ІННОВАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ У ВИРОБНИЦТВІ ТА ЗАСТОСУВАННІ НЕОРГАНІЧНИХ РЕЧОВИН
DOI:
https://doi.org/10.32782/naturaljournal.12.2025.12Ключові слова:
неорганічні речовини, нанотехнології, цифровізація, автоматизація, штучний інтелект, зелена хімія, циркулярна економікаАнотація
У статті представлено результати аналізу й узагальнення інноваційних технологій, що застосовуються у виробництві та практичному використанні неорганічних речовин.Актуальність теми зумовлена зростанням вимог до якості матеріалів, енергоефективності виробництва й екологічної безпеки в хімічній промисловості. У центрі дослідження – технології, що базуються на використанні цифрових рішень (SCADA, IoT, штучного інтелекту), наноматеріалів, а також новітніх методів синтезу (електрохімічних, гідрометалургійних, каталітичних).Проведено комплексне оцінювання фізико-хімічних властивостей синтезованих неорганічних речовин із застосуванням методів спектрального аналізу, рентгеноструктурного аналізу та термогравіметрії. Встановлено, що отримані зразки характеризуються високою термічною стабільністю (900–1 200°C), електропровідністю (10-²–10° S/см), підвищеною каталітичною активністю (прискорення реакцій на 60–80%) та механічною міцністю (>120 МПа).Експериментальні дані свідчать про ефективність цифрових платформ керування: упровадження SCADA-систем та IoT-сенсорів дозволило знизити енергоспоживання на 18,4%, змен-шити брак продукції на 23,7% та забезпечити високу точність дозування реагентів (±0,5%).Застосування алгоритмів машинного навчання сприяло оптимізації технологічних режимів, зменшенню часу реакцій на 12–15% та підвищенню точності прогнозування відхилень до 95–97%. Досліджено вплив нанотехнологій на покращення експлуатаційних характеристик матеріалів, зокрема фотокаталітичної активності (до 60%) та сорбційної здатності до важких металів (до 4,2 мг/г). Екологічний аналіз підтвердив доцільність використання вторинної сировини, що дозволяє скоротити споживання природних ресурсів на 25–30%. Результати дослідження доводять, що комплексне впровадження інноваційних підходів у виробництво неорганічних речовин відкриває нові перспективи для хімічної галузі в умовах сталого розвитку. У роботі запропоновано системну модель поєднання цифрових і технологічних рішень для підвищення ефективності, якості й екологічної безпеки синтезу.
Посилання
Білявська В.Б., Хом’як І.В. Динаміка рослинності долини річки Гуйва. Біологічні дослідження – 2020 : збірник наукових праць. Житомир, 2020. С. 382–383.
Allied Market Research. Industrial IoT Market : Global Opportunity Analysis and Industry Forecast. 2022.
Alshammari H., Abdulrahman A., Khan M. Advanced Nanomaterials in Catalysis. Journal of Inorganic Chemistry. 2023. № 15 (2). P. 203–221.
Asare-Donkor N.K., Kpodo C., Amo-Broni R., Ankyiah F. Assessing the Influence of a Dam Reservoir on Groundwater Quality in the Asante Akyem Central District of Ghana. Asian Research Journal of Arts & Social Sciences. 2023. № 21 (1). P. 1–11. https://doi.org/10.9734/arjass/2023/v21i1457SAGE Journals+2.
Automation Ready. Intelligent Control in Chemical Manufacturing. Industry White Paper, 2024. P. 123.
Barrino D. Modern Inorganic Materials for Clean Technologies. Materials Science Reports. 2024. № 12 (1). P. 77–89.
Chen L., Wang Y., Li X. Smart Manufacturing of Inorganic Materials Using AI Algorithms. Journal of Advanced Manufacturing Systems. 2022. № 21 (3). P. 291–305. https://doi.org/10.1142/S0219686722500181.
EY. Chemicals 4.0: Digitalizing for a Sustainable Future. 2022.
Enemosah A., Ifeanyi O.G. SCADA in the Era of IoT: Automation, Cloud-driven Security, and Machine Learning Applications. International Journal of Science and Research Archive. 2024. № 13 (01). P. 3417–3435. https://doi.org/10.30574/ijsra.2024.13.1.1975.
Farhan M., Aziz O. Synthesis and Characterization of NiCoMn MOFs for Wastewater Treatment. arXiv preprint arXiv: 2406. 12892. 2024. https://doi.org/10.48550/arXiv.2406.12892.
Ghavam S., Vahdati M., Wilson I.A.G., Styring P. Sustainable Ammonia Production Processes. Frontiers in Energy Research. 2021. № 9. P. 580808. https://doi.org/10.3389/fenrg.2021.580808.
Netzer T. Digitization in the Chemical Industry. McKinsey & Company Report, 2017.
Olawade D., Mensah C., Zhao Y. Machine Learning Optimization in Industrial Chemistry. AI in Process Engineering. 2024. № 8 (1). P. 44–59.
Pietrasik R., Kaleta T., Grzelak J. SCADA Systems in Chemical Engineering. Automation and Control Journal. 2024. № 32 (3). P. 301–318.