Автоматизация процессов управления многостадийными химико-технологическими процессами по показателям качества продуктов: На примере процесса синтеза раствора дихлорпропанолов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, кандидат технических наук Авхадеев, Вадим Вилевич

• Авхадеев, Вадим Вилевич
• кандидат технических наук
• 2005

Оглавление диссертации кандидат технических наук Авхадеев, Вадим Вилевич

Список сокращений.

Введение.

1. Анализ задачи управления технологическими процессами синтеза и ректификации с обратимыми реакциями на примере процесса синтеза раствора ДХП.

1.1. Анализ существующих методов математического моделирования мультистадийных технологических процессов синтеза и ректификации с обратимыми реакциями.

1.2. Постановка задачи математического моделирования технологического процесса синтеза раствора ДХП.

Основные результаты 1 главы.

2. Разработка математической модели процесса синтеза раствора ДХП.

2.1. Разработка модели концептуального уровня.

2.2. Разработка модели процесса синтеза раствора ДХП топологического уровня.

2.2.1. Классификация параметров технологического процесса синтеза ^ раствора ДХП.

2.2.2. Отличие различных режимов протекания процесса синтеза раствора ДХП.

2.2.3. Разработка модели топологического уровня процесса получения ДХП в лабораторных условиях.

2.2.4. Разработка модели топологического уровня процесса получения ДХП в промышленных условиях.

2.3. Разработка математической модели технологического процесса синтеза раствора ДХП.

2.3.1. Типизация операторов связей.

2.3.2. Разработка операторов связей модели структурного уровня технологического процесса синтеза раствора ДХП.

2.3.3. Разработка математической модели технологического процесса синтеза раствора ДХП (на примере одной технологической нитки).

2.4. Особенности разработки математической модели с «виртуальными» параметрами.

2.4.1. Состояние проблемы.

2.4.2. Метод декомпозиции информации.

2.4.3. Алгоритмизация метода декомпозиции информации.

2.4.4. Структура основного вычислителя.

2.4.5. Результаты вычислительного эксперимента.

2.5. Проверка адекватности математической модели.

2.5.1. Выделение критериев оценки.

2.5.2. Постановка задачи и разработка методики проверки адекватности модели.

2.5.3. Проведение проверки адекватности вычислителя.

Основные результаты 2 главы.

3. Разработка системы управления процессом синтеза водного раствора ДХП.

3.1. Задача автоматического управления технологическим процессом синтеза водного раствора ДХП.

3.1.1. Особенности решения задач управления технологическим процессом синтеза раствора ДХП.

3.1.2. Вопросы учета динамики информационных измерительных каналов и объекта управления.

3.1.3. Структурирование задач управления технологическим процессом синтеза раствора ДХП.

3.1.4. Алгоритмизация функций управления.

3.2. Концепция построения автоматизированной системы управления процессом синтеза раствора ДХП и расчеты элементов СУ.

3.2.1. Обоснование перечня моделей, используемых при построении системы управления технологическим процессом синтеза раствора ДХП по показателям качества.

3.2.2. Архитектура системы управления технологическим процессом синтеза раствора ДХП.

3.2.3. Структура информационных потоков управляющей части системы управления технологическим процессом синтеза раствора ДХП.

3.2.4. Описание алгоритма работы управляющей части АСУТП.

Основные результаты 3 главы.

4. Разработка имитационной модели АСУТП и вопросы реализации автоматизированной системы управления.

4.1. Общее описание существующего программно-технического комплекса технологического процесса синтеза раствора ДХП.

4.2. Вопросы реализации алгоритмов управления.

4.2.1. Реализация алгоритмов системы регулирования.

4.2.2. Реализация алгоритмов системы противоаварийной защиты и блокировки.

4.2.3. Реализация алгоритмов автоматизированной системы пуска и останова технологической установки в штатном режиме.

Основные результаты 4 главы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Автоматизация процессов управления многостадийными химико-технологическими процессами по показателям качества продуктов: На примере процесса синтеза раствора дихлорпропанолов»

Управление химическими многостадийными процессами синтеза и ректификации с обратимыми реакциями, как правило, производится в соответствии с технологическим регламентом, в котором оговариваются условия для режимных параметров ведения процесса и нормируются показатели качества получаемых продуктов [20, 24, 32, 39, 42, 46, 146].

Главной особенностью химических многостадийных процессов синтеза и ректификации с обратимыми реакциями является нестабильность характеристик сырья, определяющая необходимость изменения режимных параметров с целью поддержания нормируемых показателей качества получаемых продуктов. Влияние нестабильности характеристик исходных сырьевых компонентов для химических многостадийных процессов синтеза и ректификации с обратимыми реакциями отрицательно сказывается на технологическом режиме и показателях качества продуктов синтеза и ректификации [1, 2, 7, 116, 118, 128]. Это является одной из причин, обуславливающих необходимость повышения качества управления технологическими процессами с обратимыми реакциями [1, 2, 7, 8, 63, 129, 131, 139]. Необходимо отметить, что в условиях рыночной экономики выпуск конечной товарной продукции обусловливается потребительским спросом. Это выдвигает повышенные требования к режиму эксплуатации производственных установок и обуславливает тенденцию к снижению времени простоя отдельных агрегатов и технологических узлов. Сочетание нестабильного по характеристикам сырья и изменяющихся требований к показателям качества получаемых продуктов являются основными факторами, которые делают задачу подбора технологического режима чрезвычайно сложной. Трудности выбора режимных параметров связаны со следующими причинами [20]:

• Отсутствие оперативного метрологического контроля показателей качества продуктов синтеза и ректификации в режиме реального времени, в связи с чем, управление производится на основе информации, получаемой путем отбора проб и проведения лабораторных анализов. Стоимость и технические возможности лабораторного контроля на предприятиях позволяют делать не более двух-трех анализов в смену.

