автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Автоматизированная обработка результатов спектрометрии и исследование технологических процессов непараметрическими методами

Москопский Ордена Трудового Красного Знамени Институт Тонкой Химической Технологии имени М.В. Ломоносопа

На правах рукописи

Илг.нсоп Шамиль Аминоти

удк 550.84:519.28

Автоматизированная обработка результатов спектрометрии и исследование технологических процессов иепараметричсскими методами

05.13.30 Применение пьечнелнтелыюн техники, математического моделирования и математических методов и научных исследованиях

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Могк.!а, 1992

/

/V,'

Работа выполнена в производственном объединении "Южный полиметаллический комбинат"

Научный руководитель , - доктор технических неук,

доцент Корнюзко B.C.

Официальные оппоненты: доктор физико-математических наук.

профессор Картешов Э.М.

кандидат технических наук, доцент Кузин P.E.

Ведуцая организация: ПО Восточный горнообогатителький комбинат

комбинат г. Нелтые Воды .

Защита состоится * » сс^-1992 г. d // час. на заседании специализированного совета ^. %. fry. <1 в Московском институте тонкой химической технологии им. М.В.Ломоносова по адресу 119331, Москва, ГСП, Г-435, М. Пироговская, 1

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московского институте топкой химической технологии км. М.В.Ломоносова.

Автореферат разослан » /У » 1992 г.

Ученый секретарь специализированного совета кандидат технических наук

Наумонков С.П.

: . ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

""Актуальность прсблет В практике научно-исследовательских подразделений горнодобывающих л перерабатывавдих предприятий, осущестзл,чгг:п конверсии,. резко увеличился объем аналитического контроля л исследований по технологии переработки различного минерального сырья. Поэтому особую необходимость приобретает использование методов, которые позволяют резко ускорить исследовательские работы, сократить все вида затрат, повысить производительность труда.

Одно из зозггоззнх резеЕий з'этом направлении - это применение средств вычислительной техники для автоматизации наиболее трудоемких работ по обреботке данных. Непосредственный перенос на ЭВМ мэтодоз, применявшихся ранее при ручной обработке данных, обеспечивает якто недостаточное повышение вфЕективности технологии обработки. Нззрзла настоятельная необходимость применения современных мате-гзтичоскнх методов, сравнительно сложных, но пока еке мало распространенная з прсктикэ научных исследований, ео позволяющих максимально спольсозать соадазюстп вычислительной техники и за счет этого сСоспочпзать существенное повышение эффективности контроля.

Зкачитзды-гнЗ для прэдзриятий гкдрометаллургического профиля объем контроля о использоззкигм атомного сессионного спектрального снглпзо с рзглотрашгоЯ спектров на фотографическую пластинку определяет актуальность работ по швшениэ ого еффективности. ^

Разработала математические, метода и алгоритмы могут быть также еЗФектпвпо использованы для моделирования и оптимизации технологических прсцэссоз заданного клзсса при отсутствии априорных сведений о структуре модели.

Целью роботы являлось исследование и разработка математических и программных средств, направленных на . повышение эффективности

систем обработки результатов атомного эмиссионного спектрального анализа с регистрацией спектра на фотопластинки е также для исследования и управления технологическими процессами в условиях отсутствия априорных сведений о структуре модели процесса. Для достижения этой цели были поставлены и решены оледушие задачи:

1. Изучены вопросы построения структуры системы обработки результатов спектрального анализа, позволяющей заметно снизить затраты на его проведение при массовом анализе.

2. Разработаны и исследованы*алгоритмы, реализующие построенную структуру : непараметрическая оценка регрессии для восстановления гравировочной зависимости; рациональный - выбор количества и размещения образцов сравнения, используемых'для построения постоянной грэдуировочной зависимости; текущая коррекция градуировочкой зависимости.

3. Разработан программный комплекс для обработки результатов спектрального анализа в двух режимах - с обработкой предварительно оцифрованных наблюдений и о непосредственным вводом наблюдений в ЭВМ.

