Аннотация. В статье рассматриваются особенности изучения сложных интервалов-заданных систем. Предложен подход точечного приближения промежуточных систем на основе ключевых матриц. На осно- ве предложенного подхода получается группа точечных матриц и, соответственно, группа объектов с условиями применения процедуры декомпозиции, для которой заданы условия исследования динамических свойств, таких как управляемые и контролируемые для них. Разработанный теоретический аппарат раз- работан для систем управления движением искусственного спутника Земли, для чего разработана мо- дель, представленная системой дифференциальных уравнений с интервалами, применен метод ключевой матрицы и получена четырехточечная модель. Для каждого процесса были созданы схемы моделирования в среде MatLab, получены характеристики моделирования. Дано описание многозвенной системы, состо- ящей из нескольких подвижных макетов, изготовленных в Центре космических технологий и микрогра- витации (ZARM) Бременского университета (Германия). Создана математическая модель движения этой системы. Приведены результаты математического моделирования алгоритма управления движением, обеспечивающего перемещение элементов системы по заданной траектории. Рассмотрены несколько конфигураций системы, способов взаимодействия её элементов, исследована зависимость параметров системы от параметров движения, проведено исследование точности управления. Ключевые слова: многоэлементная система, алгоритм управления, лабораторное моделирование дина- мики, технология, механизм, функция, модели, формула, матрица.

Әдеби деректерге сәйкес, қазіргі таңда беттік-активті заттардың(БАЗ) 80%-дан астамы мұнай-химия өнеркәсібініңшикізаттарынан өндіріледі. Мұнай, табиғи газжәне көмірді пайдаланатын өндіріс процестері барысында көп мөлшерде көміртек диоксиді (парник газы) бөлінеді. Ал парниктік қабаттыңжұқаруы жаһандықжылынуға әкелуі мүмкін. Көмірсутектік шикізаттан БАЗ синтездеуден туындайтын тағы да бір күрделі мәселе –ол су айдындарындағы мұндай БАЗ молекулаларыныңмикроорганизмдер мен күн сәулесініңәсерінен табиғи ыдырау жылдамдығыныңтөмендігі.Сондықтан экология тұрғысынан алғанда қауіпсіз, қоры сарқылмайтын өсімдік майлары негізінен БАЗ синтездеу маңызды мәселелердіңбірі болып саналады.Бұл жұмыста техникалықөсімдік майы -күнбағыс майын өндіру қалдықтары негізінде неионогендік БАЗ синтездеу және олардыңқасиеттерін зерттеу нәтижелері қарастырылған.Техникалықөсімдік майынан алынған майлы карбон қышқылдарыныңқоспасын этиленгликольмен (ЭГ), диэтиленгликольмен (ДЭГ) және үшэтиленгликольмен (ҮЭГ) этерификациялау арқылы неионогендік БАЗ (НИБАЗ) синтезделді. Алынған НИБАЗ-ңқұрамы ИҚ-және ЯМР-спектроскопия әдістері арқылы анықталды. Аталмыш НИБАЗ беттік-активтік көрсететіндігі және оларды экология тұрғысынан қарағанда қауіпсіз жуғыш заттар ретінде пайдалануға болатындығы анықталды.

Unprocessed waste from agriculture sector, especially animal husbandry, causes of environmental problems. Therefore, efficient use of animal husbandry waste is relevant. In the scientific work, the main substrate is cow manure and its qualitative properties were analyzed. Experiments were carried out to study vermicompost (biohumus). The experiment used cow dung and organic waste (food waste and leaf litter). Cow dung is very rich in macro and micro elements. Accordingly, after the process of vermicomposting in biohumus, a balanced content of elements was determined (N, P, K, Mg, Ni, Cd, Zn, Cu, Cr and etc.). Earthworms absorb unnecessary toxic substances and pathogenic microflora and produce coprolites with useful elements. In the article, for the determination of analyzes, the ultraviolet spectrometric method and optical emission spectrometry with inductively coupled plasma were used. The aim of the work is - to investigate the theoretical and applied aspects of the rational use of the bioresource of technological Californian red earthworms and the potential of the microbial community of organic waste for the development of scientific foundations of vermicomposting and reproduction of soil the fertility.

