На правах рукописи
КОМЛЕКСНАЯ МЕТОДОЛОГИЯ ФОРМИРОВАНИЯ ДРЕВ ФАЗ МНОГОКОМПОНЕНТНЫХ СОЛЕВЫХ СИСТЕМ
02.00.04 – физическая химия
А В Т О Р Е Ф Е Р А Т
диссертации на соискание ученой степени
кандидата химических наук
Саратов - 2007
Работа выполнена в Самарском государственном техническом университете
Научный руководитель: | заслуженный деятель науки РФ, доктор химических наук, профессор . |
Официальные оппоненты: | д. х.н., профессор ; д. х.н., профессор . |
Ведущая организация: | Московский государственный университет им. . |
Защита состоится «25» октября 2007года в 14:00 часов на заседании диссертационного совета Д 212.243.07 по химическим наукам при Саратовском государственном университете им. Чернышевского 3, 1 корпус, химический факультет.
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Саратовского государственного университета им. Чернышевского 3.
Отзывы на автореферат в двух экземплярах просим направлять 3, 1 корпус, химический факультет, Учёному секретарю диссертационного совета Д 212.243.07
профессору .
Автореферат разослан «23» сентября 2007г.
Ученый секретарь
диссертационного совета
доктор химических наук, профессор
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность темы. Сложные материалы, являющиеся многокомпонентными физико-химическими системами (МКС), обладают определенным набором физико-химических свойств в зависимости от способа получения, элементного и фазового состава. В связи с увеличением требований к комплексу заданных свойств материалов, их получение является актуальной проблемой на современном этапе развития техники.
Изучение многокомпонентных взаимных систем является малоисследованной областью физико-химического анализа. В настоящее время их изучение приобретает важное значение, так как позволяет разработать технологии для проведения синтеза веществ заданного состава и композиций с необходимыми свойствами. Исследователю для синтеза необходимо выбрать исходные вещества и предусмотреть условия, в которых будут проходить превращение одних фаз в другие. Экспериментальный подбор условий синтеза и условий выделения и очистки интересующего исследователя вещества - препаративный путь – дело крайне трудоемкое. Поэтому особое значение приобретает вопрос моделирования фазовых комплексов с разнообразным видом химического взаимодействия: наличием реакций обмена, комплексообразования, твердых растворов с учетом их взаимовлияния и взаимодействия.
Вопросам моделирования фазовых превращений в МКС уделяется большое внимание, так как с ростом количества компонентов физико-химической системы трудности ее экспериментального изучения растут в геометрической прогрессии. Следовательно, разумным подходом является разработка предварительных алгоритмов исследования, которые позволили бы максимально сузить область экспериментального исследования.
В диссертационной работе предлагается использовать гомеостатическую концепцию построения моделей физико-химических систем для разработки алгоритмов оптимизации и автоматизации ряда процедур комплексной методологии исследования МКС.
Цель работы. Основной целью данной работы является создание методологии построения моделей физико-химических многокомпонентных систем с различными типами химического взаимодействия и разработки автоматизированного комплекса, реализующего алгоритмы дифференциации и формирования древ фаз.
Задачи исследования. В соответствии с поставленной целью были поставлены следующие задачи применительно к топологии МКС:
- проанализировать существующие алгоритмы и методы исследования;
- рассмотреть возможность построения моделей МКС с использованием средств системного анализа (в частности, гомеостатической концепции моделирования);
- разработать методику построения моделей физико-химических многокомпонентных систем с использованием аппарата теории графов;
- разработать алгоритм декомпозиции графа системной модели на подграфы заданных типов;
- разработать программный комплекс, позволяющий автоматизировать исследование МКС;
- сформировать модели древа фаз реальных МКС, с различными типами химического взаимодействия, с экспериментальной идентификацией;
Методы исследования. При решении поставленных задач использованы методы физико-химического анализа, системного анализа, топологии, теории графов, булевой алгебры и др.
