1. На основі принципу локального відображення багатопараметричних рівнянь стану ідентифіковано моделі рівнянь стану Соава-Редлиха-Квонга, що відтворюють властивості Н2О і СО2 у довільній точці фазової діаграми із заздалегідь заданою точністю. Термодинамічна погодженість простих моделей досягається за рахунок багатокритеріальної оптимізації якості опису тиску і його похідних по температурі та густині. 2. Запропонований підхід до пошуку компромісу між суперечливими критеріями може бути використаний при вирішенні конфлікту між експериментальними даними різних авторів. Звичайно, анонсована точність даних, що повідомляється авторами, не погоджується з наступними експериментальними вимірами інших авторів. У багатокритеріальному підході реалізується відкрита процедура ухвалення рішень при наявності протиріч між різними авторами експериментів і різнорідних даних. 3. Широкодіапазонне рівняння стану у формі нейронної мережі для природної системи Н2О – СО2, що описує з точністю експерименту термічні дані, фазові рівноваги і критичну криву в інтервалі температур 400 - 800К і тисків до 1000МПа, має переваги перед відомими рівняннями стану даної системи за рахунок вищої якості відтворення Р-r-Т-х поверхні у більш широкому діапазоні перемінних стану, а також використання сучасних експериментальних даних та адаптивної багатокритеріальної стратегії термодинамічного погодження різнорідних величин. 4. Нейронні мережі є потужним інструментом для узагальнення великої кількості несистематизованих даних про підгінні параметри моделей, що не можуть бути теоретично оцінені й істотно використовують експериментальну інформацію. Використання надійно визначених критичних параметрів робочих тіл у сполученні з термодинамічно строгими критеріями азеотропії і нейронними мережами, що генерують емпіричні дані про параметри перехресної взаємодії, дозволяє апріорно прогнозувати появу азеотропії в бінарних сумішах холодоагентів. 5. Бази даних по екологічним критеріям розподілу хімікалій в системах октанол – вода для вуглеводнів і органічних забруднювачів є основою оцінки параметрів перехресної взаємодії сумішей надкритична вода – органічний забруднювач для подальшого прогнозування фазової поведінки цих компонентів у надкритичних природних робочих тілах - перспективних середовищах для екологічно безпечних технологій знищення шкідливих відходів. 6. Надійний опис густини двоокису вуглецю у надкритичної області на основі принципу локального відображення кубічними моделями рівнянь стану типу Пенга – Робінсона дозволяє розробити алгоритми розрахунку розчинності конденсованих фаз, які необхідні для проектування обладнання для надкритичної екстракції термолабільних біологічних молекул у середовищі природних робочих тіл. Основний зміст роботи викладено в таких публікаціях 1. Rogankov V.B., Artemenko S.V. et al. Descrіptіon of Thermodynamіc Propertіes of Lіquіds over Wіde Ranges of Pressure and Temperature // Fluіd Phase Equіlіbrіa.-1998.- №146.- P.63-72 2. Mazur V., Artemenko S., Boshkov L. Global Phase Behavіor of Natural Refrіgerant Mіxtures // Refrіgeratіon Scіence and Technology. Proceedіngs.- Oslo(Norway).- 1998.- N4, P. 495 - 505 3. Артеменко С., Манита В., Хаджирадев Д. Термодинамічна і фазова поведінка хімічних забруднювачів у надкритичній воді // VІІІ науково-методична конференція "Людина та навколишнє середовище проблеми безперервної екологічної освіти": Зб. наук. пр. – Одеса: ОДАХ, 2002.- C. 92-93. 4. Артеменко С.В., Мазур В.А. Парето оптимальная идентификация моделей термодинамического и фазового поведения газов и жидкостей // Тези доповідей семінару "Інформаційні системи і технології". - Одеса: ОДАХ. - 2003.- C.27-28. 5. Artemenko S., Mewіs J. Overvіew of renewable energy sources іn Ukraіne // 3. Іnternatіonales Sonnenforum. - 2002.- DGS Berlіn, P.27. 6. Rogankov V., and Artemenko S. A Novel Concept of Symmetry іn Model of Fluctuatіonal Thermodynamіcs // 15th Symposіum on Thermophysіcal Propertіes. - Boulder, Colorado, USA, June 22-27. - 2003. 7. Роганков В.Б., Артеменко С.В. Обобщенное описание кривой сосуществования фаз в интервале между точкой Питцера и критической точкой. // Холодильна техніка і технологія. - 2003.- №6.- C. 57-64. 8. Артеменко С.В., Мазур В.А. Парето оптимальная идентификация моделей уравнений состояния // Холодильна техніка і технологія. -2004.- №1. C.165-176 . 9. Артеменко С.В. Нейросетевое прогнозирование азеотропии в бинарных смесях хладагентов // Холодильна техніка і технологія. - 2004.- №2.- C.84-90. |