Иногда новость звучит как фантастика — а потом выясняется, что это уже сделали у нас. Этот выпуск дайджеста получился по-настоящему научным и очень практичным.
- Российские химики создали катализатор для переработки древесных отходов в топливо
- В ЦНИИТМАШ разработали новую жаропрочную сталь для «быстрых» реакторов IV поколения
- В ИТМО создали мультиагентную систему ProAGI для ускоренной разработки промышленного ПО
- В НГУ разработали нейросеть для повышения эффективности волоконно-оптических линий связи
- Учёные ТГУ создали «зрение» для бразильского синхротрона Sirius
- В СПбПУ создали робота для диагностики магистральных трубопроводов
Российские химики создали катализатор для переработки древесных отходов в топливо
Учёные Института нефтехимического синтеза РАН совместно с коллегами из МГУ и ЮФУ предложили более эффективный способ гидроочистки бионефти — густой смеси органических соединений, получаемой из древесных отходов. Цель процесса — удалить из сырья лишний кислород, чтобы получить качественное топливо.
В гидроочистке часто применяют рутениевые катализаторы: металл наносят на пористый носитель через пропитку раствором соли. Такие системы активны, но со временем теряют эффективность — частицы рутения слипаются и выходят на внешнюю поверхность носителя.
Исследователи предложили механохимический способ получения катализатора — без растворителей, через прямое смешивание компонентов. Это позволило:
- Сформировать частицы рутения размером менее 1 нм.
- Равномерно распределить их внутри пористого материала.
- Снизить деградацию активности при работе.
Катализатор проверили на гваяколе — одном из характерных компонентов бионефти. По итогам испытаний новый материал оказался до 60% активнее классических аналогов и обеспечил полное удаление кислорода из соединения.
Технология позволяет восстанавливать активность уже отработанных катализаторов. Для регенерации их обрабатывают синтез-газом (CO + H₂) при повышенной температуре и давлении — после этого активность возвращается практически к исходному уровню.
Почему это важно:
- Получение топлива из древесных отходов станет проще и дешевле.
- Развитие «зелёной» энергетики и переработки отходов, в перспективе — проекты по био-ТЭЦ и сокращению стоимости сырья.
- Снижение стоимости таких процессов за счёт более экономного обращения с рутением.
- Снижение потребности в дорогом рутении за счёт регенерации катализатора.
- Масштабирование производства катализаторов будет проще благодаря механохимическому синтезу без растворителей.
Источник: онлайн-журнал «Энергия+»
В ЦНИИТМАШ разработали новую жаропрочную сталь для «быстрых» реакторов IV поколения
Специалисты НПО «Центральный научно-исследовательский институт технологии машиностроения» (ЦНИИТМАШ) создали жаропрочную сталь аустенитного класса для оборудования первого контура перспективной реакторной установки БР-1200. Материал рассчитан на работу при температурах до 600 °C и будет применяться при изготовлении элементов первого контура.
БР-1200 проектируется как реактор со свинцовым теплоносителем, где рабочая температура составляет 500–600 °C. Для сравнения: в реакторах типа ВВЭР характерные температуры 320–350 °C. Такой режим требует материалов с высокой термической стабильностью, коррозионной и радиационной стойкостью.
Разработка основана на нашем многолетнем опыте создания материалов для установок с тяжелыми жидкометаллическими теплоносителями и использовании компьютерного моделирования.
Сергей Логашов, директор Института материаловедения ЦНИИТМАШ
Новая сталь сохраняет термическую стабильность до 600 °C и обладает коррозионной и радиационной стойкостью, необходимой для первого контура. Она превосходит по длительной прочности референтную сталь ЭП302, применяемую в конструкциях атомных энергоустановок, работающих в контакте с жидкометаллическим теплоносителем.
Также в ЦНИИТМАШ опробовали технологию лазерной сварки аустенитных и мартенситно-ферритных сталей — в однородных и разнородных сочетаниях. Ожидается, что именно такие сочетания будут применяться при изготовлении ответственного оборудования БР-1200.
По результатам исследований, лазерная сварка повышает производительность изготовления сварных конструкций по сравнению с дуговыми методами и сохраняет высокое качество сварных соединений.
Почему это важно:
- Создание оборудования первого контура для БР-1200 станет реалистичнее за счёт стали, рассчитанной на 500–600 °C и контакт со свинцовым теплоносителем.