Научная новизна:
- развитие теории построения древ фаз реальных МКС с различными типами химического взаимодействия;
- предложено использование гомеостатической концепции моделирования систем для построения моделей многокомпонентных физико-химических систем с разнообразным видом химического взаимодействия;
- разработан полный оригинальный алгоритм дифференциации много-
компонентных систем с различными типами химического взаимодействия на составляющие - фазовые единичные блоки;
- разработан автоматизированный комплекс дифференциации и построения древ фаз МКС с различными типами химического взаимодействия;
- впервые с помощью компьютерных технологий осуществлено моделирование и идентификация ряда МКС с реакциями обмена, комплексообразованием и твердыми растворами, входящими в комплекс Li, Na, K, Ca, Ba // F, Cl, SO4, NO3, MoO4, WO4.
На защиту выносятся:
- развитие теории построения древ фаз реальных МКС с различными типами химического взаимодействия;
- принцип построения системной модели МКС на графах;
- алгоритм дифференциации многокомпонентных систем с различными типами химического взаимодействия и наличием твердых растворов на составляющие - фазовые единичные блоки;
- программный комплекс, позволяющий моделировать элементы фазового комплекса многокомпонентных систем.
Практическая ценность. Использование разработанных алгоритмов и программного комплекса, реализующего указанные алгоритмы, значительно сократит время для исследования многокомпонентных систем, что позволяет повысить производительность труда при разработке и создании новых материалов с регламентированными свойствами, без затрат большого количества дорогих химических веществ.
Апробация работы. Основные результаты работы доложены на: научных семинарах УНЦ «Азот», СКБ «СИМВОЛ» ( г. г.); Всероссийской научной конференции молодых ученых «Наука, технологии, инновации», Новосибирск (2003г.); Всероссийской научно - практической конференции «Компьютерные технологии в науке, практике и образовании», г. Самара ( гг.); Международной научно-технической конференции студентов и аспирантов «Радиоэлектроника, электроника и энергетика», г. Москва (2004г.); научных семинарах кафедры «Прикладная математика и информатика» СамГТУ, г. Самара (2004г.); Международных конференциях молодых учёных «Актуальные проблемы современной науки», г. Самара (2001 – 2004гг.); 1-м Международном форуме «Актуальные проблемы современной науки», г. Самара (гг.); конференции XXII всероссийского открытого конкурса научно-исследовательских и творческих работ обучающихся «Национальное Достояние России», г. Непецино (2007г.).
Публикации. По теме диссертации опубликовано 29 работ в научно – технических журналах и трудах конференций, в т. ч. журналах, рекомендованных ВАК.
Структура и объем работы. Диссертационная работа изложена на 187 листах текста и состоит из введения, шести глав, выводов, списка сокращений, списка литературы из 118 наименований, содержит 68 рисунков, 54 таблицы и 4 приложения.
СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
Во введении обоснована актуальность проблемы, сформулирована цель и задачи исследований, отражена научная новизна и практическая ценность работы.
Первая глава посвящена анализу современного состояния изучения МКС с позиции оптимизации получения информации по ним, на основе разработанного общего алгоритма комплексной методологии исследования многокомпонентных систем (КМИМС). Впервые введено понятие триангуляции сингулярных систем – разбиения исходного комплекса на совокупность симплексов – носителей нонвариантных, как правило, эвтектических точек. дал обобщение триангуляции МКС с наличием комплексообазования. для исследования древ фаз МКС впервые использовала математический аппарат с применением матриц инциденций, теории графов и булевой алгебры. с сотрудниками дано обобщение разбиения исходного фазового комплекса на единичные составляющие реальных МКС. Введено понятие фазового единичного блока (ФЕБа). ФЕБ как единичная составляющая - концентрационная область системы, продуктами кристаллизации которой в момент исчезновения жидкости являются фазы, однозначные индивидуальным веществам, образующим блок, или твердым растворам на их основе. Термином «дифференциация» стали обозначать разбиение реальных МКС – с реакциями обмена, комплексообразования и твёрдыми растворами на совокупость взаимосвязанных ФЕБов, взамен частного случая – триангуляции как разбиения исходного комплекса системы на совокупность симплексов.