• Качество управления технологическими установками синтеза и ректификации с учетом задержек, инерционности производственных процессов, принципиально не может быть сделано высоким, т.к. возмущения имеют большую частоту, чем диапазон собственных (рабочих) частот подобных систем с обратной связью.

• Объем передаваемой информации, который предлагается оператору (или автоматическому устройству) для выработки управляющих воздействий достаточно велик. Часто информация имеет нечеткий характер, ввиду ее неоднозначности, а оценка качества того или иного решения на управление проводится по многим плохо формализованным критериям. Это приводит к тому, что решения на управление формируются обычно экспертным образом, и качество управления зависит от опыта и других личных качеств обслуживающего персонала.

Актуальность

Анализ закономерностей и технологических особенностей ряда процессов синтеза и ректификации хлорорганических соединений позволил установить, что для большинства технологических процессов, вследствие высокой степени обратимости ряда химических реакций, неизбежным является образование в реакционной массе побочных хлорорганических продуктов [116, 118, 119, 122, 128, 131]. Данная закономерность, а также погрешности измерения параметров, неоптимальное ведение технологического режима обуславливают существенные технологические потери и повышают производственную себестоимость конечных целевых хлорорганических продуктов. Немаловажным фактором является также ухудшение экологических показателей производства [143, 144, 146].

Целью оптимизации управления технологическими процессами является получение максимального количества конечных целевых хлорорганических продуктов синтеза (ректификации) и снижение числа побочных компонентов в реакционной массе при ограничениях, связанных с возможностями технологических аппаратов и ресурсов их работы[144, 145, 151, 160, 162].

Трудности реализации задач управления и оптимизации обусловлены многостадийностью технологических процессов в химической технологии, высокой степенью взаимного влияния переменных, характеризующих технологические процессы, как между стадиями, так и внутри каждой стадии высокой степенью обратимости большинства протекающих реакций, невозможностью непосредственного измерения (либо измерения с достаточной точностью) параметров качества и констант химических реакций, а также низкой степенью информативности реальных измеренных величин [3, 7, 63, 85, 162].

Технологический процесс синтеза раствора ДХП является многостадийным процессом, большинство протекающих химических реакций являются обратимыми. На этапе синтеза конечного для данного процесса продукта - раствора ДХП, помимо целевого продукта образуется побочные хлорорганические компоненты (ТХП и ХЭ) [116, 118, 128, 160]. Кроме того, технологический «проскок» активных компонентов носит систематический характер. Сложности качественного управления данным технологическим процессом вызваны рядом дестабилизирующих факторов на каждом из производственных этапов.

Учитывая вышеперечисленные особенности технологического процесса синтеза раствора ДХП, становится очевидным, что задачи управления этим технологическим процессом решаются в классе многоуровневых систем управления с использованием математических моделей процесса [122, 129, 131]. Конкретизировать количество синтезируемых побочных хлорорганических продуктов, в частности, ТХП возможно только используя математическую модель технологического процесса синтеза раствора ДХП, в то время как, измерить данный параметр в режиме реального времени невозможно.

Таким образом, задача оперативного управления по показателям качества химическими многостадийными процессами синтеза и ректификации с обратимыми реакциями является весьма актуальной, а ее разрешение позволяет заметно повысить эффективность эксплуатации химического производства [139, 144, 160, 162].

Цель работы

Целью работы является разработка методов управления и методик практической реализации автоматизированных систем управления химическими процессами синтеза и ректификации с обратимыми реакциями по показателям качества продуктов производства на примере технологического процесса синтеза раствора ДХП. Для достижения поставленной цели требуется решить следующие задачи:

1) разработать математическую модель технологического процесса синтеза раствора ДХП для целей оперативного управления по показателям качества.

2) разработать методологию получения информации о показателях качества хлорорганических компонентов для целей оперативного управления на базе декомпозиции информации модели с выделением ряда виртуальных переменных;

3) разработать методические подходы к расчету элементов и построению подсистем автоматизированных систем управления процессами синтеза и ректификации по показателям качества с использованием математических моделей на примере технологического процесса синтеза раствора ДХП;

4) разработать архитектуру автоматизированной системы управления технологическим процессом синтеза раствора ДХП по показателям качества;

5) разработать программное и алгоритмическое обеспечение основных задач, возникающих при разработке автоматизированных систем управления процессами синтеза и ректификации по показателям качества, на примере технологического процесса синтеза раствора ДХП.

Необходимым условием является инвариантность полученной математической модели к изменениям сырьевых потоков. Это позволит применять метод декомпозиции информации и данный подход моделирования показателей качества к целому ряду аналогичных процессов синтеза и ректификации с обратимыми химическими реакциями [1].

Методы исследования.

Большое количество публикаций, посвященных проблемам моделирования многостадийных процессов синтеза и ректификации, систем управления этими процессами по показателям качества, включая подсистемы принятия решений [3, 12, 21, 25, 31, 94, 95, 98, 102, 110, 114, 115, 116, 123, 124,127, 129, 145, 162] свидетельствует об актуальности данного вопроса. Сам процесс моделирования и разработки системы управления по показателям качества, как правило, рассматривается и реализуется с позиций системного анализа. Поэтому методологическую основу при разработке автоматизированных систем управления по показателям качества составляют методы системного анализа, направленные на развитие топологии системы и структуры ее элементов [2,31]. Алгоритм разработки систем управления подобного класса является итерационным многошаговым процессом. На первом этапе задача управления декомпозируется на подзадачи определения математических моделей подсистем и требований к ним. На втором шаге производится интеграция автономных подсистем и элементов в систему и оптимизация общесистемных характеристик. На следующем этапе проводится анализ соответствия характеристик требованиям к системе. При необходимости производится уточнение моделей подсистем и моделей требований, и процесс повторяется с первого шага.

