Measurement of direct photon emission in K+→π+π0γK^+ \to \pi^+ \pi^0 \gamma decay using stopped positive kaons

The radiative decay $K^+ \to \pi^+ \pi^0 \gamma$ ($K_{\pi 2 \gamma}$) has been measured with stopped positive kaons. A $K_{\pi 2 \gamma}$ sample containing 4k events was analyzed, and the $K_{\pi 2 \gamma}$ branching ratio of the direct photon emission process was determined to be $[6.1\pm2.5({\rm stat})\pm1.9({\rm syst})]\times 10^{-6}$. No interference pattern with internal bremsstrahlung was observed.Comment: 12 pages, 6 figures, 2 tables, to be published in Phys. Lett.

Technical requirements for measurements of minimal miscible pressure for gas injection using slim tube

© 2020 International Multidisciplinary Scientific Geoconference. All rights reserved. In this work the quality of the slim-tube packing was demonstrated, the inner diameter and porosity was determined by using X-ray computed tomography. The literature analysis of slim tube packing over was carried out. It is noted that in all cases of slim tube does not accept the most theoretically possible dense rhombic packaging. Moreover, the presence of interstices due to loose contact of the grains to each other illustrates the technological limitations when filling out. To confirm the absence of signs of defective packing, it is recommended to check the quality of the slim-tube

Improvement of heavy oil displacement efficiency by using aromatic hydrocarbon solvent

© 2020 International Multidisciplinary Scientific Geoconference. All rights reserved. Development of heavy oil deposits increases each year, due to consumption of conventional oil reserves. However, extraction process of heavy oil faces a number of problems. The main of these problems are high density and viscosity of heavy oil as well as high content of asphaltene-resin-paraffin components, which can be precipitated. Currently, the main methods that are being used for heavy oil recovery are thermal methods, like steam assisted gravity drainage (SAGD), cyclic steam stimulation (CSS) and in-situ combustion (ISC). Another alternative is using solvent-based recovery methods, which have advantages in terms of energy effectiveness and cost efficiency. In this work, using aromatic hydrocarbon solvent is considered as an oil displacement method. Solvent o-xylene has been chosen as the research object due to its vast area of application and ability to remove organic deposits. In this work different experimental techniques were conducted to evaluate the injection of xylene for improvement heavy oil recovery. Capillary imbibition experiments of oil saturated core samples by formation water and xylene solvent were conducted in order to compare their effectiveness under standard conditions. Filtration studies under reservoir conditions were performed on a core sample model saturated with heavy oil to evaluate displacement efficiency. In addition, filtration-volumetric parameters of core samples, group and elemental composition of oil, viscosity dependence on a solvent concentration, thermal stability of solvent as well as its aggregative stability were studied. According to the obtained results, application of o-xylene in imbibition experiments (duration 7 days) helped to increase displacement efficiency from 20 % in case of water to 61 % in case of solvent. Addition of small amount of solvent to heavy oil significantly decreased its viscosity. In case of addition of 3 wt.% of solvent viscosity of heavy oil reduced more than two times from 427.18 mPa·s to 208.4 mPa·s. Compared with the basic waterflooding process, using solvent injection leads to three times increasing of oil displacement efficiency, which reaches 69 %. In addition, o-xylene showed good dissolving ability with lowest cloud number of heavy oil in its media, which is equal to 0.22. According to the laboratory studies pilot test will be performed at the Akanskoye field using studied solvent

Prediction of the geometric parameters of products assemblies using neural network models

