News of the Kabardino-Balkarian Scientific Center of the Russian Academy of SciencesNews of the Kabardino-Balkarian Scientific Center of the Russian Academy of SciencesИзвестия Кабардино-Балкарского научного центра РАН1991-66392949-194025599810.35330/1991-6639-2024-26-2-44-52UVBTVPИнформатика и информационные процессыInformatics and information processesResearch ArticleComputer processing of IR spectroscopy data of lubricant oils in the Table Curve 2d programКомпьютерная обработка данных ИК-спектроскопии смазочных масел в программе Table Curve 2dhttps://orcid.org/0000-0003-1569-47658442-7210KuznetsovAndrey S.КузнецовАндрей Сергеевич
Russian Federation

Candidate of Technical Sciences, Associate Professor of the Department of Information Technologies, Artificial Intelligence and Social Technologies of Digital Society

канд. тех. наук, доцент кафедры информационных технологий, искусственного интеллекта и общественно-социальных технологий цифрового общества

askgoogle@internet.ruhttps://orcid.org/0000-0001-6413-4460RazyapovaNelya Yu.РазяповаНеля Юлаевна
Russian Federation

Candidate of Technical Sciences, Associate Professor of the Department of Information Systems in Chemical Technology

канд. тех. наук, доцент кафедры информационных систем в химической технологии

razyapova@mirea.ruhttps://orcid.org/0000-0002-7719-05306402-7221RazlivinskayaSvetlana V.РазливинскаяСветлана Владимировна
Russian Federation

Candidate of Technical Sciences, Associate Professor of the Department of Information Systems in Chemical Technology

канд. тех. наук, доцент кафедры информационных систем в химической технологии

razlivinskaya@mirea.ruРоссийский государственный социальный университетRussian State Social UniversityMIREA – Russian Technological UniversityМИРЭА – Российский технологический университетru15042024202426244523105202431052024Copyright ©; 2024, Kuznetsov A.S., Razyapova N.Y., Razlivinskaya S.V.Copyright ©; 2024, Кузнецов А.С., Разяпова Н.Ю., Разливинская С.В.2024Kuznetsov A.S., Razyapova N.Y., Razlivinskaya S.V.Кузнецов А.С., Разяпова Н.Ю., Разливинская С.В.https://creativecommons.org/licenses/by/4.0https://journals.rcsi.science/1991-6639/article/view/255998

This scientific article examines in detail issues related to computer processing and interpretation of the results of IR spectroscopy of lubricating oils. The experimental data obtained during the recording of spectral graphic characteristics of lubricating oils were subjected to further digitization and computer processing to reduce the noise level of the signals and create a mathematical description. A formalized description of the experimental data of IR spectroscopy has been created based on mathematical models that are nonlinear with respect to the parameters, based on the processes of their structural and parametric identification and the consistent synthesis of quantitative relationships between intensity and wave number. Using the modern software package Table Curve 2d, computer processing of experimental data and their visualization was carried out. The main quantitative criteria for the quality of mathematical models are calculated: standard error, Fisher criterion, coefficient of determination R2. The calculated quality criteria are summarized in tables. Next, the models were ranked according to the calculated values of the quality criteria. The coefficient of determination R2 was used as the main quantitative ranking indicator. Visualization of experimental data and models of their formalization was performed. The results of calculation of the main statistical indicators, including the values of confidence intervals, are presented. The main quantitative indicators of interpretation of IR spectral data are considered. A “synthesis” and computer visualization of a differential curve characterizing the rate of the process was carried out. This indicator can be considered as an additional aspect of the quantitative interpretation of IR spectrograms of lubricating oils. The scientific research methodology is based on the analysis of scientific data, comparative analysis, data synthesis, and graphic interpretation. The result of this research is the creation of a formalized description of IR spectroscopy of lubricating oils based on nonlinear mathematical models obtained through the use of computer methods for processing IR spectra and modern software products. The work also identifies development prospects and reviews research in this area.

В данной научной статье подробно исследованы вопросы, касающиеся компьютерной обработки и интерпретации результатов инфракрасной спектроскопии (ИК-спектроскопии) смазочных масел. Полученные экспериментальные данные в ходе снятия спектральных графических характеристик смазочных масел были подвергнуты дальнейшей оцифровке и компьютерной обработке для уменьшения уровня зашумленности сигналов и создания математического описания. Создано формализованное описание экспериментальных данных ИК-спектроскопии на основе нелинейных относительно параметров математических моделей, на основе процессов их структурной и параметрической идентификации и последовательного синтеза количественных соотношений между интенсивностью и волновым числом. С помощью современного программного комплекса Table Curve 2d проведены компьютерная обработка экспериментальных данных и их визуализация. Вычислены основные количественные критерии качества математических моделей: стандартная ошибка, критерий Фишера, коэффициент детерминации R2. Вычисленные критерии качества сведены в таблицы. Далее было осуществлено ранжирование моделей по вычисленным значениям критериев качества. В качестве основного количественного показателя ранжирования был использован коэффициент детерминации R2. Выполнена визуализация экспериментальных данных и моделей их формализации. Приведены результаты расчета основных статистических показателей, включая значения доверительных интервалов. Рассмотрены основные количественные показатели интерпретации данных ИК-спектров. Проведены «синтез» и компьютерная визуализация дифференциальной кривой, характеризующей скорость протекания процесса. Данный показатель может рассматриваться как дополнительный аспект количественной интерпретации ИК-спектрограмм смазочных масел. Методика научного исследования строится на анализе научных данных, сравнительном анализе, синтезе данных, графической интерпретации. Результатом данного исследования является создание формализованного описания ИК-спектроскопии смазочных масел на основе нелинейных по параметрам математических моделей, полученных на основе применения компьютерных методов обработки ИК-спектров и современных программных продуктов. В работе также определены перспективы развития и рассмотрены исследования в данной области.

