ВЕСТНИК АСТРАХАНСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА. СЕРИЯ: УПРАВЛЕНИЕ, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И ИНФОРМАТИКА

Нефтехимические заводы оснащены множеством приборов и большим количеством датчиков, которые собирают данные измерений для управления и мониторинга процесса. В то же время исследователи начали использовать большие объемы данных для построения прогнозных моделей, которые назвали виртуальными датчиками. Предложен анализ применения виртуальных датчиков в рамках процесса гидроочистки дизельных фракций. Представлена разработанная авторами классификация виртуальных датчиков, которая помогает определить и выбрать инструменты для мониторинга, что способствует повышению точности, гибкости и эффективности контрольных механизмов производства. Детально изложена процедура разработки виртуальных датчиков, подчеркивается их потенциал как стратегического актива, способного усилить технологическую продуктивность и улучшить конкурентоспособность предприятий. Также освещается разработка структурной схемы системы управления для процесса гидроочистки дизельных фракций, демонстрирующей интеграцию и применение виртуальных датчиков для совершенствования указанного процесса.

Обсуждается потенциал мемристивных биосенсоров в качестве эффективного и динамичного связующего звена между инженерией и биологией, обеспечивающего прямую и функциональную коммуникацию для извлечения информации о биологических процессах в организме человека. Мемристоры могут быть частью цепочки обработки и, в перспективе, объединять преобразование сигнала с последующей обработкой, действуя как интеллектуальные датчики. Предложены энергоинформационная модель мемристора, описывающая этот нелинейный физико-технический эффект, и параметрическая структурная схема для описания такой нелинейности. Для получения модели нелинейного физико-технического эффекта мемристора в рамках энергоинформационной модели цепей выявлена специальная функциональная зависимость в плоскости «заряд - импульс». Замечено, что мемристивный эффект наблюдается не только в электрических цепях, но также описан для механических, тепловых, диффузионных, оптических цепей, хорошо представленных в терминах энергоинформационной модели цепей. Представленная модель мемристивного эффекта позволит расширить базу знаний системы автоматизированного проектирования, включив паспорта мемристивных физико-технических эффектов. Предложена классификация биосенсоров, основанная на мемристивных эффектах, что позволит дополнить базы знаний системы автоматизированного проектирования паспортами мемристивных физико-технических эффектов в соответствии с этой классификацией и параметрическими структурными схемами мемристивных физико-технических эффектов. Систематизация знаний, основанная на выявлении характеристик и особенностей биосенсоров, а также классификация различных типов мемристоров позволят автоматизировать процесс выбора наиболее подходящего типа мемристора, учитывая требуемые характеристики и особенности биосенсора, что приведет к повышению эффективности синтеза новых конструкций мемристивных биосенсоров.