STATISTICAL ASSESMENT OF THE QUALITY OF METALLURGICAL SLAG OF PAVLODAR BRANCH LLP «CASTING» WITH APPLICATION OF METHODS OF THE CLASTER ANALYSIS

Authors

  • K.М. Аkishev
  • К.Sh. Aringazin
  • V.I. Karpov

Keywords:

System analysis, cluster analysis methods, metallurgical slag quality indicators, statistical evaluation, multidimensional object of study, statistical methods.

Abstract

In the Pavlodar region since the Soviet Union, there are metallurgical enterprises that produce hundreds of tons of metallurgical waste, scale, lining, and so on every day. Within the framework of the project, at present, to improve the ecological situation, resource-saving technologies are found in which technogenic waste or products of their processing can be used as raw materials, which in the conditions of industrial production gives significant economic and resource-saving effects. The article discusses the application of cluster analysis methods for statistical assessment of the quality of metallurgical slag of PF Casting LLP, using the software package “Complex quality assessment and classification of multidimensional objects” based on the methods of Ward, Tamura S, Euclidean distance. As a result of the use of the “Comprehensive Quality Assessment and Classification of Multidimensional Objects” software product, metallurgical slag samples taken from different points of the slag storage were divided into clusters and a metallurgical slag quality assessment was obtained for further use in building materials. We have developed effective formulations of heavy concrete mixtures using metallurgical wastes of the PF Casting LLP that meet the requirements of GOST25192-2012.

References

Гиндис Я.П. Технология переработки шлаков. – М.: Стройиздат,1991. – 280 с.

Барышников В.Г. и др. Вторичные материальные ресурсы черной металлургии. В 2т. Т2 // М.:Экономика,1986. – 344 с.

Мусин В.Г.Состав и свойства смешанных вяжущих на основе металлургических шлаков и полимерных добавок // Строительные материалы. – 1991. – №2.– С. 7–8.

BellmanF. Activationofblastfurnaceslagbyanewmethod / F. Bellmann, J. Stark // Cem. andConcr. Res.–2009. – Vol.39. – N8. – P. 644–650.

Александров С.Е., Грызлов В.С и Фараонова К.Н. Гранулированные конверторные шлаки в производстве строительного материала. Строительные материалы. – 1973.№3. С.41-52.

Акишев К.М.,Арынгазин К.Ш. Анализ разработок использования техногенных отходов в строительных материалах // Материалы международной научной конференции молодых ученых,магистрантов, студентов и школьников «ХIXСатпаевские чтения», (Павлодар, апрель 2019) Павлодар. Издательство Павлодарского государственного университета, 2019,том 20.– С. 249–255.

Kodama K.Study on utilization of blast-furnace slag in Concrete Transaction of Japan Sosiety of Civil Ingeneers, vol.12, November1981, P.p.278–279.

Иванова В.Н., Карпов В.И., Сидоренко Ю.И., Жученко Н.А. Задача кластеризации генотипов в системе поддержки принятия решений при управлении персонифици-рованным питанием, в сб. научных трудов XXI Международной конференции по мягким вычислениям и измерениям (SCM-2018). Сборник докладов в 2-х томах. Санкт-Петербург. 23–25 мая 2018 г. СПб.: СПб ГЭТУ «ЛЭТИ», 2018 г., том 2, 303–307 с.

Миркин Б.Г.. Методы кластерного анализа для поддержки принятия решений, 2011. – 75 с.

Айдинян А.Р., Цветкова О.Л.. Алгоритмы кластерного анализа для решения задач с асимметричной мерой близости. Сиб. журнал. выч. мат., 2018, том 21, №2. – С.127–138.

«Комплексная оценка качества и классификация многомерных объектов» Свид. об офиц. регистр.прогр. для ЭВМ № 2006613936 РФ; Мышенков К.С., Карпов В.И., Гетьман В.В. – №2006613704; Заяв. 02.11.2006; Зарегистр. 16.11.2006.

Баженов Ю.М. Способы определения состава различных видов бетона. Учебноепо-собиедлявузов.М.:Стройиздат,1975.–268 с.

Батдалов М.М., Гасанов, Р.И и Вишталов В.Х. Разработка технологии высокопроч-ных бетонов путем направленного конструирования модифицированной структуры с применением термомеханической активации // Строит. матер., оборуд., технол. ХХI в. – 2004. – № 5. –

С. 69.

Родионов Р.Б. Инновационные нанотехнологии для строительной отрасли / Р.Б. Ро-дионов // Строит. матер., оборуд., технол. ХХI в. – 2006. – №10. – С. 57–59.

ГОСТ 25192-2012. Бетоны. Классификация и общие требования.

ГОСТ 10180-2012.Методы контроля прочности по контрольным образцам.

Published

2022-07-02

How to Cite

Аkishev K. ., Aringazin К., & Karpov, V. (2022). STATISTICAL ASSESMENT OF THE QUALITY OF METALLURGICAL SLAG OF PAVLODAR BRANCH LLP «CASTING» WITH APPLICATION OF METHODS OF THE CLASTER ANALYSIS . Problemy Avtomatiki I Upravleniâ, (2). Retrieved from https://pau.imash.kg/index.php/pau/article/view/359

Issue

Section

INFORMATION TECHNOLOGY AND INFORMATION PROCESSING

Categories