Использование прогнозных моделей технологических процессов сборки ответственных изделий позволит обеспечить адаптивное управление сборкой на основе измеренной информации. Прямое моделирование процесса сопряжений с использованием численных моделей сопряжений и конечно-элементных моделей сборок требует существенных вычислительных ресурсов и зачастую сопровождается проблемами сходимости решений. Для решения приведенных проблем возможно использование нейросетевых моделей, описывающих основные закономерности процесса сопряжения на основе накопленных результатов. В работе приведена методика для прогнозирования точности сопряжения деталей на основе действительных геометрических моделей поверхностей. Действительные модели деталей представляют собой массивы точек их поверхностей. В методике используется разработанная модель, позволяющая производить расчет сборочных геометрических параметров деталей. Рассмотрены результаты моделирования сопряжения деталей диск и проставка ротора турбины. Для прогноза параметра «радиальное биение» в зависимости от величины и характера отклонения формы и величины натяга сопрягаемых поверхностей была создана и обучена радиально-базисная нейронная сеть. The use of predictive models of technological processes for the assembly of critical products will allow for the adaptive management of the assembly based on the measured information. Direct simulation of the conjugation process using numerical models of interfaces and finite element models of assemblies requires significant computational resources and is often accompanied by convergence problems of solutions. To solve these problems, it is possible to use neural network models describing the main regularities of the conjugation process on the basis of accumulated results. In this paper, a technique is given for predicting the accuracy of the interface of parts on the basis of real geometric models of surfaces. The actual parts models are arrays of points on their surfaces. The methodology uses the developed model, which allows to calculate the assembly geometric parameters of parts. The results of modeling the mating of disk and spacer of the turbine rotor are considered. To predict the parameters of radial runout of the disk in the assembly, depending on the magnitude and nature of the form deviation and the magnitude of the gap of the interfaced surfaces, a radial-basic neural network was created and trained.Работа поддержана Министерством образования и науки Российской Федерации в рамках реализации программы повышения конкурентоспособности Самарского университета среди мировых ведущих научно-образовательных центров на 2013-2020 годы

Utilization of Technological Gases by Perspective Sorption Materials

Черемисина Ольга Владимировна, д-р техн. наук, доцент, заведующий кафедрой физической химии, Санкт-Петербургский горный университет, г. Санкт-Петербург; [email protected]. Пономарева Мария Александровна, канд. хим. наук, ассистент кафедры физической химии, Санкт-Петербургский горный университет, г. Санкт-Петербург; [email protected]. Болотов Виктор Андреевич, аспирант кафедры металлургии, Санкт-Петербургский горный университет, г. Санкт-Петербург; [email protected]. O.V. Cheremisina, [email protected], M.A. Ponomareva, [email protected], V.A. Bolotov, [email protected] St. Petersburg Mining University, St. Petersburg, Russian FederationМеталлургическое производство является одной из наиболее важных отраслей промышленности по объёму негативных выбросов в атмосферу. Нередко на металлургических предприятиях приходится использовать руду с очень низким содержанием полезных компонентов для извлечения стратегически ценных металлов. В связи с этим огромный объем рудных материалов поступает на обогащение и плавку, а это, в свою очередь, способствует образованию большого количества отходящих газов. Таким образом, загрязнение атмосферы является главной причиной экологических проблем, возникающих в результате деятельности металлургических предприятий. Выбросы технологических газов производств приводят к колоссальным загрязнениям природы и образованию серьезной опасности для жизни живых организмов. Кроме того, экологические проблемы отечественной металлургии не решаются из-за ряда причин. Одной из главных является недостаточная оснащенность технологических агрегатов системами очистки и обезвреживания и неэффективная работа действующих пыле- и газоочистных установок, а также использование других устаревших технологий очистки газовых выбросов (Е.П. Большина «Экология металлургического производства»). Metallurgical production is one of the most important industries in terms of negative emissions. It is not uncommon for metallurgical enterprises to use ore with a very low content of useful components to extract strategically valuable metals. In this regard, a huge amount of ore materials is supplied for enrichment and smelting, and this, in turn, contributes to the formation of a large amount of exhaust gases. Thus, air pollution is the main cause of environmental problems arising from the activities of metallurgical enterprises. Emissions of process gases from production lead to colossal pollution of nature and the formation of a serious danger to the life of living organisms. In addition, the environmental problems of domestic metallurgy are not resolved due to a number of reasons. One of the main ones is the insufficient equipment of technological units with cleaning and neutralization systems and the inefficient operation of existing dust and gas treatment plants, as well as the use of other obsolete technologies for cleaning gas emissions

