автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.16, диссертация на тему:Автоматизированная обработка результатовспектрометрии и исследование технологических процессов непараметрическими методами

Московский Ордена Трудового Красного Знамени Институт Тонкой

Автоматизированная обработка резулт.татоп спектрометрии и псследопаиие технологических процессов нспараметрическнми методами

05.13.1G Применение пьгшслнтелыюй техники, математического моделирования л математических мстодоп н научных исследованиях

Дпторсфсрат диссертации на соискание ученой степени кандидат* технически;» иау.:

Химической Тсхполопш имени М.В. Ломоносова

На правах рукописи

Пльисов Шамиль Амипович

УДК 550.8-1:519.28

МосЛа, 1992

Л'

/

Работа выполнена в производственном объединении "Екный полиметаллический комбинат"

Научный руководитель , - доктор технических неук,

доцент Корнтко В.О.

Официальные оппоненты: доктор физико-математических наук.

профессор Картевов Э.М.

кандидат технических наук, доцент Кузин P.E.

Ведущая организация: ПО Восточный горнообогатитолышй комбинат

комбинат г. Желтые Воды

А " lU.Of/Л 1992 г. в (j час.

Защита состоится " /о " LU-*-','; л 1992 г. в 1 I час на заседании специализированного coeotq_

в Московском институте топкой химической технологии км. М.В.Ломоносова по адрэсу 119831, Москва, ГСП, Г-435, М. Пироговская, 1

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московского института тонкой химической технологии им. М.В.Ломоносова.

Азтороферат разослан

/1 " /fCkj* 1992 г.

Ученый секретарь специализированного совета кандидат технических наук Наумэнков С.П.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы В практике научно-исследовательских подразделений горнодобывашос и перерабатывающих предприятий, осуществлявших конверсию, резко увеличился объем аналитического контроля и исследований по технологии переработки различного минерального сырья. Поэтому особую необходимость приобретает использование методов, которые позволяет резко ускорить исследовательские работы, сократить все виды затрат, повысить производительность труда.

Сдео из возможных регений з'этом направлении - это применение срэдстэ вычислительной техники для автоматизации наиболоэ трудоемких работ по обработка донных. Непосредственны!! перенос на ЭВМ мэтодоэ, применявшихся ранее при ручной обработке данных, обоспочи-ззэт ягно недостаточное повышение бйоктивности технологии обработки. Назрела настоятельная необходимость применения современных мате-матичоокэс мэтодоэ, сравнительно сложных, но пока еще мало распространенных в практика научных исследований, ео позволяющих максимально спользовать возмогкности вычислительной техники и за счет этого оСоспзчпзоть суЕэстпэнное повнаениэ эффективности контроля.

Значительной для прэдприятий гидрометаллургического профиля объем контроля о использованием атомного эмиссионного спектрального спзлпсэ с регистрацией сдэктроэ на (¡отогрвфачзскуа плзстипку определяет актуальность работ по повыа&ппз его эффективности.

э

Разработанные математические мгтода и алгоритмы могут быть тшснэ сффэктагпо использованы для моделирования и оптимизации тохкологичзсгсих прсцзссоз заданного класса при отсутствии априорных свздзхп^й о структ^рэ УОД^Т^.

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

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

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

2. Разработаны и исследованы"алгоритмы, реализующие построенную структуру : непараметрическая оценка регрессии для восстановления градуировочной зависимости; рациональный выбор количества и размещения образцов сравнения, используемых 'для построения постоянной градуировочной зависимости; текущея коррекция градуировочной 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 новизна работы заключается в слэдувдсм: . .

1. Впервые построена структура системы обработки данных атомно-. го эмиссионного спектрального анализа со значительным сокращением различного рода затрат на его проведение, отличающаяся следующими особенностями: непарамэтретеское восстановление градуировочной зависимости; рациональный выбор количества и размещения образцов сравнения, необходимых для построения нелинейной градуировочной зависимости; текущая коррекция градуировочной зависимости по небольшому

количеству корректировочных образцов.

2. Доказена возможность удовлетворительной работоспособности алгоритмов непараметрической оценки регрессии типа Парзена-Ро-зекблатта для малых ёыборок. Определена структура построения непарамэтрических алгоритмов и решены вопросы их численной устойчивости. Выбраны критерии и методы непосредственного определения коэффициентов размытости..

