Jurnal Azərbaycan Respublikası Mətbuat və İnformasiya Nazirliyində qeydiyyatdan keçmişdir

Д.А.Ахметова
 
 
обеспечить  полную  доступность  облачных  вычислений  при  их  использовании  в 
образовательном  процессе,  и  тем  самым  повысить  эффективность  обучения 
учащихся. 
 
Преимущества концепции "программное обеспечение как услуги" в учебных 
заведениях  могут  быть  описаны  несколькими  факторами.  Во-первых,  она 
обеспечивает  решение  проблемы  лицензионного  программного  обеспечения, 
которое  требует  постоянного  обновления.  Во-вторых,  процесс  обучения  требует 
поиска  и  экспериментов.  Гибкость,  предусмотренных  облачных  технологиях, 
позволяет  изменять,  испытания  и  сравнения  различных  типов  программного 
обеспечения, различные формы использования, которые были бы невозможны, если 
покупать  каждый  раз  новое  программное  обеспечение  и  оборудование  и 
поддерживать их. В-третьих, расширить возможность доступа к большой коллекции 
данных [5]. 
1)
 
Compute (Вычислить)  - Интеллектуальный электронного обучения построен 
на  вычислительной  службы Windows Azure структурирован  как  несколько 
ролей.  Когда  он  выполняет,  умный  электронного  обучения,  как  правило, 
работает два экземпляра каждой роли, с каждого экземпляра, запускаемого в 
собственной  виртуальной  машине (VM). Интеллектуальный  электронного 
обучения 
можно 
создать 
с 
помощью 
веб-функции: 
веб-роли, 
предназначенные  в  первую  очередь  для  работы  интеллектуальных 
электронного  обучения.  Каждый  экземпляр  веб-роли  имеет Internet 
Information Services (IIS) предварительно настроен для работы в нем. 
2)
 
Storage (Хранение) - Эта  услуга  позволяет  хранить  большие  двоичные 
объекты (BLOB), обеспечивает  очередей  для  связи  между  компонентами 
интеллектуального  электронного  обучения  приложения,  и  даже  предлагает 
форме таблиц с простым языком запросов. Интеллектуальный электронного 
обучения можно получить доступ к службе хранения Windows Azure, и что 
может быть сделано таким же образом: с помощью RESTful подход. 
3)
 
Fabric controller- Как  на  рисунке  выше  показывает, Windows Azure 
интеллектуальные  работает  дистанционного  обучения  на  большом 
количестве машин. Работа контроллера ткани вязать машины в одном центре 
обработки  данных Windows Azure в  единое  целое.  Интеллектуальные 
электронного  обучения  вычислительные  и  хранению  затем  построен  на 
вершине этого пула вычислительных мощностей. 
4)
 
Content delivery network (CDN)- Кэширование  часто  используемые  данные 
ближе к своим пользователям (учащихся и педагогов) ускоряет доступ к этим 
данным.Windows Azure CDN может  сделать  это  за  капли,  поддерживая 
кэшированные копии на площадках по всему миру. 
5)
 
Connect - Windows Azure Connect установит  связь  между  локальной 
применения и вне помещений применения легче. Таким образом, это часто  
полезно для других академических институтов, которые еще в помещениях, 
которые взаимодействуют с интеллектуальным.[5,6] 
E-Learning  на  основе  облачных  вычислений.  Преподаватель  строит 
окружающую  среду  и  является  «центром  кристаллизации»  учебного  процесса. 
Реальный  результат  зависит  от  деятельности  учащегося  и  может  быть  получен  и 
после завершения курса. При этом в работе [4] со ссылкой на  

 
29
Д.А.Ахметова
 
 
http://145.20.173.188/~wgr/wordpress/?p=897] 
выделяются 
следующие 
положительные и отрицательные моменты. 
Положительные  моменты.  Открытый  курс  привлекает  участников  всего 
мира в конкретный период времени с различной культурой, традициями и уровнем 
знаний. Возникает очень плотное облако знаний, которое превышает по плотности 
поиск Гугла или Википедии. 
 
