімічної інженерії Жешувського технологічного університету. Представлений досвід спільної роботи з оптимального проектування схем очищення стічних вод і схем водоспоживання.

Статья посвящена которым аспектам международного сотрудничества в области проектирования устойчивых промышленных технологических систем между учеными кафедры кибернетики химико-технологических процессов Национального технического университета Украины «Киевский политехнический институт» и кафедры химической инженерии Жешувского технологического университета. Представлен опыт совместной работы с оптимального проектирования схем очистки сточных вод и схем водопотребления.

The article reveals some aspects of international cooperation in the field sustainable industrial networks design between scientists of Department of Cybernetics of chemical and technological processes of the National Technical University of Ukraine "Kiev Polytechnic Institute" and Department of Chemical and Process Engineering (Rzeszów University of Technology). The practice of collaborative work on optimal design of wastewater treatment networks and water usage networks, and of scientific meetings organization was presented.

Вступ Актуальна задача проектування оптимальних схем водного господарства під

час проектування і, особливо реконструкції вітчизняних промислових підприємств, зменшення обсягів водоспоживання, зменшення обсягів утворення стічних вод відповідним технологічним процесом у хімічній промисловості та споріднених галузях лежить у руслі парадигми сталого розвитку. Виконання вказаних цілей, незважаючи на своє екологічне, економічне та соціальне значення, є достатньо складним як на етапі розробки, так і в процесі впровадження.

Метою даної публікації є представлення деяких аспектів співпраці в галузі проектування сталих промислових технологічних систем між науковцями кафедри кібернетики хіміко-технологічних процесів Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут» і кафедри хімічної інженерії Жешувського технологічного університету з метою об’єднання інтелектуальних та матеріальних ресурсів для вирішення вказаної задачі.

Істотне скорочення витрати свіжої води і обсягу утворення стічних вод шляхом повторного використання води з частковим її очищенням

Подальше зниження вартості очищення стоків може бути досягнуте раціональним розділенням потоків стічних вод. Щоб досягти істотного прогресу проектуванні схем у згаданих випадках, необхідно знайти оптимальні витрати потоків і їх склад у системі, що складається з водоспоживачів (процесів, що споживають свіжу воду), та процесів часткового або повного очищення забрудненої води – схеми водного господарства (СВГ) промислового підприємства. Зауважимо, що пошук оптимального рішення також має на меті визначення топології системи. Процес оптимального проектування СВГ є достатньо складним і тому зазвичай поділяється на дві частини – проектування схеми водоспоживання (СВС), що включає процеси-водоспоживачі, та проектування схеми водоочищення (СВО). Ученими з Національного технічного університету України “КПІ” та Жешувського технологічного університету у тісному співробітництві було досліджено обидві із

235

СТАЛИЙ РОЗВИТОК РЕГІОНІВ згаданих підзадач проектування СВГ. Підходи, застосовувані до обох мають системний характер і базуються на формулюванні і вирішенні задач структурної оптимізації. Зупинимося коротко на деяких найбільш важливих результатах вищезгаданої наукової співпраці.

Оптимізація схем водоспоживання У межах цього короткого повідомлення зосередимося на спрощеному варіанті

СВС – схемі з багатократним використанням без часткового очищення потоків води. Оскільки така схема не містить процесів очищення, то належне скорочення обсягів споживання свіжої води може бути досягнуте тільки шляхом повторного використання частково забрудненої води. В даному випадку мова йде про змішування у певній пропорції потоків відпрацьованої води з виходу водоспоживачів, із свіжою водою. Утворені змішані потоки спрямовуються на вхід водоспоживачів. Проблема проектування СВС може бути коротко сформульована таким чином. Існує P процесів-водоспоживачів. У кожному з цих процесів у воду потрапляють певні забруднюючі домішки. Для кожної з домішок у кожному з процесів задано максимально припустиму концентрацію на вході водоспоживача; кількість забруднювача, що переходить у воду за одиницю часу; концентрацію забруднювача на виході водоспоживача. У такій постановці процеси, що споживають воду, розглядаються як прості протиточні масообмінні апарати. Задано також множину джерела свіжої води з визначеним значеннями концентрацій забруднювачів. Завдання – спроектувати СВС, що відповідає оптимальному значенню певного критерію якості. Зазвичай як функція мети використовується сумарний обсяг споживання свіжої води, проте свою ефективність показало використання більш складних цільових функцій, що враховують взаємний вплив потоків у СВС. Метою розрахунків є отримання оптимальної у термінах обраного критерію СВС, що одночасно відповідає всім заданим технологічним обмеженням (забезпечення належного ступеню чистоти води на вході водоспоживачів).

Як вже згадувалося вище, у представлених дослідженнях було застосовано засновані на оптимізації методи. У основу розрахунків було покладено концепцію оптимізації узагальненої схеми (надструктури). Така концепція передбачає побудову на першому етапі узагальненої схеми водоспоживання, яка містить всі можливі варіанти перерозподілу потоків у даній схемі водоспоживання. Потім на основі узагальненої схеми формулюються математична задача оптимізації. Нарешті, із застосуванням певних числових методів згадана задача оптимізації вирішується, даючи шукані параметри оптимальної СВС. Головна складність такого підходу – у вигляді застосовуваної задачі оптимізації. Математична задача оптимізації для синтезу оптимальної структури СВС є в загальному випадку нелінійною, і містить у ряді випадків дискретні змінні – маємо задачу частково-цілочисельного нелінійного програмування (ЗЧЦНЛП, MINLPР). При розв’язанні ЗЧЦНЛП неминучі значні обчислювальні труднощі. У представленій формі, для СВС середнього та великого масштабу (більше 10 апаратів-водоспоживачів) оптимальне рішення є практично недосяжним, навіть у випадку застосування потужних комерційних програм-оптимізаторів. Авторами було успішно застосовано на практиці два шляхи вирішення описаної вище проблеми «прокляття розмірності». Було досліджено можливість застосування 1) мета-евристичних/стохастичних підходів до вирішення задач оптимізації; 2) детермінованих алгоритмів у поєднанні з модифікацією вихідного математичного формулювання. Результати спільних досліджень у вказаних напрямах 236

СТАЛИЙ РОЗВИТОК РЕГІОНІВ були представлені в багатьох журналах наукових форумах, наприклад в [1-4]. Зокрема, у [3] було запропоновано модель на основі задач лінійного програмування для обчислення максимально досяжного скорочення обсягу водоспоживання. Така модель знаходить застосування на етапі попереднього дослідження СВС, що піддаються модернізації. Такий підхід є більш загальним порівняно із пропонованими іншими дослідниками. Розвитку системного підходу до проектування оптимальної СВС присвячено, зокрема, роботи [1-4]. Тут було запропоновано модель на основі задачі нелінійного програмування. Описана модель є модифікацією вищезгаданої надструктурної моделі загального вигляду. У роботах обґрунтовуються внесені у загальну модель спрощення, які гарантують досягнення оптимальних рішень при проектуванні СВС середньої розмірності із використанням наявних стандартних детермінованих числових методів. Описаний підхід враховує також витрати на трубопроводи при перебудові структури потоків.

Значну увагу в спільних дослідженнях було приділено особливостям промислового впровадження розрахованих оптимальних схем. Досліджено, зокрема, методи аналізу вихідних даних для розрахунку в умовах невизначеності. Обґрунтовано також ефективну методологію оптимізації СВС, що мають у складі процесів не-масообмінного характеру [5]. Такі СВС характерні для так званих «екологічних парків» і великих непромислових об’єктів (наприклад, готелів).

Оптимізація схем водоочищення На додаток до скорочення обсягу стічних вод, що утворюються схемою

водоспоживання, зменшення вартості очищення води може бути досягнуте за рахунок оптимального структури системи водоочищення. Ключовим моментом для скорочення вартості експлуатації очисних споруд є застосування розподілених систем очищення стічних вод. Основою структурної оптимізації СВО є поділ або поєднання окремих потоків стічних вод в системах очищення. Інвестиційна вартість і операційні витрати для очисних споруд залежать від належного вибору структури СВО і параметрів потоків стічних вод, що очищуються в різних процесах. У розподіленому очищенні стічних вод потоки або очищуються окремо, або тільки частково змішуються, що скорочує обсяги опрацьовуваних потоків у порівнянні з централізованими СВО. Це, у свою чергу, скорочує загальні експлуатаційні витрати, оскільки вони для більшості очисних процесів пропорційні величині витрати стічних вод.

У результаті співпраці було запропоновано ефективний і добре керований проектувальником системний підхід до проектування оптимальних СВО. Проектна процедура є послідовною і застосовує евристичні методи у поєднанні із математичним програмуванням. На першому етапі для створення початкової структури СВО використовується інструментарій водного пінч-аналізу. Наступним кроком є створення узагальненої схеми СВО і задачі математичного програмування на її основі з коефіцієнтами розділення у якості факторів оптимізації. Доведено, що рішення, отримане на етапі пінч-аналізу, є добрим початковим значенням для вирішення згаданої математичної задачі числовими методами нелінійного програмування. Такий підхід дає змогу використовувати для розрахунків навіть найпростіші методи нелінійної оптимізації. Як і у випадку вищеописаного проектування СВС, запропонована процедура оптимізації може використовуватися як для синтезу нових СВО, так і для модифікації вже існуючих схем водоочищення. Основні ідеї пропонованої процедури, а також результати розрахунків для типових 237

СТАЛИЙ РОЗВИТОК РЕГІОНІВ літературних прикладів представлено у спільних публікаціях. Описана методологія продовжує розвиватися. Так, розглядається можливість підвищення точності розрахунку шляхом використання більш точних моделей процесів очищення; було враховано витрати на транспортування потоків стічних вод, тощо. Спільні роботи представляють результати впровадження модифікованої процедури для промислових СВО.

Інші дослідження Співпраця між науковцями НТУУ «КПІ» та ЖТУ не обмежувалася

дослідженнями щодо оптимізації СВГ. Слід згадати також опубліковані результати спільних досліджень щодо синтезу оптимальних схем тепло- та масообміну, у галузі «більш чистого виробництва» та екологічних аспектів сталого розвитку промислових підприємств. Було виконано спільні дослідження у галузі інструментарію і методології автоматизованого проектування технологічних процесів, у галузі математичних методів оптимізації (зокрема, широко застосовуваного дослідниками ЖТУ адаптивного випадкового пошуку оптимуму). У грудні 2014 року у рамках співробітництва та на кошти Проекту ЕС «Розширення і поглиблення можливостей в сфері освіти і підвищення якості освіти на факультеті хімії Жешувського Університету» А.М. Шахновським було прочитано курс лекцій «Сталий розвиток та сталі промислові водні мережі» для студентів, докторантів та професорсько-викладацького складу Хімічного факультету ЖТУ [6].

Висновки Підсумовуючи, можна твердити, що на шляху наукової співпраці між

науковцями Національного технічного університету України “КПІ” та Жешувського технологічного університету досягнуто істотних успіхів. Планується подальша плідна співпраця між науковими колективами у важливих областях хімічної технології та інженерії.

Література 1. Shakhnovsky A.M., Jeżowski J., Kvitka A., Jeżowska A., Statiukha G. Investigations

on optimisation of water networks with the use of mathematical programming // Chemical and Process Engineering.-2004.-No 3/3.-C. 1607-1612.

2. Shakhnovsky A. A model for sustainable water usage networks design [Text] / A. Shakhnovsky, A. Kvitka, G. Poplewski, I. Dzhygyrey.– Water Harmony Project: Water Research Technology. – Norway. – 2015. pp.23-31.

3. Kvitka A. Regeneration-Recycle Industrial Water Usage Networks / Alexander Kvitka, Arcady Shakhnovsky, Iryna Dzhygyrey // Abstracts of 41st International Conference of Slovak Society of Chemical Engineering SSCHE-2014, May 26-30, 2014. – pp. A920.

4. Jeżowska A. Minimalizacja zużycia wody w sieciach wody procesowej [Text] / Alina Jeżowska, Arcady Shakhnovsky, Aleksander Kvitka, Grzegorz Poplewski, Iryna Dzhygyrey // Pure water. Fundamental, applied and industrial aspects (8-11 October 2014, Kyiv): proceedings of the II International Scientific and Technical Conference.– K.:NTUU «KPI», 2014.– pp.23-26.

5. Shakhnovsky A. On preliminary analysis of industrial water systems [Text] / Arcady Shakhnovsky, Grzegorz Poplewsk, Aleksander Kvitka, Roman Bochenek // Pure

238

СТАЛИЙ РОЗВИТОК РЕГІОНІВ water. Fundamental, applied and industrial aspects (28-30 October 2015, Kyiv): proceedings of the III International Scientific and Technical Conference.– K.:NTUU.

6. Wykłady dr Arkadiya Shakhnovskyy'ego [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://inzynieria.prz.edu.pl/ aktualnosci/ art28,wyklady-dr-arkadiya- shakhnovskyyego.html. УДК 622.765:546.571 ВИДАЛЕННЯ ІОНІВ ВАЖКИХ МЕТАЛІВ ЗІ СТІЧНИХ ВОД Обушенко Т. І., Толстопалова Н.М., Токарська Ю. В., Ващук О.О. УДАЛЕНИЕ ИОНОВ ТЯЖЕЛЫХ МЕТАЛЛОВ ИЗ СТОЧНЫХ ВОД Обушенко Т.И., Толстопалова Н.М., Токарская Ю.В., Ващук О.А. REMOVAL OF HEAVY METAL IONS FROM WASTEWATERS Obushenko T., Tolstopalova N., TokarskaY., Vashchuk O. Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут», м. Київ,Україна, [email protected]

Дослідженно процес флотоекстракції іонів важких металів, вибір екстрагенту, збирача та їх кількостей, визначення закономірностей видалення металів в залежності від: органічного розчинника, збирача, рН, молярного співвідношення Ме:ПАР, об’єму органічної фази. Встановлено умови процесу очищення стічних вод від важких металів.

Ключові слова: флотоекстракція, поверхнево-активні речовини, важкі метали, стічні води

Исследован процес флотоэкстракции ионов тяжелых металлов, выбор экстрагента, собирателя и их количеств, определение закономерностей удаления металлов в зависимости от: органического растворителя, собирателя, рН, молярного соотношения Ме:ПАВ, объема органической фазы. Установлены условия процесса очистки сточных вод от тяжелых металлов.

Ключевые слова: флотоэкстракция, поверхностно-активные вещества, тяжелые металлы, сточные воды

Purpose of study - to develop solvent sublation wastewater treatment technology for removing heavy metal; choosing the leach, collector, defining their quantities, investigation the process dependency from pH, molar ratio between metal and surfactant, the volume of organic phase. Conditions for the process of wastewater solvent sublation treatment from heavy metals has been established.

Keywords: solvent sublation, sufraktant, heavy metals, wastewaters 239



Вступ Забруднення природного середовища іонами важких металів являють собою

велику небезпеку для біосфери. Окрім безпосередньої токсичної дії на живі організми важкі метали мають тенденцію накопичуватись в харчових ланцюгах, що збільшує їхню небезпеку для людини. Загальнотоксична дія важких металів на людину спричиняє зміну в діяльності центральної і периферичної нервової системи, кровотоку, внутрішньої секреції; сприяє виникненню злоякісних новоутворень і порушенню апарату спадковості. Тому однією з найгостріших і невідкладних проблем сталого розвитку є забруднені іонами важких металів стоки та їх очищення [1].

Основним антропогенним джерелом надходження важких металів в навколишнє середовище є гальванічні виробництва. Окрім забруднень природних і штучних екосистем екологічні проблеми гальванотехніки ускладнюються тим, що ця галузь є однією з найбільш водоємних.

Щорічно в Україні утворюється близько 500 мільйонів м3 гальванічних стоків, які крім важких металів містять поверхнево-активні речовини (ПАР), кислоти луги та інші шкідливі домішки. Доцільним є повторне використання втрачених зі стічними водами металів, наприклад, їх частковою регенерацією електролізним методом. У той же час, промивні води, що становлять 90…95 % усіх рідких відходів гальванічного виробництва із вмістом металів 100…150 мг/дм3, майже не використовуються і метали з них не вилучаються. Проблема значних втрат кольорових металів та їх вилучення із стічних вод стає все більш актуальною в умовах ресурсної залежності України від зовнішніх постачальників сировини.

Постановка задачі Основним методом видалення іонів важких металів з стічних вод є реагентний,

який заснований на нейтралізації і осадженні металів в формі гідроксидів з утворенням мінеральних шламів, утилізація яких також є серйозною проблемою. Перевищення гранично-допустимого викиду тільки за іонами важких металів досягає 10…15 разів, що свідчить про незадовільну роботу очисних споруд. Тому розробка нових технологій та методів, з використанням яких досягатиметься необхідний ступінь очищення, а також зменшуватиметься доза потрібних реагентів та кількість утворених осадів, є очевидною та необхідною.

Флотоекстракція – метод заснований на комбінації флотації і екстракції, що базується на пропусканні газових бульбашок крізь водну фазу і винесенні речовини забрудника (сублату) в органічну фазу [2–3]. При цьому органічна фаза повинна бути легшою, ніж водна, і не розчинятися в ній. В процесі флотоекстракції застосовуються поверхнево-активні речовини, що відіграють роль збирачів, зв‘язуючись з іонами полютантів у нерозчинні у воді гідрофобні сублати, які внаслідок своїх гідрофобних властивостей, силами адгезії зв‘язуються з бульбашками і виносяться з водної фази в органічну. Оскільки процес флотоекстракції проводиться невеликий проміжок часу (15…20 хвилин), органічна фаза, яка повинна незалежно від геометрії флотоекстракційної колонки мати товщину 7…10 мм, не встигає повністю вичерпати свою ємність як екстрагента. Тому, ефективність флотоекстракції не залежить від коефіцієнта розподілу. Переваги флотоекстракції:

• можливість роботи з великими об’ємами водних зразків; • активна речовина виноситься бульбашками газу і надходить у шар

гідрофобної рідини без змішування фаз; 240


• процес не є рівноважним і не лімітується константою розподілу; • неможливість утворення емульсій; • багаторазове концентрування іонів у невеликих об’ємах органічного

розчинника; • використання невеликої кількості екстрагенту порівняно з рідинною

екстракцією; • відсутність великих кількостей вологого осаду.

Аналіз досліджень Методика досліджень та схема лабораторной установки описано у статі [4]. В

даній роботі розглядаються системи, що містять відразу два метали-забрудники Ni2+

та Fe3+ низької концентрації – 10 мг/дм3, взятих в стехіометричному співвідношенні Ni2+ : Fe3+ = 1:1. Поверхнево-активна речовина (ПАР) стеарат калія С18Н32СООК. Експериментально підібраним екстрагентом є органічна речовина – ізоаміловий спирт. Процес проводили до сталої залишкової концентрації іонів металів, вміст яких визначався за стандартними фотометричними методиками [5]. Мірою ефективності процесу флотоекстракції слугував показник ступеня вилучення іонів металів Х, %.

На рисунке 1 представлено вплив концентрації розчину металів на ступінь вилучення. При збільшенні концентрації підвищується ступінь видалення металів. Максимум досягається при концентрації 100 мг/дм3 ( 99,6 % - нікель, 95,0% – залізо).

Рис. 1. Залежність ступеня вилучення нікелю (II) та заліза (ІІІ) в суміші від початкової

концентрації металів, при постійному співвідношенні Ni2+ : Fe3+ : C18H32COOК = 1:1:2, pH 9, тривалість флотоекстракції – 20 хв, органічна фаза – ізоаміловий спирт

Не менш важливим фактором, що впливає на ефективність вилучення є рН

середовища. Саме він визначає наявність частинок, які беруть участь у флотоекстракції. Зміна рН може призвести до зміни заряду колігенда внаслідок гідролізу, утворення інших комплексів і утворення нерозчинного осаду.

З рисунка 2 видно, що в системі Ni2+ : Fe3+ : C18H32COOК оптимальним значенням рН є 9, при цьому ступені видалення металів будуть складати: нікель – 98,7%, залізо – 94,0%. Як показують результати заздалегідь проведених дослідів [6],

241

СТАЛИЙ РОЗВИТОК РЕГІОНІВ ступінь видалення нікелю в суміші з залізом зростає на 8%, на ступінь видалення заліза вплив присутності іонів нікелю незначний (видалення підвищується менше ніж на 1%).

Рис. 2. Залежність ступеня вилучення нікелю (II) та заліза (ІІІ) в суміші від рН, при

постійному співвідношенні Ni2+ : Fe3+ : C18H32COOК = 1:1:2, тривалість флотоекстракції – 20 хв, органічна фаза – ізоаміловий спирт

Концентрація ПАР також є важливим фактором. ПАР знижує поверхневий

натяг водної фази, що зменшує розміри бульбашок. Зменшення розмірів бульбашок, як вже зазначалось, призводить до збільшення площі поверхні на одиницю об’єму повітря, що в достатній мірі компенсує вплив зменшення коефіцієнту масопередачі.

Якщо концентрація ПАР занадто висока, надлишок ПАР буде конкурувати за місце на поверхні бульбашки, а також може призвести до формування великої кількості піни у верхній частині колонки [7].

У випадку суміші металів в системі Ni2+ : Fe3+ : C18H32COOК (рисунок 3) оптимальне співвідношення Ме:ПАР = 1:2 (як і для однокомпонентніх розчинів), при цьому співвідношенні ступеня видалення металів досягають значень: нікель – 99,0%, залізо – 94,6%. В порівнянні з системами що містять один метал ступінь видалення нікелю підвищується 5,6%, а заліза навпаки падає на майже таку ж саму величину (4,4%).

Дослідження впливу тривалості процесу варіювалося в межах значень 10-30 хв. З рисунку 4 видно, що в системі Ni2+ : Fe3+ : C18H32COOК оптимальною тривалістю проведення процесу є 20 хвилин, за цей час ступінь видалення металів досягає: нікель – 94,8%, залізо – 83,9%.

Також можна вважати, що залежність ступеня видалення металів від часу є досить невеликим, ступінь видалення нікелю в залежності від тривалості варіюється в межах 92,8 – 94,8%, а ступінь видалення заліза в більш широких межах 80,1 – 83,9%. В порівнянні з системам в яких міститься лише один метал ступені видалення в суміші падають, у нікеля на 4,3%, а у заліза на 15,1%.

242


Рис. 3. Залежність ступеня вилучення нікелю (II) та заліза (ІІІ) в суміші від мольного

співвідношення ПАР:Ме, в системі Ni2+ : Fe3+ : C18H32COOК, співвідношення між металами Ni2+ : Fe3+ =1:1, pH 9, органічна фаза – ізоаміловий спирт

Рис. 4. Залежність ступеня вилучення нікелю (II) та заліза (ІІІ) в суміші від тривалості

процесу флотоекстракції, при постійному співвідношенні Ni2+ : Fe3+ : C18H32COOК = 1:1:2, pH 9, органічна фаза – ізоаміловий спирт

При тривалості флотоекстракції 30 хв. спостерігається незначне зменшення

ступеня вилучення Х, %. Причиною цього може бути початок зворотнього процесу – повернення іонів металів з органічної фази у водну.

Висновки За отриманими результатами, можна зробити висновок, що для системи Ni2+ :

Fe3+ : C18H32COOК з концентрацією металів 10 мг/дм3 оптимальними умовами вилучення металів є: рН 9, співвідношення Ме:ПАР =1:2, тривалість проведення

243

СТАЛИЙ РОЗВИТОК РЕГІОНІВ процесу – 20 хвилин. За цих умов досягаються найвищі ступені видалення, що становлять 99,0% - нікель, 94,6% - залізо. Досліджені закономірності вилучення суміші іонів Ni2+ та Fe3+ з водних розчинів можуть слугувати основою створення нових ефективних технологій доочищення стічних вод від іонів важких металів.

Література 1. Пляцук, Л.Д. Аналіз технологій очистки гальванічних стоків в Україні /

Л.Д.Пляцук, О.С. Мельник // Вісник СумДУ, Серія технічні науки. –2008. − 2. – С. 116–121.

2. Lu Y., Zhu X. Solvent sublation: theory and application // Separation and Purification Methods.– 2001.– 30– Р. 157–189.

3. Bi P., Dong H., Dong J. The recent progress of solvent sublation. Journal of Chromatography.– 2010.– 1217.– Р. 2716–2725.

4. Обушенко, Т.І. Закономірності процесу флотоекстракції при очищенні стічних вод іонів важких металів / Т.І. Обушенко, І.М. Астрелін, Н.М. Толстопалова, М.Є. Молодченко // Наукові вісті НТУУ "КПІ".– 2009.– 3.– С.117–122.

5. Набиванець, Б.Й. Аналітична хімія природного середовища: Підручник./ Б.Й. Набиванець, В.В. Сухан, Л.В. Калабіна.– К.: Либідь, 1996. – 304 с.

6. Обушенко, Т.І. Флотоекстракція іонів заліза з низькоконцентрованих розчинів/ Т.І. Обушенко, Астрелін І.М., Толстопалова Н.М., Копотун В.П. // Наукові вісті НТУУ "КПІ". Проблеми хімії та хімічної технології. – 2010. – 3. – С. 106 – 111.

7. Астрелін, І.М. Теоретичні засади та практичне застосування флотоекстракції: огляд / І.М. Астрелін, Т.І. Обушенко, Н.М. Толстопалова, О.О. Таргонська // Вода і водоочисні технології.–2013.– 3.– С. 3 – 23.

