Защита диссертации Мукановой Жанны Аскаровны на соискание степени доктора философии (PhD) по специальности «6D070400 - Вычислительная техника и программное обеспечение»
В Евразийском национальном университете имени Л.Н. Гумилева состоится защита диссертации на соискание степени доктора философии (PhD) Мукановой Жанны Аскаровны на тему «Разработка программно-аппаратной системы высокочастотного сканирования с интеллектуальной обработкой данных» по специальности «6D070400 – Вычислительная техника и программное обеспечение».
Диссертация выполнена на кафедре «Компьютерная и программная инженерия (ВТ)» Евразийского национального университета имени Л.Н. Гумилева.
Язык защиты - на русском
Официальные рецензенты:
Белощицкий Андрей Александрович - доктор наук, доцент
Калимолдаев Максат Нурадилович - доктор наук, профессор
Временные члены Диссертационного совета:
Маткаримов Бахыт Турганбаевич - доктор наук, профессор, Евразийский национальный университет имени Л.Н. Гумилева, Преподаватель-исследователь
Исмаилова Айсулу Абжаппаровна - Евразийский национальный университет имени Л.Н. Гумилева, Председатель
Шоманов Адай - доктор философии(PhD)
Ахметжанов Максат Аканович
Научные консультанты:
Атанов Сабыржан Кубейсинович
Мохаммад Джамшиди
Защита состоится: 23 августа 2024 года 13:00 часов в Диссертационном совете по направлению подготовки кадров «8D061 – Информационно-коммуникационные технологии» по специальности «6D070400 – Вычислительная техника и программное обеспечение» Евразийского национального университета имени Л.Н. Гумилева. Проведение заседания диссертационного совета в онлайн формате.
Ссылка: https://teams.microsoft.com/l/meetup-join/19%3ameeting_ZWZkMWUyNjAtYTJkYy00ZmU4LWFmMGMtNDZkMTAwYzFhYTU1%40thread.v2/0?context=%7b%22Tid%22%3a%225a2fd781-9261-485a-af2b-6171d0efab73%22%2c%22Oid%22%3a%22a38c8a61-aa6f-4d31-97da-ed50c88c270d%22%7d
Адрес: г. Астана, ул. А. Пушкина, 11, учебный корпус, аудитория 222.
Аннотация (рус.): АННОТАЦИЯ диссертационной работы Мукановой Жанны Аскаровны «Разработка программно-аппаратной системы высокочастотного сканирования с интеллектуальной обработкой данных», представленной на соискание степени доктора философии (PhD) по специальности «6D070400 – Вычислительная техника и программное обеспечение» Актуальность темы исследования. С ростом технологического процесса в современном мире увеличивается количество промышленных предприятий, уровень безопасности которых, должен соответствовать высоким стандартам. Для соблюдения правил безопасности и противопожарных норм, заводы и предприятия должны быть оснащены автоматически действующими газоанализаторами, дающими сигнал тревоги (световой или звуковой) заранее, то есть до достижения загазованности, соответствующей нижнему концентрационному пределу воспламенения. Газообразные загрязнители с характеристиками легкой диффузии, трудности обнаружения и жесткой обработки стали одними из самых вредных загрязнителями для здоровья человека среди всех промышленных отходов. В атмосфере много следовых газов, таких как озон (O3), метан (CH4), окись углерода (CO), двуокись азота (NO2), сероводород (H2S) и двуокись серы (SO2), которые существуют с определенной концентрацией и поддерживают определенный динамический баланс. Постоянные выбросы загрязняющих газов промышленности, электроэнергетики, а также выбросы выхлопных газов автомобилей постепенно приводят к снижению концентрации газа в атмосферной среде. Вследствие этого возникают все более серьезные проблемы загрязнения воздуха такие, как парниковый эффект и различные легочные заболевания. Например, Shwetha и др. в работе «MEMS based metal oxide semiconductor carbon dioxide gas sensor» («Газовый датчик диоксида углерода на основе МЭМС-металлооксидного полупроводника») пишут, что углекислый газ (CO2) оказывает вредное воздействие на экосистему, вызывая кислотные дожди, повышая глобальную температуру и, в конечном итоге, влияя на здоровье человека. Поэтому CO2 традиционно считается одним из самых серьезных загрязнителей атмосферы. Yin, Gao, Miao и др. в своей статье «Near-infrared laser photoacoustic gas sensor for simultaneous detection of CO and H2S» («Лазерный фотоакустический газовый сенсор ближнего инфракрасного диапазона для одновременного обнаружения CO и H2S») отмечают, что сероводород влияет на биологический процесс окисления клеток и блокирует клеточное дыхание, что в конечном итоге приводит к удушью клеток и гипоксии. Такой газ как метан является основным компонентом природного газа, и он тесно связан с повседневной деятельностью и жизнью людей. Так же метан является легковоспламеняющимся, ядовитым и взрывоопасным, поэтому важно точно определять наличие и концентрацию метана в воздухе. Концентрация опасных газовых смесей в воздухе рабочей зоны представляет серьезную опасность для условий труда. Такие смеси могут оказывать вредное воздействие на здоровье человека, а также могут способствовать возникновению пожаров и взрывов. Анализ статистических данных по производственному травматизму Республики