В качестве базового понятия рассматривается общий алгоритм оптимизации исследования МКС и возможности его развития. Он предполагает наличие трёх информационных уровней (табл. 1) и их реализацию с целью минимизации трудозатрат и времени на исследование систем.
Таблица 1
Общий алгоритм комплексной методологии исследования
многокомпонентных систем (ОА КМИМС)
Уровень | Содержание уровня |
Постановка задачи исследования | |
0. | Нулевой информационный уровень – база данных |
0.1. | Формирование и моделирование физико-химической системы |
0.2. | Обзор литературы по состоянию изученности системы |
0.4. | Кодирование информации на модели системы |
1.0. | Первый информационный уровень – качественное описание системы |
1.1. | Дифференциация системы на фазовые единичные блоки (ФЕБы); формирование древа фаз |
1.2. | Формирование древа кристаллизации |
1.3. | Описание химического взаимодействия в системе |
2.0. | Второй информационный уровень – количественное описание системы |
2.1. | Определение характеристик нонвариантных равновесий |
2.2. | Определение характеристик моновариантных равновесий |
2.3. | Определение характеристик поливариантных равновесий |
Наши исследования относятся к первому информационному уровню – качественному описанию систем - дифференциации многокомпонентных взаимных систем с реакциями обмена, комплексообразованием и твёрдыми растворами на фазовые единичные блоки (ФЕБы), формированию древ фаз (табл. 1 п. 1.0. – 1.1).
Сделан вывод, что сочетание трёх факторов – наличие реакций обмена, комплексообразования, твёрдых растворов различной степени протяжённости и устойчивости трансформирует определенным образом направление химических процессов в многокомпонентных взаимных системах, а древо фаз – геометрически отражает эти процессы в сочетанном виде.
С помощью существующих методов невозможно было автоматизировать процесс моделирования систем с наличием одновременно всех трёх химических процессов, протекающих в реальных системах: реакций обмена, комплексообразования и твёрдых растворов.
Дифференциация и моделирование «древ фаз» многокомпонентных взаимных систем вручную является трудоемким и длительным процессом. Поэтому предпринятые теоретические и экспериментальные исследования по оптимизации моделирования, по топологии многокомпонентных взаимных систем являются актуальными.
С этой целью нами были проанализированы возможности и ограничения процедур дифференциации многокомпонентных взаимных систем с реакциями обмена, комплексообразования и твердыми растворами.
Показано, что отсутствует общая теория дифференциации реальных многокомпонентных взаимных систем одновременно с реакциями обмена, комплексообразования и твёрдыми растворами различной степени устойчивости. Необходима разработка надежного аппарата моделирования и программного обеспечения дифференциации реальных МКС.
Делается вывод о том, что ряд разделов общего алгоритма комплексной методологии исследования МКС требует дальнейшей разработки и развития.
Во второй главе описывается объект системных исследований, т. е абстрактная система, представляющая собой реальную модель солевой физико-химической системы, которая является сложным объектом с большим количеством физических и химических параметров.
Характерным для любого системного исследования является – этапность, цикличность и итеративность в совокупности позволяющие синтезировать известные походы к изучению систем от целого к частям (надсистема ® система ® компоненты ® элементы) и от частей к целому (элементы ® компоненты ® система ® надсистема). При этом типовая логическая последовательность исследований выглядит следующим образом: «проблема» ® «объект изучения» ® «классификация» ® «системная модель» ® «декомпозиция» ® «комплекс математических моделей» ® «программный продукт» ® «композиция результатов частных исследований» ® «проверка и внедрение».
Еще до зарождения «системного анализа» как отдельного направления, в 1963 году применительно к МКС увидел их системную упорядочность и выразил ее через ионный состав как nК // mА. По данной классификации не трудно заметить, что более сложные по компонентности системы, включают в себя менее сложные системы меньшей мерности. Таким образом определение числа всех возможных сочетаний анионов в группы входящие в системы меньшей мерности выражаются через формулу (1).
|
|
Таким же образом можно вывести формулы для подсчета количества систем, входящих в комплекс заданной многокомпонентной взаимной системы.