В соответствии с изложенным подходом для каждой подсистемы необходимо разработать адекватные математические модели и сформулировать требования в виде критериев, а также процедуры анализа и оптимизации характеристик. Для этого используются методы исследования и оптимизации сложных динамических систем [16, 32, 33, 39, 46, 91], методы анализа и синтеза систем принятия решений на основе автоматных, сетевых моделей[1,23,93,118, 3,12, 114, 124].

Научные положения, выносимые на защиту

На защиту выносятся следующие научные положения:

1. Методология построения системы управления многостадийными процессами синтеза и ректификации по показателям качества, использующую математическую модель процесса.

2. Метод декомпозиции процедуры расчета показателей качества. Суть метода состоит в том, что на первом этапе из числа доступных для непосредственного измерения параметров, предлагается организовать отдельные информационные блоки, каждый из которых, с учетом закономерностей процессов и сведения балансов по количеству и качеству реагентов, позволяет моделировать отдельные стадии технологического процесса синтеза раствора ДХП и представлять результаты через интегральные (обобщенные) параметры, в число которых могут входить показатели качества. На втором этапе математическое описание технологического процесса проводится путем организации взаимодействия полученных информационных блоков на уровне интегральных параметров.

Обеспечение инвариантности регулируемых показателей качества, полученных по математической модели, к изменениям входных сырьевых потоков является базовым положением предлагаемых решений по управлению, что позволяет применять метод декомпозиции информации и данный подход к моделирования показателей качества для аналогичных процессов синтеза и ректификации с обратимыми химическими реакциями.

3. Метод математического моделирования многостадийных процессов синтеза и ректификации с обратимыми реакциями, основанный на алгоритмизации расчетов по стехиометрическим соотношениям процессов, и позволяющий учитывать балансные коэффициенты обратимости протекающих химических реакций, вычислять показатели качества процесса, которые не могут быть измерены в режиме реального времени.

4. Методика построения системы управления по показателям качества технологическим процессом синтеза раствора ДХП, включающая:

• математическое моделирование технологического процесса синтеза раствора ДХП;

• использование расчетных показателей качества в автоматических системах управления каскадного типа;

• систему автоматизированного пуска и останова технологического процесса синтеза раствора ДХП в штатном режиме с использованием моделей.

Научная новизна работы

Научная новизна проводимой научной работы заключается в следующем:

1. Предложена методика расчета оперативно не измеряемых показателей качества, получаемых на основе метода декомпозиции информации, которая позволяет учитывать обратимость реакций и проводить управление в реальном масштабе времени.

2. Разработанная структура системы управления многостадийными процессами синтеза и ректификации ДХП по показателям качества с использованием математической модели отличается тем, что расчетные параметры используются для организации контуров управления каскадного типа; это позволяет повысить оперативность и качество процессов управления.

3. Разработан алгоритм автоматической проверки адекватности моделируемых показателей качества рассматриваемому технологическому процессу синтеза раствора ДХП, что позволяет организовать адаптацию моделей к изменяющимся условиям среды.

Практическая ценность результатов работы

Практическая ценность проводимой научной работы заключается в следующем:

1. Предложен комплекс алгоритмизируемых моделей для имитационного моделирования, принятия решений и диагностики.

2. Разработанная структура системы управления многостадийными процессами синтеза и ректификации ДХП по показателям качества с использованием математической модели отличается тем, что расчетные параметры используются для организации контуров управления каскадного типа; это позволяет повысить оперативность и качество процессов управления.

3. Разработан алгоритм автоматической проверки адекватности моделируемых показателей качества рассматриваемому технологическому процессу синтеза раствора ДХП, что позволяет организовать адаптацию моделей к изменяющимся условиям среды.

Предлагаемый системный подход разработки математических моделей, базирующихся на стехиометрических соотношениях и коэффициентах обратимости протекающих реакций, позволяет разрабатывать системы управления по показателям качества для широкого класса химических процессов синтеза и ректификации для вновь разрабатываемых или модернизируемых производств. Математическая модель технологического процесса синтеза раствора ДХП прошла опытно -промышленные испытания на ЗАО «Каустик». Проведенные исследования позволили обосновать рациональность структуры модели для целей оперативного управления широкого класса объектов химических процессов синтеза и ректификации с обратимыми реакциями.Предложенная автоматизированная система пуска и останова технологического процесса в штатном режиме, легко адаптируется к конкретным процессам синтеза и ректификации и реализуется на большинстве серийно выпускаемых микроконтроллеров.

Методы расчета, созданное алгоритмическое и программное обеспечение для расчета элементов и подсистем автоматизированных систем управления по показателям качества, в том числе динамических многосвязных и топологически сложных систем, вычислителей показателей качества, имитаторов - тренажеров, могут быть использованы в работе научно-исследовательских и проектных организаций.

Апробация работы

Основные результаты и положения данной диссертационной работы обсуждались на:

• 55-й Научно - технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых - Уфа УГНТУ 2004г.

• Научно-практической конференции «Промышленная экология. Проблемы и перспективы» - Уфа 2001г.