Казахстан показывает, что основными лидирующими отраслями с наиболее высокими показателями производственного травматизма за период с 2012–2022 гг. стабильно остаются обрабатывающая, горнодобывающая и строительная отрасли. Это связано в первую очередь с тем, что данные предприятия используют в большей части трудовые ресурсы и ручной труд, которые главным образом и определяют величину уровня производственного травматизма, что подтверждает их неблагоприятные условия труда по травмобезопасности. Предприятия обрабатывающей, горнодобывающей и строительной отраслей, которые также являются местами повышенной опасности, где велика вероятность накопления опасных газов в помещениях. Так, наибольшее количество пострадавших на производстве из года в год наблюдается в Карагандинской, Восточно-Казахстанской, Павлодарской и Костанайской областях, на эти регионы в среднем за 10 лет пришлось чуть менее 50% от общего количества пострадавших в республике. Своевременное обнаружение горючих газов и паров в воздухе производственных помещений и промышленной территории в концентрациях, значительно меньших взрывоопасных, и их локализация является важной задачей для соблюдения правил безопасности и противопожарных норм. Одной из предложенных рекомендаций для улучшения сложившейся ситуации является исследование и разработка новых методов мониторинга загрязнения воздуха, чтобы обеспечить более точную и эффективную оценку уровня загрязнения воздуха. В настоящее время имеется ряд исследований по применению системы искусственного интеллекта в газоанализе газовоздушных смесей. Однако, данная тема мало изучена и исследования в основном сосредоточены на определении концентрации опасных газов, а не на его идентификации. Цель диссертационного исследования – разработать программно-аппаратную систему высокочастотного сканирования с интеллектуальной обработкой данных для практических задач промышленности и производства. Задачи исследования: Выбор и оптимизация метода обнаружения газа на основании обзора и изучения публикаций по теме работы. Разработка функциональный схемы на различных аппаратных решениях. Разработка методов и программная реализация алгоритмов сглаживания сырых данных. Разработка методики и алгоритма определения спектрального состава газа с помощью газоанализатора с применением искусственной нейронной сети (ИНС). Патентная защита полученных аппаратных и программных решений. Публикация результатов исследования в международных рецензируемых научных изданиях, журналах, рекомендуемых КОКСОН, в материалах международных конференций. Объектами исследования являются: волновые процессы в газовых средах и численные методы определения параметров газовых смесей в воздухе. Предметами исследования являются модели, методы и алгоритмы определения концентраций опасных и ядовитых газов в газовоздушных смесях. Методы исследования. В ходе выполнения диссертационного исследования были использованы различные методы, такие как синтез и анализ работ зарубежных и отечественных исследователей в области волновых процессов и разработки газоаналитических систем для обнаружения опасных газовых смесей в воздушной среде. Также были изучены теории высокочастотного электромагнитного излучения, теории и практики разработки систем искусственного интеллекта и объектно-ориентированного программирования. В ходе исследования активно применялись программные пакеты Microsoft Visual Studio, MatLab и Google Colab. Основные теоретические положения и выводы подтверждены результатами экспериментальных исследований в лабораторных условиях на этапах разработки. Научная новизна результатов состоит в следующем: 1. Предложен метод оценки газов на основе совместного анализа инфракрасных электромагнитных волн и акустических сигналов. 2. Предложен метод анализа газов на основе широкополосного сканирования высокочастотных электромагнитных сигналов в диапазоне от инфракрасного до ультрафиолетового излучения. 3. Предложен метод мультиспектрального анализа газовых смесей с интеллектуальной обработкой высокочастотных данных на основе нейронных сетей. Основные положения, выносимые на защиту: 1. Метод оценки газов на основе совместного анализа инфракрасных электромагнитных волн и акустических сигналов. 2. Метод анализа газов на основе широкополосного сканирования высокочастотных электромагнитных сигналов в диапазоне от инфракрасного до ультрафиолетового излучения. 