Всего найдено: 47121
Руководитель проекта: Кадыржанов Кайрат Камалович
Исполнители проекта:
Организация: Некоммерческое акционерное общество "Евразийский Национальный университет имени Л.Н. Гумилева"
Инвентарный номер: 0322РК00151
Регистрационный номер: 0121РК00282
Ключевые слова: магнитные наноматериалы наночастицы очистка водных сред фазовые превращения шпинели
В ходе изучения сверхтонких параметров магнитного поля для исследуемых нанокомпозитов было установлено, что полученные параметры характерны для структуры гематита (Fe2O3), с высокой степенью структурного и магнитного упорядочения.
Полученные зависимости сверхтонких параметров свидетельствуют о том, что снижение величины сверхтонкого магнитного поля в зависимости от концентрации допанта обусловлены структурными деформациями кристаллической решетки, а также доминированием фазы NdFeO3, являющейся фазой замещения.
Предложенный метод синтеза позволяет получать Fe2O3/NdFeO3 нанокомпозиты с различной вариацией соотношения фаз, а также структурными параметрами. При этом увеличение вклада NdFeO3 приводит к увеличению степени структурных упорядочений, а также незначительному изменению размеров зерен.
В ходе проведенных экспериментов по испытанию коррозионной стойкости установлено, что доминирование фазы NdFeO3 в стуктуре нанокомпозитов приводит к увеличению устойчивости к деструкции и снижению скорости коррозии в 1.5 – 2 раза. При этом в случае агрессивных сред начальные стадии коррозионных процессов сопровождаются формированием оксидных и гидроксидных наростов (содержание которых составляет не более 3-5 %), обладающих аморфноподобной структурой.
Руководитель проекта: Ткаченко Алеся Сергеевна
Исполнители проекта:
Организация: Астрофизический институт имени В.Г.Фесенкова
Инвентарный номер: 0322РК00030
Регистрационный номер: 0121РК00249
Ключевые слова: астрофизический S-фактор расчет полных сечений Реакции радиационного захвата скорости термоядерных реакций управляемый термоядерный синтез ядерная энергетика
Выполнены теоретические расчеты и исследования скоростей термоядерных реакций в звездах и первичном нуклеосинтезе Вселенной для процессов p + 2H → 3He + γ, n + 2H → 3H + γ, а также аппроксимация их несложными функциями.
Сделаны теоретические расчеты и исследования скорости реакций в звездах и первичном нуклеосинтезе Вселенной для процессов p + 14N → 15O + γ, p + 7Be → 8B + γ, а также аппроксимация их несложными функциями в области низких и астрофизических энергий.
Руководитель проекта: Здоровец Максим Владимирович
Исполнители проекта:
Организация: Некоммерческое акционерное общество "Евразийский Национальный университет имени Л.Н. Гумилева"
Инвентарный номер: 0322РК00174
Регистрационный номер: 0121РК00272
Ключевые слова: допирование механохимический синтез сегнетоэлектрики термический отжиг фазовые превращения
С применением метода рентгенофазового анализа была установлена динамика фазовых превращений в титанате кальция в зависимости от концентрации лантана: CaTiO3/TiO2 → CaTiO3/ La2TiO5 → CaTiO3/ La0.3Ca0.7TiO3 → La0.3Ca0.7TiO3.
В ходе исследований влияния допанта Nb2O5 на процессы фазовых превращений в сегнетоэлектриках на основе титаната кальция было установлено, что увеличение концентрации допанта Nb2O5 выше 0.10 моль приводит к формированию в структуре орторомбической фазы CaNb2O4, а общую динамику фазовых превращений можно записать в следующем виде: CaTiO3 → CaTiO3/CaNb2O4.
В ходе проведенных исследований процессы фазовых превращений в сегнетоэлектриках при допировании Y2O3 титаната кальция можно записать следующим образом: CaTiO3 → CaTiO3/ CaY2O4.
