Бесплатный фрагмент - Научные междисциплинарные исследования

ПОЛУЧЕНИЕ И ПРИМЕНЕНИЕ МАГНИТНОЙ ЖИДКОСТИ

УДК 378

SYNTHESIS AND APPLICATION OF MAGNETIC FLUID

Волкова Марина Геннадьевна

Кандидат психол. наук, доцент,

доцент кафедры физики

ФГКВОУ ВО Ярославское высшее военное училище

противовоздушной обороны

Volkova Marina Gennaievna

Candidate of psychological Sciences, docent,

docent of the Department of physics

Yaroslavl higher military school air defense

Аннотация: В статье представлены направления военно-научной работы курсантов. Предложен вариант изготовления магнитной жидкости и примеры ее использования в иных физических демонстрациях.

Abstract: The article presents the directions of military scientific work of cadets. A variant of manufacturing a magnetic liquid and examples of its use in other physical demonstrations are proposed.

Ключевые слова: Магнитная жидкость, ферромагнетик, раствор.

Key words: Magnetic liquid, ferromagnet, solution.

В рамках военно-научной работы курсантов на кафедре физики проводятся работы, носящие междисциплинарный и исследовательский характер. Одной из работ, выполненных в последнее время, является изготовление магнитной жидкости. Стоит отметить, что данная работа весьма интересна и многогранна, поскольку включает несколько этапов. Первый этап — это изучение методов ее получения, выбор определенного метода и дальнейшая работа по изготовлению самой магнитной жидкости. Второй этап — это непосредственное изучение магнитных свойств полученной жидкости. Третий этап — это демонстрации и опыты, проводимые с использованием магнитной жидкости. Поэтому практическое применение самого результата данной военно-научной работы весьма существенно.

Под термином «магнитная жидкость» обычно подразумевается жидкость, которой характерна способность притягиваться к магнитам. Следовательно, эта жидкость неким образом взаимодействует с магнитным полем. Существуют и более интересные ее свойства, так в более сильных магнитных полях эта жидкость может утратить текучесть, став подобной твёрдому телу. Если говорить о так называемой «профессиональной» магнитной жидкости, то она представляет собой коллоидный раствор мельчайших частиц магнитного материала.

В качестве базовой жидкости выбирается жидкость с необходимыми или заданными для неких целей свойствами, такими как теплопроводность, плотность, вязкость и т.д [1, с. 48—49]. Кроме воды используют органические жидкости для биологических исследований или технические масла для соответствующих целей. А в качестве магнитного материала используется ферромагнетик с размером частиц нм. В результате магнитная жидкость представляет собой непрозрачный густой раствор черного цвета. Если вместо ферромагнетика использовать иные магнитные наполнители можно добиться иного цвета, но прозрачности достичь не удастся.

В литературе и в том числе в интернете можно найти различные способы изготовления магнитных жидкостей, которые, надо отметить, очень сложны технически. Кроме того, следует обратить внимание на рекомендации по безопасности и осторожности. Мы остановимся на самом простом механическом изготовлении магнитной жидкости. При этом лишь для некоторых применений, и качество её будет хуже, чем у жидкости полученной химическим путём.

Для изготовления магнитной жидкости курсанты получали достаточное количество мелких стальных опилок (стальная пыль), которые остаются после работы с точилом или «болгаркой». Можно использовать опилки железа, никеля, кобальта. Пыль, опилки собирали магнитом. Если собранная смесь чистая и однородная, то дальнейшего просеивания она не требует. В противном случае необходимо отделить наиболее крупные частицы, для чего можно использовать тканевый мешок и пылесос. Отметим, что и крупные опилки, размером нм, пойдут в ход, если их использовать в установке при демонстрации силовых линий магнитного поля.

Далее очищенную отобранную стальную пыль заливаем жидкостью, которая хорошо смачивает металл. Если использовать воду, необходимо предусмотреть, чтобы она была насыщенна поверхностно-активными веществами. Можно использовать мыло или другие моющие средства. Как вариант, можно использовать тормозную жидкость, она в достаточно широком диапазоне температур сохраняет свои свойства, но в открытом сосуде она токсична, а, следовательно, с точки зрения безопасности ее использование мы считаем нецелесообразным [2. с. 3074]. В профессиональных составах используют поверхностно-активные вещества, которые лучше смачивают поверхность пылинок. В наших работах курсанты использовали бытовое машинное масло. Опытным путем, постепенным добавлением опилок, перемешиванием и магнитом подбиралась концентрация стальной пыли для необходимой подвижности и текучести полученной субстанции. Для получения качественной магнитной жидкости необходимо иметь маленькую настольную центрифугу [3, с. 83].

Приведем некоторые применения магнитных жидкостей, в том числе тех, которые могут быть реализованы в следующих военно-научных работах курсантов.

Во-первых, это магнитно-жидкостные муфты сцепления, которые практически не изнашиваются и позволяют создать автомобиль с очень низким расходом топлива. Кроме того, магнитная жидкость на основе машинных масел может быть отличным герметиком в различных уплотнениях, подшипниках трения и качения, сложных узлах станков и машин. Установленные по периметру уплотнения небольшие магниты не позволяют жидкости вытекать из зазора, и работоспособность устройства увеличивается в пять раз.

Во-вторых, магнитные жидкости могут менять направление потока, перекрывать канал, регулировать расход жидкости в трубопроводе.

В-третьих, это преобразование энергии в колебательном контуре. В данном случае в катушку индуктивности установлена ампула с магнитной жидкостью (рис. 1). Небольшие колебания или изменение наклона приводит к перетеканию жидкости, следовательно, и к изменению магнитного потока, возникновению индукционного тока и энергии магнитного поля. Катушка в свою очередь соединена с накопителем энергии (в данном случае — с конденсатором) через выпрямитель. Выходное напряжение зависит от индуктивности катушки. Подобное устройство может снабжать энергией миниатюрный радиоприемник или электронные часы.

В-четвертых, интересно продемонстрировать явление плавания тяжелых тел, погруженных в магнитную жидкость, под действием неоднородного магнитного поля. Внешним магнитном мы можем создать неоднородное магнитное поле и изменить плотность магнитной жидкости в разных участках или на разных уровнях. Тогда немагнитные высокоплотные частицы из меди, золота, свинца будут всплывать. Поскольку неоднородность магнитного поля легко изменять в широких пределах, можно заставить плавать частицы определенной плотности.

Таким образом, военно-научная работа по изготовлению магнитной жидкости способствует и предвосхищает дальнейшие работы по изучению как свойств магнитной жидкости. Так и ее применения в абсолютно разных сферах деятельности человека.

Библиографический список:

1. Морозова Е., Глушкова Н. Получение магнитной жидкости в условиях школьной лаборатории. — Лицейский вестник. Сборник научно-исследовательских и проектных работ учащихся. Саров: МБОУ ДПОС «Методический центр», 2012. — С. 48—52.

2. Баглаева М. С., Ушаков А. Г. Получение магнитной жидкости для использования в машиностроении // Научно-методический электронный журнал «Концепт». — 2016. — Т. 11. — С. 3071–3075.

3. Двадненко М. В., Привалова Н. М., Лявина Е. Б., Привалов Д. М. Особенности получения магнитной жидкости // Международный журнал экспериментального образования. — 2011. — №5. — С. 82—85.

ТЕХНОЛОГИЯ ПЕРЕРАБОТКИ СЕРНИСТОГО УГЛЕВОДОРОДНОГО СЫРЬЯ ТЕНГИЗCКОЙ НЕФТИ НА ОСНОВЕ ЭКСТРАКЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ

УДК 665. 664

TECHNOLOGY OF PROCESSING OF SULPHUROUS HYDROCARBON RAW MATERIALS OF THE TENGIZ FIELD BASED ON EXTRACTION PROCESSES

Сатенов Курмет Гизатуллаевич

Satenov Kurmet Gizatullaevich

к.х.н., асс. профессор

PhD, associated professor

Берегенов Адиль Мухтарович

Магистрант

Undergraduate

Гумарова Светлана Амантаевна

Магистрант

Undergraduate

Кушалиева Гульназ Багдаткызы

Магистрант

Undergraduate

Атырауский государственный университет им. Х. Досмухамедова

Atyrau State University named after K. Dosmukhamedov

Аннотация: Приведенные в работе физико-химические показатели Тенгизской нефти, характеризующаяся высоким содержанием сернистых веществ (сероводород, меркаптаны) и других высокомолекулярных инертных соединений, показывают необходимость подготовки для соответствия требованиям ГОСТ. Определен фракционный состав нефти месторождения Тенгиз. Применен процесс защелачивания легкой бензиновой фракции с предварительным ее выделением в колонне разгонки для удаления нежелательных серосодержащих компонентов. Показано, что использование процесса демеркаптанизации не всей нефти, а фракции с температурой начала кипения 150 0С приводит к существенному технологическому и экономическому эффекту.

Abstract: The physical and chemical indicators of Tengiz oil, which is characterized by a high content of sulfurous substances (hydrogen sulfide, mercaptans) and other high-molecular inert compounds, show the need for preparation to meet the requirements of GOST. The fractional composition of oil from the Tengiz field was determined. The alkalization process of a light gasoline fraction with its preliminary separation in the fractional distillation column to remove undesirable sulfur-containing components was applied. It is shown that the use of the demercaptanisation process not of the entire oil, but of a fraction with a boiling point of 150 0C leads to a significant operational and economic benefits.

Ключевые слова: Тенгизская нефть, бензиновая фракция, физико-химические характеристики, демеркаптанизация, метил- и этилмеркаптаны, сероводород, фракционный состав.

Keywords: Tengiz oil, gasoline fraction, physical and chemical characteristics, demercaptanisation, methyl- and ethylmercaptans, hydrogen sulfide, fractional composition.

Присутствие сероводорода в нефти вызывает коррозию трубопроводов и аппаратуры, отравление катализаторов, ухудшение качества продукции и загрязнение атмосферы. В то же время, в связи с истощением запасов природной серы, сероводород является одним из основных источников получения элементной серы. Содержание сероводорода в нефти в зависимости от характера месторождения колеблется в очень широких пределах — от нескольких долей до нескольких десятков процентов.

Чем больше серы содержится в нефти, тем сложнее условия ее переработки, тем больше требуется средств и тем труднее обеспечить высокое качество получаемых продуктов. При переработке сернистых и особенно высокосернистых нефтей создаются дополнительные источники потерь нефти и нефтепродуктов, выше уровень загрязнения окружающей среды углеводородами, сернистыми соединениями, сложнее условия очистки сточных вод.

Присутствие меркаптанов, особенно метил- и этилмеркаптаны в нефтях и газоконденсатах создает напряженную экологическую обстановку при приемо-сдаточных операциях, хранении и транспортировке такого сырья, особенно на значительные расстояния и через густонаселенные районы.

Они вызывают интенсивную коррозию нефтяного оборудования и трубопроводов, увеличивая тем самым угрозу создания аварийных ситуаций и утечек нефти в окружающую среду.