• Международной научно-практической конференции «Нефтегазопереработка и нефтехимия - 2005» Уфа 2005г.

• 10-й международной конференции и выставки «Управление производством в системе Trace Mode».M: Adastra 2004г.

• 11-й международной конференции и выставке «Управление производством в системе Trace Mode» М: Adastra 2005г

Публикации

В рамках проводимой научной работы опубликовано 9 печатных работ, в том числе 5 статей и 4 тезисов.

Структура и объем работы.

Работа состоит из введения, четырех разделов, заключения, списка литературы и приложений. Основной текст изложен на 158 страницах, содержит 36 иллюстраций, 24таблицы.

Основное содержание работы

Во введении обоснована актуальность работы, сформулированы основные цели исследований, определены основные трудности в выборе режимных параметров управления многостадийными процессами синтеза и ректификации по показателям качества. Во введении кратко описано содержание разделов, приведены основные положения, выносимые на защиту, практические результаты исследований.

В первой главе выполнен анализ задач управления многостадийными процессами синтеза и ректификации с обратимыми реакциями, выявлены основные особенности данного типа процессов с точки зрения способов управления, сформулированы задачи исследования.

На основе анализа возможностей получения информации о показателях качества обоснована целесообразность использования математических моделей, полученных на основе отображения множества параметров, характеризующих качество сырья и технологический режим в статическом режиме.

Проведен анализ эффективности существующих методов математического моделирования многостадийных процессов синтеза и ректификации с обратимыми реакциями.

Во второй главе рассматриваются вопросы разработки математической модели технологического процесса синтеза раствора ДХП. Определены особенности данного технологического процесса и основные задачи при разработке моделей для целей оперативного управления по показателям качества. Разработана математическая модель технологического процесса синтеза раствора ДХП.

Предложен метод декомпозиции информации, позволяющий идентифицировать переменные, оперативно измерить которые не представляется возможным. Разработана методика проверки адекватности математической модели, проведена проверка адекватности. Предложен программный алгоритм, позволяющий автоматизировать процесс проверки адекватности математической модели.

В третьей главе предложена концепция проектирования автоматических систем управления химическими процессами синтеза и ректификации с обратимыми реакциями по показателям качества, являющихся сложными логико-динамическими системами. Процесс проектирования рассматривается как итерационный процесс согласования и уточнения до целесообразного уровня модели системы и модели требований. При этом множество возможных вариантов построения АСУ ПК образуется как отображение прямого произведения множества вариантов моделей системы и множества вариантов моделей требований.

В четвертой главе рассмотрены вопросы проектирования и расчета элементов динамической подсистемы нижнего уровня. Данная подсистема осуществляет поддержание режимных параметров технологического процесса на уровне уставок, формируемых подсистемой второго уровня.

Рассмотрены прикладные аспекты реализации автоматизированной системы управления на математических моделях технологическим процессом синтеза раствора ДХП по показателям качества. Рассмотрены вопросы реализации автоматизированной системы управления технологическим процессом синтеза раствора ДХП по показателям качества на серийных технических средствах.

Заключение диссертации по теме «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)», Авхадеев, Вадим Вилевич

Основные результаты и выводы по работе сводятся к следующему:

1. Разработана математическая модель технологического процесса синтеза водного раствора ДХП, для целей оперативного управления по показателям качества, том числе:

• Обоснован принцип классификации входных и выходных параметров согласно их функциональной принадлежности;

• Разработаны модели технологического процесса синтеза водного раствора ДХП концептуального, топологического, структурного уровней для двух технологических режимов процесса (в лабораторных и промышленных условиях);

• Разработаны операторы связей, моделирующие работу основных узлов технологического процесса синтеза раствора ДХП, учитывающие стехиометрические соотношения протекающих химических реакций. Проведена типизация операторов связей, согласно их функциональной принадлежности;

2. Разработана методология получения информации для целей управления по показателям качества. Предложен алгоритмизируемый метод декомпозиции информации, отличающийся тем, что он позволяет снизить размерность задачи и упростить модель процесса синтеза раствора ДХП за счет введения промежуточных интегральных переменных, которые рассчитываются с учетом стехиометрических и материальных балансов.

Разработана модель расчета показателей качества продуктов производства, позволяющая вести расчет в режиме реального времени. В том числе:

• Обоснован диапазон оптимальных значений показателя степени активности водорода реакционной смеси в реакторах синтеза ХТК, что позволяет обеспечить квазиоптимальные режимы управления технологическим процессом синтеза раствора ДХП;

• Разработана методика проверки адекватности математической модели технологического процесса синтеза раствора ДХП, в режиме реального времени, что позволяет оперативно адаптировать модель к условиям внешней среды.

Проведенная проверка адекватности математической модели технологического процесса синтеза раствора ДХП показала, что максимальная относительная погрешность моделирования технологических параметров — 2,1% по сравнению с лабораторными анализами, а максимальная относительная погрешность моделирования показателей качества технологического процесса - 2%. Математическая модель технологического процесса синтеза раствора ДХП успешно прошла опытно -промышленные испытания на ЗАО «Каустик». Проведенные исследования позволили обосновать рациональность структуры модели для целей оперативного управления широкого класса объектов химических процессов синтеза и ректификации с обратимыми реакциями з. Разработаны структура и методы реализации основных элементов АСУТП по показателям качества. Система управления позволяет:

• учитывать балансные коэффициенты обратимости протекающих химических реакций;

• учитывать стехиометрические соотношения протекающих химических реакций;

• учитывать степень конверсии входных активных хлорсодержащих компонентов;

• учитывать количество синтезируемых побочных хлорорганических компонентов; и, в конечном счете, повысить производственный выход целевого продукта - раствора ДХП и понизить объемное содержание побочных хлорорганических компонентов - ТХП и ХЭ, тем самым повысить показатель степени конверсии хлора для данного технологического процесса, добиться снижения производственных потерь исходных хлорорганических компонентов, в частности, хлористого аллила - до 1% за счет снижения его ^ технологического «проскока» и уменьшения объемного содержания побочных хлорорганических продуктов.

