ИНФОРМАЦИОННО-УПРАВЛЯЮЩАЯ СИСТЕМА КОНТРОЛЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА ИЗГОТОВЛЕНИЯ КОМПЛЕКСНЫХ МИНЕРАЛЬНЫХ УДОБРЕНИЙ

Н. В. Водолазская, М.К. Вотинцев, Е. В. Копытова, А.И. Хиценко

Об авторах

Н. В. Водолазская, М.К. Вотинцев, Е. В. Копытова, А.И. Хиценко

Водолазская Н. В. – к.т.н. доцент, МИРЭА — Российский технологический университет, институт искусственного интеллекта, кафедра промышленной информатики, 119454, Россия, ЦФО, г. Москва, Проспект Вернадского, д. 78, +7 -909-202-51-27. Область научных интересов: цифровые технологии для автоматизации производственных процессов, моделирование технических систем, обеспечение надежности и безопасности технических систем.

Вотинцев М. К. – инженер, МИРЭА — Российский технологический университет, институт искусственного интеллекта, кафедра промышленной информатики, 119454, Россия, ЦФО, г. Москва, Проспект Вернадского, д. 78, Область научных интересов: интеграция информационной системы с MES - и SCADA-платформами.

Копытова Е. В. – ст. преподаватель, МИРЭА — Российский технологический универ- ситет, институт искусственного интеллекта, кафедра промышленной инфор матики, 119454, Россия, ЦФО, г. Москва, Проспект Вернадского, д. 78, +7 916 473 5973. Область научных интересов: комплексные системы управления производством.

Хиценко А. И.– к.т.н. доцент, Государственный университет просвещения, кафедра профессионального и техноло гического образования, 105005, Россия, г. Москва, ул. Радио, 10А, стр. 2,+7 926 780-58-00. Область научных интересов: вопросы анализа конструкторских параметров деталей различного оборудования.

Скачать PDF

УДК: 658.011.56
DOI: 10.24412/2413-7383-2025-4-39-125-136
Язык: Русский

Аннотация: Предлагается информационно-управляющая система для контроля процесса производства комплексных минеральных удобрений с созданием специального SCADA-интерфейса. Анализируются требования к нему, включая необходимость отображения динамических параметров процесса, состояния технологического оборудования и аварийных сигналов. Этот интерфейс обеспечивает отображение текущего состояния оборудования, дозирование компонентов, гранулирование, сушку продукции в реальном времени, и предоставляет оператору инструменты для управления технологическим процессом.

Ключевые слова: SCADA, автоматизация производства, комплексные минеральные удобрения, информационно-управляющая система, технологический контроль

