Во ВНИИМ им. Д. И. Менделеева приступили к созданию измерительного комплекса высшей точности измерений для метрологического обеспечения средств измерений электроэнергетических величин в сетях нового поколения и станций зарядки электротранспорта. В рамках опытно-конструкторской работы будет создан исходный эталон единицы мощности постоянного тока и усовершенствованы методы передачи электрических величин (ампера, вольта, ватта) широкому парку рабочих многофункциональных эталонов электроэнергетических величин. В связи с активным распространением легкового и пассажирского электротранспорта и ускоренным развертываниием зарядной инфраструктуры для него разработки ВНИИМ особенно актуальны.

Как пояснил руководитель научно-исследовательской лаборатории государственных эталонов в области электроэнергетики Глеб Гублер, планы развития сети зарядных станций в РФ предполагают к 2030 году установку нескольких десятков тысяч быстрых и сверхбыстрых зарядных станций (ЭЗС) постоянного тока. С их помощью за 20–30 минут можно восполнить запас энергии электромобиля. Именно сеть сверхбыстрых ЭЗС позволяет перемещаться на дальние расстояния и снимает важные ограничения с рынка электротранспорта. Кроме этого, зарядка электромобиля на ЭЗС, как любая торговая операция, нуждается в контроле объема и качества товара или услуги. Поэтому метрологическое обеспечение является обязательным для развития этого направления транспортной отрасли.

Представители ВНИИМ им. Д.И. Менделеева (Росстандарт) приняли участие в обсуждении проблем трансформации высшего образования в связи с отказом от Болонской системы на совместном заседании Федеральных учебно-методических объединений (ФУМО) по укрупнённым группам специальностей (УГНС) и направлений подготовки «Электроника, радиотехника и системы связи», «Фотоника, приборостроение, оптические и биотехнические системы и технологии», «Физико-технические науки и технологии», «Управление в технических системах». Встреча состоялась 5 декабря на базе СПбГЭТУ «ЛЭТИ». Метрологический институт представляли заместитель генерального директора ВНИИМ, заместитель председателя научно-методического совета «Стандартизация и метрология» ФУМО по УГСН «Управление в технических системах» Михаил Окрепилов и руководитель Центра оценки квалификации ВНИИМ, член научно-методического совета «Стандартизация и метрология» ФУМО по УГСН «Управление в технических системах» Анна Мосичкина.

В ходе дискуссии были рассмотрены результаты реализации пилотного проекта по совершенствованию системы высшего образования, проанализированы вопросы продолжительности обучения по различным направлениям подготовки.

Как считают руководители ФУМО, прежде всего должно быть сформировано полноценное высшее образование на уровне базового. Оно позволит обеспечить рынок труда специалистами необходимой квалификации без обучения на уровне специализированного, которое перестанет быть обязательным «довеском» к бакалавриату, как это было ранее, и займет свое место в системе непрерывного образования в качестве программы углубления и специализации на основе полученного практического опыта.

Научно-техническим центром «Окружающая среда» ВНИИМ им. Д.И. Менделеева на Надеждинском металлургическом заводе имени Б. И. Колесникова в Норильске проведены сравнительные измерения, выполненные классическими методами контроля выбросов загрязняющих веществ и предиктивной системой автоматического контроля выбросов Axioma, основанной на цифровом двойнике технологического процесса и модели выбросов.

Напомним, в 2023 году ВНИИМ им. Д. И. Менделеева принял участие в создании прототипа отечественной предиктивной системы контроля и прогноза выбросов загрязняющих веществ (эмиссий). Институтом была разработана нормативная документация для испытания альтернативных систем, проведены исследования точностных характеристик и математических моделей. Подробнее по ссылке.

Специалист НТЦ «Окружающая среда» ВНИИМ Юрий Лопатин, принимавший участие в работе, пояснил, как работает Axioma. В качестве входных параметров для модели выбросов используют информацию от системы управления технологическим процессом на объекте, оказывающем негативное воздействие на окружающую среду. В зависимости от типа моделей, лежащих в основе предиктивной системы, различают предиктивные системы на основе моделей, описывающих физико-химические закономерности процессов (с учетом сохранения массы и энергии, а также кинетики химических реакций), и на основе эмпирических (статистических) моделей, использующих корреляционную связь между рабочими параметрами технологического процесса и химическим составом отходящих газов. В последнем случае применяют методы множественной регрессии с использованием элементов искусственного интеллекта (нейросетевые модели) с оптимизацией модели в процессе обучения путем сравнения результатов расчета с результатами прямых измерений выбросов.