4. Разработаны алгоритмы и программное обеспечение для моделирования технологических процессов в условиях априорной неопределенности о структуре модели.

Научная иоаиэнв работы заключается в следующем: . .

1. Впервые построена структура системы обработки данных атомно-. го эмиссионного спектрального анализа со значительным сокращением различного рода затрат на ого проведение, отличающаяся ' следующими особенностями: нопараметркч'еское восстановление градуировочной зависимости; рационально выбор количества и реемзцения образцов сравнения, необходимых для построения нелинейной градуировочной зависимое-" ти; текущая коррекция градуировочной зависимости по небольшому

количеству корректировочных образцов.

2. Доказана возможность удовлетворительной работоспособности алгоритмов непараметрической оценки регрессии типа Парзена-Ро-звнблатта для мала йыборок. Определена структура построения нэпараметряческих алгоритмов и реиены вопросы их численной устойчивости. Выбраны критерии и методы непосредственного определения коэффициентов размытости,.

3. Разработан подход к определении рационального количества и размещения образцов срэзнения, необходимых для .построения нелинейной грвдуировочной зависимости при отсутствии аналитического описания зависимости.

4. Получены выражения для проведения текущей коррекции постоянной градуировочной зависимости, с учетом ее нелинейного характера и необходимости использования минимального количества корректировочных образцов.

5. Установлены формулы определения коэффициентов уравнения регрессии, нэ зависящих от уровня корреляции между входом и выходом.

6.• Разработан алгоритм определения оптимальной конструкции фильра скважин подземного выщелачивания, основанный на непараметрй-ческой оценке скорости притока и истока растзоров через боковую поверхность фильтра.

Практическая ценность диссертации состоит в том, что на основе разработанных алгоритмов 1) создан комплекс программ для обработки результатов атомного эмиссионного спектрального анализа, реализованный на ЭВМ типа Электроника. Использование системы обработки результатов анализа привело к.уменьшению количества образцов сравнения для каждой фотопластинки с 6+8 до 2,'с сохраненном погрешности анализа на заданном уровне. 2) Разработан комплекс программ моделирования гидрометаллургических процессов на базе эзм ibm fc at

286/287. Внедрение комплекса для исследования технологических процессов, привело к сокращению необходимого количества исследовательских экспериментов на 37Ж.

Апробация полученных результатов. Основные положения диссертации докладывались и обсуждались на Всесоюзной научно-теоро-тической конференции "Проблемы и перспективы ядерно-геофизических методов в изучении разрезов скважин" ( Обнинск, 19-24 ишя 1898 г.), конференциях преподавателей.и сотрудников Бишкекского политехнического института, технических советах ШИЛ ПО "Южный полиметаллический комбинат".

Публикации. Основное содержание работы отражено р 2 . статьях, 5 авторских свидетельствах^на изобретение, 1 докладе, технических отчетах.

Структура и обьои диссертации. Диссертация состоит из взэде:зш, 5 глав, заключения и списка литература из . 75 есимэнобэкцй. Ребога изложена на 168 стр., в том числе 20 рисунков, 8 таблиц и пракогэипэ на 5 стр. .

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ *

В первой главе пр:шодатся обзор оостоякля проблем построзЕШ систем обработки результатов атомного екисгсояного сшш'гролы^зго анализа и исследования тохнологкчоскке ' процзееоз. Осноыюо е^;-мание уделено методом и елгорзтигм, кохорао позволяет сусзо^оняо повыоить еффоктшюоеть оОрзбожа» да> при уолоас, «ко кз

них сложны в реализации к кх ■ «рзбда ¿осод^юд;-.!.^;

исследования, подтверждаем рабогослсооб^зсаь с ио^зх^: уох-э^-

Установлено, что для обработки р^аудъусюв шзкгрс^р^ Цр2 ■ кассовом анализе рациональнее кспольззесть могол поогегшзго графика, с доработками коюрьА Си учли оукоотоонно подлкейш!!

