Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета, 2008, №35

Научный журнал КубГАУ, №35(1),  2008 года 
 
 

http://ej.kubagro.ru/2008/01/pdf/05.pdf
 
 

1

1

 

 Горение 
бензинов 
является 
цепной 
химической 
реакцией 

окислительного процесса взаимодействия атомов кислорода воздуха с 

отдельными 
свободными 
атомами, 
составляющими 
углеводороды, 
и 

характеризуется их теплотворной способностью.  

Полнота и скорость цепной реакции горения жидких углеводородов 

определяются кинетикой расщепления системы первоначально на отдельные 

молекулы, а затем – расщепление молекул на отдельные атомы. Процесс 

расщепления 
молекул 
до 
состояния 
отдельных 
атомов 
проходит 

определенные стадии, на каждой из которых затрачивается энергия самого 

процесса горения. Поэтому теплота сгорания жидких углеводородов ниже, 

чем газообразных, у которых отсутствует необходимость предварительного 

этапа подготовки – расщепления системы на отдельные молекулы. 

Подготовительный этап расщепления жидких углеводородных систем 

может заключаться либо в подогреве этой системы, либо воздействии 

УДК 537.633.9:665.733
UDC 537.633.9:665.733

РИФОРМИНГ БЕНЗИНОВ 
ЭЛЕКТРОМАГНИТНЫМ ПОЛЕМ 
 

REFORMING OF PETROLS BY 
ELECTROMAGNETIC FIELD 

Харитонов В.А.  
ст. преподаватель 
 

Kharitonov Вячеслав Борисович 
senior lecturer 
 
Кубанский государственный аграрный университет, 
Краснодар, Россия 
 

Kuban State Agrarian University, Krasnodar, Russia 

Александров А.Б.  
 к. т. н.  
 

Alexandrov Alexey Borisovich 
Cand. Tech. Sci. 
 
ООО «НПФ Алекском» 
Co Ltd « NPF Alexcom» 
 
В статье рассмотрено воздействие 
электромагнитного поля на бензины, что приводит к 
снижению ряда их физико-химических параметров, в 
том числе температуры вспышки и, следовательно, 
повышению теплотворной способности топлив. 
 

Influence of electromagnetic field on petrols, which 
leads to the decrease of their physic-chemical 
parameters and temperature of flash are considered in 
the article as well, and therefore to increase the calorific  
capability of fuels. 

Ключевые слова: ЭЛЕКТРОМАГНИТНОЕ  ПОЛЕ, 
УГЛЕВОДОРОДНЫЕ ТОПЛИВА, 
КОЭФФИЦИЕНТ ПОВЕРХНОСТНОГО 
НАТЯЖЕНИЯ. 
 
 

Key words: ELECTROMAGNETIC FIELD, 
HYDROCARBONIC FUEL, COEFFICIENT  
OF SURFACE TENSION. 

Научный журнал КубГАУ, №35(1),  2008 года 
 
 

http://ej.kubagro.ru/2008/01/pdf/05.pdf
 
 

2

2

различных физических полей, направленных на получение дополнительной 

энергии каждым из связанных атомов углеводородной системы для 

повышения 
их 
энергии 
и 
облегчения 
условий 
отрыва 
от 
общей 

углеводородной цепи. Одним из перспективных физических методов  

решения этой задачи является электромагнитное поле. В связи с этим, нами 

проводилось исследование воздействия электромагнитного поля на жидкие 

углеводородные системы с целью подготовки их к процессу горения, 

понижения их температуры вспышки и, как результат, достижения 

наибольшей полноты сгорания. 

Известно, что воздействие магнитного и электромагнитного полей на 

нефть оказывает влияние на ее депарафинизацию [4] и ряд других 

технологических процессов. Механизм такого воздействия кроется как в 

особенностях магнитных свойств различных составляющих нефти и жидких 

углеводородов, так и в особенностях взаимодействия магнитного поля с 

отдельными атомами вещества. 

Анализ 
особенностей 
изменения 
удельной 
магнитной 

восприимчивости χρ в зависимости от молекулярной массы и строения 

молекул углеводородов показывает, что наиболее диамагнитными (χρ= 

0,895·10-9 – 0,83·10-9кг-1) являются легкие фракции алканов с молекулярными 

массами 
(72…300)×10-3кг/моль. 
Цикланы 
с 
молекулярной 
массой 

(70…135)×10-3кг/моль характеризуются параметром χρ в узком диапазоне 

(0,82…0,84)×10-9кг-1, 
бензол 
и 
его 
гомологи, 
нафтено-ароматические 

углеводороды и многоядерная ароматика – существенно более низкими 

значениями магнитной восприимчивости в диапазоне (0,7…0,76)·10-9кг-1. 