244

СЕКЦІЯ 6 КОМП'ЮТЕРНО - ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ В

БАГАТОРІВНЕВІЙ ВИЩІЙ ОСВІТІ

СЕКЦИЯ 6 КОМПЬЮТЕРНО - ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В

МНОГОУРОВНЕВОМ ВЫСШЕМ ОБРАЗОВАНИИ

SECTION 6 COMPUTER-INFORMATION TECHNOLOGY IN MULTILEVEL

HIGHER EDUCATION

245

КОМП'ЮТЕРНО - ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ В БАГАТОРІВНЕВІЙ ВИЩІЙ ОСВІТІ

УДК 378.147 : 658.012 : 541.12 : 621.762:536.75 : 531.19 ДОСВІД ПІДГОТОВКИ МАГІСТЕРСЬКИХ ДИСЕРТАЦІЙ ЗА ПРОГРАМАМИ СПІВРОБІТНИЦТВА ІЗ ДОСЛІДНИЦЬКИМИ ІНСТИТУТАМИ НАН УКРАЇНИ Бойко Т.В., Безносик Ю.О., Бугаєва Л.М., Бондаренко С.Г., Квітка О.О., Шахновський А.М. ОПЫТ ПОДГОТОВКИ МАГИСТЕРСКИХ ДИССЕРТАЦИЙ ПО ПРОГРАММАМ СОТРУДНИЧЕСТВА С ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИМИ ИНСТИТУТАМИ НАН УКРАИНЫ Бойко Т.В., Безносик Ю.А., Бугаева Л.Н., Бондаренко С.Г., Квитка А.А., Шахновский А.М. THE PRACTICE OF COLLABORATIVE WORK ON MASTER GRADUATION THESIS WITH ACADEMY OF SCIENCES OF UKRAINE RESEARCH INSTITUTIONS Boyko T., Beznosyk Yu., Bugaeva L., Bondarenko S., Kvitka O., Shakhnovsky A. Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут», [email protected]

Статтю присвячено питанням наукового стажування магістрантів кафедри кібернетики хіміко-технологічних процесів Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут». Представлено досвід підготовки магістерських дисертацій за програмами співробітництва із дослідницькими установами Національної академії наук України.

Статья посвящена вопросам научной стажировки магистрантов кафедры кибернетики химико-технологических процессов Национального технического университета Украины «Киевский политехнический институт». Представлен опыт подготовки магистерских диссертаций по программам сотрудничества с исследовательскими учреждениями Национальной академии наук Украины.

The paper addresses the research traineeship of Master students of at the Department of Cybernetics of chemical and technological processes of the National Technical University of Ukraine "Kiev Polytechnic Institute. The practice of collaborative work on master graduation thesis with research institutions of academy of sciences of ukraine was presented.

Кафедра кібернетики хіміко-технологічних процесів НТУУ «КПІ» має давні наукові та дружні стосунки з багатьма науково-дослідними інститутами НАН України. Між інститутами НАН Украіни та кафедрою кібернетики хіміко-технологічних процесів підписані Договори про науково-технічне співробітництво, а в Інституті хімії поверхні організовано філію кафедри. В цих інститутах успішно

246


КОМП'ЮТЕРНО - ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ В БАГАТОРІВНЕВІЙ ВИЩІЙ ОСВІТІ працюють випускники кафедри. Тому не дивно, что кожен рік кафедра кібернетики хіміко-технологічних процесів направляє на переддипломну практику своїх студентів, як спеціалістів, так і магістрів. Науковцями дослідницьких установ НАН України накопичені значні обсяги експериментального матеріалу, глибокі знання про явища, які є об’єктом їх дослідження. Студенти, працюючи на лабораторних, експериментальних та дослідних установках, отримують необхідний досвід роботи та експериментальні результати, які згодом обробляють математичними методами з використанням комп’ютерів. Робота студентів у Інститутах НАН України обовязково закінчується науковою статтєю та доповідями на наукових конференціях різного рівня. В табл. 1 наведені дані о студентах та публікаціях за останню пять рокув у деяких Інститутах НАН України.

Таблиця 1.

Інститути НАН України Кількість студентів Кількість пубікацій Інститут фізичної хімії ім. Л.В.Писаржевського

7 16

Інститут хімії поверхні ім. О.О. Чуйка

7 25

Інститут проблем матеріалознавства ім. І.М. Францевича

3 15

Інститут газу 6 12 Інститут загальної та неорганічної хімії ім. В.І. Вернадського

2 7

Роботи, які виконувалися в Інституті фізичної хімії, були присвячені дослідженню кінетики гетерогенних каталітичних процесів та розрахунку кінетичних констант. Сучасну хімічну промисловість неможливо уявити без використання твердих каталізаторів. Галузь застосування даного класу каталізаторів досить широка – це процеси нафтопереробки, органічного синтезу, утилізації супутньої нафтовидобудутку вуглеводневої сировини і таке інше. Таким чином, проблема визначення властивостей каталізатора та встановлення їх взаємозв’язку з активністю та селективністю речовин в різних гетерогенно – каталітичних процесах здобуває важливе наукове та практичне значення. У дипломній роботі спеціаліста «Моделювання кінетики та визначення кінетичних констант процесу гідрування етилену» яка присвячена рішенню зворотної задачі хімічної кінетики, було визначено кінетичні константи процесу гідрування етилену [1]. У дипломній роботі «Математичне моделювання двохстадійного процесу отримання 1,3-бутадієну з етанолу» був досліджений двохступеневий процес реакції, який переробляє етанол і виробляє 98% 1,3-бутадієну на нових оксидних каталізаторах [2,3]. Були встановлені основні і допоміжні реакції, а також досліджено те, що ключовою стадією отримання бутадієну є дегідрування етанолу.

В магістерський роботі «Моделювання автотермічного процесу три-риформінгу метану» експериментально досліджувався процес три-риформінгу метану [4-6]. Існуючі на сьогоднішній день методи окисної конверсії метану: парціальне окислення, вуглекислотний риформінг та парова конверсія метану мають ряд

247

КОМП'ЮТЕРНО - ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ В БАГАТОРІВНЕВІЙ ВИЩІЙ ОСВІТІ недоліків. Запропонований автором процес три-риформінгу метану дозволяє уникнути або знизити вплив цих недоліків. Процес три-риформінгу метану є багатокомпонентним цільовим процесом отримання водню та монооксиду вуглецю, що поєднує екзо- та ендотермічні процеси. Оскільки варіативність умов перебігу забезпечує різноманітний склад газової суміші то актуальною є проблема моделювання рівноважного складу газової суміші. Також є дуже важливим питання розрахунку умов процесу (склад газової суміші та температура), які б забезпечували перебіг процесу наближеного до автотермічного. На даний момент не існує жодної моделі процесу три-риформінгу метану на структурованих блочних каталізаторах. В роботі було досліджено структуровані блочні каталізатори шляхом проведення експериментальних досліджень та підібрано оптимальний каталізатор за експериментальними результатами конверсії метану для процесу три-риформінгу. Запропонована математична модель реалізована в комп’ютерно-інтегрованому середовищі, вона описує алгоритм розрахунку рівноважного складу компонентів в процесі в умовах близьких до адіабатичних. Одержані результати добре описують аналогічні процеси в хімічній промисловості та узгоджуються з експериментальними даними.

Магістрами кафедри в Інституті фізичної хімії було досліджено цеолітні системи структурної групи бета, в які інкорпоровано іони металів: Sn та Al. Основна відмінність цих цеолітів від вже відомих полягає в тому, що вони мають мікро- і мезо- пори (подвійна структура пористості) [7-9]. В ході проведення наукового експерименту з відновлення анісового альдегіду за механізмом Меєрвейна-Понндорфа-Верлея на SnAl цеолітах та подальшої етерифікації отриманого анісового спирту було отримані залежності концентрацій цих речовин від часу та проведено математичну обробку експерименту та отримано математичну модель даного процесу. Програмна реалізація, запропонованих математичних моделей здійснена у середовищі VBA. Отримані результати показали добре співвідношення між розрахунковими та експериментальними даними.

Роботи, які виконувалися в Інституті хімії поверхні, були присвячені квантово-хімічному та комп'ютерному моделюванню різних наносистем та поверхнево-функціоналізованих матеріалів. Магістерська робота «Квантово-хімічне моделювання функціоналізованої поверхні кремнезему» присвячена квантово-хімічному моделюванню поверхнево-функціоналізованих матеріалів на основі кремнезему, які знаходять різноманітне застосування в хроматографії органічних та неорганічних речовин, каталізі, у якості носіїв лікарських засобів, а також як високоселективні, високоємні сорбенти нового покоління [10-12]. Поєднання теоретичного підходу з практичним (експеримент) у вивченні властивостей та структурних характеристик складних комплексів стає перспективним напрямком дослідження. З використанням комп’ютерного моделювання можна отримати більш детальні дані про будову та конформаційну поведінку поверхневого шару шляхом квантово-хімічного моделювання цього шару. Мета цієї роботи полягає у тому, що з використанням квантово-хімічних розрахунків встановити природу конфoрмаційних перетворень, які відбуваються в поверхневому шарі аморфних полісилоксанових ксерогелів, що містять фосфіноксидні, азотовмісні та тіосечовинні комлексотвірні групи.

Магістерська робота «Комп'ютерне моделювання взаімодії молекули кисню з граню анатазу» в якості об’єктів дослідження було змодельоване фрагмент поверхні анатазу (TiO2), який було насичено атомами водню та проведено оптимізацію геометрії [13]. Завдяки високій хімічній інертності, відсутності токсичності та малої 248

КОМП'ЮТЕРНО - ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ В БАГАТОРІВНЕВІЙ ВИЩІЙ ОСВІТІ вартості, діоксид титану все більше застосування знаходить в лакофарбовій промисловості, очищення води і повітря від токсичних органічних домішок, синтез водню за допомогою фотолізу води. TiO2 належить до класу оксидів перехідних металів і має кілька модифікацій: анатаз, рутил, брукіт. Для вивчення цих структур треба застосовувати, разом з фізичними методами, квантово-хімічні розрахунки. Це дасть змогу на мікрорівні пояснювати його властивості та природу виникнення різноманітних процесів, які відбуваються за його участі.

Магістерська робота «Моделювання наносистем ксерогелів з функціональними сульфуро-вмісними групами» присвячена ксерогелям, отриманих в результаті золе-гель синтезу [14-15]. Вони у великих кількостях використовуються у хімічній промисловості як адсорбенти, в якості покриття мембран для цільового вилучення з розчинів іонів важких металів. В результаті розрахунків було оптимізовано геометрію та визначено положення в ІЧ спектрах ксерогелів смуг поглинання, пов'язаних з функціональними групами. Адекватність моделей до реально існуючих структур було підтверджено шляхом встановлення кількісного співвідношення між розрахованими та отриманими експериментально частотами ІЧ спектрів.

Роботи, які виконувалися в Інституті загальної та неорганічної хімії, присвячені процесу очищення води від іонів важких металів із використанням полімерного та органо-неорганічного іоніту [16-20]. Іонний обмін використовується для вирішення багатьох наукових і практичних задач: для концентрування іонів з метою їх подальшого аналітичного визначення, вилучення токсичних та цінних компонентів із рідких промислових відходів, отримання пом’якшеної і питної води тощо. Використання сучасних органо-неорганічних іонітів дозволяє збільшити швидкість процесу та покращити селективність при вилученні іонів токсичних металів. Методом комп'ютерного фрактального аналізу ТЕМ зображень досліджено розмір наночастинок та встановлено механізм осадження гідратованих оксидів в аніонообмінній полімерній матриці. Застосування іонного обміну у промисловості потребує кількісної оцінки перебігу процесів. Об’єкт дослідження – комп’ютерне моделювання процесу іонного обміну в динамічних умовах для полімерного та органо-неорганічного іоніту. Метою дослідження є створення формалізованої моделі обміну іонів, що враховує тільки емпіричні параметри. Методи дослідження – математичне та комп’ютерне моделювання, методи планування експерименту. Встановлено емпіричні залежності ємності до проскакування. Співставлення результатів, отриманих за розрахунками за моделлю та експериментальних досліджень, показало можливість використання розроблених моделей для практичних задач. Запропоновано модель, що дозволяє визначити час, за який досягається ємність до проскоку по іонітах іонів важких металів.

Роботи, які виконувалися на базі Інституту проблем матеріалознавства, насамперед, під керівництвом д.т.н., пров.н.с. В.П. Солнцева були пов’язані, зокрема, із теоретичним та експериментальним дослідженням складних динамічних процесів, що протікають під час окислення перехідних металів, високотемпературної деструкції поверхні металів. Ці та інші явища потребують докладного вивчення для розробки умов ефективного отримання сплавів з чистих компонентів, синтезу сполук заданого складу, реакційного спікання композиційних матеріалів, пайки, зварювання матеріалів і низки інших технологічних процесів, у яких спостерігається поява рідкої фази в результаті контактного плавлення компонентів в системах з хімічними сполуками.

Магістерська дисертація «Моделювання процесу синтезу інтерметалідів в перитектичних системах» присвячена дослідженню нерівноважних процесів у 249

КОМП'ЮТЕРНО - ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ В БАГАТОРІВНЕВІЙ ВИЩІЙ ОСВІТІ порошкових реагуючих системах [21]. У ній було виконане математичне моделювання процесів синтезу і реакційного спікання порошкових матеріалів на основі перехідних металів, ініційованих контактним плавленням. На основі результатів проведених у Інституті проблем матеріалознавства експериментів було побудовано комп’ютерну модель, яка описує основні аспекти процесів синтезу інтерметалідів в перитектичних системах, створено комп’ютерно-інтегрований комплекс для підтримки наукових розвідок за вказаною тематикою. Запропоновано рішення щодо забезпечення безпечних умов проведення процесу та щодо поліпшення характеристик матеріалів, які працюють в екстремальних теплових умовах.

Магістерська дисертація «Моделювання процесу синтезу інтерметалідів в перитектичних системах» представляє результати комп’ютерно-інтегрованого дослідження термокінетичних явищ, які визначають поведінку системи метал-газ, на прикладі процесу окиснення заліза [22]. Схема комп’ютерно-інтегрованої процедури досліджень за вказаною темою представлена на рис. 1.

Зокрема, автор дисертації брав безпосередню участь у експериментальному визначенні показників стану порошкових реагуючих систем на лабораторній базі у Інституту проблем матеріалознавства, розробив програмне забезпечення для системи комп’ютерного моніторингу температури у досліджуваних у процесах окиснення заліза, запропонував комп’ютерну модель процесу окиснення заліза при температурах, що відповідають термодинамічній нестійкості його оксидів.

І Експериментальний блок

Експериментальна частина

ІІ Експериментальний блок

Математичне моделювання процесу

Моделювання

Система нечіткого логічного виведення

Експериментальні дані

Прийняття рішень

(температура процесу;

пористість матеріалу)

Рис. 1. Комп’ютерно-інтегрована процедура дослідження процесу синтезу інтерметалідів в

перитектичних системах

Магістерська дисертація «Моделювання топохімічних реакцій розкладання оксидів в області термодинамічної сталості» має на меті дослідження проблеми динаміки колективних механізмів нелінійної взаємодії активних газів з поверхнею жаростійкого матеріалу та прогнозування поведінки жаростійких матеріалів при їх експлуатації в екстремальних умовах за межею термодинамічної стійкості [23]. Одним з важливих науково значимих результатів роботи стало створення компоненту комп’ютерно-інтегрованої системи для підтримки наукових досліджень з метою розробки нового покоління матеріалів, що експлуатуються в екстремальних температурних умовах. 250

КОМП'ЮТЕРНО - ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ В БАГАТОРІВНЕВІЙ ВИЩІЙ ОСВІТІ Магістерська дисертація «Моделювання топохімічних реакцій розкладання оксидів

в області термодинамічної сталості» має на меті дослідження проблеми динаміки колективних механізмів нелінійної взаємодії активних газів з поверхнею жаростійкого матеріалу та прогнозування поведінки жаростійких матеріалів при їх експлуатації в екстремальних умовах за межею термодинамічної стійкості [23]. Одним з важливих науково значимих результатів роботи стало створення компоненту комп’ютерно-інтегрованої системи для підтримки наукових досліджень з метою розробки нового покоління матеріалів, що експлуатуються в екстремальних температурних умовах.

Роботи, які виконувалися в Інституті газу, були присвячені дослідженню процесів паро-плазмового піролізу органічних шкідливих речовин різного походження та визначенню основних параметрів проведення процесів плазмохімічного перетворення. Роботи виконується в рамках договору про науково-технічне співробітництво «Комп’ютерно-інтегрований технічний комплекс знешкодження шкідливих органічних відходів». Суть плазмових технологій як альтернативи способам спалювання полягає в розкладанні складних молекул речовин в прості в умовах екстремально високих температур і при відсутності вільного кисню. Ці технології мають ряд переваг. Температура плазмового струменя здатна повністю зруйнувати будь-які органічні і біологічні матеріали, гарантовано знищити самі токсичні речовини, переплавити і випарувати самі тугоплавкі неорганічні сполуки, значно скоротити обсяг відходів в цілому. Процес плазмового піролізу забезпечує екологічно чисту переробку відходів зі ступенем очищення до 99,99%. Продуктом плазмової газифікації є висококалорійний горючий синтез-газ і нейтральний твердий залишок у вигляді осклованого шлаку. Газ може використовуватися як ефективне джерело отримання електроенергії або в якості сировини для отримання синтетичного моторного палива і ін. Шлаки можна гранулювати і направляти в будівництво, а металевий розплав використовувати для випуску сплавів, лігатури, рафінуючого переділу і ін. Таким чином, завдання дослідження протікання плазмохімічних процесів при використанні низькотемпературної плазми направлено на встановлення значень параметрів, що забезпечать керування таким складним процесом, та можливість отримання горючого синтез-газ з високою теплотворною здатність, що має важливе наукове та практичне значення.

Магістерська дисертація «Керування процесами термічного знешкодження шкідливих органічних відходів» присвячена дослідженню комп’ютерно-інтегрованої технології нового покоління для екологічно чистої переробки небезпечних та інших відходів з одночасним отриманням альтернативних енергоносіїв з метою створення ефективної системи керування процесами технологічної схеми [24,25]. Робота виконувалась у відповідності до науково-дослідної роботи «Розробка технологій та обладнання для екологічно чистої переробки небезпечних відходів з використанням плазмових та інших високоефективних джерел енергії» спеціалістами Інституту електрозварювання ім. Є.О. Патона НАН України з залученням спеціалістів Інституту газу НАН України та НТУУ “КПІ”.

Проведений аналіз технологічної схеми для екологічно чистої переробки небезпечних та інших відходів в якості технологічного об’єкту керування та виконані модельні розрахунки з використанням автоматизованої системи ТЕРРА дозволили автору знайти необхідні режимні параметри, обрати параметри контролю і регулювання та визначити структуру системи управління процесом плазмохімічного знешкодження органічних відходів. Система керування технологічною схемою плазмохімічного знешкодження шкідливих органічних відходів виконана на базі 251

КОМП'ЮТЕРНО - ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ В БАГАТОРІВНЕВІЙ ВИЩІЙ ОСВІТІ сучасної SCADA-системи TRACE MODE 6. Автором також розроблено програмне забезпечення для роботи з БД SCADA-системи, зокрема розроблений алгоритм відновлення пропущених даних та імпортування вказаних фрагментів БД SCADA-системи в Microsoft Excel для побудови графічних залежностей. Така візуалізація дозволяє досліднику оцінювати вплив деяких параметрів на перебіг процесу. Дослідно-промислова установка знешкодження шкідливих органічних відходів створена на базі Інституту газу НАН України (рис.2).

Електродуговий плазмотрон, що використовували в плазмохімічному реакторі захищений патентом на винахід [26].

Магістерська дисертація «Комп'ютерно-інтегрований процес плазмохімічної переробки матеріалів з органічною складовою» має на меті дослідження нового реактора газифікатора в схемі плазмохімічної переробки твердих матеріалів з органічною складовою [27]. Зокрема, автор дисертації брав безпосередню участь у експериментальному визначенні параметрів процесу газифікації на лабораторній базі Інституту газу, проектуванні реактора та підготовці патенту на винахід «Пристрій для пароплазмової газифікації твердих вуглецевмісних матеріалів». Результати комп’ютерного дослідження паро-плазмової газифікації в системі "водяна пара – органічні сполуки" для модельних сумішей різного складу дозволило автору визначити значення параметрів процесу пароплазмової газифікації, які суттєво впливають на його протікання.

Рис.2. Паровий плазмотрон потужністю 150 кВт у складі пілотної установки для отримання

синтез-газу з твердих органічних відходів

Магістерська робота «Керування процесом отримання синтетичного газу з органічних відходів» присвячена розробці системи управління для процесу плазмохімічної переробки рідких органічних відходів [28]. В основу процесу плазмохімічної переробки рідких органічних відходів покладена ідея нобелевського лауреата Ругерро Марія Сантіллі згідно якої при горінні електричної дуги між двома електродами, що занурені у реакційну суміш (рідкі органічні відходи в певному

252

КОМП'ЮТЕРНО - ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ В БАГАТОРІВНЕВІЙ ВИЩІЙ ОСВІТІ співвідношенні з водою) утворюється висококалорійне газоподібне пальне - «magnegas» (магнегаз). Важливим моментом застосування такої технології є і те, що замість води в склад реакційної суміші можна використовувати стічні води промислових та господарських споруджень. Можливість застосування стічних вод пояснюється стерилізуючою дією високотемпературної електричної дуги, сильного електричного струму, магнітного поля і інтенсивного ультрафіолетового випромінювання. Зокрема, автор дисертації брав безпосередню участь експериментальному дослідженні процесу отримання синтетичного газу з рідких органічних відходів (отриманні магнегазу на лабораторній установці в Інституті газу (рис.3) та визначенні складу магнегазу на газовому хроматографі 6890 N фірми Agilent, визначенню реальної теплоти згоряння на лабораторній базі Інституту технічної теплофізики НАН України), розробив програмне забезпечення для комп’ютерного розрахунку процесів теплообміну та обертання електричної дуги на основі побудованих математичних моделей, визначив режими роботи обладнання та розробив схему автоматизації на базі сучасної SCADA-системи.

Магістерські дисертації на тему «Плазмохімічне очищення води від органічних забруднень» та «Плазмохімічне очищення води від важких металів та радіонуклідів» присвячені дослідженню процесів очищення і знезараження стічних вод різного походження плазмохімічним методом [29, 30].

Рис.3. Установка для отримання синтез - газу з рідких органічних відходів

Очищення і знезараження стічних вод різного походження плазмохімічним методом полягає в дії на воду або водний розчин одночасно всієї сукупності факторів плазми: високої температури, електричного і магнітного полів, світлового випромінювання в інфрачервоному і ультрафіолетовому областях спектру, радіочастотного випромінювання, ударних акустичних хвиль, потоку заряджених частинок. Електричний розряд у водному розчині генерує окисники і ініціює різні фізико- 253

КОМП'ЮТЕРНО - ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ В БАГАТОРІВНЕВІЙ ВИЩІЙ ОСВІТІ хімічні процеси. Органічні сполуки окислюються до вуглекислого газу і води. Солі важких металів переходять в нерозчинні гідрооксиди або карбонати і випадають в осад. Розвинена поверхня в бульбашковому середовищі, де на межі розділу вода-повітря йде розряд, дозволяє проводити глибоке очищення води з мінімальними енергетичними витратами навіть за наявності високостійких мікроорганізмів і хімічних реагентів, дезактивація яких іншими методами проблематична. В результаті дії на водні потоки, як окремих факторів, так і синергетичних ефектів на виході комплексу виходить знезаражена чиста вода, заданого рівня знесолювання, і тверді нерозчинні осади.

Зокрема, автори дисертацій брали безпосередню участь експериментальному дослідженні очищення води (різні модельні розчини) плазмохімічним методом на установці в Інституті газу (рис.4) та дослідили кінетику зміни концентрацій забруднюючої речовини за допомогою розроблених математичних моделей, розробили програмне забезпечення для комп’ютерного розрахунку процесів очищення.

Результати комп’ютерно-інтегрованого дослідження процесів очищення з урахуванням отриманих експериментальних даних дозволили визначити оптимальні режими роботи установки для очищення вод різного походження і з різним забрудненням.

Тестові випробування установки плазмохімічного очищення води спеціалісти Інституту газу проводили в префектурі Фукусіма з очищення забрудненої радіонуклідами води з полів (рис.5).

Випробування показали [30], що спостерігається істотне зниження шкідливих домішок в воді після її обробки плазмохімічним методом. Цей факт свідчить про ефективність роботи установки і про практичну цінність результатів проведених досліджень.

Рис. 4. Схема установки плазмохімічного очищення води

1 – плазмовий модуль; 2 – високочастотне інверторне джерело високої напруги; 3 – повітряний компресор; 4 – насос подачі забрудненої води в модуль;

5 – ємність для забрудненої води; 6 – ємність для обробленої води; I – лінія подачі повітря в модуль; II – лінія подачі забрудненої води в модуль;

III – лінія відведення обробленої води з модуля; IV – магістраль подачі забрудненої води; V – подача води на доочищення (повторна обробка); VI – магістраль відведення очищеної води

254


Рис. 5. Установка плазмохімічного очищення води та пересувна установка в префектурі Фукусіма

Наукове стажування майбутніх фахівців зі спеціальніості «Автоматизація та

комп’ютерно-інтегровані технології» дозволяє студентам піднести на якісно новий науковий рівень отримані нові кількісні дані про досліджувані хімічні та технологічні процеси.

