WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!


 

На правах рукописи

Губайдуллин  Ирек  Марсович

ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКАЯ СИСТЕМА

РЕШЕНИЯ МНОГОПАРАМЕТРИЧЕСКИХ ОБРАТНЫХ

ЗАДАЧ ХИМИЧЕСКОЙ КИНЕТИКИ

02.00.04 – Физическая химия

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени

доктора физико-математических наук

Уфа – 2012

Работа выполнена в Учреждении Российской академии наук Институте нефтехимии и катализа РАН

Научный консультант:

доктор физико-математических наук, профессор

Спивак Семен Израилевич

Официальные оппоненты:

доктор физико-математических наук, профессор

Быков Валерий Иванович

доктор физико-математических наук, профессор

Асадуллин Рамиль Мидхатович

доктор технических наук, профессор

Ковалева Лиана Ароновна

Ведущая организация:

Чувашский государственный университет имени Н.И. Ульянова

Защита состоится « ___ » ____________ 2012 года в ___ ч. 00 мин. на заседании диссертационного совета Д 212.013.10 в Башкирском государственном университете по адресу: 450074, республика Башкортостан, г. Уфа, ул. Заки Валиди 32, химический факультет.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Башкирского государственного университета.

Автореферат разослан  « __ » ____________  2012 года.

Ученый секретарь

диссертационного совета                                                

д.х.н., профессор  Прочухан Ю.А.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. В 60-х годах ХХ века сформировалось новое научное направление – математическое моделирование химических процессов и реакторов. Методология этого направления была разработана в классических работах академика РАН Г.К. Борескова и члена-корреспондента РАН М.Г. Слинько. В основу этой методологии легли знания кинетики химических реакций. Сформировалось понятие кинетической модели как основы понимания механизма сложной химической реакции. Кинетическая модель дает необходимую теоретическую и прак­тическую  ин­формацию для математического моделирования каталитических реакций, конструирования реак­тора и определения оптималь­ных условий проведения промышленного процесса. В настоящее время построение кинетических моделей на базе существующих ме­тодик является самым трудоемким и медленным этапом ис­следования. Вследствие этого удлиняется период разработки каталитического про­цесса, возникает большое число ошибок и промыш­ленность терпит значительные экономические по­тери. Поэтому точность и оперативность построения кине­тических моделей имеет большое практическое значение для сокращения сроков исследования и освоения новых каталитических процессов.

В Учреждении Российской академии наук Институте нефтехимии и катализа (ИНК) РАН работает известная на­учная школа по металлокомплексному катализу и металлоорганическому синтезу, созданная членом-корреспон­дентом РАН У.М. Джемилевым1. В рамках этой школы открыты перспективы для создания нетрадиционных химических технологий получения новых материалов, катализаторов, сокатализаторов, светочувствительных покрытий для космической и радиоэлектронной промышленности. Особое внимание уделяется идентификации механизмов реакций металлокомплексного катализа. Участвующие в реакциях металлокомплексного катализа вещества часто имеют сложную структуру и представляют собой большие макромолекулярные комплексы. Натурные эксперименты для таких процессов проводятся в несколько взаимосвязанных этапов с расщеплением на независимые частные реакции. Для полного понимания природы взаимодействия веществ, участвующих в реакциях металлокомплексного катализа, необходимо рассмотреть большое количество олефинов, ацетиленов, алленов, спиртов и т.д.  Спектр температур при этом меняется от минус 650С до 1500С с интервалом в 30С. Кроме того при моделировании процессов металлокомплексного катализа приходится рассматривать многочисленные варианты предполагаемых механизмов, которые включают в себя большое количество параллельных стадий,  как в виде итоговых уравнений, так и в виде уравнений элементарных стадий. Параллельное изучение подобных сложных механизмов на основе натурных и вычислительных экспериментов требует обработки большого количества информации. Определение параметров кинетических моделей, варьирование входных данных при проведении вычислительных экспериментов на основе этих моделей относится к классу многопараметрических задач.  На современном этапе такие задачи целесообразно решать с использованием технологии параллельных вычислений, позволяющей обрабатывать большие объемы данных и вести параллельный расчёт при решении обратных задач химической кинетики на многопроцессорных вычислительных системах для независимых между собой  реакций.

Объектом исследования являются механизмы сложных реакций металлокомплексного катализа, а также многопараметрические обратные задачи химической кинетики.

Предмет исследования – кинетические модели сложных реакций металлокомплексного катализа; индукционные периоды и реакционные способности олефинов и ацетиленовых соединений в вышеуказанных реакциях; оптимальные условия проведения реакций металлокомплексного катализа.

Цель диссертационной работы заключается в разработке методологии решения многопараметрических обратных задач химической кинетики на основе базы данных натурных и вычислительных экспериментов с использованием технологии параллельных вычислений.

Задачи исследования:

  1. Создание методологии разработки информационно-аналитической системы (ИАС) построения кинетических моделей  сложных реакций металлокомплексного катализа.
  2. Проектирование и разработка  базы данных (БД) и системы управления базой данных (СУБД) кинетических исследований. Реализация СУБД кинетических исследований для использования технологии параллельных вычислений  на многопроцессорных вычислительных системах.
  3. Структурирование и программная реализация методов математического моделирования, алгоритмов решения задач в зависимости от сложности  изучаемых механизмов на базе СУБД кинетических исследований и технических средств обработки информации с использованием однопроцессорных и многопроцессорных вычислительных систем.
  4. Выявление и анализ внутреннего параллелизма многопараметрической обратной задачи химической кинетики и разработка эффективных параллельных алгоритмов его решения.
  5. Разработка комплекса программ для решения многопараметрических обратных задач химической кинетики.
  6. Построение кинетических моделей многостадийных реакций циклоалюминирования алкенов и ацетиленов,  частных, детализированных и обобщенных реакций гидроалюминирования олефинов (ГА)  в присутствии катализатора Cp2ZrCl2.
  7. Исследование индукционных периодов реакций, реакционных способностей олефинов и ацетиленовых соединений, определение оптимальных условий проведения реакций на основе разработанных кинетических моделей.

Методика исследования. Для решения поставленных задач использованы численные методы исследования систем обыкновенных дифференциальных и алгебраических уравнений, реляционные модели построения базы данных, системный подход при разработке параллельных и последовательных алгоритмов решения многопараметрических обратных задач, технологии параллельных вычислений, регрессионный анализ при моделировании технологических параметров буровых растворов, методы объектно-ориентированного программирования.

Научная новизна и основные положения, выносимые на защиту:

  1. Разработана информационно-аналитическая система обратных задач химической кинетики (ИАС ОЗХК), включающая в себя базу данных натурных и вычислительных экспериментов и методы обработки кинетических измерений с использованием технологии параллельных вычислений.
  2. Выявлен и изучен внутренний параллелизм решения многопараметрической обратной задачи химической кинетики. На основе внутреннего параллелизма разработана эффективная трехуровневая методология распараллеливания обратной задачи химической кинетики.
  3. С применением ИАС ОЗХК разработаны конкретные кинетические модели следующих реакций:
  1. каталитического циклоалюминирования алкенов и ацетиленов триэтилалюминием в алюминациклопентаны и алюминациклопентены в присутствии Cp2ZrCl2;
  2. гидроалюминирования олефинов алкилаланами (ClAlBui2 - диизобутилалюминийхлорид (ДИБАХ), AlBui3 - триизобутилалюминий (ТИБА), HAlBui2 - диизобутилалюминийгидрид (ДИБАГ)), катализируемых Cp2ZrCl2, на основе итоговых и общих схем;
  3. гидроалюминирования олефинов диизобутилалюминийхлоридом на основе кинетических моделей частных выделенных детализированных стадий.
  1. Разработана реляционная база данных кинетических исследований сложных реакций металлокомплексного катализа.
  2. Разработан комплекс программ для решения многопараметрических обратных задач химической кинетики.
  3. На основе разработанных кинетических моделей:
  1. определены математические пространственно-временные условия возникновения и развития индукционного периода реакций, адекватные химическому смыслу процесса; проведен численный анализ зависимости индукционного периода от количества циклопентадиенилцирконийдихлорида в реакции гидроалюминирования олефинов;
  2. исследованы реакционные способности олефинов и ацетиленовых соединений и количественно установлен ряд активности соединений в реакции циклоалюминирования.

Практическая значимость результатов, полученных в данной работе, состоит в следующем:

    1. На основе разработанной кинетической модели  сложных реакций металлокомплексного катализа определены оптимальные режимы ведения процесса с целью получения максимального выхода целевого продукта в реакции циклоалюминирования алкенов в присутствии катализатора Cp2ZrCl2.
    2. Кинетические константы частных реакций каталитического гидроалюминирования олефинов с участием мономерного активного комплекса [Cp2ZrH2·ClAlBui2] использованы при разработке кинетической модели обобщенной реакции гидроалюминирования олефинов с ДИБАХ.
    3. Проведен численный анализ возникновения и длительного существования индукционного периода в реакции гидроалюминирования олефинов с ДИБАХ и количественно установлена высокая параметрическая чувствительность индукционного периода  к количеству катализатора Cp2ZrCl2.
    4. Разработана и реализована база данных Drilling по применяемым буровым растворам на месторождениях Башкортостана, позволяющая для всех массивов подбирать составы буровых и тампонажных растворов, максимально соответствующие условиям конкретной скважины.
    5. Определен оптимальный состав ингибирующего бурового раствора, применяемого при строительстве нефтегазовых скважин РБ.
    6. Комплекс программ нахождения кинетических параметров реакций металлокомплексного катализа внедрен в ИНК РАН и применяется для построения кинетических моделей промышленно значимых реакций.
    7. Программный комплекс оптимизации состава буровых растворов внедрен в ООО «БашНИПИнефть» и применяется для проектирования буровых растворов при строительстве нефтегазовых скважин.
    8. Разработанные программные продукты применяются также в качестве учебно-методических пособий на факультете математики и информационных технологий ФГБОУ ВПО «Башкирский государственный университет».
    9. Пакет программ по решению многопараметрических обратных задач металлокомплексного катализа и оптимизации состава буровых растворов протестирован на суперкомпьютере МВС-100К Межведомственного суперкомпьютерного центра РАН и вычислительном кластере Башкирского государственного университета; проведен анализ эффективности реализованных параллельных алгоритмов.