В условиях глобального перехода к устойчивому развитию вопросы экономической эффективности химических производств выходят на первый план, приобретая не только финансовую, но и экологическую значимость. В статье представлена комплексная экономическая оценка модельного химического процесса с позиций устойчивого развития, направленная на выявление точек оптимизации производственного цикла и минимизацию негативного воздействия на окружающую среду. Модельные процессы, как инструмент анализа, позволяют учитывать полные затраты на всех этапах жизненного цикла продукции, включая сырьё, энергию, переработку и утилизацию отходов. В качестве примера рассмотрен синтез биополимеров как инновационное и экологически ориентированное направление современной химической промышленности. Результаты исследования показывают, что использование биополимеров позволяет снизить затраты на утилизацию отходов на 20–30%, а также уменьшить углеродные платежи на 150–200 у.е. за тонну продукции, тем самым повышая общую рентабельность и снижая экологические издержки. Кроме того, рассмотрены методы интеграции экономических моделей с экологическими показателями для обоснования инвестиционных решений. Представленный подход может быть использован для разработки стратегий устойчивого развития предприятий, ориентированных на экологическую безопасность, инновационность и долгосрочную экономическую устойчивость в условиях современных вызовов глобального рынка.

This work presents a comparative evaluation of a modified silicophosphate sorbent, synthesized from gold ore processing wastes of the Akbakay deposit via treatment with 20% orthophosphoric acid and subsequent calcination at 600°C, against natural and thermally treated bentonite. Key performance indicators, including solubility, mechanical strength, and equilibrium sorption capacity for copper ions, were determined. The Akbakay-derived silicophosphate sorbent exhibited exceptionally low aqueous solubility (1.22%), in stark contrast to natural bentonite, which actively disperses to form a stable colloidal emulsion. The modified sorbent demonstrated significantly superior Cu²⁺ removal efficiency across the entireinvestigated concentration range. While the high colloidality and solubility of bentonite constrain its utility in water treatment applications, the silicophosphate sorbent maintains its structural integrity and operational performance. This comparative analysis confirms the practical advantage of the modified sorbent derived from Akbakay technogenic waste for implementation in wastewater purification systems

Статья посвящена комплексной оценке и взаимосвязи состояния автотранспортной системы и экологии города Алматы. Собраны данные, характеризующие транспортные, метеорологические, инфраструктурные, экологические, медицинские и другие параметры. Показано, что высокий уровень загрязнения воздуха Алматы связано не только расположением города в котловине, но и существованием ряда дополнительных факторов. Значительный вклад вносит часто встречающиеся нарушения, допущенные при городской застройке без учета роза ветров. Согласно статистическим данным за 2025 годы, эксплуатируются свыше 159413 единиц автотранспорта годом выпуска более 20 лет, из них ≥40% не снабжены катализаторами. Отмечено многократное превышение ПДК в воздушном бассейне Алматы по содержанию тонкодисперсных частиц РМ2,5, особенно данное состояние характерно при приземной инверсии температуры. В совокупности рассмотрены действия основных факторов, способствующие частому попаданию Алматы в список самых загрязненных городов мира. Отмечены основные причины возрастания разных видов заболеваемости населения. Выявлено, что на состояние здоровья людей влияет на 50-55% образ жизни, на 20-23% наследственность, на 20-25% состояние окружающей среды и на 8-12% работа системы здравоохранения. В статье проанализирован состав автотранспортных средств по видам и качеству используемого топлива, возраст и динамика их роста в городе Алматы.

