Научная электронная библиотека
Монографии, изданные в издательстве Российской Академии Естествознания

ПРИЛОЖЕНИЯ

Приложение А

Нечеткие множества, описывающие принятые
терм-множества и функции принадлежности, оценивающие влияния входных и режимных параметров блока риформинга на выходные параметры

Таблица А.1

Функции принадлежности лингвистических переменных, описывающие работу блока риформинга установки ЛГ Атырауского НПЗ

Параметры,
лингвистические переменные

Терм-множество

Интервал изменения

Функции принадлежности

1

2

3

4

Входные параметры

Объем загрузки сырья – х1, м3/ч

ниже нормы

5565

норма

60–75

выше нормы

70–80

Объемная скорость в реакторах – х2, ч–1

низкая

1,0–1,2

средняя

1,1–1,4

высокая

1.3–1.5

Температура в реакторе Р-2 – , °С

низкая

470–485

средняя

485–495

высокая

495–510

1

2

3

4

Температура в реакторе Р-3 – , °С

низкая

480–495

средняя

495505

высокая

505–520

Температура в реакторе Р-4,4а – , °С

низкая

490–498

средняя

498–518

высокая

518–525

Давление в реакторе Р-2 –
, кг/см2

низкое

25–30

среднее

28–38

высокое

34–39

Давление в реакторе Р-3 –
, кг/см2

низкое

22–27

среднее

25–32

высокое

30–35

Давление в реакторе Р-4,4а – , кг/см2

низкое

20–24

среднее

23–27

высокое

26–30

1

2

3

4

Соотношение Н2/сырье – x5, нм3

ниже нормы

300350

норма

350450

выше нормы

450500

Температура в печи П-1 – x6, °С

низкая

500510

средняя

510520

высокая

520530

Выходные параметры

Объем катализата – у1, м3/ч

мало

5464

средний

62–72

много

6979

Объем сухого газа – у2, м3/ч

мало

919924

средний

922927

много

925930

Объем водородсодержащего газа – у3, м3/ч

мало

9940099900

средний

99800100300

много

100000100500

1

2

3

4

Октановое число бензина – у4 (по моторному методу)

низкое

8486

среднее

8688

высокое

8790

Фракционный состав катализата 10 % отг – у5, °С

ниже норы

5464

норма

62–72

выше норы

6979

Фракционный состав катализата 50 % отг – у6, °С

ниже норы

105115

норма

113117

выше норы

116126

Давление насыщенных паров – у7, мм рт.ст

низкое

490497

средний

495505

высокое

503510

Содержание фактических смол на 100 мл бензина – у8, мг

мало

35

средний

46

много

68

Приложение Б

Таблица Б.1

Детерминированные значения входных и выходных параметров
моделей реактора риформинга на каждом выбранном уровне αq

№ п/п

Входные, режимные параметры

Выходные параметры

х1 – объем загрузки сырья

х2 – объемная скорость в реакторах

х3R2 – температура в реакторе Р-2

x3R3– температура в реакторе Р-3

x3R4,4a – температура в реакторах Р-4,4а

x4R2 – давление в реакторе Р-2

x4R3 – давление в реакторе Р-3

x4R4,4a– давление в реакторах Р-4,4а

x5 – соотношение Н2/сырье

x6 – температура в печи П-1

у1Rj – объем катализата с реактора j

у2 – объем сухого газа

у3 – объем ВСГ

у4 – октановое число бензина

у5 – фракционный состав 10 % отг

у6 – фракционный состав 50 % отг

у7 – давление насыщенных паров

у8 – содержание фактических смол

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

a = 0,5

1

68

1.3

490

500

503

33

29

27

400

515

67

930

100100

84–90

67,5–69,5

112–116

488–512

4,5–5,3

2

60

1.25

490

500

503

33

29

27

400

515

67

930

100100

84–90

67–70

112–116

485–515

4,5–5,3

3

68

1.3

477

500

503

33

29

27

400

515

67

930

100100

83–91

66–71

111–117

480–520

4,4–5,4

4

68

1.3

485

487

503

33

29

27

400

515

67

930

100100

84–90

65–72

110–118

475–525

4.3–5,5

5

68

1.3

490

500

494

33

29

27

400

515

67

930

100100

84–90

64–73

109–119

470–530

4,2–5,6

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

...