Список литературы

1. Анцыферов С. С. Интеллектуальные системы управления технологическими процессами / С. С. Ан- цыферов, К. Н. Фазилова, К. Е. Русанов // Проблемы искусственного интеллекта. 2024. №2(33). С. 37-44. DOI 10.24412/2413-7383-2024-2-37-44. EDN: WLSZIT
2. Vodolazskaya N. Process Modeling of Increasing Reliability of Assembly Responsible Connections// Advanced Engineering Letters. 2024. №3(3). P. 91-99. DOI:10.46793/adeletters.2024.3.3.1. EDN: DBBCYW.
3. Нейросетевая оценка эффективности использования фульвокислот в сочетании с минеральными удобрениями на продуктивность и качество листового салата сорта Афицион, выращенного в условиях вертикальной гидропоники/ Н.И. Воробьёв, Я.В. Пухальский, С.И. Лоскутов [и др.] // Аграрная наука. 2025. №(8). С. 104-114. https://doi.org/10.32634/0869-8155-2025-397-08-104-114. EDN: HUQMUH.
4. Криводубский О. А. Методология, определяющая правила разработки моделей и алгоритмов систем управления в условиях информационной и технологической трансформации / О. А. Криводубский // Проблемы искусственного интеллекта. 2020. № 1 (16). С. 47-50. EDN: FHGGXJ.
5. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2025618197 РФ. Разработка программного обеспечения для автоматизированного расчёта теплообменных процессов в биореакторе: заявл. 19.03.2025: опубл. 02.04.2025 / Н. В. Водолазская, Д. Н. Клесов, А. А. Ореховская, В. Э. Ващилин; заявитель ФГБОУ ВО «МИРЭА – Российский технологический университет». EDN: VDCGZB.
6. Enhancing food security in central asia and the caucasus: a SWOT analysis of agro-industrial potential/ D. Zhilyakov, O. Petrushina, K. Meshcheryakov, [et al.] International Journal of Safety and Security Engineering. 2025. Т. 15. № 7. 1461-1470 p. DOI 10.18280/ijsse.150713. EDN: NOGODG.
7. Фам К.Б. Нечеткая модель диагностики технологических процессов / Фам К.Б. Мурашев П.М. Богатиков В.Н. // Проблемы искусственного интеллекта. 2023. №3 (30). С. 76-86. DOI 10.34757/2413-7383.2023.30.3.007. EDN: AHQJVJ.
8. Математическое моделирование и алгоритмизация функций мониторинга технологических процессов на основе многоточечных измерительных систем / И.В. Ковалев, Д.И. Ковалев, В.В. Лосев, [и др.] // Современные наукоемкие технологии. 2021 № 6-1. С. 29-38. DOI:10.17513/snt.38693. EDN: ERYLYC.
9. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2023685439 РФ. Калькулятор общей численности почвенных микроорганизмов: № 2023684091: заявл. 14.11.2023: опубл. 27.11.2023 / В.Э.Ващилин, А.А.Ореховская, Д.Н.Клесов, Н.В.Водолазская; заявитель ФГБОУ ВО «Белгородский ГАУ». EDN: MLGJEC.
10. Влияние степени нейтрализации фосфорной кислоты на свойства нитратсодержащих азотно- фосфорно-калийных удобрений / В. М. Колпаков, А. М. Норов, Д. А. Пагалешкин [и др.] // Известия высших учебных заведений. Серия: Химия и химическая технология. 2021. Т. 64, № 3. С. 52-58. DOI 10.6060/ivkkt.20216403.6289. EDN JBMFQX.
11. The Importance of State Support and Regulation in the Agro-Industrial Complex / D. I. Zhilyakov, D. I. Ryakhovsky, N. G. Bondarenko [et al.] // Res Militaris. 2022. Vol. 12, No. 2. P. 2549-2560. EDN BGCRRS.
12. Водолазская Н.В. Модели повышения надежности некоторых технических систем // Совершенство- вание инженерно-технического обеспечения производственных процессов и технологических систем: Материалы нац. научно-практ. конф. с международным участием. Оренбург: ООО "Агентство "Пресса". 2022. С.304-308. EDN: BQWADD.
13. Antsyferov S.S. Intelligent Quality Control Systems for High-Tech Manufacturing Processes and Equipment // S.S. Antsyferov, K.N. Fazilova, D.S. Muravyov // Problems оf Artificial Intelligence. 2025. №2(37). P. 60-65. DOI: 10.24412/2413-7383-2025-2-37-60-65. EDN: CWZEJN. Информационно-управляющая система контроля технологического процесса…
14. Перинская Е. В. Математическое моделирование процессов функционирования специализирован- ных аппаратов конвективного типа / Е. В. Перинская // Проблемы искусственного интеллекта. - Донецк: ГУ ИПИИ. 2022. № 2(25). С. 55-63. EDN: CDLKER