Основная часть выявленных запасов попутного и природного газа сосредоточена в крупнейших в настоящее время действующих месторождениях Республики Казахстан — нефтегазоконденсатных Карачаганак, Жанажол и нефтяных Тенгиз, Кашаган.

Нефтяное месторождение Тенгиз открытое в 1979 г., по величине извлекаемых запасов нефти является гигантским, по энергетическим условиям (наличие аномально высокого пластового давления и температуры и большого разрыва между пластовым давлением и давлением насыщения нефти газом) и геологическому строению — уникальным.

В 1993 году специалисты американской нефтяной компании Chevron совместно с ВНИИУС расчетным и экспериментальным путем установили, что для экологически и технологически безопасного хранения, транспортировки и переработки нефти Тенгизского месторождения необходима ее очистка от сероводорода до 10 ppm, а от метил- и этилмеркаптанов в сумме до 20 ppm. Эти показатели были заложены как нормативные в технические условия на Тенгизскую нефть в 1997 году и сохранены в новых ТУ, введенных в действие в 2002 году [1].

Добываемая, на месторождении Тенгиз, нефть проходит соответствующую подготовку и должна отвечать требованиям, приведенным в Табл.1.

Стабилизированная нефть с пяти ниток комплексных технологических линий (КТЛ) Тенгизского газоперерабатывающего завода может иметь неодинаковый компонентный состав, обусловленный разницей в технологических условиях (уставках) и состоянии оборудования. Например, результатом отличий в компонентном составе может быть неодинаковое давление насыщенных паров (ДНП) нефти, поступающей на очистку из разных ниток стабилизационной колонны — 1.28 бар абс. и 1.35 бар абс.

Но установка ДМК было спроектировано для очистки потоков нефти с любым компонентным составом как по отдельности, так в смеси. Физико-химическая характеристика данной смеси приведена в Табл.2.

На установки демеркаптанизации (ДМК) подается стабилизированная нефть, где происходит удаление легких меркаптанов, и затем обработанная нефть откачивается в резервуарный парк сырой нефти (РПСН).

Широко применяемая технология демеркаптанизации нефти заключается в дегазировании, обезвоживании и обессоливании [2].

Очистка нефти от меркаптанов щелочью осуществляется в 2 этапа:

На первом этапе очистки нефти сероводород в необратимой реакции со щелочью образует сульфид натрия. Эта вторичная необратимая реакция происходит первой и быстро — она зависит от объемного содержания H2S в потоке нефти.

Она замедляет очистку от меркаптанов и понижает концентрацию щелочи.

H2S +2 NaOH → Na2S +2H2O

Во втором этапе меркаптаны реагируют со щелочью, образуя меркаптиды. Это основная реакция, происходит быстро, но при повышенных температурах (свыше 100° C) может стать обратимой.

RSH + NaOH → RSNa + H2O

В ходе процесса очистки нефти протекают и побочные реакции, с образованием нафтената натрия, реакцией щелочи с нафтеновыми кислотами. Ход реакции зависит от содержания нафтеновых кислот в нефти. Данная реакция замедляет очистку от меркаптанов и понижает концентрацию щелочи.

RCOOH + NaOH → RCOONa + H2O

После прохождения реакции окисления углеводородная и щелочная фазы разделяются. Регенерированная щелочь идет на смешение со свежим подпитывающим раствором, а нефть отправляют на хранение.

Для ускорения реакции превращения меркаптидов в дисульфидное масло в раствор щелочи добавляется катализатор окисления в строго определенных концентрациях. Катализирующим агентом выступают органические соединения кобальта (фталоцианины кобальта).

Меркаптаны сосредоточены в основном в легких фракциях нефти, где их содержание может составлять от 40—50% до 70—75% от всех серосодержащих соединений фракций [2, 3]. С повышением температуры кипения фракции, их содержание резко падает, а во фракциях, выкипающих выше 300°С, они практически отсутствуют. Сероводород, метил- и этилмеркаптаны помимо высокой токсичности, летучести, обладают также неприятным запахом, коррозионной активностью, а при переработке нефти и газоконденсата неизбежно образуются токсичные сернистощелочные сточные воды.

При добыче, транспортировании, хранении, переработке нефти и газоконденсата с высоким содержанием сероводорода, меркаптанов возникают большие экологические и технологические проблемы.

Одним из путей решения задачи по удалению вышеперечисленных нежелательных серосодержащих компонентов может быть процесс защелачивания легкой бензиновой фракции с предварительным ее выделением в колонне разгонки. Выделение легкой бензиновой фракции заметно снижает количество продукта, подлежащего демеркаптанизации, уменьшая тем самым капитальные вложения установки демеркаптанизации.

Принцип технологического решения этой проблемы заключается в следующем. Предварительно стабилизированное, обезвоженное и обессоленное сырье подогревается в теплообменниках и печи до 180 0С. Для обеспечения восходящего потока и стабильного температурного режима в колонне, последняя снабжается ребойлером для подогрева кубовой жидкости. В итоге нефть разделяется на легкую бензиновую и тяжелую нефтяную фракции.

Бензиновая фракция сверху колонны конденсируется и охлаждается до 40 0С с помощью воздушных холодильников. Часть бензина возвращается обратно из рефлюксовой емкости в колонну разгонки в качестве орошения с регулируемым расходом, балансовая часть бензина направляется на блок демеркаптанизации с помощью насосов.

Кубовый остаток, проходя систему теплообменного оборудования, отдает тепло технологическим средам и с температурой 40—45 0С объединяется с очищенной бензиновой фракцией.

Процесс очистки бензиновой фракции проходит в несколько этапов. Охлажденный поток бензина подается в емкость промывки каустиком для удаления сероводорода. Концентрация едкого натра составляет 14% масс. Время смены раствора каустика зависит от реальной загрузки установки и осуществляется на основании полученных аналитических данных.

По интервалу кипения нефти сера распределяется неравномерно — в легких фракциях 80—1000С ее содержится много, во фракциях 150—2200С ее количество обычно минимально и далее к концу кипения существенно нарастает [4].

На основании имеющихся данных физико-химических показателей рассчитывают кривую разгонки на основании выходов фракций при 200 и 3000С и рассчитывают выход фракции начала кипения (н.к.) -1500С.

Для определения выхода легких фракций до 200 и 3000С (В200 и В300, % масс.) из нефти, можно воспользоваться корреляционной связью между выходом и плотностью нефти:

В200 = 294 — 313 𝝆420, В300 = 313 — 311 𝝆420

где 𝝆420 — относительная плотность при 20 0С.

Проведенные расчеты приведены в Табл.3.

По найденным значениям строят график и рассчитывают уравнение, описывающее эту зависимость (Рисунок 1). На основании линейной зависимости температура — выход фракции находят потенциальное содержание фракции от начала кипения (н.к.) до 150 0С. Вычисления показывают, что при 150 0С должно выкипать 27,8% масс. бензина.

Из рисунка видно, что соотношение масс предполагаемой и фактически обрабатываемых щелочью сред равно 0,278: 1,000.

Удаление меркаптанов и остатков H2S происходит на установке Мерикем при контакте с циркулирующим каустиком в экстракционной колонне. В кубовую часть колонны подают воздух и расчетные порции катализатора. Затем бензин направляется на фильтры для отделения от возможно присутствующих частиц щелочи. После чего отправляется для разгонки.

Использование в процессе демеркаптанизации не всей нефти, а фракции н.к.-150 0С способен оказать огромный технологический и экономический эффект в нефтедобывающих компаниях, что целесообразно учитывать при подготовке нефти на установках стабилизации нефти газоперерабатывающего завода.

Библиографический список:

1. Сафин, Р. Р. Направления подготовки сернистых нефтей, газоконденсатов и продуктов их переработки к транспортировке и хранению / Р. Р. Сафин, Ф. Р. Исмагилов // Экология промышленного производства. — 2004. — №2. — с. 35–39

2. Росляков, А. Д. Анализ технологий очистки углеводородного сырья от сернистых соединений / А. Д. Росляков, В. В. Бурлий // Экология и промышленность России. — 2010. — №2. — с. 42–45.

3. Дюсенгалиев К. И., Сагинаев А. Т., Кулбатыров Д. К., Борисов Ю. А., Каримов О. Х. Физико-химические характеристики субститутов дисульфидного масла углеводородного сырья //

Электронный научный журнал «Нефтегазовое дело». 2016. — №5 — 125—139.

4. Мановян А. К. Технология первичной переработки нефти и природного газа: учебное пособие для вузов. М.: Химия, 1999.

КАЛОРИМЕТРИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ ПРОЦЕССА ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ ОКТАГИДРАТОГИДРОКСИДА БАРИЯ С РАЗБАВЛЕННЫМИ РАСТВОРАМИ ПЛАВИКОВОЙ КИСЛОТЫ

УДК 536

CALORIMETRIC STUDIES OF THE PROCESS OF INTERACTION OF OCTAHYDRATOHYDROXIDE OF BARIUM WITH HYDROFLUORIC ACID OF DILUTED SOLUTIONS

Хакимова Дильбар Кудратовна

Khakimova Dilbar Qudratovna

кандидат химических наук

PhD in Chemistry

Филиал национального исследовательского технологического университета“МИСиС» в г. Душанбе

Branch of the National Research Technological University «MISiS» in Dushanbe

Аннотация: В настоящей работе приведены результаты исследования процесса взаимодействия октагидратогидроксида бария с растворами плавиковой кислоты различной концентрации, с целью определения энтальпии образования гидрофторидов бария.

Abstract: This paper presents the results of the study of the process of interaction of octahydratohydroxide of barium with hydrofluoric acid solutions of different concentration, in order to determine the enthalpy of formation of barium hydrofluorides.

Ключевые слова: гидрофториды, щелочноземельные металлы, октагидратогидроксид бария, плавиковая кислоты, калориметр, энтальпия, термодинамические характеристики.

Keywords: hydrofluorides, alkaline earth metals, octahydratohydroxide of barium, hydrofluoric acids, calorimeter, enthalpy, thermodynamic characteristics.

Современные отрасли науки и технологии нуждаются в наличие достоверных термодинамических характеристик компонентов для разработки эффективных технологических процессов. В этом аспекте определение термодинамических свойств неорганических фторидов, в частности гидрофторидов, имеет важное значение в пополнении банка термодинамических величин химических соединений новыми данными, которые способствуют их применению.

В настоящей работе приведены результаты калориметрических исследований процесса взаимодействия октагидратогидроксида бария с разбавленными растворами плавиковой кислоты и исследований процесса термического разложения гидрофторида бария.

Калориметрическое исследование проведено в модифицированной установке, ранее описанной в работе [1. с.39]. Перед каждым опытом проведена градуировка калориметра электрическим током в таблице 1.

