Меню раздела

Основное меню

Преподаватели и сотрудники

Бурухина Татьяна Федоровна

Бурухина Татьяна Федоровна

Занимаемые должности

Доцент (Кафедра высшей математики)

Телефон

8 (499) 978-85-23

E-mail

burukhinatf@muctr.ru

Сайт https://muctr.ru
Уровень образования Высшее
Квалификация

Математика

Преподаваемые дисциплины

Математика

Теория вероятностей и математиченская статистика

Введение в математику

Учёная степень

Кандидат педагогических наук

Учёное звание Доцент
Наименование направления подготовки и (или) специальности

Математика

Данные о повышении квалификации и (или) профессиональной переподготовке

Педагогика и психология высшей школы. Содержание и методика преподавания общепроф. и спец. дисциплин. Профиль: математика, статистика, моделирование, прогнозирование, информатика, комп. технологии, 2013

Технология проведения вебинаров, 2016

Аккредитация вуза в условиях ФГОС++. 19..03.2018

Информационные технологии в дистанционном, сетевом и смешанном обучении. 25.05.2018

Общий стаж работы 42 года (с 26.08.1977)
Стаж работы по специальности 42 года (с 26.08.1977)

Почетная грамота в связи со 120-летием РХТУ

Публикации

Assessment of presurface ozone concentration as a function a some meteorological factors / V. Lapchenko, E. Evstafeva, A. Makarova et al. // 19th International Multidisciplinary Scientific GeoConference SGEM 2019. — Vol. 19 of International Multidisciplinary Scientific GeoConference-SGEM. — Albena, Bulgaria 51 Alexander Malinov blvd, Sofia, 1712, Bulgaria, 2019. — P. 875–882. This article is devoted to assessment of presurface ozone concentration (PCO) dynamics, relevant meteorological factors and their role as risk factors for increasing PCO. During all the year of 2017 PCO daily average values in atmospheric air were essentially higher than externally the permissible level; season dynamics was characterized by two maximums in spring and summer periods. To achieve this goal, the following parameters were compared: -time series of average daily, maximum, minimum PCO (?g/m3) -average daily (oC) and maximum air temperatures (oC), -humidity (%) of atmospheric air, -speed (m/s) and wind direction, -atmospheric pressure (mm. Hg. Art.). The annual dynamics for 2017 (Russia, Southern District) was used to analyze the annual dynamics, which were compared with previous studies for 2013 and 2014. The relationship between PCO level and atmospheric characteristics (pressure, temperature, humidity) was assessed with using the linear correlation coefficient. The calculated value was compared with the critical one at a confidence level of p = 0.95. To assess the effect of wind speed on the PCO level, non-parametric statistics were used, which allow investigating samples whose distribution law is unknown or different from normal. Nine variants of a set of PCO values (corresponding to wind directions: no wind, north, north-west, west, south-west, south, southeast, east and northeast wind direction) and seven sample sets of PCO values were formed according to experimental observations from 2013 to 2017. In each group, the selected values were compared with each other and compared with the PCO level. The two hypotheses, main “The differences between PCO levels are random”, and additional "The differences between PCO levels are non-random" were put forwarded. The assessment of differences in the PCO level was carried out using the Kruskal-Wallis H-test, which allowed to establish that the level of the trait under study (PCO) depends on the group. As result the statistically significant PCO dependences on temperature, humidity, and atmospheric pressure were revealed; higher PCO values were observed at northern-eastern wind than at southern-western one. [ DOI ]

Бурухина Т. Ф., Винокуров Е. Г., Напеденина Е. Ю. Анализ распределения и критерии ресурсоемкости электролитов по суммарной концентрации компонентов // Гальванотехника и обработка поверхности. — 2019. — Т. 27, № 1. — С. 43–48. Проведена статистическая обработка данных о суммарной концентрации компонентов раство- ров ( ⅀ci), предлагаемых и используемых для электроосаждения покрытий с 2011 года, которые опуб- ликованы в научной литературе, каталогах и интернет-ресурсах современных компаний. Предложена методика разделения объектов выборки по ресурсоемкости с использованием квартилей. В группе электролитов малой ресурсоемкости выделены: Q1 – подгруппа электролитов в которых суммарная концентрация компонентов не более 2.36 моль экв./л.; Q2 – подгруппа электроли- тов в которых суммарная концентрация компонентов более 2,36, но не более 2,88 моль экв./л. В группе электролитов с большой ресурсоемкостью выделены: Q3 – подгруппа электролитов в которых суммар- ная концентрация компонентов более 2,88, но не более 3.48 моль экв./л; Q4 – подгруппа электролитов в которых суммарная концентрация компонентов более 3,48 моль экв./л. Классификация электролитов с использованием квартилей позволяет наиболее объективно оце- нить экологическую результативность технологии в части достигнутого уровня концентраций компо- нентов в технологических растворах. Данный материал полезен для развития работ по снижению негативного воздействия на окружа- ющую среду гальванических цехов или участков.

ВЛИЯНИЕ ХАРАКТЕРИСТИК КОМПЛЕКСНЫХ СОЕДИНЕНИЙ НИКЕЛЯ НА СКОРОСТЬ ХИМИЧЕСКОГО ОСАЖДЕНИЯ И СОСТАВ СПЛАВА НИКЕЛЬ–ФОСФОР / Е. Г. Винокуров, Г. М. Мухаметова, В. В. Васильев и др. // Теоретические основы химической технологии. — 2019. — Т. 53, № №4. — С. 446–451.

Бурухина Т. Ф., Напеденина Е. Ю. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ КЛАССИФИКАЦИИ ЭЛЕКТРОЛИТОВ ПО УРОВНЮ ИХ УСТОЙЧИВОСТИ // МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В ТЕХНИКЕ И ТЕХНОЛОГИЯХ (ММТТ-32): СБОРНИК ТРУДОВ МЕЖДУНАРОДНОЙ НАУЧНОЙ КОНФЕРЕНЦИИ. — Т. 9. — Издательство Политехнического университета Санкт-Петербург, 2019. — С. 97–100. Проведен анализ некоторых математических моделей в электрохимических технологиях. Предложена модель классификации технологических растворов для электроосаждения покрытий в соответствии с их экологической результативностью, оцененной по показателю устойчивости. Проведен статистический анализ информации об устойчивости растворов с помощью методов непараметрической статистики. Построенная модель позволяет разделить растворы на малоустойчивые, обычные и устойчивые по составу.

Бурухина Т. Ф., Напеденина Е. Ю. МАТЕМАТИЧЕСКИЙ ПОДХОД К ОЦЕНКЕ СООТВЕТСТВИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ РАСТВОРОВ НАИЛУЧШИМ ДОСТУПНЫМ ТЕХНОЛОГИЯМ // СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ЭКОЛОГИИ. — Издательство "Инновационные технологии" г.Тула, 2019. — С. 141–143.

Top