Достоверность и обоснованность результатов, научных положений, выводов и рекомендаций, полученных в диссертационной работе, обеспечивается корректными численными расчетами и тестовыми испытаниями предлагаемых последовательных и параллельных алгоритмов и методов для реальных процессов, построением кинетических моделей сложных, промышленно значимых реакций металлокомплексного катализа и сравнением полученных результатов с данными лабораторного эксперимента. Численный анализ реакционной способности ряда олефиновых и ацетиленовых соединений в реакции циклоалюминирования полностью совпал с экспериментальными данными. Натурные эксперименты с рассчитанными оптимальными условиями подтвердили расчетное время полупревращения октина-4 и октена-1 в реакции циклоалюминирования. Результаты расчета энергий активации реакции гидроалюминирования олефинов согласуются с результатами квантовохимических расчетов других исследователей. Лабораторными экспериментами по определению технологических параметров рассчитанного состава ингибирующего бурового раствора подтверждена адекватность построенных моделей.

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы, включающие математические модели, алгоритмы и комплексы программ, а также результаты применения информационно-аналитических систем – кинетические модели сложных реакций, оптимальный состав буровых растворов и их химической обработки в процессе строительства скважин, многократно докладывались на международных и всероссийских конференциях, в том числе на:

– VIII и XVI Всероссийской конференции по химическим реакторам (Чимкент, 1983; Казань, 2003);

– V Всесоюзной конференции «Математические методы в химии» (Грозный, 1985);

– I Всесоюзной конференции «Проблемы дезактивации катализаторов» (Уфа, 1985);

–  IX Международной конференции «Математические методы в химии и химической технологии» (Тверь, 1995);

– III и IV Всероссийской конференции  «Проблемы дезактивации катализаторов» (Стерлитамак, 2000; Омск, 2004);

– XVII North American Catalysis Society Meeting (Toronto, 2001);

– XV Conference on Organometallic Chemistry (Zurich, 2003);

– XIV и XVIII Международной конференции  «Математические методы в технике и технологии» (Смоленск, 2001; Казань, 2005);

– XV-XVII International Conference on Chemical Reactors (Helsinki, 2001; Berlin, 2003; Athens, 2006);

– VII Всероссийской конференции «Механизмы каталитических реакций» (Санкт-Петербург, 2006);

– III Международной конференции  «Современные проблемы прикладной математики и математического моделирования» (Воронеж , 2009);

– XV и XVII Международной конференции  «Математика. Образование» (Чебоксары, 2007; 2009);

– Всероссийской  конференции «Обратные задачи в приложениях» (Бирск, 2006; 2008);

– Международной  конференции «Параллельные вычислительные технологии» (Челябинск, 2007; Санкт-Петербург, 2008; Нижний Новгород, 2009; Уфа, 2010; Москва, 2011);

–  Международной конференции  «Научный сервис в сети интернет» (Новороссийск, 2009; 2010; 2011);

– XI Всероссийской конференции «Высокопроизводительные параллельные вычисления на кластерных системах»  (Нижний Новгород, 2011).

Личный вклад автора. Автору принадлежат постановка проблемы и задач исследования, создание методологии ИАС, проектирование и реализация базы данных, разработка алгоритмов и пакетов программ,  обоснование и формулировка всех положений, определяющих научную новизну и практическую значимость, анализ, синтез и обобщение результатов применения методологии, формулировка выводов и рекомендаций.

По теме диссертации опубликовано 64 работы, из которых: 24 статьи в периодических изданиях из перечня ВАК, 7 статей в других рецензируемых изданиях, 28 работ в трудах всероссийских и международных конференций, 2 свидетельства о государственной регистрации программ  для ЭВМ, 3 учебных пособия.

Объем и структура диссертации.  Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, выводов, списка литературы и приложений.

Общий объем работы составляет 243 страницы, включая  24 таблицы и 53 рисунка. Список цитируемой литературы содержит 228 наименований.

СОДЕРЖАНИЕ  РАБОТЫ

Во введении дана общая характеристика работы, обоснована актуальность проблемы, поставлена цель и определены задачи исследования. Сформулированы основные положения, выносимые на защиту, научная новизна, практическая значимость полученных результатов.

Первая глава посвящена обзору современного состояния исследований в области разработки базы данных кинетических экспериментов, построения кинетических моделей химических реакций, использования технологии параллельных вычислений.  Дана информация по сложным механизмам реакций металлокомплексного катализа и приведены примеры использования современных информационных технологий для их исследования. Рассматривается состояние математического и программного обеспечения решения обратных задач химической кинетики.

       Вторая глава посвящена разработке информационно-аналитической системы обратных задач химической кинетики. При изучении механизмов сложных химических реакций методами математического моделирования можно выделить четыре взаимосвязанных процесса:

1) Постоянное накопление экспериментальных и расчетных данных разного характера, требующих упорядочения, структурирования, классификации и грамотного хранения, которое приводит к необходимости разработки базы данных кинетических исследований.

2) Повышение сложности решаемых задач, влекущее за собой необходимость разработки новых способов обработки информации, таких как принципы математического моделирования, численные методы, способы алгоритмизации и непосредственно программирование.

3) Обновление технических средств обработки информации, увеличение скорости вычислений и объемов хранения данных, чему в полной мере соответствуют технологии параллельных вычислений.

4) Внедрение автоматических систем научного исследования непосредственно в химические лаборатории, в производство и обучение химика использованию современных компьютерных информационных технологий.

Все вышеперечисленные процессы являются компонентами единой информационно-аналитической системы.

Изучение механизмов сложных химических реакций предполагает, прежде всего, построение их кинетических моделей. Одним из способов разработки кинетической модели сложной химической реакции является решение обратной задачи химической кинетики. Для глубокого  понимания механизма каталитического процесса и сокращения сроков разработки кинетических моделей необходимо оптимальное сочетание циклов натурных и вычислительных экспериментов. Цикл начинается с подробного изучения всей известной информации о механизме изучаемой реакции: выписывается предварительная схема химических превращений (обычно в виде итоговых уравнений), затем разрабатываются алгоритмы и программы, проводится анализ математической модели, планируются экспериментальные исследования и проводятся первые натурные химические опыты. Существующие методологии построения кинетических моделей и сопровождающие их вычислительные эксперименты занимают значительное время, что, в конечном итоге, приводит к затратам энергии и дорогостоящих химических реагентов. Сочетание и сбалансированное использование методов исследования, включая методы обработки и интерпретации данных натурного эксперимента, разработку базы данных кинетических исследований, современные численные методы, программирование и использование технологии параллельных вычислений на многопроцессорных вычислительных системах позволяют существенно повысить эффективность исследования.

Кинетические модели сложных реакций металлокомплексного катализа содержат значительное количество констант скоростей и энергий активации прямых и обратных реакций. На основе разработанных кинетических моделей проводятся вычислительные эксперименты с целью изучения представляющих интерес физико-химических процессов, таких как возникновение индукционных периодов и их зависимость от количества катализатора, реакционные способности отдельных ключевых соединений. На основе кинетических моделей также осуществляется оптимизация проведения опытов с целью сокращения времени реакции или определения максимального выхода целевых продуктов. Таким образом, построение кинетической модели и дальнейшее проведение вычислительных экспериментов при варьировании параметров модели и условий проведения реакций является сложной многопараметрической задачей.

Для решения многопараметрических обратных задач химической кинетики необходимо создать единую систему, которая включала бы базу данных кинетической информации, расчет изменения концентраций компонентов реакции во времени, минимизацию функционала отклонения расчетных значений от экспериментальных данных, определение энергий активации отдельных стадий. Совокупность этих подсистем и структура связей между ними для построения кинетических моделей порождает информационно-аналитическую систему обратных задач химической кинетики.

Информационно-аналитическая система обратных задач химической кинетики состоит из четырех основных блоков: 1) входные информационные потоки; 2) выходные информационные потоки; 3) методы обработки кинетической информации; 4) технические средства обработки кинетических данных (персональный компьютер или суперкомпьютер) (рис. 1).

Рис. 1.  Структура информационно-аналитической системы обратных задач химической кинетики

По мере чередования циклов натурного и вычислительного эксперимента увеличивается число как кинетических измерений и участвующих в реакциях веществ, так и методов решения прямой и обратной задач. Натурные эксперименты для таких процессов проводятся в несколько этапов с расщеплением на независимые частные реакции, при разных температурах с разными соотношениями исходных веществ. При проведении вычислительных экспериментов приходится рассматривать многочисленные варианты гипотетических схем механизмов реакций. Параллельное изучение сложных механизмов на основе натурных и вычислительных экспериментов требует обработки большого объема информации по натурному и вычислительному эксперименту. По мере роста числа данных возникает необходимость их грамотного хранения, структурирования и классификации, а также взаимодействий между ними и возможности их использования разными методами, обработки на однопроцессорных и многопроцессорных вычислительных системах. Таким образом, первым необходимым этапом создания информационно-аналитической системы является проектирование, разработка и реализация компьютерной базы данных  кинетических исследований и системы управления базой данных кинетических исследований.

