Warning: Undefined property: Dissovet\Models\Dissertation::$performed_in_place2 in /var/www/application/Models/Dissertation.php on line 326
Диссертация

Диссертация

Смирнова Анастасия Андреевна

Кандидат наук

Статус диссертации

03.05.2023 
Диплом Кандидат наук
25.04.2023 
Решение о выдаче диплома
21.04.2023 
Положительное заключение АК
30.03.2023 
На рассмотрении в АК
21.12.2022 
Положительная защита
14.11.2022 
Объявление опубликовано
09.11.2022 
Принят к защите
08.11.2022 
Заключение комиссии
31.10.2022 
Документы приняты
ФИО соискателя
Смирнова Анастасия Андреевна
Степень на присвоение
Кандидат наук
Приказ о выдаче диплома
№ 568 от 03.05.2023
Дата и время защиты
21.12.2022 15:30
Место проведения защиты
119991, Москва, МГУ, Ленинские горы, д.1, стр.10
Научный руководитель
Митрофанов Артём Александрович
Кандидат наук
Оппоненты
Лысенко Константин Александрович
Профессор РАН Доктор наук
Смирнов Игорь Валентинович
Доктор наук Старший научный сотрудник
Забавичус Ян Витаутасович
Доктор наук
Место выполнения работы
Московский государственный университет имени М.В.Ломоносова, Химический факультет, Кафедра радиохимии
Специальность
1.4.13. Радиохимия
химические науки
Диссертационный совет
Телефон совета
+7 495 939-32-07

Одной из ключевых технологических задач при переработке отработавшего ядерного топлива является выделение и разделение Am(III), Cm(III) и лантаноидов методом жидкость-жидкостной экстракции с использованием органических лигандов. Для существенного сокращения используемых ресурсов при разработке новых лигандов важно заранее моделировать свойств соединений. В работе рассматривается экстракционное разделение f-элементов, а точнее, квантово-химические основы выбора лиганда для переработки ОЯТ. На основании теоретических расчетов и концепции локальной реакционной способности была построена модель, позволяющая оценивать радиолитическую устойчивость соединений и предсказывать основные продукты радиолиза. С использованием того же метода был предложен подход к дизайну фенантролиновых экстрагентов. Разработанная модель позволяет оценивать указанные свойства с минимизацией человеческого фактора за время, позволяющее использовать его на предсинтетическом этапе.