Создание новых материалов с необходимыми заказчику потребительскими свойствами является одной из основных задач нефтегазохимической промышленности. Новые полимерные композиционные материалы с заданными свойствами востребованы во всех перспективных областях науки и техники (полимерная индустрия, медицина, военная промышленность, машиностроение и др.), поскольку характеризуются широким диапазоном варьирования механических, физико-химических и эксплуатационных свойств.
В то же время с применением цифровых компьютерных технологий при разработке новых материалов можно снизить время проведения и трудоемкость экспериментального этапа и оптимизации процесса их получения. Именно поэтому сегодня так актуальны исследования по разработке и тестированию цифровой интеллектуальной системы, позволяющей прогнозировать и создавать материалы с заданными свойствами. Такие исследования являются междисциплинарными, поскольку для решения поставленных задач исследователю необходимо обладать компетенциями как в области информатики, так и химии.
В рамках предметного тура участникам предстоит решать задачи по химии и информатике, а также освоить образовательный блок для получения или подтверждения основных компетенций, необходимых для работы над созданием полимерных композиционных материалов с заданными свойствами.
В рамках инженерного тура участники будут выполнять задания профиля, связанные с химией и технологией получения полимерных композиционных материалов.
На втором этапе участники формируют команды для совместного выполнения заданий этапа и загружают общее командное решение. Им предстоит выполнить задания по анализу физико-химических свойств полимерных материалов и по технологии получения полимерных композитных материалов и создать нейросеть на основе экспериментальной базы данных в программе Matlab или с использованием языка программирования Python.
Массивы экспериментальных данных для создания нейросети выдаются участникам в начале второго этапа. Предварительно дается доступ к видеолекциям и текстовым материалам по работе с нейросетями, технологии синтеза и анализу свойств полимерных композитных материалов.
Командная инженерная задача посвящена созданию нового полимерного композиционного материала с заданными свойствами и разработке способа эффективного вторичного использования пришедших в негодность пластмассовых изделий.
Для подбора оптимального состава нового (как первичного, так и вторичного) материала предполагается использовать самостоятельно созданную нейронную сеть на основе базы данных полимеров и добавок различного назначения. Соответствие полученных материалов заданным параметрам участники будут устанавливать путем экспериментального определения их физико-химических свойств.
Химия: полимеры, полимерные композиционные материалы, их механические и физико-химические свойства, эксплуатационные характеристики, рециклинг полимеров.
Информатика: ПО Matlab/Python, нейронные сети.
Структура и свойства полимерных материалов.
Получение полимерных композиционных материалов.
ПО Matlab или Python.
Химия: навыки безопасной работы в химической лаборатории, умение работать с аналитическими весами, водяной баней, сушильным шкафом, муфельной печью, другими приборами в соответствии с инструкцией по эксплуатации, ПО Microsoft Office, ПО ChemOffice.
Информатика: навыки работы с нейронными сетями в ПО Matlab/Python.
Умение работать в команде.
Для участия во втором и заключительном этапах вам понадобится команда из 4-х человек.
Информатик: строит нейросеть на основе предоставленной базы данных для определения оптимального состава полимерного композиционного материала.
Синтетик: разрабатывает способ создания нового материала на основе данных о составе, предоставленных синтетиком, и проводит лабораторный эксперимент.
Технолог: участвует в лабораторном эксперименте, по его результатам разрабатывает технологическую карту процесса получения нового материала.
Аналитик: определяет физико-химические и механические свойства нового материала и оценивает их соответствие заданным требованиям.
