Valentin Khaydarov
© Michael Kretzschmar
Postdoc
NameHerr Dr. rer. nat. Valentin Khaydarov
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Arbeitsgruppe Systemverfahrenstechnik
Arbeitsgruppe Systemverfahrenstechnik
Besuchsadresse:
BAR, BAR/E30 Helmholtzstr. 18
01069 Dresden
Sprechzeiten:
nach Vereinbarung
FORSCHUNGSINTERESSE
- AI-enhanced Process Equipment Assemblies
- Machine Learning und Computer Vision in der Prozessindustrie
- Engineering von Modularen Prozessanlagen
KURZBIOGRAFIE
| Seit 2018 | Wissenschaftlicher Mitarbeiter Process-To-Order Lab, Professur für Prozessleittechnik und Arbeitsgruppe Systemverfahrenstechnik, Prof. Urbas, TU Dresden |
| 2018 | Verteidigung der Doktorarbeit zum Thema Reaktionstechnische und CFD-Untersuchungen der Mikrovermischung in Mikroreaktoren unterschiedlicher Struktur und ihr Einfluss auf chemische Reaktionen |
| 2018-2014 | Promotionsstudium für technische Chemie, Lehrstuhl Technische Chemie, TU Dresden, Prof. Reschetilowski |
| 2013 | Verteidigung der Doktorarbeit zum Thema Mathematische Modellierung des Strömungsverhaltens in Mikroreaktoren |
| 2014-2010 | Promotionsstudium für mathematische Modellierung, Lehrstuhl Systematische Analyse, STI(TU) Sankt-Peteresburg, Prof. Holodnow |
| 2010-2005 | Hochschulstudium, Automatisierung von technologischen Prozessen, STI(TU) Sankt-Peteresburg, Prof. Kharasow |
| 2017 | Wissenschaftliche Hilfskraft (WHK), Abteilung Computational Fluid Dynamics, Helmholtz Zentrum Dresden Rosendorf |
| 2017-2015 | Wissenschaftliche Hilfskraft (WHK), Professur für Fahrzeugmechatronik, TU Dresden |
| 2015 | Wissenschaftliche Hilfskraft (WHK), Professur für Technische Informationssysteme, TU Dresden |
PUBLIKATIONSLISTE
M. Gärtler, V. Khaydarov, B. Klöpper, L. Urbas, 2021, The Machine Learning Life Cycle in Chemical Operations – Status and Open Challenges, Chemie Ing. Tech. 2063–2080, https://doi.org/10.1002/cite.202100134
Khaydarov, V., Heinze, S., Graube, M., Knüpfer, A., Knespel, M., Merkelbach, S., & Urbas, L. (2020). From stirring to mixing: Artificial intelligence in the process industry. IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation, ETFA, 2020-Septe. https://doi.org/10.1109/ETFA46521.2020.9212018
Rahm, L., Lorenz, J., Khaydarov, V., Maywald, T., Glas, T., & Urbas, L. (2020). Predictive maintenance with NOA: Application and insights for rotating equipment. IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation, ETFA, 2020-Septe. https://doi.org/10.1109/ETFA46521.2020.9212014
P. Altmann, M. Graube, V. Khaydarov. (2019). Continuous Integration im Lebenszyklus modularer Anlagen. Automation 2019, 315–330. Baden Baden: VDI Verlag GmbH.
Borovinskaya, E., Khaydarov, V., Strehle, N., Musaev, A., & Reschetilowski, W. (2019). Experimental Studies of Ethyl Acetate Saponification Using Different Reactor Systems: The Effect of Volume Flow Rate on Reactor Performance and Pressure Drop. Applied Sciences, 9(3), 532. https://doi.org/10.3390/app9030532
Khaydarov, V., Borovinskaya, E., & Reschetilowski, W. (2018). Numerical and Experimental Investigations of a Micromixer with Chicane Mixing Geometry. Applied Sciences, 8(12), 2458. https://doi.org/10.3390/app8122458
A. Dementjev, V. Khaydarov, A. Schirru, A. K. (2016). An Engineering Tool to Support the “System Identification”-Based Equipment Health Estimation. 16th European Advanced Process Control and Manufacturing Conference (Apc|m). Reutlingen, Germany.
KONFERENZVORTRÄGE
Inkubator-Labore für Anwendungen künstlicher Intelligenz in der Prozessindustrie A. Klose; V. Khaydarov; L. Urbas; M. Bortz; N. Kockmann ; L. Neuendorf ; J. Oeing. Jahrestreffen der ProcessNet-Fachgemeinschaft "Prozess-, Apparate- und Anlagentechnik", 2021-11-22 and 23, Online
Khaydarov, V., Heinze, S., Graube, M., Knüpfer, A., Knespel, M., Merkelbach, S., & Urbas, L. (2020). From stirring to mixing: Artificial intelligence in the process industry. IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation, ETFA, 2020-09-10, Wien/Online
Rahm, L., Lorenz, J., Khaydarov, V., Maywald, T., Glas, T., & Urbas, L. (2020). Predictive maintenance with NOA: Application and insights for rotating equipment. IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation, ETFA, 2020-09-10, Wien/Online