Целью проекта является разработка рациональной технологии переработки техногенных отходов ванадиевого производства с извлечением ванадия, молибдена, никеля и получение технического гидроалюмината натрия, а также научно-теоретическое обоснование процессов термического разложения, выщелачивания, сорбции и концентрирования редких и цветных металлов. В последнее время потребление ванадия, молибдена и никеля возрастает с каждым годом на 15-25 %, что обусловлено увеличивающимся спросом со стороны предприятий аэрокосмической, химической и нефтеперерабатывающей промышленности. При этом объем предложения данных металлов на мировом рынке снижается ввиду дефицита данного минерального сырья и уменьшения содержания ценных компонентов в новых месторождениях. Отходы горного, обогатительного, металлургического и других производств, представляющих собой скопления минеральных веществ на поверхности Земли, могут быть пригодны по количеству и качеству для промышленного использования. Анализ мировых цен на концентраты ванадия, молибдена и никеля и другие продукты показал, что их рост неизбежен. Идея проекта и научный подход. При переработке ванадиевого концентрата образуются техногенные отходы, которые. содержат недоизвлеченный ванадий, молибден и никель. Вещественный состав техногенных отходов: ванадия 1-3,5%, молибден 0,5-1% и никель до 5%. Основные предполагаемые способы переработки техногенных отходов, позволяющие извлекать ванадий, молибден и никель и получать алюминий в виде гидроалюмината натрия: I способ – растворение в щелочных или кислотных средах с дальнейшим концентрированием данных металлов методами сорбции и экстракции с последующим осаждением и получение готовой товарной продукции; II способ – термическое разложение методами сульфатизации и щелочного спекания, растворение водой с дальнейшим концентрированием данных металлов методами сорбции и экстракции, последующее осаждение с получением готовой товарной продукции. Вовлечение в существующий технологический цикл ванадиевого производства несколько переделов по переработке техногенных отходов данного производства с извлечением ванадия, молибдена и никеля позволяет увеличить степень извлечения ванадия и молибдена, получить дополнительно никелевый концентрат с содержанием никеля 20-25% и технический гидроалюминат натрия. Основные подходы к проведению исследований. Разработка плана и инструкций по отбору проб в технологическом цикле производства. Разработка и отработка методик по определению ванадия, молибдена и никеля в техногенных отходах. Выбор методик и аппаратуры для проведения экспериментальных работ по переработке техногенных отходов ванадиевого производства. На основании полученных результатов будут разработаны способы кислотного или щелочного выщелачивания, а также методы термического разложения техногенных отходов. Отработка оптимальных условий концентрирования ванадия, молибдена, никеля и технического гидроалюмината натрия с получением товарной продукции. Химический и вещественный составы техногенных отходов ванадиевого производства будут устанавливаться методами рентгенофлуоресцентного и рентгеноструктурного анализов, ИК-спектроскопии, петрографического и химического анализов.

Әдеби деректерге сәйкес, қазіргі таңда беттік-активті заттардың (БАЗ) 80%-дан астамы мұнай-химия өнеркәсібінің шикізаттарынан өндіріледі. Мұнай, табиғи газ және көмірді пайдаланатын өндіріс процестері барысында, әдетте СО2 бөлінеді. Ал парниктік қабаттың жұқаруы жаһандық жылынуға әкелуі мүмкін. Көмірсутектер мен көмірден БАЗ синтездеуден туындайтын тағы да бір күрделі мәселе - ол су айдындарындағы мұндай БАЗ молекулаларының микроорганизмдер мен күн сәулесінің әсерінен табиғи ыдырау жылдамдығының төмендігі. Сонымен қоса, су қоймалары мен теңіз суларында БАЗ-дың мөлшері рұқсат етілген шамадан асатын болса, ол қоршаған ортаның флорасы мен фаунасына теріс әсерін тигізеді. Сондықтан табиғи (қоры сарқылмайтын) шикізат көздерінен экология тұрғысынан біршама қауіпсіз БАЗ-дар синтездеу және өндіру технологиясын