Література 1. Почукаев М.С., Бичко І. Б., Безносик Ю.О. Моделювання кінетики та визначення кінетичних констант процесу гідрування етилену [Текст] / V Міжнародна конференція студентів, аспірантів та молодих вчених з хімії та хімічної технології – Київ, ХТФ, 9-11 квітня 2014. – Київ, 2014 – с. 207. 2. Холодько І.І., Кирієнко П.І., Безносик Ю.О. Математичне моделювання двохстадійного процесу отримання 1,3-бутадієну з етанолу [Текст] / Матеріали ІІ-ї Міжнародної науково-технічної конференції «Хімічна технологія: наука, економіка та виробництво». Шостка, 27-29 листопада 2014 р. – Суми, 2014. – с.186. 3. Холодько І. І., Безносик Ю. А. Вплив складу каталізатора на активність та математичне моделювання двохстадійного процесу отримання 1,3-бутадієну з етанолу [Текст] / Міжнародна наукова конференція «Сучасні проблеми науки і технологій в умовах забезпечення сталого розвитку економіки - MPST-І-2015», Черкаси – Миргород, 20 - 24 квітня 2015 р. – c. 173-177. 4. Ткаченко А.А., Безносик Ю.О. Експериментальні дослідження та моделювання автотермічного процесу три-риформінгу метану [Текст] / Восточно-Европейский журнал передовых технологий - 2012. - 2/4 (56). - стр.54 – 60. 5. Ткаченко А.А., Губарені Є.В., Безносик Ю.О. Комп’ютерне моделювання процесу каталітичного три-риформінгу метану в інтегральному проточному реакторі [Текст] / Тези доповідей другої науково-практичної конференції «Комп’ютерне моделювання в хімії та технологіях і сталий розвиток - КМХТ2010», Київ, 12-15 травня 2010, Київ, 2010. - с 85 - 87. 6. Ткаченко А. А., Безносик Ю. О. Комп’ютерне моделювання та експериментальні дослідження автотермічного процесу три-риформінгу [Текст] / Збірник наукових статей Третьої міжнародної науково-практичної конференції «Комп'ютерне моделювання в хімії, технологіях і системах сталого розвитку» - Київ - Рубіжне, 10-12 травня 2012 року. –c. 76–82. 7. Скорецька І. І., Ващук Д.В., Бойко Т.В., Безносик Ю.О. Моделювання кінетики процесу окиснення альдегідів та кетонів [Текст] / Сборник статей научно-информационного центра «Знание» по материалам IX международной заочной научно-практической конференции: «Развитие науки в XXI веке» г. Харьков: сборник со статьями (уровень стандарта,

255

КОМП'ЮТЕРНО - ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ В БАГАТОРІВНЕВІЙ ВИЩІЙ ОСВІТІ академический уровень). – Д. : научно-информационный центр «Знание», 2015. - 1 часть – с. 110-114. 8. Bugaieva, L.; Beznosyk, Y.; Boiko, T.; Vashchuk, D.; Skoretska, I. Modeling of kinetics of aldehydes and ketones oxidation [Tekst] / SSCHE16 — 43st International Conference of SSCHE, May 23 - 27, 2016, Tatranské Matliare, Slovak Republic. 9. Скорецька І.І., Безносик Ю.О. Відновлення анісового альдегіду за механізмом Меєрвейна-Понндорфа-Верлея [Текст] / VІ Міжнародна конференція студентів, аспірантів та молодих вчених з хімії та хімічної технології – Київ, ХТФ, 20-22 квітня 2016. – Київ, 2016. 10. Мирошниченко Ю.А., Безносик Ю.А., Смирнова О.В., Зуб Ю.Л. Квантово-химические расчеты фрагментов поверхности кремнезема, функционализированного азот-, фосфор- и серосодержащими группами [Текст] / Восточно-Европейский журнал передовых технологий - 2012. - 2/14 (56). – 49 - 51. 11. Мирошниченко Ю.А., Безносик Ю.А., Смирнова О.В., Зуб Ю.Л. Квантово-химическое исследование поведения азот-, фосфор- и серосодержащих фрагментов функционализированной поверхности кремнезема [Текст] / Збірник наукових статей Третьої міжнародної науково-практичної конференції «Комп'ютерне моделювання в хімії, технологіях і системах сталого розвитку» - Київ - Рубіжне, 10-12 травня 2012 року. –c. 35–36. 12. Мирошниченко Ю.А. , Безносик Ю.О., Смирнова О.В., Зуб Ю.Л. Квантово-химическое моделирование поверхности кремнезема, функционализованной фосфиноксидными и тиомочевинными группами [Текст] / Математические методы в технике и технологиях – ММТТ-24. ХХIV Международ. науч. конф.: в 10 т. Т.7. Секция 11. – 20 сентября – 22 сентября 2011. – Саратов, 2011. – с. 47 – 48. 13. Гармаш Р.В., Безносик Ю.А., Смірнова О.В. Квантовохімічний розрахунок структури анатазу (грані 001) [Текст] / VІ Міжнародна конференція студентів, аспірантів та молодих вчених з хімії та хімічної технології – Київ, ХТФ, 20-22 квітня 2016. – Київ, 2016. 14. Smirnova O.V., Zub Yu.L., Garmash R.V., Ryzhko M.V., Beznosyk Yu.A. Quantum chemical analysis of the properties of polysiloxane xerogels with nitrogen- and sulfur-containing functional groups [Tekst] / Ukrainian – Polish scientific conference “Membrane and Sorption Processes and Technologies” : Abstracts. – 1-3 December 2014. Kyiv, Ukraine. – Kyiv: NaUKMA, 2014. – p. 78 – 79. 15 Гармаш Р.В., Рижко М.В., Безносик Ю.О., Смирнова О.В., Зуб Ю.Л. Квантово-хімічне дослідження взаємодій на поверхні ксерогелів, функціоналізованих сульфоровмісними та азотовмісними групами [Текст] / Всеукраїнська конференція з міжнародною участю «Хімія, фізика та технологія поверхні». – Київ, 13 – 15 травня 2015. – 2015. – с.37. 16. Афонин Г. Г., Безносик Ю. А., Дзязько Ю. С., Пономарева Л. Н. Моделирование обмена Ni2+ на сильнокислотной ионообменной смоле и органо-неорганическом ионите [Текст] / Технологический аудит и резервы производства. - 2015. - 2/4(22). – c. 63-67. 17. Афонін Г. Г., Безносик Ю. О., Дзязько Ю. С., Складанний Д. М., Бондаренко О. С. Моделювання процесу вилучення іонів нікелю із комбінованих розчинів [Текст] / Технологический аудит и резервы производства. - 2016. – том 1, 1(27). – с. 53-57. 18. Супруненко К.С., Дзязько Ю.С., Квитка А.А. Модифицирование анионообменной смолы наночастицами гидратированного диоксида циркония [Текст] / VII Міжннародна науково-технічна конференція студентів, аспірантів та молодих вчених «Хімія та сучасні технології», 27-29 квітня 2015 р. м. Дніпропетровськ, том 1, с.108. 19. Супруненко К.С., Дзязько Ю.С., Квитка А.А. Стабилизация неагрегированных наночастиц гидратированного диоксида циркония в анионообменной смоле [Текст] / Всеукраїнська конференція з міжнародною участю «Хімія, фізика та технологія поверхні», 13-15 травня 2015, м Київ, – с.193. 20. Супруненко К.С. Квітка О.О. Дзязько Ю.С. Куделко Е.О. Руденко А.С. Дослідження функціональних властивостей органо-неорганічних іонітів. / VІ Міжнародна конференція студентів, аспірантів та молодих вчених з хімії та хімічної технології – Київ, ХТФ, 20-22 квітня 2016. – Київ, 2016. 256

КОМП'ЮТЕРНО - ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ В БАГАТОРІВНЕВІЙ ВИЩІЙ ОСВІТІ 21 Солнцев В. П., Скороход В.В., Шахновский А.М., Масликевич В.С. Термокинетика окисления железа в области термодинамической неустойчивости оксида Fe2O3 [Текст] / Современные проблемы физического материаловедения. Вып. 24: Труды Института проблем материаловедения им. И.Н.Францевича НАН Украины. – Киев. – 2014. – с. 181-185 22 Солнцев В.П. Скороход В.В., Петраш К.Н., Шахновский А.М. Исследование термокинетики синтеза интерметаллидов на основе методов вычислительного эксперимента [Текст] / Збірник наукових статей Четвертої міжнародної науково-практичної конференції «Комп’ютерне моделювання в хімії, технологіях і системах сталого розвитку – КМХТ-2014». – м. Київ, 13-15 травня 2014 р. – К.: НТУУ «КПІ», 2014. – с. 172-177 23 Радченко, А. А., Солнцев В. П., Шахновский А.М. Математическое моделирование процессов разложения оксидов металлов в области термодинамической неустойчивости [Текст] / Восточноевропейский журна передовых технологий 2/14 (56), 2012. С. 52-55 24. Петров С.В., Бондаренко С.Г., Дидык Е.Г., Дидык А.А. Управление процессом плазменной переработки твердых органических отходов [Текст] / Вісник НТУУ «КПІ» Хімічна інженерія, екологія та ресурсозбереження. Науковий збірник. – 2009. - 1(3). – С. 50-59. 25. Петров С.В., Бондаренко С.Г, Дидык Е.Г., Дидык А.А. Плазменные технологии в воспроизводимых источниках энергии [Текст] / Енергетика та електрифікація. – 2010.-1.- С. 53-59. 26. Патент на винахід 98271. МПК H01H 1/24 (2006/01). Електродуговий плазмотрон [Текст] / Петров С.В., Бондаренко С.Г., Жовтянський В.А., Коржик В.М., Попов В.В.; Власник: Інститут газу НАН України. Зареєстровано в Державному реєстрі патентів України на винаходи 25.04.2012. заявки a 2011 05424. Дата подачі заявки 28.04.2011. Дата з якої є чинними права на корисну модель 25.04.2012. Дата публікації відомостей про видачу патенту 10.08.2011. – Бюл.15.– 6 с. 27. Петров С.В., Бондаренко С.Г, Жолудєва О.С. Моделювання процесу плазмохімічної газифікації вуглецевмісних матеріалів [Текст] // Збірка тез доповідей Першої міжднар. наук.-практ. конф. «Сучасні проблеми науки і технологій в умовах забезпечення сталого розвитку економіки: «MPST-I-2015» Миргород 20–24 квітня 2015р. – Черкаси, 2015. – С. 181 – 185. 28. Петров С. В., Бондаренко С. Г., Косташ С. М., Секеда В.В. Управление процессом плазменной переработки жидких органических отходов [Текст] // XXIV Международная научная конференция «Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-24» Саратов, 31 мая – 3 июня 2011г., – Саратов: Изд-во. Сарат, гос. политехн. ин-та, 2011. –т.6. – С. 65–68. 29. Петров С. В., Бондаренко С. Г, Рубець Д. І., Саванчук О. В., Янюк В. А. Моделювання поведінки повітряної бульбашки в полі стаціонарного дугового розряду [Текст] // Восточноевропейский журнал передовых технологий. – 2013. – 3/5 (63).– С.23-29. 30. Петров С.В., Масато Хомма, Рубец Д. И., Терещенко О.Н., Бондаренко С.Г. Плазменно дуговая очистка воды [Текст] // Вода і водоочисні технології. Науково-технічні вісті. – 2014. - 1 (14). – С. 47 – 60.

257


УДК 378.1 СТРУКТУРИ НАСКРІЗНОЇ ПІДГОТОВКИ ФАХІВЦІВ ЗА СПЕЦІАЛІЗАЦІЄЮ «КОМП'ЮТЕРНО-ІНТЕГРОВАНІ ТЕХНОЛОГІЇ СТАЛИХ ХІМІЧНИХ ВИРОБНИЧИХ КОМПЛЕКСІВ»

Бойко Т.В., Складанний Д.М., Бондаренко О.С.

СТРУКТУРА СКВОЗНОЙ ПОДГОТОВКИ СПЕЦИАЛИСТОВ ПО СПЕЦИАЛИЗАЦИИ «КОМПЬЮТЕРНО-ИНТЕГРИРОВАННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ УСТОЙЧИВЫХ ХИМИЧЕСКИХ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ КОМПЛЕКСОВ»

Бойко Т.В., Складанный Д.Н., Бондаренко Е.С. THE STRUCTURE OF CONTINUOUS TRAINING FOR SPECIALIZATION «COMPUTER-INTEGRATED TECHNOLOGIES AT SUSTAINABLE CHEMICAL PRODUCTION FACILITIES» Boyko T., Skladannyy D., Bondarenko O.

Кафедра кібернетики хіміко-технологічних процесів Національного технічного університету України «КПІ», м. Київ, Україна, [email protected]

Розглянуте питання планування навчального процесу по підготовці фахівців першого та другого рівнів за спеціалізацією «Комп'ютерно-інтегровані технології сталих хімічних виробничих комплексів» в межах спеціальності «Автоматизація та комп'ютерно-інтегровані технології». Запропоновано особливості підготовки та ключові дисципліни спеціалізації.

Ключові слова: вища освіта, підготовка фахівців,комп'ютерно-інтегровані технології, сталі виробництва

Рассмотрен вопрос планирования учебного процесса по подготовке специалистов первого и второго уровней по специализации «Компьютерно-интегрированные технологии устойчивых химических производственных комплексов» в рамках специальности «Автоматизация и компьютерно-интегрированные технологии». Предложены особенности подготовки и ключевые дисциплины специализации.

Ключевые слова: высшее образование, подготовка специалистов, компьютерно-интегрированные технологии, устойчивые производства.

The issue of planning the educational process by training the first and second training levels for the specialty "Computer-Integrated Technologies for Sustainable chemical production facilities" within the specialty "Automation and computer-integrated technologies" is considered. The features of the training and the key disciplines of specializationare suggested.

Keywords: higher education, training, computer integrated technology, sustainable manufacturing

Вступ Прийняття Верховною радою України у 2014 році закону «Про вищу освіту»

[1], дало можливість частково змінити уже дещо застарілі підходи до формування 258


КОМП'ЮТЕРНО - ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ В БАГАТОРІВНЕВІЙ ВИЩІЙ ОСВІТІ спеціальностей та спеціалізації у вищій школі. Основною умовою для відкриття нових спеціалізацій, наряду з наявною матеріально технічною базою та кадровим забезпеченням, стала наявність наукової школи у даній сфері підготовки. Наукова школа, яка досліджує концепцію сталого розвитку та приділяє суттєву увагу її практичному впровадженню діє на кафедрі кібернетики хіміко-технологічних процесів протягом останніх п’ятнадцяти років. За цей час проведено значний обсяг науково-дослідних та прикладних робіт та здійснена підготовка нових наукових кадрів. Виходячи з цього, прийнято рішення про поширення наукових завдань на сферу освітньої діяльності кафедри для підготовки фахівців з вищою освітою за всіма освітніми рівнями.

Постановка задачі розроблення програми підготовки фахівців Після бурхливих обговорень протягом останнього десятиліття ХХ століття

концепції сталого розвитку суспільства, всебічного визнання та сприйняття, постало питання її практичного впровадження. Для цього, значна частина вищих учбових закладів почала запроваджувати спеціалізовані програми підготовки фахівців, що будуть мати знання та уміння задля такого впровадження.

Комплекс інженерно-економічних заходів з впровадження концепції сталого розвитку у виробничі та технологічні процеси одержав назву сталого виробництва (sustainable manufacturing). Таким чином, підготовка фахівців інженерно-технічного профілю, яка відповідає концепції сталого розвитку, спрямовується саме на стале виробництво.

Спеціалізації та програми підготовки зі сталого виробництва пропонуються провідними вищими учбовими закладами світу, зокрема Технологічний університет Берліну, Корейській вищий інститут науки і технологій, Лаппеенрантський технологічний університет, Університет Мічигану, Університет Вісконсіна-Медісона, Университет Лафборо та багато інших. Проте в Україні підготовці таких фахівців все ще не надається достатньо уваги. Кафедра кібернетики ХТП НТУУ «КПІ» вирішила зробити свій внесок та відкрити заявлену в назві доповіді спеціалізацію.

Аналіз досліджень Умови та режими функціонування виробничих та технологічних процесів, за

яких забезпечується їх сталість, передбачають досить точне проведення процесів зі зміною основних параметрів у досить вузьких діапазонах. Тому, на нашу думку, стале виробництво неможливе без застосування автоматизованих систем управління та комп’ютерно-інтегрованих технологій.

В той же час, система підготовки інженерно-технічних фахівців з вищою освітою в Україні сформована за галузевим принципом. Це не дозволяє окремим структурним підрозділам вищих навчальних закладів здійснювати підготовку фахівців зі сталого виробництва загалом. Враховуючи специфіку кафедри, об’єктами для впровадження комп’ютерно-інтегрованих технологій і сталого виробництва стали хімічні та супутні їх технології.

Кафедрою розроблено освітні програми підготовки бакалаврів [2] та магістрів [3] за даною спеціалізацією. Цикл професійної та практичної підготовки, у відповідності до цих програм, пропонується умовно розділити на п’ять взаємозалежних напрямів: інформаційні технології та програмування, автоматизація, моделювання, технологічні об’єкти та технології сталого розвитку. На прикладі

259

КОМП'ЮТЕРНО - ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ В БАГАТОРІВНЕВІЙ ВИЩІЙ ОСВІТІ програми підготовки бакалавра, такий розподіл, з рахуванням розподілу за семестрами, показано у таблиці 1.

Таблиця 1 Дисципліни професійно-практичної підготовка бакалаврів

Сим-естр Програмування Автоматизації Об’єкти

Технології сталого розвитку

Моделювання

1 Хімія 2 Програмування,

модуль 1 Органічна хімія

3 Програмування, модуль 2

Метрологія Загальна хімічна технологія

4 Технологічні вимірювання

Технологічні об’єкти управління, модуль 1

Спецрозділи математики (числові методи)

5 Технології розроблення програмного забезпечення, модуль 1

Теорія автоматичного управління, модуль 1

Технологічні об’єкти управління, модуль 2

Прикладна математична статистика

6 Технології розроблення програмного забезпечення, модуль 2

Теорія автоматичного управління, модуль 2 Технічні засоби автоматизації, модуль 1

Моделювання процесів тепло- та масообміну, модуль 1

Принципи сталого розвитку

Комп’ютерне моделювання, модуль 1

7 Автоматизація технологічних процесів, модуль 1 Технічні засоби автоматизації, модуль 2

Моделювання процесів тепло- та масообміну, модуль 2

Інженерія сталого розвитку

Комп’ютерне моделювання, модуль 2

8 Автоматизація технологічних процесів, модуль 2

Сталі виробництва і технології

Детальнішому розгляду тут підлягають дисципліни з технологій сталого

розвитку. На цьому етапі студенти уже мають чіткі уявлення як про системи автоматизації виробничих процесів, так і про технологічні об’єкти, у яких ці процеси реалізуються.

Перша з них – «Принципи сталого розвитку суспільства» має на меті ознайомити студентів з історією становлення та основними принципами концепції сталого розвитку, показати сучасний стан її розвитку. Обсяг такої дисципліни на 260

КОМП'ЮТЕРНО - ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ В БАГАТОРІВНЕВІЙ ВИЩІЙ ОСВІТІ повинен перевищувати трьох кредитів ECTS. З основними способами і методами, розробленими для практичного втілення концепції сталого розвитку в інженерну практику студенти ознайомлюються в другій дисципліні цього напряму – «Інженерія сталого розвитку». Тут будуть викладатися життєві циклі продукції, принципи зеленої хімії, принципи «більш чистого виробництва», концепції «м’яких відходів» тощо, загальним обсягом чотири кредити ECTS. Заключна дисципліна цього напряму – «Сталі виробництва і технології» є однією з ключових дисциплін спеціалізації. Вивчення впровадження концепції сталого розвитку в інженерній діяльності забезпечує формування сучасного фахівця. Зокрема, розглядаються питання взаємодії виробництва на етапах його життєвого циклу із екологічною індустріальною системою, а також основи теорій безпеки технологічних систем, технічної безпеки виробництв, надійності технічних систем, ризиків (в сенсі структури техногенного ризику і методів його аналізу). Крім того, приділяється суттєва увага зв’язку автоматизованих систем управління з методами вирішення виробничо-технологічних задач у межах концепції сталого розвитку. Важливість цієї дисципліни зумовлює її обсяг не менше п’яти кредитів ECTS.

На нашу думку, в зазначеному вигляді, цикл підготовки бакалавра за спеціалізацією набуває завершеності.

Висновки На нашу думку, запропонована нами схема підготовки бакалавра за

спеціалізацією «Комп'ютерно-інтегровані технології сталих хімічних виробничих комплексів» в межах спеціальності «Автоматизація та комп'ютерно-інтегровані технології» дасть можливість сформувати добре підготовленого фахівці інженерного профілю, який буде володіти всіма необхідними компетентностями за вказаною спеціальністю в поєднанні з підходами до реалізації цих компетентносте в межах сучасних суспільних та наукових концепцій.

Наскільки нам відомо, на поточний момент така спеціалізація унікальною в Україні, проте сподіваємося, що це починання буде підтримано і іншими провідними українськими технологічними вишами.

ЛІТЕРАТУРА 1. Про вищу освіту [Електронний ресурс]: закон України, офіц.текст: за станом

на 13 березня 2016 р. – Режим доступу http://zakon3.rada.gov.ua/laws/show/1556-18. 2. Освітньо-професійна програма, перший (бакалаврський) рівень вищої

освіти, ступінь «бакалавр», галузь знань: 15 Автоматизація та приладобудування, спеціальність 151 Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології, спеціалізація Комп’ютерно-інтегровані технології сталих хімічних виробничих комплексів. – [Чинна від 2016 – 01 – 09]. – К. : НТУУ «КПІ» 2016. -16 с. : табл. – (Нормативний документ НТУУ «КПІ»).

3. Освітньо-наукова програма, другий (магістерський) рівень вищої освіти, ступінь «магістр», галузь знань: 15 Автоматизація та приладобудування, спеціальність 151 Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології, спеціалізація Комп’ютерно-інтегровані технології сталих хімічних виробничих комплексів. – [Чинна від 2016 – 01 – 09]. – К. : НТУУ «КПІ» 2016. -15 с. : табл. – (Нормативний документ НТУУ «КПІ»). 261

http://zakon3.rada.gov.ua/laws/show/1556-18


УДК 378.147.39 ДИПЛОМНЕ ПРОЕКТУВАННЯ БАКАЛАВРІВ ЗА СПЕЦІАЛІЗАЦІЄЮ "КОМП’ЮТЕРНО-ІНТЕГРОВАНІ ТЕХНОЛОГІЇ СТАЛИХ ХІМІЧНИХ ВИРОБНИЧИХ КОМПЛЕКСІВ" Бойко Т.В., Шахновський А.М., Безносик Ю.О., Бондаренко С.Г., Фоглер О.М. ДИПЛОМНОЕ ПРОЕКТИРОВАНИЕ БАКАЛАВРА ПО СПЕЦИАЛЬНОСТИ "КОМПЬЮТЕРНО-ИНТЕГРИРОВАННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ УСТОЙЧИВЫХ ХИМИЧЕСКИХ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ КОМПЛЕКСОВ" Бойко Т.В., Шахновский А.М., Безносик Ю.А., Бондаренко С.Г., Фоглер О.Н. BACHELOR GRADUATION PROJECT IN "COMPUTER-INTEGRATED TECHNOLOGIES SUSTAINABLE CHEMICAL PRODUCTION FACILITIES" Boyko T., Shakhnovsky A., Beznosyk Yu., Bondarenko S., Vogler O. Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут», [email protected]

Статтю присвячено питанням спадкоємності освітнього процесу в системі підготовки випускника технічного університету: раніше спеціаліста, тепер - бакалавра. Представлено досвід дипломного проектування бакалавра за спеціальністю "Комп'ютерно-інтегровані технології сталих хімічних виробничих комплексів" на кафедрі кібернетики хіміко-технологічних процесів Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут».

Статья посвящена вопросам преемственности образовательного процесса в системе подготовки выпускника технического университета: ранее специалиста, теперь – бакалавра. Представлен опыт дипломного проектирования бакалавра по специальности "Компьютерно-интегрированные технологии устойчивых химических производственных комплексов" на кафедре кибернетики химико-технологических процессов Национального технического университета Украины «Киевский политехнический институт».

The paper addresses the continuity of the educational process in the technical university education system: from the Specialist Degree to the Bachelor Degree. The experience of organizing of Bachelor Graduation Project in "Computer-Integrated Technologies sustainable chemical production facilities" at the Department of Cybernetics of chemical and technological processes of the National Technical University of Ukraine "Kiev Polytechnic Institute" was presented.

Кафедра кібернетики хіміко-технологічних процесів НТУУ «КПІ», починаючи з перших років своєї діяльності, здійснювала підготовку висококваліфікованих фахівців в області технічних наук. Спочатку кафедра випускала інженерів за фахом «Основні процеси хімічних виробництв та хімічна кібернетика». У 1994 році, після виключення вказаної спеціальності із загальнодержавного «Переліку напрямів, за

262


КОМП'ЮТЕРНО - ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ В БАГАТОРІВНЕВІЙ ВИЩІЙ ОСВІТІ якими здійснювалася підготовка фахівців у вищих навчальних закладах», кафедра здобула право готувати фахівців-бакалаврів і магістрів за близькою спеціальністю «Комп'ютерно-інтегровані технології та виробництва (за галузями)». З 2015 року підготовка фахівців на кафедрі здійснюється в рамках спеціалізації "Комп’ютерно-інтегровані технології сталих хімічних виробничих комплексів" спеціальності «Автоматизація та комп'ютерно-інтегровані технології».

Збереження високого рівня підготовки студентів під час зміни спеціальності, впровадження нових навчально-кваліфікаційних рівнів підготовки в умовах загальної трансформації системи освіти України вимагало значних зусиль від керівництва і викладачів кафедри кібернетики хіміко-технологічних процесів. Зокрема, було докорінно змінено навчальні плани із перенесенням базових спеціальних дисциплін до циклу бакалаврської підготовки, суттєво переглянуто програму розвинення навчально-лабораторної бази кафедри відповідно до вимог нової спеціальності, включено до системи навчання розділи, пов’язані з новими напрямами наукових досліджень кафедри, тощо.

Метою даної публікації є представлення досвіду організації дипломного проектування бакалаврів за спеціальністю «Автоматизація та комп'ютерно-інтегровані технології» в рамках спеціалізації "Комп’ютерно-інтегровані технології сталих хімічних виробничих комплексів".

У зв'язку з переходом до освітніх програм бакалаврату, виникла необхідність розробити вимоги до випускних кваліфікаційних робіт бакалаврів, зберігши при цьому накопичений за роки роботи кафедри значний досвід організації дипломного проектування спеціалістів-інженерів.

Відповідно до Закону України «Про вищу освіту» [1], перший (бакалаврський) рівень вищої освіти відповідає шостому кваліфікаційному рівню Національної рамки кваліфікацій і передбачає здобуття особою теоретичних знань та практичних умінь і навичок, достатніх для успішного виконання професійних обов’язків за обраною спеціальністю.

Бакалавр за спеціальністю "Автоматизація та комп'ютерно-інтегровані технології" – це особа з базовою вищою освітою, основна сфера діяльності якої є комп’ютерно-інтегровані технологічні процеси та виробництва, їх математичне, інформаційне, технічне, програмне та організаційне забезпечення; способи і методи їх проектування, налагодження і експлуатації. Об’єктами комп’ютерно-інтегрованих технологічних систем є промислові об’єкти хімічних, нафтохімічних та суміжних технологій та різні види їх забезпечень, включаючи технічне діагностування та виробничі випробування.

Підсумком навчання за програмою бакалавра є державна атестація, що до 2008 року проводилася на кафедрі у вигляді державного іспиту. Державний іспит включав чотири базові фахові дисципліни навчального плану. Для проведення державного іспиту було розроблено програму та екзаменаційні білети з урахуванням вимог відповідного стандарту вищої освіти та рекомендацій Положення про випускну атестацію студентів НТУУ «КПІ» [2].