Таким образом, наиболее диамагнитными являются легкие фракции, 

состоящие в основном из парафино-нафтеновых углеводородов, служащих 

сырьем для выработки бензинов и дизельного топлива. По мере перехода к 

керосиновым 
и 
масляным 
фракциям 
доля 
парафино-нафтеновых 

Научный журнал КубГАУ, №35(1),  2008 года 
 
 

http://ej.kubagro.ru/2008/01/pdf/05.pdf
 
 

3

3

углеводородов в них существенно уменьшается, а содержание ароматики 

повышается, 
что 
вызывает 
увеличение 
магнитной 
восприимчивости 

соответствующих фракций. Магнитная восприимчивость остатков нефти 

значительно больше, чем у легких фракций, что связано с увеличением доли 

содержания парамагнитных компонентов в соответствующих фракциях [2]. 

Сравнение 
магнитной 
восприимчивости 
углеводородов 
с 
их 

молекулярной массой дает общую картину характера изменения величин χρ 

фракций 
жидких 
углеводородов 
и 
намечает 
пути 
теоретического 

обоснования 
механизма 
воздействия 
электромагнитных 
полей 
на 

теплотворную способность углеводородов с позиции теории  Я.Г. Дорфмана 

[1, 2]. 

Поверхностное 
натяжение 
обусловлено 
межмолекулярными 

(межатомными) 
взаимодействиями, 
представляет 
собой 
основную 

термодинамическую характеристику поверхностного слоя жидкостей и 

является одной из важнейших физических величин жидких сред, влияющей 

на многие их физико-химические свойства.  

Для полноты сгорания жидкие углеводороды впрыскиваются в камеру 

сгорания в виде распыленной струи, состоящей из мелких капелек 

углеводородного топлива, что является одной из подготовительных операций 

для дальнейшего расщепления этих капелек на отдельные молекулы, а 

последних – на отдельные атомы. На этот процесс существенное влияние 

оказывает поверхностное натяжение в этих жидких системах. 

Риформинг бензинов различных марок электромагнитным полем 

проводился на действующем макете установки, представляющем собой 

имитацию автомобильной системы с отбором мощности от двигателя для 

электропитания соленоида, намотанного в один ряд медным проводом на 

«бензопровод» в виде металлической трубки диаметром 8 мм, используемой 

обычно в автомобилях в системе бензопровода (рисунок 1). 

Научный журнал КубГАУ, №35(1),  2008 года 
 
 

http://ej.kubagro.ru/2008/01/pdf/05.pdf
 
 

4

4

Бензин самотеком пропускался по этой трубке при запитывании 

соленоида. Макет установки прошел испытания и явился основой устройства 

для магнитной обработки жидкого топлива в двигателях внутреннего 

сгорания, получившего патент Российской Федерации на изобретение [6]. 

 

Рисунок 1 – Принципиальная электрическая схема установки 

До и после омагничивания у образцов топлив наблюдалось изменение 

коэффициента поверхностного натяжения и некоторых других физико
химических параметров. 

Результаты исследования коэффициента поверхностного натяжения 

представлены в таблице. 

Коэффициенты поверхностного натяжения жидких 
углеводородных топлив до и после их омагничивания (σ·10-3 Н/м) 
 
До омагничивания 
После омагничивания 
Марка 
топлива 
Диапазон 
изменения σ 
Среднее 
значение σ 
Диапазон 
изменения σ 
Среднее 
значение σ 

Научный журнал КубГАУ, №35(1),  2008 года 
 
 

http://ej.kubagro.ru/2008/01/pdf/05.pdf
 
 

5

5

АИ – 95 
АИ – 92 
АИ – 80 
АИ – 76 
 

25,7–26,8 
26,0–29,2 
30,0–32,8 
32,2–34,0 
 

26,28 
27,9 
31,26 
32,94 

24,0–24,4 
24,3–25,0 
27,8–28,9 
29,5–31,1 
 

24,24 
24,62 
28,38 
30,0 
 

Коэффициент поверхностного натяжения всех испытанных бензинов 

существенно снижается после воздействия электромагнитным полем (см.  