Руководитель проекта: Туруспеков Ерлан Кенесбекович
Исполнители проекта:
Организация: Республиканское Государственное предприятие на праве хозяйственного ведения "Институт Биологии и биотехнологии растений"
Инвентарный номер: 0322РК00087
Регистрационный номер: 0121РК00168
Ключевые слова: геномная селекция качество зерна компоненты урожайности локусы количественных признаков Озимая мягкая пшеница полногеномный ассоциативный анализ
В результате экологических испытаний коллекция озимой мягкой пшеницы, состоящей из 289 образцов проанализированы в полевых условиях в Алматинской и Туркестанской областях. Проведена сравнительная оценка фенологических фаз и элементов продуктивности коллекции озимой мягкой пшеницы. Наиболее высокие показатели по компонентам урожайности отмечены у коллекции, выращенной в Алматинской области. Осуществлена оценка качества зерна коллекции по признакам качества – стекловидности зерна, содержанию белка в муке и зольности в муке, содержанию клейковины, индексу деформации клейковины, седиментации в 2-х % растворе уксусной кислоте. В результате полногеномного анализа ассоциаций с использованием данных генотипирования 10481 полиморфных SNP-маркеров и фенотипирования (компонентов урожайности и адаптивности) озимой мягкой пшеницы впервые идентифицировано 78 ЛКП для условий Алматинской области и 80 ЛКП – для Туркестанской области. Завершены работы по выделению и очистке ДНК и РНК для дальнейших работ, связанных с подтверждением значимости идентифицированных SNP-маркеров на основе ПЦР с обратной транскрипцией для образцов пшеницы на различных стадиях развития растений. Осуществлен анализ qRT-PCR (количественный ПЦР с обратной транскрипцией) с использованием 2 пар праймеров для генов Ta-RT-002 (Rht-1) и Ta-RT-009 (Auxin response factor), связанных с признаками высоты растения и времени колошения, соответственно.
Руководитель проекта: Конаров Айшуак Таргинович
Исполнители проекта:
Организация: Nazarbayev University
Инвентарный номер: 0322РК00004
Регистрационный номер: 0121РК00685
Ключевые слова: анод биомасса натриево-ионные батареи углерод электрохимия
Результаты исследований: В течение трех месяцев был проведен обзор литературы и проектной документации. Рассмотрев теоретическую часть, экспериментальная часть была сосредоточена на синтезе твердого углерода на основе биомассы. Исследовательский анализ был проведен для характеристики свойств изучаемого материала. Результаты исследования были представлены в виде постера и презентации на международной конференции.
Руководитель проекта: Байсанов Сайлаубай
Исполнители проекта:
Организация: Филиал Республиканского государственного предприятия на праве хозяйственного ведения "Национальный центр по комплексной переработке минерального сырья Республики Казахстан" Комитета индустриального развития и промышленной безопасности министерства индустр
Инвентарный номер: 0322РК00805
Регистрационный номер: 0121РК00426
Ключевые слова: диаграммы состояния конгруэнтное соединение металлургические шлаки степень диссоциации термодинамика фазовый состав
Получены термодинамические данные в виде математических выражений полей кристаллизаций фаз ларнита (2CaO·SiO2), алюмината кальция (CaO·Al2O3), тефроита (2MnO·SiO2), галаксита (MnO·Al2O3), муллита (2Al2O3·SiO2), волластонита (CaO·SiO2) и установлено, что для областей кристаллизаций указанных конгруэнтных соединений для микросостова при температуре плавления обнаружена площадка. Потверждения данному явлению показывают графики зависимости Бьеррума-Гуггенгейма от активности и в точке равных концентраций XL=XS. Математическая зависимость коэффицента Бьеррума-Гуггенгейма выше температуры плавления конгруэнтного соединения уходит в бесконечность, делает петлю и возвращается к 1, тем самым область подтверждает расслоения для микросостава каждого соединения. Это указывает на диссоциацию конгруэнтно плавящегося соединения.
Анализ графиков зависимости осмотических коэффициентов от активности позволил наметить расположение наиболее легкоплавких и тугоплавких соединений в установленных системах и по результатам о термодинамических свойствах расплавов оценить структурное и энергетическое состояние оксидных расплавов в целом и оксидов марганца, кремния, алюминия в частности для оценки степени диссоциации при температурах 1673 К - 1973 К.
Установлен характер расслоения в жидкой фазе при плавлении высокотемпературных конгруэнтных соединений оксидных систем через осмотический коэффициент Бьеррума-Гуггенгейма.