тер градуировочной зависимости и значительные изменения его для различных фотопластинок. Анализ литературных источников показывает, что для, восстановления градуировочных зависимостей целесообразно применять непараметрический 'алгоритм оценки регрессии типа Парзена-Розенблатта, как позволяпзий исключить этап начального задания неизвестной отруктуры объекта. Выделяется круг вопросов, которые требуют разресения при практической реализации непараметрических алгоритмов: выбор степени аппроксимирующего полинома и функции ядра; определение метода поиска оптимальных коаффициентов размытости для конечных выборок; разработка методов обеспечения численной устойчивости непараметрическкх алгоритмов при произвольном расположении исходных данных. По результатам литературного обзора произведена постановка задач на разработку алгоритмов, не найденных в требуемом .риде. Это следующие алгоритмы: определение количества и расположения образцов сравнения для построения постоянных градуировочных зависимостей, не имеющих аналитического описания, но определенные качественнее сведения о которых известны; текущая корректировка градуировочкой зависимости, обеспечивающая учет основных искажений, свойственных конкретным условиям измерений.

Показвно, что поскольку нерешенной задачей в исследовании технологических процессов является ■ восстановление " характеристик объектов с неизвестной структурой, то для • этой проблемы также рационально применение непереметрических алгоритмов. Выделены основные трудности в применении непараметричеоких алгоритмов для исследования технологических процессов, заключающиеся в необходимости предварительной оценки уровня связи мевду входными факторами. По результатам литературного обзора поставлена задача разработки конструктивного алгоритма оценки уровня нелинейной (произвольного вида) связи между факторами.

Во второй главе проведен анализ основных алгоритмов. Подробно исследованы различные аспекты реализации непараметрических алгоритмов оценки регрессии. Проведен сравнительный внализ различных степеней аппроксимирующих полиномов метода локальной апроксимации следующего вида

У ■ а ф(0)

где ф - аппроксимирующий полином; а - коэффициенты, которые

находятся минимизацией выражения

1 п

J Чй— 5 Н(и,,Ь,п) Р(у - йТ Ф(и ))

Ьп1Г1

где 11 - коэффициент размытости; п - размер выборки, обучения; и1 - х^- х, х - входной фактор; Жи^й.п) - функция ядра. Если степень аппроксимирующего полинома равна 0, то имеем стандартную оценку

п п

у -.1 у Щи^Ь.п)^ Н(и1,Ь,п) 1-1 1-1

Определено, что для небольших выборок (менее Ю) эффективнее использовать аппроксимирующие полиномы отепенэй 1 или 2, так как дальнейшему повышению степени препятотвует увеличение чувствительности к помехам в наблюдениях, а при уменьшении отепени - понижается точность восстановления, особенно на концах диапазона исходных данных. При большем количестве исходных данных рациональнее попользовать полиномы степени О, как обеспечивающие большее быстродействие, особенно при векторном входе.

Описан рекуррентный алгоритм, обеспечивающий численную устойчивость решения метода локальной аппроксимации. Для стандартной

оценки предложен простой, но весьма аффективный метод, гарантирующий численную устойчивость решения, за счет искусственного сдвига числовой оси.

Для выбора функции ядра проведено чиоленное моделирование (на ЭВМ ЕС 1046) работы непараметрического елгоритма. Для ряда наиболее рвспостраненных функций ядра ( нормального, експоненционального, 'гиперболического, треугольного, прямоугольного и ядра Епанечникова ) определялась погрешность восстановления при изменении крутизны восстанавливаемой функции, уровня помех и типа распределения помех. Численное моделирование производилось для трех типов распределений помех: равномерного; нормального; логарифмически- нормального. Восстанавливаемая функция задевалась как синусоида, за счет изменения ее периода варьировалась крутизна - от практически прямой до трех полных периодов. Уровень помех изменялся от 0 до 4+15 относительно среднего квадратического отклонения выходного параметра. Детальное рассмотрение вопросов обоснованности полученных результатов (с точки зрения влияния на них искажений в форме распределения и случайности генерируемых помех, размеров генерируемой выборки и т.д.) позволило убедиться а их достаточной надежности. Результаты численного моделирования обосновали применение нормальной функции ядра, как наилучшей для любых условий. Выяснено, что для достаточно гладких восстанавливаемых зависимостей лучшие результаты можно получить с использованием прямоугольной функции ядра.