Важливим кроком на шляху України до євроінтеграції є приєднання України до країн-учасниць Болонського процесу [3]. Це рішення було прийнято у травні 2005 року у місті Бергені на Конференції міністрів країн Європи, відповідальних за сферу вищої освіти.

Узагальнення досвіду підсумкової державної атестації, проведене у 2006 році у зв’язку із приєднанням до Болонського процесу, показало ряд недоліків державного 263

КОМП'ЮТЕРНО - ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ В БАГАТОРІВНЕВІЙ ВИЩІЙ ОСВІТІ іспиту, як різновиду підсумкової атестації за спеціальністю «Автоматизація та комп'ютерно-інтегровані технології». Найбільш суттєвим з цих недоліків є наступний. В рамках обмеженого часу, виділеного для іспиту, студент не має змоги у достатній мірі виявити фахові якості, які було ним отримано під час навчання.

Було вирішено, що комплексному розкриттю фахових можливостей студента у більшій мірі сприяє підготування та захист дипломного проекту. Дипломний проект у якості підсумкової самостійної комплексної роботи студентів бакалаврату за спеціальністю «Автоматизація та комп'ютерно-інтегровані технології» було обрано з наступних міркувань. Теми дипломного проекту включають основні питання, з якими випускник з кваліфікацією "Молодший інженер з автоматизованих систем керування виробництвом" має зустрічатись у практичній діяльності. При виконанні дипломного проекту необхідне застосування обсягу теоретичних знань і практичних навичок, отриманих за час навчання в університеті.

У подальшому на кафедрі було сформульовано концепцію дипломного проектування студентів бакалаврату за спеціальністю «Автоматизація та комп'ютерно-інтегровані технології». Вимоги до дипломного проекту було викладено у методичних вказівках до виконання дипломного проекту [4]. Відповідно до вказаної концепції, до дипломного проектування допускаються студенти, які виконали усі вимоги навчального плану. Дипломний проект бакалавра ставить за мету: • визначення загального науково-технічного, професійного рівнів претендента

шляхом контролю його знань та вмінь по циклах дисциплін і оцінку його вміння самостійно за типовими алгоритмами проводити аналіз об’єкту дослідження;

• систематизацію, закріплення і поглиблення теоретичних, практичних знань і вмінь, отриманих на протязі чотирьох років навчання, при вирішенні конкретних науково-технічних і виробничих задач професійної спрямованості;

• розвиток навичок ведення самостійної роботи та оволодіння методикою розрахунків, що використовуються при виконанні дипломної роботи;

• отримання знань й умінь для проектування комп’ютерно-інтегрованих систем у цілому і практичного закріплення навичок розробки програмного забезпечення;

• надбання досвіду основ наукових досліджень, зокрема, аналізу результатів розрахунків, оформлення проектних і графічних матеріалів, складання пояснювальних записок, специфікацій, відомостей на програмне забезпечення й іншої конструкторської документації;

• надбання умінь формулювати задачі та висновки, подавати письмово та усно матеріал проекту та захищати його.

Таким чином, підготування та захист атестаційної роботи є перевіркою готовності студента до майбутньої професійної діяльності.

Завдання на виконання дипломного проекту бакалавра містить, зокрема, технологічну схему процесу виробництва продукту та початкові і результуючі дані (продуктивність схеми, спосіб отримання цільового продукту, робочий діапазон температур, додаткові вимоги до якості цільового продукту), термін здачі студентом закінченого проекту. До переліку завдань, які мають бути виконані у дипломному проекті і містяться у завданні до проекту, належать також: • розрахунок матеріального балансу заданої хіміко-технологічної системи засобами

спеціалізованих програмних пакетів; • розробка обчислювального модуля одного з ключових апаратів заданої хіміко-

технологічної системи для потреб автоматизованого проектування,

264

КОМП'ЮТЕРНО - ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ В БАГАТОРІВНЕВІЙ ВИЩІЙ ОСВІТІ автоматизованого керування (розробка технічного завдання на створення обчислювального модуля, вибір математичної моделі апарату за даними літературних джерел, параметрична ідентифікація математичної моделі, власне, розробка обчислювального модуля у вигляді програми в сучасному інтегрованому середовищі програмування);

• перерахунок матеріального балансу процесу з врахуванням результатів розрахунку вказаного вище апарата;

• розробка схеми автоматизації заданої хіміко-технологічної системи із використанням сучасних апаратних засобів автоматизації;

• проведення економічних розрахунків, які характеризують доцільність і обґрунтованість ухвалених проектних рішень;

• обґрунтування заходів з охорони праці у досліджуваному виробництві. Дипломний проект ступеню «бакалавр» виконується кожним студентом

самостійно і відображає набутий ним за час навчання у вищому закладі освіти рівень теоретичних знань та практичних умінь, його здатність до самостійної інженерної діяльності. У методичних вказівках до виконання дипломного проекту [4] наголошено, що усю відповідальність за прийняті рішення, виконані розрахунки, оформлення пояснювальної записки та графічної частини покладено на студента-виконавця роботи. Керівник дипломного проекту спрямовує і контролює роботу студента, рекомендує потрібні матеріали, вказує на помилки, надає студентові можливість самостійно працювати. По окремих розділах дипломного проекту призначаються консультанти.

На всіх етапах виконання дипломного проекту бакалавра використовується комп’ютерна техніка та програмне забезпечення (пакети програм MathCad, MatLab, AutoCad, Компас, HYSYS/UniSim Design, ChemCad ASPEN PLUS, та програми, самостійно розроблені студентами в різних програмних середовищах – MS Visual Basic, C++ та ін.).

Оформлений дипломний проект бакалавра складається з текстової (пояснювальна записка) і графічної (креслення та ілюстрації) частин.

До числа обов’язкових належать кресленики, підготовлені з використанням програмних пакетів AutoCAD або КОМПАС: технологічна схема процесу та схема автоматизації, установочний кресленик проектованого апарату, алгоритм обчислювального модуля, прийняті у проекті техніко-економічні рішення.

У вигляді електронної презентації (наприклад, у MS PowerPoint) представляється додатковий ілюстративний матеріал: способи апаратурного оформлення процесу; опис технологічної схеми; опис особливостей проведення та результати розрахунку матеріального балансу схеми; характеристика засобів автоматизації схеми; загальний вигляд, спосіб ідентифікації та результати вирішення математичної моделі апарату, характеристика розробленого програмного модуля та результати проектування апарату; рішення з економічної частини проекту та охорони праці і виробничої санітарії.

Процедура виконання і захисту дипломного проекту відповідає прийнятому у НТУУ «КПІ» Положенню про випускну атестацію студентів [5]. На попередній захист дипломного проекту студент зобов’язаний підготувати чорновий варіант пояснювальної записки, графічні матеріали, демонстраційний варіант розробленого програмного продукту, доповідь про виконану роботу. На попередньому захисті дипломного проекту підраховується попередній рейтинг студента-дипломника,

265

КОМП'ЮТЕРНО - ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ В БАГАТОРІВНЕВІЙ ВИЩІЙ ОСВІТІ даються рекомендації щодо виправлення помилок і приймається остаточне рішення про допущення чи недопущення студента до захисту.

Після розгляду і схвалення дипломного проекту на попередньому захисті керівник підписує титульний аркуш пояснювальної записки і складає письмовий відгук. Переплетена пояснювальна записка візується завідувачем кафедри, що допускає роботу до захисту, та розміщується на сайті кафедри.

До дипломного проекту, який подається до захисту, додаються відгук керівника дипломної роботи і зовнішня рецензія. Керівник відзначає у відгуку, наскільки коректне і повне вирішення студентом задач, наскільки самостійно й успішно впорався студент із роботою над окремими розділами; яка практична цінність зробленої роботи; наскільки працьовитим, дисциплінованим і цілеспрямованим виявив себе студент. Рецензія стороннього фахівця дозволяє судити про актуальність завдань, про повноту і якість виконаної студентом роботи і її результат.

Робота вважається виконаною, якщо пояснювальна записка і весь графічний матеріал оформлено відповідно до вимог чинних стандартів. Ця відповідність оформлення роботи затверджується співробітника кафедри, відповідального за нормоконтроль.

Захист проекту проводиться на відкритому засіданні державної екзаменаційної комісії (ЕК) на чолі із головою ЕК – висококваліфікованим фахівцем або провідним науково-педагогічним працівником із областю наукових інтересів, близькою до спеціальності, які не є співробітниками НТУУ “КПІ”.

Головами ЕК із захисту дипломних проектів на здобуття ступеня бакалавра за спеціальністю "Автоматизація та комп'ютерно-інтегровані технології" у різні часи були: • Серебрянський Д.О. к.т.н., науковий співробітник Інституту технічної теплофізики

Національної Академії наук України. • Троян В.В. к.т.н. (нині – д.т.н.), доцент, доцент кафедри технології будівельних

конструкцій і виробів Київського національного університету будівництва і архітектури.

• Котовенко О.А. к.т.н., доцент, доцент кафедри охорони праці та навколишнього природного середовища Київського національного університету будівництва і архітектури. Регламент проведення засідання ЕК під час захисту атестаційних робіт включає:

• оголошення секретарем ЕК матеріалів подання щодо захисту атестаційної роботи, а саме: прізвища, імені та по батькові студента, теми проекту та здобутків студента (наукових, творчих, рекомендації випускової кафедри);

• доповідь студента про сутність проекту, отримані результати та ступінь виконання завдання. При цьому можуть використовуватися різні форми візуалізації доповіді: обов’язковий графічний матеріал проекту (у вигляді плакатів), додаткові матеріали (слайди для мультимедійного проектора), тощо;

• відповіді на запитання членів комісії; • оголошення секретарем ЕК відгуку наукового керівника або виступ керівника зі

стислою характеристикою роботи студента в процесі підготовки атестаційної роботи;

• оголошення секретарем ЕК рецензії на атестаційну роботу; • оголошення членом ЕК за призначенням голови рецензії на атестаційну роботу; • відповіді студента на зауваження наукового керівника та рецензента;

266

КОМП'ЮТЕРНО - ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ В БАГАТОРІВНЕВІЙ ВИЩІЙ ОСВІТІ Якість виконання та захисту проекту комісія оцінює за стобальною шкалою

системою та шкалою ECTS у відповідності до розробленого на кафедрі «Положення про рейтингову систему оцінювання атестаційних робіт для спеціальності Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології». Результати оголошуються після захисту всіх дипломних проектів на поточному засіданні.

На рис. 1 представлено результати захисту дипломних проектів бакалавра на кафедрі кібернетики хіміко-технологічних процесів НТУУ «КПІ»: розподіл оцінок «Відмінно», «Добре», «Задовільно» по роках захисту. Успішність захисту дипломних проектів (рис. 1) може залежати, очевидно, від низки причин. Серед цих причин – також і суб’єктивні, зокрема особливості студентського контингенту на випускному курсі у поточному році.

"5""4"

"3"2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008

0

20

40

60

80

Рис. 1. Результати захисту дипломних проектів бакалавра на кафедрі кібернетики

хіміко-технологічних процесів НТУУ «КПІ», %.

При цьому якість успішності (сумарна кількість відмінних та добрих результатів, віднесена до загальної кількості допущених до захисту дипломників) за результатами захисту дипломного проекту бакалавра рідко була нижче за 80 %, а у деякі роки сягала 100% (рис. 2).

267


0

20

40

60

80

100

2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008рік

Я.у

., %

Рис. 2. Якість успішності захисту дипломних проектів бакалавра на кафедрі

кібернетики хіміко-технологічних процесів НТУУ «КПІ», %. Голови ЕК у звіті про роботу екзаменаційної комісії із захисту дипломних

проектів на здобуття ступеня бакалавра за спеціальністю "Автоматизація та комп'ютерно-інтегровані технології" невідмінно давали загальну високу оцінку якості захистів дипломного проекту, відзначали, що дипломні проекти виконані на високому рівні і відповідають вимогам до відповідних атестаційних робіт; знання та уміння, показані випускниками, відповідають вимогам до ступеню «бакалавр» та вимогам державних стандартів освіти із спеціальності 6.050202 "Автоматизація та комп'ютерно-інтегровані технології"; дипломні проекти виконано на актуальну тематику на високому науково-технічному рівні; дипломні проекти відповідають сучасному стану науки, техніки, виробництва.

Література 1. Закон України «Про вищу освіту» : [Електронний ресурс]. − Режим доступу: http://search.ligazakon.ua/l_doc2.nsf/link1/T141556.html. 2. Тимчасове положення про організацію освітнього процесу в НТУУ «КПІ»: [Електронний ресурс]. − Режим доступу: http://kpi.ua/state#sthash.oRX1zLUa.dpuf 3. Болонський процес: головні принципи та шляхи структурного реформування вищої освіти україни [Текст] / М. З. Згуровський- К.: НТУУ"КПИ, 2006. - 544 с. 4. Методичні вказівки до виконання дипломного проекту ступеню “бакалавр” для студентів спеціальності «Комп'ютерно-інтегровані технологічні процеси і виробництва» : видання 2. [Електронний ресурс] / [уклад. Ю. О. Безносик, Т. В. Бойко, С. Г. Бондаренко, А. М. Шахновський.]. – К: 2015. – 53 с. − Режим доступу: http://kxtp.kpi.ua/common/bachelor_-_mv-2015.pdf 5. Положення про випускну атестацію студентів НТУУ «КПІ» : [Електронний ресурс]. − Режим доступу: http://kpi.ua/diplom#sthash.AbTpDlCy.dpuf. 268


УДК 005.8 ПРИМЕНЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ И ДИЗАЙНЕРСКИХ РЕШЕНИЙ В УЧЕБНОМ ПРОЦЕССЕ Макаров А.В., Борщ А.А. ЗАСТОСУВАННЯ ІНФОРМАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ ТА ДИЗАЙНЕРСЬКИХ РІШЕНЬ В НАВЧАЛЬНОМУ ПРОЦЕСІ Макаров А.В., Борщ О.А. APPLICATION OF INFORMATION TECHNOLOGIES AND DESIGN SOLUTIONS IN THE EDUCATIONAL PROCESS Makarov A., Borsch A. Одесский Национальный Политехнический Университет Химико-технологический факультет ОНПУ, Кафедра технологии неорганических веществ и экологии, кафедра органических и фармацевтических технологий [email protected]

Приведены практические схемы реализации инноваций в образовательной деятельности факультета, представлены примеры вовлечения студентов в совместные проекты и результаты их деятельности, описаны технологические концепты повышения качества учебного процесса и научно-технической деятельности. Затронута тема формирования брэнда и сообщества iXTF.

Ключевые слова: высшее образование, инновации, учебный процесс, IT-технологии, открытые web-лекции, облачные ресурсы

Наведено практичні схеми реалізації інновацій в освітній діяльності факультету, представлені приклади залучення студентів у спільні проекти та результати їх діяльності, описані технологічні концепти підвищення якості навчального процесу та науково-технічної діяльності. Порушена тема формування бренду і спільноти iXTF.

Ключові слова: вища освіта, інновації, навчальний процес, IT-технології, відкриті web-лекції, хмарні ресурси.

The practical implementation scheme of innovation in the educational activities of the faculty, are examples of student involvement in joint projects and their results, are described technological concepts to improve the quality of the educational process and scientific and technological activities . Touched upon the formation of a brand and community iXTF.

Keywords: higher education, innovation, learning process, IT-technologies, open web-lectures, cloud resources.

Введение Образовательный процесс в высшем учебном заведении может и должен быть

интересен [1-3]. Тогда необходимые нормы знаний охватываются в полном объёме и с энтузиазмом дополняются овладением инструментами самых современных 269


КОМП'ЮТЕРНО - ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ В БАГАТОРІВНЕВІЙ ВИЩІЙ ОСВІТІ технологий [4], а «внеклассная» работа приносит не только удовольствие от создания собственных проектов, но и установление коммуникативных связей в потоке студентов в процессе совместного творчества, которые, как показывает практика, являются наиболее крепкими и продуктивными на протяжении всего процесса обучения и после него. Поэтому ориентация на применение инновационных стратегий обучения [4-6], активно внедряемых лабораторией вычислительной техники Химико- технологического факультета Одесского национального политехнического университета (далее по тексту ВТ ХТФ), является весьма актуальным направлением активизации самостоятельной работы студентов.

1. Инновации в дизайне Силами лаборатории ВТ ХТФ постоянно создаётся и совершенствуется

визуальный ряд в представлении материалов: иллюстраций, логотипов, маркеров и прочих элементов структуры документов. Данный концепт вбирает в себя текущие тенденции стилевых трендов: Google материальный дизайн, адаптивные плитки Microsoft, интеграцию полигонального арта, глифы, вариативный интерлиньяж пр. (рис. 1).

Рис 1. Обновлённый дизайн материалов ХТФ

В обзорные, справочные и методические информационные продукты лаборатории вносятся цветоделения стилистики для основной информативной составляющей, расширенной справочной подсистемы, дополнительной необязательной к исполнению части, спецзаданий для внутренних проектов факультета, коммуникационной составляющей для внутрифакультетской экспертной системы документооборота. Такой вариант представления данных позволил упростить пользование информационными ресурсами, сокращая разрыв между электронными версиями и твёрдыми копиями и обеспечивает плавность перехода к безбумажной информационной деятельности в сфере образовательных и технологических направлений. Информационная избыточность, секционирование и многоуровневая иерархия в подаче материалов способствует лучшему восприятию новых материалов [6].

Несмотря на самую раннюю стадию становления данной инновационной концепции, она положительно воспринята студентами, сотрудниками и специалистами при демонстрациях в организации учебного процесса, применении в 270

КОМП'ЮТЕРНО - ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ В БАГАТОРІВНЕВІЙ ВИЩІЙ ОСВІТІ презентациях и отчётности, внедрении в выставочные образцы и рекламные концепты факультета (рис. 2).

Рис 2. Примеры работ проекта SCON

Основные задачи дальнейшего развития: продолжение стилизации существующей информационной базы, разработка новых прототипов в соответствии с регламентом концепта, постоянное стимулирование в применении путём внедрения шаблонов стилей и готовых решений в основные пакеты вёрстки и CG. Все эти задачи решаются в соответствии с установленной политикой факультета в инновационной деятельности образовательных, научных и технологических решений.

2. Инновации в образовательных концепциях В современной трактовке технологий образования условно можно выделить

две концепции представления и отражения знаний [3–5]: а) носитель, когда для решения проблемы специалист применяет собственную базу знаний; б) поисковый механизм, когда решение проблемы возникает в результате обработки специалистом информации, полученной в результате различных поисковых запросов (литература, экспертные системы, специалисты в отрасли, сообщества по проблеме, интернет и т.д.). При современных темпах развития научной, инновационной и технологической составляющих прогресса оба уровня одинаково важны [1, 6].

На объединении этих концепций, с неоспоримой необходимостью практической деятельности, на базе проекта iXTF был основан концепт SCON© - «Студенческая консоль» (рис. 3).

271


Рис 3 Примеры заданий и решений SCON

Факультет выставляет в свободный доступ задачи различной сложности и направленности (логотип, программный код, метод решения, интерфейс устройства и пр.). Студенты образуют потоковую группу (поток - подчёркивает самоорганизацию, свободу состава и распределения обязанностей, потоковость выделения ресурсов факультета для решения поставленных задач), в которой выделяют лидера, отвечающего за выполнение всех задач в срок и контактирующего с ментором проекта. Далее в непрерывном направленном процессе студенты решают поставленную задачу, знакомясь при этом с технологиями, методами, инструментарием и сотрудниками факультета, применяя все доступные предоставленные ресурсы: человеко-часы, оборудование лабораторий, информационные технологии факультета. При этом результатом, в большей степени является не столько решение проблемы (на данной стадии SCON©), сколько процессы вовлечения в поток студенческой массы, наглядная демонстрация преимущества такой вовлеченности, навыки выполнения студентами проектов в обстановке жесткой конкуренции однотипных решений, инструменты подготовки презентаций и обоснований для выделения ресурсов, а главный результат - стирание "барьеров” взаимодействия студент-преподаватель-специалист и становление такой концепции как неотъемлемой части образовательного процесса. Уже первая реализация идеи SCON© (тогда еще проекта ReACTor© - конкурсная акция работ от ректора университета), задача alpha-Град, принесла более 20 решений в первую неделю, а на восьмой день был сверстан 20 страничный итоговый отчёт и проведена презентация на сборах коллектива университета, все материалы выложены в сеть на страницу проекта SCON©, а твёрдые копии переданы руководству университета, поставившему данную задачу. Концепт SCON© был представлен на одном из первых конкурсов инновационных работ университета и награждён грамотой за участие. Повторный запуск в SCON© через год принёс более 50 концептов и запустил идею факультетской облачной платформы для совместной концептуальной деятельности A-Grad 272

КОМП'ЮТЕРНО - ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ В БАГАТОРІВНЕВІЙ ВИЩІЙ ОСВІТІ (разработана концепция проекта, выделена web-площадка, зарегистрировано имя, с технологическим переоснащением лабораторий ВТ ХТФ, и стартом осеннего семестра начнётся исполнение). Главным итогом этой деятельности стало образование на факультете потоковых групп в направлениях логотипографики, дизайна и CG, цифровой прототипизации и предметного рендера. Для демонстрации результатов SCON© и мониторингу новых идей был реализован интернациональный открытый смотр-конкурс студенческих инициатив ЭВМ (Это Вы Можете). В апреле 2015 пройдёт уже третий ЭВМ, на котором отрабатываются социальные, технические, маркетинговые и прочие технологии проведения подобных мероприятий.

3. Открытые лекции и презентации современных концептов Важной инициативой в стратегии образовательного процесса ХТФ является

организация и проведение открытых лекций для студентов и сотрудников. Выпускники факультета, действующие специалисты, организаторы бизнес-моделей делятся своими идеями, знаниями, навыками, впечатлениями (рис. 4). Особой гордостью в этом направлении является шквал вопросов лектору по окончании и обмен контактами для последующего взаимодействия. Открытыми для студентов Химико-технологического факультета являлись проведенные 27 web-лекций на самые животрепещущие научно-технические темы. Яркие характеры, невероятные идеи, драматические события и подходы к демонстрации концепций, визуальный ряд в качестве НD, визуализация и CG оставили свой след - число запросов на повторное ознакомление постоянно растёт уже в течении 5 лет (рис. 4) !

Рис 4 Открытые лекции и премирование студентов

4. Постоянные инновации в технологичности обучения Цифровое преимущество – так названа ещё одна инициатива проекта iXTF.

Активное участие сотрудников Химико-технологического факультета в сообществах пользователей передовых технологических продуктов и концепций (Microsoft®, Autodesk®, Canonical®, FOSS, REAXYS, UCCT и пр.) позволяет организовывать доступ к образовательным ресурсам наивысшей коммерческой популярности и 273

КОМП'ЮТЕРНО - ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ В БАГАТОРІВНЕВІЙ ВИЩІЙ ОСВІТІ академическим версиям лучших технологических продуктов, а это возможность внедрения их в курсы обучения. Проводятся факультетские web-трансляции презентаций и мероприятий (Autodesk САПРяжение, WebCAMP, FOSS Sea и AI&BigData, Microsoft Microsoft Virtual Academy, iFORUM Ukraine и др.), призовой фонд студенческих работ пополняется интеллектуальным содержимым - билетами для "лучших из лучших" на мероприятия мировых технологических лидеров, где отличившиеся в процессе обучения получают полное погружение в современные тенденции рынка наукоёмких решений и "вживую" заводят контакты с представителями техно-элиты и своим поколением, изучают самые современные рабочие решения и демонстрируют свои. Развитие этого направления стало ещё одной постоянной традицией учебного процесса.

5. WEB инициативы и облачные стратегии ХТФ Технологии Internet стали неотъемлемой частью учебного процесса на ХТФ с

самого их появления в Украине, но поскольку данный сегмент непрерывно развивается, то постоянно видоизменяется и его применение в процессе жизнедеятельности факультета (рис. 5). На базе лаборатории ВТ ХТФ постоянно выделяются площадки из сетевых ресурсов факультета для реализации множества совершенно новых проектов (iXTF, SCON, М.2013, iXTF-Lib, DOT-SOL, A-GRAD, M413, S-LAB, iXTF-GL, Optimus, CGI-1.01, ECO|Cloud ЭkoDизайн). Одновременно с этим, для выполнения проектов и учебных задач, активно внедрялись предложенные облачные сервисы семироноизвестных гигантов IT-индустрии (рис. 5).

Рис 5. Собственные web-ресурсы iXTF

Традиционно в весенне-летний период на факультете проводятся работы по

перезапуску технологических, информационных и методических ресурсов. Это позволяет внедрять новые технологии и постоянно обновлять базовые концепции и проекты. Заканчиваются работы по объединению частных сетей факультета в единую облачную инфраструктуру. Завершаются работы по переводу внутренней сетевой архитектуры на Gigabit EtherNet. Продолжаются работы по виртуализации рабочих мест и предоставлению информационных ресурсов из внешних сетей. Все эти «железные» видоизменения призваны удержать высокую информационную нагрузку и стимулировать сообщество ХТФ к использованию вычислительного потенциала факультета в полной мере и в самых современных тенденциях таких технологий 274

КОМП'ЮТЕРНО - ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ В БАГАТОРІВНЕВІЙ ВИЩІЙ ОСВІТІ (рис. 6).

Рис 6. Пример выполнения задания в облаке Autodesk

6. Концепт современного инфо-центра и постоянного обучения В 2014 году был реализован концепт iLib |MOOC - центр курсового обучения

по уже внедрённым в лаборатории информационным технологиям для сотрудников и студентов ХТФ: Microsoft Windows 8.1; Microsoft ffice 2013; Autodesk AutoCAD2015, Autodesk 3ds MAX2015; PTC Mathcad14/15; Ubuntu14.04; Cloud service iXTF и прочим направлениям, вызывающим интерес слушателей. Трижды эта система iLib |MOOC проходила стадии коренных преобразований менялись технологии и методы техподдержки самой iLib и конечно тематика курсов. Теперь головные темы: MS Windows 10, Office 15/365, семейство продуктов Autodesk линейки 2017, IDE Qt 5.6, Ubuntu 16.04/OpenSTACK, Mathcad Prime 3.0.