Открытый  курс  способствует  возникновению  сильных  связей  между 
участниками в зависимости от их социальных предпочтений. 
 
Отрицательные 
моменты. 
Знания 
открытого 
курса 
сильно 
фрагментированы, их достаточно сложно собрать, особенно после окончания курса. 
Возникает проблема ссылок, очень сложно ссылаться на облако знаний. 
 
Таким образом, открытые курсы зависят от навыков, внутренней мотивации, 
поставленных целей, общей культуры, технической грамотности студентов. 
 
Темпы  роста  мобильной  технологии  быстро  превзошли  другие  цифровые 
технологии,  таких  как  радио,  телевидение,  персональные  компьютеры  и  даже 
Интернет.  Согласно статистическим данным на 2010, более двух третей населения 
планеты  имеет  мобильный  телефон [3]. Однако  наряду  с  преимуществами 
мобильной  связи  наблюдается  большое  число  операционных  платформ,  типов 
устройств, идет постоянное изменение технологий, существуют проблемы защиты и 
безопасности  данных,  отсутствуют  общие  стандарты  для  мобильных  телефонов. 
Запуск  интеллектуального  электронного  обучения  и  хранения  данных  в  облаке 
может  иметь  явные  преимущества.  Вместо  того  чтобы  покупать,  установить  и 
эксплуатировать  свои  собственные  системы,  например,  академические  институты 
могут  полагаться  на  поставщика  соответствующих  программ  сделать  это  за  них. 
Кроме того, академические институты оплачивают только вычисления и хранения, 
но не поддержание большого набора серверов только для пиковых нагрузок [8]. И 
Windows Azure как  умное  электронное  обучение  можно  масштабировать  лучше, 
быть более надежными, и требуют меньше администрирования, чем академические 
институты, написанные с использованием традиционной модели программирования 
Windows Server.  Веб-служба  обеспечивает  учащемуся  два  вида  содержания, 
содержание  обучения  и  содержание  оценки.  Каждый  вид  содержания  имеет 
различные подвиды услуг, такие как: 
• Учебные услуги: обеспечение регистрации, онлайн-курс, интерактивный учебник, 
учебные  документы (IS хранилище  для  файлов,  которые  педагог  сделали 
доступными  для  ученика  в  рамках  его / ее,  конечно),  объявления  (показывает 
информацию  в  учащемся,  воспитатели  курса  хотите  ему / ей  знать),  ссылки 
(отображается  список  полезных  ссылок URL, которые  были  определены  курса 
педагогов),  личностно  работ  (учащиеся  могут  создавать / выгружать,  запрашивать 
файлы  воспитателя),  а  семантический  поиск  (помогает  производить  поиск 
ресурсов). 
• Услуги оценки: обеспечить упражнения и вопросы для оценки знаний учащегося. 
С  другой  стороны,  интеллектуальная  система  электронного  обучения  позволяет 
преподавателям  создавать  его / ее  курса  сайты  через  браузер,  а  также  мониторинг 
производительности  (деятельности)  учащегося.  Они  имеют  много  услуг  и 
инструментов, таких как: публикация документов в любом формате (Word, PDF,  

 
30
Д.А.Ахметова
 
 
видео,) для учащихся, управлять списком полезных ссылок, сочинять упражнения / 
вопросы, делать объявления, и имеют учащиеся представить документы [6,7]. 
 
ВЫВОД 
 
 
Использование Windows Azure в  обучении  дает  возможность  включить  в 
образовательный  процесс  одну  из  самых  инновационных  и  динамично 
развивающихся  технологий.  Ни  для  кого  не  секрет,  что  в  течение  нескольких  лет, 
спрос на рынке труда на специалистов в области облачных вычислений значительно 
возрастет,  с  помощью Windows Azure в  образовании,  расширятся  возможности 
учащихся и студентов их более качественной подготовки, расширятся возможности 
также  и  самих  университетов  при  подготовке  высококвалифицированных  
специалистов. 
 
ЛИТЕРАТУРА 
 
1.
 