3. Разработэн подход к определению рационального количества и разметания образцов сравнения, необходимых для построения нелинейной градуирозочной 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, не завискгих от уровня корреляции между входом и выходом.

. б.■ Разработан алгоритм определения оптимальной конструкции фильра скважин подземного выщелачивания, основанный на непареметрй-ческой оценке скорости притока и истока растворов через боковую поверхность фильтре.

Практическая ценность диссертации состоит в том, что на основе разработанных алгоритмов 1) создан комплекс программ для обребэт-результатов атожого эмиссионного спектрального анализа, реализованный на ЭВМ типа Электроника. Использование системы обработки результатов анализа привело к уменьшен:® 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 эвм ibm fc at

286/287. Внедрение комплекса для исследования технологических процессов. привело к сокращении необходимого количестве исследовательских экспериментов на 37%.

Апробация полученных результатов. Основные пологекия диссертации докладывались к обсуждались на Всесоюзной научно-теоретической конференции "Проблемы и перспективы ядерно-геофизических методов в изучении разрезов скважин" ( Обнинск, 19-24 июня 1898 г.), конференциях преподавателей.и сотрудников Бишкокского политехнического института, технических советах ЦИКЛ ПО "Вкный полиметаллический комбинат". .

Публикации. Основное содержание работы отражено в 2 . статьях, 5 авторских свидетельствах на изобретение, 1 докладе, технически: отчетах.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит кз Баедокая, Б глав, заключения и списка литература пз .75 наиноновгний. Ребога изложена на 168 стр., в том числе 20 рисунков, а тсблиц в црпдогэнкэ на 5 стр. ' .

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТН •

В первой главэ приводится обзор соохош^и проблзи соогрзсшш систем обработки результатов атомного скискюеного спекгр&шюго анализа и исследования технологических процессов, Оопзсноо мание уделено методом и елгораги^, комрыэ гшБадшгг одосгьош» поеыоить в$фекти2кос5ь оОрабокк:. дг;^ пр:; уодэ^с:, что г^лэтог&з из них слокны б- реализации к их ■ прзшана^з грсс^г ' хдаогг^гохь^а: исследований, подтверэдахцзг ребохоспооэй-ость с углэ^т-

Установлено, что для обрабэгкп результатов с^кгрс^хра; -.ера- < кассовом анализе рациональнее еспользомм» ючод пэоголсшго графика, с доработками которьЛ си уча: суцоотеакао Еадцкэ&шЛ кег.аи-

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 позволящий исклвчить етап начального задания неизвестной структуры объекта. Выделяется круг вопросов, которые требуют раэресения при практической реализации непараметрических алгоритмов: выбор степени аппроксимирующего полинома и функции ядра; определение метода поиска оптимальных коэффициентов размытости для конечных выборок; разработка методов обеспечения" численной устойчивости непарэметрических алгоритмов, при произвольном расположении исходных данных. По результатам литературного обзора произведена постановка задач на разработку алгоритмов, но найденных в требуемом ^иде. Это следующие алгоритмы: определенно количества и расположения образцов сравнения для построения постоянных градуировочных зависимостей, не имеющих аналитического описания, но определенные качественные сведения о которых известны; текущая корректировка градуировочной 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 рвционально применение непареметрических алгоритмов. Выделены основные трудности в применении непараметрических алгоритмов для исследования технологических процессов, заключающиеся в необходимости предварительной оценки уровня связи меаду входными факторами. По результатам литературного обзора поставлена задача разработки конструктивного елгоритма оценки уровня нелинейной (произвольного вида) связи мэжду фдкторг»я.

Во второй глвве проведен анализ основных алгоритмов. Подробно исследованы различные аспекты реализации непареметрических алгоритмов оценки регрессии. Проведен сравнительный анализ различных степеней аппроксимирующих полиномов методе локальной впроксимвции следующего вида

у - ах ф(0)

где <р - аппроксимирующий полином; а - коэффициенты, которые

находятся минимизацией выражения

1 п

<1-«»е.— I Н(и ,11.п) ?(у - ат ф(и )) 41 п 1-1

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

п п

У ".I У Н^.Ь.п)/^ Н(и1,Ь,п) 1-1 1-1

Определено, что для небольших выборок (менее 10) эффективнее использовать аппроксимирующие полиномы отепенэй 1 или 2, так как дальнейшему повышению степени препятствует увеличение чувствительности к помехем в наблюдениях, в при уменьшении степени - понижается точность восстановления, особенно на концах диапазона исходных данных. При большем количестве исходных данных рациональнее использовать полиномы степени 0, 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 эффективный метод, гарантирующий численную устойчивость решения, за счет искусственного сдвиге числовой оси.