15. Математическое моделирование процесса измельчения материалов / Э.М. Кольцова, М.А. Бабкин, Н.А. Попова, А.В. Женса // Теоретические основы химической технологии. 2024. Т 58. № 1. С. 115-
16. DOI:10.31857/S0040357124010141. EDN: YVTKPL.
17. Pittman W. Lessons to be learned from an analysis of ammonium nitrate disasters in the last 100 years / W. Pittman // Journal of Hazardous Materials. 2014. Vol. 280. Р. 472-477. DOI: 10.1016/j.jhazmat.2014.08.037
18. Жиляков Д.И. Сравнительная оценка экономической эффективности использования двухбарабан- ного разбрасывателя гранулированных удобрений/ Д.И. Жиляков, В.Н. Трубников, И.В. Коротков // Вестник Курской государственной сельскохозяйственной академии. 2022. № 9. С. 244-250. EDN: JXWVFJ.
19. Интенсивная технология NPK-удобрений на основе мытого сушёного концентрата центральных Кызылкумов // Р.М. Назирова, С.М. Таджиев, С.Р. Мирсалимова, Д. Худаярова // Проблемы Науки. 2019. №2, С. 6-11. DOI 10.20861/2304-2338-2019-135-001. EDN: YXSHJR.
20. Бабкин В.В. Фосфорные удобрения России / В.В. Бабкин, A.A. Бродский М.: ТОО «Агрохим- принт». 1995. 464 с.
21. Исследование кинетики термического разложения NPK-удобрений на основе нитрата аммония / К. Г. Горбовский, А. И. Казаков, А. М. Норов [и др.] // Труды Кольского научного центра РАН. – 2019. Т. 10, № 1-3. С. 64-71. DOI 10.25702/KSC.2307-5252.2019.10.1.64-71. EDN NRFNAY.
22. Vyazovkin S. ICTAC Kinetics Committee recommendations for collecting experimental thermal analysis data for kinetic computations / S. Vyazovkin // Thermochimica Acta. 2014. Vol. 590. P. 1-23. DOI 10.1016/j.tca.2014.05.036. EDN UWKOXP.
23. The reliability analysis of combined harvesters in the usual conditions of operation / R. V. Pavlyuk, A. T. Lebedev, Y. I. Zhevora, E. V. Zubenko // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, Stavropol, 21–22 октября 2019 года. Vol. 488. Stavr opol, 2020. P. 012033. DOI 10.1088/1755 -1315/488/1/012033. EDN: WEPOXL.
24. Izato, Y. I. Thermal decomposition mechanism of ammonium nitrate and potassium chloride mixtures / Y. I. Izato, A. Miyake // Journal of Thermal Analysis and Calorimetry. 2015. Vol. 121, No. 1. P. 287-294. DOI 10.1007/s10973-015-4739-1. EDN: USVFUP.
25. Сорокин К.Н. Математическая модель для разработки технологической линии по производству гуминовых удобрений на основе модульного оборудования / К.Н. Сорокин // Агроинженерия. 2022. Т 24. № 3. С. 19-26. DOI: 10.26897/2687-1 149-2022-3-19-26. EDN: XSFYTX.
26. Кошелева М.К. Математическое моделирование тепло- и массопереноса при сушке гранул носителя для никелевого катализатора / М.К. Кошелева, В.П. Мешалкин, О.Р. Дорняк // Теоретические основы химической технологии. 2021. Т 55. № 3. С. 339-346. DOI: 10.31857/S0040357121030258. EDN: VBFPMU.
27. Мозаидзе Е.С. Тематическое моделирование в потоке коротких сообщений на русском языке/ Е.С. Мозаидзе // Russian Technological Journal. 2025. №13(1) С. 38-48. https://doi.org/10.32362/2500-316X- 2025-13-1-38-48. EDN: HJHQTR.
28. Водолазская Н. В. Информационная система контроля доступа и отслеживания этапов производ- ственного процесса / Н. В. Водолазская, Е. В. Копытова, К. В. Лаврентьева, В. Д. Черненко // Проблемы искусственного интеллекта. 2025. Т. 37. №.2. С. 116-128. doi:10.24412/2413-7383-2025-2-37-116-128.
29. Information monitoring system design for industrial enterprises / T. O. Bochkareva, I. E. Kirillov, V. N. Bogatikov [et al.] // Software Journal: Theory and Applications. 2020. No. 2. P. 20-28. DOI 10.15827/2311- 6749.20.2.3. EDN QZRRMP.
30. Мосияш А.Э. Моделирование процессов разработки и внедрения информационных систем в

Выпуск: 4(39)'2025
Раздел: Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами
Как цитировать: Н. В. Водолазская, М.К. Вотинцев, Е. В. Копытова, А.И. Хиценко. ИНФОРМАЦИОННО-УПРАВЛЯЮЩАЯ СИСТЕМА КОНТРОЛЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА ИЗГОТОВЛЕНИЯ КОМПЛЕКСНЫХ МИНЕРАЛЬНЫХ УДОБРЕНИЙ // Проблемы искусственного интеллекта. - 2025. - № 4 (39). - С. 125-136. - https://paijournal.guiaidn.ru/ru/2025/4(39)-11.html

Назад к выпуску 4(39)'2025