7. Брэнд и сообщество ХТФ В постиндустриальном обществе потребления концепция Brand.Name имеет

особый вес, с 2000 года принадлежащие факультету имена и технологии были инвентаризированы и поставлены на учёт с постоянным сетевым аудитом соответствия нормам регламента их применения. Концепты iXTF, SCON, .SOL, OPTIMUS, А-Grad ECO|Cloud ЭкоDизайн и пр. получили зарегистрированные имена и домены. Имена и концепты были оптимизированы под поисковые технологии глобальных систем, что позволило вывести факультетские ресурсы в топ поисковых запросов. Постоянное пересечение основных терминов ХТФ в рекламных изданиях, интернет ресурсах, конференциях и прочих мероприятиях позволило закрепить указанные термины в постоянном обороте за Химико-технологическим факультетом Одесского национального политехнического университета. Важной концепцией обучения стало развитие факультетской культуры имён и символики в студенческих работах. Особой ролью факультетской культуры является развитие сообщества ХТФ, ориентированного на общение, создание общих проектов, поддержку интересов студентов и сотрудников, укрепления рейтинга факультета.

Литература 1. Оборський, Г. О. Стандартизація і сертифікація процесів управління якістю освіти у вищому навчальному закладі [Текст] / Г. О. Оборський, В. Д. Гогунський, О. С. Савельєва // Тр. Одес. политехн. ун-та. – Вып. 1(35). – 2011. – С. 251 – 255. 275

КОМП'ЮТЕРНО - ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ В БАГАТОРІВНЕВІЙ ВИЩІЙ ОСВІТІ 2. Белощицкий, А. А. Управление проблемами в методологии проектно-векторного управления образовательными середами [Текст] / А. А. Белощицкий // Управління розвитком складних систем. - 2012. - 9. – С. 104 – 107. 3. Яковенко, В. Д Комп’ютерна реалізація системи автоматизованого управління навчальним процесом [Текст] / В. Д. Яковенко, В. Д. Гогунський, Г. Ф. Сафонова // Моделир. в прикладных научных исследованиях : Матер. ХVІ семинара. — Одеса : ОНПУ, 2008. – C. 27 – 30. 4. Колесникова, Е. В. Управление знаниями в ІТ-проектах [Текст] / Е. В. Колесникова, А. А. Негри // Вост.-Европ. журнал передовых технологий. – 2013. – 1/10 (61). – С. 213 – 215. 5. Полищук, Д. Ф. Компактное, доступное и качественное образование. – Изд-во НИЦ "Регулярная и хаотическая динамика", 2013. - 332 c. УДК 504:378

ВПРОВАДЖЕННЯ ВИБІРКОВИХ ЗАГАЛЬНОУНІВЕРСИТЕТСЬКИХ МАГІСТЕРСЬКИХ НАВЧАЛЬНИХ ДИСЦИПЛІН З ПРОБЛЕМ СТАЛОГО РОЗВИТКУ

Бойко Т.В., Джигирей І.М., Бендюг В.І., Комариста Б.М., Ткачук А.І., Складанний Д.М.

ВНЕДРЕНИЕ ВЫБОРОЧНЫХ ОБЩЕУНИВЕРСИТЕТСКИХ МАГИСТЕРСКИХ УЧЕБНЫХ ДИСЦИПЛИН ПО ПРОБЛЕМАМ УСТОЙЧИВОГО РАЗВИТИЯ

Бойко Т.В., Джигирей И.Н., Бендюг В.И., Комаристая Б.Н., Ткачук А.И., Складанный Д.Н.

AN IMPLEMENTATION OF OPTIONAL UNIVERSITY-WIDE MASTER’S ACADEMIC DISCIPLINES ON SUSTAINABLE DEVELOPMENT PROBLEMS

Boyko T., Dzhygyrey I., Bendyug V., Komarysta B., Tkachuk A., Skladannyy D.

Національний технічний університет України «КПІ», Київ, Україна [email protected]

Висвітлено основні характеристики нових вибіркових начальних дисциплін з проблем сталого розвитку в програмах підготовки магістрів НТУУ «КПІ». Запропоновані курси формують компетентності магістрантів у сфері сталого розвитку та забезпечують орієнтованість їхньої науково-практичної діяльності в напрямку підтримування зеленого зростання держави.

Ключові слова: дисципліна, знання, інженерія, інклюзивність, інновації, компетентності, підготовка магістрів, сталий розвиток, технологія, уміння

Освещены основные характеристики новых выборочных учебных дисциплин по проблемам устойчивого развития в программах подготовки магистров НТУУ «КПИ». Предложенные курсы формируют компетентности магистрантов в сфере устойчивого развития и обеспечивают ориентированность их научно-практической деятельности в направлении поддержки зеленого роста государства.

Ключевые слова: дисциплина, знания, инженерия, инклюзивность, инновации, компетентности, подготовка магистров, устойчивое развитие, технология, умения

276


КОМП'ЮТЕРНО - ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ В БАГАТОРІВНЕВІЙ ВИЩІЙ ОСВІТІ The paper highlights the main characteristics of the new optional disciplines on sustainable

development in the masters' programs of NTUU «KPI». The proposed courses form competences of masters in the field of sustainable development and provide a focus of their scientific and practical activities in the direction of supporting of green growth of the state.

Keywords: competences, discipline, engineering, inclusion, innovation, knowledge, skills, sustainable development, training of masters, technology

Одним з підсумків Конференції ООН зі сталого розвитку «Ріо+20» (2012 рік) стало підтвердження рекомендацій державам-членам сприяти просвітництву молоді з питань сталого розвитку, намірів сприяти освіті задля сталого розвитку і включати проблематику сталого розвитку в освітні програми. Під час Конференції представник України, серед іншого, наголосив на доцільності «Запровадження процесу екологізації освіти у всіх навчальних закладах з метою підготовки фахівців для сталого розвитку, підвищення рівня екологічної освіти населення». У підсумковому документі цього заходу «Майбутнє, якого ми прагнемо» [1] підкреслено необхідність підтримки вищих навчальних закладів щодо розробок, зокрема освітніх, для заповнення нестачі фахівців, необхідних для вирішення національних завдань в галузі сталого розвитку. У 2015 році на Саміті ООН зі сталого розвитку держави-члени взяли на себе зобов’язання з виконання цілей сталого розвитку до 2030 року. Серед задач у рамках цілі з покращення якості освіти є забезпечення усіх, хто навчається, знаннями та вміннями задля сприяння сталому розвитку [2]. Необхідно зазначити, що вже сьогодні реалізування STEM-освіти задля сталого розвитку охоплює усі рівні та компоненти навчального процесу в НТУУ «КПІ», від студента до викладача-науковця, від читання дисциплін під кутом зору сталості до випуску висококваліфікованих професіоналів, спроможних реалізувати принципи, механізми та підходи сталого розвитку.

Програма «Сталий розвиток» − це одна з комплексних програм Національного технічного університету «Київський політехнічний інститут» (НТУУ «КПІ»), які проводяться за науковим, освітнім, інформаційним та міжнародним напрямками. Цей проект реалізування освіти задля сталого розвитку охоплює різнорівневі освітні напрями – це підготування магістрів за спеціалізаціями у сфері сталого розвитку, викладання дисципліни з проблем сталого розвитку для магістрантів університету всіх напрямків підготовки, введення елементів сталого розвитку в університетські навчальні програми, а також викладання дисциплін під кутом зору сталості. Авторський колектив кафедри кібернетики хіміко-технологічних процесів є співрозробником загальноуніверситетського курсу «Основи сталого розвитку суспільства», викладаваного магістрантам університету обсягом два кредити ЄКТС [3]. Ця дисципліна спонукає студента до знайомлення з витоками концепції сталого розвитку та застосовування його принципів в професійній і соціальній діяльності, виявляння та використовування резервів підвищення еколого-соціальної сталості об’єктів, процесів і систем на основі розуміння взаємозв’язків і взаємовпливів компонентів складної системи Людина – Природа.

Впровадження положень нового Закону України «Про вищу освіту» [4] у розрізі прав осіб, які навчаються у вищих навчальних закладах, передбачає вибір навчальних дисциплін у межах, передбачених відповідною освітньою програмою та робочим навчальним планом, в обсязі, що становить не менш як 25 відсотків загальної кількості кредитів ЄКТС. З цією метою на основі вищезгаданого загальноуніверситетського курсу «Основи сталого розвитку суспільства» сформовано три навчальні дисципліни обсягом два кредити ЄКТС кожна для різних цільових 277

КОМП'ЮТЕРНО - ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ В БАГАТОРІВНЕВІЙ ВИЩІЙ ОСВІТІ аудиторій:

1. Дисципліну «Сталий інноваційний розвиток» орієнтовано на магістрантів STEM спеціальностей. Цей курс ймовірно зацікавить майбутніх спеціалістів з інформаційних технологій, електроніки та телекомунікацій, автоматизації та приладобудування, математики та статистики тощо.

2. Дисципліну «Основи інженерії та технології сталого розвитку» теж орієнтовано на магістрантів STEM-напряму, проте переважно на студентів спеціальностей таких галузей знань як хімічна та біоінженерія, виробництво та технології, природничі науки та інших.

3. Дисципліну «Інклюзивне зелене зростання» орієнтовано на магістрантів – майбутніх журналістів, менеджерів, економістів, юристів, соціологів та інших фахівців нетехнічного профілю.

Дисципліна «Сталий інноваційний розвиток» охоплює такі питання як − проблеми сталого розвитку (глобальні загрози, роль науки, технологій та

інновацій у реалізації цілей сталого розвитку, соціальна та економічна безпека, проблеми інформаційного суспільства);

− кількісне оцінювання і прогнозування сталості розвитку суспільства (аналіз стану і тенденцій суспільного розвитку у кількісних показниках, а саме метрики і показники суспільного розвитку, моделювальні системи, методи та підходи прогнозування і передбачення для сталого розвитку, зокрема Форсайт-дослідження розвитку суспільства в Україні);

− ресурсно-технологічні аспекти низькокарбонового зростання (енергоощадні технології та інфраструктурні рішення, зелене зростання у контексті нової промислової революції, відновлювана енергетика, сталий енергоменеджмент та енергоефективність);

− сталий інноваційний розвиток у контексті глобалізації (інноваційний імператив сталого розвитку глобалізованого суспільства, роль ІКТ у сталому розвитку суспільства та «розумні» застосування, еко-розвиток урбанізованих територій, зелені технології, продукти і послуги).

Дисципліну «Основи інженерії та технології сталого розвитку» сформовано з таких розділів

− проблеми сталого розвитку (моделі розвитку суспільства, стан і проблеми світу на шляху сталого розвитку, роль інженерної науки й практики в сталому розвитку суспільства, основні поняття зеленої інженерії та сталої технології);

− основи промислової екології (багатооборотна економіка, ресурсоефективне і чистіше виробництво, ресурсозбереження та еко-інноваці, замикання виробничих потоків і стале керування відходами, принципи та інструментарій промислової екології, промисловий симбіоз);

− керування довкіллям, ризиками та екологічними аспектами продукційно-виробничої системи (техногенна безпека, ризик-менеджмент на виробництві, екологічний менеджмент у міжнародних і національних стандартах, енергоменеджмент на виробництві);

− прикладні аспекти сталого виробництва (зелені технології та інженерні рішення, практики детоксикування і декарбонізування у промисловості).

Дисципліна «Інклюзивне зелене зростання» охоплює такі питання як − зелене зростання у документах, подіях та рішеннях світового

співтовариства (основні принципи і поняття зеленого зростання, ключові події та

278

КОМП'ЮТЕРНО - ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ В БАГАТОРІВНЕВІЙ ВИЩІЙ ОСВІТІ документи зі сталого розвитку, роль світових інституцій у впроваджуванні сталого розвитку, вимірювання інклюзивного зеленого зростання);

− глобальні проблеми сталого розвитку (глобальні ризики і загрози, екологічні та економічні аспекти неперевищення планетарних меж у глобальному і національному контексті, проблеми бідності, нерівності та соціального відторгнення, проблеми сталого розвитку України);

− зелена економіка (природний капіталізм, економіка невідновлюваних ресурсів та біоекономіка, основи багатооборотної економіки, ринкові механізми зеленого зростання, екологічне промислове зростання, міжнародні стандарти для сталого споживання і виробництва, екологічний менеджмент і соціальна відповідальність бізнесу, зелена промисловість , еко-інновації, сталі бізнес-моделі та зелена зайнятість).

Дисципліни з проблем сталого розвитку містять результати наробок науковців НТУУ «КПІ», отриманих у ході реалізування комплексних програм університету. Викладання цих дисциплін у контексті професійно-орієнтованого навчання вимагатиме від викладачів постійного оновлення й вдосконалення матеріалів курсу, використання активних форм навчання, зокрема методу конкретних ситуацій (кейсів), дискусії та інших інтерактивних підходів, з метою мотивування студентів, оволодіння ними новими актуальними знаннями й навичками. Цьому сприятиме структура навчальних дисциплін, 50 відсотків аудиторного часу яких відведено на семінарські заняття. Усі три навчальні курси призначено сформувати здатність пропонувати концепції, моделі, винаходити й апробувати способи й інструменти професійної діяльності з використанням природничих, соціально-гуманітарних та економічних наук (інструментальна компетентність) та здатність впроваджувати принципи сталого розвитку суспільства в організаційній, управлінській, науковій та виробничій діяльності (професійна компетентність).

STEM-освіта є рушієм переходу розвитку держави на засади зеленого зростання. Упровадження вибіркових дисциплін з питань сталого розвиту в програми підготовки магістрів сприятиме формуванню якісного нового підходу до вирішення дослідницьких завдань у рамках підготування магістерських дисертацій. Спираючись на отримані знання, набуті навички й вміння у сфері еко-орієнтованих інноваційних технологій, ресурсоефективного та екологічно безпечного виробництва фахівці з чітким баченням цілей і перспектив сталого розвитку уможливлять стимулювання зеленого зростання знизу вгору.

Література 1. Rio+20 Outcomes Document. The Future We Want [Electron. resource]. – Access link:

http://www.un.org/disabilities/documents/rio20_outcome_document_complete.pdf 2. Sustainable Development Goals. Goal 4 [Electron. resource] / UN, 2015. – Access

link: https://sustainabledevelopment.un.org/sdg4 3. Бойко, Т.В. Досвід викладання дисциплін зі сталого розвитку у вищій школі,

дистанційному навчанні та підвищенні кваліфікації викладачів [Текст] / Т.В. Бойко, І.М. Джигирей // Матеріали II Міжнародної науково-практичної конференції “Екологічна безпека як основа сталого розвитку суспільства. Європейський досвід і перспективи”. – Львів: ЛДУ БЖД, 2015. – С. 327-329.

4. Про вищу освіту [Електронний ресурс]: закон України, офіц.текст: за станом на 13 березня 2016 р. – Режим доступу: http://zakon3.rada.gov.ua/laws/ show/1556-18. 279

КОМП'ЮТЕРНО - ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ В БАГАТОРІВНЕВІЙ ВИЩІЙ ОСВІТІ УДК 620.193 ОЦЕНКА РЕАКЦИОННОЙ СПОСОБНОСТИ СОЕДИНЕНИЙ НА ОСНОВАНИИ РАСЧЕТОВ ПОЛУЧЕННЫХ РАЗНЫМИ ПОЛУЭМПИРИЧЕСКИМИ МЕТОДАМИ ОПТИМИЗАЦИИ И МОДЕЛИРОВАНИЯ МОЛЕКУЛ Денисюк М.Ю.1, Воробьева В.И.2, Чигиринец Е.Э.2, Безносик Ю.А.1, Трус И.Н.2

ОЦІНКА РЕАКЦІЙНОЇ ЗДАТНОСТІ СПОЛУК НА ОСНОВІ РОЗРАХУНКІВ ОТРИМАНИХ РІЗНИМИ НАПІВЕМПІРИЧНИМИ МЕТОДАМИ ОПТИМИЗАЦИИ І МОДЕЛЮВАННЯ МОЛЕКУЛ Денисюк М.Ю.1, Воробйова В.І.2, Чигиринець О.Е.2, Безносик Ю.О.1, Трус І.М.2

EVALUATION REACTIVITY OF BASED ON CALCULATIONS USING DIFFERENT FLOOR EMPIRICAL METHODS OF OPTIMIZATION AND MODELING OF MOLECULES Denisyuk M.1, Vorobyova V.2, Chygyrynets’ O.2, Beznosyk Yu.1, Trus I.2

1Кафедра кібернетики хіміко-технологічних процесів [email protected] 2Кафедра фізичної хімії [email protected] Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут»

Проведена прогнозная оценка реакционной способности ряда органических соединений на основании расчетов полученных разными полуэмпирическими методами оптимизации и моделирования молекул.

Ключевые слова: Квантово-химические параметры, модельне исследования, линол, линалоол, гуанозин

Проведена прогнозна оцінка реакційної здатності ряду органічних сполук на підставі розрахунків отриманих різними напівемпіричні методами оптимізації та моделювання молекул.

Ключовы слова: Квантово-хімічні параметри, модельні дослідження

The results of quantum chemical calculations of inhibitors were subjected to correlation analysis. A composite index of some of the key quantum chemical parameters was constructed in order to characterize the inhibition performance of the tested molecules.

Keywords: Quantum chemical parameters, Modelling studies

Одним из распространённых видов коррозионного разрушения металлов является атмосферная коррозия. Широкое применение для борьбы с атмосферной коррозией находят летучие ингибиторы [1,2]. В соответствии со взглядами, разделяемыми в настоящее время большинством исследователей, закономерности

280



КОМП'ЮТЕРНО - ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ В БАГАТОРІВНЕВІЙ ВИЩІЙ ОСВІТІ адсорбции ингибиторов на металлах, их влияние на кинетику частных электродных реакций и коррозионный процесс в целом, определяющие эффективность вещества, зависят от многих факторов, наиболее существенным из которых является электронное строение адсорбата. В большинстве случаев первой стадией защиты ингибитором металла является его адсорбция на поверхности этого металла. Общепризнано[3-4], что образование связи «ингибитор – метал» происходит за счет перераспределения электронов занятой и свободной орбиталей металла и вещества. При этом защитная эффективность органических соединений можно оценить по электронным характеристикам исследуемых структур (верхней занятой (ВЗМО) и нижней вакантной молекулярной орбитали (НВМО), атомных зарядов, электронных плотностей) полученных на основании квантово-химических расчетов и получивших названия индексов реакционной способности [4]. Значения энергии ВЗМО (Е(ВЗМО)) часто связывают со способностью молекулы отдавать электрон (т. е выступать в качестве донора электронов), в то время как Е(НСМО) указывает на способность молекулы принимать электрон. Поскольку взаимодействие происходит по донорно-акцепторному механизму, высокие значения E(ВЗМО) указывают на повышенную склонность молекулы ингибитора к переносу электронов с негативно заряженных центров на вакантные d – орбитали металла (в нашем случае Fe). Поэтому более высокое значение энергии ВЗМО молекулы ингибитора свидетельствует о его повышенной адсорбционной способности (за счет влияния на процесс переноса заряда через адсорбированный слой) и как следствие более высокой ингибирующей эффективности.

Поэтому, по мнению многих исследователей, адсорбционную способность ингибитора можно прогнозировать, исходя из оценки реакционной способности органических молекул, полученной в результате квантово-химических расчетов электронной и энергетической характеристики системы а также моделировании адсорбционной способности на поверхности металла.. Квантово-химические методы расчетов в органической химии способствует разработке теоретических предпосылок подбора и целенаправленного синтеза эффективных ингибиторов коррозии. Используя вычислительные методы квантовой химии, можно получить информацию на уровне электронного строения молекул. HyperChem – комплексный программный продукт, предназначенный для задач квантово-механического моделирования атомных структур. Он включает в себя программы, реализующие методы молекулярной механики, квантовой химии и молекулярной динамики. Силовые поля, которые могут использоваться в HyperChem – это ММ+ (на базе ММ2), Amber, OPLS и BIO+ (на базе CHARMM). Реализованы полуэмпирические методы оптимизации и моделирования молекул: расширенный метод Хюккеля, CNDO, INDO, MINDO/3, MNDO, AM1, PM3, ZINDO/1, ZINDO/S.

Расчетные параметры молекул могут меняться в широком диапазоне в зависимости от используемого полуэмпирического метода моделирования и иметь разную корреляционную зависимость от экспериментальных данных.

Поэтому целью настоящей работы является прогнозная оценка реакционной способности ряда органических соединений на основании расчетов полученных разными полуэмпирическими методами оптимизации и моделирования молекул, анализа их структурных и электронных характеристик.

Моделирование проводили используя разные полуэмпирические методы расчета электронной структуры системы атомов. Используя полуэмпирические методы расчета, и неэмпирический метод Хартри-Фока. Полуэмпирические методы 281

КОМП'ЮТЕРНО - ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ В БАГАТОРІВНЕВІЙ ВИЩІЙ ОСВІТІ решают уравнение Шредингера для атомов и молекул с использованием определенных приближений и упрощений. Все методы этой группы характеризуются тем, что: расчет ведется только для валентных электронов; пренебрегается значениями интегралов определенных взаимодействий; используются стандартные неоптимизированные базисные функции электронных орбиталей и используются некоторые параметры, полученные в эксперименте. Для моделирования использовали следующие методы: Расширенный метод Хюккеля (Extended Huckel) (РМХ) предназначен для вычислений молекулярных орбиталей и не позволяет оптимизировать геометрию и проводить молекулярно-динамические расчеты. В нем используется приближение невзаимодействующих электронов. В нем не используется приближение самосогласованного поля (SCF). Метод CNDO (Complete Neglect of Differential Overlap, полное пренебрежение дифференциальным перекрыванием) является простейшим методом SCF. Он используется для расчетов основного состояния электронных характеристик систем с открытой и закрытой оболочками, оптимизации геометрии и полной энергии. Метод INDO (Intermediate Neglect of Differential Overlap, частичное пренебрежение дифференциальным перекрыванием) улучшает метод CNDO за счет учета расталкивания электронов на одном атомном центре. Позволяет проводить расчет основного состояния систем с открытой и закрытой оболочками, оптимизации геометрии и полной энергии. Это – SCF метод. Метод MINDO3 (Modified INDO, версии 3, улучшенный метод INDO) является дальнейшим развитием и расширением метода INDO. Для многих взаимодействий в нем используются эмпирические параметры вместо соответствующих вычислений. Этот метод позволяет получать хорошие результаты для больших углеродо-водородных систем при расчетах основного состояния систем с открытой и закрытой оболочками, оптимизации геометрии и полной энергии. Это метод самосогласованного поля SCF. Метод MNDO является дальнейшим развитием метода MINDO3, в котором исправлен ряд ошибок последнего. Позволяет проводить качественные расчеты электронной и атомной структур органических систем, содержащих атомы 1-й и 2-й главных подгрупп (но не атомов переходных элементов). Этот метод позволяет получать хорошие результаты для больших систем при расчетах электронных характеристик и теплоты образования. Так же, как и MINDO3, это метод SCF. Метод AM1 является улучшением метода MNDO. Один из наиболее точных методов. Используется для систем, содержащих элементы из главных подгрупп 1 и 2 групп периодической системы. Возможно, этот метод позволяет получать более качественные результаты, по сравнению с методом MNDO, для молекул, содержащих как азот, так и кислород. Вычисляет электронную структуру, оптимизирует геометрию, рассчитывает полную энергию и теплоты образования. Это метод SCF. Метод PM3 является версией метода AM1 и отличается от AM1 только величинами параметров. Параметры для PM3 были получены сравнением большого числа и вида экспериментов с результатами расчетов. Как правило, нековалентные взаимодействия в методе PM3 являются менее расталкивающими, нежели чем в AM1. PM3 первоначально предназначался для расчета органических молекул, но потом он был параметризован и для ряда других групп элементов, в частности – и для переходных металлов. Этот метод SCF позволяет наиболее точно воспроизвести межмолекулярные потенциалы. Метод ZINDO/1 является вариантом метода INDO, адаптированного для проведения расчетов систем, включающих атомы переходных элементов. Эквивалентен последней версии метода INDO/1, который отличается от оригинала использованием постоянных орбитальных экспонент. ZINDO/1 позволяет 282

КОМП'ЮТЕРНО - ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ В БАГАТОРІВНЕВІЙ ВИЩІЙ ОСВІТІ вычислять энергетику и геометрию систем, содержащих переходные металлы. Метод ZINDO/S является версией метода INDO, параметризованного для воспроизведения УФ и видимых оптических переходов при расчетах конфигурационного взаимодействия (CI) с одночастичными возбуждениями. Метод полезен для прогнозирования УФ и видимых спектров, но не пригоден для оптимизации геометрии или молекулярной динамики.

Моделирование молекул и изменение энергетических параметров проводили для следующих соединений: нерола и линалоола. Результаты представлены в таблице 1.

Рассчитаны энергетические уровни нижней вакантной и верхней занятой молекулярных орбиталей (НВМО и ВЗМО) исследуемых молекул, потенциалы ионизации, величина энергетического зазора (Δɛ = E (ВЗМО) – E (НСМО)).

Таблица 1. Энергетические параметры молекул на основе квантово-химических расчетов при

использовании

Известно, что низкие значения этой энергии молекулы свидетельствуют об

уменьшении электронной стабильности и повышении реакционной способности и

Молекула Полуэмпирические методы расчета EВЗМО (eV) EНВМО (eV) Δɛ (В-Н) (eV) Дипольный

момент

Нерол

РМХ -9,694 0,515 10,209 1,26 CNDO -9,467 0,011 9,478 1,06

MINDO3 -9,235 0,215 9,450 1,23 MNDO -9,078 0,310 9,388 1,21 AM1 -8,781 0,231 9,012 1,16 PM3 -9,456 0,671 10,127 0,96

ZINDO/1 -9,323 0,659 9,982 1,01 ZINDO/S -9,432 0,213 9,645 1,09

Линалоол

РМХ -8,227 -0,283 7,944 4,35 CNDO -8,120 -0,280 7,840 4,35

MINDO3 -7,009 -0,273 6,736 4,35 MNDO -7,406 -0,234 7,172 4,35 AM1 -8,176 -0,174 8,002 4,35 PM3 -8,098 -0,187 7,911 4,35

ZINDO/1 -8,386 -0,289 8,097 4,35 ZINDO/S -8,459 -0,280 8,179 3,99

Гуанозин

РМХ -9,620 0,461 10,08 2,56 CNDO -9,009 0,569 9,578 2,43

MINDO3 -9,107 0,674 9,781 2,02 MNDO -9,З43 0,676 9,512 2,99 AM1 -9,534 0,341 9,875 2,67 PM3 -10,762 0,465 11,227 2,54

ZINDO/1 -11,673 0,543 12,216 2,67 ZINDO/S -10,56 0,421 10,981 2,89

283

КОМП'ЮТЕРНО - ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ В БАГАТОРІВНЕВІЙ ВИЩІЙ ОСВІТІ ингибирующую эффективности, поскольку энергия для удаления электрона из последней занятой молекулярной орбитали будет низкой.

