The object of research, development or design (in Russian) : Разработка методов анализа загрязненного атмосферного воздуха выбросами воздушного транспорта и других транспортных средств приаэродромной экологической среде

The object of research, development or design (in Kazakh) : .Әуе көлігі мен басқа да көлік құралдарының шығарындылары әсерінен аэродром маңының экологиялық ортасында ластанған атмосфералық ауаны талдау әдістерін әзірлеу.

Aim of work (in Russian) : Основной целью является повышение качества системы мониторинга загрязнения воздуха приаэродромной среды в условиях цифровой трансформации бизнеса авиационной отрасли с помощь применения методов гибридного цифрового двойника, объединяющего физико-математическое моделирование и прогнозирование.

Aim of work (in Kazakh) : Негізгі мақсат – авиация саласы бизнесінің цифрлық трансформациясы жағдайында физика-математикалық модельдеу мен болжауды біріктіретін гибридті цифрлық егіз әдістерін қолдану арқылы аэродром маңы ауасының ластануын мониторингтеу жүйесінің сапасын арттыруқылау жүйелерін сандық түрлендіру бойынша зерттеулер мен пилоттық жобалар.

Методы исследования (на русском) : Методы исследования: • Сбор и обработка данных с сенсорных станций (PM2.5, PM10, NOx, CO, SO₂, метео-параметры). • Инвентаризация эмиссий воздушных и наземных источников (LTO-цикл, APU, наземная техника). • Физико-математическое моделирование рассеивания загрязнений (AERMOD, CFD). • AI-моделирование временных рядов (регрессия, Random Forest, LSTM). • Гибридный подход (fusion) для объединения результатов физической модели и AI-прогноза. • Визуализация и отчётность (2D/3D карты, временные ряды, дашборды). • Валидация и калибровка моделей на основе фактических наблюдений.

Методы исследования (на казахском) : Зерттеу әдістері: • Сенсорлық станциялардан деректерді жинау және өңдеу (PM2.5, PM10, NOx, CO, SO₂, метеорологиялық параметрлер). • Ауа мен жердегі шығарындыларды түгендеу (LTO циклі, APU, жердегі жабдықтар). • Ластаушы заттардың таралуын физикалық және математикалық модельдеу (AERMOD, CFD). • Жасанды интеллект уақыттық қатарларды модельдеу (регрессия, кездейсоқ орман, LSTM). • Физикалық модель нәтижелерін және жасанды интеллект болжамын біріктіруге арналған гибридті тәсіл (біріктіру). • Визуализация және есеп беру (2D/3D карталар, уақыттық қатарлар, бақылау тақталары). • Нақты бақылауларға негізделген модельдерді валидациялау және калибрлеу.

Obtained results and novelty (in Russian) : Полученные результаты и новизна: • Разработана упрощённая структурно-технологическая модель гибридного цифрового двойника для мониторинга приаэродромного воздуха. • Предложен алгоритм интеграции физических и AI-моделей для прогнозирования концентраций загрязнителей. • Показана возможность реализации с использованием локальных сенсоров • Научная новизна заключается в применении гибридного подхода к оценке выбросов авиационного и наземного транспорта с оценкой неопределённости прогнозов и калибровкой по реальным данным.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Нәтижелер мен жаңалық: • Әуежай ауасын бақылауға арналған гибридті сандық егіздің жеңілдетілген құрылымдық және технологиялық моделі жасалды. • Ластаушы заттардың концентрациясын болжау үшін физикалық және жасанды интеллект модельдерін біріктіру алгоритмі ұсынылды. • Жергілікті сенсорларды пайдаланып, бұл тәсілді енгізудің орындылығы көрсетілді. • Ғылыми жаңалық авиация мен жердегі көліктен шығарындыларды бағалауға гибридті тәсілді қолдануда, болжамның белгісіздігін бағалауда және нақты деректерді пайдаланып калибрлеуде жатыр.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Основные конструктивные и технико экономические показатели:Количество сенсорных точек: 1 стационарный измеритель воздуха, 1 ручной анализатор воздуха, 1-измерительная платформа для пилотного проекта.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Негізгі жобалау және техникалық-экономикалық көрсеткіштер: Сенсорлық нүктелер саны: 1 стационарлық ауа өлшегіш, 1 қолмен ұсталатын ауа анализаторы, пилоттық жоба үшін 1 өлшеу платформасы.

Level of implementation (in Russian) : Возможность реализации пилотного проекта на локальном уровне одним исследователем, система может быть расширена для полноценного мониторинга всего аэропорта и интеграции с системами измерения по стандартам ИКАО.

Level of implementation (in Kazakh) : Пилоттық жобаны жергілікті жерде бір зерттеуші жүзеге асыра алса да, жүйені бүкіл әуежайды толық бақылау және ICAO талаптарына сәйкес өлшеу жүйелерімен біріктіру үшін кеңейтуге болады.

Efficiency (in Russian) : Обеспечивает непрерывный мониторинг приаэродромного воздуха и оперативное выявление превышений концентраций загрязнителей.Позволяет моделировать сценарии изменения работы аэропорта для снижения локального воздействия загрязнений. Снижает неопределённость прогнозов благодаря гибридному подходу, объединяющему физическую модель и цифровую модель.

Efficiency (in Kazakh) : Әуежай ауасының сапасын үздіксіз бақылауды және ластаушы заттардың концентрациясының асып кетуін жедел анықтауды қамтамасыз етеді. Жергілікті ластану әсерін азайту үшін әуежайдың жұмыс істеу өзгерістерінің сценарийлерін модельдеуге мүмкіндік береді. Физикалық және цифрлық модельдерді біріктіретін гибридті тәсілдің арқасында болжамның белгісіздігін азайтады.

Field of application (in Russian) : Приаэродромные зоны аэропортов для мониторинга и прогнозирования качества воздуха. Экологический менеджмент в авиационной отрасли. Исследовательские и пилотные проекты по цифровой трансформации систем мониторинга воздуха

Field of application (in Kazakh) : Ауа сапасын бақылау және болжауға арналған әуежай әуежайларының аумақтары. Авиация саласындағы қоршаған ортаны басқару. Ауа сапасын бақылау жүйелерін сандық түрлендіру бойынша зерттеулер мен пилоттық жобалар.