- Развитие проектов IV поколения и «Прорыва», в перспективе — ускорение работ по замкнутому ядерному топливному циклу и новым быстрым реакторам.
- Изготовление ответственных конструкций станет быстрее
- Технологии можно будет переносить не только на БР-1200, но и на действующие установки — ВВЭР и РИТМ.
Источник: Росатом
В ИТМО создали мультиагентную систему ProAGI для ускоренной разработки промышленного ПО
Исследователи Института искусственного интеллекта Университетf ИТМО представили мультиагентную систему ProAGI, которая автоматизирует полный цикл разработки программного обеспечения.
В отличие от привычных ИИ-помощников для программирования, система не ограничивается генерацией отдельных фрагментов кода. ProAGI работает как команда цифровых специалистов: архитектора, аналитика, разработчика, тестировщика и технического консультанта. Такой подход позволяет ускорить создание программных решений и снизить стоимость разработки в 2–10 раз.
Вы даете системе идею для разработки в виде промпта и в итоге получаете готовый продукт. Этот подход отличает нас от косвенных конкурентов на российском рынке. Потенциально мы ожидаем в текущем году, что система сможет в разы сократить сроки реализации пула заказов небольших IT-компаний (до 500 человек) — от 3–6 месяцев до 1–3 недель.
Денис Насонов, руководитель лаборатории «ИИ в промышленности», старший научный сотрудник исследовательского центра «Сильный искусственный интеллект в промышленности» ИТМО
Пользователь формулирует задачу в виде промпта. Далее система анализирует требования и ограничения, разбивает задачу на подзадачи, проектирует архитектуру решения, генерирует код, тесты и документацию, проверяет результат с помощью встроенных агентов-валидаторов.
Для разработки ProAGI может использовать внутренние базы знаний компании, репозитории кода, API и корпоративные сервисы. Система способна работать локально, без передачи данных во внешний контур.
Систему протестировали на проектах в телекоммуникациях, медицине, образовании и нефтяной отрасли. Также систему можно использовать для создания цифровых двойников, ERP-модулей, корпоративных платформ и аналитических сервисов.
Почему это важно:
- Сроки разработки сложного программного обеспечения могут сокращаться с месяцев до нескольких недель.
- Создание корпоративных ИТ-решений становится доступнее для компаний без больших команд разработчиков.
- Автоматизация полного цикла разработки снижает стоимость создания промышленного ПО.
- Мультиагентные системы могут стать новым инструментом для разработки цифровых платформ, корпоративных сервисов и аналитических систем.
Источник: ИТМО
В НГУ разработали нейросеть для повышения эффективности волоконно-оптических линий связи
Исследователи Новосибирского государственного университета создали нейросетевую модель, которая помогает компенсировать нелинейные искажения в волоконно-оптических линиях связи. Разработка может повысить надёжность передачи данных и эффективность инфраструктуры высокоскоростной связи.
При передаче данных по оптическому волокну сигнал искажается из-за шумов и нелинейных эффектов. Особенно это заметно в системах со спектральным уплотнением каналов, где по одному волокну одновременно передаются несколько потоков данных. Такие искажения приводят к ошибкам и снижению качества связи.
Учёные разработали глубокую комплекснозначную сверточную нейронную сеть, которая моделирует распространение сигнала в оптическом волокне. Архитектура модели основана на физических уравнениях, описывающих поведение света в волокне — в частности на нелинейном уравнении Шрёдингера.
Такой междисциплинарный подход, объединяющий фотонику и машинное обучение, позволяет разрабатывать новые методы анализа, оптимизации и управления нелинейными процессами, опираясь как на высокую скорость обработки сигнала в оптических системах, так и на способность машинного обучения находить и использовать скрытую информацию.
Михаил Федорук, руководитель проекта, академик РАН
Нейросеть:
- Моделирует распространение оптического сигнала на больших расстояниях.
- Компенсирует хроматическую дисперсию — один из ключевых источников искажений.
- Помогает точнее прогнозировать поведение сигнала в линиях связи.
В результате система может использоваться для анализа и оптимизации волоконно-оптических систем.
Почему это важно:
- Передача данных по волоконно-оптическим линиям станет стабильнее за счёт компенсации нелинейных искажений и дисперсии.
- Развитие инфраструктуры высокоскоростной связи и магистральных сетей, уплотнение каналов без потери качества.
