Поиск, накопление и обработка научно-технической информации

1.

ФГБОУ ВО Московский государственный университет
пищевых производств
Подготовка к проведению научного
исследования.
Поиск, накопление и обработка научнотехнической информации

2.

Классификация научных исследований
Научные исследования
Фундаментальные
(познание основополагающих законов,
которые управляют поведением и
взаимодействием базисных структур)
Прикладные
(применении результатов
фундаментальных исследований к
решению познавательных и
социально- практических проблем
и внедрение в производство)
Целенаправленные
Свободные
(носят индивидуальный характер,
возглавляются крупным ученым. Исследования
не преследуют заранее установленных целей,
направлены на получение новых знаний и более
глубокое понимание окружающего мира)
(проводятся для расширения
знаний о глубинных процессах
и явлениях, происходящих в
природе, без конкретизации
области применения)
Президент академии наук СССР акад. М.В. Келдыш (60-е годы XX в.): «в реализации
производственного процесса может оказаться впереди не та страна, которая первой сделает новое
научное открытие, а та, которая первой сумеет лучше организовать его быстрейшее использование на
практике»

3.

Структура научного сообщества в РФ
Российская академия наук высшее научное учреждение РФ,
ведущий центр координации фундаментальных научных
исследований и поисковых научных исследований, проводимых
по важнейшим направлениям естественных, технических,
медицинских, сельскохозяйственных, общественных и
гуманитарных наук (включает13 отделений (по областям и
направлениям науки) и 3 региональных отделения)
(Руководитель: акад. РАН Г.Я. Красников)
ФГБНУ «Федеральный научный центр пищевых систем им.
В.М.Горбатова» РАН (Руководитель: д.т.н. О.А. Кузнецова)
ФГБУН «ФИЦ питания и биотехнологии»
(Руководитель: чл.-корр. Д.Б. Никитюк)
ФГБНУ «Всероссийский научноисследовательский институт рыбного
хозяйства и океанографии»
(Руководитель: к.э.н. К.В. Колончин)
ФБУН Московский научно-исследовательский институт эпидемиологии
и микробиологии им. Г.Н. Габричевского Роспотребнадзора
(Руководитель: д.б.н. В.А. Алешкин)

4.

Направления деятельности научных учреждений
(пищевая промышленность)
создание новой междисциплинарной системы знаний о взаимовлиянии физических,
химических и биологических факторов на комплекс нативных, технологических и
трофологических свойств сельскохозяйственной продукции, как объекта промышленного
хранения и переработки;
разработка и внедрение методологических и технологических аспектов проектирования
нового поколения продуктов для ординарного, профилактического, лечебного и
реабилитационного питания различных возрастных групп населения и спецконтингента;
создание системы ресурсосберегающих технологий процессов и машин,
стабилизирующих показатели технологической и нутриентно-экологической безопасности
сырья и готовой продукции;
разработка ресурсосберегающих, биотехнологических
методов интенсификации технологических процессов
переработки пищевого сырья и производства готовых
продуктов питания;
разработка высокоэффективных процессов производства
и применения белковых препаратов, композитов и
биологически
активных
добавок
с
заданными
функциональными свойствами.

5.

Этапы научно-исследовательской работы

6.

ОБОСНОВАНИЕ ТЕМЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
Научное направление – это исследование,
в процессе которого решаются крупные
задачи в определённой отрасли науки
Научная проблема – это противоречивая
ситуация, выступающая в виде
неоднозначных позиций в объяснении
каких-либо объектов, процессов и
требующая создания теории для её
разрешения
Научная тема – это задача научного
характера, требующая проведения
исследования
Научные вопросы – это более мелкие
научные задачи, относящиеся к достаточно
узкой области научного знания

7.

ПОСТАНОВКА (ВЫБОР) ПРОБЛЕМ И ТЕМ
Формулирование
проблем
• 1 этап
Структура
проблемы
• 2 этап
Актуальность • 3 этап

8.