3. Метод мультиспектрального анализа газовых смесей с интеллектуальной обработкой высокочастотных данных на основе нейронных сетей. Практическая значимость: Предложенные методы могут быть использованы при разработке простого и бюджетного прибора, позволяющего быстро проводить экспресс-тест воздушных смесей на наличие опасных газов. Техническим результатом представленных схем газоанализатора является повышение точности измерения концентрации газовых соединений за счет применения совокупности спектральных датчиков и датчиков давления и температуры. Результаты исследования внедрены в учебный процесс Карагандинского технического университета им. А. Сагинова для учащихся образовательной программы «Системы информационной безопасности» в рамках изучения дисциплины «Экспертные и интеллектуальные системы» и Университета «Туран» в рамках изучения дисциплины «Системы искусственного интеллекта» для студентов образовательной программы «Вычислительная техника и программное обеспечение». Также методика интеллектуального анализа химического загрязнения воздушной среды, описанная в патенте №8288 «Интеллектуальный газоанализатор» (дата опубликования – 21.07.2023г) была использована при выполнении исследовательских задач по программе целевого финансирования МНВО РК BR218005/0223 «Разработка автоматизированного процесса разведки для роботизированного разведывательно-ударного морского безэкипажного катера модульного типа». Апробация результатов диссертации. Основные результаты диссертационной работы докладывались на семинарах Евразийского национального университета им. Л.Н. Гумилева, на международных конференциях: 1. Семинары докторантов кафедры «Компьютерная и программная инженерия», г. Астана, 2019–2021 гг. 2. Международная научно-практическая конференция «VIII Global Science and Innovation 2020: Central Asia», Нур-Султан, 2020. 3. 2021 IEEE International Conference on Smart Information Systems and Technologies (SIST 2021), Нур-Султан, 2021г. 4. 7th International Conference on Digital Technologies in Education, Science and Industry (DTESI 2022), Алматы, 2022 г. 5. Международный научный семинар «Information technologies in science, technology and education», Актобе, 2023 г. Публикации, изданные по результатам исследования, в том числе: - В научных журналах, индексируемых в базе Web of Science и Scopus: 1. Mukanova Z., Atanov S., Jamshidi M. Intelligent Hardware-Software Processing of High-Frequency Scanning Data //Journal of Robotics and Control (JRC). – 2023. – Т. 4. – №. 5. – С. 600-611. - В трудах международных конференций, индексируемых в базе Scopus: 1. Z. Mukanova, S. Atanov, M. Jamshidi, "Features of Hardware and Software Smoothing of Experimental Data of Gas Sensors," 2021 IEEE International Conference on Smart Information Systems and Technologies (SIST), 2021, С. 1-6. - Статьи, опубликованные в научных журналах, рекомендуемых КОКСОН МОН РК: 1. Муканова Ж.А. Технология электромагнитного сканирования сред // Вестник науки Костанайского социально-технического университета имени академика З. Алдамжар. – Костанай 2018. – № 4. – 95-99. 2. Муканова Ж.А., Атанов С.К. Программная реализация алгоритмов обработки зашумленных данных. // Вестник Павлодарского государственного университета имени С. Торайгырова. Серия: Энергетическая серия. – Павлодар: ПГУ. – 2020. – №. 1. – С. 87-94. 3. Муканова Ж.А., Атанов С.К. Высокочастотное сканирование с интеллектуальной обработкой данных для военного применения. // Научный журнал «САРДАР». – АО Центр военно-стратегических исследований. – 2023. – №. 3 (43). – С. 81-91. 4. Муканова Ж.А., Атанов С.К. Разработка модели нейронной сети для анализа газовых смесей. // Вестник КазАТК. – Алматы: КазАТК. – 2024. – №. 3 (123). – С. 350-360. - В трудах международных конференций: 1. Муканова Ж.А., Атанов С.К. Выбор метода обнаружения газов при проектировании газоанализатора. // Международный научно-практический журнал «VIII Global Science and Innovation 2020: Central Asia » № 3(3), Нур-Султан, 2020. стр. 153-156. 2. Mukanova Z., Atanov S., Baydeldinov M. Development of the Multispectral Microcontroller System for Analyzing Air Quality for the Presence of the Hazardous Gas Mixtures. 7th International Conference on Digital Technologies in Education, Science and Industry, DTESI 2022 – Алматы, 2022. – С. 56-62. - Патенты, свидетельства о государственной регистрации на объект авторского права: 1. Газоанализатор. Патент №5141, 2020г. Дата опубликования –10.07.2020г. 2. Интеллектуальный газоанализатор. Патент №8288, 2023г. Дата опубликования –21.07.2023г. 3. Программа для ЭВМ: Программа адаптивного сглаживания данных навигационных систем. Свидетельство о внесении сведений в государственный реестр прав на объекты, охраняемые авторским правом №11096 от 23 июня 2020 г. Структура работы. Работа состоит из содержания, определений и сокращений, введения, четырех глав, включающих в себя семнадцать подразделов, заключения, списка использованных источников, приложений. Работа выполнена печатным способом на 122 страницах, с применением компьютерных возможностей акцентирования внимания в виде иллюстраций, схем и таблиц. Список литературы состоит из 91 наименований. Автор выражает глубокую благодарность научному руководителю профессору кафедры «Компьютерная и программная инженерия», д.т.н. Атанову Сабыржану Кубейсиновичу и зарубежному консультанту, профессору, PhD Университета Техаса в Сан-Антонио (США) Джамшиди Мохамаду за неоценимую работу и консультации в ходе исследования.
Отзыв зарубежного консультанта
Заключение комиссии по этической оценке исследований
Решение диссертационного совета
Защита диссертации: https://youtu.be/39b-TubL2ww