На основании принципа вхождения в сложные системы, систем более простых, строятся геометрические модели физико-химических систем. Главное требование к любой модели состоит, в том, чтобы она была адекватна объекту изучения, иначе теряется смысл моделирования. Под адекватностью модели обычно понимается степень ее соответствия системе-оригиналу. Другими словами, системная модель считается адекватной реальности, если выражаемые ею закономерности не противоречат наблюдаемым фактам, а получаемые с ее использованием выводы позволяют достичь целей данного исследования. В традиционных научных направлениях модель не обосновывается, а постулируется на основе тех немногих эмпирических сведениях, которыми располагает исследователь на текущий момент времени.
В настоящее время широко используется гомеостатическая (homoios – подобный и status – состояние) концепция моделирования систем. На практике она реализуется различными способами, но суть у них одна: пошаговое приведение исходной модели к состоянию, подобному объекту-оригиналу, за счет включения в модель программных механизмов адаптации и интерпретации.
Идея построения гомеостатической модели, и ее практическое воплощение требует привлечение принципиально новых информационных технологий. На первом шаге, используя данные описательной модели, строится так называемый каркас системной модели (ее исходное, нулевое приближение), учитывающий априори известные свойства и аспекты моделируемой системы. Этот каркас далек от адекватности объекту-оригиналу и не позволяет сформулировать, сколько - нибудь значимые практические выводы, но одновременно в него закладываются специальные алгоритмы, позволяющие изменять исходные предпосылки (базовые аксиомы и правила вывода) по мере получения новых данных об объекте изучения. Далее, проводится модельный эксперимент. Полученные при этом данные используются для корректировки каркаса – формируется модель системы в первом ее приближении. Затем уже с помощью этой модели проводится эксперимент, по результатам которого она вновь корректируется – формируется модель во втором ее приближении, и так далее. Принципиальным здесь является, то что адекватность достигается сужением сферы использования данной системной модели, ограниченностью ее практической применимости.
Как было сказано выше физико-химические системы, в зависимости от ионного состава делятся на подсистемы, которые в свою очередь состоят из компонентов, элементами которых являются анионы или катионы. В зависимости от элементов между компонентами образуются связи, что говорит о признаке связанности, который свидетельствует о целостности изучаемого объекта. Отталкиваясь от этого, используем понятия множеств для описания катион - анионного состава т. е. множество { Ki,…,Km } показывает катионный состав системы, а множество { Aj,…,An } – анионный состав, где m – количество катионов и n – количество анионов в системе. Тогда на основе двух заданных множеств { Ki } и { Aj }, которые определяют состав катионов и анионов в системе соответственно, формируется новое множество определяющее компоненты или для графа: вершины U = {(Ki, Aj), … , (Km, An)}, где m – количество элементов множества { Ki } и n – количество элементов множества { Aj }. Далее формируются связи или ребра графа системы: на основании множества { Um´n } определяется множество ребер X = {{{Ki, Aj},{Kr, As}}}, при условии Ki = Kr, Ai = As, где r = 1,…m и s =1,…,n. В совокупности определяется граф системы G=(U, X), количество вершин которого равно m ´ n. Таким образом строится каркас системной модели физико – химической системы на графах в зависимости от ионного состава.
Рассмотрим пример построение каркаса системной модели четырехкомпонентной физико – химической взаимной системы на графах: возьмем четырехкомпонентную систему, состоящую из трех катионов и двух анионов - 3 // 2. Формируем два множества { Ki,…,Km } и { Aj,…,An }, где m и n равно трем и двум, соответственно. Таким образом, можно записать систему как соотношение двух множеств K1,K2,K3 // A1,A2. Далее формируется множество вершин { Um´n } = {{K1, A1}, {K1, A2}, {K2, A1}, {K2, A2}, {K3, A1}, {K3, A2}} и множество ребер X = {{{K1, A1},{K1, A2}},{{K1, A1},{K2, A1}},{{K1, A1},{K3,A1}},{{K2,A1},{K3,A1}},{{K2,A1},{K2,A2}},{{K3,A2},{K2,A2}},{{K3,A2},{K3, A1}},{{K3, A2},{K1, A2}},{{K1, A2},{K2, A2}}}. Соответственно определяем граф G(U, X) системы 3 // 2 (Рис 1а ).