Model and software module for predicting uncertainties in coordinate measurements in the NX OPEN API

В CAM-системах (Computer-aided manufacturing) существует возможность имитировать процесс измерения на станке и координатно-измерительной машине, и генерировать соответствующие команды измерения в управляющей программе. Измерения могут служить основой для реализации различных схем адаптивной обработки. Главное достоинство состоит в том, что по результатам измерения можно автоматически скорректировать процесс обработки, не снимая детали со станка. При измерении сложнопрофильных деталей на станке и координатно-измерительной машине (штампы, лопатки двигателей) существенно возрастают неопределенности измерения, расчет которых в современных CAM-системах (например, NX от компании SIEMENS и CATIA от компании Dassault Systèmes) при построении управляющих программ не производится. Это может привести к потере точности изготовления (вследствие недостаточной точности измерений) при внешне отлаженной программе обработки. В работе предложены модель и программный модуль для прогнозирования погрешностей измерений, реализованное средствами NX OPEN API, которое может быть интегрировано в модуле CAM. In CAM-systems (Computer-aided manufacturing), it is possible to simulate the measurement process on the machine and coordinate measuring machine, and generate measurement commands in the control program. Measurements can serve as the basis for the implementation of various adaptive processing schemes. The main advantage is that, based on the measurement results, you can automatically adjust the machining process without removing the parts from the machine. When measuring complex parts on the machine and coordinate measuring machine (stamps, engine blades), measurement uncertainties significantly increase, which are not calculated in modern CAM-systems (for example, NX from SIEMENS and CATIA from DassaultSystèmes). This can lead to a loss of processing precision (due to inadequate measurement accuracy) with an externally debugged program. The paper proposes a model and a software module for the prediction of measurement uncertainties, implemented by means of the NX OPEN API, which can be integrated into the CAM module.Работа выполнена при финансовой поддержке Министерства образования и науки Российской Федерации в рамках выполнения государственного задания на 2018 год. Шифр проекта 9.11978.2018/11.12

Sorption Purification of Process Gases of Metallurgical Production from Sulfur Components