В разбавленных растворах плавиковой кислоты (до 30%) образуется гидрофторид бария ВаF2∙НF. Проведенные термохимические расчеты на основе экспериментально определенных и теоретически рассчитанных термодинамических характеристик также подтверждают выводы выше приведенных работ по образованию гидрофторида бария по схеме:

Ва (ОН) 2∙8Н2О +3НF → ВаF2∙НF +10 Н2О (1)

Результаты опытов по определению энтальпии взаимодействия октагидратогидроксида бария с разбавленными растворами плавиковой кислоты приведены в таблице 2.

На основании экспериментально определенных значений энтальпии реакции (1) таблицы 2., справочных данных [2 с.258] и с учетом зависимости энтальпии образования плавиковой кислоты от степени разбавления [3,с.286] рассчитаны значения энтальпии образования гидрофторида бария таблица 3.

Термическая стабильность гидрофторида бария изучена тензиметрическим методом с мембранным нуль–манометром. Мембрана была изготовлена из химического стекла марки «пирекс», которое позволяет проводить измерения до температуры 450К с агрессивными объектами наших исследований.

Гидрофторид бария получен путем взаимодействия 20%-ного раствора плавиковой кислоты с октагидратогидроксидом бария по схеме (1). Гидрофторид бария высушен в вакууме при нагреве до 320К. Тензиметрические опыты показали, что термическое разложение ВаF2·НF протекает в интервале температур 360—400К в равновесных условиях.

Экспериментальные значения давления пара образующегося в процессе термического разложения гидрофторид бария по схеме

ВаF2·НF (т) =ВаF2 (т) + НF (газ) (2)

приведенные в виде lgРат, НF = f (), выражаются уравнением

lgР (ат),HF = 7,32 0,2 —

По этому уравнению рассчитаны термодинамические характеристики процесса разложения гидрофторида бария схема (2), равные

Н0Т = 95,693,0 кДж. моль-1

S0Т = 140,087,1Дж. моль-1 К-1

Библиографический список:

1. Бадалов А. Б., Хакимова Д. К., Шарипов Д. Ш., Насриддинов С. Термическая устойчивость и термодинамические характеристики процесса взаимодействия гидрофторида бария с азотной кислотой // ДАН Республики Таджикистан, 2008, т. 51, №1, с.39

2. Карапетьянц М. Х., Карапетьянц М. Л. Основные термодинамические константы неорганических и органических веществ. // М.: Издательство: Химия 1968. 95 с., 257 с.

3. Волков А. И., Жарский И. М. Большой химический справочник по физической химии. Таблицы термических констант веществ, Издательство Книжный дом (Интерпрессервис) 2005. 282 с.

ВЛИЯНИЕ ДИГИДРОХИНОЛИНОВОГО ПРОИЗВОДНОГО НА АКТИВНОСТЬ ИЗОЦИТРАТДЕГИДРОГЕНАЗЫ В ТКАНЯХ КРЫС С ТОКСИЧЕСКИМ ГЕПАТИТОМ

УДК 577.151.6

EFFECT OF DIHYDROQUINOLINE DERIVATIVE ON ISOCYRATE DEHYDROGENASE ACTIVITY IN TISSUES OF RAT WITH TOXIC HEPATITIS

Матасова Лариса Владимировна

Matasova Larisa Vladimirovna

доцент

docent

Якупова Наталья Федоровна, Кондратюк Софья Сергеевна

Yаkupova Natal’ya Fedorovna, Kondratyuk Sof’ya Sergeevna

студент

student

Воронежский государственный университет

Voronezh State University

Аннотация: Влияние 6-гидрокси-2,2,4-триметил-1,2-дигидрохинолина на активность изоцитратдегидрогеназы в печени и сыворотке крови крыс было исследовано на модели токсического гепатита, индуцированного введением тетрахлорметана. Активности НAД-зависимой изоцитратдегидрогеназы и НAДФ-зависимой изоцитратдегидрогеназы при токсическом поражении печени изменялись разнонаправленно, но при введении исследуемого вещества на фоне развития патологии были близки к показателям контроля, что, по-видимому, связано с гепатопротекторным действием 6-гидрокси-2,2,4-триметил-1,2-дигидрохинолина.

Abstract: The effect of 6-hydroxy-2,2,4-trimethyl-1,2-dihydroquinoline on isocitrate dehydrogenase activity in the liver and serum of rats was investigated in a model of toxic hepatitis induced by administration of carbon tetrachloride. The activities of NAD-dependent isocitrate dehydrogenase and NADP-dependent isocitrate dehydrogenase changed differently, but when the test substance was administered against the background of pathology, they were close to the control indicators, which seems to be related to the hepatoprotective action of 6-hydroxy-2,2 4-trimethyl-1,2-dihydroquinoline.

Ключевые слова: токсический гепатит, тетрахлорметан, 6 — гидрокси — 2,2,4 — триметил — 1,2 — дигидрохинолин, изоцитратдегидрогеназа, печень, сыворотка, крысы.

Key words: toxic hepatitis, carbon tetrachloride, 6 — hydroxy — 2,2,4 — trimethyl — 1,2 — dihydroquinoline, isocitrate dehydrogenase, liver, serum, rats.

Токсический гепатит — распространенное в настоящее время поражение печени, которое может являться следствием ухудшения экологической обстановки, приема лекарств, алкоголя, наркотиков, ядов грибов, промышленных ядов. Токсический гепатит характеризуется значительным усилением свободнорадикального окисления вследствие образования активных форм кислорода при работе микросомальных монооксигеназ печени, участвующих в биотрансформации токсинов [1]. Поэтому поиск гепатопротекторов с антиоксидантными свойствами является актуальной задачей. Возможность отбора структур с заданной биологической активностью обеспечивает программа PASS (Prediction of Activity Spectra for Substances). Среди соединений с предсказанной гепатопротекторной и антиоксидантной активностью внимание привлек 6 — гидрокси — 2,2,4 — триметил — 1,2 — дигидрохинолин (ДГХ). Проведенные ранее исследования выявили положительное действие исследуемого вещества на ряд биохимических параметров в печени и крови крыс с токсическим поражением печени, вызванным введением тетрахлорметана [2], однако активность ключевых ферментов окислительного метаболизма при введении ДГХ оставалась малоизученной. В связи с этим целью работы было исследование влияния ДГХ на активность изоцитратдегидрогеназы в печени и сыворотке крови крыс на фоне развития токсического гепатита.

В качестве объекта исследования использовали самцов белых лабораторных крыс массой 150—200 г. Животные были разделены на следующие группы: 1-я группа (контроль, n=12) содержалась на стандартном режиме вивария; 2-ая группа (n=12) — животные, которым для индукции ТГ после суточной пищевой депривации в пищевод однократно вводили тетрахлорметан (CCl4) в дозе 0,064 мл/100 г в виде раствора в 1 мл вазелинового масла. На 4-е сутки наблюдался максимальный цитолиз гепатоцитов. В 3-й группе (n=10) животным после индуцирования ТГ вводили в пищевод ДГХ в дозе 50 мг/кг веса животного в 2% растворе крахмала ежедневно в течение 3-х дней. 4-ю группу (n=8) составили животные, которым вводили ДГХ в дозе 50 мг/кг веса животного в 2% растворе крахмала ежедневно в течение 3-х дней, без введения тетрахлорметана. На 4-е сутки после введения ССl4 производили забор печени и крови для исследований.

Активность ферментов определяли спектрофотометрически при 340 нм. Оценку активности НAД-зависимой изоцитратдегидрогеназы (НАД-ИДГ) проводили в среде следующего состава: 50 мМ трис-НСl буфер, рН 7,8), содержащий 1,5 мМ изоцитрата, 2 мМ MnCl2, 0,4 мМ НАД. Активность НАДФ-изоцитратдегидрогеназы (НАДФ-ИДГ) измеряли в среде такого же состава, содержащей НАДФ вместо НАД. За единицу активности (Е) принимали количество фермента, необходимого для превращения 1 мкмоля субстрата в 1 мин при 25оС. Данные обрабатывали с использованием t–критерия Стьюдента, различия считали достоверными при p <0,05.

В печени и сыворотке крыс с токсическим гепатитом активность НАД-ИДГ, регуляторного фермента цикла трикарбоновых кислот, была в 3,7 и в 8,8 раз соответственно ниже активности фермента в тканях животных контрольной группы (табл.1), что может быть результатом окислительной модификации активного центра фермента в условиях усиления свободнорадикальных процессов при патологии. При введении ДГХ на фоне развития патологии активность НАД-ИДГ практически не отличалась от активности фермента в печени и сыворотке крыс контрольной группы.

Активность НАДФ-ИДГ как в сыворотке, так и в печени крыс при патологии была выше, чем у контрольных животных, в 1,6 и 1,5 раз соответственно (табл. 1). Повышение активности НАДФН-продуцирующего фермента при окислительном стрессе может быть защитной реакцией, направленной на усиление поставки НАДФН для работы глутатионпероксидазной/ глутатионредуктазной антиксидантной системы. Известно, что окислительный стресс приводит к модификации фактора транскрипции NF-κB, который активирует экспрессию глутатионпероксидазы, глутатионредуктазы и ряда других ферментов антиоксидантной защиты [3]. Введение ДГХ снижало активность НАДФ-ИДГ в печени и сыворотке крыс до уровня контрольных значений.

Несмотря на то, что активности НАД-ИДГ и НАДФ-ИДГ при патологии изменялась разнонаправлено, что может быть отражением различной роли ферментов в окислительном метаболизме, активность обеих форм ИДГ при введении ДГХ была близка к активности ферментов в тканях животных контрольной группы. Введение ДГХ интактным животным (табл. 1, 4-я группа) не приводило к достоверным изменениям ферментативной активности. Полученные результаты могут указывать на протекторное действие ДГХ при тетрахлорметановом поражении печени.

Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта №20-04-00526.

Библиографический список:

1. Britton R.S. Role of free radicals in liver diseases and hepatic fibrosis/ R.S. Britton, B.R. Bacon // Hepatogastroenterology. — 1994. — V. 41. — P. 343—348.

2. Бражникова Д. А. Воздействие 6-гидрокси-2,2,4-триметил-1,2-дигидрохинолина на интенсивность свободнорадикальных процессов и активность ферментов окислительного метаболизма при токсическом поражении печени у крыс / Т. Н. Попова, Е. Д. Крыльский, К. К. Шульгин [и др.] // Биомедицинская химия. — 2019. — Т. 65, вып. 4. — С. 331—338.

3. Sun Y. Redox regulation of transcriptional activators / Y. Sun, L.W. Oberley // Free radic. biol. med. 1996. — V.21. — P. 335—348.

© Л. В. Матасова, Н. Ф. Якупова, С. С. Кондратюк, 2020

ГИДРОРАЗРЫВ ПЛАСТА В НЕФТЕГАЗОВОЙ ОТРАСЛИ

УДК 622.276

HYDRAULIC FRACTURING IN OIL INDUSTRY

Чифилёв Сергей Михайлович

Chifilev Sergey Michaelovich

Студент

Student

Тюменский индустриальный университет, г. Нижневартовск

Tymen Industrial University

Аннотация: В данной статье рассматривается технология гидроразрыва пласта в нефтегазовой отрасли. Описан процесс гидроразрыва пласта, а также его история и особенности. Большое внимание уделено рискам использования данной технологии.