Из теории физико-химического анализа известно. что системе 3 // 2 соответствует геометрическая модель в виде трехмерного полиэдра (призмы). С другой стороны, можно считать проекцию данного трехмерного полиэдра графом G’(U’,X’) (Рис. 1б), т. е. множеством вершин и множеством ребер между которыми определена инцидентность. В работе, для применения априори известных законов и свойств к системной модели, доказывается изоморфизм графов G(U, X) и G’(U’,X’).
Следовательно, показано что, каркас системной модели ФХС граф G(U, X) является аппаратом перехода от алгебраического выражения геометрии многокомпонентных систем к логическим описаниям операций проективного пространства.
Описана разработка алгоритма отображения графа физико – химической системы так, что бы модель (граф) включала в себя все качества геометрического отображения, привычного для физико – химического анализа, и возможности алгоритмов отображения графов. В алгоритме используется синтез двух методов визуализации: метод планаризации и Сигаямо-подобный метод. Например, граф, отображающий каркас системной модели ФХС размерности 3К//6А, показан на рис. 2.
|
|
Рис 1а. Граф системы G=(U, X) | Рис. 1б. Граф системы G’=(U’, X’) |
Построенный каркас системной модели ФХС (нулевое приближение), учитывающий априори известные свойства и аспекты моделируемой системы далек от адекватности объекту-оригиналу и не позволяет сформулировать сколько нибудь значимые практические выводы.
Учитывая полученные экспериментальные данные, проводится коррекция каркаса системной модели ФХС до более точного приближения к объекту-оригиналу. В результате получаем граф системной модели ФХС в приближении достаточном для выявления характеристик и свойств системы.
В третьей главе, исходя из типовой логической последовательности исследований очередным этапом является декомпозиция системной модели в соответствии поставленной задачей первого информационного уровня КМИМС. В физико-химическом анализе эта задача сводится к поиску областей, в которых отсутствует химическое взаимодействие компонентов. В качестве единичной составляющей реальных систем предложено обобщенное понятие - фазовый единичный блок (ФЕБ).
Таким образом, конечной целью процедуры дифференциации является однозначное выявление ФЕБов системы, их взаимное сочетание и построение «древа». Число всех геометрических элементов, образующих такое «древо», определяется общей формулой Шлефли и Стрингема (3), которая применяется для проверки правильности сечения диаграммы элементами стабильного комплекса.
(3)
Рис. 2 Изображение графа каркаса ФХС типа 3К // 6А
В основе процедуры дифференциации лежит операция поиска всех симплексов данного комплекса, т. е. каждый n – мерный симплекс разбиения имеет n+1 вершин, попарно соединяющихся ребрами, каждому из них соответствует n+1 максимальный полный подграф, тогда задача декомпозиции системной модели ФХС сводится к поиску максимальных полных подграфов исходного графа.
Далее проводится исследование наиболее известных алгоритмов на минимальное время выявления полных подграфов исходного графа. В результате остановились на модифицированный алгоритме 457 Брона – Кэрбоша.
На основе данного алгоритма строится алгоритм декомпозиции графа системной модели, в результате которой получаем набор «клик», являющихся ФЕБами исходной МКС, или конечными симплексами данного пространства, но при образовании твердых растворов возможен вариант, где ФЕБ уже не является симплексом. Логичным решением данной проблемы будет введение дополнительных связей в граф системной модели МКС. То есть в подграф цикла C4 вводим две новые связи так, чтобы преобразованный подграф представлял собой клику K4, а после реализации алгоритма из полученных полных подграфов убираем введенные новые связи.