4. Разработанная архитектура системы управления технологическим процессом синтеза раствора ДХП по показателям качества определена в классе многоуровневых адаптивных систем управления с математическими моделями, в которых элементы адаптации служат для решения задач координации подсистем управления. Помимо элементов управления в штатном режиме в состав АСУТП входят подсистемы пуска-останова технологической установки синтеза ДХП, а также подсистема противоаварийной защиты

5. Предложена и обоснована классификация используемых моделей подсистем управления, методы построения подсистем управления нижнего и второго уровней.

Разработано алгоритмическое и программное обеспечение задач:

• вычисления показателей качества;

• формирования управляющих воздействий в штатном, аварийном режимах, а также режимах технологического пуска и останова процесса синтеза раствора ДХП;

На этой основе разработана программа - имитатор двухуровневой * АСУТП синтеза раствора ДХП. Приведены примеры решения задачи построения подсистемы управления нижнего уровня технологическим процессом синтеза водного раствора ДХП, с учетом особенностей задач управления данным технологическим процессом.

145

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Авхадеев, Вадим Вилевич, 2005 год

1. Авхадеев В.В., Веревкин А.П., Горин В.Н., Зайнетдинов Ф.Ф. , Лернер А.С., Маталинов В.И. АСУТП синтеза раствора дихлорпропанолов хлоргидроксилированием хлористого аллила на Стерлитамакском ЗАО "Каустик". // Автоматизация в промышленности №9, 2003

2. Авхадеев В.В. Математическое моделирование мультистадийных процессов синтеза с обратимыми реакциями на примере синтеза раствора ДХПов. // Автоматизация в промышленности (в печати)- 2005г.

3. Авхадеев В.В. Концепция построения иерархических систем управления на примере АСУТП синтеза ДХЭ // Химическая техника №3 март 2005г.

4. Авхадеев В.В., Веревкин А.П. Разработка АСУТП с учетом критериев надежности и безопасности. // Материалы 55-й научно технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых. Уфа УГНТУ 2004г.

5. Авхадеев В.В., Веревкин А.П., Управление процессом синтеза раствора дихлорпропанолов по показателям качества. //Материалы научно-практической конференции «Промышленная экология. Проблемы и перспективы». Уфа 2001г., 2с

6. Авхадеев В.В., Веревкин А.П., Математическое моделирование технологического процесса синтеза раствора ДХПов. // Материалымеждународной научно-практической конференции «Нефтегазопереработка и нефтехимия — 2005» Уфа 2005г. (в печати)

7. Авхадеев В.В., Веревкин А.П., Задача автоматического управления технологическим процессом синтеза раствора ДХПов. // Материалы международной научно-практической конференции «Нефтегазопереработка и нефтехимия — 2005» Уфа 2005г. (в печати)

8. Адлер Ю.П., Маркова Е.В., Грановский Ю.В. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий.-М.: Наука, 1976.-280 с.

9. Александров А.Г. и др. Справочник по теории автоматического управления. / Под ред. Красовского А.А. М.: Наука, 1987. - 712 с.

10. Алиев Р.А. и др. Производственные системы с искусственным интеллектом. -М.: Радио и связь, 1990. 264 с.

11. Алиев Р.А. Абилов Ю.А., Панахов А.А. Оптимальное управление установкой первичной переработки нефти на основе ее нечеткой модели. // Изв. вузов. Нефть и газ. 1983. №6 .-С. 80-83.

12. Андронов В.Н., Веревкин А.П., Имаев Д.Х. Расчет частотных характеристик сложных линейных систем произвольной структуры. //Аннотированный указатель алгоритмических модулей АСУ ТП. СОФАП АСУ ТП, вып. 3. Киев, 1980. Per. №АЖЦ 22024.-28 с.

13. Андронов В.Н., Веревкин А.П., Имаев Д.Х. Расчет частотных характеристик сложных систем управления. // Вопросы автоматизации химико-технологических процессов. Вып. 31. — Уфа, 1975. С. 75-80.

14. Анисимов И.В. Основы автоматического управления технологическими процессами нефтехимической инефтеперерабатывающей промышленности.-Л.: Химия. 1967.-408.

15. Армстронг Дж.Р. Моделирование цифровых систем. М.:Мир,1992. - 174с

16. Асаи К. и др. Прикладные нечеткие системы./ Пер. с япон.; под. ред.Тэрано Т., Асаи К.Сугэно М. М.: Мир, 1993. -368с.

17. Ахмадеев Т.М., Веревкин А.П. Разработка нечеткой модели котла Е-14 для целей управления. // Материалы 46-й научн.-техн. конференции студентов, аспирантов и молодых ученых. Уфа, 1995. С.198.

18. Ахметов С.А., Ишмияров М.Х., Веревкин А.П., Докучаев Е.С., Малышев Ю.М. Технология, экономика и автоматизация процессов переработки нефти и газа. М.: Химия 2005г 735 с.

19. Аязян Г.К. Расчет автоматических систем с типовыми алгоритмами регулирования. Уфа: Изд. Уфим. нефт. ин-та., 1989. -136 с.