Установлено, что для определения оптимальных коэффициентов размытости можно рекомендовать метод проекции градиента на огра ничения

Ь .=» О

в сочетании с методом сопряженных градиентов в редакции Полака-Рибьера

ю

< &к+1 " >

Вк " «к + -^-&- Вк-1

. . И е^ И • к 1

где <«,*> - эвклидово скалярное произведение; вк - направление шага на итерации к; • ^ - градиент на шаге к и использования для определения величины шага метода золотогосе-чения. Метод Гаусса-Ньютона не применим из-за . его неустойчивой сходимости. Разработан подход непосредственного определения коэффициентов размытости для произвольных степеней аппроксимирующих полиномов при векторном входе.

Путем численного моделирования проведено сравнение кепаремет-рических алгоритмов с методом наименьших квадратов. Восстанавливались зависимости - линейная, квадратичная к кубическая. Помеха вводилась распределенной по равномерному, нормальному и логарифмически-нормальному законам распределения на различных уровнях. Критерием сравнения алгоритмов между собой слугзма средняя квацратическоя погрешность восстановления. Сравнивались пять различных алгоритмов -линейная и квадратическая регрессия, непарамзтрическая регрессия со степенями полиномов 0,1 и 2. Результаты численного моделирования показали, что если степень восстанавливаемой зависимости меньше или равна степени полинома метода наименьших квадратов и степени аппрок-ссетрукцего полинома непараметркческой оценки, то результаты, полученные как параметрическими, так и непараМетрическими алгоритмами в основном совпадают между собой. Е£лп степень восстанавливаемой зависимости больше, то результаты непараметрическкх алгоритмов значительно лучше параметрических.

Разработан подход, который позволяет на основании качественных характеристик восстанавливаемой зависимости определить количество' и расположение образцов сравнения. Подход основан на разложении абсо-

лютной погрешности непареметрической оценки в ряд Тейлора с последующим ^выделением участков различной кривизнч. При выводе формул не учитывались краевые эффекты, а функция ядра принималась прямоугольной. Для случая, когда плотность распределения случайной помехи можно аппроксимировать нормальным законом распределения, выведены удобные в практике формулы определения количества образцов сравнения

к > < ^ 2о/а ' 5звд>2 где 5п- среднее квадретическое отклонение помех при наблюдениях;

2а/г ~ Дзухсзронняя стандартная нормальная статистика при уровне значимости а;

530Д - заданное значение средней квадрвтической погрепности анализа.

Получены алгоритма текусей коррекции градуировочной зависимости, основанные на преобразовании архивного множества образцов сравнения, характеризующего постоянный график. Для коррекции ли-

Н0ЙНУХ ИСКВЖЭНИЙ

- < ЬоХ1о+ V

где аналитический сигнал образца сравнения 1 скоррек-

тированный и полученный при последней переградуировке;

ао,Ъо.а^- коэффициенты уравнений регрессии, полученные для архивного мнохестзз образцов сравнения (о) и для текусих корректировочных обрвзцоз (t). Для коррекции нелинейных искажений

(- Ъ, * Къ* - 4 V Ъох1о- со4о) )/2ев

где имеют тот же омысл, что и э предыдущей

формуле.

