Решалась сложная задача: сколько слоев и какое количество катализатора наиболее выгодны? Какова должна быть температура между слоями? Предстояло определить также степень превращения веществ на всех стадиях.

Систему уравнений вручили электронной машине. Она расправилась с ними за десять минут. И что же? Три процента. Настолько возрастет выпуск продукции, если перейти на рассчитанный нами оптимальный режим. Три процента — много или мало? Это равносильно сооружению нескольких новых заводов, и довольно крупных. А достигается такая экономия без всяких дополнительных затрат!

И это далеко не единственная иллюстрация огромных возможностей, которые несет в себе машинная математизация самой революционной науки нашего времени.

Полиэтилен. Король пластиков. И одновременно чернорабочий — мастер на все руки. Ему отведена львиная доля в производстве полимеров в самые ближайшие годы. А получается он пока что не самым совершенным способом. Процесс состоит из многочисленных стадий. И очень трудоемок. Между тем именно математическое моделирование показало, что его можно существенно упростить. Разработан оригинальный метод суспензионной полимеризации, который позволяет безболезненно отказаться от двух стадий производства: предварительной очистки растворителя и последующего отделения растворителя от полимера. Новый способ успешно испытывается в Баку.

Сбережение человеческих сил и материальных средств, энергии и времени. Какой рачительный производственник этого не желает! Однако математические расчеты так и останутся стопкой бумаги с набором символических цифр, пока за дело не возьмутся проектировщики, чтобы облечь абстрактные схемы и формулы в стальную и бетонную плоть.

Прискорбно, но факт: химия оказалась менее подготовленной к вторжению электронных машин, чем другие области техники и технологии. Отчасти такое положение объясняется отсутствием специальных кадров. Особенно остро ощущается этот недостаток в Сибири.

Вузы страны каждый год выпускают математиков-исследователей. Однако неутолима жажда нашей науки, техники, промышленности. Стоит ли удивляться, что проблемами химии занимается так мало математиков — раз, два, и обчелся?

Спрашивается, а разве химические вузы не могли бы готовить кадры по профилю «математическая химия»?

От желающих идти в химию нынче отбоя нет. Только почему-то многие мыслят свое будущее место в химии довольно однобоко. Восемь-девять из десяти намерены стать инженерами-химиками. Непременно. И не иначе, как на гигантском химическом комбинате. А ученым-исследователем? И не на капитанском мостике в цехе, а в стеклянном царстве лаборатории под боком у умных машин?

Спросите у школьников: хотят ли они пойти в математическую химию? В ответ почти наверняка воцарится робкое молчание. Нет, не потому, что не хотят. Потому что, как правило, просто не знают, о чем речь.

Топологическая химия. Квантовая химия и биология. Передовые эшелоны широкого фронта химических исследований. Они ждут своих новобранцев.

Спору нет, увлекательно работать в новой области, где сошлись пути двух древних наук, где перед творческой инициативой открываются широчайшие горизонты. Непочатый край исследований, результаты которых с нетерпением ждет страна. Тысячи молодых специалистов-химиков приходят ежегодно в наши исследовательские лаборатории. Какой-то процент из них мог бы посвятить себя математической химии, или, если угодно, химической математике.

Но дело не в названии. Современной химии нужны люди, грамотно разбирающиеся в машинной математике.

Химизация, умноженная на математизацию?

Скорейшему выполнению планов химизации способствуют именно математические методы, умножающие творческую мощь наших ученых и инженеров. Они намного убыстряют внедрение новой химической технологии.

До 1980 года осталось ровно пятнадцать лет. Как раз тот интервал времени, в какой укладывается обычно цикл работ по созданию промышленного химического аппарата. Но ведь этот срок можно сократить раз в пять с помощью математического моделирования! Так что у химии есть все возможности приблизить эпоху коммунизма.

Широкое наступление химии требует от ученых и инженеров не только разрабатывать новую технологию. Необходимо эффективное управление производственными процессами.

Химическое производство — непрерывный поток. Малейшее нарушение режима в одном из звеньев моментально сказывается на состоянии всей технологической цепочки разом, начиная с загрузки сырья и кончая выпуском готовой продукции. Приходится внимательно следить за работой каждого агрегата в отдельности. И всей их совокупности, конечно. А это не так просто.

Огромны пульты управления современных химических заводов. Нервно подрагивают стрелки приборов, дергаются по меланхолично ползущим бумажным лентам перья самописцев, то гаснут, то вспыхивают сигнальные лампы и световые табло — попробуй уследи за всеми показаниями разом! Человек может устать, отвлечься, заболеть — да мало ли случайностей подстерегает рулевых большого завода! И даже в том случае, когда тревожный вой сирены возвещает об опасности, скорость реакции человеческого организма на сигнал может оказаться недостаточной. Вот вам и авария…

Глаз — самый быстродействующий аппарат изо всех органов чувств. Однако и он не в состоянии отличить один предмет от другого, если они сменяются чаще чем пять раз в секунду. А сигналы на контрольном щите иногда чередуются гораздо скорее — ведь их так много! У оператора порой в глазах рябит при взгляде на приборную доску.

Всего четверть секунды требуется хорошо тренированному пилоту, чтобы отреагировать на упреждающий сигнал прибора. А за это время реактивный самолет пролетает 150 метров. Контактный аппарат вырабатывает десятки килограммов серной кислоты.

Да, у нервной системы есть свой потолок скоростей, выше которого не прыгнешь, как бы ты ни был опытен и скор. Между тем малейшая неточность — и государство несет миллионные убытки.

Впрочем, даже при безаварийной работе диспетчеру очень трудно подбирать наиболее выгодные параметры технологического режима. Придя на работу, оператор за несколько минут усвоит лишь самое главное из тех сведений о состоянии процесса, которые накапливались у предыдущей смены. Новая смена не сразу освоится с ситуацией и лишь неполное время сможет вести процесс в оптимальных рамках. Да и сумеет ли вообще дежурный мастер подобрать оптимальный режим? Мозг не справляется в достаточно короткое время с огромным потоком информации, хлещущим со шкал многочисленных сигнализаторов. Нужны феноменальная память и молниеносная сообразительность, чтобы быстро перепробовать всевозможные варианты и выбрать из них наилучший.

Такую «память и сообразительность» имеют электронные машины.

На большом нефтеперегонном заводе за показаниями приборов следят сотни операторов. Всех их может заменить одна электронно-вычислительная машина. Но даже тысячи операторов не заменят эту машину.

Самое большее, на что способен весь дежурный персонал, — это устойчиво поддерживать заранее заданный режим. «Электронный мозг» умеет непрерывно регулировать процесс так, чтобы он, несмотря ни на какие изменения, шел в наиболее выгодном режиме.

Делается это так. В блок памяти вводится программа с математическим описанием технологического процесса. Показания приборов, переведенные в форму электрических импульсов, поступают с контрольных точек завода в машину. Эти сигналы сравниваются с теми требованиями, которые записаны (тоже в виде импульсов) на магнитных лентах или других запоминающих устройствах. Совпадение тех и других оставляет машину безучастной.