a = 0,75

1

68

1.3

490

500

503

33

29

27

400

515

67

930

100100

85–89

67–69

113-115

490–510

4,6–5,2

2

60

1.25

490

500

503

33

29

27

400

515

67

930

100100

85–89

67,5–69,5

113–115

490–510

4,6–5,2

3

68

1.3

477

500

503

33

29

27

400

515

67

930

100100

86–90

69–70

113,5–115,5

490–510

4,65- 5,25

4

68

1.3

485

487

503

33

29

27

400

515

67

930

100100

85–89

69,5–70,5

114–116

490–510

4,7–5,3

5

68

1.3

490

500

494

33

29

27

400

515

67

930

100100

85–89

70–71

114,5–116,5

490–510

4,75–5,35

. . .

a = 1,0

 

68

1.3

490

500

503

33

29

27

400

515

67

930

100100

87

68

114

500

4,7

 

60

1.25

490

500

503

33

29

27

400

515

59

920

100000

87

68,5

114

500

4,7

 

68

1.3

477

500

503

33

29

27

400

515

61

930

100100

88

68,7

114,3

500

4,8

 

68

1.3

485

487

503

33

29

27

400

515

62

930

100100

87

69

114,5

500

4,9

 

68

1.3

490

500

494

33

29

27

400

515

63

930

100100

87

70

115

500

5

. . .

Приложение В

Нечеткие отображения Rij, определяющие связь между лингвистическими переменными и , оценивающие влияния температуры на выход катализата и стабильность катализатора определяются на основе формулы (2.5а), и имеют вид:

(В.1)

Произведя операцию пересечение над нечеткими множествами и (функциями принадлежности и , по (В1) получим значения функции принадлежности нечеткого отображения R1j (). При этом функции принадлежности на основе поостренных выражений в разделе 2, имею вид:

– низкая температура реактора;

– средняя температура реактора;

– высокая температура реактора;

– очень высокая температура реактора;

– низкий выход катализата;

– средний выход катализата;

– выход катализата выше среднего;

– выход катализата ниже среднего;

– стабильность катализатора ниже нормы;

– стабильность катализатора нормальная;

– стабильность катализатора выше нормы;

– стабильность катализатора нормальная.

Для определения нечетких значений выходных параметров объекта и выбора их числовые значения из нечеткого множества решений используем композиционного правила вывода – на основе максиминного произведения выражений и выражений (2.5б):

(В.2)

где – измеренные (оцененные экспертами) значения входной переменной – температуры, тогда искомое множество, которому принадлежат текущие измеряемые значения переменной:

Прогнозируемые значения выходных переменных (нечеткие значения) определяются в виде соответствующих функций принадлежностей. Конкретные числовые значения выходных параметров , из нечеткого множества решений определяются из соотношения (2.5в), т.е. выбираются те значения входного параметра, для которых достигается максимум функции принадлежности.

Приложение Г

Таблица Г.1

Сравнительные характеристики предложенных алгоритмов при решении тестовых (производственных) задач

№ п/п

Алгоритмы

Используемые компромиссные схемы и принципы оптимальности

Необходимая для работы информация

Сходимость в [с]

Значения локальных критериев и его ФП

Степень выполнения ограничений (ФП)

Удобства применения [в баллах 1‒5]

1

2

3

4

5

6

7

8

1

Алгоритм
ГК-ММ

Главный критерий – принцип максимина

Главный критерий, ряд приоритета Ik = {1, …, m}, весовой вектор ограничений
b = (b1, …, bL), граничные значения критериев , . pq, – число шагов по каждой q-й координате.

80

72,5,

4

2

Алгоритм ПО-ИТ

Парето оптимальность – идеальная точка

Весовой вектор критериев
g = (g1, …, gm), координаты идеальной точки, вид метрики
||m(x) – mu||D

90

70,

5

1

2

3

4

5

6

7

8

3

Алгоритм А(О)У-ПО

Абсолютная (относительная) уступка – парето оптимальность

Весовой вектор критериев
g = (g1, …, gm), весовой вектор ограничений b = (b1, …, bL).