жасау аса маңызды мәселелердің бірі болып саналады. Ұсынылып отырған жобада беттік-активті заттар синтездеу үшін өсімдік тектес шикізат – күнбағыс майы өндірісінің техникалық майы (өндіріс қалдығы) пайдаланылатын болады. Жобаны жүзеге асыру барысында өсімдік тектес шикізат негізінде жаңа экология тұрғысынан қарағанда біршама қауіпсіз беттік-активті заттар синтезделеді. Өкінішке орай, Қазақстан аумағында бүгінгі күнге дейін жергілікті табиғи шикізат қорын пайдаланып үлкен көлемде БАЗ өндіретін зауыт жоқ! Сондықтан бұл жобаны ойдағыдай жүзеге асырғаннан кейін жақын болашақта Қазақстан Республикасының территориясында беттік-активті заттарды өндірістік масштабта өндіру мәселесін іске асыру жоспарланып отыр. Бұның өзі жаңа жұмыс орындарын ашып, еліміздің әлеуметтік-экономикалық жағдайын жақсартуға және экспорттық-импорттық мүмкіндіктерін арттыруға азда болса үлес қосады деп үміттенеміз. Сонымен бірге БАЗ-дарды экологиялық қауіпсіз тибиғи шикізат қорларынан өндіруді іске асыру арқылы Қазақстан Республикасы жаһандық проблеманы шешуге, яғни парниктік эффектіні азайтуға аз да болса өз үлесін қосады деп айтуға болады.

Цель проекта: разработка новой ресурсосберегающей, высокоэффективной двухступенчатой хлорирующей технологии утилизации свинец содержащей цинковой пыли сталеплавильных производств с селективным извлечением свинца и цинка в товарные продукты и получением клинкера, пригодного для использования в качестве сырья при производстве стали. Проблема: в настоящее время проблема накопления пыли черной металлургии требует изыскания рационального решения их переработки. Ежегодно предприятиями черной металлургии при производстве одной тонны товарного металла, 5-10% пыли отправляются в отвалы. Ежегодный суммарный мировой прирост цинксодержащей пыли оценивается в 10-15 млн. тонн. Среднее содержание цинка в нем оценивается на уровне 8-10%. Сложный состав пыли, получаемый на предприятиях черной металлургии Казахстана, сдерживает ее переработку по существующим технологиям. Особую трудность представляет селективное разделение цинка от свинца. Основные подходы к проведению исследований: комплексный анализ, включающий статистический, фазовый, химический, металлографический методы и моделирование металлургических процессов. Ожидаемые результаты: разработка новой технологии селективного извлечения ценных металлов из цинковой пыли в целевые товарные продукты. Степень влияния результатов исследований на научно-технический (в том числе – кадровый) потенциал и конкурентоспособность научных организаций и их коллективов, ученых: новые научные знания в области твердофазного взаимодействия компонентов цинковой пыли с хлоридом аммония в условиях низкотемпературного спекания. Практическая значимость: в вовлечении в переработку накопленной и текущей цинковой пыли сталеплавильного производства с получением товарных продуктов. Задачи проекта: разработка концептуального подхода (критериев, принципов, методов) к организации новой ресурсосберегающей, высокоэффективной двухступенчатой хлорирующей технологии переработки накопленной некондиционной свинец содержащей цинковой пыли с селективным извлечением свинца и цинка в товарные продукты; исследование термодинамики и кинетики процесса низкотемпературного спекания пыли совместно с хлоридом аммония, установление оптимальных параметров процесса – температуры, расхода хлорида аммония и продолжительности процесса; установление физико-химических закономерностей распределения цветных металлов (Cu, Pb, Zn), железа и металлов-примесей (As, Sb и др.) по целевым продуктам в условиях низкотемпературного спекания пыли совместно с хлоридом аммония; разработка технологии извлечения цинка из клинкера путем его высокотемпературного спекания с хлоридом кальция с исследованием распределения металлов и установлением оптимальных параметров процесса – температуры, расхода хлорида кальция, продолжительности процесса. Ключевые слова: цинксодержащие пыли, свинец, спекание, хлорид кальция, свинцовые возгоны, цинковые возгоны, клинкер.