Для выбора функции ядра проведено численное моделирование (на ЭВМ ЕС 1046) работы непараметрического елгоритмв. Для ряда наиболее распостраненных функций ядра ( нормального, експонвнционвльного, 'гиперболического, треугольного, прямоугольного и ядра Епанечниковв ) 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-и5 относительно среднего квадратического отклонения выходного параметра. Детальное рассмотрение вопросов обоснованности, полученных результатов (с точки зрения влияния не них искажений в форме распределения и случайности генерируемых помех, размеров генерируемой выборки и т.д.) позволило убедиться в 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 ядре.

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

11 ? О

в сочетании с методом сопряженных градиентов в редакции Полвка-Рибьера

""'Л* .I в* Iе ■ 0к"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 кепарамэт-рических алгоритмов с методом наименьших квадратов. Восстанавливались зависимости - линейная, квадратичная и кубическая. Помеха вводилась распределенной по равномерному, нормальному и логарифмически-нормальному законам распределения на различных уровнях. Критерием сравнения алгоритмов между собой слукила средняя квадратическая погрешность вооотановления.. Сравнивались пять различных алгоритмов -линейная и квадратическая регрессия, непарвметрическая 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 аппроксимирующего полинома непараметрической оценки, то'результатыполученные как параметрическими, так и непараметрическими алгоритмами в основном совпадают между собой. Ерли степень восстанавливаемой зависимости больше, то результаты нопарамотрических алгоритмов значительно лучше параметрических.

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

лютиой погрешности непараметрической оценки в ряд Тейлора с последующим ^выделением участков различной кривизны. При выводе формул не учитывались краевые аффекты, 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 > < 2<х/г ' 3ЗВд>г где Эв- среднее квадратическое отклонение помех при наблюдениях:

1а/г - двухсторонняя стандартная нормальная статистика при уровне энвчимости а:

!>эад - заданное значение сродней кводрзтической погрешности анализе.

Получокы алгоритмы текущей коррекции гродуировочной зависимости, основанные на преобразовании архивного множества образцов сравнения, характеризующего постоянный график. Для коррекции ли' г.ойкх пскв":эний

х. « ( Ь х. + а - а.)/Ь,.

1 о 1о о Ъ' I

_ гдо аналитический сигнал образца сравнения 1 скоррек-

тированный и полученный при последней переградуировкв; »

ао'ьо'а*'ьг К08№'111:енты Уравнений регресс:ш, полученные для архивного многпостзз обрззиов ерпвпэния (о) и для текущих корроктпро-зочных обраэцоз (4). • Для коррекции нелинейных кокажениЗ

х.« (- Ь. ± / ь1 - 4 с. (а,- а - Ь з. - «¿1 }/2о

г Ъ . ч ^ о о 1о о ±о о

где а .Ь «о ,а.,Ь.,с.- имэот тот гэ смысл, что и э предыдущей

О О О " Т? и *

форму ¿13.

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

b - eigne R^) Sy / SX

где R -коэффициент корреляции между аналитическим сигналом и концентрацией;

Sy,Sx- средние квадратичегские отклонения выборки концентраций и аналитического с

п п .

и ь - < 2 V ъ j V1

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 z и х рекомендуется определять из формулы

1 < "

2 _ 2

I < " z> k=1

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

2<х) - непвраметрическая оценка г по х. Вывод основан на использовании индекса корреляции и непараметрической аппроксимации неизвестной функции связи при ■ определении дисперсии неконтролируемой случайной компоненты. Покезен подход к определении значимости выведенного корреляционного отношения.

В третьей главе рассмотрено построение ' автоматизированной системы обработки результатов атомного эмиссионного спектрального анализа. В качестве аналитического ' прибора использовался микрофотометр'МФ-2. Система реализована для двух - режимов. Перзый предназначен для обработки предварительно оцифрованных наблюдений (Искрв-226 ), а второй'- в режиме непосредственной связи с эвм (ДВК-2 ). Вся сис:^ма состоит из двух частей. Первая . предназначена для предварительного анализа и работает в ' периодическом режи^, вторая - для оценки концентрации по полученным наблюдениям. Предварительная обработка включает в себя следугсие основные операции: устранение выбросов в исходных наблюдениях:■ обработка наблюдений для построения постояннных грвдуировочных зависимостей; определение оптимальных коэффициентов размытости; оценка качества восстановления постоянных гравировочных зависимостей, как по выбранным критериям, ток и визуально; расчет производных для определения рационального количества к расположения образцов сравнения, необходимых для построения постояннных грвдуировочных зависимостей. Часть оценки концентрации включает в себя следувдие основные операции: устранение гыбросоз в корректировочных образцах; корректировка постоянной градуировочной зависимости по текущим корректировочным образцам; расчет концентраций в пробах; устранение выбросов з пробе и проверка принадлежности к конкретному диапазону измерений.