В работе поэтапно рассматривается процесс проектирования базы данных кинетических исследований (системный анализ информационных объектов предметной области, проектирование инфологической модели предметной области, логическое проектирование базы данных), который в конечном итоге формирует законченное представление о предметной области и конкретных задачах, решаемых с помощью базы данных.

Данные, сформированные химиками-экспериментаторами, технологами на заводах, традиционно представляются в виде таблиц. Все эти таблицы имеют четкую структуру, смысловую зависимость данных по столбцам и строкам. Также существует иерархическая связь между отдельными таблицами. Например, таблица концентраций наблюдаемых веществ и расчетные концентрации этих веществ, связаны с условиями проведения реакции: температурой, объемом реакционной смеси и т.д. Анализ результатов вычислительного эксперимента при их физической интерпретации также удобно проводить с использованием графиков и таблиц. Поэтому для разработки базы данных кинетических исследований предложена реляционная модель. Эта модель за последние 30 лет получила значительное развитие и занимает ведущие позиции по использованию в различных научно-технических и промышленных областях.

Для корректной организации базы данных, прежде всего, составляется инфологическая модель предметной области на основе, например, языка ER-диаграмм  (рис. 2).

Рис. 2. Инфологическая модель сложной химической реакции

В работе рассматриваются три уровня архитектуры базы данных кинетических исследований: концептуальный, внешний и внутренний. Концептуальный уровень состоит из 4 блоков: химический эксперимент, вычислительный эксперимент, схема химических превращений и условия проведения реакции, реакторный блок. Для каждого блока определены идентификаторы, типы данных, а также первичные и вторичные ключи. Внешний уровень разделен по методам и по пользователям. Пример внутреннего уровня базы данных для реакции каталитического гидроалюминирования олефинов в виде иерархии файлов данных представлен на рис. 3. На первом этапе цикла натурного и вычислительного эксперимента для реакции гидроалюминирования рассматривались обобщенные схемы на основе итоговых уравнений (макростадии), поэтому в расчетах удобно было использовать единую  базу данных. После выделения итоговых уравнений по алюминийорганическим соединениям (АОС) и олефинам база данных была разбита на два файла: частные схемы для АОС и олефинов, обобщенная схема реакции. Дальнейшее детализирование схем, множество вариантов механизмов для каждого АОС и олефинов предопределили разделение базы данных на 4 части: по трем АОС и олефинам и по каждому АОС для обобщенной реакции.

Рис. 3. Этапы модифицирования базы данных кинетических исследований реакции гидроалюминирования олефинов

Такое разбиение позволяет вести параллельный расчет по всем этим реакциям и использовать ранее полученные результаты.

Математические методы ИАС ОЗХК делятся на две основные группы: 1) методы решения прямой кинетической задачи, т.е. расчет зависимости концентраций участвующих в реакции веществ от времени – это решение системы обыкновенных нелинейных дифференциальных и алгебраических уравнений; 2) методы решения многопараметрических обратных задач химической кинетики, т.е. нахождение глобального минимума функционала разности расчетных и экспериментальных значений концентраций веществ, наблюдаемых в ходе реакции. 

Информационно-аналитическая система, в зависимости от сложности  химических реакций и количества определяемых параметров, осуществляет автоматический выбор метода, как при решении прямой задачи, так и при решении обратной задачи химической кинетики (рис. 4).

Рис. 4. Методы решения прямой и многопараметрической обратной кинетической задачи в зависимости от сложности химических систем

Для решения прямой задачи, в зависимости от степени ее жесткости, используются как явные, так и неявные численные методы решения систем нелинейных обыкновенных дифференциальных уравнений (ОДУ). При использовании метода Розенброка балансные соотношения для реакции  выполняются с более высокой точностью, в то время как при использовании метода Мишельсена получаются более гладкие зависимости скоростей отдельных стадий от времени. При этом оба метода дают более точное решение системы дифференциальных уравнений, чем явный метод Кутты-Мерсона.

Универсального метода решения обратной задачи не существует. Ее решение чаще всего находят, перебирая по определенному алгоритму серию прямых задач и минимизируя выбранный критерий отклонения расчетных и экспериментальных данных. На современном этапе большой популярностью пользуется генетический алгоритм, основу которого составляет заимствованная из биологии идея селекции. Несмотря на то, что сходимость генетического алгоритма теоретически не обоснована, его практическое применение во всех известных случаях приводило к положительным результатам.

Набор используемых методов обработки взаимодействует с базой данных кинетических измерений при помощи разработанной многопользовательской системы управления  базой данных кинетических исследований (рис. 5). При этом предусмотрена параллельная организация вычислительного процесса при вводе новых данных кинетических измерений.

Рис. 5. Система управления базой данных кинетических исследований

Третья глава посвящена разработке методологии распараллеливания вычислительного процесса при решении многопараметрических обратных задач химической кинетики2. Как уже отмечалось выше, решение многопараметрических задач состоит в циклическом чередовании натурного и вычислительного эксперимента. Натурный эксперимент требует больших материальных и энергетических затрат, особенно для сложных реакций, и его информативность напрямую зависит от качества и скорости проведения вычислительного эксперимента. Объем данных вычислительного эксперимента зависит от следующих факторов:

– для каждой реакции необходимо обработать несколько предполагаемых схем химических превращений, чтобы  выбрать лучшую схему;

– для каждой реакции проводится несколько экспериментов (обычно более 5) при разных условиях; учитывая, что эксперименты имеют погрешности, обрабатываются все и выбираются 2 (или 3) лучших, по которым расчетные значения наиболее близки к экспериментальным данным;

– каждый из кинетических параметров определяется неоднозначно вследствие недостаточной информативности эксперимента.

Если учесть, что размерность системы ОДУ (в том числе жестких) достигает 30 уравнений,  то при решении обратной задачи необходимо решать более 3 миллионов системы нелинейных ОДУ (рис. 6), что определяет целесообразность использования при решении этой задачи технологии параллельных вычислений.

Рис. 6. Определение числа решаемых однотипных прямых задач при построении кинетической модели реакции гидроалюминирования олефинов алюминийорганическими соединениями

Для использования технологии параллельных вычислений предложена трехуровневая модель распараллеливания, объединяющая распараллеливание по экспериментальной базе, в соответствии с внутренним параллелизмом задачи и на основе декомпозиции метода решения обратной задачи (рис. 7). 

Рис. 7.  Трехуровневая модель распараллеливания вычислительного процесса при решении обратной задачи

На первом уровне всё множество процессоров многопроцессорной вычислительной системы разбивается на подмножества для решения обратной задачи при конкретном наборе начальных данных. При этом организация взаимодействия с базой данных осуществляется по принципу master-slave, при котором выбирается один управляющий процессор, имеющий доступ к базе данных и выполняющий распределение данных между всеми рабочими процессорами.

Во всех реальных многопараметрических задачах, для решения которых необходимо использовать ЭВМ, присутствует естественный внутренний параллелизм, то есть возможность в той или иной форме распараллелить действия, связанные с преобразованием данных. Поэтому на втором уровне распараллеливания каждое подмножество процессоров относят к различным коммуникаторам (областям связи) в соответствии с внутренним параллелизмом задачи, который заключается в возможности независимого решения задачи для выделенных, частных, детализированных и общих реакций. При этом некоторые кинетические параметры частных реакций используются и в обобщенных механизмах реакции. Распараллеливание на основе использования внутреннего параллелизма задачи при построении кинетической модели реакции гидроалюминирования олефинов (гексен-1, гептен-1, октен-1, нонен-1, децен-1) с алюминийорганическими соединениями изобутилаланами (HAlBui2, ClAlBui2, AlBui3) иллюстрирует рис. 8.

Рис. 8. Второй уровень распараллеливания решения

обратной задачи химической кинетики

Третий уровень распараллеливания включает декомпозицию алгоритма решения обратной задачи по числу процессоров, входящих в созданные процессорные коммуникаторы. В данном случае, в зависимости от характера и сложности задачи, применяются разные методы. Например, для решения многопараметрической задачи оптимизации бурового раствора использован геометрический параллелизм, суть которого заключается в разбиении области определения функционалов минимизации на подобласти. В каждой подобласти определяется свой функционал. Потом отбрасывается группа области (обычно 25 %), где были максимальные функционалы, а оставшиеся подобласти подвергаются дальнейшему разбиению. И эта последовательность действий продолжается до тех пор, пока не будет получено удовлетворительное соответствие натурных и вычислительных экспериментов. А для решения обратной задачи химической кинетики использован более эффективный на сегодняшний день генетический алгоритм, который приведен на рис. 9.

Рис. 9. Параллельная реализация генетического алгоритма

Распараллеливание осуществляется на этапе начального заполнения, когда распределенные случайным образом в пространстве параметров точки, координатами которых являются значения кинетических констант, равномерно распределяются по процессорам, каждый из которых реализует дальнейшие шаги для всех доставшихся ему точек. Обмен данных осуществляется на этапе селекции; при этом время автономной работы процессоров значительно превосходит время межпроцессорного взаимодействия, что обусловливает эффективность распараллеливания. Например, время решения обратной задачи  для реакции гидроалюминирования олефинов с АОС на персональном компьютере составило 360 часов, а на суперкомпьютере  МВС-100К РАН – 15 минут.