95

71,

,

,

3

Примечание. ФП – функция принадлежности; в качестве тестовых задач рассмотрены разные варианты решенного в разделе 3 (3.3) задачи ПР по управлению блоком риформинга. В таблице приведены средние значения полученных характеристик.

Приложение Д

Расчет

ожидаемого экономического эффекта от применения разработанных математических моделей и алгоритмов решения задач оптимизации по выбору оптимальных режимов работы комплекса технологических агрегатов блока риформинга Атырауского НПЗ на основе качественной информации в составе компьютерной системы моделирования и оптимизации (КСМО).

1. Факторы, обеспечивающие эффективность математических моделей и алгоритмов ПР в составе КСМ-ПР при оптимизации блока риформинга установки ЛГ.

Экономическая эффективность разработанных математических моделей и алгоритмов оптимизации, решающие задач системного моделирования и многокритериальной оптимизации в условиях неопределенности обеспечивается на основе следующих факторов:

– применение диалоговой процедуры при моделировании и оптимизации режимов технологического комплекса блока риформинга;

– рациональное распределение функций между человеком (оператором ЛГ) и компьютерной системой, что позволяет оперативно учитывать такие факторы, как изменения требований к вырабатываемым продуктам, изменения значений параметров, влияющих на процесс и.т.д.;

– ведение процесса с учетом состояний каждого агрегата технологического комплекса и блока в целом (агрегаты сильно связаны друг с другом и влияния каждого из них на количества и качества продуктов установки учитывается на основе разработанного комплекса моделей блока риформинга):

– применение современных и эффективных методов разработки моделей и алгоритмов многокритериальной оптимизации (используются методы теории нечетких множеств и экспертных оценок), позволяющие оперативно решать задачу оптимизации производства:

– регулярный контроль различных параметров технологического процесса на основе получения своевременной, доступной информации о состоянии агрегатов, запасов сырья, о количестве и качестве продуктов и.т.д. Производственные и экономические показатели обрабатываются и выводятся в форме, удобной для использования всеми службами управления:

– модели блока являются адаптивными, так как предусмотрено возможность корректировки моделей информации, накапливаемой в базе данных:

– предлагаемая структура КСМО может выполнять и иные функции кроме моделирования и оптимизации, например, функции интенсификации производства, функции информационной системы или системы для обучения персонала установки ЛГ.

Расчет ожидаемого годового экономического эффекта.

Ожидаемое значение годового экономического эффекта определяется по формуле [135]:

Эгод = ((А2 – А1)/А1)⋅П1 + ((С1 – С2)/100)⋅А2 – ЕН⋅КД, (Д.1)

где ((А2 – А1)/А1)⋅П1 + ((С1 – С2)/100)⋅А2 = Эгод.п – годовой прирост прибыли (годовая экономия); А1, А2 – годовой объем реализуемой продукции до и после внедрения результатов исследований (математических моделей и алгоритмов оптимизации в составе КСМО), тыс. тенге, для ЛГ Атырауского НПЗ А1 = 105500; С1, С2 – затраты на тенге реализуемой продукции до после внедрения результатов исследований, тиын: П1 – прибыль от реализуемой продукции до внедрения результатов исследований, тыс.тенге; ЕН – нормативный коэффициент экономической эффективности капитальных вложений в отросли (в нефтегазовой отрасли ЕН = 1,15); КД – затраты, связанные с созданием и внедрением КСМО (капитальные вложения), тыс. тенге;

Каждое слагаемое годового экономического эффекта Эгод (Д.1) определяем отдельно:

1. Расчет годового прироста прибыли за счет роста объема выпускаемой продукции ((А2 – А1)/А1)⋅П1:

А2 = g⋅А1 = ((100 – В2)/(100 – В1))⋅А1 = ((100 – 7,00)/(100 – 8,98))×
× 105500) = 1,022⋅105500 = 107610 тыс. тенге.

Здесь g – коэффициент роста реализуемой продукции; В1, В2 – внутренние потери рабочего времени, соответственно в условиях отсутствия и наличия КСМО, %.

Исследования и анализ результатов моделирования и принятия решений показали, что за счет работы технологического комплекса в рациональных режимах, найденных на основе применения результатов исследований, при соблюдении требуемых качеств продуктов, выходы продуктов изменяются следующим образом: водородсодержащий и сухой газ – увеличивается на 1,2 %, потери уменьшается на 1,75 %, а катализата, в последствии дебутанизированного бензина можно увеличить до 1,5 %. Это обеспечивает увеличение реализации товарной продукции на 1050,5 тыс. тенге за год.