С развитием информационно-коммуникационных технологий наиболее высокую позицию по сравнению с традиционным бумажным аналогом занимает электронный документооборот и требует обеспечения их равнозначности. Применение криптографических систем защиты информации позволяет обеспечить подтверждение аутентичности электронного документа, а также подтверждение принадлежности и соответствия электронного документа. На сегодняшний день для авторизации в сервисах электронного правительства Республики Казахстан применяются асимметричные криптографические системы защиты информации. Безопасность данных криптографических систем защиты информации обусловливается нерешимостью задачи дискретного логарифмирования и факторизации чисел. Однако изобретенный английским математиком Питером Шором алгоритм по разложению чисел на простые множители создал новую ветвь в криптоанализе называемой квантовым криптоанализом и поставил под угрозу всю современную систему обеспечения безопасности в интернете, так как способен решить задачу факторизации чисел и дискретного логарифмирования, в случае, если квантовый компьютер будет создан. Создание квантового компьютера это лишь вопрос технологий и времени, так как теоретически нет никаких фундаментальных запретов, накладываемых на его разработку. Сегодня уже ведутся исследования, направленные на развитие постквантовой криптографии, которая позволит обеспечить безопасность информации в случае создания квантового компьютера на стороне злоумышленника. Однако криптография, использующая все преимущества фундаментальных законов природы для шифрования данных, является одной из главных сфер развития данной области. Такая наука получила название квантовая криптография. Протоколы квантового распределения ключей используют законы квантовой теории, которые продиктованы природой, а не теорией чисел. Постулаты квантовой теории утверждают, что до измерения частица, например, фотон, может находиться в континууме состояний, принимая одно конкретное значение во время измерения. Невозможность клонирования произвольного квантового состояния и невозможность с достоверностью различать неортогональные квантовые состояния делают квантовую криптографию устойчивой к прослушиванию сообщений, передающихся по квантовым каналам связи, так как злоумышленник, измерив состояние непременно внесет в систему возмущение, которое будет детектировано стороной получателя. На сегодняшний день в Республике Казахстан отсутствует стандарт на алгоритм/протокол квантового распределения ключей. В Республике Казахстан для формирования криптографических ключей для алгоритма RSA используется протокол Диффи-Хеллмана базирующийся на сложности решения задач факторизации и дискретного логарифмирования, которые нестойки к квантовым атакам. В этой связи разработка и исследование новых протоколов квантового распределения ключа, имеет особую актуальность и востребованность. Цель проекта: Разработка и исследование протоколов распределения ключей на основе квантовых свойств для применение в отечественных системах защиты информации. Новизна и значимость проекта заключается в разработке отечественного протокола квантового распределения ключа на основе квантовых свойств. Криптографический ключ, сформированный протоколом квантового распределения ключа, позволит обеспечить истинную случайность его значений, что является ключевой характеристикой для любых видов систем шифрования данных. Работы направлены на развитие разработок отечественных систем обеспечения информационной безопасности и создание отечественного протокола квантового распределения ключей на квантовых свойствах с целью их практического использования. В последующем разработанный протокол возможно применить на государственном уровне для защиты электронного документооборота.

1 Наименование темы проекта: «Разработка, исследование и промышленные испытания математических моделей и интеллектуальных алгоритмов управления процессами производства фосфорной кислоты высшего качества». 2 Цель проекта - разработка и промышленные испытания на Новоджамбульском фосфорном заводе (НДФЗ) математических моделей физико-химических процессов, протекающих при производстве фосфорной кислоты, и интеллектуальных алгоритмов управления этими процессами. 3 Проблема исследований на которую она направлена: Во всем мире наблюдается тенденция использования в области управления техническими и организационными системами современных интеллектуальных технологий, которые позволяют применять при этом знания, опыт и интуицию экспертов. На наш взгляд, наиболее эффективно использовать интеллектуальные технологии совместно с классическими методами управления технологическими процессами. При этом удается совместить преимущества традиционных методов математического моделирования с математическим аппаратом теории искусственного интеллекта. Такие системы назовем гибридными системами управления (ГСУ). На основе математического и интеллектуального моделирования будут разработаны интеллектуальные алгоритмы оптимального управления процессом производства фосфорной кислоты высшего качества (марки А). Оптимизация этого процесса повысит его эффективность, а именно: снизит затраты материальных и энергетических ресурсов, и при этом обеспечит получение фосфорной кислоты марки А. 4. Основные подходы к проведению исследований: В предполагаемых исследованиях будут применяться методы, разработанные с использованием достижений следующих наук: физика, химия, химическая технология, математическое моделирование, теория автоматического управления, искусственный интеллект, планирование эксперимента, интеллектуальные технологии (нечеткое моделирование, синтез и обучения нейронных сетей и нейросетевых алгоритмов), методы оптимизации и имитационного моделирования и т.д. 5. Ожидаемые результаты: Практическая значимость результатов. Создаваемые алгоритмы оптимального управления процессом очистки термической фосфорной кислоты в промышленных условиях НДФЗ может дать значительный экономический эффект с учетом достаточно высокой цены на высококачественную фосфорную кислоту марки А. Степень влияния результатов исследования на научно-технический и кадровый потенциал, конкурентоспособность научных организаций. Полученные результаты позволят получить испытанный в промышленных условиях инструмент синтеза гибридных систем оптимального управления любыми технологическими процессами, которым могут воспользоваться научные и производственные организации. Планируется публикация трех статей в рейтинговых журналах и одной статьи в журналах, рекомендованных КОКСНВО, издание монографии, защита одной докторской и двух магистерских диссертаций.