таблицу). Соответствующим образом это отражается на изменении 

плотности, кинематической вязкости и, как конечный результат, отмечается 

снижение температуры вспышки на 50С для всех без исключения образцов 

топлив. 
Снижение 
ряда 
физико-химических 
показателей 
жидких 

углеводородных топлив после воздействия на них магнитным полем 

эквивалентно влиянию температуры при их нагревании. 

На 
рисунке 
2, 
по 
данным 
[9], 
представлены 
зависимости 

поверхностного натяжения ряда предельных углеводородов от температуры. 

 

.

.

.

.

.

.

σ  

Верхняя кривая
σ =(49,77-0,0974Т)10
Нижняя кривая
σ =(44,22-0,0961Т)10

 
Рисунок 2 – Зависимость поверхностного натяжения предельных углеводородов 
от температуры 
 
Кривые графика (см. рисунок 2), построенные для следующих 

углеводородов, соответствуют номерам: 1 – Пентан (н-С5Н12); 2 – Изопентан 

Научный журнал КубГАУ, №35(1),  2008 года 
 
 

http://ej.kubagro.ru/2008/01/pdf/05.pdf
 
 

6

6

(изо-С5Н12); 3 – Гексан (н-С6Н14); 4 – Гептан  (н-С7Н16); 5 – Октан (н-С8Н18); 6 

– Изооктан (изо-С8Н18). 

Как видно из графика (см. рисунок 2), с ростом температуры 

поверхностное натяжение всех жидких углеводородов снижается по закону: 

σ = А – В·Т.  Причем для верхней предельной кривой: А = 49,772·10-3, В =  

0,0974·10-3(Н/м·град),  для нижней предельной кривой: А = 44,22·10-3, В = 

0,0961·10-3 (Н/м·град). 

Таким образом, воздействие электромагнитного поля на жидкие 

углеводородные топлива приводит к снижению ряда физико-химических 

параметров этих систем, что эквивалентно их предварительному нагреву, а 

также температуры их вспышки и, следовательно, повышению теплотворной 

способности топлив. 

 

Список литературы 
 
1. Дорфман Я.Г. Магнитные свойства и строение вещества. – М.: Изд.  Гостехиздат, 
1955. – 376 с. 
 
2. Дорфман Я.Г. Диамагнетизм и химическая связь. – М.: Изд. «Физматгиз», 1961. – 
231 с. 
 
3. Ергин, Ю.В. Магнитные свойства нефтей / Ю.В. Ергин, К.С. Яруллин.  – М.: Изд-во 
«Наука», 1979. – 380 с.  
 
4. Каган Я.М. О физико-химических основах предупреждения образования смолопарафиновых отложений с помощью полей, создаваемых электрическим током // Борьба с 
отложением парафина. – М.: Изд. «Недра», 1965. – С. 170–181. 
 
5. Мальцев, В.М. Основные характеристики горения / В.М. Мальцев,  М.И. Мальцев,  
Л.Я. Кашпоров. – М.: Изд. «Химия», 1977. – 320 с. 
 
6. Харитонов В.А., Александров А.Б., Александров Б.Л. Патент № 2269025 РФ от 
27.01.2006 г. "Устройство для магнитной обработки жидкого топлива в двигателях 
внутреннего сгорания". 
 
7. Физические величины: Справочник / Под ред. И.С. Григорьева, Е.З. Мейлихова. – 
М.: Изд. «Энергоатомиздат», 1983. – 944 с. 
 

Научный журнал КубГАУ, №35(1), 2008 года 
 

http://ej.kubagro.ru/2008/01/pdf/10.pdf
 

1

 
 
Данная статья содержит описание основных результатов научных исследований 
и разработок в области астросоциотипологии, полученных авторами в 2007 году, и является продолжением итоговой статьи [19] по результатам 2006 года.  
В статье [19] ставился вопрос о том, действительно ли существуют зависимости между астрономическими признаками респондентов на момент рождения 
(астропризнаками) и обобщенными категориями, отражающими социальный 
статус личности (т.к. астросоциотипами).  
По мнению авторов, на этот вопрос, имеющий фундаментальное научное значение, был получен убедительный положительный ответ, т. е. с применением автоматизированного системно-когнитивного анализа (АСК-анализ) [1–12] – нового метода ис
УДК 303.732.4
UDC 303.732.4
 