Особое внимание, квк на стадии предварительной обработки, тек и на'стадии оценки концентраций уделяется вопросам уотранэния вкб-

росов. Предусмотрена циклическая (т.е. после каждого выделения и устранения выброса вся процедура повторяется с начала) проверка наблюдений на соответствие верхним и нижним границам

< °Bi

AS1S > GH1

где AS13~ разность между величиной замера почернения 3 аналитической линии определяемого элемента и элемента . сравнения образце i. AS±J- Sot3- SelJ;

св< ,0нГ веРХЕКЯ к нижняя критические границы для образца 1; So*i'Soij ~ почернение аналитической линии определяемого элемента и элемента сравнения;

1 - номер образце сравнения в выборке градуировочной зависимости (нумерация возрастающей с ростом концентраций);

3 - номер измерения в серии. Границы определяются рекуррентко

°Hi " GBi-1 °B1 - + di

где d1 - d^n + а (C±- c±_1 )/oa ]:

ЛБ^ - средняя разность почернений для образца 1; Gt - концентрация определяемого элемента в образце 1.Начальные значения задаются как

сН1 - дб/ . м,

СВ1 - ( А!1 - ASg) Tj - Т С CB1 -

где а, ß, 7, ^ - коэффициенты несимметрии выбросов, которые определяются экспериментально.

Устранение выбросов в измеряемой пробе производится за счет ji« раллельных измерений. В соответствии с СОТ, для удовлетворителV-

кого результата должйо выполнятся условие

I - с | < р 8 С, для всех 1 - 1»...,п где 0± - концентрация, рассчитанная для измерения 1;

С - средняя концентрация по пробе;

. (3 - множитель, значение которого определяется по таблицам в зависимости от принятой доверительной вероятности . и количества пзрзялэльпых измерений в пробе;

- относительное среднее квэдратическое отклонение для данного метода, элемента и диапазона;

п - количостзо параллельных измерений з пробе.

Для оценки качества разработанной системы обработки результатов спектрометра проведено ее сравнение с базовой. ( применяемой до настоящего врэмопя). Результата сравнения показал; вполне удоэ-лэтаоритэльнуа работоспособность.

3 четвертой главе рассмотрена система исследования тохноло-г:лос:ссс процоссоз, основанная на алгоритмах непараметричееского .Спрэд0лопц оспоогпю .направления ее применения. Показано, что кпиболоо сЗФэктизно использование этих алгоритмов в случае отсутствия апргорных свэдзпкй о структуре восстанавливаемой зависимости. Розработз^шгй комплекс программ позволяет решить оледующие тех-гэлоипзскпо зэдтги? ^

уточнить гювэдзепя гаплологического процесса (объекта) ка ::г::с:.:-.г:бо учпсткэ (пта кских-ллбо конкретЕнх 'условиях), поведение

- огдэльп'-'з илп атасы зсого технологи-прстссз, для пэторцх стсутсхпузт пли пэбозуогно приме-

;ггггь гтп.тгпгпо^со с!Лсёптг? п гэг:«:::» только стптнспгчзсксэ мэ-

II1Р , .

- ГЯДЗЛирОВЗТЬ ТЯКИО |ГАУНО"'ЭГ'!ттА0тг"Э ГГГ*Оп"'?СЧ (СЛСЧСТЦ), ДЛЯ

которых аналитическое описание слишком сложное.

> Система исследований ревлизована на IBM PC AT 286/287 на языке • Сортран 5.0 фирмы Microsoft. Система состоит из', следующих 'основных " модулей: ввод гадания на обработку, расчет основных статистик определение корреляционной матрицы и матрицы нелинейной связи, выдача рекомендаций по формировании структуры модели, настройка коэффициентов размытости, выделение строк в наблюдениях со значительными ошибками, ввод задания ва построение зависимостей в.табличном и графи- . ческом виде. Подробно рассмотрено алгоритмическое наполнение кеждо-го функционального модуля. Основное внимание при построении системы уделено удобству пользования для неподготовленного специально пользователя и предусмотрели» возможностей автоматизированной подготовка документации по результатам исследования.