Четвертая глава посвящена разработке кинетических моделей промышленно значимых реакций металлокомплексного катализа и исследованию важных физико-химических процессов на основе варьирования входных данных и условий проведения реакции. С использованием информационно-аналитической системы было разработано свыше 15 кинетических моделей. Основное внимание уделяется рассмотрению двух сложных реакции металлокомплексного катализа в присутствии катализатора Cp2ZrCl2: реакции гидроалюминирования олефинов алюминийорганическими соединениями и реакции циклоалюминирования олефинов и ацетиленов триэтилалюминием в алюминациклопентаны и алюминациклопентены.

В промышленности АОС в основном используются в качестве сокатализаторов в полимеризационных процессах для получения полиэтилена, полипропилена, полиизопренового каучука. В настоящее время в реакциях гидроалюминирования непредельных соединений используется АОС с лучшими препаративными показателями. Использование металлокомплексных катализаторов в реакции гидроалюминирования олефинов по сравнению с традиционно применяемым термическим гидроалюминированием позволяет осуществлять химические превращения в мягких условиях с высокой регио- и стереоселективностью.

В литературе очень мало работ по исследованию механизма реакции каталитического гидроалюминирования алкенов. Практически нет построенной кинетической модели, позволяющей на основе знания кинетических параметров анализировать значимость образования промежуточных комплексов и возможные пути их участия в каталитическом цикле.

В Институте нефтехимии и катализа РАН организован комплексный подход к изучению сложных механизмов реакции гидроалюминирования. Основой этого подхода является циклическое проведение натурных и вычислительных экспериментов с привлечением методов динамической ЯМР спектроскопии для идентификации ряда интермедиатов, квантовохимических подходов, базы данных кинетических исследований  и технологии параллельных вычислений. На начальном этапе исследования реакции такой комплексный подход позволил экспериментаторам предложить схему реакции гидроалюминирования олефинов в системе Cp2ZrCl2 – XAlBui2, где X = H, Cl, Bui, на основе итоговых неэлементарных стадий (рис. 10)3.

Рис. 10. Обобщенная схема механизма гидроалюминирования олефинов алкилаланами, катализируемого Cp2ZrCl2

Экспериментаторам ИНК РАН удалось выделить комплекс (1) и осуществить экспериментальное наблюдение ключевой стадии его взаимодействия с олефинами 3а-d и конкурирующей с ней реакции с алюминийорганическими соединениями  (ДИБАХ, ТИБА, ДИБАГ)4. Анализ всего сложного механизма гидроалюминирования олефинов разделен на простые составляющие (рис. 11).

Рис. 11. Реакции комплекса (1) с алюминийорганическими соединениями

С использованием информационно-аналитической системы обратных задач химической кинетики были определены кинетические параметры выделенных реакций (табл. 1). Численные значения констант скоростей k1, k2, k3, k4 (см. рис. 10) приведены к одной размерности, с учетом разных начальных мольных концентраций с0  каждого натурного эксперимента.

Таблица 1. Значения кинетических параметров стадий взаимодействия комплекса (1) с олефинами и АОС

Соединение

Энергия активации, ккал/ моль

  Константы скорости (t = 7оC)

ki

со

0,25

0,50

0,75

1,25

1,50

1,75

2

R=С5Н11

17.0

k1

0,02

0,05

0,08

0,18

0,24

0,30

1,04

R=С6Н13

16.8

0,02

0,05

0,09

0,20

0,26

0,32

1,12

R=С7Н15

15.5

0,02

0,06

0,10

0,22

0,29

0,37

1,28

R=С8Н17

13.9

0,02

0,06

0,12

0,25

0,33

0,42

1,44

АОС

HAlBui2

2.46

k2

0,14

0,57

1,29

3,58

5,15

7,01

9,16

ClAlBui2

4.02

k3

0,06

0,17

0,32

0,68

0,90

1,13

3,92

AlBui3

2.84

k4

0,02

0,08

0,18

0,50

0,72

0,98

1,28

Соотношение энергий активации (табл. 1) свидетельствует о том, что в реакции гидроалюминирования должна преобладать побочная стадия (1)(8), так как энергия активации стадии взаимодействия с алюминийорганическими соединениями значительно меньше, чем с олефинами.  Практически во всех случаях k1<k2, k3, k4, т.е. скорость перехода ключевого комплекса (1) в комплекс (8) больше скорости стадии взаимодействия с ненасыщенным соединением.

Таким образом, скорость реакции гидроалюминирования определяется соотношением скоростей ключевой стадии взаимодействия комплекса (1) с олефином и стадии взаимодействия его с АОС, приводящей к образованию неактивного тригидридного комплекса (8).

На основе полученных результатов, с целью углубления исследования механизма каталитического гидроалюминирования - олефинов с помощью HAlBui2, ClAlBui2, AlBui3, катализируемого Cp2ZrCl2, были проведены дополнительные натурные эксперименты и квантовохимические расчеты, которые позволили детализировать реакцию гидроалюминирования олефинов АОС с выделением частных реакций5.

При проведении вычислительного эксперимента было сделано предположение, что для одинаковых стадий в разных механизмах кинетические параметры должны быть одинаковыми. Это определило необходимость разработки специализированной базы данных для удобного хранения и использования информации по механизмам, а также необходимость применения технологии параллельных вычислений для многократного пересчета кинетических параметров. С использованием ИАС ОЗХК получены все кинетические параметры выделенных реакций ГА с алюминийорганическими соединениями (ДИБАГ, ТИБА, ДИБАХ) и олефинами  по первой детализации (рис. 12).

Рис. 12. Кинетическая модель реакций гидроалюминирования олефинов алкилаланами, катализируемого Cp2ZrCl2  на основе первой детализации частных реакций (t=7°C)

Построенная кинетическая модель для первой детализации позволила сделать следующие выводы о механизме протекания реакции. Если сравнить скорости прямой и обратной реакции образования мономерного комплекса, видно, что в интервале температур -60 ÷ -50оС равновесие смещено в сторону димерной формы, но с увеличением температуры доля мономера в смеси возрастает. Самой быстрой оказалась реакция перехода мономера в неактивный тригидридный комплекс (НТК). При этом равновесие смещено в сторону НТК, особенно при более низких температурах. Высокая скорость гидрометаллирования обеспечивается существованием обратной реакции перехода НТК в активный по отношению к олефинам мономер. В реакции гидрометаллирования олефинов димерным комплексом лимитирующими оказались равновероятные стадии взаимодействия  мономерного комплекса с алкенами (ДИБАГ, ДИБАХ, ТИБА).

В построенной кинетической модели не все кинетические параметры удовлетворительно описывали экспериментальный материал. Обратная константа первой стадии во всех частных реакциях (k-1) не намного выше прямой константы (k1). Относительная ошибка  отклонения расчетных значений и экспериментальных данных для реакции гидроалюминирования олефинов с ДИБАГ превышает 15%. Поэтому, проведя дополнительные квантовохимические расчеты, а также многочисленные вычислительные эксперименты, и  перебирая множество всевозможных вариантов схем химических превращений, была установлена новая, вторая детализация частных реакций гидроалюминирования. Дальнейшие исследования  показали, что не только мономер (2) реагирует с АОС, но и сам димер (1) вступает в реакцию с алкеном. На основании детализации перехода комплекса (1) в комплекс (8) была предложена детализация обобщенного механизма гидроалюминирования олефинов алкилаланами, катализируемого Cp2ZrCl2  в присутствии ДИБАХ. 

Таким образом, последовательно-параллельное проведение циклических натурных и вычислительных экспериментов с помощью ИАС ОЗХК позволило для общей реакции гидроалюминирования олефинов с ДИБАХ  определить численные значения кинетических констант скоростей стадий для всех рассматриваемых экспериментов. На рис. 13 представлена кинетическая модель обобщенной реакции каталитического ГА олефинов с помощью ДИБАХ.

Рис. 13. Кинетическая модель обобщенной реакции каталитического гидроалюминирования алкенов ДИБАХ (октен-1, T=20°C, Xкт = 0,18 ммоль)

Из рис. 13 видно, что первоначально Сp2ZrCl2  взаимодействует с молекулой ClAlBui2 с образованием Cp2ZrClBu (E=31 ккал/моль). Эта стадия обладает наибольшим активационным барьером. В начальный момент времени наблюдается низкая скорость межлигандного обмена между исходными веществами (катализатор и ДИБАХ), благодаря чему в реакции ГА олефинов с ДИБАХ наблюдается индукционный период – время, необходимое на образование комплекса (2), который является ключевым и отвечает за гидрометаллирование олефинов. При увеличении начального количества катализатора увеличивается скорость межлигандного обмена, что ускоряет образование комплекса (2), для которого включается каталитический цикл, что приводит к уменьшению индукционного периода реакции ГА олефинов с ДИБАХ.

Реакция димеризации комплекса (2) (E=7,02 ккал/моль) и взаимодействие его с молекулой ДИБАГ (E=7 ккал/моль) практически равновероятны. Но для ГА олефинов с ДИБАХ ДИБАГ не является исходным веществом, а образуется в ходе реакции в малых количествах. Поэтому более вероятна димеризация комплекса (2), в результате чего образуется комплекс (1). Соединение (2) находится в мономер-димерном равновесии с циклопентадиенильным комплексом (1). Комплексы (2) и (1) могут взаимодействовать с молекулой ДИБАГ с образованием тригидридного комплекса (8).

Принимая во внимание активационные барьеры реакций взаимодействия комплекса (7) с ДИБАГ (E = 6,62 ккал/моль) и ДИБАХ (E = 26,7 ккал/моль), можно сделать вывод, что более вероятно протекание реакции Cp2ZrHCl с HAlBui2, что приводит к образованию мономера [Cp2ZrH2·ClAlBui2].