Тогда, например, для графа системной модели МКС на рис. №3а получаем AX – D1 – D2, D1 – D2 – CX – BX, что соответствует условию равенства мерности пространства симплекса и комплекса, и по формуле (3) а0=5, а1=6, а2=2, => 5 – 6 + 2 – 1 = 0, что тоже говорит о верном решении. Для второй модели (рис. №3б) получаем AX – BX – D2 – D1, AY – BY – D2 – D1, что соответствует условию равенства мерности пространства симплекса и комплекса, и по формуле (3) а0=6, а1=7, а2=2 => 6 – 7 + 2 – 1 = 0.
|
|
а) | б) |
Рис. 3. Графы системных моделей трехкомпонентных систем с циклами С4 |
Понятно, что минимальным ФЕБом будет полный граф с количеством вершин R + 1 (симплекс), где R – мерность пространства. Тогда какой же максимальный граф получаем при реализации предложенного способа? Для этого выводятся и доказываются два утверждения:
Утверждение 1. Для графа каркаса системной модели ФХС (нулевое приближение) системы К // A вес каждой вершины равен мерности пространства геометрической модели системы.
Следствие 1. Так как граф каркаса системной модели является однородным или V – связанным, то общее количество ребер будет определяться выражением:
, (4)
где m – количество вершин в графе, V – вес вершины графа.
В следствии равенства 
получаем выражение, определяющие мерность пространства геометрической модели ФХС через общее количество ребер графа каркаса системной модели ФХС.
(5)
Следствие 2. Подставив в выражение (5) выражения 
и 
, получим выражение, определяющие количество связей через ионный состав ФХС:
(6)
где к и а – количество катионов и анионов в ФХС, соответственно. Аналогично можно вывести выражения, определяющие количество низших систем, входящих в исходную n – компонентную систему, например трехкомпонентных взаимных:
(7)
Равенство аналитически полученных выражений (6), (7) и исходных (1), (2) показывает соответствие моделей МКС.
Утверждение 2. Максимальное количество вершин ФЕБа, полученного в процессе операции дифференциации n – компонентной ФХС, равно количеству вершин графа каркаса системной модели ФХС.
С использованием полученных выражений строится полный алгоритм декомпозиции графа системной модели многокомпонентной ФХС.
На основе полученных алгоритмов разработан программный комплекс моделирования дифференциации многокомпонентных физико-химических взаимных систем с наличием реакций обмена, комплексообразования и твердых растворов, который апробировался на ряде «эталонных» ФХС.
Четвертая и пятая главы посвящены разработке и описанию программного комплекса.
В шестой экспериментальной главе работы представлено несколько полученных с помощью моделирования «древ фаз» многокомпонентных взаимных систем с различными типами взаимодействия. Экспериментально идентифицировано тождественность моделей всех древ фаз, что позволяет утверждать о высокой валидности разработанной методологии и программы в целом.
Рассмотрим пример МКС Na, K // F, MoO4, WO4. В системе имеются соединения конгруэнтного (D7 - KF • K2MoO4 , D8 – KF • K2WO4) и инконгруэнтного (D1 – 2NaF • Na2MoO4 , D2 – 2NaF • Na2WO4, D5 – Na2MoO4 • K2MoO4, D6 - Na2WO4 • K2WO4) типов плавления. После ввода данных, автоматизированный комплекс сгенерировал граф системной модели МКС (рис. 4) и «древо фаз» (рис. 5).
Рис. 4 Граф системной модели МКС Na, K // F, MoO4, WO4
Рис. 5 «Древо фаз» МКС Na, K // F, MoO4, WO4
Для идентификации был выбран секущий элемент NaF-K2WO4-K2MoO4, который методом РФА исследовался с целью подтверждения идентичности фаз (табл. 2).