Черемисина Ольга Владимировна, д-р техн. наук, доцент, заведующий кафедрой физической химии, Санкт-Петербургский горный университет, г. Санкт-Петербург; ovcheremisina@ yandex.ru. Пономарева Мария Александровна, канд. техн. наук, ассистент кафедры физической химии, Санкт-Петербургский горный университет, г. Санкт-Петербург; [email protected]. Болотов Виктор Андреевич, аспирант кафедры металлургии, Санкт-Петербургский горный университет, г. Санкт-Петербург; [email protected]. O.V. Cheremisina, [email protected], M.A. Ponomareva, [email protected], V.A. Bolotov, [email protected] Saint-Petersburg Mining University, Saint-Petersburg, Russian FederationНа сегодняшний день во время постоянного развития технологий по переработке сырья для металлургического производства необходимо постоянное улучшение технико-экономических и экологических показателей. Проблема очистки технологических газов является актуальной в связи с тем, что на металлургических предприятиях в результате пирометаллургической переработки сырья, имеющего в своем составе серосодержащие соединения, образуются отходящие газы, содержащие сероводород, меркаптаны и другие вредные вещества. Металлургические заводы в своей основе представляют собой крупнейшие источники загрязнения воздушного бассейна газовыми выбросами, исчисляемыми десятками тысячами тонн в год, к которым относятся газы доменного, конверторного, коксового, ферросплавного и других производств. Отходящие газы содержат компоненты, выброс которых в атмосферу недопустим по санитарно-гигиеническим соображениям. В целях экологической безопасности серосодержащие газы подвергаются переработке. На сегодняшний день существует множество способов переработки отходящих газов: сухие, мокрые, газофазные, каталитические, реагентные способы утилизации сернистых соединений. В области защиты окружающей среды важное место отводится адсорбционным методам. Разнообразие сорбентов и возможных технических решений позволяют применять системы сорбционной очистки практически во всех отраслях промышленности. Одним из перспективных направлений сорбционной утилизации отходящих газов металлургического производства является использование адсорбента на основе отечественных железомарганцевых руд. В данной работе проведен анализ литературных данных по очистке технологических газов от серосодержащих примесей металлургических производств с использованием различных видов сорбентов. Приведены исследования по сорбции примесных компонентов на цеолитах, активных углях и марганцевых рудах различного состава, проведено сравнение емкостных параметров представленных сорбентов и других характеристик. Рассмотрены установки по сорбции газов и технологические параметры проведения процесса сорбции - оптимальная температура, давление и скорость пропускания газа через сорбенты. Today, during the continuous development of technologies for the processing of raw materials for metallurgical production, constant improvement of technical, economic and environmental indicators is necessary. The problem of purification of process gases is relevant due to the fact that metallurgical enterprises as a result of pyrometallurgical processing of raw materials, including sulfur- containing compounds, produce waste gases containing hydrogen sulfide, mercaptans and other harmful substances. Metallurgical plants are basically the largest sources of air pollution by gas emissions, estimated at tens of thousands of tons per year, which include blast-furnace, converter, coke, ferroalloy and other gases. Exhaust gases contain components whose emission into the atmosphere is unacceptable for sanitary and hygienic reasons. For environmental safety, sulfur-containing gases are recycled. To date, there are many ways to process waste gases: dry, wet, gas-phase, catalytic, reagent methods for the disposal of sulfur compounds. In the field of environmental protection, an important place is given to adsorption methods. A variety of sorbents and possible technical solutions allow the use of sorption purification systems in virtually all industries. One of the promising areas of sorption disposal of metallurgical production waste gases is the use of an adsorbent based on domestic ferromanganium ores. In this paper, we analyzed the literature data on the purification of process gases from sulfur-containing impurities of metallurgical industries using various types of sorbents. Studies on the sorption of impurity components on zeolites, activated carbons and manganese ores of different composition are presented, the capacitance parameters of the presented sorbents and other characteristics are compared. Considered installation for the sorption of gases and the technological parameters of the process of sorption - the optimum temperature, pressure and gas transmission rate through the sorbents

Neural recognition model surfaces of machine parts based on the results of the optical scanning

Для прогнозирования показателей качества изделий (в частности, сборочных параметров) используются математические модели, реализованные в виде компьютерных моделей. Для адекватности расчётов необходимо иметь информацию о действительной геометрии деталей, которую можно получить с помощью бесконтактных измерений деталей сборки. В результате измерения деталей и узлов при помощи оптических или лазерных сканеров формируется массив измеренных точек большой размерности. После проведения стандартной обработки данных (например удаление шума, совмещение сканов, сглаживание, создание триангуляционной сетки) возникает необходимость распознавания отдельных поверхностей деталей. В работе приведена нейросетевая модель, позволяющая выполнять распознавание элементов на основе использования массива измеренных точек, полученных посредством сканирования. To predict the quality parameters of products (in particular, the assembly parameters) used mathematical models implemented in the form of computer models. For the adequacy of calculations, it is necessary to have information about the actual geometry of the parts, which can be obtained using noncontact measurements of parts of the assembly. As a result of measurement of parts and components using optical or laser scanner is formed an array of measured points large dimension. After the standard processing (e.g. noise removal, combining the scans, smoothing, creating triangulation mesh) becomes necessary recognition of individual surfaces of parts. The paper presents a neural network model that allows the recognition of elements based on the use of an array of measured points obtained by scanning.Работа поддержана Министерством образования и науки Российской Федерации в рамках реализации программы повышения конкурентоспособности Самарского университета среди мировых ведущих научно-образовательных центров на 2013-2020 годы. Экспериментальные исследования были выполнены на оборудовании ЦКП CAM-технологий (RFMEFI59314X0003)