Гидрометаллирующая активность комплексов уменьшается в ряду (7)  (E = 6,6 ккал/моль) > (2) (E = 7 ккал/моль) > (8) (E = 26 ккал/моль). Тогда в каталитическом процессе скорость будут определять эффективная концентрация и взаимное отношение компонентов (7), (2), (8).

В обобщенной реакции гидроалюминирования олефинов алкилаланами, катализируемой Cp2ZrCl2, кинетическая кривая расходования и накопления наблюдаемых веществ имеет s-образный вид. В начале процесса наблюдается очень медленное развитие реакции (индукционный период), которое сменяется затем периодом ускоренного развития. Контролировать процесс протекания индукционного периода важно для предупреждения взрыва в реакторе, для получения максимального выхода полезного продукта или для образования  минимального количества побочного продукта. С этой целью были проведены вычислительные эксперименты для определения зависимости индукционного периода реакции от количества катализатора (рис.14).

Рис. 14. Зависимость индукционного периода (Tind) от количества катализатора (для 0,09 Xкт 2 ммоль)

Как видно из рис. 14, имеет место высокая параметрическая чувствительность индукционного периода реакции к начальному количеству катализатора. С увеличением количества катализатора индукционный период уменьшается, что является закономерным и подтверждает адекватность построенной кинетической модели. Количество катализатора, превышающее 2 ммоль, не оказывает существенного влияния на индукционный период реакции.

В литературе очень мало работ, посвященных изучению механизма каталитического циклоалюминирования. Исключение составляют публикации Негиши, который попытался объяснить механизм циклоалюминирования 1,2- дизамещенных ацетиленов с помощью AlEt3 под действием катализатора Cp2ZrCl2. Но по предложенным им механизмам сложно объяснить образование промежуточных соединений, установить механизм каталитического циклоалюминирования непредельных соединений и определить последовательность стадий формирования циклических АОС.

На начальном этапе работ по изучению механизма каталитического циклоалюминирования олефинов триэтилалюминием в алюминациклопентаны

в присутствии Cp2ZrCl2 в ИНК РАН методом динамической ЯМР спектроскопии были установлены структуры промежуточных биметаллических комплексов, ответственных за образование целевых алюмациклопентанов, методами математического моделирования были определены кинетические константы при одной температуре – 250С6. Из-за  технических ограничений энергетические барьеры отдельных стадий не были проанализированы. Но  решение обратной кинетической задачи позволило установить обратимый характер начальной стадии реакции и определить стадии, регулирующие суммарную скорость всего процесса циклометаллирования.

Увеличение материально-технической базы ИНК РАН позволило провести ряд натурных химических экспериментов для реакции циклоалюминирования не только с  олефинами (триэтилвинилсилан, гексен -1, стирол) при разных температурах и начальном соотношении исходных продуктов, но и с разными ацетиленами, другими олефинами.

Использование ИАС ОЗХК позволило обрабатывать большой объем данных. Были определены константы скорости и энергетические  барьеры всех стадий реакции циклоалюминирования как с олефинами, так и с ацетиленами (рис. 15). Построенная кинетическая модель подтвердила ранее предложенную гипотезу о том, что именно стадии образования пятичленного биметаллического комплекса (5) являются лимитирующими, поскольку энергия активации стадии образования этого продукта имеет наибольшее значение по сравнению с энергетическими барьерами других стадий. Слабая тенденция роста константы скорости седьмой стадии в случае октина-4 с увеличением температуры, по-видимому, связана с большими стерическими (пространственными) затруднениями, возникающими на стадии переметаллирования. Кроме того, было показано, что реакционная способность октина-1 выше, чем октина-4, что может быть вызвано большей поляризацией связей в октине-1.

На основе построенной кинетической модели поставлен многопараметрический вычислительный эксперимент. Путем варьирования условий проведения реакций, а также мольных соотношений исходных продуктов и катализатора исследовались реакционные способности олефинов и ацетиленов. 

Рис. 15. Кинетическая модель реакции циклоалюминирования олефинов и ацетиленов триэтилалюминем

в присутствии Cp2ZrCl2

На основе построенной кинетической модели были рассчитаны периоды полупревращения олефина октен-1 при различных температурах и начальных концентраций исходных веществ. На рис. 16 представлена зависимость времени полупревращения олефина октен-1 от температуры, из которой видно, что температура 40С является оптимальной для проведения реакции циклоалюминирования, так как дальнейшее повышение температуры приводит к незначительному сокращению времени протекания реакции.

Рис. 16. Зависимость времени полупревращения

олефина октен-1 от температуры

Построенная кинетическая модель была использована для изучения зависимости времени полупревращения олефина от начальной концентрации Et3Al и Cp2ZrCl2. Начальная концентрация Et3Al варьировалась от 2 до 6 ммоль, а для Cp2ZrCl2 – от 0.025 до 0.4 ммоль при фиксированной начальной концентрации олефина, равной 2 ммоль. Установлено, что оптимальное соотношение концентраций олефина и Et3Al составляет 1:1, а уменьшение концентрации Cp2ZrCl2 с 0.1 до 0.05 ммоль приводит к резкому уменьшению времени полупревращения олефина в 4 раза.

Проведенные эксперименты в лаборатории каталитического синтеза ИНК РАН подтвердили численно установленные закономерности для реакции циклоалюминирования  по взаимодействию октена-1 с Et3Al и Cp2ZrCl2, взятых в концентрации 2, 2 и 0.1 ммоль соответственно, при температуре 40oС. Полученное экспериментально время полупревращения олефина (11 минут) примерно соответствует рассчитанному значению (9 минут).

Таким образом, построенная кинетическая модель реакции циклоалюминирования олефинов и ацетиленов адекватно описывает реакционную способность октена-1 и позволяет прогнозировать выход продукта в зависимости от температуры и начальных концентраций реагентов. На основании вычислительного эксперимента сделан вывод о том, что реакцию оптимально проводить при температуре 40°С и начальных концентрациях исходных веществ: AlEt3 – 2.0 ммоль; Сp2ZrCl2 – 0.1 ммоль; олефин – 2.0 ммоль, что было впоследствии подтверждено экспериментально.

С помощью построенной кинетической модели реакции циклоалюминирования для исследования реакционной способности различных олефинов и ацетиленов была рассмотрена зависимость скорости стадии внедрения олефина или ацетилена от времени (рис. 17). 

Рис. 17. Зависимость скорости стадии

внедрения олефинов от времени, T=400C

На основании полученных зависимостей можно сделать вывод о том, что в начальный момент времени реакции происходит накопление каталитически активных компонентов, которое приводит к увеличению скорости стадий реакции. По мере протекания реакции концентрации реагентов уменьшаются, и наблюдается максимум на графике зависимости скорости от времени. Вследствие большой объемности триэтилвинилсилана его внедрение в биметаллический комплекс затруднено.

Показано, что реакционная способность октина-1 выше, чем октина-4, что может быть вызвано большей поляризацией связей в октине-1 (рис. 18).

Рис. 18. Зависимость скорости стадии

внедрения ацетиленов от времени, T=400C

Установлен следующий ряд активности олефинов и ацетиленовых соединений (по убыванию). Олефины: октен-1 < аллилбензол < норбонен < алилнафталин < стирол < триэтилвинилсилан. Ацетилены: октин-1 < фенилацетилен < октин-4 < триэтил(1-децинил)силан (рис. 18).        

Пятая глава посвящена обоснованию универсальности разработанной ИАС ОЗХК на примере решения задачи оптимизации состава буровых растворов, применяемых при строительстве нефтегазовых скважин. Все разработанные подсистемы ИАС, модель базы данных, а также  методология трехуровневого распараллеливания решения многопараметрических задач полностью применимы и к данной оптимизационной задаче (рис. 19).

Рис. 19. Структура ИАС оптимизации состава буровых растворов

При поиске оптимального состава буровых растворов производится постановка и решение прямой и обратной задач. Прямая задача – это расчет значений технологических параметров раствора при заданном соотношении его компонентов, обратная задача – определение состава раствора по заданным интервалам значений технологических параметров с минимизацией выбранного технологического критерия.

Для проектирования и управления свойствами буровых растворов (БР) разработана реляционная система управления базой данных.

Химиками-экспериментаторами лаборатории промывочных жидкостей ООО «БашНИПИнефть» предоставляются: 1) название и состав БР; 2) список варьируемых в ходе эксперимента факторов; 3) список оптимизируемых параметров; 4) интервалы варьирования факторов; 5) число опытов и условия их проведения; 6) матрица эксперимента7

.

Математически задача выбора оптимального состава многокомпонентной системы формулируется так: требуется получить представление о некоторой целевой функции Y(x1, x2,…,xk), где Y=(Y1, Y2, …, Yu), x1, x2,…,xk – независимые переменные, которые можно варьировать при постановке эксперимента, u – количество компонентов целевой функции (технологических параметров), k – количество варьируемых переменных. Поскольку исследование процесса ведется при неполном знании механизма явлений, естественно считать, что аналитическое выражение целевой функции неизвестно, в связи, с чем ее приходится представлять в виде уравнения регрессии. Для решения прямой задачи построения математической модели технологических параметров буровых растворов, т.е. задачи определения коэффициентов модели, применяется метод наименьших квадратов. Для решения обратной задачи, т.е. задачи оптимизации состава ингибирующего бурового раствора (ИБР), требуется в k-мерном факторном пространстве найти точку, удовлетворяющую проектным ограничениям на технологические параметры с одновременной минимизацией выбранного технологического критерия (например, показателя нелинейности). Эта задача решается при помощи разработанной методологии параллельных вычислений.