В настоящее время банки внедряют искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение в каждый бизнес процесс и планируют распространять эту технологию на все направления своего бизнеса. Например, первичный скоринг заемщиков банки уже давно проводят автоматически. Модели ИИ работают в риск-менеджменте, в бизнес-планировании и комплаенс. Банки развивают технологии компьютерного зрения, обработки языка, речевой аналитики, что позволяет сократить время, стоимость и повысить качество принимаемых решений (ускорение процессов в десятки раз). Внедрение систем ИИ обеспечивают обработку документов, необходимых для формирования клиентского досье. Интегрированные технологии распознавания позволяют в автоматическом режиме обрабатывать и вносить данные клиентов при открытии счетов и совершении банковских операций, где требуется подтверждение личности. Технология ИИ используется в следующих основных направлениях: риск-менеджменте, сегменте малого и среднего бизнеса и в рознице. В риск-менеджменте ИИ помогает предотвратить мошенничество, в малом и среднем бизнесе, а также в рознице, с помощью искусственного интеллекта банк решает задачи повышения конверсии продаж за счет моделирования предпочтений клиентов и с помощью систем прогнозирования. Технология ИИ также может начать массово использоваться крупными банками для кредитования средних и крупных предприятий. Искусственный интеллект используется для решения самых разнообразных задач, и одна из них – сокращение среднего времени обслуживания клиентов, увеличение доли решения их запросов на стадии FCR (First Call Resolution, коэффициент решения вопроса при первом обращении) за счет качественного и удобного сервиса, достигаемого путем автоматизации работы контактного центра. На первоначальном этапе теоретические и прикладные исследования проблемы базируются на классе методов искусственного интеллекта и машинного обучения, а также средствах математической статистики, теории моделирования, семантического анализа. Большинство методов машинного обучения эффективно работают благодаря прорывам в области представлений (representations) данных и входных признаков, а также оптимизации нейронных весов. Также используются алгоритмы глубинного обучения (deep learning), целью которых является замещение человека в определенных рутинных задачах. Глубинное обучение доказало свою состоятельность и способность достаточно точно работать над поставленной задачей. Основными методами машинного обучения, описанными в этом исследовании, являются логистическая регрессия, стохастический градиентный спуск, нейронные сети, k-ближайшие соседи (kNN), дерево решений (decision tree), случайный лес (random tree), XGBoost, наивный Байесовский классификатор (Naïve Bayes)). Выбор этих методов обоснован анализом алгоритмов, основанные на правильности классификации (accuracy), точности (precision) и ряде других показателей. Нелинейные модели показывают более точные прогнозы по сравнению с линейными моделями. Предлагаемая интеллектуальная система основана на моделях машинного обучения, которые широко используются в различных сферах человеческой деятельности и продолжают доказывать свою эффективность и практичность в реальных задачах. Однако, в финансовой сфере, в частности в задачах банка существует потребность в глубоком изучении и внедрении технологии ИИ для повышения эффективности работы. Работа интеллектуальной системы состоит из нескольких этапов. На первом этапе осуществляется корректный сбор данных о заемщиках. После предобработки и очистки данных запускается алгоритм машинного обучения. От правильного выбора алгоритма зависит результат работы интеллектуальной системы. Отклонения в данных оказывают негативное влияние на работу скоринговой модели и приводят к ложному принятию решения. Построение скоринговой модели, основанной на существующих финансовых технологиях и методах машинного обучения, имеющей отличие от решений на отечественном рынке является востребованной со стороны бизнеса задачей. Современные отечественные решения зачастую состоят из разрозненных проектов, которые сложно поддаются интеграции и масштабированию. Разрабатываемая скоринговая модель основана на передовых технологиях в области ИИ и использует перспективные инструменты разработки, тестирования и интеграции в этой области. В Казахстане нет кредитных линий для производителей и импортеров товаров, поэтому многие компании используют зарубежные решения для коммерческого использования технологий на внутреннем рынке. Следовательно конфиденциальные пользовательские данные, экспортируемые с применением зарубежных решений отрицательно сказывается на экономике Казахстана. Они включают в себя распространение персональных данных, которые в настоящее время оцениваются как ценный национальный ресурс.