Abstract: This article deals with hydraulic fracturing technology in oil industry. It is spoken in detail about the process of hydraulic fracturing. Article considers the history and features of this technology. Much attention is given to risks of using the hydraulic fracturing.

Ключевые слова: Гидроразрыв пласта, фрэкинг, перфорация, раствор гидроразрыва пласта, загрязнение воды.

Key words: Hydraulic fracturing, fracking, perforation, fracking fluid, water contamination.

Hydraulic fracturing (fracking) is a well stimulation technique in which rock is fractured by a pressurized liquid. Today it is the most popular method of increasing the flow of oil and gas from a well. However, this technology has many issues and features. Not all wells fit with this technology. The reason is effectiveness, ecology and economy. This article considers the invention history and features of hydraulic fracturing for smarter application of this technology.

The first usage of fracking to stimulate oil and natural gas wells was done in the United States over 60 years ago. Haliburton Oil Well Cementing Company was issued a patent for the procedure in 1949. The method successfully increased well production rates and the practice quickly spread. Later in 1953 hydraulic fracturing was used in USSR. Soviet scientists Khristianovich S. A. and Zheltov Yu. P. developed the theoretical foundations of the method. Their researches highly improved the hydraulic fracturing technology [1].

Earlier, hydraulic fracturing was an unpopular technology. It was unnecessary to stimulate wells. Fields were fresh. Draw-down of reservoirs was good enough to keep the desired level of oil and gas recovery. But now many wellbores are exhausted and need a stimulation.

Now fracking is used throughout the world in thousands of wells every year.

The process of hydraulic fracturing divided into three steps

— The deformation of fracture surfaces;

— The fluid flow within the fracture;

— The fracture propagation.

After the drilling case is released, the fracking begins. It begins with the installation of a valve at the surface. Then a water and gel mixture is used to clean up the wellbore with a bit via a completion rig and tubing in preparation for the perforating run. Then the perforating guns are lowered into the horizontal section of the casing via tubing and fired at a predetermined depth. Guns perf tunnels that are approximately 0,7 meters long and 1 centimeter in diameter. The perforation guns are then removed in preparation for the next step. Next, pump trucks are used to send a fracking fluid (mixture of water, proppant and chemicals) deep into the wellbore and out into the perf tunnels. This process fractures the rock (fractures typically grow 60 to 120 meters) and the fractures are filled with proppant in the fluid to prop the fractures open when pressure is relieved. This provides the trapped oil or natural gas a conductive flow path into the wellbore. Sand is the proppant most commonly used today. The fracking fluid chemicals perform various tasks: they condense the water, kill off bacteria and dissolve minerals. Next, the majority of the fracking fluid is pumped out. And now the natural gas and oil can be recovered. As a rule, the fracking fluid is pumped back into deep underground layers and sealed in there.

However, hydraulic fracturing is associated with several risks. The primary risk is the contamination of drinking water sources. Fracking not only consumes large quantities of fresh water, but in addition the water is subsequently contaminated and is highly toxic. The contamination is so severe that the water cannot be cleaned in a treatment plant [2]. No one yet knows how the enclosed water will behave in the future, since there have not yet been any long-term studies on the subject. The chemicals used in fracking vary from the hazardous to the extremely toxic and carcinogenic, such as benzol or formic acid. Another risk is the release of greenhouse gases. The natural gas recovered by fracking consists largely of methane, a greenhouse gas which is 25 times more potent than carbon dioxide. Part of the recovered gas is lost in the extraction and escapes into the atmosphere.

In terms of economy, it is beneficial to apply fracking at unconventional reservoirs (reservoirs with very low permeability, complicated geological settings). This makes the hydraulic fracturing process a challenging task. Due to the complexity of unconventional reservoirs, it is challenging to predict the initiation and propagation of hydraulic fractures [3]. For example, the existence of arbitrary pre-existing interfaces may diversify or arrest hydraulic fractures; the temperature effect; the fluid loss and transport of proppant; the competition between hydraulic fractures, and its recession and closure. Thus, it is crucial to explore how hydraulic fracturing process will happen in complex geological settings.

Hydraulic fracturing is a significant well stimulation method in oil industry. Fracking is a very expensive technology and the benefits from better understanding and controlling this technology are obvious. Under complex geological settings, it is important but hard to predict how the hydraulic fracturing will evolve and it should be controlled with caution. Undesirable hydraulic fracturing results will not only cause economic loss but also lead to environment pollution, such as water contaminant, which is harmful for ecosystem. Thus, when properly employed, this technique offers one way in the short to medium term for meeting our demand for lower-cost oil and gas recovery and lower-cost energy. But the long-term consequences of fracking is unforeseeable and the risk to our drinking water should not be underestimated.

Библиографический список:

1. Hydraulic fracturing [Электронный ресурс] / — Режим доступа: https://en.wikipedia.org/wiki/Hydraulic_fracturing (Дата обращения: 8.04.2020).

2. Hagstrom E.L. Hydraulic fracturing: identifying and managing the risks / E.L. Hagstrom, J.M. Adams. — Environ. Claims J., 2012. — 115 p.

3. Lange T.L. Hydraulic fracturing in unconventional gas reservoirs: risks in the geological system / T.L. Lange, M. Sauter, M. Heitfeld. — Environ. Earth Sci., 2013. — 70 p.

ПОВЫШЕНИЯ ПРОПУСКНОЙ СПОСОБНОСТИ В СЛОЖНЫХ СЕТЯХ

УДК 62

INCREASE THROUGHPUT IN COMPLEX NETWORKS

Казымов Интегам Рамиз оглы

Kazimov Integam Ramiz ogly

аспирант

graduate student

Сургутский государственный университет

Surgut State University

Аннотация: в настоящее время проявляется тенденция роста интереса к беспроводным системам передачи информации (сложная сеть). Данная тенденция роста происходит из-за следующих факторов: увеличение количества беспровдных устройств; высокая плотность беспровдных устройств; быстрый рост объема беспровдного трафика; рост спроса на мультимедийные услуги; появление новых устройств и соединений; развитие различных видов коммуникаций. Все перечисленные факторы приведут к перенасыщению существующей сети. Основное направление беспроводных сетей нового поколения эта улучшение мобильной связи, которая должна стать беспроводным компонентом для перехода к сверхплотной (сложной) сети. Поэтому встает вопрос о повышении пропускной способности, не снижающем качества предоставляемых услуг связи. Для увеличения производительности беспроводной сети все известные методы исчерпаны. Дальнейшее их использования не позволяет улучшать основные параметры беспроводной сети и внедрять в такие сети новые технологии. Будет предложен новый метод для многократного улучшения производительности беспроводной сети. Данный метод будет заключаться в использовании многоантенной технологии с применением высокочастотного диапазона.

Abstract: currently, there is a growing trend of interest in wireless information transmission systems (complex network). This growth trend is due to the following factors: an increase in the number of wireless devices; high density of wireless devices; rapid growth in the volume of wireless traffic; growing demand for multimedia services; the emergence of new devices and connections; the development of various types of communications. All of these factors will lead to a glut of the existing network. The main direction of the new generation of wireless networks is to improve mobile communications, which should become a wireless component for the transition to a super-dense (complex) network. Therefore, there is a question of increasing the bandwidth without reducing the quality of the provided communication services. To increase the performance of the wireless network, all known methods have been exhausted. Their further use does not allow improving the basic parameters of the wireless network and introducing new technologies into such networks. A new method will be proposed to repeatedly improve the performance of the wireless network. This method will consist of using multi-antenna technology using a high-frequency band.

Ключевые слова: пропускная способность, спектральная эффективность (SE), среднее значение, восходящий канал, нисходящий канал.

Keywords: bandwidth, spectral efficiency (SE), average value, uplink, downlink.

В настоящее время ситуацию на мировом рынке можно описать следующим образом: инновации, превосходство и прибыль. С каждым десятилетием мир становится более технологичным и развитым. Через каждый небольшой промежуток времени появляются все более улучшенные модели различных устройств. Одной из инноваций в будущих сетях, которая будет параллельно развиваться с технологическим процессом, станут компоненты сложных сетей — беспроводные сети нового поколения (БСНП).

Одним из основных требований к БСНП является обеспечение высокой скорости передачи в восходящем и нисходящем каналах [2]. Для достижения высокой скорости передачи требуется многократно повысить эффективность использования частотно-временного ресурса, доступного для передачи сигнала в определенной системе связи. Для наиболее эффективной работы системы связи необходимо распределять ресурс между пользователями так, чтобы он использовался каждым пользователем максимально эффективно [3].

Ограничение производительности любой беспроводной сети находиться на физическом уровне, поскольку объем информации, который может быть передан между двумя точками, ограничен доступностью спектра, законами электромагнитного распространения и принципами теории информации [4].

Мобильные сети подходят, чтобы использовать ее компоненты, находящиеся на физическом уровне для проведения экспериментов по улучшению производительности сети. Будет использоваться двухэлементная сеть, где средний коэффициент усиления канала между базовой станции и каждой абонентской станции в ячейке будут различны. Данная модель позволит определить изменение основных свойств сотовой связи из-за большого числа параметров системы. Будут использоваться секторные антенны существующих сотовых сетей, также и другие различные виды антенн (патч-антенны и антенные решетки).

Существует три основных способа повышения эффективности беспроводной сети: 1) более плотное развертывание точек доступа; 2) использование большего спектра; 3) увеличение спектральной эффективности, то есть количества битов, которые могут передаваться в секунду в каждой единице пропускной способности. В то время как будущие беспроводные системы и стандарты, вероятно, будут использовать постоянно растущую плотность точек доступа и использовать новые спектральные полосы, потребность в максимизации спектральной эффективности в данной полосе никогда не исчезнет. Использование нескольких антенн является единственным жизнеспособным подходом для существенного улучшения спектральной эффективности.

Ключевая особенность мобильной сети заключается в том, что общая зона покрытия делится на ячейки, за которые отвечают отдельные базовые станции (БС). Ячейки частично перекрываются и вместе образуют сеть. На идеальной (ровной и без застройки) поверхности зона покрытия одной БС представляет собой круг, поэтому составленная из них сеть имеет вид шестиугольных ячеек (сот) [5].

Сеть составляют разнесённые в пространстве приёмопередатчики, работающие в одном и том же частотном диапазоне, и коммутирующие оборудования, позволяющие определить текущее местоположение подвижных абонентов и обеспечить непрерывность связи при перемещении абонента из зоны действия одного приёмопередатчика в зону действия другого.

Предположим, что мы хотим спроектировать новую сотовую сеть, которая улучшит пропускную способность в 1000 раз по сравнению с существующими сетями; то есть решить «задачу 1000 × данные». Такая сеть сможет обрабатывать трехкратное увеличение объема беспроводного трафика, которое произойдет в течение нескольких лет, если годовой темп роста трафика будет находиться в диапазоне 33—60%.