АСТРОСОЦИОТИПОЛОГИЯ И 
СПЕКТРАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ЛИЧНОСТИ ПО 
АСТРОСОЦИОТИПАМ С ПРИМЕНЕНИЕМ 
СЕМАНТИЧЕСКИХ ИНФОРМАЦИОННЫХ 
МУЛЬТИМОДЕЛЕЙ 
 

ASTROSOCIOTYPOLOGY AND 
 SPECTRAL ANALYSIS OF A PERSON  
BY ASTROSOCIOTYPES WITH THE 
APPLICATION OF SEMANTIC  
INFORMATION MULTI MODELS 

Луценко Евгений Вениаминович 
д. э. н., к. т. н., профессор 
 

Lutsenko Evgeny Veniaminovich 
Dr. Sci. Econ., professor 

Кубанский государственный аграрный  
университет, Краснодар, Россия 
 

Kuban State Agrarian University, Krasnodar, Russia 

Трунев А.П.  
 к. ф.-м. н., Ph.D 
 

Trunev A.P. 
Cand. Phys.-Math. Sci., Ph.D 
 
Директор, A&E Trounev IT Consulting, Торонто, 
Канада 
Director, A&E Trounev IT Consulting, Toronto, 
 Canada  
 
В статье приводятся основные научные результаты, полученные в 2007 году при создании и исследовании семантической информационной мультимодели, обеспечивающей как выявление зависимостей между астропризнаками и принадлежностью 
респондентов к обобщенным социальным категориям, так и использование знания этих зависимостей для идентификации респондентов по этим 
категориям. Мультимодель включает 172 частные 
модели на 37 обобщенных категорий, причем каждая из категорий представлена не менее чем 1000 
респондентов при общем объеме выборки 20007 
респондентов. При этом применяется метод системно-когнитивного анализа, который рассматривается как один из универсальных вариантов решения 13-й проблемы Гильберта  на практике (теоретически эта проблема решена в теoреме 
А.Н.Колмогорова, являющейся обобщением теоремы В.И.Арнольда (1957). 
 
 

Main scientific results, which were received in 2007 
under creation and investigation of semantic 
 information multi mode, providing as detection  
of dependence between astro signs and accessory 
 of respondents to generalized social categories as 
  a use of knowledge of these dependences for 
 identification of respondents by these categories 
 are casted in the article. Multi model includes  
172 private models on 37 generalized categories 
and each of categories is presented less than  
1000 respondents under general fetch capacity  
of 20007 respondents. It was applied the method  
of systemic- cognitive analysis, which is considered  
as one of the universal variants of decision of 
 thirteen problem of Gilbert in practice ( theoretically 
this problem has been done in the theorem of  
A.N. Kolmogorova, which is a generalization 
 of theorem V.I. Arnold ( 1957) under it. 
 

Ключевые слова: АСТРОСОЦИОТИПОЛОГИЯ, 
СПЕКТРАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ,  
АСТРОСОЦИОТИП, СЕМАНТИЧЕСКИЕ 
ИНФОРМАЦИОННЫЕ МУЛЬТИМОДЕЛИ. 
 

Key words: ASTROSOCIOTYPOLOGY, SPECTRAL 
ANALYSIS, ASTROSOCIOTYPE, SEMANTIC 
INFORMATION MULTI MODELS. 