В рыночной экономике остро встает задача внедрения систем оптимального управления технологическими процессами в цветной и черной металлургии, в химической промышленности, в нефтехимии и т.д., которые позволяют более рационально использовать минеральные ресурсы, экономить тепловую и электрическую энергию, снижать экологические последствия, повышать экономическую эффективность производства. Активные разработка и внедрение систем оптимального управления всевозможными технологическими процессами в мире начались и продолжились в 60-80 годы прошлого века. Однако до сегодняшнего дня не внедрена сколько-нибудь значительная автоматизированная система оптимального управления. Это связано с чрезвычайной сложностью физико-химических явлений, протекающих в современных технологических процессах, что не позволяет создавать достаточно адекватное математическое описание этих явлений. В последнее время во всем мире наблюдается тенденция использования современных интеллектуальных технологий, которые позволяют использовать знания, опыт и интуицию экспертов. Причем использование методов искусственного интеллекта при синтезе систем оптимального управления позволили значительно упростить процесс их создания, улучшить качество моделей управления и повысить их эффективность. Поэтому актуальной является задача разработки и внедрения интеллектуальных моделей (алгоритмов) управления различными технологическими процессами, в том числе и в фосфорной подотрасли. Авторами предложены методы и средства создания новых интеллектуальных алгоритмов управления новым сложным технологическим процессом - очистки фосфора от мышьяка и органики в промышленных условиях Новоджамбульского фосфорного завода (НДФЗ).

Целью данного исследования является применение методов искусственного интеллекта (ИИ), в частности искусственных иммунных систем (ИИС), для разработки оптимальной стратегии управления многопараметрической системой управления. Исследуются два конкретных подхода к управлению в промышленности: интегрально-пропорционально-дифференциальное (ИПД) и пропорционально-интегрально-дифференциальное (ПИД) управление. Мотивацией для использования этих вариантов ПИД-регуляторов является их функциональная реализация в современных промышленных контроллерах, где они обеспечивают точное управление технологическим процессом. Результаты исследования представляют собой новое решение задачи синтеза управления для промышленной системы.

В данном исследовании представлен устойчивый и адаптивный подход к переработке полезных ископаемых. Была разработана гибридная интеллектуальная система управления для обогащения мелкодисперсной хромитовой руды в отсадочной машине. Цель состоит в повышении эффективности разделения и снижении потерь хрома за счет оптимизации параметров процесса в реальном времени при переменных условиях подачи. Метод учитывает колебания состава руды путем интеграции трех компонентов: физического моделирования движения частиц, регрессионного анализа и прогнозирования на основе нейронной сети. Уровень слоя отсадочной машины и частота пульсаций используются в качестве управляющих переменных, а содержание Cr₂O₃ в подаваемом сырье (формула представлена) рассматривается как возмущение. Нейронная сеть прогнозирует содержание Cr₂O₃ в концентрате ( формула представлена) и в отходах (формула представлена)), представляющих собой , соответственно, богатую хромитом и пустую фракцию. Оптимизация выполняется с использованием алгоритма внутренней точки с ограничениями. Модель демонстрирует высокую точность прогнозирования со среднеквадратичной ошибкой (MSE) ниже 0,01.

В данном исследовании предлагается интеллектуальный алгоритм управления для промышленных процессов с множественным входом и множественным выходом (MIMO). Этот алгоритм основан на интеграции цифрового двойника (DT), модельного прогнозирующего управления (MPC), генетического алгоритма (GA) и нейронной сети (NN). Разработанная архитектура использует гибридную схему MPC, включающую дополнительную ветвь коррекции на основе нейронной сети. Рабочий процесс включает предварительную обработку входных данных, линеаризацию рабочей точки и обучение нейронной сети, вычисление оптимальной последовательности управления на скользящем горизонте, управление с обратной связью и адаптацию на основе ошибки прогнозирования. Этот инновационный гибридный закон управления использует линейную модель пространства состояний в качестве базового предиктора и компактную надстройку нейронной сети для компенсации неучтенных нелинейностей. Генетический алгоритм ищет оптимальную последовательность управляющих воздействий, соблюдая ограничения процесса и обеспечивая стабильное использование коррекции на основе нейронной сети.