Полученные данные свидетельствуют, что при моделировании в зависимости от выбранного метода наблюдается изменение расчетных значений энергетических параметров молекул.

а б в Рис. 1. Зависимость изменения значения величины энергетического зазора от величины

ВЗМО для молекулы лимонна(а), гуанозина(б), нерола (в)

Так, от величин энергий нижней вакантной и верхней занятой молекулярных орбиталей существенно меняется величина энергетического зазора, которая является расчетной характеристикой для прогнозирования адсорбционной, а как следствие и ингибирующей эффективности ингибитора.

Литература 1. Gao G. Electrochemical and DFT studies of β-amino-alcohols as corrosion inhibitors for brass / G. Gao, L. Chenghao // Electrochimica Acta. – 2007. – Vol. 52. – Р. 4554-4559. 2. El-Etre A.Y. Khillah extract as inhibitor for acid corrosion of SX 316 steel / A.Y. El-Etre // Applied Surface Science. – 2006. – Vol. 252, 24. – Р. 8521-8525. 3. Hammouti B. Limonene as green inhibitor for steel corrosion in hydrochloric acid solutions / B. Hammouti // Acta physico-chimica sinica. – 2009. – Vol. 25, 7. – Р. 1254-1258. 4. Boumhara K. Use of artemisia mesatlantica essential oil as green corrosion inhibitor for mild steel in 1 m hydrochloric acid solution / K Boumhara, F. Bentiss, M. Tabyaoui // Int. J. Electrochem. Sci. – 2014. – Vol. 25, 7. – Р. 1254-1258. 5. Emeka E.O. Evaluation of the inhibitive effect of some plant extracts on the acid corrosion of mild steel / E.O. Emeka // Corrosion Science. – 2008. 9. – Р. 1187-1206.

284

Комп’ютерне моделювання в хімії, технологіях і системах сталого розвитку

Список учасників Список участников List of Participants Абрамова Алла Олександрівна кандидат технічних наук, доцент кафедри кібернетики хіміко-технологічних процесів Національного технічного університету України «КПІ» Е-mail: [email protected] Аль Хамадані М.Д. аспірант Інститут хімічних технологій Східноукраїнського національного університету ім. В.Даля м. Рубіжне Астаф’єв Микола Анатолійович аспірант Донецького національного технічного університету м. Красноармійськ (Донецька область) Е-mail: [email protected] Атаманюк Володимир Михайлович доктор технічних наук, професор, завідувач кафедрою хімічної інженерії Національного університету «Львівська політехніка» м.Львів Е-mail: [email protected] Безносик Юрій Олександрович кандидат технічних наук, доцент кафедри кібернетики хіміко- технологічних процесів хіміко-технологічного факультету Національного технічного університету України «КПІ» Е-mail: [email protected] Бендюг Владислав Іванович кандидат технічних наук, доцент кафедри кібернетики хіміко- технологічних процесів Національного технічного університету України «КПІ» Е-mail: [email protected] Бережна Ольга Русланівна кандидат технічних наук, доцент кафедри металургії кольорових металів Запорізької державної інженерної академії Е-mail: [email protected]

Білогур Ірина Сергіївна кандидит технічних наук, науковий співробітник кафедри хімічних технологій неорганічних речовин, каталізу та екології Національного технічного університету «Харківський політехнічний інститут» Близнюк Ольга Миколаївна доктор технічних наук, професор кафедри фізичної хімії Національного технічного університету "Харківський політехнічний інститут", Е-mail: [email protected]; Бойко Тетяна Владиславівна кандидат технічних наук, доцент, в.о. завідувача кафедри кібернетики хіміко-технологічних процесів хіміко-технологічного факультету Національного технічного університету України «КПІ» Е-mail: [email protected] Бокоч М.М. Студент кафедри комп'ютерних наук Сумського державного університету Бондаренко Олена Сергіївна кандидат технічних наук, доцент кафедри кібернетики хіміко- технологічних процесів хіміко-технологічного факультету Національного технічного університету України «КПІ» Бондаренко Сергій Григорович кандидат технічних наук, доцент кафедри кібернетики хіміко- технологічних процесів хіміко-технологічного факультету Національного технічного університету України «КПІ» Е-mail: [email protected] Бондарчук В.О. Рівненський технічний коледж національного університету водного господарства та природо користування

285









Комп’ютерне моделювання в хімії, технологіях і системах сталого розвитку Борщ А.А. старший викладач кафедри органічних і фармацевтичних технологій хіміко-технологічного факультету Одеського Національного політехнічного університету України Е-mail: [email protected] Бохенек Р. (Bochenek Roman) Жешувський технологічний університет імені І.Лукашевича хімічний факультет кафедра хімічної інженерії Rzeszów University of Technology Department of Chemical and Process Engineering, Poland Е-mail: [email protected] Бугаєва Людмила Миколаївна кандидат технічних наук, доцент кафедри кібернетики хіміко- технологічних процесів хіміко-технологічного факультету Національного технічного університету України «КПІ» Е-mail: [email protected] Вавулін Петро Андрійович аспірант кафедри кібернетики хіміко-технологічних процесів хіміко-технологічного факультету Національного технічного університету України «КПІ» E-mail: [email protected] Васютинська К.А. кандидат хімічних наук, доцент кафедри технології неорганічних речовин і екології хіміко-технологічного факультету Одеського національного політехнічного університету України Е-mail: [email protected] Вашкевич Олена Юріївна кандидат хімічних наук, доцент кафедри аналітичної хімії та хімічної технології харчових добавок і косметичних засобів ДВНЗ “Український державний хіміко-технологічний університет” м. Дніпропетровськ

Ващук Оксана Олександрівна магістр кафедри кафедри технології неорганічних речовин та загальної хімічної технології хіміко-технологічного факультету Національного технічного університету України «КПІ» Вецнер Юлана Ігорівна аспірант кафедри хімічних технологій неорганічних речовин, каталізу та екології Національного технічного університету «Харківський політехнічний інститут»

Виноградов Евген Вікторович Магістр кафедри кібернетики хіміко- технологічних процесів хіміко-технологічного факультету Національного технічний університету України «КПІ»

Воробйова Вікторія Іванівна кандидат технічних наук, доцент кафедри фізичноїьхімії хіміко-технологічного факультету Національного технічного університету України «КПІ» Е-mail: [email protected]

Гаврилів Роман Іванович кандидат технічних наук, доцент кафедра хімічної інженерії Національного університету «Львівська політехніка» E-mail: [email protected]

Гнатів З.Я. кафедра хімічної інженерії Національного університету «Львівська політехніка» м. Львів

Гумницький Ярослав Михайлович доктор технічних наук, професор, професор кафедри екології та охорони навколишнього середовища Національного університету «Львівська політехніка» E-mail: [email protected]

Данилюк О.М. кафедра хімічної інженерії Національного університету «Львівська політехніка» м. Львів

286









Денисюк Марія Юріївна Магістр кафедри кібернетики хіміко- технологічних процесів хіміко-технологічного факультету Національного технічний університету України «КПІ» E-mail: [email protected]

Джигирей Ірина Миколаївна кандидат технічних наук, доцент кафедри кібернетики хіміко- технологічних процесів хіміко-технологічного факультету Національного технічного університету України «КПІ» E-mail: [email protected]

Дзязько Юлія Сергіївна доктор хімічних наук, старший науковий співробітник Відділ сорбційних та мембранних матеріалів і процесів Інститут загальної та неорганічної хімії ім. В.І. Вернадського НАН України, Київ E-mail: [email protected]

Длубовський Руслан Михайлович кафедра аналітичної хімії Одеський національний університет імені І.І. Мечникова

Дмитрієва Ольга Анатолівна доктор технічних наук, професор, завідувач кафедри прикладної математики та інформатики Донецького національного технічного університету м. Красноармійськ (Донецька область) E-mail: [email protected]

Дрибас Владислав Вікторович аспірант кафедри кібернетики хіміко-технологічних процесів хіміко-технологічного факультету Національного технічного університету України «КПІ» E-mail: [email protected] Дубенко А.В. кафедра аналітичної хімії та хімічної технології харчових добавок і косметичних засобів ДВНЗ “Український державний хіміко-технологічний університет” м. Дніпропетровськ

Жданюк І.В. магістр кафедри технології неорганічних речовин і екології, Хіміко-технологічного факультету Одеського національного політехнічного університету України E-mail: [email protected]

Журавчак Руслан Євгенович магістр кафедри інженерної екології Інституту енергозбереження та енергоменеджменту Національного технічного університету України «КПІ» E-mail:[email protected]

Запорожець Юлія Анатоліївна асистент кафедри кібернетики хіміко- технологічних процесів Національного технічний університету України «КПІ» E-mail: [email protected]

Захаров Роман Ігорович кандидат технічних наук, асистент ДВНЗ “Українського державного хіміко-технологічного університету” м. Дніпропетровськ E-mail: [email protected]

Іванов Віктор Ілліч старший науковий співробітник кафедри металургії чорних металів Запорізької державної інженерної академії E-mail: [email protected]

Ілляшенко Катерина Андріївна бакалавр кафедри кібернетики хіміко-технологічних процесів Національного технічного університету України «КПІ» E-mail: [email protected]

Калашников Ю.В. кафедра аналітичної хімії та хімічної технології харчових добавок і косметичних засобів ДВНЗ “Український державний хіміко-технологічний університет” м. Дніпропетровськ

Камко В.А. Рівненський технічний коледж національного університету водного господарства та природокористування

287












Карпенко Оксана Серіївна провідний інженер Інституту хімії поверхні ім. О.О. Чуйка НАН України E-mail: [email protected]

Кафаров Вячеслав Вікторович (Kafarov Viatcheslav V.) Professor, Directof of Center for Sustanible Development in Industry and Energy, Industrial University of Santander, Bucaramanga, Colombia E-mail: [email protected]

Квітка Олександр Олександрович кандидат хімічних наук, доцент кафедри кібернетики хіміко-технологічних процесів Національного технічного університету України «КПІ» E-mail: [email protected] Клещев Микола Федосович доктор технічних наук, професор кафедри біотехнології, біофізики та аналітичної хімії Національного технічного університету "Харківський політехнічний інститут" E-mail: [email protected]

Комариста Богдана Миколаївна кандидат технічних наук, старший викладач кафедри кібернетики хіміко- технологічних процесів Національного технічного університету України «КПІ» E-mail: [email protected]

Кондратов Сергій Олексійович доктор хімічних наук, професор, завідувач кафедри вищої математики та комп’ютерних технологій Інституту хімічних технологій Східноукраїнського національного університету ім. В.Даля м. Рубіжне E-mail: [email protected]

Концевой Андрій Леонідович кандидат технічних наук, доцент кафедри технології неорганічних речовин та загальної хімічної технології Національного технічного університету України «КПІ» E-mail: [email protected]

Котовенко Олена Андріївна кандидат технічних наук, доцент Київського національного університету будівництва і архітектури E-mail: [email protected]

Красильнікова А.О. Інститут хімічних технологій Східноукраїнського національного університету ім. В.Даля м. Рубіжне

Куделко Катерина Олегівна Інститут загальної та неорганічної хімії ім. В.І. Вернадського НАН України, Київ

Кукушкіна Олена Юріївна аспірант кафедри кібернетики хіміко-технологічних процесів E-mail: [email protected]

Кулінченко Георгій Васильович кандидат технічних наук, доцент кафедри комп'ютерних наук Сумського державного університету

Леонтьєв Петро Володимирович аспірант кафедри комп'ютерних наук Сумського державного університету E-mail: [email protected]

Лістратенко Катерина Олександрівна кафедра комп'ютерних наук Сумський державний університет

Лобанов Віктор Васильович доктор хімічних наук, професор, завідувач відділу Інституту хімії поверхні ім. О.О. Чуйка НАН України E-mail: [email protected] Майструк В.В. кафедра хімічної інженерії Национального університету «Львівська політехніка» E-mail: [email protected]

Макаров О.В. старший викладач кафедри технології неорганічних речовин та екології хіміко-технологічного факультету Одеського національного політехнічного університету України E-mail: [email protected]

288














Марченко І.В. Київський національний університет будівництва і архітектури E-mail: [email protected]

Масалітіна Наталія Юріївна старший викладач кафедри біотехнології, біофізики та аналітичної хімії Національного технічного університету "Харківський політехнічний інститут" E-mail: [email protected]

Матківська Ірина Ярославівна кандидат технічних наук, асистент кафедри хімічної інженерії Національного університету «Львівська політехніка», Львів E-mail: [email protected]

Медведєв Ромуальд Броніславович кандидат технічних наук, професор кафедри кібернетики хіміко-технологічних процесів Національного технічного університету України «КПІ» E-mail: [email protected]

Мердух Світлана Леонідівна Асистент кафедри кібернетики хіміко-технологічних процесів Національного технічного університету України «КПІ» E-mail: [email protected]

Мірошниченко Олена Юріївна Київський національний університет будівництва і архітектури E-mail: [email protected] Мірошниченко Юлія Анатоліївна, аспірант кафедри кібернетики хіміко-технологічних процесів Національного технічного університету України «КПІ» E-mail: [email protected]

Міснянкін Д.О. ДВНЗ “Український державний хіміко-технологічний університет” м. Дніпропетровськ

Минько Олексій Володимирович магістр кафедри кібернетики хіміко-технологічних процесів Національного технічного університету України "КПІ" E-mail: [email protected]

Мозок Євген Миколайович аспірант кафедри комп'ютерних наук Сумського державного університету E-mail: [email protected]

Мосейко Юрій Вікторович кандидат технічних наук, доцент кафедри металургії чорних металів Запорізької державної інженерної академії E-mail: [email protected]

Моцна Оксана Юріївна магістр кафедри кібернетики хіміко-технологічних процесів Національного технічного університету України "КПІ" E-mail: [email protected]

Нагурський Олег Антонович доктор технічних наук, професор, завідувач кафедри цивільної безпеки, Національний університет «Львівська політехніка» E-mail: [email protected]

Нестеренко Тетяна Миколаївна кандидат технічних наук, доцент кафедри металургії кольорових металів Запорізької державної інженерної академії E-mail: [email protected]

Ніколенко Микола Васильович доктор хімічних наук, професор, завідувач кафедри аналітичної хімії та хімічної технології харчових добавок і косметичних засобів ДВНЗ “Українського державного хіміко-технологічного університету” м. Дніпропетровськ E-mail: [email protected]

Обушенко Татяна Іванівна кандидат технічних наук, доцент кафедри кафедри технології неорганічних речовин та загальної хімічної технології Національного технічного університету України «КПІ» E-mail: [email protected] Огурцов Олександр Миколайович доктор фіз.-мат. наук, професор, завідувач кафедри біотехнології, біофізики та аналітичної хімії Національного технічного університету "Харківський політехнічний інститут" E-mail: [email protected]

289






https://mail.ukr.net/desktop%23sendmsg/[email protected]






mailto:o_nagurskyy%40ukr.net






Плашихін Сергій Володимирович кандидат технічних наук, старший викладач кафедри кібернетики хіміко-технологічних процесів Національного технічного університету України «КПІ» E-mail: [email protected]

Поплєвськи Гжегож (Poplewski Grzegorz) Жешувський технологічний університет імені І.Лукашевича, хімічний факультет, кафедра хімічної інженерії Rzeszów University of Technology Department of Chemical and Process Engineering, Poland E-mail: [email protected]

Примиська Світлана Олексіївна кандидат технічних наук, старший викладач кафедри кібернетики хіміко-технологічних процесів Національного технічного університету України «КПІ» E-mail: [email protected]

Райко Валентина Федорівна доктор технічних наук, професор, професор кафедри хімічної техніки та промислової екології Харківського Національного технічного Університету «Харківський політехнічний інститут»

Решетіловський Володимир Петрович (Reshetilowski Wladimir) Інститут техничної хімії Дрезденського Технічного університету Institute Technical Chemistry, Technical Dresden University, Germany, Dresden, [email protected]

Руденко Олександра Станіславівна Інститут загальної та неорганічної хімії ім. В.І. Вернадського НАН України, Київ

Савенков Анатолій Сергійович доктор технічних наук, професор кафедри хімічних технологій неорганічних речовин, каталізу та екології Національного технічного університету «Харківський політехнічний інститут» E-mail: [email protected]

Сангінова Ольга Вікторівна кандидат технічних наук, доцент кафедри кібернетики хіміко-технологічних процесів хіміко-технологічного факультету Національного технічного університету України «КПІ» E-mail: [email protected]

Семенюк Микола Віталійович аспірант кафедри кібернетики хіміко-технологічних процесів Національного технічного університету України «КПІ» E-mail: [email protected]

Симак Дмитро Михайлович кандидат технічних наук, асистент кафедри хімічної інженерії Національний університет «Львівська політехніка»

Скачков Віктор Олексійович кандидат технічсних наук, доцент кафедри металургії чорних металів Запорізької державної інженерної академії E-mail: [email protected]

Складанний Денис Миколайович кандидат технічних наук, доцент кафедри кібернетики хіміко-технологічних процесів хіміко-технологічного факультету Національного технічного університету України "КПІ" E-mail: [email protected]

Скорецька Іванна Іванівна магістр кафедри кібернетики хіміко-технологічних процесів хіміко-технологічного факультету Національного технічного університету України «КПІ» E-mail: [email protected]

Скорецький Дмитро Олегович магістр кафедри кібернетики хіміко-технологічних процесів хіміко-технологічного факультету Національного технічного університету України «КПІ» E-mail: [email protected]

290











Степанов Микола Борисович Зав. лабораторією Національного технічного університету України «КПІ» ОКБ «Шторм»

Супруненко Констянтин Сергійович магістр кафедри кібернетики хіміко-технологічних процесів хіміко-технологічного факультету Національний технічний університет України «КПІ»

Теребінська М.І. провідний інженер Інституту хімії поверхні ім. О.О. Чуйка НАН України

Ткач Василій Васильович кандидат технічних наук, доцент, кафедри хімічної технології кераміки та скла хіміко-технологічного факультету Національний технічний університет України «КПІ»

Ткачук Анатолій Іванович кандидат технічних наук, доцент кафедри кібернетики хіміко-технологічних процесів хіміко-технологічного факультету Національного технічного університету України "КПІ"

Ткачук Ольга Іванівна провідний інженер Інституту хімії поверхні ім. О.О. Чуйка НАН України E-mai: [email protected]

Токарська Юлія Володимирівна магістр кафедри кафедри технології неорганічних речовин та загальної хімічної технології хіміко-технологічного факультету Національного технічного університету України «КПІ» Толстопалова Наталія Михайлівна кандидат технічних наук, доцент, в.о. завідувача кафедри кафедри технології неорганічних речовин та загальної хімічної технології хіміко-технологічного факультету Національного технічного університету України «КПІ»

Трус І.М. Кафедра фізичної хімії хіміко-технологічного факультету Національний технічний університет України «КПІ»

Унрод ВолодимиР Ізяславович доктор технічних наук, професор кафедри хімії та хімічної технології неорганічних речовин Черкаського державного технологічного університету

Філяс С.Р. кафедра хімічної інженерії Національного університету «Львівська політехніка» E-mail: [email protected]

Фоглер Ольга Миколаївна кандидат фіз.-мат. наук, доцент кафедри кібернетики хіміко-технологічних процесів хіміко-технологічного факультету Національного технічного університету України "КПІ" E-mail: [email protected]

Хлякіна Т.М Інститут хімічних технологій Східноукраїнського національного університету ім. В.Даля м. Рубіжне

Хома Руслан Євгенійович кандидат хімічних наук, доцент, доцент кафедри аналітичної хімії Одеського національного університету імені І.І. Мечникова E-mail: [email protected]

Цейтлін Мусій Абрамович доктор технічних наук, професор, професор кафедри хімічної техніки та промислової екології Харківського Національного технічного Університету «Харківський політехнічний інститут» E-mail: [email protected]

Чигиринець Олена Едуардівна Доктор хімічних наук, професор, Завідувач кафедри фізичної хімії хіміко-технологічного факультету Національного технічного університету України «КПІ» E-mail: [email protected]

291


https://chdtu.edu.ua/bf/kx

https://chdtu.edu.ua/bf/kx






Шандалюк Олександр Васильович кафедра технології неорганічних речовин та загальної хімічної технології Національного технічного університету України «КПІ»

Шатна Анастасія Володимирівна викладач Рівненського Технічного коледжу національного університету водного господарства та природокористування E-mail: [email protected]

Шахновський Аркадій Маркусович доцент, кандидат технічних наук, доцент кафедри кібернетики хіміко-технологічних процесів хіміко-технологічного факультету Національного технічного університету України "КПІ" E-mail: [email protected]

Яблонський Григорий Семенович (Yablonsky Gregory S.) Доктор хімічних наук, професор Університета Сент-Луіса, США, Parks College, Saint Louis University, Saint Louis, MO 63103, USA [email protected]