Показана связь между формой алгоритмов коррекции и количеством учитываемых ими искажений. Решена задача распределения корректировочных образцов, когда и входной и выходной параметры измеряются в присутствии помех. Определены формулы .расчета коэффициентов корректирующих уравнений, которые позволяют устранить ошибку, связанную с изменением коэффициента корреляции между входом и выходом

Ъ - В18П( К^) Бу / Бх

где -коэффициент корреляции между аналитическим сигналом и концентрацией;

средние кзадратичбгские отклонения выборки концентраций и аналитического с

п п

.и 6 - ( 2 УГ Ь I х^/п

1-1 1-1

гдех.у - аналитический сигнал и концентрация определяемого элемента;

п - объем выборки для расчета коэффициентов уравнения регрессии.

Выведено конструктивное выражение для определения меры уровня, произвольного вида связи факторов между собой. Корреляционное отношение величин г и х рекомендуется определять из формулы

где 2,х - факторы, связь между которыми определяется; п - объем обрабатываемой выборки; г - оценка математического ожидания по выборке;

г(х) - непараметрическая оинка г по х. Вывод основан на использовании индекса корреляции и нэпараметри-ческой аппроксимации неизвестной функции связи при определении дисперсии неконтролируемой случайной компоненты. Показан подход к определении значимости выведенного корреляционного отнесения.

В третьей главе рассмотрено построение ' автоматизированной системы обработки результатов атомного эмиссионного ■ спектрального анализа. 3 качестве аналитического ' прибора использовался микрофотометр'М2-2. Система реализована для двух режимов. Перзый предназначен для обработки предварительно оцифрованных наблюдений (Искра-226 ), а второй'- в режиме непосредственной связи с эвм (ДВК-2 ). Вся сисима состоит из двух частей. Первая . предназначена для предварительного анализа и реботеет в периодическом ,

вторая - для оценки концентрации по полученным наблюдениям. Предварительная обработка включает в себя следующие основные операции: устранение выбросов в исходных наблюдениях: обработка наблюдений для построения постояннных градуировочных зависимостей; определение оптимальных коэффициентов размытости; оценка качества восстановления постоянных градуировочных зависимостей, как по выбранным критериям, тэк и визуально; расчет производных для определения рационального количества к расположения образцов сравнения, необходимых для построения постоянный градуировочных зависимостей. Часть оценки концентрации включает в себя следующие основные операции: устранение выбросов в корректировочных образцах; корректировка постоянной градупровочной зависимости по текущим корректировочным образцам; расчет концентраций в пробах; устранение выбросов в пробе и проверка принадлежности к конкретному диапазону измерений.

Особое внимание, как на ствдии предварительной обработки, тек и на ствдии оценки концентраций уделяется вопросам устранения вкб-

росов. Предусмотрена циклическая (т.е. после каждого выделения и устранения выбросе вся процедура повторяется с4 начала) проверка наблюдения на соответствие верхним и нижним границам

< СВ! > ,СН1

где разность между величиной замера почернения 3 анали-

тической линии определяемого элемента и элемента . сравнения об-резце 1. Бо13- . .

Св-'СН1~ В0РХНЯЯ и нижняя критические границы для образца 1; . 5о4з'5о13 ~ П0Ч8РК9НК6 аналитической линии определяемого элемента и элемента сравнения;

1 - номер образца сравнения в выборке градуировочной зависимости (нумерация возрастащая с ростом концентраций);

3 - номер измерения в серии. Границы определяются рекуррентно

СН1 " СВ1-1

СВ1 - АЭ1 + <1,

где - й^п + а (Сг с1_1 )/021:

ЬБ; - средняя разность почернений для образце 1; Сх - концентрация определяемого элемента в образце 1.Начальные значения задаются как

СН1 - ДБ/ - М,

СВ1 - ( ¿1, - Л?г) Т)

й, - 7 ( 0В1 - ЛБ,)

гдо -а, р, 7, т] - коэффициенты несимметрии выбросов, которые определяются экспериментально.