Научный журнал КубГАУ, №35(1), 2008 года 
 

http://ej.kubagro.ru/2008/01/pdf/10.pdf
 

2

кусственного интеллекта и его инструментария  – системы "Эйдос" [20] были созданы 
модели, позволяющие обоснованно утверждать, что эти зависимости существуют и их 
характер выявлен и известен нам [8, 13–19]. 
Необходимо отметить, что сила этих зависимостей для различных категорий 
оказалась весьма различной, и из более 11000 категорий нами было выявлено всего 
лишь несколько десятков наиболее статистически представленных категорий, для которых эти связи оказались наиболее сильными [19]. 
В той же статье [19] был сформулирован и второй вопрос, закономерно вытекающий из первого: возможно ли знание этих зависимостей между астропризнаками и социальными типами использовать для идентификации респондентов на 
практике? 
Для положительного ответа на второй вопрос необходимо не только выявить зависимости между астропризнаками и социальным статусом респондентов, но и разработать такие модели и технологии, которые бы обеспечили настолько высокий уровень достоверности идентификации, чтобы это могло представлять уже не только научный, но и прагматический интерес. В 2007 году нами были предприняты усилия по 
созданию таких моделей и технологий.  
В самом начале исследований и разработок в области астросоциотипологии (такое название получило новое научное направление, предложенное и развиваемое авторами в рамках астросоциологии) были исследованы многочисленные модели, отличающиеся наборами обобщенных категорий (классов), а также описательных шкал и 
градаций. При этом созданные модели оценивались на достоверность методами бутстрепной статистики, реализованными в системе "Эйдос" [6]. В результате была выбрана 
так называемая 3-я модель, которая затем и была подробно исследована для получения 
ответа на первый вопрос. 
В этих исследованиях было обнаружено следующее. 
1. Достоверность идентификации по категориям практически обратно пропорционально зависит от количества респондентов обучающей выборки, относящихся к 
этой категории [8, 13–19]. 
2. Достоверность идентификации одних и тех же классов в разных моделях различна, и для каждого класса всегда есть конкретная частная модель, в которой он 
идентифицируется с наивысшей достоверностью. 
Причины 1-й закономерности мы видим в том, что чем больше респондентов 
обучающей выборки приходится на категорию, тем выше вариабельность внутри нее 
по астропризнакам и, соответственно, тем ниже уровень сходства каждого конкретного 
респондента с обобщенным образом этой категории.  
При небольшом количестве респондентов на категорию задача идентификации с 
ней редуцируется в задачу поиска, аналогичную тому, который осуществляется в информационно-поисковых системах. Поиск осуществляется с высокой степенью достоверности, но для нас он неинтересен, т.к. осуществляется не на основе выявленных и 
действующих в предметной области (генеральной совокупности) закономерностей, а по 
простому совпадению признаков. Из этого мы сделали вывод о том, что впредь исследовать только те категории, которые представлены очень большой статистикой. Например, в данной статье исследуются модели идентификации с 37 категориями, каждая 
из которых представлена не менее 1000 респондентами. При этом "вес", т.е. вклад информации о каждом конкретном респонденте в обобщенный образ категории становится пренебрежимо малым, и поэтому достоверность модели можно проверять не на основе респондентов, данные которых не использовались при ее синтезе, а на тех, которые для этого использовались. 

Научный журнал КубГАУ, №35(1), 2008 года 
 

http://ej.kubagro.ru/2008/01/pdf/10.pdf
 

3

Объяснение 2-й закономерности еще предстоит найти, однако можно высказать 
два важных соображения: 
– сам факт наличия этой закономерности говорит о том, что, по-видимому, существует много различных механизмов "детерминации" астропризнаками принадлежности респондентов к социальным категориям, и для разных категорий этот механизм 
различен, и поэтому одна модель более адекватно отражает один механизм, а вторая – 
другой; 
– не существует какой-то одной модели, обеспечивающей столь высокий уровень идентификации респондентов по всем категориям, как наилучшая из частных моделей по каждой из категорий. 
Поэтому у авторов в начале 2007 года возник проект разработки специальной 
системы, которая реализовала бы "коллективы решающих правил" [24], т.е. была бы 
способна: 
– автоматически генерировать большое количество частных моделей, которые 
бы образовывали одну целостную систему, которую мы назвали "мультимодель"; 
– исследовать частные модели на адекватность идентификации респондентов в 
них по различным категориям; 
– идентифицировать респондентов в системе частных моделей, т.е. в каждой из 
них, в том числе с учетом априорной информации о достоверности идентификации по 
различным категориям в частных моделях ("скоростное распознавание"); 
– обобщать результаты идентификации конкретных респондентов в разных частных моделях с учетом информации о достоверности идентификации в них по разным 
категориям ("голосование моделей").  
Такая система была разработана – это система "Эйдос-астра" [21], являющаяся 
3-й системой окружения универсальной когнитивной аналитической системы "Эйдос" 
[20] (есть еще две системы окружения: "Эйдос-фонд" [22] и "Эйдос-Ψ" [23]). 
Благодаря использованию технологии голосования частных моделей или коллективов решающих правил в системе "Эйдос-астра", достоверность идентификации 
респондентов по каждому из классов в мультимодели не ниже, чем в частной модели, в которой он идентифицируется с наивысшей достоверностью из всех созданных и исследованных частных моделей. Это обеспечивается тем, что в каждой частной модели идентификация проводится только по тем категориям, идентификация 
которых в данной модели осуществляется с наивысшей достоверностью из всех частных моделей, а также другими более сложными алгоритмами голосования и взвешивания решений, которые кратко описаны ниже. 
С помощью системы "Эйдос-астра" в 2007 году были созданы и исследованы несколько мультимоделей, отличающихся как набором социальных категорий, так и самих частных моделей. В статье мы опишем лишь одну из этих мультимоделей, включающую 37 социальных категорий и 172 частные модели, как наиболее полно статистически представленную. В этой мультимодели на каждую из категорий приходится 
не менее 1000 респондентов, а общий объем обучающей выборки составляет 20007 
респондентов. 
 