Руководитель проекта: Кукушкин Алексей Игоревич
Исполнители проекта:
Организация: Некоммерческое акционерное общество "Карагандинский университет имени академика Е. А. Букетова"
Инвентарный номер: 0322РК00185
Регистрационный номер: 0121РК00103
Ключевые слова: Древнетюркский Золотоордынский Комплекс Кыпчакский Погребальный Ритуальный Сарыарка Средневековье
Новизна проекта заключается в первой предпринимаемой попытке целенаправленного и системного археологического изучения средневековых погребальных и ритуально-мемориальных памятников Центрального Казахстана, что позволит создать надежную базу для дальнейших специализированных исследований отдельных направлений обозначенной проблематики. Картографирование средневековых памятников региона с достоверным пространственным расположением объектов на топооснове, основанное на обработке располагаемых паспортов памятников и результатах поисково-разведочных работ, предполагаемых данным проектом, позволит выполнить их локализацию, выявить особенности расположения, а также наглядно оценить наиболее перспективные и/или слабоизученные районы региона. Полученные результаты: - составлен
историографический обзор об археологическом изучении кыпчакских памятников Казахстана; - проведены поисково-разведочные работы, обработка паспортов памятников с целью конкретизации количества кыпчакских комплексов, выявленных на территории Сарыарки; - проведены полевые археологические исследования кыпчакских; - проведены естественнонаучные анализы; - проведена детализация хронологической принадлежности исследованных комплексов. подготовлены и опубликованы научные статьи в рецензируемых зарубежных и (или) отечественных изданиях, рекомендованных КОКСОН.
Руководитель проекта: Усманов Кайрат Идрисович
Исполнители проекта:
Организация: Учреждение "Международный Казахско-Турецкий университет имени Ходжа Ахмеда Ясави"
Инвентарный номер: 0322РК00470
Регистрационный номер: 0121РК00197
Ключевые слова: Инволюция Интегро-дифференциальные уравнения Корректная разрешимость Метод параметризации Многоточечная краевая задача Нагруженные Однозначная разрешимость
Исследована многоточечная краевая задача для систем нагруженных интегро-дифференциальных уравнении с инволюцией. Предложен алгоритм нахождения решения. Исследована многоточечные краевые задачи для систем нагруженных интегро-дифференциальных уравнений с инволюцией (с вырожденным ядром). Найдены критерий однозначной разрешимости рассматриваемых задач методом параметризации. Исследована многоточечные краевые задачи для систем интегро-дифференциальных уравнений с инволюцией содержащую производную в правой части уравнения. Предложен алгоритм нахождения решения.
Руководитель проекта: Нарынов Сергази Сакенович
Исполнители проекта:
Организация: Товарищество с ограниченной ответственностью "Alem Research"
Инвентарный номер: 0322РК00349
Регистрационный номер: 0121РК00461
Ключевые слова: депрессия интеллектуальная система онлайн-психологическая помощь психокоррекция психотерапия психотипы психоэмоциональное состояние суицид
Собран набор данных диалогов с результатами онлайн интервью. Подготовлен очищенный и размеченный набор текстовых данных из открытых источников. Подготовлены очищенные и размеченные данные диалогов с психологами. Разработана модель измерения сходства предложений. Разработана и протестирована модель машинного обучения для распознавания эмоционального состояния пациента по тексту.
Руководитель проекта: Кадырова Ирина Адильевна
Исполнители проекта:
Организация: НАО "Медицинский Университет Караганды"
Инвентарный номер: 0322РК00029
Регистрационный номер: 0121РК00121
Ключевые слова: коронавирусная инфекция covid-19 Матрично-активированная лазерная десорбция/ионизация машинное обучение назальный мазок обратная транскрипция Полимеразная цепная реакция
Были проведены молекулярно-генетические исследования назальных мазков методом ОТ-ПЦР с корректировкой включения в основную и контрольную группы. Была проведена матричная лазерная десорбция / ионизационная масс-спектрометрия (MALDI-MS) на 30 % назальных мазков согласно ранее оптимизированному протоколу. Для полученных в результате масс-спектрометрии пиков начат препроцессинг данных. После проведения препроцессинга были получены оптимизированные данные для обучения алгоритмов машинного обучения. Общая выборка пиков была разделена на обучающую и тестовую (в соотношении 75% -обучающая и 25% тестовая). Были обучены следующие модели: логистическая регрессия - LG, линейный дискриминантный анализ - LDA, Байесовский метод - NBAYES, дерево решений - DT, Support Vector Machine - SVM, случайный лес - RF, XGBoost - GB - для имеющихся масс-спектрограмм и оценены F1 score, параметры чувствительности и специфичности