Одним из потенциальных путей было бы увеличение ширины полосы в 1000 раз. В настоящее время сотовые сети используют частотные диапазоны ниже 6 ГГц [6]. Данные частотные диапазоны уже используются различными службами, поэтому этот вариант не подходит. Другим вариантом является использование более высоких частот, выше 6 ГГц, что физически ограничивает диапазон и надежность обслуживания. Тем не менее, существуют значительные полосы пропускания в полосах миллиметрового диапазона (ММД), которые могут использоваться для сетей малой дальности. Данные полосы ММД являются привлекательными для точек доступа, но в меньшей степени привлекательны для зон покрытия, поскольку радиоволны на данных частотах легко блокируются объектами и человеческими телами, следовательно, не могут обеспечить надежной связью.

Другим потенциальным решением было бы уплотнение сотовой сети путем развертывания в 1000 раз больше БС. В данное время расстояния между БС в зоне покрытия составляет несколько сотен метров в городских районах, а сами они развернуты на повышенных местах, чтобы избежать ослабления сигнала крупными объектами и зданиями. Данный факт ограничивает количество мест, где БС могут быть развернуты. Трудно уплотнить ячейку, не приближая базовую станцию к абонентскому устройству, чтобы данный факт не привел к риску непопадания абонента в зону покрытия.

Высокая плотность ячеек и большая пропускная способность были максимально модернизированы в последнее время, что привело нас к перенасыщению, где дальнейшие модернизации становятся все более сложными и дорогими. Значит, нужно значительно улучшать спектральную эффективность будущих сотовых сетей. Это особенно важно для БС в зоне покрытия, которая, как объяснялось выше, не может использовать полосы ММД и не полагаться на уплотнение сети. Увеличение спектральной эффективности (SE) приведёт к увеличению пропускной способности благодаря применению многоантенной технологии, новым методам модуляции и мультиплексирования.

Существуют разные способы для достижения пропускной способности в 1000 раз большей прежней. Один из подходов заключается в том, чтобы сначала предположить, насколько может быть увеличена SE, а затем совместно увеличить остальные параметры.

Для данного задания используются основные признаки из таблицы 1 и выведенные формулы для создания базы данных при изменении определенных параметров. Рассматриваются три случая (рис. 1,2,3), для того чтобы найти оптимизированный вариант для дальнейшего усложнения сети и перехода к кластеризации потоков данных в мобильных сетях. При моделирование данных приведенных на рис.1,2,3 были получены следующие графики: рис. 1.1; 2.1; 3.1 (а,б).

                        Таблица 1. Основные признаки

По результатам анализа спектральной эффективности можно сделать следующие выводы:

1. Простой подход к увеличению спектральной эффективности (SE) за счет увеличении мощности абонентского устройства не подходит. Конечно, мы повышаем показатель SE почти в 2 раза. При этом придется увеличивать мощность сигнала примерно в 100 раз. Мощность сигнала абонентских устройств ограничивается уровнями электромагнитного излучения и массогабаритными передатчиками и источниками питания. Источники питания в абонентских устройствах занимают в массогабаритных параметрах порядка 20% места, а это значит, если увеличить мощность сигнала, то увеличиться вес самого устройства и значительно сократиться время работы аккумулятора.

2. Переход к многоантенной технологии (увеличение количества антенн на базовой станции) дает нам выигрыш по показателю SE. Например, при увеличении M = 1 до M = 10, SE повышается приблизительно в 3,7 раза при SNR = 0 [дБ], а при SNR = 10 [дБ] в 6,77 раз. В LTE данный показатель при SNR = 10 [дБ] и MIMO 1*2 равен 1,5 [бит/с/Гц], а при переходе к многоантенной технологии 1*10 (учитывая приблизительно погрешности при расчетах и моделирования) SE = 15 [бит/с/Гц]. Это в свою очередь означает, что выигрыш по пропускной способности сети по сравнению c LTE составит примерно в 10 раз.

3. Если рассматривать систему в целом, а не с одним абонентским устройством, то переход к многоантенной технологии с технологией множественного доступа с пространственным разделением каналов (SDMA) также даст нам выигрыш по показателю SE. Здесь надо учесть, что при увеличении количества абонентов в обслуживающей зоне (K) параллельно необходимо увеличивать количество антенн (M) на базовой стороне. Например, при переходе с M:K = 10:20 к M:K = 100:20 сумма SE повышается приблизительно в 5,2 раза, при схеме комбинирования MRC (оптимальное весовое сложение). Также при сравнении различных схем комбинирований MMSE и MRC определили, что при MMSE (M:K = 100:20) сумма SE повышается приблизительно в 1,9 раза. Так как MMSE отклоняет помехи более эффективно, чем MRC.

Библиографический список:

1. Варгаузин В. А., Цикин И. А. Методы повышения энергетической и спектральной эффективности цифровой радиосвязи. БХВ-Петербург, 2013. — 341с.

2. Бабков В. Ю., Голант Г. З., Русаков А. В. Системы мобильной связи. Термины и определения. Горячая линия — Телеком — Москва, 2016. — 162 c.

3. Бабков В. Ю. Сети мобильной связи. Частотно-территориальное планирование. Высшая школа — Москва, 2014. — 463 c./

4. Волков Л. Н., Немировский М. С., Шинаков Ю. С. Системы цифровой радиосвязи: базовые методы и характеристики. Эко-Трендз — Москва, 2005. — 392 c.;

5. Листопад Н. И. Теоретические основы цифровой радиосвязи. БГУИР — Минск, 2012 -330с.

6. Каганов В. И., Битюков В. К. Основы радиоэлектроники и связи. Горячая линия — Телеком — Москва, 2012. — 542 c.

7. Laurits Hamm. Spectral Efficiency of Next Generation Mobile Communication Systems. BE: АМ, 2012. — 128с.

8. Erik Dahlman, Stefan Parkvall, Johan Skold. 4G: LTE-Advanced Pro and The Road to 5G. Academic Press, 2016. — 616 c.

9. Wei Xiang, Kan Zheng. 5G Mobile Communications. Springer, 2016. — 326 c.

ЭФФЕКТИВНАЯ КОНСТРУКЦИЯ ВВОДА КАТАЛИЗАТОРА

УДК 66

EFFECTIVE DESIGN OF CATALYST INPUT

Михайлов Артем Юрьевич

Mikhaylov Artem Yurevich

Студент

student

Коленчуков Олег Александрович

Kolenchukov Oleg Aleksanlrovich

Аспирант

Postgraduate

Сибирский федеральный университет

Siberian Federal University

Аннотация: В статье представлен механизм протекания процесса. Приведен анализ теорий катализа. Показана эффективная конструкция ввода катализатора.

Annotation: The article presents the mechanism of the process. The analysis of catalysis theories is given. An effective catalyst inlet design is shown.

Ключевые слова: Эффективное устройство, пиролиз, катализатор, органические отходы, селективность.

Key words: Effective device, pyrolysis, catalyst, organic waste, selectivity.

Введение

Нефтегазоперерабатывающая промышленность характеризуется образованием различных углеводородных отходов. При их переработке можно получить различные виды топлив, сырья для получения нановолокнистого углерода. Одним из методов эффективного обращения с нефтешламами является пиролиз. Как и любой метод у него присутствуют свои недостатки, среди которых можно выделить: высокие энергозатраты; низкая конверсия целевых продуктов, ввиду неравномерности нагрева.

На данный момент проблема ввода, существующих катализаторов для работы реакторов пиролиза, остается не решенной. Действующие установки не обеспечивают полное перемешивание катализаторов с сырьем. Не наблюдается заметного перемешивания частиц катализатора, и вышележащие зерна продолжают покоиться на нижележащих. Уменьшение перемешивания частиц катализатора приводит к перепаду температуры. Непрореагировавшее сырье может привести к потери целевого продукта. [1]

Механизм протекания каталитических реакций

Для создания эффективного устройства подачи катализатора необходимо изучить механизм каталитических реакций. Были рассмотрены три группы теорий: геометрическая, электронная, химическая. В геометрических теориях основное внимание обращено на соответствие между геометрической конфигурацией атомов активных центров катализатора и атомов той части, реагирующих молекул, которая ответственна за связывание с катализатором. Электронные теории исходят из представления, что хемосорбция обусловливается электронным взаимодействием, связанным с переносом заряда, т.е. эти теории связывают каталитическую активность с электронными свойствами катализатора.

Химическая теория рассматривает катализатор как химическое соединение с характерными свойствами, которое образует химические связи с реагентами, в результате чего формируется нестабильный переходный комплекс. После распада комплекса с высвобождением продуктов катализатор возвращается в исходное состояние.

На молекулярном уровне каталитическую газофазную реакцию можно представить следующим образом. Одна реагирующая молекула связывается с активным центром катализатора, а другая взаимодействует с ней, находясь непосредственно в газовой фазе. Возможен и альтернативный механизм: реагирующие молекулы адсорбируются на соседних активных центрах катализатора, а потом взаимодействуют друг с другом. По-видимому, именно таким образом протекает большинство каталитических реакций. [2]

Химическая теория считается самой актуальной. Теория каталитических процессов на неоднородных поверхностях была развита в работах М. И. Темкина и С. В. Рогинского. [3]

Разработанная конструкция устройства катализатора состоит из трех параллельно работающих раструбов, соединенных распределительным устройством. Расстояние между раструбами определяется в зависимости от габаритов аппарата. Данные раструбы оснащены винтовым рассекателем. Рассекатели позволяют подавать катализатор под тангенциальным наклоном и раскручивать поток.

Катализатор поступает во ввод конструкции, где в распределительном устройстве расходится на три потока. Далее в завихряющем устройстве происходит закручивание потока за счет тангенциального наклона и поступает в аппарат.

Увеличение точек подачи позволит уменьшить количество подаваемого катализатора, тем самым увеличить целесообразность использования катализаторов, селективность. [4]

Основой для создания нового устройства был взято устройство описанное в патенте SU 1243804 А1. [5]

Заключение

Таким образом, были изучены механизмы протекания каталитических реакций. Предложена эффективная конструкция ввода катализатора. Данная конструкция позволяет уменьшить затраты на катализатор, эффективно распределить смесь в реакторе, сохранить полноценность сырья и получаемого продукта.

Библиографический список:

1. Чичкань, А. С. Метод каталитического разложения лёгких углеводородов на катализаторе Ni-Cu-Fe/Al2O3 для создания технологии утилизации попутных нефтяных газов / А. С. Чичкань, В. В. Чесноков // Кинетика и катализ. — 2015. — Т. 56. — №3. — С. 377—381.

2. Кирюшин, П. А. Попутный нефтяной газ в России: «Сжинать нельзя, перерабатывать!» / П. А. Кирюшин, А. Ю. Книжников, К. В. Кочи, Т. А. Пузанова, С. А. Уваров // М.: Всемирный фонд дикой природы (WWF). — 2013. — С. 715.

3. Платэ, Н. А. Основы химии и технологии мономеров / Н. А. Платэ, Е. В. Сливинский. — М.: Наука, 2002. — 715 с.