Целью проекта является разработка геотехнологической информационной системы, а также методов определения схемы дебалансов распределения технологических растворов по ячейкам и режимов работы геотехнологического полигона для увеличения эффективности добычи минералосодержащих месторождений, отрабатываемых подземным выщелачиванием. При добыче урана методом подземного скважинного выщелачивания (ПСВ) в результате дебаланса растворов образуются застойные зоны, куда не попадает выщелачивающий раствор, и как результат снижается извлечение минерала. В ходе реализации проекта исполнителями будут предложены методы для расчета схемы дебаланса и обеспечения баланса растворов в ячейках и блоках для эффективного закисления блока и извлечения урана без дополнительных финансовых затрат. Предложенные методы также будут содействовать снижению растекания растворов за границы блока и будут реализованы в виде геотехнологической информационной системы с удобным пользовательским интерфейсом и визуализатором. Исследования будут реализованы в виде численных экспериментов, основанных на математических моделях, апробированных на месторождениях Казахстана, в следующей последовательности: сбор информации с реальных или модельных месторождений; исследование и анализ чувствительности факторов, приводящих к локальному дебалансу технологических растворов в отдельных ячейках скважин, влияющих на эффективность добычи; обзор существующих методик и разработка метода определения схемы дебалансов распределения технологических растворов по ячейкам на основе линий тока; разработка метода обеспечения баланса технологических растворов для эффективного закисления технологических ячеек и блоков, путем математического моделирования процессов добычи на основе линий тока; разработка геотехнологической системы для построения схемы дебалансов растворов в ячейках и определения режимов работы полигона для повышения эффективности добычи методом подземного выщелачивания. Основным результатом проекта является геотехнологическая информационная система, позволяющая строить схему дебалансов распределения технологических растворов на основе разработанных методов с целью определения режимов работы геотехнологического полигона для увеличения эффективности добычи минералосодержащих месторождений, отрабатываемых методом ПСВ. Предлагаемый метод, интегрированный в геотехнологическую систему, позволит определять и визуализировать схему дебалансов растворов. Метод будет основан на результатах исследования факторов, приводящих к локальному дебалансу технологических растворов в отдельных ячейках скважин и блоках месторождений, разрабатываемых методом подземного выщелачивания. На основе проведенных исследований и методе построения схемы дебалансов, будет разработан метод обеспечения баланса растворов для эффективного закисления технологических ячеек и блоков, путем математического моделирования процессов добычи на основе линий тока. Предлагаемая геотехнологическая системы позволит: строить и визуализировать схему дебалансов в 2D и 3D на основе геотехнологических производственных данных о дебитах и приемистостях; определять факт растекания растворов за пределы контуров технологических блоков; определять и отображать зоны закисления и неотработанные участки в пласте; прогнозировать эффективность добычи в зависимости от выбранных режимов; в автоматизированной форме предлагать эффективные дебиты на скважинах. По результатам исследования будут опубликованы работы в соответствии с требованиями конкурсной документации; получены свидетельства на регистрацию авторских прав на компоненты геотехнологической системы. Результаты исследования будут обсуждены на научных семинарах и конференциях. Потенциальными потребителями являются АО «НАК «Казатомпром» и другие добывающие компании, использующие метод ПСВ при разработке месторождений. Предложенный проект соответствует стратегии цифровизации АО «НАК «Казатомпром» и концепции организации производства «Индустрия 4.0». Проект будет реализован с привлечением молодых ученых, магистрантов и студентов, которые в ходе реализации улучшат теоретические знания и повысят практические навыки, что положительно повлияет на развитие кадрового потенциала страны что является положительным социальным эффектом. Экономическим эффектом реализации проекта является увеличение извлечения урана из застойных зон за счет эффективного распределения раствора в блоках и ячейках на месторождениях урана, разрабатываемых методом ПСВ.