- Снижение числа ошибок и потерь при передаче сигнала.
- Ускорение настройки и оптимизации оптических систем за счёт нейросетевого моделирования распространения сигнала на больших расстояниях.
Источник: Новосибирский государственный университет
Учёные ТГУ создали «зрение» для бразильского синхротрона Sirius
Команда Томского государственного университета разработала спектральные сенсоры для детекторов источника синхротронного излучения Sirius в Бразилии — одной из самых современных установок класса megascience. Устройства изготовлены на основе арсенида галлия, компенсированного хромом (HR-GaAs:Cr). Они должны стать ключевым элементом детектора, рассчитанного на регистрацию жёсткого рентгеновского излучения с энергией до 80 кэВ.
Классические кремниевые детекторы на энергиях выше 20 кэВ работают хуже — кремний становится почти «прозрачным» для рентгеновских лучей. HR-GaAs:Cr решает эту задачу: за счёт более высокой плотности и атомного номера материал поглощает жёсткое излучение заметно эффективнее.
Арсенид галлия, легированный хромом, обладает на порядок лучшей поглощающей способностью на высоких энергиях, чем кремний. Это связано с его более высокой плотностью и атомным номером. По сути, наш материал позволяет детектору «видеть» там, где другие технологии «слепнут». Он идеально подходит для создания спектральных детекторов нового поколения, работающих в широком энергетическом диапазоне.
Александр Винник, сотрудник центра ПТМ ТГУ
Ранее сенсоры на HR-GaAs:Cr использовались и в проектах для российских установок (в том числе для СКИФа), а также в составе детекторов, установленных на крупных международных исследовательских площадках.
Почему это важно:
- Спектральные исследования на высоких энергиях станут точнее: детекторы смогут уверенно работать в диапазоне до 80 кэВ.
- Будет возможен детальный анализ дефектов, фазового состава и внутренних структур без вскрытия образца.
- Расширение возможностей медицинской и биологической визуализации, более информативные исследования тканей и фармпрепаратов на синхротроне.
- Рост экспортной кооперации в высокотехнологичном научном приборостроении.
Источник: Томский государственный университет
В СПбПУ создали робота для диагностики магистральных трубопроводов
Инженеры Высшей школы автоматизации и робототехники ИММиТ СПбПУ разработали автономный внутритрубный робототехнический диагностический комплекс (ВРДК). Он предназначен для первичной проверки трубопровода до подачи газа, чтобы выявлять дефекты конструкции на этапе строительства и снижать риск повреждения оборудования на компрессорных станциях и других объектах.
ВРДК — это робототехническая платформа, которая может:
- Проходить внутри трубопровода диаметром 1400 мм.
- Перемещаться на расстояние до 60 км.
- Работать на участках с уклоном до 30° к горизонту.
Ключевая часть разработки — система диагностики, которая должна обнаруживать дефекты в автономном режиме. Параллельно команда разрабатывает алгоритмы автоматического поиска дефектов по данным датчиков робота. Комплекс проектируют с учётом эксплуатации при температурах до −40 °C. Для этого важно минимизировать энергопотребление всех узлов. Высокая энергоэффективность обеспечивается системой рекуперации энергии.
Сегодня наша главная задача — это увеличение скорости обработки диагностических данных. Сейчас мы набираем статистику и в дальнейшем планируем использовать технологии искусственного интеллекта для их обработки. Также в ходе работы мы выявляем особенности работы ВРДК в реальном трубопроводе при отрицательных температурах.
Олег Шмаков, доцент Высшей школы автоматизации и робототехники ИММиТ СПбПУ
Почему это важно:
- Первичная диагностика трубопровода станет возможной ещё на этапе строительства — до запуска газа.
- Снижается риск аварий и дорогостоящих поломок оборудования на компрессорных станциях из-за скрытых дефектов труб.
- Инспекция протяжённых участков упростится: робот сможет проходить десятки километров и работать на уклонах внутри трубы большого диаметра.
- Диагностика в условиях зимней эксплуатации расширится — комплекс рассчитан на работу при температурах до −40 °C.
Источник: Санкт-Петербургский политехнический университет
Подписывайся на наш Telegram-канал — там мы рассказываем о главных достижениях России в IT, науке, космосе и инженерии. Если у тебя есть интересные новости о российских технологиях, присылай их на support@codenrock.com.