4. Гейтс Б. К. Химия каталитических процессов. М., 1981

5. Токабе К. Катализаторы и каталитические процессы. М., 1993

ИССЛЕДОВАНИЕ НЕРАВНОМЕРНОСТИ ТОКА ПОТРЕБЛЕНИЯ В ЗАВИСИМОСТИ ОТ РЕЖИМА РАБОТЫ ТЕХНИЧЕСКОГО СРЕДСТВА

УДК 004.056.5

INVESTIGATION OF UNEVENNESS OF THE CURRENT CONSUMPTION DEPENDING ON THE MODE OF OPERATION OF THE TECHNICAL MEANS

Михайлова Анна Аркадьевна,

Сорокина Ирина Константиновна,

Чувильгин Евгений Леонидович

Mikhailova Anna Arkadevna,

Sorokina Irina Konstantinovna,

Chuvilgin Evgeny Leonidovich

Студенты

Students

Московский Государственный Технический Университет им. Н. Э. Баумана

Bauman Moscow State Technical University

Аннотация: представлен краткий теоретический обзор по выбранной тематике. Рассмотрена зависимость между энергопотреблением и частотой работы процессора. Проведен анализ производительности компьютера. Исследована возможность утечки информации посредством манипуляции яркости экрана.

Abstract: a brief theoretical overview of the selected topic is presented. The dependence between power consumption and processor frequency is considered. The analysis of computer performance is carried out. The possibility of information leakage by manipulating the screen brightness is investigated.

Ключевые слова: энергопотребление компьютера, неравномерность тока, канал неравномерного потребления тока.

Key words: the power consumption of a computer, the unevenness of the current, channel of uneven current consumption.

Энергетическая эффективность вычислительных систем стала серьезной проблемой в последние десятилетия. Серверные системы играют важную роль в общем потреблении энергии. Только центры обработки данных (ЦОД) в среднем по всему миру потребляют от 3 до 5% всего электричества. А в каких-то странах этот показатель достигает 7%. Электроэнергия, используемая ЦОД, идет на всю его инженерную инфраструктуру и IT-оборудование.

Согласно исследованию «New York Times», проведенному в 2012 году, ЦОД по всему миру потребляют около 30 миллиардов ватт в час. Это эквивалентно примерной мощности 30 атомных электростанций. И чтобы справиться с этой проблемой некоторые компании стали задумываться о рациональности использования затрачиваемой электроэнергии. Но чтобы организовать целую систему, необходимо разобраться с используемой мощностью отдельно взятого персонального компьютера (ПК).

Экспериментальный анализ энергопотребления компьютерных систем стал неотъемлемой частью оценки производительности системы и управления эффективностью работы ПК. С распространением компьютеров и увеличением масштабов их использования растет и необходимость экономии электроэнергии и защиты данных. При работе за ПК пользователь может обрабатывать и хранить конфиденциальную информацию, которую необходимо защитить от злоумышленников. Исследуя неравномерность тока, можно снизить энергопотребление компьютера, а также защитить информацию от негативного воздействия.

Канал неравномерного потребления тока (НПТ) образуется за счет амплитудной модуляции тока срабатыванием элементов средств обработки информации. Канал НПТ характеризуется предельно допустимым значением отношения величины изменения тока, поступающего от источника при обработке информации, к средней величине тока потребления. Если указанное отношение не превышает предельного значения, эффективный прием по каналу НПТ невозможен. В настоящее время, с учетом практического отсутствия в составе средств вычислительной техники низкоскоростных устройств (диапазон частот этого канала принимается от 0 до 30 Гц), этот канал малоактуальный [1].

Энергопотребление и частота работы процессора связаны между собой пропорциональной зависимостью. Однако в этих двух величинах фигурируют неизвестные нам коэффициенты пропорциональности, которые зависят от процессорной архитектуры, числа ядер, технологического процесса по которому сделан процессорный кристалл. Поэтому предложить единую формулу, позволяющую оценить частоту работы процессора и энергопотребление любого разогнанного процессора, невозможно.

Для тестирования производительности ПК была использована программа AIDA64. Данное приложение способно проверить любую деталь компьютера с операционной системой Windows и выдать на экран показатели производительности, марку, название драйвера и другие сведения. После эксперимента было замечено НПТ, так при открытии различных приложений мощность центрального процессора (ЦП) менялась без какой-либо закономерности. После полной загрузки ресурса показатель энергопотребления останавливается и начинает падать.

Из-за НПТ возможна утечка информации по данному каналу с использованием вредоносного программного обеспечения. Злоумышленник может получать конфиденциальные данные с ПК посредством манипуляции яркости экрана. Информацию возможно снимать даже тогда, когда пользователь работает за компьютером, потому что этот метод снятия данных основан на малозаметных излучениях компонентов компьютера.

Этапы снятия информации:

1. Сеть заражается вредоносным ПО;

2. Программа собирает конфиденциальную информацию с компьютера (например, документы). Затем она кодирует ее в виде потока байтов и модулирует в виде сигналов «0» и «1» на экране, используя небольшие изменения яркости экрана, которые невидимы для человека;

3. Видеокамера снимает запись дисплея компьютера;

4. Злоумышленники получают доступ к записанному видеопотоку и восстанавливают конфиденциальную информацию, используя методы обработки изображений.

На жидкокристаллических дисплеях каждый пиксель представляет собой комбинацию цветов аддитивной цветовой модели (КЗС), которые производят требуемый составной цвет. В предложенной модуляции цветовая составляющая КЗС каждого пикселя немного изменяется (рис.1) — при этом изменения мощности ЦП не заметны для пользователя.

Для кодирования «1» будем увеличивать яркость красного компонента цвета пикселей ЖК-монитора на 3% относительно установленного пользователем значения, а для «0» — уменьшать яркость красного компонента на 3%. За счет изменения яркости пикселя, энергопотребление компьютера изменяется, но без использования программ для мониторинга и диагностики работы ПК, это будет незаметно для глаз пользователя [2].

Исследования показали, что скорость передачи данных составляет всего несколько бит в секунду. Данная техника передачи данных позволяет анализировать передаваемую информацию удаленно, например, подключившись к взломанной камере видеонаблюдения, но при соблюдении определенный условий по ее размещению.

Способ для защиты от подобного типа атак — дополнительно наносить поляризационную пленку на экраны мониторов изолированных компьютеров с критичной информацией.

Библиографический список:

1. Бузов Г. А., Калинин С. В., Кондратьев А. В. Защита от утечки информации по техническим каналам: Учеб. пособие. М.: Изд-во Горячая линия — Телеком, 2005. 416 с.

2. Guri M., Bykhovsky D. and Elovici Y. BRIGHTNESS: Leaking Sensitive Data from Air-Gapped Workstations via Screen Brightness, February 2020, URL: https://www.securitylab.ru/news/504726.php (дата обращения: 06.05.2020).

АДАПТИВНОЕ УПРАВЛЕНИЕ криптографической стойкостью КАНАЛОВ ИНФОРМАЦИОННОГО ОБМЕНА БТС

УДК 681.3

ADAPTIVE MANAGEMENT OF CRYPTOGRAPHIC RESISTANCE OF UMV INFORMATION EXCHANGE CHANNELS

Моисеев Дмитрий Владимирович

Moiseev Dmitriy Vladimirovich

Доктор технических наук, доцент, профессор

Doctor of Technical Sciences, Associate Professor, Professor

Севастопольский государственный университет

Sevastopol State University

Аннотация: работа посвящена вопросу решение междисциплинарной фундаментальной научной задачи обеспечения надежности и высокой пропускной способности каналов информационного обмена между беспилотными транспортными средствами, находящимися в различных средах, и диспетчерскими центрами в рамках структуры «умного города». Решение управленческой задачи обеспечения надёжного и обладающего высокой пропускной способностью каналов информационного обмена между беспилотными транспортными средствами и диспетчерскими центрами, в различных средах требует разработки системы интеллектуальной поддержки принятия решений для выбора уровня шифрования информации, передаваемой по открытым каналам связи, в условиях неопределённости.

Abstract: the work is devoted to the solution of the interdisciplinary fundamental scientific problem of ensuring the reliability and high throughput of information exchange channels between unmanned vehicles located in different environments and dispatch centers within the framework of the «smart city». Solving the management task of providing reliable and high-capacity information exchange channels between unmanned vehicles and dispatch centers in various environments requires the development of an intelligent decision support system to select the level of encryption of information transmitted over open communication channels under uncertainty.

Ключевые слова: беспилотное транспортное средство, вероятностное представление информации, вероятностное отображение, информационно-коммуникационные сети, канал связи.

Key words: unmanned vehicle, probabilistic representation of information, probabilistic mapping, information and communication networks, communication channel.

Опираясь на принципы сетецентрического управления сегодня многие ведущие страны мира активно ведут разработки смешанных робототехнических группировок, взаимодействующих в едином информационно-управляющем пространстве, что, в свою очередь, требует реализации каналов информационного обмена (КИО) между беспилотными транспортными средствами (БТС) и диспетчерскими центрами (ДЦ), находящимися в различных средах, обладающих высокой надежностью и пропускной способностью [1 — 2].

Современные БТС всецело можно отнести к классу глобально перемещающихся объектов, которые могут находящихся на большом удалении от ДЦ, что требует решения задачи устойчивого доведения управляющей информации по КИО с переменными параметрами в условиях дестабилизирующих воздействий естественного и искусственного характера.

Для решения задачи управления мобильными и удаленными (находящимися в труднодоступных районах) объектами, такими как БТС космического, воздушного, морского и наземного базирования, радиосвязь имеет первостепенное значение [3 — 7].

Особое внимание необходимо уделить разработке комплекса моделей классификации информационных ситуаций, возникающих при выполнении задач информационного обмена между БТС и ДЦ. Это позволит лицам, принимающим решения (ЛПР) поддерживать принятие решения по выбору одной из альтернативных стратегий при решении функциональных, в случае возникновении коллизионных ситуаций в среде передачи данных, и таким образом поддерживать гарантоспособный уровень качества работы КИО между БТС и ДЦ [8 — 12].

Для повышения помехоустойчивости КИО используется корреляционная обработка сигналов, а для повышения криптостойкости в состав информационно управляющих систем (ИУС) вводятся устройства шифрования [13 — 14], что также приводит к значительному усложнению вычислительных алгоритмов и росту аппаратных затрат. Несмотря на быстрое совершенствование технологии производства и элементной базы, развитие отечественных средств вычислительной техники (ВТ) пока не соответствуют новым требованиям и задачам, встающим перед КИО, особенно вследствие импортозамещения микросхем и элементной базы в условиях действия санкций. Настоящий период развития теоретических положений, методов и алгоритмов синтеза устройств ВТ, используемых при разработке перспективных и совершенствовании существующих КИО между БТС и ДС, характеризуется интенсивным поиском новых принципов обработки и хранения информации, построения вычислительных архитектур и систем с привлечением современных технологий, среди которых технология вероятностного представления и преобразования информации (ВППИ) является одной из наиболее перспективных. Реализация вычислительных устройств (ВУ), выполняющих арифметические и логические операции над ВО, приводит к многократному уменьшению аппаратного объёма ВУ, а само ВППИ обеспечивает помехоустойчивость и криптографическую стойкость обрабатываемой и передаваемой информации [15 — 20].