Сравнение рассчитанных значений отдельных определяющих технологических параметров при разной концентрации варьируемых компонентов и температуре с экспериментальными данными показано на рис. 20.

Рис. 20. Сравнение рассчитанных значений технологических параметров ИБР с экспериментальными (точки эксперимент, поверхности расчет):

а) зависимость условной вязкости (УВ) от содержания коллоидной фазы (КФ) и температуры;

б) зависимость пластической вязкости (ПВ) от содержания КФ и температуры;

в) зависимость динамического напряжения сдвига (ДНС) от содержания КФ и температуры;

г) зависимость водоотдачи от содержания КФ и крахмала

Была проведена проверка адекватности полученных математических моделей на основе критерия Фишера, которая показала, что погрешность модели не выходит за рамки погрешности лабораторного эксперимента.

Разработанный программный комплекс успешно прошел промысловые испытания при строительстве скважин на ряде месторождений РБ. Разработан оптимальный состав ИБР с учетом рекомендаций, полученных численно, для горно-геологических условий конкретных разбуриваемых месторождений (табл. 2). Варьируемыми факторами являются концентрации трех компонентов раствора: стабилизатора (С), биополимера (Б) и регулятора плотности (У), а оптимизируемыми свойствами – плотность раствора (ρ), условная вязкость,  показатель фильтрации (ПФ), статическое напряжение сдвига через 10 секунд и 10 минут (соответственно, СНС-10сек и СНС-10мин) и pH, а также пластическая вязкость  и динамическое напряжение сдвига (табл. 3).

Таблица 2.  Рекомендованный состав ИБР

Компо-нент

Вода

Крах-мал

Биопо-лимер

Утяже-литель

Бакте-рицид

Поли-гликоль

KCI - раствор калий хлористый

ПАВ - поверхностно-активные вещества

Кол-во (масс.-об.%)

100

1,17

0,35

15,7

0,1

3

5

0,5

Таблица 3. Проектные значения технологических параметров ИБР

Параметр

С,

кг/м3

УВ,

с

ДНС,

ПФ,

мл

СНС-10с,

дПа

СНС-10м,

дПа

Проектные значения

От

1100

30

30

3

10

20

До

1120

40

70

6

30

50

Разработанный программный комплекс используется при разработке проектов на строительство новых скважин на месторождениях ОАО АНК «Башнефть». Благодаря обоснованному, количественно выверенному подбору компонентов раствора появляется возможность значительно сократить время на ликвидацию осложнений в условиях буровой, а также сэкономить дорогостоящие химические реагенты, что приводит к повышению технико-экономических показателей бурения скважин на месторождениях РБ.

Таким образом, для решения многопараметрических обратных задач химической кинетики разработана единая информационно-аналитическая система, которая включает в себя базу данных кинетических исследований, последовательные и параллельные алгоритмы, реализованные на однопроцессорных и многопроцессорных вычислительных системах. Успешное применение ИАС разработки кинетических моделей сложных реакций металлокомплексного катализа к оптимизации состава буровых растворов для нефтегазовых скважин показало универсальность предлагаемого системного подхода, который ориентирован на комплексное изучение сложного объекта в целом на основе детального анализа составных частей объекта и выявления многообразных типов связей между ними. Система позволяет разным пользователям формировать новые блоки в базе данных экспериментального материала, выбирать или добавлять новые методы обработки данных, строить математические модели исследуемых объектов разной сложности. Разработанная методология позволяет создавать новые динамичные информационно-аналитические системы для смежных областей науки и техники и решать сложные многопараметрические задачи.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

      1. Разработана единая информационно-аналитическая система кинетических исследований сложных реакций с использованием технологии параллельных вычислений для решения многопараметрических обратных задач химической кинетики.
      2. Спроектирована база данных кинетических исследований и разработана реляционная система управления базой данных вычислительного и натурного эксперимента.
      3. Структурированы методы математического моделирования сложных реакций каталитических процессов на базе СУБД кинетических исследований и технических средств обработки информации с использованием однопроцессорных и многопроцессорных вычислительных систем (суперкомпьютеров).
      4. Разработаны и реализованы последовательные и параллельные алгоритмы численного решения математического описания исследования реакций металлокомплексного катализа, как для однопроцессорных, так и для многопроцессорных вычислительных систем.
      5. Разработан комплекс программ ParCatal для решения многопараметрических обратных задач металлокомплексного катализа.
      6. На основе разработанной информационно-аналитической системы построены кинетические модели:

а) каталитического циклоалюминирования олефинов триэтилалюминием в алюмоциклопентаны в присутствии Cp2ZrCl2: на основе вычислительного эксперимента в механизм добавлены две стадии, установлена обратимость первой стадии (контакт с катализатором), выделен ключевой комплекс реакции;

б) реакции гидроалюминирования алкенов алкилаланами, катализируемой Cp2ZrCl2, на основе итоговых и общих схем; вычислительный эксперимент показал, что для реакции ДИБАХ необходимо проведение исследований по детализации отдельных итоговых стадий;

в) выделенных частных реакций механизма гидроалюминирования олефинов триизобутилалюминием и  диизобутилалюминийгидридом  в присутствии Cp2ZrCl2, на основе итоговых уравнений: по результатам вычислительного эксперимента установлена димерная структура ключевого комплекса реакции;

г) промежуточных стадий реакции каталитического гидроалюминирования олефинов на основе первой детализации: по результатам вычислительного эксперимента определены температуры смещения димерной формы в мономер; обосновано существование обратной реакции перехода комплекса  в активный по отношению к олефинам мономер;

д) обобщенной реакции гидроалюминирования олефинов диизобутилалюминийхлоридом на основе второй детализации первоначальных итоговых стадий.

      1. На основе разработанных кинетических моделей сформулированы математические условия возникновения и развития индукционного периода, адекватные химическому смыслу процесса. Показана высокая параметрическая чувствительность индукционного периода реакции гидроалюминирования олефинов с АОС к начальному количеству катализатора Cp2ZrCl2.
      2. Универсальность разработанной информационно-аналитической системы показана на примере решения обратной задачи по оптимизации состава ИБР, применяемого при строительстве нефтегазовых скважин на месторождениях республики Башкортостан.  Получен оптимальный состав ИБР для строительства скважин в сложных горно-геологических условиях.

ПУБЛИКАЦИИ АВТОРА ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Статьи в изданиях из перечня ВАК