Целью данного исследования является разработка программного обеспечения по подбору эффективных методов увеличения нефтеотдачи пластов нефтяных месторождений. Идея проекта заключается в создании компьютерной программы для нахождения эффективных методов увеличения нефтеотдачи (МУН) при наличии нечетких входных данных геолого-физических свойств нефтяных месторождений. Согласно данным 12-го Национального отчета О реализации Инициативы прозрачности деятельности добывающих отраслей в Республике Казахстан средний коэффициент нефтеотдачи в Казахстане составляет около 35%. Этот показатель считается низким особенно по сравнению с показателями развитых нефтедобывающих стран в более 50%. При этом большая доля нефти в Казахстане добывается на месторождениях гигантах, таких как Тенгиз, Карачаганак и Кашаган. В средних месторождениях Казахстана обеспечивающие около 40% добычи нефти прогнозируется снижение нефтедобычи, т.к. большинство этих месторождений находятся на поздней стадии разработки. В связи с этим, для повышения коэффициента извлечения нефти средних и небольших месторождений эффективным решением является применение методов увеличения нефтеотдачи. Выбор МУН сопряжен: во-первых, необходимостью анализа и обработки значительных объемов информации для выбора МУН, во-вторых, отсутствием отечественных интеллектуальных программ принятия решения по выбору МУН в Казахстане, в-третьих, экономическими рисками, связанными с внедрением МУН в промысел. Мы будем на основе теории нечёткой логики разрабатывать программное обеспечение принятия решения по подбору эффективного МУН для нефтяных месторождений. Проблема подбора МУН относится к нечетким задачам: 1) геолого-физические условия нефтяного пласта не являются четким и однозначно определенным объектом; 2) обобщением знаний успешного применения МУН нефтяными компаниями будет критерий применимости построения функции принадлежности. Метод нечеткой логики – эффективный метод теории принятия решений, который может применяться для выбора МУН на различных стадиях разработки и эксплуатации месторождений. Следующие результаты будут получены при выполнении проекта: 1. База данных будет содержать описание, рекомендации и ограничения, критерии и диапазон использования нечетких данных по успешным проектам применения МУН нефтяными компаниями Казахстана и зарубежных стран. 2. Будет разработано программное обеспечение для подбора МУН нефтяных месторождений при нечётких геолого-физических показателях. 3. Будут проведены серийные расчеты с использованием программного обеспечения для подбора МУН в условиях нечётких геолого-физических данных нефтяных месторождений. 4. Планируется публикация не менее 3 статей в рецензируемых научных изданиях реферативной базы Web of Science и (или) имеющих процентиль в базе Scopus не менее 35, публикация не менее 1 статьи в рецензируемом отечественном издании, рекомендованном КОКСОН, получение 1 авторского права на программный продукт. Создание программного обеспечения для подбора МУН на основе теории нечеткой логики будет значительным вкладом в продвижение отечественной науки и технологий, благодаря развитию науки на стыке информационных технологий и нефтяной инженерии и повышая преимущество и конкурентоспособность отечественных разработок. Создание программного обеспечения для подбора МУН даст возможность выполнить визуализацию полученных результатов в виде наглядных графиков и схем, также для каждого МУН будут выведены описания методов и оценки в зависимости от исходной информации по месторождению. Вместе с тем в программе будет модуль для расчета экономической эффективности применения МУН. С помощью функционала программы можно дополнить и корректировать критерии применимости МУН в зависимости от полученных решений успешных проектов. Создание программного обеспечения для подбора МУН может использоваться в ВУЗах, тренингах по повышению квалификации и т.п. в качестве учебного материала. Также возможно снабдить программное обеспечение двумя языками – государственным и русским, тем самым увеличить аудиторию пользователей отечественной разработки. Все это обеспечивает социальный эффект проекта. АО «Озенмунайгаз», АО «Эмбамунайгаз» и др. нефтедобывающие компании Казахстана могут быть целевыми потребителями результатов, т.е. разработанного программного обеспечения системы принятия решения по подбору МУН.