292





АВТОРИ

Абрамова А. О. – 226

Аль Хамадані М.Д. – 90

Астаф’єв М.А. – 161

Атаманюк В.М. – 72

Безносик Ю.О. – 110, 119, 131, 178, 246,

262, 280

Бендюг В.І. – 213, 276

Бережна О.Р. – 105

Білогур І.С. – 99

Близнюк О.М. –143

Бойко Т. В. – 40, 187, 219, 226, 246, 258,

262, 276

Бокоч М.М. – 24

Бондаренко О.С. – 258

Бондаренко С.Г. – 50, 198, 246, 262

Бондарчук В.О. – 35

Борщ О.А. – 269

Бохенек Р. – 234

Бугаєва Л.М. – 110, 246

Вавулін П.А. – 40

Васютинська К.А. – 231

Вашкевич О.Ю. – 94

Ващук О.О. – 239

Вецнер Ю.І. – 99

Виноградов Є.В. – 44

Воробйова В.І. – 280

Гаврилів Р.І. – 77

Гнатів З.Я. – 72

Гумницький Я.М. – 183

Данилюк О.М. – 72

Денисюк М.Ю. – 280

Джигирей І.М. – 62, 219, 234, 276

Дзязько Ю.С. – 207

Длубовський Р.М. – 155

Дмитрієва О.А. – 161

Дрибас В.В. – 66

Дубенко А.В. – 94

Жданюк І.В. – 231

Журавчак Р.Є. – 62

ЗапорожецьЮ.А. – 203

Захаров Р.І. – 83

Іванов В.І. – 105

Ілляшенко К.А. – 110

Калашников Ю.В. – 94

Камко В.А. – 35

Карпенко О.С. – 166

Кафаров В.В. – 11

Квітка О. О. – 66, 207, 234, 246

Клещев М.Ф. – 143

Комариста Б.М. – 213, 276

Кондратов С. О. – 90

Концевой А.Л. – 125

Котовенко О.А. – 193

Красильникова А.О. – 90

Куделко К.О. – 207

Кукушкіна О.Ю. – 56

Кулінченко Г.В. – 24, 29

Леонтьєв П. В. – 29

Лістратенко К. О. – 29

Лобанов В.В. – 166, 171

Майструк В.В. – 77

Макаров О.В. – 231, 269

Марченко І.В. – 193

Масалітіна Н.Ю. – 138

Матківська І.Я. – 72

Медведєв Р.Б. – 44, 62

293


Мердух С.Л. – 44

Мірошниченко О.Ю. – 193

Мірошниченко Ю.А. – 119

Міснянкін Д.О. – 83

Минько О.В. – 62

Мозок Є.М. – 24

Мосейко Ю.В. – 105

Моцна О.Ю. – 198

Нагурський О.А. – 183

Нестеренко Т.М. – 105

Ніколенко M.В. – 94

Обушенко Т. І. – 239

Огурцов О.М. – 138, 143

Плашихін С.В. – 187

Поплєвськи Г. – 234

Приміська С. О. – 178

Райко В.Ф. – 19

Решетіловський В. П. – 178

Руденко О.С. – 207

Савенков О.С. – 99, 138

Сангінова О.В. – 44, 198

Семенюк М.В. – 187

Симак Д.М. – 183

Скачков В.О. – 105

Складанний Д.М. – 258, 276

Скорецька І.І. – 131

Скорецький Д.О. – 50

Степанов М.Б. – 198

Супруненко К.С. – 207

Теребінська М.І. – 171

Ткач В.В. – 110

Ткачук А.І. – 276

Ткачук О.І. – 171

Токарська Ю. В. – 239

Толстопалова Н.М. – 239

Трус І.М. – 280

Унрод В.І. – 191

Філяс С.Р. – 77

Фоглер О.М. – 262

Хлякіна Т.М. – 90

Хома Р.Є. – 155

Цейтлін М.А. – 19

Чигиринець О.Е. – 280

Шандалюк О.В. – 125

Шатна А.В. – 35

Шахновський А. М. – 234, 246, 262

Яблонский Г.С. – 12

294

Комп’ютерне моделювання в хімії і технологіях та системах сталого розвитку

АВТОРЫ

Абрамова А. А. – 226

Аль Хамадани М.Д. – 90

Астафьев Н.А. – 161

Атаманюк В.М – 72

Безносик Ю.А. – 110, 119, 131, 178, 246,

262, 280

Белогур И.С. – 99

Бендюг В.И. – 213, 276

Близнюк О.Н. – 143

Бойко Т. В. – 40, 187, 219, 226, 246, 258,

262, 276

Бокоч Н.М. – 24

Бондаренко Е.С. – 258

Бондаренко С.Г. – 50, 198, 246, 262

Бондарчук В.О. – 35

Борщ А.А. – 269

Бохенек Р. – 234

Бугаева Л.Н. – 110, 246

Вавулин П.А. – 40

Васютинская Е.А. – 231

Вашкевич Е.Ю. – 94

Ващук О.А. – 239

Вецнер Ю.И. – 99

Виноградов Е.В. – 44

Воробьева В.И. – 280

Гаврылив Р.И. – 77

Гнатив З.Я. – 72

Гумницкий Я.М. – 183

Данылюк О.М. – 72

Денисюк М.Ю. – 280

Джигирей И.Н. – 62, 219, 234, 276

Дзязько Ю.С. – 207

Длубовский Р.М. – 155

Дмитриева О.А. – 161

Дрибас В.В. – 66

Дубенко А.В. – 94

Жданюк И.В. – 231

Журавчак Р.Е. – 62

Запорожец Ю.А. – 203

Захаров Р.И. – 83

Иванов В.И. – 105

Ильяшенко Е.А. – 110

Калашников Ю.В. – 94

Камко В.А. – 35

Карпенко О.С. – 166

Кафаров В.В. – 11

Квитка А. А. – 66, 207, 234, 246

Клещев Н.Ф. – 143

Комаристая Б.Н. – 213, 276

Кондратов С. А. – 90

Концевой А.Л. – 125

Котовенко Е.А. – 193

Красильникова А. А. – 90

Куделко Е.О. – 207

Кукушкина Е.Ю. – 56

Кулинченко Г.В. – 24, 29

Леонтьев П. В. – 29

Листратенко Е. А. – 29

Лобанов В.В. – 166, 171

Майструк В.В. – 77

Макаров О.В. – 231, 269

Марченко И.В. – 193

Масалитина Н.Ю. – 138

Маткивска И.Я. – 72

Медведев Р.Б. – 44, 62

Мердух С.Л. – 44

295


Минько А.В. – 62

Мирошниченко Е.Ю. – 193

Мирошниченко Ю.А. – 119

Миснянкин Д.А. – 83

Мозок Е.Н. – 24

Мосейко Ю.В. – 105

Моцна О.Ю. – 198

Нагурский О.А. – 183

Нестеренко Т.Н. – 105

Николенко Н.В. – 94

Обушенко Т.И. – 239

Огурцов А.Н. – 138, 143

Плашихин С.В. – 187

Поплевски Г. – 234

Примиская С. А. – 178

Райко В.Ф. – 19

Решетиловский В. П. – 178

Руденко А.С. – 207

Савенков А.С. – 99, 138

Сангинова О.В. – 44, 198

Семенюк Н.В. – 187

Скачков В.А. – 105

Складанный Д.Н. – 258, 276

Скорецкий Д.О. – 50

Скорецкая И.И. – 131

Степанов Н.Б. – 198

Супруненко К.С. – 207

Сымак Д.М. – 183

Теребинская М.И. – 171

Ткач В.В. – 110

Ткачук А.И. – 276

Ткачук О.И. – 171

Токарская Ю.В. – 239

Толстопалова Н.М. – 239

Трус И.Н. – 280

Унрод В.И. – 191

Филяс С.Р. – 77

Фоглер О.Н. – 262

Хлякина Т.Н. – 90

Хома Р.Е. – 155

Цейтлин М.А. – 19

Чигиринец Е.Э. – 280

Шандалюк А.В. – 125

Шатная А.В. – 35

Шахновский А. М. – 234, 246, 262

Яблонский Г.С. – 12

296


AUTHORS

Abramova A. – 226

Al Khamadani M.D. – 90

Аstafiev N. – 161

Atamanyuk V. – 72

Bendyug V. – 213, 276

Berezhnaya О. – 105

Beznosyk Yu. – 110, 119, 131, 178, 246,

262, 280

Bilohur I. – 99

Bliznjuk O. – 143

Bochenek R. – 234

Bokoch M. – 24

Bondarenko E. – 258

Bondarenko S. – 50, 198, 246, 262

Bondarchuk V. – 35

Borsch A. – 269

Boyko T. – 40, 187, 219, 226, 246, 258,

262, 276

Bugaeva L. – 110, 246

Chygyrynets’ O. – 280

Danyliuk O. – 72

Denisyuk M. – 280

Dlubovskiy R. – 155

Dmitrieva О. – 161

DrybasV. – 66

Dubenko A. – 94

Dzhygyrey I. – 62, 219, 234, 276

Dzyazko Yu. – 207

Filias S. – 77

Gumnitsky Ya. – 183

Havryliv R. – 77

Hnativ Z. – 72

Illyashenko K. – 110

Ivanov V. – 105

Kafarov V. – 11

Kalashnikov Yu. – 94

Kamko V. – 35

Karpenko O. – 166

Khlyakina T. – 90

Khoma R. – 155

Kleshchev N. – 143

Komarysta B. – 213, 276

Kondratov S. – 90

Kontsevoy A. – 125

Kotovenko O. – 193

Krasylnikova A. – 90

Кudelkо К. – 207

KulinchenkoG. – 24, 29

Kukushkina O. – 56

Kvitka A. – 66, 207, 234, 246

Lеоntiev P. – 29

Listratenko K. – 29

Lobanov V. – 166, 171

Makarov A. – 231, 269

Marchenko I. – 193

Masalitina N. – 138

Matkivska I. – 72

Maystruk V. – 77

Medvedev R. – 44, 62

Merdukh S. – 44

Miroshnychenko O. – 193

Miroshnychenko Yu. – 119

Misnankin D. – 83

Mosejko Yu. – 105

Motsna O. – 198

Mozok E. – 24

297


Mynko O. – 62

Nagurskyy O. – 183

Nesterenko T. – 105

Nikolenko M. – 94

Obushenko T. – 239

Ogurtsov A. – 138, 143

Plashykhin S. – 187

Poplewski G. – 234

Prymyska S. – 178

Raiko V. – 19

Reshetilowski W. – 178

Rudenko О. – 207

Sanginova O. – 44, 198

Savenkov O. – 99, 138

Semeniuk N. – 187

Shakhnovsky A. – 234, 246, 262

Shandaluk O. – 125

Shatna A. – 35

Skachcov V. – 105

Skladannyy D. – 258, 276

Skoretskyi D. – 50

Skoretska I. – 131

Stepanov N. – 198

Suprunenko К. – 207

Symak D. – 183

Terebinska M. – 171

Tkach V. – 110

Tkachuk A. – 276

Tkachuk O. – 171

TokarskaY. – 239

Tolstopalova N. – 239

Trus I. – 280

Tseitlin M. – 19

Unrod V. – 191

Vashchuk O. – 239

Vashkevich H. – 94

Vasiutynska K. – 231

Vavulin P. – 40

Vetsner Yu. – 99

Vogler O. – 262

Vorobyova V. – 280

Vynogradov E. – 44

Yablonsky G. – 12

Zakharov R. – 83

Zaporozhets J. – 203

Zhdanyuk I – 231

Zhuravchak R. – 62

298


ЗМІСТ

Згуровський М.З., Ректор НТУУ "КПI", Академік НАН України, Заслужений діяч науки і техніки України, доктор технічних наук, професор Прівітання учасникам конференції. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3

Половніков І.І., Президент Української Технологічної Академії, Заслужений діяч науки і техніки України, доктор технічних наук, професор Головні напрямки діяльності та розвитку української технологічної академії. . . . . . . . .

4

Бойко Т.І. В.о. завідувача кафедри кібернетики хіміко-технологічних процесів НТУУ «КПІ», доцент, кандидат технічних наук Прівітання учасникам конференції. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

6

Квітка О.О., доцент кафедри кібернетики хіміко-технологічних процесів НТУУ «КПІ», доцент, кандидат хімічних наук Кафедра кібернетики хіміко-технологічних процесів. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

7

Kafarov V. SUSTAINABILITY OF GREEN BIO-REFINERIES BASED ON MULTICOMPONENT FEEDSTOCK. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

11 Yablonsky G. CHEMICAL KINETICS OF COMPLEX REACTIONS: DECODING THE FUTURE. . . . .

12

СЕКЦІЯ 1

КОМП’ЮТЕРНА ПІДТРИМКА ВИРОБНИЧИХ ПРОЦЕСІВ Цейтлін М.А, Райко В.Ф. МАТЕМАТИЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ РІВНОВАГИ ПАР-РІДИНА У СИСТЕМІ NH3 – CO2 – H2O. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

19 Кулінченко Г.В., Мозок Є.М., Бокоч М.М. ДОСЛІДЖЕННЯ МЕТОДІВ ІНТЕРПОЛЯЦІЇ ТЕПЛОВОГО ПОЛЯ ПО ЕКСПЕРИМЕНТАЛЬНИМ ДАНИМ. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

24 Кулінченко Г. В., Леонтьєв П. В., Лістратенко К. О. МОДЕЛЬ ОХОЛОДЖУВАЧА ПОВІТРЯ ДЛЯ УСТАНОВКИ СЕПАРАЦІЇ ВОЛОГИ. .

29

Шатна А.В., Камко В.А., Бондарчук В.О. РОЗРОБКА ТА ДОСЛІДЖЕННЯ КОМП'ЮТЕРНОЇ СИСТЕМИ ДЛЯ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ФУНКЦІОНУВАННЯ ЕКСТРУЗІЙНОЇ УСТАНОВКИ. . . . . . . . . . . .

35 Бойко Т.В., Вавулін П.А. МЕТОДОЛОГІЧНІ ЗАСАДИ УПРАВЛІННЯ ВИРОБНИЧИМ ОБ’ЄКТОМ З УРАХУВАННЯМ ТЕХНОГЕННОГО РИЗИКУ. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

40 Медведєв Р.Б., Сангінова О.В., Мердух С.Л., Виноградов Є.В. КЕРУВАННЯ ВОДООЧИСНИМ ОБЛАДНАННЯМ ДРУГОГО КОНТУРУ ЕНЕРГОБЛОКУ АЕС. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

44 Бондаренко С.Г., Скорецький Д.О. КОМП’ЮТЕРНО-МІКРОПРОЦЕСОРНА СИСТЕМА КЕРУВАННЯ ТЕХНОЛОГІЧНИМИ ПРОЦЕСАМИ. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

50 Кукушкіна О.Ю. АНАЛІЗ КІНЕТИЧНИХ МОДЕЛЕЙ ПРОЦЕСУ ОТРИМАННЯ БІОДИЗЕЛЬНОГО ПАЛИВА. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

56 Минько О.В., Журавчак Р.Є., Медведєв Р.Б., Джигирей І.М. ПРОГРАМНИЙ ЗАСІБ ПІДТРИМУВАННЯ ПРИЙНЯТТЯ ОПТИМАЛЬНИХ ЕКОЛОГО-ЕКОНОМІЧНИХ РІШЕНЬ У ПРОМИСЛОВОСТІ. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

62 Дрибас В.В., Квітка О.О. ОБҐРУНТУВАННЯ ВПРОВАДЖЕННЯ БЮДЖЕТНОЇ РОЗПОДІЛЕНОЇ АВТОМАТИЗОВАНОЇ СИСТЕМИ УПРАВЛІННЯ НА РАННІХ ЕТАПАХ СТАНОВЛЕННЯ ПІДПРИЄМСТВА. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

66 299


СЕКЦІЯ 2 КОМП’ЮТЕРНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ХІМІКО-ТЕХНОЛОГІЧНИХ ТА БІОХІМІЧНИХ

ПРОЦЕСІВ І СИСТЕМ Матківська І.Я., Атаманюк В.М., Гнатів З.Я., Данилюк О.М. МОДЕЛЮВАННЯ ВНУТРІШНЬОДИФУЗІЙНОГО МАСОПЕРЕНЕСЕННЯ ПІД ЧАС ФІЛЬТРАЦІЙНОГО СУШІННЯ КАПІЛЯРНО ПОРИСТИХ ТІЛ. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

72 Гаврилів Р.І., Майструк В.В., Філяс С.Р. ВИКОРИСТАННЯ МЕТОДУ CFD ДЛЯ МОДЕЛЮВАННЯ ПРОЦЕСУ ДЕКАРБОНІЗАЦІЇ ВАПНЯКУ В ПРОМИСЛОВІЙ ЦИКЛОННІЙ ПЕЧІ-ДЕКАРБОНІЗАТОРІ. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

77 Захаров Р.І., Міснянкін Д.О. КОМП'ЮТЕРНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ВПЛИВУ ТИСКУ У РЕАКТОРІ НА ХІМІЧНІ ПЕРЕТВОРЕННЯ У ВОДНО-СОЛЬОВИХ ПЛАЗМОРЕАКТОРНИХ СИСТЕМАХ. . . . .

83 Кондратов С.О., аль Хамадані М.Д., Красильнікова А.О., Хлякіна Т.М. МАТЕМАТИЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ НІТРУВАННЯ БЕНЗОЛУ. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

90

Ніколенко М.В., Дубенко А.В., Вашкевич О.Ю., Калашников Ю.В. МАТЕМАТИЧНА МОДЕЛЬ ПРОЦЕСУ СУЛЬФАТИЗАЦІЇ ЗМІНЕНОГО ІЛЬМЕНІТУ.

94

Савенков А.С., Білогур І.С., Вецнер Ю.І. ДОСЛІДЖЕННЯ ПЕРЕРОБКИ НИЗЬКОСОРТНИХ ФОСФОРИТІВ В КОМПЛЕКСНІ ДОБРИВА З ВИКОРИСТАННЯМ КАРБАМІДУ. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

99 Скачков В.О., Іванов В.І., Нестеренко Т.М., Бережна О.Р., Мосейко Ю.В. МОДЕЛЮВАННЯ ПРОЦЕСУ УЩІЛЬНЕННЯ ПОРИСТОЇ СТРУКТУРИ ВУГЛЕЦЕВИХ КОМПОЗИЦІЙНИХ МАТЕРАЛІВ З УРАХУВАННЯМ РОЗПОДІОУ ПОР ЗА ВЕЛИЧИНОЮ ДІАМЕТРА. . . . . . .

105 Бугаєва Л.М., Безносик Ю.О., Ткач В.В., Ілляшенко К.А. МОДЕЛЮВАННЯ РЕАКТОРА ТА СХЕМИ ОТРИМАННЯ ПОЛІЕТИЛЕНУ ВИСОКОГО ТИСКУ БЕЗПЕРЕРВНИМ МЕТОДОМ. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

110 Мірошниченко Ю.А., Безносик Ю.О. МОДЕЛЮВАННЯ ПОТОКУ РІДИНИ В МІКРОРЕАКТОРІ. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

119

Концевой А.Л., Шандалюк О.В. МАТЕМАТИЧНА МОДЕЛЬ АБСОРБЦІЙНОЇ КОЛОНИ ВИРОБНИЦТВА АЗОТНОЇ КИСЛОТИ. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

125 Скорецька І.І., Безносик Ю.О. МОДЕЛЮВАННЯ ГЕТЕРОГЕННОГО КАТАЛІТИЧНОГО ПРОЦЕСУ ВІДНОВЛЕННЯ КЕТОНІВ. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

131 Масалітіна Н.Ю., Савенков О.С., Огурцов О.М. КІНЕТИЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ СЕЛЕКТИВНОГО КАТАЛІТИЧНОГО ВІДНОВЛЕННЯ NOx АМОНІАКОМ У ВИРОБНИЦТВІ НІТРОГЕН (І) ОКСИДУ. . . . .

138 Огурцов О.М., Близнюк О.М., Клещев М.Ф. КОМП’ЮТЕРНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ХІМІЧНИХ ПРОЦЕСІВ, ЩО СТИМУЛЬОВАНІ РЕАКЦІЙНО-АКТИВНИМИ НІТРОГЕНВМІСНИМИ СПОЛУКАМИ. . . . . . . . . . . . . . .

143

СЕКЦІЯ 3 КОМП'ЮТЕРНЕ МОДЕЛЮВАННЯ В ХІМІЇ, КОМП'ЮТЕРНІ МЕТОДИ ДЛЯ

СИНТЕЗУ НОВИХ РЕЧОВИН Унрод В.І. МОДЕЛЮВАННЯ УМОВ УТВОРЕННЯ СТРУКТУР ЕВТЕКТИК У СИСТЕМАХ НА ОСНОВІ БЕЗКИСНЕВИХ ТУГОПЛАВКИХ СПОЛУК. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

151 Хома Р.Є., Длубовський Р.М. МАТЕМАТИЧНА МОДЕЛЬ ГЕТЕРОГЕННОЇ РІВНОВАГИ ГАЗ – РІДИНА В СИСТЕМІ ОКСИД СІРКИ (VI) – ЕТИЛЕНДІАМІН – ВОДА. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

155

300


Астаф’єв М.А., Дмитрієва О.А. МОДЕЛЮВАННЯ НАДІЙНОСТІ ПРИ ЕКСПЛУАТАЦІЇ ОБ'ЄКТА ПІДВИЩЕНОЇ НЕБЕЗПЕКИ. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

161 Карпенко О.С., Лобанов В.В. СПЕКТР ОДНОЕЛЕКТРОННИХ СТАНІВ ВУГЛЕЦЕВИХ КЛАСТЕРІВ ГЕКСАГОНАЛЬНОЇ ФОРМИ C95N І C94N2 ГРАФЕНОПОДІБНОЇ СТРУКТУРИ. . . . . . .

166 Ткачук О.І., Теребінська М.І., Лобанов В.В. ПОЛОЖЕННЯ ОСТІВНОГО РІВНЯ Ge(3d5/2) В ЗАЛЕЖНОСТІ ВІД КОНФІГУРАЦІЇ АДСОРБЦІЙНИХ КОМПЛЕКСІВ Ge НА ГРАНІ Si(001)(4×2) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

171

СЕКЦІЯ 4 КОМП'ЮТЕРНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ПРИРОДООХОРОННИХ ПРОЦЕСІВ

Примиська С. О., Безносик Ю. О., Решетіловський В. П. МАТЕМАТИЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ГАЗОВОЇ АДСОРБЦІЇ НА ПРИРОДНЬОМУ ТА МОДИФІКОВАНОМУ ЦЕОЛІТАХ. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

178 Гумницький Я.М., Нагурський О.А., Симак Д.М. МОДЕЛЮВАННЯ ПРОЦЕСУ ХЕМОСОРБЦІЙНОГО ОЧИЩЕННЯ ВИКИДНИХ ГАЗІВ ВІД ОКСИДУ СУЛЬФУРУ. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

183 Бойко Т.В., Семенюк М.В., Плашихін С.В. КОМП’ЮТЕРНЕ МОДЕЛЮВАННЯ АЕРОДИНАМІЧНИХ ПРОЦЕСІВ ТА ЕФЕКТИВНОСТІ ВЛОВЛЮВАННЯ ТВЕРДИХ ЧАСТОК У ВІДЦЕНТРОВОМУ ФІЛЬТРІ. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

187 Котовенко О.А., Мірошниченко О.Ю., Марченко І.В. МОДЕЛЮВАННЯ ПРОЦЕСУ ЗАБРУДНЕННЯ АТМОСФЕРИ ВІД ПАЛАЮЧИХ І ТЛІЮЧИХ ТЕРИКОНІВ ВУГЛЕДОБУВАННЯ. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

193 Бондаренко С.Г., Сангінова О.В., Моцна О.Ю., Степанов М.Б. СТРУКТУРА ТА ПРИНЦИПИ ПОБУДОВИ БАЗИ ДАНИХ ІНФОРМАЦІЙНОЇ СИСТЕМИ МОНІТОРИНГУ ЯКОСТІ ВОДНИХ ОБ'ЄКТІВ. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

198 Запорожець Ю.А. ВПЛИВ ПРОЦЕСУ ФІЛЬТРАЦІЇ НА ЯКІСТЬ ҐРУНТОВИХ ВОД. . . . . . . . . . . . . . . . . .

203

Супруненко К.С., Квітка О.О., Куделко К.О., Дзязько Ю.С., Руденко О.С. КОМПЬЮТЕРНІ ТЕХНОЛОГІЇ ДЛЯ ВСТАНОВЛЕННЯ МЕХАНИЗМУ ФОРМУВАННЯ ЧАСТИНОК ГІДРАТОВАНИХ ОКСИДІВ МЕТАЛІВ У ПОЛІМЕРНІЙ ІОНООБМІННІЙ МАТРИЦІ. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

207 Бендюг В.І., Комариста Б.М. ОЦІНКА ЗАБРУДНЕННЯ ПОВЕРХНЕВИХ ВОД ТА АТМОСФЕРИ ПРОТЯГОМ ЖИТТЄВОГО ЦИКЛУ ПРОДУКТУ. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

213

СЕКЦІЯ 5 СТАЛИЙ РОЗВИТОК РЕГІОНІВ

Бойко Т.В., Джигирей І.М. АНАЛІЗ ОБ’ЄКТІВ ПЛАНУВАННЯ У СТРАТЕГІЧНОМУ ЕКОЛОГІЧНОМУ ОЦІНЮВАННІ НА ОСНОВІ ІНДИКАТОРНОГО ПІДХОДУ. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

219 Бойко Т.В., Абрамова А.О. СИСТЕМНИЙ АНАЛІЗ ВЗАЄМОДІЇ ТЕХНОГЕННОГО ОБ'ЄКТА ТА ЕКОЛОГІЧНОЇ ІНДУСТРІАЛЬНОЇ СИСТЕМИ. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

226 Васютинська К.А., Макаров О.В., Жданюк І.В. ПРОСТОРОВА МОДЕЛЬ СИСТЕМИ ОЗЕЛЕНЕННЯ МІСТА ОДЕСА НА ОСНОВІ ФУНКЦІОНАЛЬНОСТІ ЗЕЛЕНИХ РОСЛИН. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

231 Поплєвськи Г., Шахновський А.М., Джигирей І.М., Квітка О.О., Бохенек Р. ПРОЕКТУВАННЯ СТАЛИХ СХЕМ ВОДНОГО ГОСПОДАРСТВА: ДОСВІД МІЖНАРОДНОГО СПІВРОБІТНИЦТВА. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

234

301


Обушенко Т. І., Толстопалова Н.М., Токарська Ю. В., Ващук О.О. ВИДАЛЕННЯ ІОНІВ ВАЖКИХ МЕТАЛІВ ЗІ СТІЧНИХ ВОД. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

239

СЕКЦІЯ 6 КОМП'ЮТЕРНО - ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ В БАГАТОРІВНЕВІЙ ВИЩІЙ

ОСВІТІ Бойко Т.В., Безносик Ю.О., Бугаєва Л.М., Бондаренко С.Г., Квітка О.О., Шахновський А.М. ДОСВІД ПІДГОТОВКИ МАГІСТЕРСЬКИХ ДИСЕРТАЦІЙ ЗА ПРОГРАМАМИ СПІВРОБІТНИЦТВА ІЗ ДОСЛІДНИЦЬКИМИ ІНСТИТУТАМИ НАН УКРАЇНИ. . . .

246 Бойко Т.В., Складанний Д.М., Бондаренко О.С. СТРУКТУРИ НАСКРІЗНОЇ ПІДГОТОВКИ ФАХІВЦІВ ЗА СПЕЦІАЛІЗАЦІЄЮ «КОМП'ЮТЕРНО-ІНТЕГРОВАНІ ТЕХНОЛОГІЇ СТАЛИХ ХІМІЧНИХ ВИРОБНИЧИХ КОМПЛЕКСІВ» . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

258 Бойко Т.В., Шахновський А.М., Безносик Ю.О., Бондаренко С.Г., Фоглер О.М. ДИПЛОМНЕ ПРОЕКТУВАННЯ БАКАЛАВРІВ ЗА СПЕЦІАЛІЗАЦІЄЮ "КОМП’ЮТЕРНО-ІНТЕГРОВАНІ ТЕХНОЛОГІЇ СТАЛИХ ХІМІЧНИХ ВИРОБНИЧИХ КОМПЛЕКСІВ". . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

262 Макаров А.В., Борщ О.А. ЗАСТОСУВАННЯ ІНФОРМАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ ТА ДИЗАЙНЕРСЬКИХ РІШЕНЬ В НАВЧАЛЬНОМУ ПРОЦЕСІ. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

269 Бойко Т.В., Джигирей І.М., Бендюг В.І., Комариста Б.М., Ткачук А.І., Складанний Д.М. ВПРОВАДЖЕННЯ ВИБІРКОВИХ ЗАГАЛЬНОУНІВЕРСИТЕТСЬКИХ МАГІСТЕРСЬКИХ НАВЧАЛЬНИХ ДИСЦИПЛІН З ПРОБЛЕМ СТАЛОГО РОЗВИТКУ. .

276 Денисюк М.Ю., Воробьева В.І., Чигиринец О.Е., Безносик Ю.О., Трус І.М. ОЦІНКА РЕАКЦІЙНОЇ ЗДАТНОСТІ СПОЛУК НА ОСНОВІ РОЗРАХУНКІВ ОТРИМАНИХ РІЗНИМИ НАПІВЕМПІРИЧНИМИ МЕТОДАМИ ОПТИМИЗАЦИИ І МОДЕЛЮВАННЯ МОЛЕКУЛ. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Список учасників (Список участников, List of Participants). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . АВТОРИ. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

280 285 293

АВТОРЫ. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 295 AUTHORS. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 297

302


СОДЕРЖАНИЕ


3


4


6


7


11 Yablonsky Gregory S. CHEMICAL KINETICS OF COMPLEX REACTIONS: DECODING THE FUTURE. . . . .

12

СЕКЦИЯ 1 КОМПЬЮТЕРНАЯ ПОДДЕРЖКА ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ПРОЦЕССОВ

Цейтлин М.А., Райко В.Ф. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ РАВНОВЕСИЯ ПАР-ЖИДКОСТЬ В СИСТЕМЕ NH3 – CO2 – H2O. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

19 Кулинченко Г.В., Мозок Е.Н., Бокоч Н.М. ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДОВ ИНТЕРПОЛЯЦИИ ТЕПЛОВОГО ПОЛЯ ПО ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫМ ДАННЫМ. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

24 Кулинченко Г. В., Леонтьев П. В., Листратенко Е. А. МОДЕЛЬ ОХОЛАДИТЕЛЯ ВОЗДУХА ДЛЯ УСТАНОВКИ СЕПАРАЦИИ ВЛАГИ. . .

29

Шатная А.В., Камко В.А., Бондарчук В.О. РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ КОМПЬЮТЕРНОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ЭКСТРУЗИОННОЙ УСТАНОВКИ . . . . . .

35 Бойко Т.В., Вавулин П.А. МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ УПРАВЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННЫМ ОБЪЕКТОМ С УЧЕТОМ ТЕХНОГЕННОГО РИСКА. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

40 Медведев Р.Б., Сангинова О.В., Мердух С.Л., Виноградов Е.В. УПРАВЛЕНИЕ ВОДООЧИСТНЫМ ОБОРУДОВАНИЕМ ВТОРОГО КОНТУРА ЭНЕРГОБЛОКА АЭС. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

44 Бондаренко С.Г., Скорецкий Д.О. КОМПЬЮТЕРНО-МИКРОПРОЦЕССОРНАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

50 Кукушкина Е.Ю. АНАЛИЗ КИНЕТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ПРОЦЕССА ПОЛУЧЕНИЯ БИОДИЗЕЛЬНОГО ТОПЛИВА. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

56 Минько А.В., Журавчак Р.Е., Медведев Р.Б., Джигирей И.Н. ПРОГРАМНОЕ СРЕДСТВО ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ ОПТИМАЛЬНЫХ ЭКОЛОГО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ В ПРОМЫШЛЕННОСТИ. . . . . . . . . . . . .

