ru en

О ресурсе

Открытый Вами ресурс представляет собой "инструкцию по использованию" Юновидова Дмитрия Валерьевича, где в достаточно свободной форме излагаются основные навыки, проекты и интересы. Представленные материалы накапливаются на протяжении моей научной и личной карьеры и я с удовольствием готов ими поделиться. Основная цель - работать в амбициозной компании с коллегами, у которых можно совершенствовать свои навыки. Сейчас я активно развиваю некоторые проекты, чтобы найти свое место в университете или компании, которая занимается IT или научными разработками.

Помимо того, что я являюсь фанатом науки и программирования, существует три направления развития, с которыми я профессионально работаю уже более 10 лет. Для них я постоянно ищу и анализирую информацию, развиваю новые и полезные проекты, отвечаю на возникающие вызовы.

  1. Компьютерные технологии и анализ данных. Это область поиска инструментов, которые позволяют реализовать возникающие идеи. Наиболее часто работаю с Python и R, пишу пользовательские интерфейсы на PyQt5. Активно использую методы анализа больших массивов данных, визуализацию и аналитику. Стараюсь найти и использовать наиболее современное и автоматизированное решение возникающих проблем. Основные библиотеки: numpy, scipy, pandas, matplotlib, seaborn, opencv, pyserial, pyusb, request, threading, PyQt5. Активно использую объектно-ориентированный подход и многопоточность (для пользовательских интерфейсов иначе никак).
  2. Автоматизация процессов и методов контроля в химической технологии. Данная область знаний используется для поиска вдохновения и вызовов. Я уже более 9 лет работаю в области промышленного производства минеральных удобрений. Изучаю различные технологии производства, методы контроля, способы обработки данных и способы представления информации. Одно из ключевых достижений - разработка прототипов приборов и программного обеспечения к ним (комбинированный прибор рентгенофлуоресцентного и оптического контроля минеральных удобрений - тема кандидатской диссертации, роботизированные анализаторы грансостава - работают сейчас в производственных условиях и т.д.). Помимо этого, были разработаны новые подходы к обработке, анализу и представлению информации о протекающих процессах гранулирования.
  3. Аналитическая химия и статистические исследования. Это вспомогательная для меня область знаний. В ней я тестирую разработанные подходы и приборы в лабораторных условиях. Испытываю новые гипотезы и рассчитываю вероятности полученных результатов. Провожу аналитические исследования и систематизирую свои знания.

Кроме того, я считаю, что нужно постараться научить другого человека, чтобы понять свою работу. Именно по этой причине я активно преподаю в Череповецком Государственном Университете в вечернее время (в должности доцента), а на этом сайте появился раздел "блог". Помимо систематизации знаний, это позволяет не терять навыков эффективного общения с людьми.

Такой подход к личному развитию и постановке целей позволил мне добиться карьерного роста, пройдя путь от младшего научного сотрудника до руководителя группы ученых (группа экспресс-методов анализа и автоматизации технологических процессов АО "НИУИФ", которая создана по моей личной инициативе). Вот несколько ключевых результатов, которыми я дорожу.

  1. Создано промышленное устройство онлайн-контроля гранулометрического состава минеральных удобрений (АГС). Это роботизированная система, которая позволяет распознавать и анализировать гранулы в производственных условиях. При этом рассчитанные параметры поступают непосредственно в информационную систему завода АО "Апатит" (АСУТП). Лично мной выполнен алгоритм работы, написано программное обеспечение (python + opencv + PyQt5 под Ubuntu server + qtile) и проводится администрирование (сеть, передача данных и операционная система). На производстве уже работают 4 таких устройства и планируется внедрение новых.
  2. Разработаны новые алгоритмы сбора, обработки и представления данных по аналитическому контролю. На их основе создано комбинированное устройство рентгенофлуоресцентно-оптического контроля, база данных образцов удобрений для АО "НИУИФ", и несколько методик идентификации и анализа минеральных удобрений (с использованием алгоритмов обработки больших массово данных, таких как кластеризация методом k-means, PCA, множественная регрессия и классификация).
  3. Под моим руководством и при непосредственном участии разработано и аттестовано на внутреннем и государственном уровне 6 методик количественного анализа для волнового и энергодистперсионного рентгенофлуоресцентного анализа ("классическая" статистика и регрессия).
  4. На базе кафедры химических технологий Череповецкого Государственного Университета создан научно-испытательный центр "Технология контроля".