Цель проекта - разработка метода для определение высокоскоростных деформаций металлических и бетонных конструкции при выполнений различных технологических процессов с помощью чувствительного элемента волоконно оптического датчика (ВОД). Как известно металлические и бетонные конструкции являются одним из наиболее распространенных материалов. В последние годы участились случаи возникновения аварийных ситуаций, которые сопровождаются интенсивными искуусственными и естественными ударными и взрывными воздействиями. Подобные явления сопровождаются не только материальными, но и людскими потерями. Поэтому уже на стадии проектирования ответственных конструкции требуется учитывать эти динамические воздействия, которые характеризуются непрерывным изменением параметров, высокой интенсивностью и малой продолжительностью. Для этого необходимо не только знание механических свойств используемых материалов при высоких скоростях деформации, но и их мониторинг деформации в реальном процессе динамической нагрузки. Кроме того, высокоскоростное деформирование металлов все более широко применяется в технике и производстве. Это объясняется тем, что скорости нагружения деталей существующих и проектируемых машин и механизмов, и соответственно, металла в процессе его обработки очень высоки, а сведений о сопротивлении металлов деформированию, пластичности и ударной вязкости в широком диапазоне скоростей деформации и температур, необходимых для расчетов, в достаточном объеме не имеется. Характеризующееся большими скоростями деформации, высокими давлениями на поверхностях обрабатываемого металла и значительными энергиями, высокоскоростное деформирование обеспечивает высокую производительность, дает возможность изготавливать изделия значительных размеров из прочных и малопластичных материалов, позволяет обрабатывать металл, находящийся в состоянии движения. В связи с этим исследование поведения современных конструкционных и строительных материалов при высокоскоростном деформировании и разрушении является крайне значимой и актуальной проблемой. В результате исследования будут получены оптические методы определения высокоскоростной деформации бетонных и металлических поверхностей с использованием оптических Брэгговских решеток оптического датчика, происходящих в пределах микросекунд.

Бетонды 3D басып шығару - бұл бетонды қабат-қабат құю арқылы конструкцияны жасайтын аддитивті құрылыс процесі. Ол үшін робот басып шығару механизмін керекті траектория бойынша жылжытады. Қазіргі таңдағы пилоттық және ғылыми жобалар бетонды 3D басып шығарудың құрама зауытта да, құрылыс алаңында да мүмкін екенін көрсетеді. Басып шығару механизмін жылжыту үшін кәдімгі өнеркәсіптік роботтар (портал, артикулярлық және кабельдік манипуляторлар) қолданылады. Бұл роботтарды манипулятор ретінде таңдау бір қарағанда жақсы сияқты, өйткені өнеркәсіптік роботтар барлық жерде қолжетімді, салыстырмалы түрде арзан және өте жан-жақты. Бірақ бұл стационарлық өнеркәсіптік роботтардың шектеулі жұмыс кеңістігі бар, бұл объектілердің басып шығару көлемін шектейді және олардың көпшілігі бастапқыда стационарлық пайдалануға арналған болғандықтан, құрылыс алаңының ауыр жағдайларына сәйкес келмейді өйткені мұнда мүлдем басқа жағдайлар: өрескел орта, балшық-шаң, ауа-райы; жиі құрастыру және бөлшектеу; тазалау және техникалық қызмет көрсету үшін жеңіл өңдеу қажеттілігі; құрылыс