  1. Балаев А.В., Парфенова Л.В., Халилов Л.М., Спивак С.И., Губайдуллин И.М., Джемилев У.М. Механизм реакции циклоалюминирования алкенов триэтилалюминием в алюмациклопентаны, катализируемой Cp2ZrCl2 // ДАН. – 2001. – Т. 381, №3. – С. 364-367.
  2. Григорьева Н.Г., Джемилев У.М., Кутепов Б.И., Балаев А.В., Губайдуллин И.М., Хазипова А.Н., Галяутдинова Р.Р. Разработка кинетической модели димеризации α-метилстирола на цеолите типа Y // Химическая промышленность. – 2004. – №9. – С.31-36.
  3. Хуснутдинов Р.И.,  Байгузина А.Р., Мукминов Р.Р.,  Ахметов И.В., Губайдуллин И.М., Спивак С.И., Джемилев У.М. Новый метод  синтеза  эфиров 2-пирролкарбоновой и 2,5-пирролдикаробоновой кислот реакцией пирролов с  CCl4 и алифатическими спиртами под действием Fe-содержащих катализаторов  // Журнал органической химии. – 2010. – Т. 46, вып. 7. – С. 1054-1060.
  4. Кабирова А.Р., Нурисламова Л.Ф., Губайдуллин И.М., Линд Ю.Б., Мулюков Р.А., Кузнецова Н.Ю. Прогнозирование поглощений буровых растворов при строительстве нефтегазовых скважин // Нефтяное хозяйство. – 2011. – № 2. – С. 32-34.
  5. Аристархов А.В., Губайдуллин И.М., Спивак С.И. Определение областей пространства кинетических параметров для частной реакции гидроалюминирования олефинов под действием HAlBui2 // Вестник Башкирского университета. – 2008. – Т. 13, № 3(I). – C. 840-842.
  6. Губайдуллин И.М., Спивак С.И. Информационно-аналитическая система обратных задач химической кинетики // Системы управления и информационные технологии. – 2008. – №1.1(31). – С. 150-153.
  7. Хилько А.В., Спивак С.И., Губайдуллин И.М., Парфенова Л.В. Индукционный период в реакциях гидроалюминирования олефинов алкилаланами // Вестник Башкирского университета. – 2008. – Т. 13, № 3(I). – C. 843-846.
  8. Коледина К.Ф., Губайдуллин И.М. Определение кинетических параметров частной реакции гидроалюминироания олефинов диизобутилалюминийхлоридом (ClAlBui2) // Вестник Башкирского университета. – 2008. – Т. 13, № 3(I). – C. 849-852.
  9. Хилько А.В., Спивак С.И., Губайдуллин И.М., Парфенова Л.В. О математическом моделировании индукционного периода химических реакций  // Системы управления и информационные технологии. – 2008. – №1.2(31). – С. 264-267.
  10. Ахматсафина Э.Р., Спивак С.И., Губайдуллин И.М. Определение интервала неопределенности для кинетических констант реакции циклоалюминирования олефинов  // Вестник Башкирского университета. – 2008. – Т. 13, № 3(I). – C. 852-855.
  11. Линд Ю.Б., Клеттер В.Ю., Мулюков Р.А., Губайдуллин И.М. Применение современных информационных технологий для оптимизации состава и оперативного управления технологическими параметрами буровых растворов // Территория нефтегаз. –  2010. – № 10. – С. 18-22.
  12. Абзалилова Л.Р., Губайдуллин И.М., Спивак С.И. Математическое моделирование реакции гидроалюминирования олефинов // Обозрение прикладной и промышленной математики. – 2005. – Т. 12, вып. 2. – С. 277-278.
  13. Губайдуллин И. И., Губайдуллин И. М. Реализация N-вариантности для обратных задач кинетики механизмов цикло- и гидроалюминирования
    олефинов // Обозрение прикладной и промышленной математики. –М.: ТВП,
    2006. – Т.13, №.4. – С. 629-631..
  14. Коледина К.Ф., Губайдуллин И.М. Кинетическая модель частной реакции гидроалюминирования олефинов триизобутилалюминием // Обозрение прикладной и промышленной математики. – 2008. – Т. 15, вып. 5. – С. 927-928.
  15. Линд Ю.Б., Губайдуллин И.М., Мулюков Р.А. Методология параллельных вычислений для решения задач химической кинетики и буровой технологии // Системы управления и информационные технологии. – 2009. –  №2(36). – С. 44-50.
  16. Ахметов И.В., Губайдуллин И.М. Кинетическая модель реакции получения метилового эфира 5-ацетил-2-пирролкарбоновой кислоты // Обозрение прикладной и промышленной математики. – 2009. – Т. 16, вып. 5. –  С. 805.
  17. Аристархов А.В., Спивак С.И., Губайдуллин И.М. Определение областей пространства кинетических параметров и интервалов неопределенностей для частных реакций гидроалюминирования олефинов // Вестник Башкирского университета. – 2009. – Т. 14, №4. – С. 1331-1334.
  18. Юмагужин А.Д., Ахметов И.В., Губайдуллин И.М. Исследование жесткости реакции получения метилового эфира 5-ацетил-2-пирролкарбоновой кислоты // Обозрение прикладной и промышленной математики. – 2010. – Т. 17, вып. 5. – С. 795.
  19. Лаврентьева Ю.С., Губайдуллин И.М., Кадикова Р.Н., Рамазанов И.Р. Построение кинетической модели реакции циклоалюминирования олефинов // Обозрение прикладной и промышленной математики. – 2010. – Т. 17, вып. 5. –  С. 743.
  20. Ахматсафина Э.Р., Губайдуллин И.М., Спивак С.И. Метод поиска интервалов неопределенности кинетических констант химической реакции // Вестник Башкирского университета.  – 2010. – Т. 15, №3. – С. 599-604.
  21. Губайдуллин И.М., Линд Ю.Б. Информационно-аналитическая система решения задач химической кинетики на основе современных высокопроизводительных вычисления // Вестник Омского университета. – 2010. – № 4. – С. 137-146.
  22. Кабирова А.Р., Линд Ю.Б., Губайдуллин И.М., Мулюков Р.А. Прогнозирование поглощений бурового раствора при строительстве нефтегазовых скважин на основе нейронных сетей // Системы управления и информационные технологии. – 2011. – № 1(43). – С. 77-81.
  23. Губайдуллин И.М., Рябов В.В., Тихонова М.В. Применение индексного метода глобальной оптимизации при решении обратных задач химической кинетики // Вычислительные методы и программирование. – 2011. – Т. 12. – С. 137-145.
  24. Губайдуллин И.М., Коледина К.Ф., Линд Ю.Б. Современные технологии высокопроизводительных вычислений при моделировании детального механизма реакции каталитического гидроалюминирования олефинов // Наука и образование. – 2011, – № 6. URL: http://technomag.edu.ru/doc/187631.html.

Статьи в других рецензируемых изданиях

  1. Parfenova L.V., Balaev A.V., Gubaidullin I.M., Abzalilova L.R., Pechatkina S.V., Khalilov L.M., Spivak S.I., Dzhemilev U.M. Kinetic Model of Olefins Hydrometallation by HAlBui2 and Al Bui3 in the Presence Cp2ZrCl2 Catalyst // Int. J. Chem. Kinet. – 2007. – V. 39, № 6. – Р. 333-339.
  2. Григорьева Г.Г., Хазипова А.Н., Губайдуллин И.М., Балаев А.В., Кутепов Б.И. Кинетическая модель олигомеризации б-метилстирола в присутствии цеолита NaHY // Спектральная теория дифференциальных операторов и родственные проблемы: сб. науч. тр. – Уфа: Гилем, 2003. – С. 89-92.
  3. Губайдуллин И.М., Коледина К.Ф., Спивак С.И. Последовательно-параллельное определение кинетических параметров // Журнал Средневолжского математического общества. – 2009. – Т. 11, №2. – С. 14-24.
  4. Лаврентьева Ю.С., Губайдуллин И.М., Кадикова Р.Н., Рамазанов И.Р. Численный анализ реакционной способности олефиновых и ацетиленовых соединений в реакции циклоалюминирования //  Журнал Средневолжского математического общества. –  2010. –  Т. 12, №1. –  С. 67-73.
  5. Тихонова М.В., Губайдуллин И.М., Спивак С.И.  Численное решение прямой кинетической задачи методами Розенброка и Мишельсена для жестких систем дифференциальных уравнений // Журнал Средневолжского математического общества. –  2010. –  Т. 12, №2. – С. 26-33.
  6. Юнусов А.А., Губайдуллин И.М., Файзуллин М.Р. Анализ алгоритмов решения задач химической кинетики с использованием GPGPU // Журнал Средневолжского математического общества. –  2010. –  Т. 12, №3. –  С. 91-96.
  7. Масков Д.Ф., Губайдуллин И.М. Автоматизированная система исследования и анализа механизмов химических реакций // Журнал Средневолжского математического общества. –  2010. –  Т. 12, №3. –  С. 109-116.

Свидетельства о государственной регистрации программ для ЭВМ

  1. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ  № 2011614946. СУБД Drilling по буровым растворам и осложнениям в процессе бурения / Линд Ю.Б., Мулюков Р.А., Губайдуллин И.М., Нурисламова Л.Ф. – Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ, г. Москва, 23 июня 2011г.
  2. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ  № 2011615073. Программа прогнозирования интенсивности поглощений буровых растворов Mud Loss Intensity (MLInt) / Линд Ю.Б.,  Кабирова А.Р., Мулюков Р.А., Губайдуллин И.М. – Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ, г. Москва, 29 июня 2011г.

