Актуальность Пластинчатые теплообменные аппараты широко применяются в системах теплоснабжения, горячего водоснабжения и технологических процессах. Одной из основных проблем их эксплуатации является загрязнение поверхности пластин (накипь, биологические обрастания, отложения), что приводит к снижению коэффициента теплопередачи, росту гидравлического сопротивления и увеличению эксплуатационных затрат. Перспективным направлением является модификация поверхности теплообмена с помощью методов ионной имплантации для снижения адгезии загрязнений. Однако на данный момент отсутствует экспериментальный стенд, позволяющие в контролируемых условиях оценить влияние различных режимов имплантации на интенсивность загрязнения пластинчатых теплообменников в реальном времени. Для промышленных предприятий и для заказчика — МОСПРОМЭКСПЕРТ такие данные критически важны для выбора оптимальных технологий защиты оборудования. Проект также вписывается в образовательную повестку Московского Политеха: создаваемый стенд станет основой для лабораторных работ по курсам «Промышленная теплоэнергетика», «Тепломассообмен», «Эксплуатация теплотехнического оборудования», а также для диссертационных исследований аспирантов. Интеграция с проектами CG-2027 VR и CG-2027 ИИ выводит проект на междисциплинарный уровень. Проблема На сегодняшний день отсутствует специализированный экспериментальный стенд, позволяющий: 1. Исследовать влияние ионной имплантации на загрязняемость пластинчатых теплообменников в широком диапазоне режимов. 2. Количественно оценить эффективность различных типов имплантации по таким критериям, как скорость роста отложений, ухудшение теплопередачи и рост гидравлического сопротивления. 3. Получить воспроизводимые результаты, пригодные для промышленного заказчика (МОСПРОМЭКСПЕРТ) и для последующего масштабирования на реальное оборудование. 4. Обеспечить учебный процесс актуальным лабораторным оборудованием, а аспирантов — экспериментальной базой для диссертаций. Существующие лабораторные установки либо не позволяют варьировать свойства поверхности теплообмена, либо не оснащены современной системой автоматизации сбора данных и ИИ-аналитики. Цель Создание к концу учебного года 2026/2027 действующего экспериментального стенда для исследования влияния ионной имплантации на загрязняемость пластинчатых теплообменных аппаратов, включая: • разработку принципиальной тепловой, электрической схем и схемы автоматизации; • подбор и расчёт основного оборудования; • 3D-моделирование и выпуск рабочей документации; • монтаж и пусконаладку стенда; • проведение серии экспериментов по заказу МОСПРОМЭКСПЕРТ; • интеграцию с проектами CG-2027 VR и CG-2027 ИИ. Стенд должен быть пригоден для проведения лабораторных работ студентами кафедры «Промышленная теплоэнергетика» и для диссертационных исследований аспирантов. Задачи 1. Разработка принципиальных схем. 2. Тепловой и гидравлический расчёт оборудования. 3. 3D-моделирование стенда. 4. Выпуск рабочей документации. 5. Монтаж и пусконаладка стенда. 6. Проведение экспериментов для заказчика (МОСПРОМЭКСПЕРТ). 7. Интеграция с проектом CG-2027 ИИ. 8. Внедрение в учебный процесс. Результат По завершении проекта будут созданы: 1. Действующий экспериментальный стенд, включающий. 2. Пакет рабочей документации. 3. Результаты экспериментальных исследований. 4. Учебно-методический комплект. - лабораторная работа (описание установки, порядок выполнения, обработка результатов); - темы для ВКР и магистерских диссертаций; - доступ аспирантов к стенду с возможностью удалённого сбора данных (через SCADA). 5. Интеграционные модули: - модель стенда для проекта CG-2027 VR; - API для передачи данных в ИИ-систему для проекта CG-2027 ИИ. Для кафедры «Промышленная теплоэнергетика» стенд станет уникальным лабораторным оборудованием, повышающим качество подготовки студентов и дающим возможность проводить исследования на современном уровне. Для МОСПРОМЭКСПЕРТ — источником данных для принятия решений о применении технологий имплантации на реальных объектах. Для проектов CG-2027 VR и CG-2027 ИИ — реальным кейсом для апробации визуализаций и аналитических алгоритмов. Партнёры проекта — ***