20. Аязян Т.К., Веревкин А.П., Юрин А.Н. Исследование системы регулирования с псевдолинейным астатическим регулятором одного вида.// Автоматизация технологических процессов в нефтехимической промышленности. Уфа, 1978. -С.129-134.

21. Бакан Г.М., Камета А.С., Сальников Н.М. Математическая модель процесса переработки нефти в сложной ректификационной колонне. /Ин-т кибернетики АН УССР.-Киев, 1983.-27 с.

22. Балакирев B.C., Володин В.М., Цирлин A.M. Оптимальное управление процессами химической технологии ( Экстремальные задачи в АСУ ). — М.: Химия, 1978.-383 с.

23. Балакирев B.C., Дудников Е.Г., Цирлин A.M. Экспериментальное определение динамических характеристик промышленных объектов управления. М.: Энергия, 1967г.

24. Балашов А.А. Проектирование систем принятия решений в энергетики. — М.: Энергоатомиздат, 1986.-120с.

25. Балашов Е.П., Пузанков Д.В. Микропроцессоры и микропроцессорные системы. М.: Радио и связь, 1981. - 328 с.

26. Болдырев А.А. и др. Программно-технический комплекс для тепловых электростанций.//Энергетика № 5. 1997/-С.37-38.

27. Бартос Фрэнк Дж. Искусственный интеллект: принятие решений в сложных системах управления. / Мир компьютерной автоматизации, 1997. № 4, с. 2226.

28. Басакер Р., Саати Т. Конечные графы и сети. М.: Наука, 1973. - 368 с.

29. Белая Т.И., Чистякова Т.Б. Математическая модель процесса пуска установки каталитического риформинга ядро интеллектуального тренажера. // Химическая промышленность, №2 2003г - с.41-45

30. Беляков B.JI. Автоматизация промысловой подготовки нефти и воды. М.: Недра, 1988.-232 с.

31. Бендат Дж., Пирсол А. Прикладной анализ случайных данных. М.: Мир, 1989-540с

32. Бесекерский В.А., Попов Е.П. Теория систем автоматического регулирования. М.: Наука, 1975г.-768с.

33. Бокин А.И., Балаев А.В., Баженов Ю.П., Касьянова JI.3., Кутепов Б.И. Разработка кинетической модели дегидрирования изоамиленов на железосодержащих катализаторах. // Химическая промышленность №4 2003 г. с.51-55.

34. Бусленко Н.П. моделирование сложных систем. Москва: Наука, 1978. - 400с

35. Вавилов А.А., Имаев Д.Х. Эволюционный синтез систем управления. Л.: Изд-во ЛЭТИ, 1983.-80 с.

36. Вавилов А.А., Имаев Д.Х. Машинные методы расчета систем управления. -Л.: Изд-во ЛГУ, 1981. 232 с.

37. Вавилов А.А., Веревкин А.П., Имаев Д.Х. Параметрический синтез систем управления как задача векторной оптимизации. //Вопросы теории систем автоматического управления. Вып. 2. / JL: Изд-во ЛГУ, 1976. С. 8-19.

38. Вавилов А.А., Веревкин А.П., Имаев Д.Х. Использование информации о структуре системы управления и критерия для повышения эффективности градиентных методов оптимизации. // Изв. ЛЭТИ. Вып. 173. / Л.: ЛЭТИ, 1975.-С. 3-7.

39. Вавилов А.А., Веревкин А.П., Имаев Д.Х. Некоторые вопросы синтеза линейных автоматических систем с применением ЭВМ. // Изв. ЛЭТИ им. В.И. Ульянова, вып. 149. 1974.С. 3-8.

40. Васильев В.И., Гусев Ю.М., Ефанов В.И., Крымский В.Г., Рутковский В.Ю., Семеран В.А. Многоуровневое управление динамическими объектами. М.: Наука-309с.

41. Вентцель Е.С. Исследование операций: задачи, принципы, методология. М.: Наука, 1980.-208 с.

42. Веревкин А.П., Родионов В.Д., Яковлев В.Б. Алгоритм и программа получения временных характеристик нелинейных импульсных систем. //Вопросы теории систем автоматического управления. / Л.: Изд-во ЛГУ, вып. 4, 1978.-с. 65-74.

43. Веревкин А.П., Писаренко Э.В. Расчет настроек регуляторов сложных систем автоматического регулирования. // Алгоритмы и программы. Информ. бюлл. / всесоюзный научно-техн. центр, вып. 1 (45 ). П 005093. 1982. 19 с.

44. Веревкин А.П., Дадаян Л.Г. Анализ и синтез автоматических систем регулирования сложных объектов нефтепереработки и нефтехимии. Уфа: Изд-во Уфимского нефт. ин-та, 1989. - 94 с.

45. Веревкин А.П. Оценка и учет надежностных показателей при синтезе сложных автоматических систем регулирования. // Автоматизация химических производств. М.: МИХМ, 1990. -с. 44-47.

46. Веревкин А.П., Иванов В.И., Имаев Д.Х. Особенности синтеза систем управления ректификационными колоннами и комплексами как топологически сложных систем. // Средства измерений и автоматизации в нефтяной промышленности. Уфа, 1985.-е. 135-140.

47. Веревкин А.П. Расчет настроек регуляторов сложных систем автоматического регулирования. Алгоритмический модуль. / СОФАП АСУ ТП, Киев, 1980. Per. № АЖЦ 00031-01. 18 с.