Таблица 2
Данные рентгенографического исследования стабильного секущего
треугольника NaF-K2WO4-K2MoO4 системы Na, К || MoO4, WO4, F
Межплоскостное расстояние d, нм | Относительная интенсивность I/Io | Фазы | Межплоскостное расстояние d, нм | Относительная интенсивность I/Io | Фазы |
0,3577 | 10 | K2WO4 | 0,1933 | 10 | K2MoO4 |
0,2958 | 5 | K2WO4 | 0,1804 | 10 | K2WO4 |
0,2790 | 10 | K2WO4 | 0,1729 | 30 | K2MoO4 |
0,2529 | 100 | K2MoO4 | 0,1612 | 10 | NaF |
0,2396 | 5 | K2MoO4 | 0,1481 | 20 | NaF |
0,2132 | 15 | K2WO4 |
Рассмотрим пример более сложной пятикомпонентной МКС K, Na, Ca, Ba || Cl, WO4. После ввода данных, автоматизированный комплекс сгенерировал граф системной модели МКС (рис. 5) и «древо фаз» (рис. 6).
Рис. 5 Граф системной модели МКС K, Na, Ca, Ba || Cl, WO4
Рис. 6 «Древо фаз» МКС K, Na, Ca, Ba || Cl, WO4
В результате моделирования выявлено 11 ФЕБов. Для идентификации был выбран секущий тетраэдр BaWo4-NaCl-KCl-CaWO4 , который методом РФА исследовался с целью подтверждения идентичности фаз
МКС очень сложные объекты для изучения. Поэтому ценность данного программного продукта, позволяющего в считанные минуты представлять информацию о важнейшем элементе взаимных систем – древах фаз, является очевидным.
Разработанная и апробированная программная версия дифференциации многокомпонентных взаимных систем используется при подготовке аспирантов, проведении научно-исследовательской работы студентов и подготавливаемой монографии одноименного названия.
Выводы:
1. Разработана методология моделирования многокомпонентных физико-химических систем с использованием гомеостатической концепции моделирования.
2. Выведены и доказаны утверждения о компонености ФЕБов в зависимости от участия в формировании ФХС типов химического взаимодействия.
3. Впервые разработаны алгоритмы декомпозиции графа системной модели n – компонентной взаимной ФХС с учётом химического взаимодействия между компонентами (реакциями обмена, комплексообразования и твердыми растворами ).
5. Разработан программный комплекс, формализующий и автоматизирующий многочисленные процедуры дифференциации и построения древ фаз МКС, а эксперимент является уточняющей и подтверждающей процедурой. Благодаря этому, на несколько порядков ускоряется процедура топологического анализа многокомпонентных систем. Последнее обстоятельство делает в свою очередь конкурентоспособной разработку новых материалов и их патентование, что важно в современных рыночных условиях.
6. На основании разработанного комплекса была проведена дифференциация большого числа ранее исследованных (эталонных) многокомпонентных взаимных систем, что позволило убедиться в высокой валидности разработанной методологии.
7. Исследован ряд не изученных ранее многокомпонентных взаимных систем, которые могут быть использованы для разработки композиций с регламентирующими свойствами.
8. Результаты исследований внедрены в практику анализа многокомпонентных систем при подготовке аспирантов и в учебном процессе университета.
Основные положения диссертации изложены в работах:
1. , , Методы исследования физико-химических систем из пяти и более компонентов. // Материалы Всероссийской межвузовской научно-практической конференции молодых ученых «Компьютерные технологии в науке, практике и образовании». Самара. 2003 С. 24-25
2. , Математические методы исследования физико-химических систем. // Материалы докладов Всероссийской научной конференции молодых ученых. Новосибирск. 2003.С. 165-166
3. , , Программа построения полной системы простых топологических инвариантов полиэдра. // Материалы десятой международной научно-технической конференции студентов и аспирантов «Радиоэлектроника, электроника и энергетика» Москва. 2004. С. 281-282
4. , , Древо фаз системы Ca, Ba, //F, Cl, MoO4. // Вестник Самарского гос. техн. ун-та. Сер. Физико-математические науки. Самара: 2004, № 27. С.52-56.
5. , , Сравнительная оценка эффективности алгоритмов нахождения клик графов. В кн.: Тр. 5-й Международной конференции молодых ученых «Актуальные проблемы современной науки». Ч.18. Информатика, вычислительная техника и управление. Самара. 2004. С. 103-106.
