?Приоритет-2030? – самая масштабная в истории России государственная программа поддержки университетов. Она стартовала в 2021 году и продлена до 2030-го. В 2025-м программа сделала акцент на технологическом лидерстве: вузы переориентировали свои исследовательские проекты на создание конкретных продуктов и технологий, востребованных страной. ЮУрГУ участвует в программе с самого начала и развивает проекты по трем стратегическим направлениям: ?Интеллектуальное производство?, ?Фундаментальные основы синтеза и эксплуатации перспективных материалов? и ?Экология индустриальной агломерации?. Мы собрали пять разработок, созданных в рамках этой программы.
Компактный 3D-принтер для печати металлом
В ЮУрГУ разрабатывают портативный 3D-принтер для печати металлических изделий. Проект выпускника кафедры ?Оборудование и технологии сварочного производства? Семена Кочурова решает проблему отсутствия в России компактных и мобильных аддитивных установок. В основе – технология электродугового выращивания (WAAM): автоматическая сварка в среде защитных газов, при которой деталь создается слой за слоем наплавкой металлической проволоки. Главное преимущество – мобильность. Установка будет весить 200-300 килограммов, тогда как существующие аналоги – около двух тонн. Принтер позволит оперативно восстанавливать поршни, шестерни и валы прямо в зоне эксплуатации техники, в том числе на Крайнем Севере, без ожидания поставок запчастей. Рабочая камера рассчитана на объем 100×100×100 мм.
Браслет, который предупредит об опасном формальдегиде
Молодые химики ЮУрГУ Глеб Лычкин, Илья Турышев и Ирина Шарапова под руководством доцентов кафедры экологии и химической технологии Татьяны Крупновой и Ольги Раковой разработали и запатентовали портативный сенсор для определения формальдегида в воздухе. Устройство может выглядеть как пластиковый браслет, нагрудный значок или бейдж: внутрь помещается бумага с реактивом Шиффа, которая при контакте с парами опасного вещества меняет цвет вплоть до насыщенно-фиолетового. Чем выше концентрация, тем ярче окраска.
Формальдегид выделяется из древесных плит, клеёв, лаков, бытовой химии и текстиля, раздражает слизистые и дыхательные пути, провоцирует аллергию, головные боли и астму, а при длительном воздействии повышает риск онкологических заболеваний. Сенсор откалиброван на диапазон от 0,02 до 0,5 мг/м? – предельно допустимая среднесуточная концентрация 0,05 мг/м? попадает в его ?красную зону?. Расшифровать оттенок помогает мобильное приложение PhotoMetrics PRO, которое фиксирует тончайшие изменения цвета и определяет концентрацию.
Ферритовые порошки для новых батарей
Аспирант ЮУрГУ Наталья Живулина работает над созданием мелкодисперсных монокристаллических порошков ферритов. Это открытие может стать основой для отечественных материалов в сферах энергонакопителей и композитов – в частности, их можно использовать как катодный материал в новых цинк-ионных батареях. Для синтеза применяется метод спонтанной кристаллизации из раствора с варьированием концентрации и типа растворителя, что позволяет управлять размером и формой кристаллов. Ученым уже удалось получить частицы диаметром от 5 до 250 микрометров с выходом материала до 10 граммов при объеме раствора 20 миллилитров – это значительно эффективнее традиционных методов.
Нейросетевой решатель для гидрогазодинамики
Команда исследователей ЮУрГУ под руководством декана аэрокосмического факультета Руслана Пешкова работает над программным комплексом, который упростит инженерное проектирование. В классической вычислительной гидрогазодинамике (CFD) решение находится итерационно (циклично), с построением расчетной сетки, что на сложных задачах занимает часы или сутки. Разрабатываемый решатель использует в ядре нейронную сеть, обученную законам сохранения массы, импульса и энергии. После обучения сеть выдает значения скорости, давления и температуры без большого количества итераций (циклов). Это позволяет ускорить расчеты на ранних этапах многовариантного проектирования, что особенно актуально для аэрокосмической отрасли. Графический интерфейс будет аналогичен стандартным CFD-пакетам – для выполнения расчета не потребуются знания по программированию нейросетей.
Система удаленного мониторинга коррозии
Ученые ЮУрГУ под руководством Дмитрия Шнайдера разработали интеллектуальную систему удаленного мониторинга коррозии для промышленного оборудования. Система предназначена для долговременного контроля изменения толщины стенок трубопроводов, сосудов под давлением и других ответственных элементов на нефтеперерабатывающих, химических и энергетических предприятиях. Разработка может быть востребована в металлургии, судостроении, транспортной инфраструктуре и ЖКХ – везде, где требуется удаленный мониторинг состояния металлических конструкций и переход к предиктивному обслуживанию оборудования.