48. Веревкин А.П., Иванов В.И. О критериях построения и расчета АСР ректификационных колонн и их комплексов. // Автоматизированное управление химическими производствами.-М.: МИХМ, 1988.-е. 15-18.

49. Веревкин А.П., Муртазин Т.М. Моделирование процессов принятия решений в сложных системах управления. // Проблемы нефтегазового комплекса России. / Материалы международной конференции, посвященной 50-летию УГНТУ. Уфа,1998. - С. 85-88.

50. Веревкин А.П. Ситуационное управление процессами нефтепереработки и нефтехимии по показателям качества продуктов. / Тезисы докладов международной конференции. т.З. Новомосковск. С. 44-45.

51. Веревкин А.П., Родионов В.Д., Яковлев В.Б., Топорнин Д.В. Расчет временных характеристик нелинейных импульсных систем. // Пятая всесоюзная межвузовская конференция. / Ташкент, 1975. — С. 81.

52. Веревкин А.П., Динкель В.Г. Технические средства автоматизации химико-технологических процессов. ( Синтез логических устройств ). /Учебное

53. Ф пособие. Уфа: Изд. Уфим. нефт. ин-та, 1989.-87с.

54. Веревкин А.П., Муниров Ю.М. О моделях ректификационных колонн при оперативном управлении по показателям качества продуктов. /НТИС. М.: ЦНИИТЭнефтехим, 1996. - № 7-8.-С.45-47.

55. Веревкин А.П., Попков В.Ф, Технические средства автоматизации. Исполнительные устройства. / Учебное пособие. -Уфа: Изд-во УГНТУ, 1996.-95с.

56. Воронов А.А. Ведение в динамику сложных управляемых систем. М.: Наука, 1985.-352 с.

57. Турецкий X. Анализ и синтез систем управления с запаздыванием.-М.: Машиностроение. 1974.-328.

58. Демщенко Е.З. Линейная и нелинейная регрессия. М.: Финансы и статистика, 1981. -302 с.

59. Дмитриев А.К., Мальцев П.А. Основы теории построения и контроля сложных систем. Л.: Энергоатомиздат, 1988. - 192 с.

60. Драйпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. М.: Статистика, 1973.-392 с.

61. Дубов Ю.А., Травкин С.И., Якимец В.Н. Многокритериальные модели формирования и выбора вариантов систем. — М.: Наука, 1986. 296 с.

62. Дудников Е.П., Балакирев B.C., Кривсунов В.Н., Цирлин A.M. Построение математической модели химико-технологических объектов. Л.: Химия, 1970.-311 с.

63. Веревкин А.П., Гибаев И.Ф., Имитатор автоматической системы ситуационного управления. // Материалы 46-й научн. нехн. конф. студентов, аспирантов и молодых ученых. Уфа, 1995.-С.65.

64. Гиг Д.В. Прикладная общая теория систем. -М.: Мир, 1981. 733 с.

65. ГОСТ 24.701-86. Надежность автоматизированных систем управления. М.: 1986.

66. ГОСТ 27883-88 ( СТ СЭВ 6127-87 ) Средства измерения и управления технологическими процессами. Надежность Общие требования и методы испытаний. М.: 1988.

67. Громов Ю.Ю., Матвейкин В.Г., Рыжков И.В. Математическое описание химико-технологической системы на основе критерия сложности. // ТОХТ, 1994. т. 28, № 4. с. 414-420.

68. Егоров С.В„ Мешалкин В.П., Сельский Б.Е. Декомпозиционно-координационная концепция управления и оптимизации сложных химико-технологических систем. // ТОХТ, 1998. т. 32, № 1. с. 82-91.

69. Заде JI.A. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений. // Математика сегодня. М,: Знание, 1974. - С. 5-48.

70. Захаров В.Н., Поспелов Д.А., Хазацкий В.Е. Системы управления.Задание. Проектирование. Реализация. / Изд. 3-е. М.: Энергия, 1977. - 424 с.

71. Иванов А.Н., Золотарев С.В. Построение АСУ ТП на базе концепции открытых систем. // Мир ПК, январь 1998. с. 40-44.

72. Иванова В.М. и др. Математическая статистика. М.: Высшая школа, 1981. -371 с.

73. Искусственный интеллект: В 3-х кн. Справочник. / Под ред. Захарова В.Н., Хорошевского В.Ф. М.: Радио и связь, 1990. Кн. 1 - 426 е., кн.2 - 304 е.,Кн. 3.-368 с.

74. Ицкович Э.Л., Трахтенгерц Э.А. Алгоритмы централизованного контроля и управления производством. М.: Сов. радио, 1967.- 352 с.

75. Катулев А.Н., Михно В.И., Виленчик Л.С. Современный синтез критериев в задачах принятия решений. -М.: Радио и связь, 1992. 120 с.

76. Кафаров В.В., Дорохов И.Н. Системный анализ процессов химической технологии. Топологический принцип формализации М.: Наука, 1979.-394

77. Кафаров В.В. и др. Системный анализ процессов химической технологии. Применение метода нечетких множеств. М.: Наука, 1986. - 359 с.

78. Кафаров В.В., Гордеев JI.C., Глебов М.Б., Го Цзыбяо. К вопросу моделирования и управления непрерывными технологическими процессами с помощью нейронных сетей. // ТОХТ, 1995, т. 29, № 2.- С.205-212.

79. Кафаров В.В., Мешалкин В.П. Анализ и синтез химико-технологических систем. -М.: Химия, 1991.-432 с.

80. Кафаров В.В. Методы кибернетики в химии и химической технологии — М.: Химия, 1985.-497с.