Устранение выбросов в измеряемой пробе производится зв счет вд раллельных измерений. В соответствии с СОТ, для удовлетворите л "с-

того результата доляйо выполнят!зя условие

•' | - С | < р Бг С, для всех 1 ■ 1......

гдэ 0± - Концентрация■ рассчитанная для измерения 1;

С - средняя концентрация по пробе; . р - множитель, значение которого определяется по таблицам в зависимости от принятой доверительной вероятности и количества пзраллольккх измерений з пробе;

С„ - относительное среднее квадратаческое отклонение для данного метода, элементе и диапазона;

п - количэстзо параллельных измерений в пробе.

Для оценки качества разработанной системы обработки результатов спэктромэтр1.л проведено ее сравнение с базовой. ( применяемой до настоящего вромэпя). Результаты сравнения показали вполне удоз-лотЕоритэльнуэ работоспособность.

3 чатсэртой главэ рассмотрена система исследования техноло-г^чосют процзссоэ, основанная на алгоритмах непарамвтричееского оиоптпаяял. .Снрдэлэпы основою .направления ее применения. Показано, что пппболзо рчЕФэктквно использование этих алгоритмов в случае отсутствия еярггорнцх сбэдэпий о структуре восстанавливаемой зависимости. ?езработз:пЕй ко?.ялзко прогрп:« позволяет решить следуюаие тех-

V

гэлогспэскпо зздзчл»

- уточнять повэдэппя токологического процесса" (объекта) на п^::о:.1-лпйо учссткэ (при кскзн-лябо конкретпнх 'условиях), поведение которого 3 ЦЭДСМ 1л539с720;

- гхадэлпрозать оггзльпнэ кла отгпн всого технологи-чостаго произссэ, для г,отор!1х отсутствует пэвозмэгяо прима-йять етзггппоокоо спзсепяе н гюг!ю:~:о только статясткчоское мо-.гэ.тг о г?"'—";);

- модолпрсззть токя? технологически процессы (объекты), для

которых аналитическое описание слишком сложное.

Система исследования реализована на 131! РС АТ 286/287 на языке • Фортран 5.0 фирмы М1сгозоП. Система состоит из', следующих Ьсновных • модулей: ввод селения на .обработку, расчет основных статистик определение корреляционной матрицы и матрицы нелинейной связи, выдача •рекомендаций по формированию структуры модели, настройка коэффициен--—тов размытости, выделение строк в наблюдениях со значительными ошибками, ввод задания на построение зависимостей в.табличном и графи- . ческом виде.'Подробно рассмотрено алгоритмическое наполнение каждого функционального модуля. Основное внимание при построении системы уделено удобству пользования для неподготовленного специально пользователя и предусмотрен!® возможностей автоматизированной подготовки документации по результатам исследования.

В свете выделенных направлений применения разработанной системы приведены результаты исследования процесса кислотного выщелачивания флотационных концентратов Скопинского ГМЗ и определения конструкции фильтров скважин подземного вышелачивения. По первой задаче получены подробные представления о процессе выщелачивания флотециокных концентратов и определены режимы ведения технологического процессе. По второй 'задаче разработан алгоритм определения конструкции фильтра, который обеспечивает равномерную проработку по всей мощности продуктивного горизонта, с целью наиболее полного извлечения полезного компонента при сокращении эксплуатационных затрат.

В пятой главе рассмотрены вопросы, оценки экономии при использовании разработанных систем обработки результатов атомного эмиссионного спектрального анализа и исследования технологических процессов. Суммарная экономия составила более 71 тыс. руб., по ценам и исходным данным 1991 года.

■ ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. В результате выполненных исследований получены следующие основные результаты: выявлена наиболее аффективная структура построения системы автоматизированнной обработки наблюдений для атомного эмиссионного спектрального анализа. Она должна быть основана на использовании метода постоянного графика и включать з себя алгоритмы непараметрического восстановления градуировочной зависимости, выбора рационального количества и размещения образцов сравнения, необходимых для построения постоянной градуировочной зависимости и текущей коррекции градуировочной зависимости для каждой фотопластинки.