Постановка задачи. Известно, что применение вероятностной формы представления информации позволяет воспользоваться не только известными преимуществами, такими как сравнительно малый аппаратный объём, возможность функционировать в масштабе реального времени, повышенная помехозащищенность, но и дополнительным преимуществом, выраженным в виде криптографической защиты данных, представленных вероятностным отображением (ВО) [15 — 18].

Принципиальная возможность нелинейного вероятностного преобразования с переменным количеством независимых статистических испытаний каждого значения исходного сигнала, представленного в аналоговой либо цифровой форме, позволяет параллельно с обработкой сигнала проводить его криптографическую защиту [16]. Важным при этом является тот факт, что криптографическая обработка сигнала может выполняться одновременно с любым другим видом преобразований. Действительно, математическое ожидание от вероятностного отображения равно значению ординаты интегрального закона распределения вспомогательного случайного сигнала при уровне сравнения [17].

Так как состоятельной, несмещённой и асимптотически эффективной оценкой математического ожидания, в соответствии с теоремой Чебышева, является среднее значение членов вероятностного отображения [18], то для защиты информации от несанкционированного доступа следует произвести нелинейное однополярное вероятностное преобразование исходной информации, представленной либо в аналоговой, либо в дискретной цифровой формах, чтобы лицо, не допущенное к данной информации, не имело сведений о законе распределения вспомогательного случайного сигнала и количестве независимых статистических испытаний каждого преобразуемого значения исходной информации. Над преобразованным таким образом исходным сигналом могут выполняться арифметико-логические операции, операции телекоммуникации и пр. Для обратного преобразования в цифровой код либо в аналоговый сигнал в соответствии с выражением для МО, необходимо определить оценку математического ожидания отображения и путём функционального преобразования перейти к искомому.

Информация, подлежащая криптографической защите, поступает на нелинейный вероятностный преобразователь, с выхода которого вероятностное отображение, представляющее в данном случае кодированный сигнал, через канал связи подаётся в счётчик-интегратор, где суммируется за К тактов, после чего полученная оценка переписывается в функциональный преобразователь, где, зная величину К и закон распределения вспомогательного случайного сигнала, осуществляется дешифрация. Перехват вероятностного отображения в канале связи и перебор всех возможных значений К с соответствующим анализом позволяет дешифровать сообщение за конечное время только при известном равномерном законе распределения вспомогательного случайного сигнала. При любом ином непрерывном законе распределения задача становится практически неразрешимой, так как неизвестна форма кривой закона распределения.

Таким образом, представление информации в дискретной вероятностной форме и выполнение арифметических и логических операций над вероятностно представленными операндами может быть практически без дополнительных аппаратурных затрат совмещено с криптографической защитой обрабатываемой информации, причём степень защиты может варьироваться путём применения разного количества ключей.

Перехват вероятностного отображения в канале связи и перебор всех возможных значений K с соответствующим анализом позволяет дешифровать сообщения за конечное время только при известном равномерном законе распределения вспомогательного случайного сигнала R (t).

Становится очевидным тот факт, что для повышения криптографической стойкости информации, представленной в виде ВО, необходимо увеличить количество статистических испытаний К, что, в свою очередь, приведёт к значительному увеличению временных затрат на прямое и обратное вероятностное преобразование информации. В настоящее время отсутствуют интеллектуальные системы поддержки принятия решений, позволяющие лицу принимающему решения (ЛПР), в зависимости от активности ведения радиоэлектронной борьбы потенциальным противником, выбирать соответствующее значение K — количество статистических испытаний, одновременно являющееся показателем криптографической стойкости вероятностных кодов.

Решение обозначенной задачи на основе технологии интеллектуальной обработки данных, в отличие от известных, направлено на повышение обоснованности, достоверности и оперативности процессов поддержки принятия решений, гарантирует повышение реактивности, базируется на использовании технологии больших данных, что, в отличии от других методов экспертного оценивания, позволяет повысить достоверность и качество предлагаемого диапазона значений Kj — криптографической стойкости вероятностных кодов в зависимости от критичности передаваемой информации.

На рис. 1 представлена в общем виде матрица принятия решений изменения уровня криптографической стойкости в зависимости от критичности передаваемой информации.

Становится очевидной необходимость отслеживания изменения интенсивности шифрования за определённый временной промежуток T= {T1, T2,…, Tn}.

При достаточно общей постановке задачи речь идет о необходимости сравнения двух выборок результатов наблюдений над интенсивностью шифрования с целью выявления значимости её качественного изменения. Совокупность наблюдений представляет собой набор измерений– множество выборок [16 — 18].

Предлагается использовать информационную меру Кульбака для оценки изменения интенсивности шифрования [16 — 18].

Вопрос заключается в том, можно ли считать наблюдаемые в двух из n выборках между Xp и Xq различия на основе оценки информационной меры Кульбака существенными, значимыми или различия между ними следует отнести на счет случайного рассеивания значений исследуемого признака [16].

Информационная мера Кульбака (расстояние Кульбака) распределения Xp относительно Xq рассчитывается в соответствии с правилом (4) [19 — 20].

где и вероятности попадания значений выборок Xp и Xq соответственно в r-интервал.

Расстояние Кульбака распределения Xp относительно Xq может быть оценено как:

— отсутствие J-эффекта, (5)

— наблюдение J-эффекта,

где — предельное значение расстояния, зависящее от критичности защищаемой информации.

Полученные результаты позволяют констатировать, что применение модели на основе информационной меры Кульбака позволяет обеспечить статистическую устойчивость [18 — 21] распознавания качественного изменения критичности передаваемой информации.

Использование предложенного метода позволяет ЛПР из полной матрицы принятия решений (см. Рисунок 2) использовать только те значения параметров криптографической стойкости вероятностных кодов — Kj, которые соответствуют критичности передаваемой информации. за время мониторинга T (рис. 2).

Это, в свою очередь, приводит к уменьшению аппаратно-временных затрат на защиту передаваемой по открытым/закрытым каналам связи информации, представленной в виде ВО.

Из представленного рисунка следует, что работа системы интеллектуальной поддержки принятия решений для выбора уровня шифрования информации, передаваемой по открытым каналам/закрытым связи, приводит к уменьшению аппаратно-временных затрат.

Выводы. Потоки данных различной структуры, интенсивности и степени детализации, которые генерируются территориально-распределенными источниками: техническими средствами разведки, агентурными данными спецслужб и т. п. выступают в качестве исходной информации для формирования управляющих воздействий, определяющих сложность применяемых систем шифрования и длин ключей. В связи с этим возникает необходимость развития интеллектуальных решений по поиску баланса между криптографической стойкостью и аппаратно-временными затратами на шифрование/дешифрование информации, базирующегося, в том числе, на теории самоорганизующихся систем. Предлагаемая система интеллектуальной поддержки принятия решений для выбора уровня шифрования информации, передаваемой по открытым каналам связи, в зависимости от критичности передаваемой информации позволяет значительно повысить качество и достоверность принимаемых ЛПР решений и использовать только те значения параметров криптографической стойкости вероятностных кодов — Kj, которые соответствуют критичности передаваемой информации, тем самым повышая эффективность криптографической защиты информации, передаваемой по открытым/закрытым каналам связи с точки зрения аппаратно-временных затрат. Применение ВППИ позволяет реализовать закрытый канал связи и повысить криптографическую стойкость передаваемых по нему сообщений при одновременном уменьшении аппаратного объёма шифрующе-дешифрующего устройства в десятки раз при одновременном обнаружении и исправлении множественных ошибок в передаваемом сообщении. Использование вероятностной формы представления информации позволяет выполнять криптозащиту передаваемого сообщения, которая обеспечивает гарантируемое блокирование несанкционированного доступа к информации, что позволит повысить эксплуатационные и технико-экономические показатели КИО — надежность, криптографическую стойкость и помехоустойчивость.

Работа выполнена при частичной поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (грант №19-29-06023/19).

Библиографический список:

1. Арзуманян Р. Теория и принципы сетецентричных войн и операций//

2. 21-й век. — 2008. — №2 (8). — С. 66 — 126.

3. Скатков А. В. Анализ базовых стратегий распределения вычислительных ресурсов системы управления при «сетецентрических» конфликтах / А. В. Скатков, Д. Ю. Воронин, Д. В. Моисеев. «Актуальные проблемы развития и эксплуатации ракетно-артиллерийского, специального вооружения и морской техники» / Севастополь: ЧВВМУ им. П. С. Нахимова, 2017. — С. 189 — 198.

4. Пиколашин Ю. Л., Мирошников В. И., Будко П. А., Затулиеетер Ю. С., Семенов С. С. Общий подход к формированию единого информационно-управляющего пространства морской компоненты ВС РФ. Часть II. Принципы формирования сильно связной телекоммуникационной подсистемы единого информационно-управляющего пространства Военно-морского флота России // Морская радиоэлектроника. 2015. №1. С. 22—28.

5. Николашин Ю. Л., Кулешов И. А., Будко П. А., Жолдасов Е. С., Жуков Г. А. SDR радиоустройства и когнитивная радиосвязь в декаметровом диапазоне частот. // Наукоемкие технологии в космических исследованиях Земли. 2015. Т. 7. №1. С. 20—31.

6. A. Deb and S. Ghosh, Power Electronic Systems: Walsh Analysis with MATLAB. Boca Raton, Florida, USA: CRC Press, Taylor&Francis Group, 2014.

7. H. Zepernick and A. Finger, Pseudo Random Signal Processing: Theory and Application. Chichester, United Kingdom: John Wiley & Sons, 2005.

8. R. Michael Buehrer, Code Division Multiple Access (CDMA). San Rafael, California, USA: Morgan & Claypool Publishers, 2006.

9. Мак-Каллок У. С., Питтс В. Логическое исчисление идей, относящихся к нервной активности // Автоматы / под ред. К. Э. Шеннона и Дж. Маккарти. — М.: Изд-во иностр. лит., 1956. — С. 363– 384. (Перевод английской статьи 1943 г.)

10. Dreyfus H. What Computers Can’t Do. New York: MIT Press, 1972. ISBN 0060110821.

11. Wang P. The Logic of Intelligence // in Artificial General Intelligence. Cognitive Technologies, B. Goertzel and C. Pennachin (Eds.). Springer. 2007.

12. T. Kohonen, Self-Organizing Maps (Third Extended Edition), New York, 2001, 501 pages. ISBN 3-540-67921-9

13. Жданов А. А. Автономный искусственный интеллект / А. А. Жданов. — Москва: Бином. Лаборатория знаний, 2008. — 359 с. — (Адаптивные и интеллектуальные системы).