Коробова Т.М. «Облачные технологии» в образовательном процессе. V 
Всероссийская (с международным участием) научно-практическая 
конференция «Информационные технологии в образовании». «ИТО-
Саратов-2013», 8-9 ноября 2013 г., г. Саратов 
2.
 
Алексеева Е. Внедрение облачных технологий в школьный 
образовательный процесс. 
https://edugalaxy.intel.ru/index.php?showuser=84494 
3.
 
Дэвид Чэппелл. Знакомство с Windows Azure. Перевод Андрея Мурзина. 
http://www.murzin.biz/introazure.html 
4.
 
Кухаренко В. Современные инструменты и методы дистанционного 
обучения. http://kvn-e-learning.blogspot.com/2011/05/blog-post.html 
5.
 
Hosam F. El-Sofany1, Abdulelah Al Tayeb1, Khalid Alghatani1 and Samir A. 
El-Seoud2. The Impact of Cloud Computing Technologies in E-learning, 
British University in Egypt (BUE), Cairo, Egypt 
6.
 
Hwang, G. J., Kuo, F. R., Yin, P. Y., & Chuang, K. H. (2010). A heuristic 
algorithm for planning personalized learning paths for context-aware 
ubiquitous learning. Computers & Education,54(2), 404-415. 
7.
 
Mahmud, A. H., & Hassanuzzama, M. (June 2009). The role of Web 2.0 tools 
in collaborative learning. 
8.
 
Torniai, C., Jovanovic, J., Gasevic, D., Bateman, S., & Hatala, M. (2008). E-
learning meets the Social Semantic Web 
9.
 
http://ru.wikipedia.org/wiki/Windows_Azure 
10.
 
http://www.intuit.ru/studies/courses/2314/614/lecture/13320 
 
 
 
 
 
 

 
31
Д.А.Ахметова
 
 
 
THE CURRENT STATE OF CLOUD COMPUTING APPLICATIONS  
IN THE LEARNING PROCESS 
 
D.A.Axmetova 
 
ABSTRACT 
 
 
Cloud computing is a new computing model which is based on the grid computing, 
distributed computing, parallel computing and virtualization technologies define the shape 
of a new technology. In this report, on the basis of conducted surveys have shown the 
possibility of cloud computing. Consequently, their advantages and prospects for the 
future are apparent. Particularly, it describes Windows Azure’s features that can be used in 
education. Windows Azure provides secure data storage, convenient internet services and 
strong computing power. This paper mainly focuses on the research of the application of 
Windows Azure in E-learning environment.  
 
 
 
 
TƏDRIS PROSESINDƏ BULUDLU HESABLAMALARIN   
TƏTBIQININ MÜASIR VƏZIYYƏTI 
 
D.A.Axmetova 
 
XÜLASƏ 
 
 
"Buludlu hesablamalar" yeni hesablama modellərindən olmaqla və yeni 
texnologiyanın formasını  təyin etməklə paylanmış hesablamalar,paralel hesablamalar və 
virtual texnologiyalara əsaslanır. Təqdim olunmuş  məruzədə aparılmış  işlərin icmalı 
nəticəsində həmin hesablamaların imkanları göstərilmişdir, buradan da gələcəkdə üstünlük 
və perspektivləri aydın olur. Windows Azure-un xüsusiyyətləri qeyd olunur və  təhsil 
prosesində onların müstəsna rolu göstərilir. 

 
17
ODLAR YURDU UNİVERSİTETİNİN ELMİ VƏ PEDAQOJİ XƏBƏRLƏRİ 
THE SCIENTIFIC AND PEDAGOGICAL NEWS OF ODLAR YURDU UNIVERSITY
 
 
2015 - № 41
 
 
                          
ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ ВЛИЯНИЯ  ПОЛИМЕРОВ НА 
РЕОЛОГИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ БУРОВЫХ РАСТВОРОВ 
 
Р.И.Мирзаев  
магистрант кафедры "Нефтегазовое дело и геология"    
 
 
Каспийского Государственного Университета Технологий и 
Инжиниринга им. Ш. Есенова., г. Актау, Казахстан. 
e-mail: [e-mail] 
 
 
Ключевые слова: полимер, реология, буровой раствор. 
Keywords:           polymer, rheology,drillinq mud. 
Açar sözlər:         polimer, reologiya, qazıma məhlulu. 
 