6. , , Методы исследования физико-химических систем. В кн.: Тр. 5-й Международной конференции молодых ученых «Актуальные проблемы современной науки». Ч.18. Информатика, вычислительная техника и управление. Самара. 2004. С. 75-76.
7. , , Е. Дифференциация системы Ca, Ba // F, CI, MoO4. В кн.: Тр. 5-й Международной конференции молодых ученых и студентов «Актуальные проблемы современной науки». Ч.18. Информатика, вычислительная техника и управление. Самара. 2004. С. 88-91.
8. , , , Доказательство адекватноcти модели древа фаз системы Ca, Ba // F, CI, MoO4. В кн.: Тр. 5-й Международной конференции молодых ученых «Актуальные проблемы современной науки». Ч.18. Информатика, вычислительная техника и управление. Самара. 2004. С. 91-94.
9. , , Алгоритм дифференциации реальных многокомпонентных систем. В кн.: Тр. 5-й Международной конференции молодых ученых и студентов «Актуальные проблемы современной науки». Ч.12. Физико-химический анализ. Самара. 2004. С. 94-97.
10. , , Модель древа фаз системы K, Ba // Сl, MoO4, WO4. В кн.: Тр. 5-й Международной конференции молодых ученых и студентов «Актуальные проблемы современной науки». Ч.12. Физико-химический анализ. Самара. 2004. С. 97-101.
11. , , Реализация алгоритма для дифференциации систем с твердыми растворами Na, Ba // F, MoO4, WO4. В кн.: Тр. 5-й Международной конференции молодых ученых и студентов «Актуальные проблемы современной науки». Ч.12. Физико-химический анализ. Самара. 2004. С. 101-104.
12. , , В., Общий алгоритм дифференциации реальных многокомпонентных систем., Труды Всероссийской межвузовской научно – практической конференции. Самара 2004. С. 82 – 86.
13. , , , Частный алгоритм дифференциации реальных многокомпонентных систем с твердыми растворами., Труды Всероссийской межвузовской научно – практической конференции. Самара 2004. С. 82 – 86.
14. С, , , Дифференциация реальных многокомпонентных физико-химических систем, Известия Самарского научного центра РАН, Специальный выпуск, Самара 2004г. С. 49-58
15. Алгоритм декомпозиции. Сб. Тр. Конф. «Компьютерные технологии в науке, практике и образовании». – Самара, СамГТУ, 2005 с. 129-131.
16. С, , Моделирование и идентификация древ фаз четырехкомпонентных взаимных систем с наличием реакций обмена, комплексообразования и твердых растворов. Известия ВУЗов. «Химия и химическая технология», Иваново 2005, т. 48, Выпуск 10. С.103-106
17. Методы декомпозиции в исследовании многокомпонентных физико – химических систем. Сб. Тр. Всероссийской межвузовской научно – практической конференции "Компьютерные технологии в науке, практике и образовании". Самара 2005. С. 129-132
18. Применение гомеостатической концепции моделирования систем к формированию моделей многокомпонентных физико-химических систем. Сб. Тр. Всероссийской межвузовской научно – практической конференции "Компьютерные технологии в науке, практике и образовании". Самара 2006. С.128-132
19. С, , КотляровН. В. Автоматизированный программный комплекс исследования многокомпонентных систем с различными типами взатимодействия "DIF PRO GENERATOR" / Зарегистрировано в ОФАП 28.09.2005, № 000. Код программы по ЕСПД ..
КОМЛЕКСНАЯ МЕТОДОЛОГИЯ ФОРМИРОВАНИЯ ДРЕВ ФАЗ МНОГОКОМПОНЕНТНЫХ СОЛЕВЫХ СИСТЕМ
02.00.04 – физическая химия
А в т о р е ф е р а т
диссертации на соискание ученой степени
кандидата химических наук
____________________________________________________
Подписано в печать
Формат 60x84 1/16. Объем 1,25 п. л. Тираж 100 экз. Заказ №
__________________________________________________
Отпечатано в типографии