компьютерная обработкаИК-спектрсмазочные маслапрограммный продуктматематическая модельматематическое описаниеcomputer processingIR spectrumlubricat oilssoftware productmathematical modelmathematical descriptionGartman T.N., Klushin D.V. Modelirovaniye khimiko-tekhnologicheskikh protsessov. Printsipy primeneniya paketov komp'yuternoy matematiki. [Modeling of chemical technological processes. Principles of using computer mathematics packages]. SpB: Lan’, 2020. 404 p. ISBN: 978-5-8114-3900-3. (In Russian)Гартман Т. Н., Клушин Д. В. Моделирование химико-технологических процессов. Принципы применения пакетов компьютерной математики: учеб. пособие. СПБ: Лань, 2020. 404 с. ISBN: 978-5-8114-3900-3Gartman T.N., Klushin D.V. Osnovy komp'yuternogo modelirovaniya khimiko-tekhnologicheskikh protsessov: Ucheb. posobiye dlya vuzov [Fundamentals of computer modeling of chemical technological processes: Textbook. manual for universities]. Moscow: Akademkniga, 2008. 416 p. ISBN: 5-94628-268-9. (In Russian)Гартман Т. Н., Клушин Д. В. Основы компьютерного моделирования химико-техно-логических процессов: учеб. пособие. М.: Академкнига, 2008. 416 с. ISBN: 5-94628-268-9Agayants I.M. Azy statistiki v mire khimii: Obrabotka eksperimental'nykh dannykh. [The basics of statistics in the world of chemistry: Processing experimental data]. SPb.: NOT, 2015. 618 p. ISBN: 978-5-91703-044-9. (In Russian)Агаянц И. М. Азы статистики в мире химии: обработка экспериментальных данных. СПб.: НОТ, 2015. 618 с. ISBN: 978-5-91703-044-9Spirkin V.G. Himmotologiya v neftegazovom dele. Himiya smazochnyh masel (sostav, poluchenie i primenenie) [Chemmotology in the oil and gas industry. Chemistry of lubricate oils (composition, preparation and application)]: study guide. Part 2. Moscow, 2014. 141 p. (In Russian)Спиркин В. Г. Химмотология в нефтегазовом деле. Химия смазочных масел (состав, получение и применение): учеб. пособие. Часть 2. М., 2014. 141 c.Vykhovanets E.P., Mostalygina L.V., Rusakov Yu.S. Study fluids car IR-spectroscopy. Vestnik Kurganskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya: tekhnicheskie nauki [Bulletin of Kurgan State University. Series: technical sciences]. 2013. No. 29. Pp. 65–68. (In Russian)Выхованец Е. П., Мосталыгина Л. В., Русаков Ю. С. Исследование эксплуатационных жидкостей автомобиля методом ИК-спектрометрии // Вестник Курганского государственного университета. Серия: технические науки. 2013. № 29. С. 65–68.Berezin K.V., Dvoretsky K.N., Chernavina M.L. et al. The use of IR spectroscopy and density functional theory for estimating the relative concentration of triglycerides of oleic and linoleic acids in a mixture of olive and sunflower seed oils. Optics and spectroscopy. 2019. Vol. 127. No. 12. Pp. 883–889. DOI: 10.21883/OS.2019.12.48680.127-19. (In Russian)Березин К. В., Дворецкий К. Н., Чернавина М. Л. и др. Применение ИК-спектроскопии и метода теории функционала плотности для оценки относительного содержания триглицеридов олеиновой и линолевой кислот в смеси оливкового масла и масла семян подсолнечника // Оптика и спектроскопия. 2019. Т. 127. № 12. С. 883–889. DOI: 10.21883/ OS.2019.12.48680.127-19Kuznetsov A.S. Computer modeling of the kinetics of thermal oxidation of an elastomeric composite in the programs table curve 2d/3d. International research journal. 2018. No. 3(69). DOI: 10.23670/IRJ.2018.69.027. (In Russian)Кузнецов А. С. Компьютерное моделирование кинетики термоокисления эластомерного композита в программах TABLE CURVE 2d/3d // Международный научно-исследовательский журнал. 2018. № 3(69). C. 42–45. DOI: 10.23670/IRJ.2018.69.027Madera A.G. Matematicheskiye modeli i prinyatiye resheniy v upravlenii: rukovodstvo dlya top-menedzherov [Mathematical models and decision making in management: a guide for top managers]. Moscow: URSS, 2022. 688 p. ISBN 978-5-9710-9125-7. (In Russian)Мадера А. Г. Математические модели и принятие решений в управлении: руководство для топ-менеджеров. М.: URSS, 2022. 688 с. ISBN: 978-5-9710-9125-7Kornyushko V.F., Kuznetsov A.S., Kolybanov K.Yu., Burliaeva E.V. Optimization of control of chemical and technological processes of mixing and structuring multi-component elastomeric composites based on mathematical modeling methods. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. Conference proceedings. Krasnoyarsk Science and Technology City Hall of the Russian Union of Scientific and Engineering Associations. 2020. P. 72016.Kornyushko V.F., Kuznetsov A.S., Kolybanov K.Yu., Burliaeva E.V. Optimization of control of chemical and technological processes of mixing and structuring multi-component elastomeric composites based on mathematical modeling methods // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. Conference proceedings. Krasnoyarsk Science and Technology City Hall of the Russian Union of Scientific and Engineering Associations. 2020. P. 72016.