Проделанная работа и выбранный жизненный путь доставляют мне истинное удовольствие! Я являюсь фанатом науки и программирования и никогда не жалел, что закончил химический факультет Московского Государственного Университета по специальности "Аналитическая химия и нанотехнологии". Это позволило понять фундаментальные и прикладные основы науки. Дальнейшее развитие выбранная специальность получила в диссертационной работе в области "приборов и методов экспериментальной физики", а также в 3 специализациях по машинному обучению и анализу данных (Yandex, Johns Hopkins University, Microsoft). Такой карьерный и личный путь развития позволили мне успешно решать фундаментальные и прикладные научные задачи с использованием автоматизации и программирования. Профессионализм в научной деятельности подтвержден 9 статьями (4 входят в Scopus или Web of Science), 3 свидетельствами на программное обеспечение и 1 патентом на полезную модель (по результатам диссертационного исследования).

Тесное взаимодействие с коллегами и амбициозность целей научили меня всегда критически оценивать свою позицию и уметь слушать людей. Понимать и принимать их точку зрения. Это позволило успешно совмещать научную деятельность, руководство группой исследователей и преподавание в университете. Под моим началом работают 4 человека и содержится 3 лабораторных помещения. Я рад, что могу применять свои знания на практике с помощью эффективного менеджмента, навыков программирования и современных технологий.

Дальнейшая инструкция содержит несколько разделов:

Целью инструкции является описание моих возможностей и доступ к некоторой части моего сознания.

Задачи, решаемые данной инструкцией:

  • презентация персонажа;
  • доступ к части информации, которой я владею и хочу поделиться (со своими студентами и не только);
  • поддержание диалога с заинтересованными пользователями.

Объект: Юновидов Дмитрий Валерьевич, руководитель группы экспресс-методов анализа и автоматизации технологических процессов отдела качества и стандартизации АО "НИУИФ" ("Научно исследовательский институт по удобрениям и инсектофунгицидам им. проф. Я.В.Самойлова", группа компаний ФосАгро), кандидат технических наук. По совместительству преподаю в Череповецком Государственном Университете в должности доцента. Веду научную, образовательную и проектную деятельность тогда, когда возможно и там, где возможно. Основные проекты:

Подробности о моей деятельности можно найти в резюме и на просторах данного ресурса, а так же связавшись со мной любым удобным способом.

Отмечу, что вся авторская информация, представленная на сайте распространяется по лицензии Creative Commons Attribution-ShareAlike CC BY-SA (если не оговорено другое) и не забывайте ссылаться на первоисточник!)

Если моя информация будет для вас полезной и интересной, да и просто ради интереса...

Добро пожаловать!


P.S. Официальные подтверждения моей научной деятельности

Свидетельства и патенты:

  1. Патент на полезную модель No RU193305U1 Российская Федерация. Устройство для рентгенооптического анализа сыпучих материалов / Юновидов Д.В.; заявитель и правообладатель Акционерное общество "Научно-исследовательский институт по удобрениям и инсектофунгицидам имени профессора Я.В. Самойлова (АО "НИУИФ")(RU) - No 2019104301/28(008145); заявл. 15.02.2019; зарегистрировано в Реестре 12.09.2019 – [1] с. Разработано устройство для комплексного анализа порошков.

  2. Свидетельство No 2019616159 Российская Федерация. Программа «Granules Calculator by Yunovidov D.V.» / Юновидов Д.В.; заявитель и правообладатель Акционерное общество "Научно-исследовательский институт по удобрениям и инсектофунгицидам имени профессора Я.В. Самойлова (АО "НИУИФ")(RU) - No 2019614867; заявл. 30.04.2019; зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 17.05.2019 – [1] с. Разработана программа для автоматического расчета гранулометрического состава удобрений по цифровому изображению.

  3. Свидетельство No 2018666455 Российская Федерация. Программа «Salt Index Calculator» / Юновидов Д.В., Надежин М.Н.; заявитель и правообладатель Акционерное общество "Научно-исследовательский институт по удобрениям и инсектофунгицидам имени профессора Я.В. Самойлова (АО "НИУИФ")(RU) - No 2018662951; заявл. 16.11.2018; зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 17.12.2018 – [1] с. Разработана программа для теоретического расчета солевого индекса минеральных удобрений.