АНАЛИЗ ИНФОРМАЦИИ И ФОРМУЛИРОВАНИЕ ЗАДАЧ НАУЧНОГО ИССЛЕДОВАНИЯ
На основании результатов проработки информации делают
выводы, освещая в них ключевые моменты, а именно:
– актуальность, новизну и значимость темы;
– последние достижения науки и экспериментальных
исследований по данной теме (в России и за рубежом);
– основные исследовательские задачи и производственные
рекомендации, подлежащие разработке в данный момент;
– обоснование технической целесообразности и экономической
эффективности.
На основе полученных выводов формулируются цели и
конкретные задачи научного исследования

9.

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ОБЪЕКТА И ПРЕДМЕТА НАУЧНОГО ИССЛЕДОВАНИЯ
Объект исследования – это явление, процесс, который подлежит изучению.
Определение объекта исследования отвечает на вопрос: что изучается?
Предмет исследования – это объект или отдельные свойства, особенности
объекта, которые подлежат рассмотрению в данном исследовании.
ОПРЕДЕЛЕНИЕ ЦЕЛИ И ЗАДАЧ ИССЛЕДОВАНИЯ
Цель исследования – это конечный результат, который должен получиться после
окончания исследования. Обычно целью научного исследования выступает
выявление каких-либо причинно-следственных связей
Задачи исследования – это те вопросы, на которые должны быть получены ответы
при достижении цели исследования.

10.

Виды научной информации
Первичная
(информация, которая содержит новые,
оригинальные результаты исследования и
разработки монографии, статьи в научно –
производственных журналах, сборниках
трудов научных конференций, описание
изобретений, патенты, диссертации или их
авторефераты)
Вторичная
(информация, которая содержит сведения из
первичной научно-технической информации и
является результатом переработки первоисточника,
отражая в максимально сжатом виде его
содержание: реферативные журналы, обзоры,
учебники, энциклопедии, справочники,
библиографические указатели и др.)

11.

Виды научных изданий
периодические
(научно-производственные
журналы, газеты)
непериодические
(книги, учебники,
энциклопедии)
продолжающиеся
(труды НИИ и научных
конференций различного
уровня)

12.

Порядок поиска, сбора и обработки НТИ
уточнение круга вопросов, затрагиваемых темой;
определение границ поиска литературы;
уточнение необходимости поиска литературы на иностранных языках;
уточнение вида просматриваемой литературы (книги, статьи, труды, журналы,
патентная литература);
сбор общей информации о проблеме в книгах, учебниках, в научных журналах;
использование найденных ссылок в ранее просмотренной литературе (книгах,
статьях) для дальнейшего ознакомления с проблемой;
поиск патентов, обзоров и монографий, диссертаций, ознакомление с ними.
используются найденные в них ссылки на первичную информацию;
прочтение и осмысление найденного материала в первоисточниках;
определение цели и задач исследования;
осмысление методики эксперимента.

13.

Базы данных

14.

Классификация исследований
(по принципу выполнения)
Теоретические
(изучение физической сущности
объекта, предмета познания. В
результате разрабатываются и
обосновываются физические и
математические модели процесса,
анализируются полученные
предварительные результаты
исследования об объекте, процессе,
явлении. Исследования способны
вести крупные ученые – теоретики)
Экспериментальные
(необходима организация
структуры: формулируются задачи,
составляется программа
эксперимента и методика
выполнения)

15.

Теоретические аспекты эксперимента
Эксперимент целенаправленное наблюдение, воспроизведение объекта
познания, организация особых условий его существования, проверка
предсказания.
Цель эксперимента: выявление свойств исследуемых объектов, проверка
справедливости гипотез и на этой основе широкое и глубокое изучение темы
научного исследования.
Классификация эксперимента
по способу формирования условий : естественные и искусственные;
по целям исследования: преобразующие, констатирующие, контролирующие,
поисковые, решающие и др.;
по организации проведения: лабораторные, натурные, полевые, клинические,
производственные;
по структуре изучаемых объектов и явлений: простые и сложные;
по типу моделей исследуемых в эксперименте: материальный и мысленный;
по характеру изучаемых объектов и явлений: технологические, биологические,
социальные.

16.