В с?ете выделенных направлений применения разработанной системы приведены результаты исследования процесса кислотного выщелачивания фпотационьт концентратов Скопкнского ИЗ и определения конструкции фильтров скважин подземного выщелачивания. По первой задаче получены подробные представления о процессе выщелачивания флотециоккых 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 спэктрвльного анализа и исследования технологических процессов. Суммарная экономия составила более 71 тес. руб., по ценам и исходным данным 1991 года.

■ ЗАКЛЗЗЧЕНИЕ

1. В результате выполненных исследований получены следующие основные результаты: выявлена наиболее аффективная структура построения системы автоматизированнной обработки наблюдений для атомного эмиссионного споктрального 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 пострения постоянной градуировочной зависимости и текущей коррекции грэдуирозочкой зависимости для кеждой фотопластинки.

2. Показано, что при исследовании технологических процессов с заранее еоизезстлс.1. структурой весьма эффективно использование пепзреметрических алгоритмов восстановления регрессии.

3.. Установлены основные элементы алгоритмов нопарсмэтрнчосчоя оценки регрессии. Методом численного моделирования зыбрана . наилучшая (в смысле минимальной погрепности) функция ядра. Определен подход к выбору рациональной степени аппроксимирующих полиномов. Решены вопроси численной устойчивости не параметрических 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 опрноркп сзэдоннй о структуре восстанавливаемой зависимости.

5. Рззработон алгоритм текущей коррекций'градуировочной зависимости. Получены формулы для коррекции при различных видах искажений и определено оптимальное расположение корректировочных образцов пр'{ помехах в наблюдениях.

1В .

6. Реаена задача определения степени связи отдельных факторов между собой для произвольной формы.нелинейной связи. .

7. Разработаны и внедрены комплексы прогрев, реализующие автоматизированную систему обработки результатов атомного эмиссионного спектрального анализа и систему исследования технологических процессоз. _

Список опубликованных автором работ по теме дйссортации

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. -бып.З (¿3). - С.21-25.

2. Ильясов И.А. Снижение погрешности обработки результатов . • атом- ной эмиссионной и абсорбционной спектрометрии/ Производствен- ,. ное объединение "Южный полиметаллический комбинат". - Бипшок, 1992.-7с. - Рук. направлена на деп. в ЩШТОМШЮРМ.

3. Скобелев А.Н.,Ильясов Ш.А. Некоторые аспекты обработки паяных ректгенрадиометрического метода//Тез. докл. Всес. кауч.-теор. конф. "Проблем и перспективы ядерно-геофизических методов. в изучении разрезов скважин", Обнинск, 19-24 июня 1989 г.- Обнинск. -1589. - С.205-206.

4. A.c. 1600431 СССР, МКИ3 Е 21В 43/26. Способ выщелачивания по- лезных ископаемых из мощных продуктивных- горизонтов/2.А.Тидеч-кин, Ш.А.Ильясов, Г.А.Савченко, В.Н.Иваненко.- N .4665544/23-03; Заяв- лено 19.12.88.

5. A.C. 981169 СССР, ЖУрЪ бб В 5/24. Ловитель/ffi.А.Ильясов. И.Н. Латышв.- N 2983989/29-11; Заявлено 24.C9.8Q. 6. . A.c. 1079579 СССР, МКИ3 В 66 В5/12. Ловитель каната подъемкой установки/И.К.Лг'ы-

пов, С.Н.Дьяченко, В.А.Те.чаркин, Р.М.Шамсутет- нов, Ш.А.Ильясов.-. N 3381515/29-11; Заявлено 20.Q1.82.

7. A.C. 887407 СССР, МКИ3 В 66 В 5/24. Ловитель/И.Н.Летылоз, З.А. Ильясов.- N 2859719/29-11; Заявлено 27.03.80.

8. A.c.' 9144^5 СССР, МКИ3 В 66 В 5/12. Ловитель/И.Н.Латкпоз, Ш.А. Ильясоэ.- N 2956019/29-11; Заявлено 11.07.80.

£ог.аз 283 тара;* 100 экз.Ротапрлнгяая MIJTXT лм.-Томокосола