Математическая модель прогнозирования расхода жидкого азота в автоматическом криобанке с учетом режимов эксплуатации и типов биоматериалов

Авторы

  • Дробков Илья Юрьевич Московский Политехнический Университет Автор
  • Богданов Михаил Рифкатович Московский Политехнический Университет Автор
  • Белуков Сергей Владимирович Московский Политехнический Университет Автор

DOI:

https://doi.org/10.48612/dnitii/2025_57_134-142

Ключевые слова:

криобанк, жидкий азот, математическая модель, прогнозирование расхода, биоматериалы, тепловой баланс, режимы эксплуатации, адаптивное управление

Аннотация

В работе представлена усовершенствованная математическая модель для прогнозирования расхода жидкого азота в автоматическом криобанке, учитывающая влияние типа биоматериалов, режимов эксплуатации и теплопритоков через изоляцию. Модель основана на дифференциальных уравнениях теплового баланса и включает алгоритм адаптивного прогнозирования времени до следующей дозаправки. Проведён сравнительный анализ различных режимов эксплуатации: стабильного хранения, активной работы с частым доступом и аварийного режима при частичной потере вакуума. На примере реального криобанка объёмом 11 м³ показано, что переход с ручного на автоматическое прогнозирование позволяет снизить вероятность критического опустошения ёмкости на 73% и оптимизировать логистику поставок хладагента. Разработана методика расчёта суточного расхода азота, которая может быть интегрирована в систему управления криобанком для заблаговременного формирования заказов на дозаправку.

Библиографические ссылки

1. Smith J. et al. Cryogenic storage systems optimization // Cryogenics. 2020. Vol. 45. P. 112-125.

2. Johnson M. Thermal modeling of biological samples // Journal of Biomechanical Engineering. 2021. Vol. 143. P. 45-53.

3. Баранов А.Ю. Современные криогенные системы. М.: Энергоиздат, 2019. 312 с.Wilson K. Adaptive control of cryogenic systems // IEEE Transactions on Control Systems. 2022. Vol. 30. P. 78-89.

4. Fuller B. J. Cryoprotectants: the essential antifreezes to protect life in the frozen state // CryoLetters. 2004. Vol. 25, № 6. P. 375–388.

5. Баранов А.Ю., Соколова Е.В. Хранение и транспортировка криогенных жидкостей. Ч. 1: Учебное пособие. СПб: Университет ИТМО, 2017. 95 с.

6. Архаров А.М. Криогенные системы. М.: Машиностроение, 1996. 447 с.

7. Flynn T. M. Cryogenic Engineering. 2nd ed. Marcel Dekker, 2005. 648 p.

8. Григорьев В.А., Крохин Ю.И. Тепло- и массообменные аппараты криогенной техники. М.: Энергоиздат, 1982. 312 с.

9. У. Фрост. Теплопередача при низких температурах. М.: Мир, 1977. 455 с.

10. Сычев В.В. и др. Термодинамические свойства азота. ГСССД. М.: Изд-во стандартов, 1977. 352 с.

11. Таблицы стандартных справочных данных. Азот. Коэффициенты динамической вязкости и теплопроводности... ГСССД 89-85. М.: Изд-во стандартов, 1986.

12. Малков М.П. и др. Справочник по физико-техническим основам глубокого охлаждения. М.-Л.: Госэнергоиздат, 1963. 416 с.

13. Идельчик И.Е. Справочник по гидравлическим сопротивлениям. 2-е изд. М.: Машиностроение, 1975. 559 с.

14. Lockhart R. W., Martinelli R. C. Proposed correlation of data for isothermal two-phase, two-component flow in pipes // Chemical Engineering Progress. 1949. Vol. 45, № 1. P. 39–48.

15. Рабинович Е.З. Гидравлика. М.: Недра, 1974. 312 с.

16. СП 158.13330.2014 Здания и помещения медицинских организаций. Правила проектирования.

17. ВСН 50-83 Инструкция по проектированию трубопроводов жидких продуктов разделения воздуха.

Загрузки

Опубликован

2025-12-25

Выпуск

Раздел

Математика и механика

Как цитировать

Дробков Илья Юрьевич, Богданов Михаил Рифкатович, & Белуков Сергей Владимирович. (2025). Математическая модель прогнозирования расхода жидкого азота в автоматическом криобанке с учетом режимов эксплуатации и типов биоматериалов. Системные технологии, 57, 134-142. https://doi.org/10.48612/dnitii/2025_57_134-142