 
АННОТАЦИЯ 
 
 
Геологические  условия  бурения  и  вскрытия  продуктивных  пластов 
обуславливают  необходимость  разработки  различных  рецептур  полимерных 
буровых  растворов.  В  настоящем  докладе  приводятся  результаты  статистического 
анализа  по  изучению  влияния  концентраций  полимеров  на  напряжение  сдвига, 
получена  модель  и  построены  трёхмерные  зависимости,  выражающие  данную 
зависимость. 
 
ВВЕДЕНИЕ 
 
 
Как  известно,  буровые  растворы  играют  большую  роль  в  предотвращении 
осложнений и повышении скорости проходки. Анализ результатов бурения скважин 
показал,  что  основными  недостатками  глинистых  растворов  являются  слабые 
смазочные, ингибирующие свойства и большое содержание твердой фазы. С целью 
улучшения  качества  буровых  растворов  в  последние  годы  широко  используются 
буровые  глинистые  растворы  с  добавками  полимеров,  полимерные  буровые 
растворы,  в  которых  полимер  является  компонентом,  обеспечивающим 
необходимые  свойства  раствору,  позволяющим    регулировать  технологические 
параметры  вышеуказанных  буровых  растворов  в  зависимости  от  конкретных 
геологических условий.                      
 
Геологические  условия  бурения  и  вскрытия  продуктивных  пластов 
обуславливают  необходимость  разработки  различных  рецептур  полимерных  
буровых растворов.  С  этой точки  зрения буровой глинистый раствор, полимерный 
буровой  раствор  готовятся  на  полимерах,  способствующих  приобретению 
раствором  необходимых  свойств,  таких,  как  уменьшение  степени  дисперсности 
глин, снижение гидравлических сопротивлений при турбулентном режиме течения, 
повышение устойчивости пород, слагающих стенки скважин. В качестве таких  

 
18
Р.И.Мирзаев 
 
добавок 
широко 
используются 
полимеры: 
полиакриламид 
(ПАА) 
и 
карбоксиметилцеллюлоза (КМЦ).  
 
При соединении ПАА и КМЦ, как известно, образуется полимерный состав, 
в котором ПАА регулирует вязкостные, флокулирующие, смазывающие свойства и 
увеличивает  устойчивость  пород,  слагающих  стенки  скважин,  а  КМЦ  является 
эффективным стабилизатором свойств полученного состава.    
 
ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ 
 
 
В работе [1] исследованы полимерные растворы с использованием реагентов 
ПАА,  КМЦ  и  др.  В  отмеченной  работе    основное  внимание  уделено  анализу 
влияния  концентрации  ПАА  и  КМЦ  на  изменение  динамической  вязкости,  тогда, 
как  влияние  скорости  сдвига  на  реологические  характеристики  получаемых 
полимерных  составов,  такие  как  эффективная  вязкость,  предельное  напряжение 
сдвига и т.д. также являются важными и требуют своего исследования.  
 
Поэтому  изучение  реологических  характеристик  полимерного  бурового 
раствора,  возможностей  управлять  ими  являются  важными  задачами  в  технологии 
бурения скважин.  
 
В  связи  с  этим  в  данной  статье  приводятся  результаты  экспериментальных 
исследований  влияния  концентрации  полимерных  добавок  (КМЦ  и  ПАА)  на 
реологические характеристики различных составов.  
 
РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЙ 
 
 
Исследованы реологические характеристики полимерных составов на основе 
ПАА и КМЦ в зависимости от их концентрации [2]. Исследования проводились  на 
ротационном вискозиметре FANN - 35.  
Возможность  изменения  скорости  сдвига  в  ротационных  вискозиметрах 
предусмотрена  их  конструкцией  и  её  величина  определяется  скоростью  вращения 
ротора  и  геометрическими  размерами  измерительного  устройства.  Исследования 
проводились в диапазоне скоростей сдвига 5,1-1021 с
-1
 и температуре 21
0
С.  
Полимерный  буровой  раствор  готовился  при  концентрациях  ПАА  и  КМЦ  
соответственно 0,05 – 0,25 и 0,5 – 2,5 %
 
на пресной воде.
   