62 Дрибас В.В., Квитка А.А. ОБОСНОВАНИЕ ВНЕДРЕНИЯ БЮДЖЕТНОЙ РАСПРЕДЕЛЕННОЙ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ НА РАННИХ ЭТАПАХ СТАНОВЛЕНИЯ ПРЕДПРИЯТИЯ. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

66

303


СЕКЦИЯ 2 КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ХИМИКО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ И

БИОХИМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ И СИСТЕМ Маткивска И.Я., Атаманюк В.М., Гнатив З.Я., Данылюк О.М. МОДЕЛИРОВАНИЕ ВНУТРЕННЕДИФФУЗИОННОГО МАССОПЕРЕНОСА ПРИ ФИЛЬТРАЦИОННОЙ СУШКЕ КАПИЛЛЯРНО ПОРИСТЫХ ТЕЛ. . . . . . . . . . . . . . . . .

72 Гаврылив Р.И., Майструк В.В., Филяс С.Р. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДА CFD ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОЦЕССА ДЕКАРБОНИЗАЦИИ ИЗВЕСТНЯКА В ПРОМЫШЛЕННОЙ ЦИКЛОННОЙ ПЕЧИ-ДЕКАРБОНИЗАТОРЕ. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

77 Захаров Р.И., Миснянкин Д.А. КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ ДАВЛЕНИЯ В РЕАКТОРЕ НА ХИМИЧЕСКИЕ ПРЕВРАЩЕНИЙ В ВОДНО-СОЛЕВЫХ ПЛАЗМОРЕАКТОРНЫХ СИСТЕМАХ. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

83 Кондратов С.А., аль Хамадани М.Д., Красильникова А.А., Хлякина Т.Н. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ НИТРОВАНИЯ БЕНЗОЛА. . . . . . . . . . . . .

90

Николенко Н.В., Дубенко А.В., Вашкевич Е.Ю., Калашников Ю.В. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ПРОЦЕССА СУЛЬФАТИЗАЦИИ ИЗМЕНЕННОГО ИЛЬМЕНИТА. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

94 Савенков А. С., Белогур И.С., Вецнер Ю.И. ИССЛЕДОВАНИЕ ПЕРЕРАБОТКИ НИЗКОСОРТНЫХ ФОСФОРИТОВ В КОМПЛЕКСНЫЕ УДОБРЕНИЯ С ПРИМЕНЕНИЕМ КАРБАМИДА. . . . . . . . . . . . . . . .

99 Скачков В.А., Иванов В.И., Нестеренко Т.Н., Бережная О.Р., Мосейко Ю.В. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА УПЛОТНЕНИЯ ПОРИСТОЙ СТРУКТУРЫ УГЛЕРОДНЫХ КОМПОЗИЦИОННЫХ МАТЕРИАЛОВ С УЧЕТОМ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ПОР ПО ВЕЛИЧИНЕ ДИАМЕТРА. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

105 Бугаева Л.Н., Безносик Ю.А., Ткач В.В., Ильяшенко Е.А. МОДЕЛИРОВАНИЕ РЕАКТОРА И СХЕМИ ПОЛУЧЕНИЯ ПОЛИЭТИЛЕНА ВЫСОКОГО ДАВЛЕНИЯ НЕПРЕРЫВНЫМ МЕТОДОМ. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

110 Мирошниченко Ю.А., Безносик Ю.А. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПОТОКА ЖИДКОСТИ В МИКРОРЕАКТОРЕ. . . . . . . . . . . . . . . .

119

Концевой А.Л., Шандалюк А.В. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ АБСОРБЦИОННОЙ КОЛОННЫ ПРОИЗВОДСТВА АЗОТНОЙ КИСЛОТЫ. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

125 Безносик Ю.А., Скорецкая И.И. МОДЕЛИРОВАНИЕ ГЕТЕРОГЕННЫХ КАТАЛИТИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ ВОССТАНОВЛЕНИЕ КЕТОНОВ. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

131 Масалитина Н.Ю., Савенков А.С., Огурцов О.Н. КИНЕТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ СЕЛЕКТИВНОГО КАТАЛИТИЧЕСКОГО ВОССТАНОВЛЕНИЯ NOx АММИАКОМ В ПРОИЗВОДСТВЕ ОКСИДА АЗОТА (І). .

138 Огурцов А.Н., Близнюк О.Н., Клещев Н.Ф. КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ХИМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ, СТИМУЛИРОВАННЫХ РЕАКЦИОННО-АКТИВНЫМИ АЗОТСОДЕРЖАЩИМИ СОЕДИНЕНИЯМИ. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

143

СЕКЦИЯ 3 КОМП'ЮТЕРНЕ МОДЕЛЮВАННЯ В ХІМІЇ, КОМП'ЮТЕРНІ МЕТОДИ ДЛЯ

СИНТЕЗУ НОВИХ РЕЧОВИН Унрод В.И. МОДЕЛИРОВАНИЕ УСЛОВИЙ ОБРАЗОВАНИЯ СТРУКТУР ЭВТЕКТИК В СИСТЕМАХ НА ОСНОВЕ БЕСКИСЛОРОДНЫХ ТУГОПЛАВКИХ СОЕДИНЕНИЙ. .

151 304


Хома Р.Е., Длубовский Р.М. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ГЕТЕРОГЕННОГО РАВНОВЕСИЯ ГАЗ – ЖИДКОСТЬ В СИСТЕМЕ ОКСИД СЕРЫ (IV) – ЭТИЛЕНДИАМИН – ВОДА. . . . . . . .

155 Астафьев Н.А., Дмитриева О.А. МОДЕЛИРОВАНИЕ НАДЁЖНОСТИ ПРИ ЭКСПЛУАТАЦИИ ОБЪЕКТА ПОВЫШЕННОЙ ОПАСНОСТИ. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

161 Карпенко О.С., Лобанов В.В. СПЕКТР ОДНОЭЛЕКТРОННЫХ СОСТОЯНИЙ УГЛЕРОДНЫХ КЛАСТЕРОВ ГЕКСАГОНАЛЬНОЙ ФОРМЫ C95N И C94N2 ГРАФЕНОПОДОБНОЙ СТРУКТУРЫ. .

166 Ткачук О.И., Теребинская М.И., Лобанов В.В. ПОЛОЖЕНИЕ ОСТОВНОГО УРОВНЯ Ge(3d5/2) В ЗАВИСИМОСТИ ОТ КОНФИГУРАЦИИ АДСОРБЦИОННЫХ КОМПЛЕКСОВ Ge НА ГРАНИ Si(001)(4×2)

171

СЕКЦИЯ 4 КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРИРОДООХРАННЫХ ПРОЦЕССОВ

Примиская С. А., Безносик Ю. А., Решетиловский В. П. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ГАЗОВОЙ АДСОРБЦИИ НА ПРИРОДНОМ И МОДИФИЦИРОВАННОМ ЦЕОЛИТАХ. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

178 Гумницкий Я.М., Нагурский О.А., Сымак Д.М. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА ХЕМИСОРБЦИОННОЙ ОЧИСТКИ ОТХОДЯЩИХ ГАЗОВ ОТ ОКИСИ СЕРЫ. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

183 Бойко Т.В., Семенюк Н.В., Плашихин С.В. КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ АЭРОДИНАМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ И ЭФФЕКТИВНОСТИ УЛАВЛИВАНИЯ ТВЕРДЫХ ЧАСТИЦ В ЦЕНТРОБЕЖНОМ ФИЛЬТРЕ. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

187 Котовенко Е.А., Мирошниченко Е.Ю., Марченко И.В. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА ЗАГРЯЗНЕНИЯ АТМОСФЕРЫ ОТ ГОРЯЩИХ И ТЛЕЮЩИХ ТЕРРИКОНОВ УГЛЕДОБЫЧИ. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

193 Бондаренко С.Г., Сангинова О.В., Моцна О.Ю., Степанов Н.Б. СТРУКТУРА И ПРИНЦИПЫ ПОСТРОЕНИЯ БАЗЫ ДАННЫХ ИНФОРМАЦОННОЙ СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА КАЧЕСТВА ВОДНЫХ ОБЪЕКТОВ. . . . . . . . . . . . . . . . .

198 Запорожец Ю.А. ВЛИЯНИЕ ПРОЦЕССА ФИЛЬТРАЦИИ НА КАЧЕСТВО ГРУНТОВЫХ ВОД. . . . . . .

203

Супруненко К.С., Квитка А.А., Куделко Е.О., Дзязько Ю.С., Руденко А.С. КОМПЬЮТЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ДЛЯ УСТАНОВЛЕНИЯ МЕХАНИЗМА ФОРМИРОВАНИЯ ЧАСТИЦ ГИДРАТИРОВАННЫХ ОКСИДОВ МЕТАЛЛОВ В ПОЛИМЕРНОЙ ИОНООБМЕННОЙ МАТРИЦЕ. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

207 Бендюг В.И., Комаристая Б.Н. ОЦЕНКА ЗАГРЯЗНЕНИЯ ПОВЕРХНОСТНЫХ ВОД И АТМОСФЕРЫ НА ПРОТЯЖЕНИИ ЖИЗНЕННОГО ЦИКЛА ПРОДУКТА. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

213

СЕКЦИЯ 5 УСТОЙЧИВОЕ РАЗВИТИЕ РЕГИОНОВ

Бойко Т.В., Джигирей И.Н. АНАЛИЗ ОБЪЕКТОВ ПЛАНИРОВАНИЯ В СТРАТЕГИЧЕСКОЙ ЭКОЛОГИЧЕСКОЙ ОЦЕНКЕ НА ОСНОВЕ ИНДИКАТОРНОГО ПОДХОДА. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

219 Бойко Т.В., Абрамова А.А. СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ ТЕХНОГЕННОГО ОБЪЕКТА И ЭКОЛОГИЧЕСКОЙ ИНДУСТРИАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

226 Васютинская Е.А., Макаров О.В., Жданюк И.В. ПРОСТРАНСТВЕННАЯ МОДЕЛЬ СИСТЕМЫ ОЗЕЛЕНЕНИЯ ГОРОДА ОДЕССА НА ОСНОВЕ ФУНКЦИОНАЛЬНОСТИ ЗЕЛЕНЫХ РАСТЕНИЙ. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

231

305


Поплевски Г., Шахновский А.М., Джигирей И.Н., Квитка А.А., Бохенек Р. ПРОЕКТИРОВАНИЕ УСТОЙЧИВЫХ СХЕМ ВОДНОГО ХОЗЯЙСТВА: ОПЫТ МЕЖДУНАРОДНОГО СОТРУДНИЧЕСТВА. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

234 Обушенко Т.И., Толстопалова Н.М., Токарская Ю.В., Ващук О.А. УДАЛЕНИЕ ИОНОВ ТЯЖЕЛЫХ МЕТАЛЛОВ ИЗ СТОЧНЫХ ВОД. . . . . . . . . . . . . . . . .

239

СЕКЦИЯ 6 КОМПЬЮТЕРНО - ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В МНОГОУРОВНЕВОМ

ВЫСШЕМ ОБРАЗОВАНИИ Бойко Т.В., Безносик Ю.А., Бугаева Л.Н., Бондаренко С.Г., Квитка А.А., Шахновский А.М. ОПЫТ ПОДГОТОВКИ МАГИСТЕРСКИХ ДИССЕРТАЦИЙ ПО ПРОГРАММАМ СОТРУДНИЧЕСТВА С ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИМИ ИНСТИТУТАМИ НАН УКРАИНЫ. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

246 Бойко Т.В., Складанный Д.Н., Бондаренко Е.С. СТРУКТУРА СКВОЗНОЙ ПОДГОТОВКИ СПЕЦИАЛИСТОВ ПО СПЕЦИАЛИЗАЦИИ «КОМПЬЮТЕРНО-ИНТЕГРИРОВАННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ УСТОЙЧИВЫХ ХИМИЧЕСКИХ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ КОМПЛЕКСОВ» . . . . . .

258 Бойко Т.В., Шахновский А.М., Безносик Ю.А., Бондаренко С.Г., Фоглер О.Н. ДИПЛОМНОЕ ПРОЕКТИРОВАНИЕ БАКАЛАВРА ПО СПЕЦИАЛЬНОСТИ "КОМПЬЮТЕРНО-ИНТЕГРИРОВАННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ УСТОЙЧИВЫХ ХИМИЧЕСКИХ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ КОМПЛЕКСОВ". . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

262 Макаров А.В., Борщ А.А. ПРИМЕНЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ И ДИЗАЙНЕРСКИХ РЕШЕНИЙ В УЧЕБНОМ ПРОЦЕССЕ. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

269 Бойко Т.В., Джигирей И.Н., Бендюг В.И., Комаристая Б.Н., Ткачук А.И., Складанный Д.Н. ВНЕДРЕНИЕ ВЫБОРОЧНЫХ ОБЩЕУНИВЕРСИТЕТСКИХ МАГИСТЕРСКИХ УЧЕБНЫХ ДИСЦИПЛИН ПО ПРОБЛЕМАМ УСТОЙЧИВОГО РАЗВИТИЯ. . . . . . . . . . .

276 Денисюк М.Ю., Воробьева В.И., Чигиринец Е.Э., Безносик Ю.А., Трус И.Н. ОЦЕНКА РЕАКЦИОННОЙ СПОСОБНОСТИ СОЕДИНЕНИЙ НА ОСНОВАНИИ РАСЧЕТОВ ПОЛУЧЕННЫХ РАЗНЫМИ ПОЛУЭМПИРИЧЕСКИМИ МЕТОДАМИ ОПТИМИЗАЦИИ И МОДЕЛИРОВАНИЯ МОЛЕКУЛ. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

280 Список участников (Список учасників, List of Participants). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . АВТОРИ. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

285 293

АВТОРЫ. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 295 AUTHORS. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 297

306


CONTENTS


3


4


6


7


11 Yablonsky G. CHEMICAL KINETICS OF COMPLEX REACTIONS: DECODING THE FUTURE. . . . .

12

SECTION 1

COMPUTER SUPPORT OF PRODUCTION PROCESSES Tseitlin M., Raiko V. MATHEMATICAL MODELING OF VAPOR-LIQUID EQUILIBRIUM IN THE NH3 - CO2 - H2O SYSTEM. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

19 KulinchenkoG., Mozok E., Bokoch M. RESEARCHOF INTERPOLATIONS METHODS OF THERMAL FIELD FROM EXPERIMENTAL DATA. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

24 Кulinchenko G., Lеоntiev P., Listratenko K. MODEL AIR COOLER FOR THE PLANT OF SEPARATION MOISTURE. . . . . . . . . . . .

29

Shatna A., Kamko V., Bondarchuk V. DEVELOPMENT AND RESEARCH OF COMPUTER SISTEM FOR EXTRUSION PLANT FUNCTIONING. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

35 Boyko T., Vavulin P. METHODOLOGICAL PRINCIPLES OF INDUSTRIAL OBJECTS AUTOMATION BASED ON TECHNOGENIC RISK VALUE. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

40 Medvedev R., Sanginova O., Merdukh S., Vynogradov E. CONTROL OF WATER PURIFICATION EQUIPMENT AT THE SECONDARY CIRCUIT OF NPP POWER UNIT. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

44 Bondarenko S., Skoretskyi D. COMPUTER-MICROPROCESSOR SYSTEM OF TECHNOLOGICAL PROCESSES CONTROL. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

50 Kukushkina O. ANALYSIS OF KINETIC MODELS OF THE PROCESS OF OBTAINING THE BIODIESEL FUEL. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

56 Mynko O., Zhuravchak R., Medevedev R., Dzhyhyrey I. A SUPPORT TOOL FOR OPTIMAL ENVIRONMENTAL-ECONOMIC DECISION MAKING IN INDUSTRY. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

62 DrybasV., Kvitka O. SUBSTANTIATING IMPLEMENTATION OF THE BUDGET DISTRIBUTED AUTOMATED CONTROL SYSTEM IN THE EARLY STAGES OF THE COMPANY. .

66

307


SECTION 2 COMPUTER SIMULATION OF CHEMICAL ENGINEERING AND BYIOTECHNOLOGY

PROCESSES AND SYSTEMS Matkivska I., Atamanyuk V., Hnativ Z., Danyliuk O. MODELING OF DIFFUSION MASS TRANSFER DURING FILTRATION DRYING OF CAPILLARY-POROUS BODIES. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

72 Havryliv R., Maystruk V., Filias S. USING CFD-MODELING FOR SIMULATION OF LIMESTONE CALCINATION PROCESS IN THE INDUSTRIAL CYCLONE-CALCINER FURNACE. . . . . . . . . . . . . . .

77 Zakharov R., Misnankin D. COMPUTER SIMULATION THE EFFECT OF PRESSURE IN THE REACTOR TO CHEMICAL REACTIONS IN AQUEOUS-SALT PLASMA-REACTOR SYSTEMS. . . . .

83 Kondratov S., al Khamadani M., Krasil’nikova A., Khlyakina T. MATHEMATIC MODELING OF THE NITRATION OF BENZENE. . . . . . . . . . . . . . . . .

90

Nikolenko N., Dubenko A., Vashkevich H., Kalashnikov Yu. MATHEMATICAL MODEL OF SULPHATIZATION PROCESS FOR ALTERED ILMENITE. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

94 Savenkov A., Bilohur I., Vetsner Yu. STUDY OF PROCESSING OF LOW-GRADE ROCK PHOSPHATE IN COMPLEX FERTILIZERS USING UREA. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

99 Skachkov V., Ivanov V., Nesterenko T., Berezhnaya О., Mosejko Yu. MODELING OF COMPACTION PROCESS FOR POROUS STRUCTURE OF CARBON COMPOSITE MATERIALS WITH ACCOUNTING OF DISTRIBUTION FOR PORES ON DIAMETER SIZE. . . .

105 Bugaeva L., Beznosyk Y., Tkach V.V., Illyashenko K. MODELING OF REAСTOR AND SCHEMES OF HIGH PRESSURE POLYETHYLENE CONTINOUS METHOD. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

110 Miroshnychenko Yu., Beznosyk Yu. MODELLING OF THE LIQUID FLOW IN THE MICROREACTOR. . . . . . . . . . . . . . . . .

119

Kontsevoy A., Shandaluk O. MATHEMATICAL MODEL OF THE ABSORPTION COLUMN NITRIC ACID PRODUCTION. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

125 Beznosyk Yu., Skoretska I. MODELING OF HETEROGENEOUS CATALYTIC REDUCTION PROCESS OF KETONES. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

131 Masalitina N., Savenkov A., Ogurtsov A. KINETIC MODELING OF SELECTIVE CATALYTIC REDUCTION OF NOx BY NH3 IN NITROGEN (І) OXIDE PRODUCTION. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

138 Ogurtsov A., Bliznjuk O., Kleshchev N. KINETIC MODELING OF CHEMICAL PROCESSES STIMULATED BY REACTIVE NITROGEN SPECIES. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

143

SECTION 3 SIMULATION IN CHEMISTRY, COMPUTER METHODS FOR THE SYNTHESIS OF

NEW SUBSTANCES Unrod V. MODELING OF CONDITIONS STRUCTURES OF FORMATION EUTECTICS IN THE SYSTEM BASED OXYGEN-FREE REFRACTORY COMPOUNDS. . . . . . . . . . . . . . . . . .

151 Khoma R., Dlubovskiy R. THE MATHEMATICAL MODEL OF HETEROGENEOUS EQUILIBRIUM IN THE SULFUR DIOXIDE – ETHYLENEDIAMINE - WATER SYSTEM. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

155

308


Аstafiev N., Dmitrieva О. MODELING RELIABILITY IN OPERATION OF HIGH-RISK. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

161

Karpenko O., Lobanov V. THE SPECTRUM OF SINGLE-ELECTRON STATES OF HEXAGON-SHAPED CARBON CLUSTERS C95N AND C94N2 GRAPHENE LIKE STRUCTURE. . . . . . . . . . . . .

166 Tkachuk O., Terebinska M., Lobanov V. CORE LEVEL POSITION Ge(3d5/2) IN DEPENDENCE OF THE CONFIGURATION ADSORPTION Ge COMPLEXES ON THE FACE OF Si(001)(4×2) . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

171

SECTION 4 COMPUTER SIMULATION OF ENVIRONMENTAL PROCESSES

Prymyska S., Beznosyk Yu. , Reshetilowski W. MATHEMATIC MODELING THE GAS ADSORPTION OVER NATURAL AND MODIFIED ZEOLITE. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

178 Gumnitsky Ya., Nagurskyy O., Symak D. MODELING THE PROCESS OF EXHAUST GASES TREATMENT FROM SULFUR OXIDE. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

183 Boyko T., Semeniuk N., Plashykhin S. COMPUTER SIMULATION OF AERODYNAMIC PROCESSES AND COLLECTION EFFICIENCY OF PARTICULATE MATTER IN THE CENTRIFUGAL FILTER. . . . . . . . .

1887 Kotovenko O., Miroshnychenko O., Marchenko I. THE SIMULATION OF BURNING AND SMOULDERING WASTE HEAPS OF COAL MINING ATMOSPHERE POLLUTION PROCESS. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

193 Bondarenko S., Sanginova O., Motsna O., Stepanov N. STRUCTURE AND DESIGN OF WATERBODIES QUALITY MONITORING SYSTEM.

198

Zaporozhets J. INFLUENCE OF FILTRATION ON GROUNDWATER QUALITY. . . . . . . . . . . . . . . . . . .

203

Suprunenko К., Кvitka О., Кudelkо К., Dzyazko Yu., Rudenko О. COMPUTER TECHNOLOGIES TO DETERMINE THE MECHANISM OF FORMATION OF HYDRATED METAL OXIDES PARTICLES IN POLYMER ION EXCHANGE MATRIX. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

207 Bendyug V., Komarysta B. POLLUTION ASSESSMENT OF SURFACE WATER AND ATMOSPHERE DURING OF THE PRODUCT LIFE CYCLE. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

213

SECTION 5 REGIONAL SUSTAINABLE DEVELOPMENT

Boyko T., Dzhygyrey I. AN ANALYSIS OF PLANNING OBJECTS FOR STRATEGIC ENVIRONMENTAL ASSESSMENT BASED ON INDICATOR APPROACH. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

219 Boyko T., Abramova A. SYSTEM ANALYSIS OF INTERACTION OF MAN-MADE OBJECT OF INDUSTRIAL AND ENVIRONMENTAL. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

226 Vasiutynska K., Makarov A., Zhdanyuk I. THE SPATIAL MODEL OF URBAN GREENING SYSTEM OF ODESSA CITY ARE BASED ON FUNCTIONALITY OF GREEN PLANTS. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

231 Poplewski G., Shakhnovsky A., Dzigirey I., Kvitka O., Bochenek R. DESIGN OF SUSTAINABLE WATER NETWORKS: THE PRACTICE OF OF INTERNATIONAL COOPERATION. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

234 Obushenko T., Tolstopalova N., TokarskaY., Vashchuk O. REMOVAL OF HEAVY METAL IONS FROM WASTEWATERS. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

239

309

http://www.multitran.ru/c/m.exe?t=165866_1_2&s1=%F0%E5%E3%E8%EE%ED%E0%EB%FC%ED%FB%E9


SECTION 6 COMPUTER-INFORMATION TECHNOLOGY IN MULTILEVEL HIGHER

EDUCATION Boyko T., Beznosyk Yu., Bugaeva L., Bondarenko S., Kvitka O., Shakhnovsky A. THE PRACTICE OF COLLABORATIVE WORK ON MASTER GRADUATION THESIS WITH ACADEMY OF SCIENCES OF UKRAINE RESEARCH INSTITUTIONS. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

246 Boyko T., Skladannyy D., Bondarenko O. THE STRUCTURE OF CONTINUOUS TRAINING FOR SPECIALIZATION «COMPUTER-INTEGRATED TECHNOLOGIES AT SUSTAINABLE CHEMICAL PRODUCTION FACILITIES» . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

258 Boyko T., Shakhnovsky A., Beznosyk Yu., Bondarenko S., Vogler O. BACHELOR GRADUATION PROJECT IN "COMPUTER-INTEGRATED TECHNOLOGIES SUSTAINABLE CHEMICAL PRODUCTION FACILITIES". . . . . . . .

262 Makarov A., Borsch A. APPLICATION OF INFORMATION TECHNOLOGIES AND DESIGN SOLUTIONS IN THE EDUCATIONAL PROCESS. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

269 Boyko T., Dzhygyrey I., Bendyug V., Komarysta B., Tkachuk A., Skladannyy D. AN IMPLEMENTATION OF OPTIONAL UNIVERSITY-WIDE MASTER’S ACADEMIC DISCIPLINES ON SUSTAINABLE DEVELOPMENT PROBLEMS. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

276 Denisyuk M., Vorobyova V., Chygyrynets’ O., Beznosyk Yu., Trus I. EVALUATION REACTIVITY OF BASED ON CALCULATIONS USING DIFFERENT FLOOR EMPIRICAL METHODS OF OPTIMIZATION AND MODELING OF MOLECULES. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . List of Participants (Список учасників, Список участников). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . АВТОРИ. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

280 285 293

АВТОРЫ. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 295 AUTHORS. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 297

310


Наукове видання

П’ята міжнародна науково-практична конференція

«Комп'ютерне моделювання в хімії і технологіях та системах сталого розвитку – КМХТ-2016»

ЗБІРНИК НАУКОВИХ СТАТЕЙ

Під загальною редакцією доц. Бойко Т.В.

доц. Безносика Ю.О.

Укладач: Безносик Ю.О. Комп’ютерна верстка: Безносик Ю.О. Обкладинка: Алексенко Н.М.

Підп. до друку 23.04.2014 р. Формат 210×297/16. Папір офсетний. Гарнітура Times New Roman. Друк різографічний. Умов.-друк. арк. 40,75. Наклад 100 прим.

Надруковано ТОВ НВП Інтерсервіс

311