По всем вопросам звоните:

+7 495 274-22-22

Максим Молокеев о цифровизации в добыче и переработке углеводородов

Ведущий научный сотрудник лаборатории теории и оптимизации химических и технологических процессов ТюмГУ Максим Молокеев известен как ученый-кристаллограф. Он занимается поиском новых структур монокристаллов и порошков, анализирует взаимосвязи их строения, физические, химические и другие свойства.

Максим Молокеев входит в число самых высокоцитируемых ученых физиков России и в топ-10 химиков страны.

«Первое в полной мере отражает действительность, поскольку я физик, который опубликовал достаточно большое количество работ с высоким индексом цитируемости. К химии имею опосредованное отношение — занимаюсь структурной характеризацией химических веществ, но не синтезом, реакциями и т. п. Быть самым высокоцитируемым — значит, что ваши работы активно читаются и на них ссылаются другие исследователи. В мире науки — это то же самое, что поставить “лайк” в соцсетях», — поделился исследователь.

Важная часть работы ученого в ТюмГУ — передача опыта коллегам по лаборатории, развитие их навыков и повышение квалификации в области машинного обучения.

«В ТюмГУ есть сильная группа химиков, которые синтезируют уникальные соединения. Мой опыт структурной характеризации кристаллов очень полезен коллегам, — рассказал исследователь. — Однако в 2023 году я начал работать в лаборатории, где в большей степени пригодились накопленные знания в области машинного обучения».

Подразделение возглавляет Андрей Елышев, руководитель стратегического проекта «Природовдохновленный инжиниринг» программы «Приоритет 2030». Одно из научных направлений — повышение эффективности протекания различных процессов, в том числе с помощью катализаторов. Исследователи разрабатывают новые подходы переработки неклассического углеводородного сырья: например, попутного нефтяного и природного газа.

Ученый Максим Молокеев уверен: в масштабировании исследований и проверке выводов могут помочь именно цифровые инструменты.

«В цифру переводятся экспериментальные параметры, например, давление, скорость потока, температура, химический состав и т. д., а также истинное, измеренное свойство, — объяснил ученый. — После этого система (методы машинного обучения с учителем) обучается по собранным данным. Анализируется, какие есть взаимосвязи, а затем создаются специальные модели — с их помощью можно улучшать процесс прохождения реакций или даже прогнозировать свойства эксперимента, который еще не проводили».

Для Цитирования:
Максим Молокеев о цифровизации в добыче и переработке углеводородов. Ректор ВУЗа. 2024;3.
Полная версия статьи доступна подписчикам журнала
Язык статьи:
Действия с выбранными: