Электродиализное разделение все чаще используется в промышленном производстве. Внедряются новые технологические процессы, виды оборудования, составные части аппаратов. Подобные работы дорогостоящи, трудоемки и требуют отработки. Ошибки в процессе эксплуатации нового оборудования, при разделении смесей могут привести к аварийным ситуациям, выходу из строя узлов аппаратов или полной остановке производства. Поэтому для имитации новых технологических процессов, отработки оборудования и обучения персонала предлагается использовать моделирование и виртуальные тренажеры. Виртуальные тренажеры предоставляют возможность отработать основные параметры технологического процесса электродиализного разделения, оценить характер процессов, протекающих в аппарате, и эффективность внедрения новых технологий без нагрузки на оборудование и персонал. Разработанный виртуальный тренажер имитирует работу промышленной электродиализной установки. Применение тренажера позволяет в реальном времени моделировать технологический процесс, изменять основные параметры работы аппаратов, устанавливать входные и выходные характеристики растворов, оценивать эффективность работы электродиализного оборудования, отрабатывать последовательность действий при возникновении внештатных ситуаций. Используется интуитивно понятный интерфейс, реализована возможность на любом этапе обучения получить развернутую справочную информацию. Разработанный виртуальный тренажер предназначен для обучения студентов, проверки знаний и повешения квалификации сотрудников. Предложенную обучающую программу в виде сценариев можно адаптировать к требуемой скорости усвоения информации и уровню понимания материала. Разработанная программа может быть применена для оценки возможных неисправностей производственного оборудования, причин возникновения внештатных ситуаций в процессе эксплуатации и при разработке подходов к их устранению.

1. Шестаков К.В., Лазарев С.И., Хорохорина И.В., Лазарев Д.С. Возможности применения мембранных методов в процессе очистки промышленных сточных вод производства печатных плат //Вестник российских университетов. Математика. 2016. Т. 21. №. 1. С. 290-296.

2. Малыгин А.В., Емельянов И.И., Семин Р.В. и др. Разработка расчетного модуля мембранного процесса разделения для универсальных моделирующих программ химико-технологических процессов // Математические методы в технологиях и технике. 2023. № 9. С. 13-16. doi 10.52348/2712-8873_MMTT_2023_9_13

3. Павлов В.А., Литвиненко М.А., Головина Е.С., Коровин А.И. Перспективы применения виртуальных тренажеров на опасных производствах // Нефтяное хозяйство. 2020. № 11. С. 70–72. doi: 10.24887/0028–2448–2020–11–70–72

4. Макиша Н.А. Оценочный расчет применения мембранного биореактора на очистных сооружениях // Промышленное и гражданское строительство. 2023. № 9. С. 68-74.

5. Астрашабов А.Е., Румянцев М.В., Пиков Н.О., Санин А.Ю. и др. Разработка тренажёра виртуальной реальности получения практических навыков ремонта и разбора фонтанной арматуры // Журнал Сибирского федерального университета. Гуманитарные науки. 2023. Т. 16. № 3. С. 481–493.

6. Asadi A., Harandi H.B., Kang B., Jung J.C.Y. et al. A comprehensive computational fluid dynamics modeling of lithium sulphate electrodialysis // Journal of the Electrochemical Society. 2023. V. 170. №. 9. P. 093502. doi: 10.1149/1945–7111/acf529

7. Алексеева А.В., Лапшина И.В. Виртуальная реальность в мире образования и обучения // Гуманитарные и социальные науки. 2024. Т. 102. № 1. С. 123-128.

8. Индейкина В.А., Шишканова К.И., Никитин Е.В., Гайдамавичюте В.В. и др. Трёхмерная визуализация процесса переработки опасных промышленных отходов // Успехи в химии и химической технологии. 2023. Т. 37. № 4 (266). С. 74-76.

9. Kumar V.V. Carberry D., Beenfeldt C., Andersson M.P. et al. Virtual reality in chemical and biochemical engineering education and training // Education for Chemical Engineers. 2021. V. 36. P. 143–153. doi: 10.1016/j.ece.2021.05.002.

10. Vergara D., Extremera J., Rubio M.P., Dávila L.P. et al. Meaningful learning through virtual reality learning environments: A case study in materials engineering // Applied Sciences. 2019. V. 9. №. 21. P. 4625. doi: 10.3390/app9214625

11. Дозорцев В.М. Новые вызовы промышленной безопасности – помогут ли компьютерные тренажеры? // Безопасность труда в промышленности. 2019. № 9. С. 31–38. doi: 10.24000/0409–2961–2019–9–31–38

12. Kumar V.V. Carberry D., Beenfeldt C., Andersson M.P. et al. Virtual reality in chemical and biochemical engineering education and training // Education for Chemical Engineers. 2021. V. 36. P. 143–153. doi: 10.1016/j.ece.2021.05.002

13. Крылова Т.В., Скачкова Е.Г., Тихонова Н.А. Интеграция цифрового образование: потенциал и негативные аспекты // Russian Journal of Education and Psychology. 2023. Т. 14. № 3-2. С. 91–98.

14. Xu Y., Sun Y., Ma Z., Wang R. et al. Response surface modeling and optimization of electrodialysis for reclamation of RO concentrates in coal-fired power plants // Separation Science and Technology. 2020. V. 55. №. 14. P. 2593–2603.

15. Tristán C., Fallanza M., Grossmann I., Ortiz I. et al. Generalized Disjunctive Programming Model for Optimization of Reverse Electrodialysis Process // IFAC-PapersOnLine. 2022. V. 55. №. 31. P. 154–159.

16. Асадов Ф.М. Передовые технологии профессионального обучения. Тренажеры-симуляторы горного оборудования // Горная промышленность. 2021. № 2. С. 54–58.

17. Никулина Ю.С., Ткаченко А.Л., Федорова В.А. Виртуальные лаборатории как информационный продукт // Информационные технологии. Проблемы и решения. 2022. № 1 (18). С. 38-42.

18. Баранов А.В. Экспериментирование и моделирование в виртуальных лабораториях физики // Электронные средства и системы управления: материалы докладов Международной научно-практической конференции. 2021. № 1–2. С. 179–181.

19. Шаханова М.В., Забелина В.Д., Шаханова В.С. Применение имитационных виртуальных тренажеров в процессе профессионального обучения // Международный журнал информационных технологий и энергоэффективности. 2023. № 12 (38). С. 108-111.

20. Kamińska D.D., Sapiński T., Wiak S., Tikk T. et al. Virtual reality and its applications in education: Survey // Information. 2019. V. 10. №. 10. P. 318. doi: 10.3390/info10100318