  4. Свидетельство No 2017617704 Российская Федерация. Программа «DSpectra» / Юновидов Д.В.; заявитель и правообладатель Юновидов Д.В. - No 2017614722; заявл. 19.05.2017; зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 11.07.2017 – [1] с. Разработана программа для управления энергодисперсионным рентгенофлуоресцентным (ЭД РФА) спектрометром с математической и статистической обработкой и сохранением спектров.

Научные работы:

  1. D. Yunovidov, K. Menshikov, E. Sidorova Robotic Control System for Particles Size Distribution of industrially Produced Mineral Fertilizers // International Journal of Mechanical Engineering and Robotics Research. 2020. V. 9. No. 12. P. 1560-1565. DOI: 10.18178/ijmerr.9.12.1560-1565.. Описана разработка и внедрение в производственную практику роботизированной системы анализа размера гранул. (Q3, IF=0.51, SJR = 0.18)
  2. D.V. Yunovidov, V.A. Shabalov, V.V. Sokolov Method of industrial automated optical-electronic control of granulometric composition of mineral fertilizers // ACM International Conference Proceeding Series. 2019. P. 86-89. DOI: 10.1145/3365265.3365268.Рассмотрен метод и алгоритм оптического анализа размера частиц в производственных условиях. (IF = 1.34, SJR = 0.162)
  3. D.V. Yunovidov, M.N. Nadezhin, V.A. Shabalov. Pattern recognition in the differentiated image for the powder and granulated materials particle size classification // IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering. 2019. 630. P. 1-6. DOI: 10.1088/1757-899X/630/1/012026 Описан алгоритм автоматического анализа крупности частиц запрессованных порошков по цифровому изображению. (IF = 0.53, SJR = 0.192)
  4. D.V. Yunovidov, V.V Sokolov, A.S. Bakhvalov. The Possibility of Optical Analysis of the Mineral Fertilizers Physical Properties // Acta Physica Polonica A. 2019. 135(5). P. 1108-1109. DOI: 10.12693/APhysPolA.135.1108 Описан подход для совмещенного оптического и энергодисперсионного рентгенофлуоресцентного анализа минеральных удобрений. (Q3, IF=0.59, SJR = 0.217)
  5. Юновидов Д.В., Надежин М.Н., Аксенчик К.В., Сидорова Е.Е., Надежина И.В. Установление допустимой массы пробы минеральных удобрений для сохранения ее представительности с точки зрения гранулометрического состава // Известия Высших Учебных Заведений. Серия "Химия и Химическая Технология". 2019. 62(6). С. 106-111. DOI: 10.6060/ivkkt.20196206.6002 Доказана возможность использования 50 г. навески удобрений для представительного анализа размера гранул. (Q3, IF=0.53, SJR = 0.16)
  6. Юновидов Д.В., Соколов В.В., Бахвалов А.С. Алгоритмы классификации для контроля качества промышленно производимых минеральных удобрений // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2019. 85(2). C. 73-78. DOI: 10.26896/1028-6861-2019-85-2-73-78 Приведен обзор некоторых алгоритмов анализа больших массивов данных и классификации для ЭД РФА анализа удобрений. (IF RINC = 0.358)
  7. Юновидов Д.В., Соколов В.В., Бахвалов А.С. Использование спектра пробы для оценки влияния стадий пробоподготовки NPKS удобрений на результаты рентгенофлуоресцентного анализа // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2017. 83(9). C. 15-21. Рассмотрены основные мешающие влияния пробоподготовки на ЭД РФА анализ. (IF RINC = 0.358)
  8. Юновидов Д.В., Соколов В.В., Бахвалова Е.В, Донских В.А. Разработка стандартного образца апатитового концентрата. Эффективный контроль однородности с помощью рентгенофлуоресцентных методов анализа // ГИАБ. 2016. 7. C. 131-144. Предложен новый подход к оценке однородности распределения элементов в стандартных образцах руды с использованием сканирующего ЭД РФА метода. (IF RINC = 0.263)
  9. Юновидов Д.В., Соколов В.В., Осколок К.В., Болотоков А.А.. Рентгенофлуоресцентное определение церия в экстракционной фосфорной кислоте и фосфатных концентратах // Мир серы, N, P и K. 2012. 4. с. 10-13.
  10. Юновидов Д.В., Соколов В.В., Осколок К.В., Болотоков А.А.. Рентгенофлуоресцентное определение редкоземельных элементов после сорбционного выделения и концентрирования из экстракционной фосфорной кислоты // Фосфатное сырье: производство и переработка. 2013. C. 147 – 151.

Конференции и материалы по ним