Используя С = 77247,33 тыс.тенге – себестоимости годового выпуска продукции (данные завода), определим значении прибыли от реализации товарной продукции до внедрения КСМО:

П1 = А1 – С = 105500 – 77247,33 = 28252,67 тыс. тенге.

Таким образом, годовой прирост прибыли за счет роста объема выпускаемой продукции:

Эгод.v = ((А2 – А1)/А1)⋅П1 = ((107610 – 105500)/105500)⋅30552,67 =
= 0,02⋅28252,67 = 565,05 тыс. тенге.

2. Расчет годового прироста прибыли за счет снижение издержек производства:

Эгод.с. = (С1–С2)/100)⋅А2,

где С1 = С/А1 = (77247,33/105500)⋅100 = 73,22 тиын;

С2 = Срп/А2 = (77845,074/ 107610)⋅100 = 72,34 тиын.

Себестоимость реализуемой продукции после внедрения результатов исследований системы – Срп, определяется по следующей формуле:

Срп = Сsрп + Сtрп + Зрп + Собсрп + Сцрп + Свнрп + Спррп + Сэксрп.

Произведем расчет составляющих Срп:

Сsрп = Cs⋅g⋅(1 – a) = 57830⋅1,02⋅(1 – 0,0033) = 58791,94 тыс. тенге,

где Сsрп, Сs соответственно, затраты на сырье и материалы при функционировании КСМ-ПР и до внедрения ее; a – коэффициент характеризующий возможное сокращение расходов сырья и материалов после внедрения результатов исследований (в режиме советчика).

Сtрп = Сt⋅g⋅(1 – bt) = 9027,47⋅1,02⋅(1 – 0,001) = 9198.81 тыс. тенге,

где Сtрп, Сt – соответственно, затраты на топливо и энергии после и до внедрения результатов исследований; bt – коэффициент характеризующий возможное сокращение затраты на топливо и энергию на технологические цели.

Зрп = (З – DЗдрп)⋅[1 + a⋅(g – 1)] = (327 – 0,75)⋅[1 + 0,6⋅(1,02 – 1)] =
= 357 – 0,75)⋅[1 + 0,7⋅(1,022 – 1)] = 356,25⋅1,0154 = 375,49 тыс. тенге,

где Зрп, З – соответственно, основная и дополнительная зар.плата производственных рабочих с отчислением на соц.страхование в условиях функционирования КСМ-ПР и до ее внедрения: DЗдс = 0,75 сокращение доплат за сверхурочные работы (5 % от общей суммы доплат без КСМ-ПР); a – коэффициент соотношения темпов прироста средней зар. платы и темпов прироста производительности труда.

Собсрп = Собс.vрп + Cобс.срп = Собс.v⋅g + Cобс.с =
= 7575,37⋅1,022 + 437,5 = 7742,03 + 437,5 = 8179,53 тыс.тенге,

где Собсрп, Собс.vрп, Cобс.срп – соответственно, общая, условно-переменная и условно-постоянная часть расходов на содержание и эксплуатацию оборудования после внедрения результатов исследований (Собс.vрп – прямо пропорционально росту объема производства); Собс.v⋅g, Cобс.с – условно-переменная и условно-постоянная часть предыдущих характеристик до внедрения КСМО.

Сцрп = Сц⋅[1 + (g – 1)⋅Дц] = 367,7⋅[1 + (1,022 – 1)⋅0,35)] = 370,53 тыс.тенге,

где Сцрп, Сц – цеховые расходы после и до внедрения моделей и алгоритмов оптимизации в составе КСМ-ПР; Дц – коэффициент зависимости прироста цеховых расходов от прироста объема производства.

Свнрп = Свн⋅g = 195,25⋅1,022 = 199,545 тыс. тенге,

где Свнрп, Свн – внепроизводственные расходы при функционирования КСМО и до внедрения ее.

Спррп = Спр = 373,42 тыс. тенге.

где Спррп, Спр – прочие производственные расходы после и до внедрения результатов исследований.