Диапазон  концентраций  ПАА  и  КМЦ  был  выбран,  исходя  из  опыта  ранее 
проведенных исследований [1, 2, 3]. 
Данные, полученные на вискозиметре, сведены в таблицу 1. 
                                                                              
 
 
 
 
 
 
 
 
 

 
19
Р.И.Мирзаев 
 
Таблица 1. Показания вискозиметра  в зависимости от     
концентрации полимеров КМЦ и ПАА и скорости сдвига 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Окончание таблицы 1 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
С использованием данных, представленных в таблице 1,  исходя из паспорта 
вискозиметра,  по формуле (1) рассчитаны напряжения сдвига. 
Формула для расчета напряжения сдвига: 
 
                                
θ
κ
κ
τ
2
1
=
 ,                                             
  (1) 
 
 
где: 
1
κ
  и 
2
κ
 - постоянные  вискозиметра,   θ  - показания вискозиметра (см. 
табл. 1). 
Значения напряжения сдвига, рассчитанные по формуле (1), приведены в таблице 2. 
Как видно из табл. 2, рост концентрации  ПАА и КМЦ в полимерном составе   
приводит  к  росту  напряжения  сдвига,  однако  увеличение  концентрации  ПАА  в 
полимерном  составе  оказывает  более  существенное  влияние  на  значения 
напряжения сдвига  исследованных составов, чем рост концентрации КМЦ.    
 Компьютерная  обработка  экспериментальных  данных,  полученных  на 
ротационном вискозиметре, показала, что поведение  исследуемых полимерных  
Концентрация полиме-
ров в композиции, % 
Показания вискозиметра θ  
КМЦ 
ПАА 
Скорость сдвига, с-1 
1021 511 340 170 10,2 5,1 
0,5 
0,05  28 22 15 9  3  2 
0,5 
0,1 
28,5 23 16 11  5  4 
0,5 
0,15 
29  24 16 12  7  5 
0,5 
0,2 
30  25 17 13  8  6 
 
0,5 0,25 
31 
26 
17 
14 
9 
6,5 
1,5 0,05 
65 
42 
31 
21 
9 
7 
1,5 0,1 
66 
43 
32 
20 
10 
7.5 
1,5 0,15 
68 
44 
33 
19 
11 
8 
1,5 0,2 
69 
45 
34 
18 
12 
9 
1,5 0,25 
70 
46 
35 
17 
13 
10 
2,5 0,05 
69 
47 
38 
20 
12 
11 
2,5 0,1 
70 
47.
38
20.
13  11.
2,5 0,15 
71 
48 
39 
21 
13 
12 
2,5 0,2 
73 
49 
40 
22 
14 
13 
2,5 0,25 
76 
50 
41 
23 
15 
14 
 

 
20
Р.И.Мирзаев 
 
составов  в  вискозиметрическом  течении  подчиняются  реологической  модели 
Гершеля – Балкли:  
 
                                  
n
k
γ
τ
τ
&
+
=
0
 ,                                             (2) 
 
 где:  
τ
 - напряжение сдвига, Па; 
0
τ
 - предельное напряжение сдвига, Па; 
k
 - коэффициент консистентности, Па·с
n
; 
γ
& - скорость сдвига, с
-1
; 
n – показатель течения 
                                   
 
 
 
Таблица 2. Зависимость напряжения сдвига от концентрации   полимеров КМЦ и 
ПАА в композиции при различных скоростях сдвига 
 