Труды в сборниках материалов научно-технических конференций

  1. Grigor’eva N.G., Gubaidullin I.M., Balaev A.V., Khazipova A.N., Kutepov B.I., Galyautdinova R.R. Kinetic model of б-methylstyrene oligomerization in the presense of NaHY zeolite // Abstracts of XVI International conference on chemical reactors «CHEMREACTOR-16». –  Berlin, Germany, 2003.  –  Р. 305-307.
  2. Grigor’eva N.G., Gubaidullin I.M., Balaev A.V., Khazipova A.N., Kutepov B.I., Galyautdinova R.R. Process modeling of б-methylstyrene oligomerization in tubular reactor // Abstracts of XVI International conference on chemical reactors «CHEMREACTOR-16». –  Berlin, Germany, 2003. – Р. 308-311.
  3. Parfenova L.V.,Pechatkinа S.V., Rusakov S.V., Khalilov L.M., Gubaidullin I.M., Spivak S.I., Dzhemilev U.M. Intermediates and Kinetics of Olefin Hydroalumination by Alkalanes  in  the Presence of Cp2ZrCl2 //  Book  of  abstracts  of  XVth  Fechem. Conference on Organometallic Chemistry. – Zurich, Switzerland, 2003. – P. 111.
  4. Gubaydullin I. M., Gubaydullin I. I. Relational Database System Manager of Complex Reactions in The Presence of Zirconium Catalyst (C2H5)2ZrCl2 // Abstractions of XVII International Conference on Chemical Reactors CHEMREACTOR-17. – Athens-Crete, Greece, 2006. – P. 636-639.
  5. Абзалилова Л.Р., Губайдуллин И.М., Спивак С.И. Определение кинетических параметров реакции гидроалюминирования олефинов // Сборник трудов XVIII Международной конференции «Математические методы в технике и технологии – ММТТ-18». – Казань, 2005. – С. 41-43.
  6. Абзалилова Л.Р., Губайдуллин И.М., Спивак С.И. Исследование механизма реакции гидроалюминирования олефинов методами математического моделирования // ЭВТ в обучение и моделировании: сб. науч. тр. – Бирск, 2005. – Ч.1. – С. 15-20.
  7. Губайдуллин Э.Р., Яковлева А.А., Губайдуллин И.М. Способы определения жесткости задачи кинетики процесса гидроалюминирования олефинов и неявные методы их решения // ЭВТ в обучение и моделировании: сб. науч. тр. – Бирск, 2005. – Ч.1. – С. 195-196.
  8. Губайдуллин И.М. Информационно-аналитическая система обратных задач химической кинетики // Международная уфимская зимняя школа-конференция по математике и физике для студентов, аспирантов и молодых ученых: сб. науч. тр. – Уфа: РИО БашГУ, 2006. – T. V. – С. 3-12.
  9. Парфенова Л.В., Губайдуллин И.М., Балаев А.В., Халилов Л.М., Джемилев У.М. Теоретические и экспериментальное изучение общего механизма действия Zr катализаторов в реакциях гидро-, карбо- и циклометалирования олефинов // Материалы республиканской научно-практической конференции «Успехи интеграции академической и вузовской науки по химическим специальностям». – Уфа: РИО БашГУ, 2006. – С. 125-130.
  10. Абзалилова Л.Р., Губайдуллин И.М., Спивак С.И. Информационная система анализа механизмов сложных реакций на  примере гидроалюминирования олефинов // Труды VII Российской конференции «Механизмы каталитических реакций» (с международным участием). – Санкт-Петербург ,2006. – С. 335-337.
  11. Линд Ю.Б., Губайдуллин И.М., Парфенова Л.В., Рамазанов М.Д, Спивак С.И. О применении параллельных вычислительных технологий при нахождении кинетических параметров общего механизма Zr катализа в реакциях карбо-, гидро- и циклометаллирования олефинов в присутствии катализатора Cp2ZrCl2 // Сб. трудов Международной научной конференции «Параллельные вычислительные технологии 2007 (ПаВТ’2007)». – Челябинск: Изд-во ЮУрГУ, 2007. – С. 128-133.
  12. Губайдуллин И.М., Линд Ю.Б., Ахматсафина Э.Р., Спивак С.И.  Реляционная система управления базой данных для реакции  гидроалюминирования олефинов в присутствии циркониевого  катализатора, реализующая динамическое распределение данных между  процессорами многопроцессорной вычислительной системы // Труды  международной научной конференции «Параллельные вычислительные  технологии (ПаВТ’2008)». – Челябинск: Изд-во ЮУрГУ, 2008. – С. 370-375.
  13. Губайдуллин И.М., Спивак С.И. Информационно-аналитическая система обобщенной кинетической модели циркониевого катализа // Сб. статей научно-практической конференции «Обратные задачи в приложениях». – Бирск: БирГСПА, 2008. – С. 84-89.
  14. Коледина К.Ф., Губайдуллин И.М. Метод распараллеливания при моделировании детальных механизмов реакции гидроалюминирования олефинов // Сборник материалов Всероссийской научно-практической конференции «Финансовая и актуарная математика». – Уфа: РИЦ БашГУ, 2009. –  C. 105-108.
  15. Губайдуллин И.М., Аристархов А.В., Спивак С.И. Использование параллельных распределенных вычислений для определения областей пространства кинетических параметров // Труды международной научной конференции «Параллельные вычислительные технологии (ПаВТ’2009)». – Челябинск: Изд-во ЮУрГУ, 2009. – С. 439-443.
  16. Коледина К.Ф., Файзуллин М.Р., Масков Д.Ф., Губайдуллин И.М. Последовательно-параллельные определение кинетических параметров реакции гидроалюминирования олефинов алкилаланами  // Труды международной научной конференции «Параллельные вычислительные технологии (ПаВТ’2009)». – Челябинск: Изд-во ЮУрГУ, 2009. – С. 525-534.
  17. Панкратьев Е.Ю., Тюмкина Т.В., Хурсан С.Л., Губайдуллин И.М.  Применение суперкомпьютеров в исследовании механизмов реакций металлокомплексного катализа // Труды международной научной конференции «Параллельные вычислительные технологии (ПаВТ’2009)». – Челябинск: Изд-во ЮУрГУ, 2009. – С. 631-638.
  18. Ахматсафина Э.Р., Губайдуллин И.М., Спивак С.И.  Распараллеливание поиска областей неопределенности для кинетических констант реакций цикло- и карбоалюминирования олефинов // Труды международной научной конференции «Параллельные вычислительные технологии (ПаВТ’2009)». – Челябинск: Изд-во ЮУрГУ, 2009. – С. 802.
  19. Губайдуллин И.М., Коледина К.Ф.. Декомпозиция каталитической реакции гидроалюминирования олефинов алкилаланами по выделенным стадиям //  III Международной научной конференции «Современные проблемы прикладной математики и математического моделирования». – Воронеж: Научная книга, 2009. – Ч. 2. – С. 41-42.
  20. Ахматсафина Э.Р., Губайдуллин И.М., Спивак С.И.. Метод поиска интервалов неопределенности кинетических констант химической реакции с использованием параллельных вычислительных систем // Труды международной научной конференции «Параллельные вычислительные технологии (ПаВТ’2010)». – Челябинск: Изд-во ЮУрГУ, 2010. – С. 387-394.
  21. Линд Ю.Б., Губайдуллин И.М., Рамазанов М.Д. Параллельные вычисления при решении обратных задач физической химии // Труды международной научной конференции «Параллельные вычислительные технологии (ПаВТ’2010)». – Челябинск: Изд-во ЮУрГУ, 2010. – С. 507-518.
  22. Файзуллин М.Р., Юнусов А.А., Губайдуллин И.М. Решение обратных задач математической химии с использованием высокопараллельных вычислений на GPGPU // Труды международной научной конференции «Параллельные вычислительные технологии (ПаВТ’2010)». – Челябинск: Изд-во ЮУрГУ, 2010. – С. 687.
  23. Линд Ю.Б., Аристархов А.В., Губайдуллин И.М. Параллельные вычисления при построении кинетической модели реакции гидроалюминирования олефинов // Труды Международной суперкомпьютерной конференции «Научный сервис в сети Интернет - 2010: суперкомпьютерные центры и задачи».–  М.: Изд-во МГУ, 2010. – С. 231-237.
  24. Лаврентьева Ю.С., Губайдуллин И.М.  Распараллеливание решения обратной задачи для реакции циклоалюминирования олефинов и ацетиленов //  Труды Всероссийской научной конференции с международным участием  «Дифференциальные уравнения и их приложения». – Стерлитамак, 2011. –С. 214-216.
  25. Губайдуллин И.М., Юнусов А.А. Оптимизация метода решения жестких задач химической  кинетики. // Труды Математического центра им. Н.И.Лобачевского. Материалы X Международной Казанской летней научной школы-конференции. – Казань: Изд-во КГУ, 2011. – Т. 43. – С.104-105.
  26. Губайдуллин И.М., Карпенко А.П., Селиверстров Е.Ю., Тихонова М.В. Параллельный метод роя частиц в обратных кинетических задачах // Труды международной конференции «Научный сервис в сети Интернет – 2011: экзафлопсное будущее» – М.: Изд-во МГУ, 2011. – С. 244-248.
  27. Панкратьев Е.Ю., Сайфуллина Л.В., Коледина К.Ф., Губайдуллин И.М., Еникеев М.Р. Применение суперкомпьютеров для исследования механизмов металлокомплексного катализа на примере каталитического гидро- и карбоалюминирования алкенов алкилаланами // Труды международной конференции «Научный сервис в сети Интернет – 2011: экзафлопсное будущее» – М.: Изд-во МГУ, 2011. – С. 276-282.
  28. Рябов В.В., Тихонова М.В., Губайдуллин И.М. Методы глобальной оптимизации и исследование эффективности химических реакций карбоалюминирования олефинов //  Материалы XI Всероссийской конференции «Высокопроизводительные параллельные вычисления на кластерных системах». – Нижний Новгород: Изд-во ННГУ, 2011. –  С. 278-281.

Учебные пособия

  1. Спивак С.И., Губайдуллин И.М., Вайман Е.В. Обратные задачи химической кинетики: учеб. пособие. – Уфа: РИО БашГУ, 2003. – 110 с.
  2. Линд Ю.Б., Губайдуллин И.М., Спивак С.И. Математическое моделирование и решение производственных задач на основе параллельных вычислений: учеб. пособие. – Уфа: РИО БашГУ, 2011. – 92 с.
  3. Губайдуллин И.М., Сайфуллина Л.В., Еникеев М.Р. Информационно-аналитическая система обратных задач химической кинетики: учеб. пособие. – Уфа: РИО БашГУ, 2011. – 90 с.

1 Автор выражает благодарность члену-корреспонденту РАН Усеину Меметовичу Джемилеву за постоянное внимание и поддержку при выполнении работы

2 Автор выражает благодарность к.т.н., доц. каф. вычислительных систем ФГБОУ ВПО «ОмГУ им. Ф.М. Достоевского» С.С. Ефимову за помощь при обсуждении научных результатов

3 Парфенова Л.В., Печаткина С.В., Халилов Л.М., Джемилев У.М. Исследование механизма гидроалюминирования олефинов алкилаланами, катализируемого Cp2ZrCl2// Изв. АН. Сер. хим.- 2005.- №2.- С. 311-322.

Автор выражает благодарность руководителю лаборатории структурной химии ИНК РАН, д.х.н. Халилову Л.М., с.н.с., к.х.н. Парфеновой Л.В. за предоставление экспериментального материала

4  Parfenova L.V., Vil’danova R. F., Pechatkina S. V., Khalilov L.M., Dzhemilev U.M. Zr,Al-complexes as new reagents for olefin hydrometallation // J. Organomet. Chem. – 2007. – V. 692. – Р. 3424-3429

5 Pankratyev E. Y., Tyumkina T. V., Parfenova L. V., Khalilov L. M., Khursan S. L., Dzhemilev U. M. DFT study on mechanism of olefin hydroalumination by XAlBui2 in the presence of Cp2ZrCl2 c atalyst. I. Simulation of intermediate formation in reaction of HAlBui2 with Cp2ZrCl2 // Organometallics. – 2009. – V. 28,  N. 4. – P. 968-977

6 Халилов Л.М., Парфенова Л.В., Русаков С.В., Ибрагимов А.Г., Джемилев У.М. Синтез и превращения металлоциклов. Сообщение 22. Исследование механизма катализируемого Cp2ZrCl2 циклоалюминирования олефинов триэтилалюминием в алюминациклопентаны методом спектроскопии ЯМР // Изв. АН. Сер. хим. –2000. – № 12. – C. 2086-2093

7 Автор выражает благодарность руководителю лаборатории промывочных жидкостей ООО «БашНИПИнефть», к.т.н. Р.А. Мулюкову за помощь при обсуждении научных результатов, а также сотрудникам лаборатории за предоставление экспериментального материала

 






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.