Сэксрп = Сэкс + Сээ = 355 + 0,809 = 355,809 тыс. тенге,

где Сэксрп – общая величина затрат на содержание КСМО, тыс.тенге, Сэкс = 25 тыс. тенге – годовые расходы на эксплуатацию КСМО (обслуживание, амортизации, ремонт, носители информации и др.), Сээ – затраты на электроэнергию, потребляемую техническими средствами:

Сээ = Фq⋅Nn⋅Цэ = 4590⋅2,6⋅0,0678/1000 = 0,809 тыс. тенге,

здесь Фq = Фн – Трем = 5400 – 810 = 4590 ч., где Фq – фонд работы ЭВМ, периферийного оборудования с учетом времени на планово-предупредительные ремонты (Трем) и прочие плановые простои; Nn – потребляемая мощность ЭВМ и периферийного оборудования; Цэ – цена
на электроэнергию.

Таким образом, себестоимость реализуемой продукции после внедрения системы Gа равно:

Срп = Сsрп + Сtрп + Зрп + Собсрп + Сцрп + Свнрп + Спррп + Сэксрп =
= 58791,94 + 9198,81 + 375,49 + 8179,53 + 370,53 + 199,545 +
+ 373,42 + 355,809 = 77845,074 тыс. тенге.

Годовой прирост прибыли за счет снижение издержек производства:

Эгод.с. = (С1 – С2)/100)⋅А2 = ((73,64 – 72,34)/100)⋅107610 =
= (1,3/100)⋅107610 = 1398,93 тыс. тенге.

3. Вычисляем КД – затраты, связанные с созданием и внедрением КСВПР на базе разработанных в диссертационной работе комплекса математических моделей и алгоритмов многокритериального выбора оптимальных режимов работы т.е. капитальные вложения, тыс.тенге:

КД = КН + Кпс = 700 + 350 = 1050 тыс. тенге,

где КН = 700 тыс. тенге затраты на проведение научно-исследовательских работ для разработки математических моделей, алгоритмов оптимизации, т.е. математического обеспечения и самой КСВПР;
Кпс = 250 тыс. тенге затраты на приобретение и на строительно-монтажные работы, связанные с созданием системы.

Таким образом, используя результатов расчета п. 1.2.3 по формуле (Д.1) определим ожидаемое значение годового экономического эффекта:

Эгод = ((А2 – А1)/А1)⋅П1 + ((С1 – С2)/100)⋅А2 – ЕН⋅КД =
= Эгод.v + Эгод.с – ЕН⋅КД = 565,05 + 1398,93 – 0,15⋅1050 =
= 1963,98 – 157,5 = 1806,48 тыс. тенге.

Расчетное значение эффективности затрат на создание КСМО:

Ер = Эгод/КД = 1806,48 /1050 = 1,72.

(Ер) с нормативным для отросли (Енвт = 0,45) находим, что Ер >> Енвт, следовательно, внедрение результатов исследований высоко эффективна.

Срок окупаемости (Т) будет равен:

Т = КД/Эгод = 1/Ер = 0,6 года.

Приложение Е

Основные модули программы

Attribute VB_Name = «Модуль1»

Function Y1(X11, X21, X31, X41, X51) As Double

Y1 = (0.395 * X11 + 12.153846154 * X21 + (-0.032113821) * X31 – 0.948 * X41 _

+ 0.01975 * X51 + 0.0049375 * X11 ^ 2 + 9.349112426 * X21 ^ 2 + (-0.000065272) * X31 ^ 2 _

+ (-0.03792) * X41 ^ 2 + 0.000049375 * X51 ^ 2 + 0.227884615 * X11 * X2 + 0.000100356 * X11 * X31 _

+ 0.001975 * X11 * X41 + 0.00049375 * X11 * X51 + 0.037054409 * X21 * X31 + (-0.486153846) * X21 * X41 _

+ (-0.000642276) * X31 * X41)

End Function

Function Y1a(X1a, X2a, X3a, X4a, X5a) As Double

Y1a = ((0.398481013) * X1a + (12.107692308) * X2a + (-0.031862348) * X3a + (-0.98375) * X4a _

+ (0.019675) * X5a + (0.005044063) * X1a ^ 2 + (9.313609467) * X2a ^ 2 + (-0.000064499) * X3a ^ 2 _