2. Показано, что при исследовании технологических процессов ' с заранее неизвэстнсД структурой весьма эффективно - использование

' непараметрических алгоритмов восстановления регрессии.

3.. Установлены основные элементы алгоритмов непараметрической оценки регрессии. Методом численного моделирования зыбрана . наилучшая (в смысле минимальной погрешности) функция йдра. Определен подход к выбору рациональной степени аппроксимирующих полиномов. Решены вопросы численной устойчивости неперемэтрических алгоритмов. Выбран критерий и метод непосредственного определения оптимальных коэффициентов размытости.

4. Разработан подход к определению количества и рационального размещения образцов сравнения, необходимых для построения постоянной градуировочной зависимости с заданной погрешностью восстановления, при отсутствии априорные сведений о структуре восстанавливаемой зависимости.

5. Разработан алгоритм тскущйЗ коррекции-градуировочной зависимости. Получены формулы для коррекции при ра ¡¡»личных видах искажений и определено оптимальное расположение корректировочных образцов при помехах в наблюдениях._

6. Решена задача определения степени связи отдельных . фактороз между собой для произвольной Форш .нелинейной связи.

7. Разработаны и внедрены комплексы програ®!, реализующие '■ автоматизированную систему обработки результатов атомного эмиссионного спектрального анализа и систему исследования ' технологических процессоз. '

Список опубликованных автором работ по теме диссертации

1. Пчелкин В.А..Ильясов Ш.А..Скобелев А.Н. Об одном методе оцен- ки регрессии при обработке наблюдений с ошибками//Вопросы атом- ной науки и техники. Сер. Радиационная техника.- ■ 1990. -вып.З (43). - С.21-25.

2. Ильясов Ш.А. Снижение погрешности обработки результатов . атом- ной эмиссионной и абсорбционной спектрометрии/ Производственное объединен;:® "Южный полиметаллический комбинат". - Бишкек, 1992.-7с. - Рук. направлена на деп. в 1ШИАТ0.1.ШКСЩ.1.

3. Скобелев А.Н..Ильясов Ш.А. Некоторые аспекты обработки данных рентгенрадкометрического метода//Тез. докл. -Всес. науч.-теор. конф. "Проблемы и перспективы ядерно-геофизических методов. в изучении разрезов скважин", Обнинск, 19-24 июня 1989 г.- Обнинск. -1989. - С.205-206.

4. A.c. 1600431 СССР, МКИ3 Е 21В 43/28. Способ выщелачивания по- лезных ископаемых из мощных продуктивных • горизонтов/В.А.Тшеч- • кин, Ш.А.Ильясов, Г.А.Савченко, В.Н.Иваненко.- N .4665544/23-03: Заяв- лено 19.12.88.

5. A.c. 981169 СССР, МКИ3В бб В 5/24. Ловите ль/ffi. А. Кльясоэ, И.Н. Латыши.- N 2983989/29-11; Заявлено 24.09.80. б. . A.c. , 1079579 СССР, МКИ3 В 66 В5/12. Ловитель каната подъемной установки/И.К.Лр™ы-

поз, С.Н.Дьяченко, З.А.Тамаркин, P.M.Шансутет- нов. Ш.А.Ильясов.- N 3331515/29-11; Заявлено 20.Q1.82.

7. A.C. 887407 СССР, МКИ3 В 66 В 5/24. Ловитель/И.Н.Летылов, Я.А. Ильясов.- N 2899719/29-11 ; Заявлено 27.03.80.

8. A.c. 9144Q5 СССР, МКИ3 В 66 В 5/12. Ловитель/И.Н.Лактоз, O.A. Ильясоэ.- " 2956019/29-11; Заявлено 11.07.80.

саказ 383 тпрал 100 экз.Ротапрлнтная М'ТГХТ им.Ломоносова