Классификация эксперимента
(по организации проведения)
Лабораторный
(самый распространенный.
Проводится в лабораторных
условиях с применением
специальных моделирующих
установок, стендов, оборудования и
т.п. Изучается не сам объект, а его
образец)
(позволяет доброкачественно, с
требуемой повторностью изучить
изменение одних характеристик при
варьировании других (факторов) с
минимальными затратами времени и
ресурсов)
Производственный
(помогает изучить процесс, объект в
реальных условиях с учётом воздействия
случайных различных факторов
производственной среды.
Поэтому при выполнении НИР для
внедрения научно – технических
разработок в производство проводятся
промышленные испытания)
(полностью не моделирует
реальный ход процесса, поэтому
возникает необходимость в проведении
эксперимента в естественных условиях
и на реальном объекте, то есть в
производственных условиях)

17.

Подготовка к проведению эксперимента
Методика эксперимента совокупность мыслительных и физических
операций, размещенных в определенной последовательности для достижения
цели исследования.
План эксперимента
цель и задачи эксперимента;
объекты исследования;
варьирующие факторы и шаг изменения их;
объем эксперимента и число опытов;
методы испытаний (анализа) оценочных показателей;
распределение работы между исполнителями, сроки
представления её результатов;
методы обработки экспериментальных данных;
форма представления отчета по эксперименту и др.
выполнения
и

18.

Ведение протокола исследования
Необходимо наблюдать, точно измерять величины показателей, регистрировать
их и объективно полно описывать наблюдаемые явления в протоколе
Структура записи протокола
дата проведения эксперимента (или отдельного
опыта);
номер и цель эксперимента (или отдельного
опыта);
описание постановки эксперимента (или
отдельного опыта);
результаты эксперимента (или отдельного
опыта), которые заносятся в таблицы с
дальнейшим представлением их данных в виде
графиков, диаграмм;
заключение, выводы.
В случае неудачно выполненного эксперимента или отдельного опыта в протоколе
следует дать предложения для исправления и повторного проведения эксперимента

19.

Органолептические
(вкус, запах, внешний вид,
консистенция, кусаемость,
флейвор и т.д.)
Измерительные
Укрупненная классификация методов
исследований
физические
(удельная масса, плотность продуктов,
температура плавления и застывания,
вязкость, рН и т.д.)
микробиологические
(наличие патогенных, условно-патогенных
микроорганизмов, вирулентность
патогенности и т.д.)
биологические
(усвояемость, переваримость,
безвредность, ПЦР, in vivo, ex vivo,
in vitro и т.д.)
Функциональнотехнологические
(напряжение среза, работа резания,
ВСС, ВУС, ЖУС)
физико-химические
(хроматографические,
спектрофотометические
исследования, ДСК и т.д.)
химические
(массовая доля влаги, белка, жира,
углеводов, органических кислот,
золы и т.д.)

20.

Математическая обработка экспериментальных
данных
Необходима для:
оценки истинного значения измеряемой величины показателя;
оценки точности измерения величины показателя;
оценки сопоставления точности двух методов анализа или способов
производства;
установления корреляционной и функциональной зависимостей.
Виды ошибок измерения исследуемых величин:
по характеру причин промахи, систематические и случайные ошибки;
по способу вычисления абсолютные (средняя квадратичная ошибка) и
относительные (коэффициент вариации);
по характеру оцениваемой величины относят к единичному измерению,
среднему нескольких параллельных определений, к серии однотипных измерений
или к методу анализа в целом (ошибка метода).

21.

Причины появления ошибок в эксперименте
Истинная
абсолютная
ошибка
Грубая ошибка должна быть обязательно исключена из экспериментальных
данных!
Каждая систематическая ошибка анализа однозначна и постоянна по величине!
При обработке результатов анализа необходимо все цифры математически
обработать, отбросить незначащие цифры!

22.

Статистические ошибки эксперимента
средняя арифметическая Х;
среднеквадратичное отклонение единичного результата = 2;
стандартное отклонение среднеарифметической или ошибка
арифметической из всех повторностей – х;
достоверность средней арифметической – t;
доверительная ошибка оценки измеряемой величины .
средней
Примеры интеграций
ПК MultiMeatExpert
CSB-System
анализатор химического состава мясного сырья от компании FOSS Electric
Curve Expert 1.4
STATISTIKA 10.0

23.

Спасибо за внимание!
23