+ (-0.040989583) * X4a ^ 2 + (0.000049187) * X5a ^ 2 + (0.229892892) * X1a * X2a + (0.00010083) * X1a * X3a _

+ 0.002075422 * X1a * X4a + (0.000498101) * X1a * X5a + (0.036764248) * X2a * X3a + (-0.504487179) * X2a * X4a _

+ (-0.000663799) * X3a * X4a)

End Function

Function Y1b(X1b, X2b, X3b, X4b, X5b) As Double

Y1b = ((0.398983482) * X1b + (12.076923077) * X2b + (-0.031589537) * X3b + (-1.023913043) * X4b _

+ (0.019625) * X5b + (0.005069676) * X1b ^ 2 + (9.289940828)* X2b ^ 2 + (-0.00006356) * X3b ^ 2 + (-0.044517958) * X4b ^ 2 _

+ (0.000049063) * X5b * 2 + (0.230182778) * X1b * X2b + (0.000100348) * X1b * X3b + (0.002168388) * X1b * X4b + (0.000498729) * X1b * X5b _

+ (0.036449466) * X2b * X3b + (-0.525083612) * X2b * X4b + (-0.000686729) * X3b * X4b)

End Function

Attribute VB_Name = «Модуль2»

Function Y2(X12, X22, X32, X42, X52) As Double

Y2 y3 = ((500#) * X12 + (7142.8571429) * X22 + (10.101010101) * X32 + (-1458.3333333) * X42 _

+ (25#) * X52 + (6.25) * X12 ^ 2 + (5102.0408163) * X22 ^ 2 + (0.020406081) * X32 ^ 2 + (-60.763888889) * X42 ^ 2 _

+ 0.0625 * X52 ^ 2 + (178.57142857) * X12 * X22 + (0.252525253) * X12 * X32 + (-15.625) * X12 * X42 + (1.25) * X12 * X52 _

+ (-297.61904762) * X22 * X42 + (2.525252525) * X32 * X42 + (-0.050505051) * X32 * X52 + (-1.041666667) * X42 * X52)

End Function

Attribute VB_Name = «Модуль3»

Function Y3(X143, X243, X343, X443, X543) As Double

Y3 = (0.435) * X143 + (-20.076923077) * X243 + (0.052834008) * X343 + (-0.725) * X443 _

+ (0.042439024) * X543 + (0.0054375) * X143 ^ 2 + (-15.443786982) * X243 ^ 2 + (0.000106951) * X343 ^ 2 + (-0.030208333) * X443 ^ 2 _

+ (0.00010351) * X543 ^ 2 + (0.000220142) * X143 * X343 + (0.000265244) * X143 * X543 + (-557692308) * X243 * X443 + (0.000085909) * X343 * X543

End Function

Attribute VB_Name = «Модуль4»

Function Y4(X154, X254, X354, X454, X554) As Double

Y4 = ((0.40625) * X154 + (-9.285714286) * X254 + (0.065922921) * X354 + (-0.541666667) * X454 _

+ (-0.016049383) * X554 + (0.005078125) * X154 ^ 2 + (-6.632653061) * X254 ^ 2 + (0.000133718) * X354 ^ 2 + (-0.022569444) * X454 ^ 2 _

+ (-0.000039628) * X55 ^ 2 + (0.000659229) * X154 * X354 + (-0.386904762) * X254 * X454 + (-0.011463845) * X254 * X554 + (-0.000668724) * X454 * X554)

End Function

Attribute VB_Name = «Модуль5»

Function Y8(X18, X28, X38, X48, X58) As Double

Y8 = ((0.022) * X18 + (-0.942857143) * X28 + (0.002677485) * X38 + (-0.036666667) * X48 _

+ (0.002146341) * X58 + (0.00034375) * X18 ^ 2 + (-0.897959184) * X28 ^ 2 + (0.000007241) * X38 ^ 2 + (-0.002291667) * X48 ^ 2 _

+ (0.000007852) * X58 ^ 2 + (0.000022312) * X18 * X38 + (0.000013415) * X18 * X58 + (-0.039285714) * X28 * X48 + (0.000002177) * X38 * X58)

End Function


Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.074