14. Иванов М. А., Ковалев А. В., Мацук Н. А., Михайлов Д. М., Гугунков И. В. / Под ред. Жукова И. Ю./ Стохастические методы и средства защиты информации в компьютерных системах и сетях. М., КУДИЦ-Пресс. — 510 С. — 978-5-91136-068-9

15. Морелос-Сарагоса Р. Искусство помехоустойчивого кодирования. Методы, алгоритмы, применение / пер. с англ. В. Б. Афанасьева. — М.: Техносфера, 2006. — 320 с. — ISBN 5-94836-035-0. — С. 111 — 127.

16. Моисеев Д. В. Применение вероятностной формы представления данных в корреляционно-экстремальных системах / Д. В. Моисеев, О. Д. Чужикова-Проскурнина, Н. Е. Сапожников // Системы контроля окружающей среды, Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Институт природно-технических систем» — Севастополь, 2016. — №5 (25). — С. 47 — 52.

17. Моисеев Д. В. Сравнение различных форм непозиционного вероятностного отображения информации / Д. В. Моисеев, О. Д. Чужикова-Проскурнина, Н. Е. Сапожников // Системы контроля окружающей среды, ФГБНУ «Институт природно-технических систем» — Севастополь, 2016. — №4 (24). С. 66—73.

18. Sapozhnikov, N., Polyakov, A., Moiseev, D. Advantages of using the probabilistic form of information representation in information-control systems. 2019 International Science and Technology Conference «EastConf», EastConf 2019 DOI: 10.1109/Eastonf.2019.8725406

19. Sapozhnikov, N., Bryukhovetskiy, A., Polyakov, A., Moiseev, D. Modelling performing calculations over the data presented in a probabilistic form. 2018 MATEC Web of Conferences DOI: 10.1051/matecconf/201822404019

20. Скатков А. В. Метод контроля качественного изменения состояний сетевого трафика на основе информационной меры Кульбака-Лейблера / А. В. Скатков, А. А. Брюховецкий, Д. В. Моисеев // Системы контроля окружающей среды Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Институт природно-технических систем» Севастополь, №5 (25) 2016. — С. 53 — 58

21. Скатков А. В. Интеллектуальная система мониторинга для решения крупномасштабных научных задач в облачных вычислительных средах / А. В. Скатков, А. А. Брюховецкий, Д. В. Моисеев, Т. А. Абрамов // Информационно-управляющие системы — Санкт-Петербург: ФГАОУ ВО «Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения», 2017. — 2 (87). — С. 19 — 25.

22. Скатков А. В. Мониторинг структурно-неоднородных объектов в облачных вычислительных средах / А. В. Скатков, А. А. Брюховецкий, Д. В. Моисеев // Экологическая, промышленная и энергетическая безопасность — 2017: сборник статей по материалам научно-практической конференции с международным участием (11 — 15 сентября 2017 г.) — Севастополь: СевГУ, 2017. — С. 1236 — 1239.

© Д. В. Моисеев, 2020

ЗАЩИТА ИНФОРМАЦИИ, ПЕРЕДАВАЕМОЙ ПО КАНАЛАМ ИНФОРМАЦИОННОГО ОБМЕНА, ПРЕДСТАВЛЕННОЙ В ВИДЕ ПСЕВДОВЕРОЯТНОСТНОГО ОТОБРАЖЕНИЯ

УДК 681.3

PROTECTION OF INFORMATION TRANSFERRED BY THE CHANNELS OF INFORMATION EXCHANGE REPRESENTED IN THE FORM OF PSEUDO-PROBABILISTIC DISPLAY

Моисеев Дмитрий Владимирович

Moiseev Dmitriy Vladimirovich

Доктор технических наук, доцент, профессор

Doctor of Technical Sciences, Associate Professor, Professor

Севастопольский государственный университет

Sevastopol State University

Аннотация: в работе рассматривается принципиальная возможность применения псевдовероятностной формы представления информации для её защиты при передаче по открытым каналам связи.

Abstract: the paper considers the fundamental possibility of using a pseudo-probabilistic form of information presentation for its protection during transmission over open communication channels.

Ключевые слова: вероятностная форма представления информации, защита информации, поточный шифратор, аппаратный объём.

Keywords: probabilistic form of information presentation, information protection, stream encoder, hardware volume.

В существующих устройства для защиты информации внутри вычислительных сетей положены принципы детерминированных шифросистем, или детерминированный шифр, такой как ГОСТ 28147—89. Известна структурная схема «канальных» сетевых шифраторов [1]. В состав этой схемы сетевого шифратора входят: ethernet — модуль и шифратор (шифропроцессор). В состав шифропроцессора входят: блок управления, вычислитель и буфер ввода-вывода данных [1]. Во время приема информация поступает в устройство на ethernet — модуль, который распаковывает IP-пакет, а блок данных пакета поступает в шифропроцессор, который, в свою очередь, проводит дешифрацию блока данных по детерминированным шифрам. Алгоритм дешифрации заложен в вычислитель, а передача информации производится в обратном порядке.

Следует отметить, что вероятностное отображение информации обладает рядом преимуществ, одно из которых — криптографическая стойкость, а также принципиальная возможность линейного вероятностного преобразования с переменным количеством независимых статистических испытаний каждого значения исходного сигнала, представленного либо в аналоговой, либо цифровой форме, что позволяет параллельно с обработкой

Каждое вероятностное отображение обладает свойствами синхронности и независимости каждого члена отображения от любого другого. Использование этих свойств и применение вероятностно представленных дискретных сигналов позволяет упростить функциональные узлы для выполнения арифметических и логических операций, и тем самым резко уменьшить их аппаратурный объём в сотни раз.

Важнейшим выводом из анализа вероятностного преобразования является то, что значение исходного параметра поддаётся восстановлению из его вероятностного отображения Yi (t), что делает возможным обратное преобразование параметра вероятность–значение за счет его оценки, удовлетворяющей требованиям несмещённости, состоятельности и эффективности.

В таком случае для однолинейного однополярного непозиционного представления информации в виде псевдовероятностного отображения значение преобразуемой величины либо всегда положительно, либо всегда отрицательно, а само псевдовероятностное отображение будет иметь вид: 1.

где — номер разряда в вероятностном отображении причём G=2L –1, где L — количество разрядов необходимое для позиционного представления преобразуемого значения.

Следует отметить, что L необходимо выбирать с учётом максимального значения преобразуемого параметра –, где.

Для того чтобы количество «единиц» в псевдовероятностном отображении было строго равно весу преобразуемого значения, необходимо, чтобы вероятность появления одной «единицы» в псевдовероятностном отображении была равна: (2).

Для возможности использования преимуществ представления информации в виде вероятностных отображений необходимо, чтобы распределение «единиц» в псевдовероятностном отображении было независимо, равномерно и стахостично.

Поскольку значения вспомогательной случайной функции формируются в дискретные моменты времени, функция в них может находиться только в одном из своих состояний с вероятностью и, как следствие, для любого имеет вид:

,(3)

т.к. на разрешающий вход полного двоичного дешифратора с выхода схемы сравнения поступит ровно

Схема преобразователя цифровой информации в непозиционное псевдовероятностное отображение представлена на рисунке 1 [10].

В состав данной схемы входят:

DC — дешифратор.

Счетчик.

ЦСС — цифровая схема сравнения на «равенство».

Регистр результата.

ГРРСП — генератор равномерно распределенных случайных последовательностей.

Таким образом, равенство каждого члена псевдовероятностного отображения единице, как и в классическом случае вероятностного преобразования, прямо пропорционально преобразуемой величине. Время преобразования также пропорционально хі, то есть где — тактовая частота работы вероятностного процессора.

Из выражения (4) следует, что быстродействие устройства тем больше, чем больше его тактовая частота и тем меньше, чем большее количество «1» необходимо занести в регистр. При одинаковой тактовой частоте вероятностного процессора и максимальном значении хі соизмеримой погрешности вероятностного преобразования оказывается возможным достичь быстродействия в 700 раз больше [9].

Исходя из этого, при выполнении обратного преобразования погрешность вероятностного преобразования сводится к минимуму, а быстродействие значительно возрастает, т.к. количество испытаний, необходимое для формирования вероятностного отображения, равно весу двоичного числа, а не многократно его превосходит, как в случаях линейного и нелинейного вероятностного преобразования информации.

Технико-экономическая эффективность предлагаемого преобразователя двоичного позиционного кода в вероятностное представление заключается в использовании ускоренного алгоритма формирования вероятностного отображения, который исключает погрешность преобразования и значительно повышает быстродействие.

Таким образом, можно сделать вывод, что рассмотренные ранее алгоритмы преобразования любого сигнала в вероятностное отображение имеют общий недостаток — обратную зависимость между точностью преобразования и быстродействием.

Применение алгоритма преобразования сигнала в псевдовероятностное представление позволяет при заданной точности повысить быстродействие вероятностного процессора ориентировочно на три порядка, сохранив показатели надёжности и аппаратного объёма.

Таким образом, для защиты информации от несанкционированного доступа следует произвести линейное однополярное вероятностное преобразование исходной информации, представленной либо в аналоговой, либо в цифровой форме, чтобы злоумышленник не был допущен к количеству статистических испытаний каждого преобразуемого значения исходной информации. Над преобразованным сигналом можно производить арифметико-логические операции, а также приёмопередачу по средствам телекоммуникаций. Для обратного преобразования в цифровой код, либо аналоговый сигнал, в соответствии с выражением для МО, необходимо определить оценку МО вероятностного отображения и путём функционального преобразования перейти к искомому значению.

Информация, подлежащая криптографической защите, поступает на вход передатчика, внутри которого преобразуется в вероятностное отображение, представляющее в данном случае кодированный сигнал, и через канал связи передаётся в приемник, внутри которого осуществляется дешифрация.

Перехват вероятностного отображения в канале связи и перебор всех возможных значений i с соответствующим анализом позволяет дешифровать сообщение за конечное время только при известном законе распределения вспомогательного случайного сигнала. При неизвестном законе распределения вспомогательного случайного сигнала задача криптоанализа становится практически не разрешимой.

Выводы. Применение вероятностной формы представления информации, позволяет воспользоваться не только известными преимуществами: сравнительно малым аппаратным объёмом, возможностью функционировать в масштабе реального времени, повышенной помехозащищенностью, но и дополнительным преимуществом, выраженным в виде криптографической защиты данных, представленных вероятностным отображением.

Указанные преимущества позволяют повысить надёжность и эффективность хранения, обработки и передачи данных в системах управления БТС.

Работа выполнена при частичной поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (грант №19-29-06023/19).

Библиографический список:

1. С. П. Панасенко, В. В. Ракитин «Аппаратные шифраторы» — Мир ПК, 2002 — №8. — С. 77 — 83.

2. Моисеев Д. В. Сравнение различных форм непозиционного вероятностного отображения информации / Д. В. Моисеев, О. Д. Чужикова-Проскурнина, Н. Е. Сапожников // Системы контроля окружающей среды, ФГБНУ «Институт природно-технических систем» — Севастополь, 2016. — №4 (24). — С. 68 — 74.