 
С  целью  изучения  влияния  каждого  из  рассмотренных  факторов  на 
напряжение сдвига и проведения расчётов нами выполнен статистический анализ с 
помощью реализации программы линейной регресии, в результате которого  
Концентрация  полимеров  в 
композиции, % 
Напряжение сдвига, Па 
КМЦ 
ПАА 
Скорость сдвига, с
-1 
1021
511
340
170 10,2  5,1
0,5  
0,05  
14,30
11,23
7,66
4,59 
1,53 
1,02
0,5 
0,1 
19,91
12,25
9,19
5,11 2,55 1,53
0,5 0,15 
33,19
21,45
15,32
9,19 4,6 3,57
0,5 
0,2 
34,72
22,47
15,83
9,70 5,11 4,08
0,5 0,25 
35,24
24,0
19,41
10,21 
6,13 
5,11
1,5 
0,05 
14,81
10,2
8,17
5,62 2,04 1,53
1,5 
0,1 
24,51
15,32
12,25
7,15 2,55 2,04
1,5 
0,15 
34,22
21,96
15,83
9,70 5,11 3,57
1,5 
0,2 
35,24
22,98
16,34
10,21 5,62 4,59
1,5 
0,25 
36,26
24,51
19,92
10,72 6,64 6,13
2,5 
0,05 
15,82
91,92
8,68
7,15 3,58 2,55
2,5 
0,1 
33,19
20,94
15,83
9,70 4,59 3,57
2,5 
0,15 
35,75
23,49
17,87
8,68 6,64 5,61
2,5 0,2 
38,3
24,51
18,38
11,23 
6,64 
6,13
2,5 
0,25 
38,81
25,53
20,94
11,75 7,66 7,15
 

 
21
Р.И.Мирзаев 
 
получено  выражение,  показывающее  зависимость  напряжения  сдвига  от 
концентрации КМЦ и ПАА. 
При  построении  зависимости  рассматриваемые  факторы  и  выходная 
переменная  были  взяты  в  логарифмическом  виде,  по  этим  значениям  проведён 
регрессионный анализ, получено линейное уравнение, затем путём потенцирования 
получено окончательно уравнение в мультипликативном виде: 
 
382
,
0
545
.
0
214
.
0
87
.
4
γ
τ
&
∗
∗
∗
=
ПАА
КМЦ
C
C
             (3) 
 
Для  более  наглядной  иллюстрации  влияния  рассмотренных  факторов  на 
напряжение  сдвига  построены  поверхности,  которые  для  трёх  значений  скорости 
сдвига в качестве примера приведены на рисунках 1-3. 
По следующей формуле были рассчитаны значения эффективной вязкости: 
 
                                           
γ
τ
μ
&
=
эф
                                        
(4) 
 
Расчёты  и  анализ  показали,  что  независимо  от  концентрации    ПАА  и  КМЦ 
полимерные  составы  ведут  себя  как  псевдопластические  твердообразные  тела (n 
<1).  С  увеличением  концентрации  ПАА  при  каждой  постоянной  концентрации 
КМЦ,  или  концентрации  КМЦ  при  каждой  постоянной  концентрации  ПАА 
предельное  напряжение  сдвига,  коэффициент  консистенции  растут.  Причем    их 
значения  изменяются более заметно с ростом концентрации ПАА, чем КМЦ. 
Таким  образом,  изучение  реологических  характеристик  исследуемых 
полимерных составов показало, что при всех рассмотренных концентрациях ПАА и 
КМЦ они проявляют псевдопластические свойства.  
Реологические характеристики полимерных составов на основе ПАА и КМЦ, 
приготовленные на пресной воде, в большей степени зависят от концентрации ПАА 
в растворе, чем от концентрации КМЦ.  
Знание  реологических  характеристик  и  характера  течения  полимерных 
составов  в  зависимости  от  скорости  сдвига  при  различных  концентрациях  ПАА  и 
КМЦ позволяет получать буровые растворы с заданными технологическими 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

 
22
Р.И.Мирзаев 
 
 
 
 
 
Рисунок 1 - Напряжение сдвига при скорости сдвига 10.2 с
-1 
 
 
 
 
Рисунок 2 - Напряжение сдвига при скорости сдвига 10.2 с
-1 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

 
23
 
Р.И.Мирзаев 
 
 
 
 
Рисунок 3 - Напряжение сдвига при скорости сдвига 1021 с
-1 
свойствами для 
эффективного бурения скважин.