алаңдары арасында жылдам түзету үшін машиналардың қажетті ұтқырлығы (переналадки). Дамудың келесі қадамы-машина технологиясының сенімділігін арттыру және қолдану аясын кеңейту. Ол үшін, басып шығару механизмінің компоненттерін оңтайландыру, өлшеу жүйелерін жалпы процеске біріктіру қажет. Бұл мәселені шешу үшін TU Dresden “CONPrint3D” және “Ready2print” жобаларында манипулятор ретінде осы ауыр жұмыс жағдайлары үшін арнайы жасалған және дәстүрлі құрылысқа мүмкіндігінше жақын автобетонсорғышты ұсынады. Автобетонсорғы машинасының буындарының ашық кинематикалық құрылымыды және ұзын жиналмалы жебе болғандықтан, ол нақты орналастыруға арналмаған және паразиттік ауытқуларға ие. Осылайша, автобетонсорғыны пайдаланып бетонды басып шығару кезінде қажетті дәлдікті қамтамасыз ету мәселесі туындайды. Ал күрделі пішінді және әртүрлі бұрыштағы қабырғаларды 3Д басып шығару үшін басып шығару механизмін кеңістікте позициялау қажет. Жұмыстың мақсаты – құрылыс 3Д принтерінің манипуляторы ретінде пайдаланатын автобетонсорғы буындарының паразиттік ауытқуларын компенсациялайтын сонымен қатар күрделі пішінді қабырғаларды баспалау үшін баспа бастиекті кеңістікте позициялайтын манипуляторды және арнайы шүмекті зерттеп жобалау. Жобаның міндеттері: 1) Компенсациялау және позициялау мүмкіндігі бар манипуляторды зерттеп жобалау және прототипін жасау; 2) Арнайы шүмекті жобалау және прототипін жасау; 3) Арнайы шүмекке бетон тасымалдау механизмін жобалау және прототипін жасау; 4) Компенсациялау және позициялау мүмкіндігі бар манипулятордың және арнайы шүмектің басқару жүйесін жасау; 5) Компенсациялау және позициялау мүмкіндігі бар манипуляторды автобетонсорғыға орнатып арнайы шүмекпен бетон баспалау арқылы эксперименттік сынақтан өткізу. Жобадан күтілетін нәтижелер: 1) Компенсациялау және позициялау мүмкіндігі бар манипулятордың прототипі; 2) Арнайы шүмектің прототипі; 3) Бетон тасымалдау механизмінің прототипі; 4) Компенсациялау және позициялау мүмкіндігі бар манипуляторды және арнайы шүмектің басқару жүйесі; 5) Компенсациялау және позициялау мүмкіндігі бар манипуляторды автобетонсорғыға орнатып арнайы шүмекпен бетон баспалау сынақ нәтижелері; 6) Конкурстық құжаттаманың 7-тармағының 1.1 тармақшасына сәйкес ғылыми жарияланымдар жариялау. Жобаны бірлесіп қаржыландырушы ретінде «JA prosperity» ЖШС-і (Алматы қ.) таңдалған. Компания тарапынан жасалатын бірлесіп қаржыландыру сомасы 3.150 миллион теңгені (үш миллион жүз елу мың теңге) құрайды. Қаржыландыру «JA prosperity» ЖШС-і тарапынан жоба аясында жасалатын прототиптердің ретінде жүзеге асырылады. Зерттеу нәтижелерінің практикалық маңыздылығы және олардың коммерцияландыруға әзірлігі деңгейі. Жоба коллобрация ретінде Дрезден ТУ-мен бірге жүзеге асырылады. Баспа бастиектің миксері мен экструдерін және бетон тасымалдау мәселелерімен Дрезден ТУ ал жобаның отандық тобы компенсациялау және позициялау манипуляторы, арнайы шүмек және шүмекке бетон тасымалдау механизмін зерттеп жобалаумен айналысады. Нәтижесінде автобетонсорғы негізінде баспалаудың жоғарғы дәлдігін қамтамассыз ете алатын күрделі формалы қабырғаларды құя алатын баспа бастиек қондырғысы жасалады. Бұны дәстүрлі қолданыстағы құрылыс процестеріне біріктіруге болады. Егер жоба қаржыландыру алса, онда келесі этап ретінде Коммерциализация Конкурсына ұсынылады. Коммерциализация кезеңінде бір қабатты үй құю қарастырылады