Описание системы "Эйдос-астра" и алгоритмов голосования моделей 
Система "Эйдос-астра" предназначена для синтеза мультимодели и идентификации социального статуса респондентов по астрономическим показателям на момент их 
рождения и применяется с теми же целями, что и стандартные психологические и 
профориентационные тесты (т.е. тесты на способность к определенным видам деятельности), обеспечивая выполнение следующих функций:  

Научный журнал КубГАУ, №35(1), 2008 года 
 

http://ej.kubagro.ru/2008/01/pdf/10.pdf
 

4

– генерация исходных баз данных на основе времени и координат рождения респондентов;  
– генерация описательных шкал и градаций и обучающей выборки для частных 
моделей с заданным числом разбиений описательных шкал; 
– синтез мультимодели;  
– измерение достоверности идентификации респондентов по классам в частных 
моделях;  
– идентификация респондентов распознаваемой выборки в частных моделях;  
– голосование результатов идентификации в частных моделях и генерация баз 
данных для Универсальной когнитивной аналитической системы "ЭЙДОС", в которой 
проводится углубленное исследование созданной модели. 
Текущая версия системы "Эйдос-астра" состоит из набора отдельных сервисных 
программ и двух взаимосвязанных модулей, первый из которых ("Inpob_mm.exe") 
обеспечивает синтез мультимодели, а второй ("Inprs_mm.exe") – ее тестирование на 
достоверность и применение для идентификации респондентов. Эти модули разработаны на языке программирования CLIPPER 5.01+TOOLS II+BiGraph 3.01r1 и размещаются в головной директории для синтеза мультимодели, которую определяет сам пользователь. Исходный текст этих модулей 8-м шрифтом имеет размер: "Inpob_mm.exe" 63 
листа, "Inprs_mm.exe" – 109 листов формата А4. 
Перед запуском модуля синтеза мультимодели ("Inpob_mm.exe"): 
– база данных с исходной информацией для синтеза мультимодели (база прецедентов) должна быть записана в выработанном ранее совместно в В.Н. Шашиным [19] 
стандарте с именем "Abankall.dbf"; 
– база данных (БД), содержащая перечень социальных категорий, по которым 
будет проводиться многопараметрическая типизация (обобщение), и идентификация 
должна быть записана в стандарте с именем "Newpf.dbf" (файл формируется и записывается в Excel в стандарте dbf 4 (dBASE IV) (*.dbf)); 
– в диалоге пользователь задает перечень частных моделей (количество секторов 
в описательных шкалах для создаваемых частных моделей). 
Перечень категорий и частотное распределение респондентов обучающей выборки по категориям, а также объединенная база данных прецедентов формируются 
предварительно с помощью специально для этого созданных сервисных программных 
модулей, входящих в состав системы "Эйдос-астра". 
При этом в качестве исходной информации использовались Excel-файлы, содержащие для каждого респондента информацию о категориях, к которым он относится, и 
полную характеристику в форме астропризнаков. Основным источником астрологической базы данных, подготовленной для системы ЭЙДОС, является Lois Rodden’s 
AstroDatabank (www.astrodatabank.com). Эта база содержит жизнеописание знаменитостей и простых людей, проживавших (или проживающих) в США. Достоинством этой 
базы данных является то, что все события жизни классифицированы, а все профессиональные и иные категории упорядочены. На первом этапе данные были конвертированы в формат баз данных JDataStore фирмы Borland, затем тщательно отсортированы с 
использованием SQL запросов и специальных функций на языке Java. В результате были получены астрологические и биографические данные для 20007 уникальных персон 
и 16360 записей событий, происходивших с ними. Для них всех с помощью библиотеки 
швейцарских эфемерид (www.astro.com) были вычислены координаты небесных тел 
(долгота и широта в градусах и расстояние в астрономических единицах). Для записей 
с точным временем вычисляли куспиды астрологических домов в системе Плацидуса, а 
также звездные стоянки Луны – накшатры (использовалась система из 27 стоянок). С 
целью анализа были использованы эфемериды следующих небесных тел: Солнца, Лу