Expert system for analytical monitoring of high purity organic solvents



Cite item

Full Text

Abstract

The authors developed an expert system for selection the analytical equipment and method of analysis of high purity substances (by the example of the assortment of organic solvents). Knowledge bases are developed on the basis of information CALS-technologies and structured by application spheres, analyzed substances, indicators of quality, methods of analysis and analytic devices. In its turn, the knowledge base on the analytical devices is structured in 4 main clusters of quality indicators: the content of the base substance, metal cations, anions and suspended particles.

About the authors

A. M Bessarabov

Science centre “Low-tonnage chemistry"

Dr. Eng., Prof.

L. V Trynkina

Science centre “Low-tonnage chemistry"

V. E Trokhin

Science centre “Low-tonnage chemistry"

Ph.D.

A. G Vendilo

Science centre “Low-tonnage chemistry"

Ph.D.

E. L Gordeeva

Moscow State University of Mechanical Engineering (MAMI)

Ph.D.

References

  1. Рябенко Е.А., Бессарабов А.М., Алексеева О.В. Применение экспертных систем при выборе метода глубокой очистки и аппаратурного оформления // Высокочистые вещества. 1994. № 1. с. 48-52.
  2. Бессарабов А.М., Афанасьев А.Н. CALS-технологии при проектировании перспективных химических производств // Химическая технология. 2002. № 3. с. 26-30.
  3. Bessarabov A.M. et al. Development of an analytical quality control system of high-purity chemical substances on the CALS concept basis // Oxidation Communications. 2007. Vol. 30, № 1. P. 206–214.
  4. Бессарабов А.М. и др. Разработка базы данных аналитических приборов для CALS-системы компьютерного менеджмента качества химических реактивов и особо чистых веществ // Промышленные АСУ и контроллеры. 2011. № 11. с. 45-56.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2012 Bessarabov A.M., Trynkina L.V., Trokhin V.E., Vendilo A.G., Gordeeva E.L.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».