81. Клыков Ю.И. Ситуационное управление большими системами. М.: Энергия, 1974.- 136 с.

82. Колмогоров А.Н„ Фомин С.В. Элементы теории функций и функционального анализа. -М.: Наука, 1972.

83. Косер Р.Дж. Расчет пределов отбора фракций современными распределенными системами управления ректификационными колоннами. // Нефть, газ и нефтехимия за рубежом, 1988, № 4, С. 131-134.

84. Костиков С. Промышленность в центре внимания. Концепция построения современных систем автоматизации производства. //COMPUNITY, 9, - М.: 1996.-С. 74-80.

85. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. -М.: Радио и связь, 1982. — 432 с.

86. Кравцов А.В., Иванчина Э.Д. Моделирование комплексных технологий производства высокооктановых бензинов. Новосибирск: СОР АН, 1995г- 55с.

87. Кузьмин С.Т., Липавский В.Н., Смирнов П.Ф. Промышленные приборы и средства автоматизации в нефтеперерабатывающей и нефтехимической промышленности. М.: Химия, 1987. - 272 с.

88. Куликов Г.Г., Брейкин Т.В., Арьков В.Ю. Интеллектуальные информационные системы. Уфа 1999г- 130с.

89. Кусимов С.Т., Ильясов Б.Г., Исмагилова Л.А., Валеева Р.Г. Интеллектуальное управление производственными системами. М.: Машиностроение 2001 г -327с.

90. Ларичев О.И. Системный анализ и принятие решений. // Диалектика и системный анализ. М.: Наука, 1986. - с. 219-238.

91. Ломакин И.Л., Радун Д.В. Автоматизация хлорных производств. М.: Химия, 1975.-311с.

92. Лорьер Ж-.Л. Системы искусственного интеллекта: Пер. с фр. / Под ред. В.Л. Стефанюка. — М.: Мир, 1991. 568 с.

93. Макаров В.В. Алгоритм структурно-логического анализа многопродуктовых химико-технологических систем. // ТОХТ, 1994, т. 28, №. 5. с. 453-464.

94. Математическая теория планирования эксперимента/ под ред. С.М. Ермакова -М.: Наука, 1983-392с.

95. Математическое моделирование: Методы, описания и исследования сложных систем/Под ред. А.А.Самарского. М.: Наука, 1989. - 128с.

96. Мешалкин В.П. Экспертные системы в химической технологии. Основы теории, опыт разработки и применения. М.: Х1имия, 1995. - 368 с.

97. Макаров И.М., Виноградская Т.М., Рубинский А.А., Соколов В.Б. Теория выбора и принятия решений. М.: Наука, 1982. - 328 с.

98. Марголис М., Леондес С.Т. О теории самонастраивающейся системы регулирования, метод обучающейся модели. // Тр. 1-го Международногоконгресса международной федерации по автоматическому управлению. М.: 1960.-с. 686-701

99. Мелихов А.Н., Бернштейн JI.C., Коровин С .Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1990. — 272 с.

100. Мельников Ю.Н., Мясников В.А. Критерии и модели оценки живучести систем телеобработки. / Под ред. В.Г. Долотова. М.: МЭИ, 1988. - 60 с.

101. Месарович М., Мако Д., Тахакара И. Теория иерархических многоуровневых систем. М.: Мир, 1973. - 344 с.

102. Мешалкин В.П. Экспертные системы в химической технологии. М.: Химия 1995г- 368с.

103. Михайлов Ю.Б. Математические основы повышения точности прогнозирования количественных характеристик процессов (в технике, экономике, экологии, социологии, бизнесе) М.: Научтехлитиздат, 2000г. — 205с.

104. Моисеев Н.Н. Элементы теории оптимальных систем. М.: Наука, 1974. -526 с.

105. Мозгалевский А.В., Койда А.Н. Вопросы проектирования систем диагностирования. Л.: Энергоатомиздат, 1985.- 112с.

106. Мурата Т. Сети Петри: Свойства, анализ, приложения. // ТИИЭР, т. 77, № 4, 1989.-с. 41-85.

107. Мухамедзянов А.Х., Зайнуллин Р.Ф. Метрологическое обеспечение контроля качества продукции на основе стандартных образцов. / Темат. обзор. М.: ЦНИИТЭНефтехим, 1991. - 78 с.

108. Нетушил А.В. Теория автоматического управления. Высшая школа. Москва 1970г.

109. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения. / Под ред. Р,Р, Ягера, М.: Радио и связь, 1986. - 408 с.

110. Николаев В.И., Брук В.М. Системотехника: методы и приложения. Л.: Машиностроение, 1985. - 199 с.

111. Нильсон Н Искусственный интеллект. Методы поиска решений. М.: Мир, 1973-270 с.

112. Обновленский П.А., Мусяков Л.А., Чельцов А.В. Системы защиты потенциально опасных процессов химической технологии. Л.: Химия, 1978. - 224 с.

113. Островский Г.М., Бережинский Т.А., Беляева А.Р. Алгоритмы оптимизации химико-технологических процессов. — М.: Химия, 1978.

114. Ошин Л.А. Промышленные хлорорганические продукты. Справочник. М.: Химия 1978-656с.

115. Осуга С. Обработка знаний: Пер с японск. М.: Мир, 1989.

116. Пакен A.M. Эпоксидные соединения и эпоксидные смолы. Перевод с немецкого Ленинград —1962г

117. Палюх Б.В. и др. Надежность систем управления химическими производствами. -М.: Химия, 1987. 178 с.

118. Питерсон Дж. Теория сетей Петри и моделирование систем. -М.: Мир, 1984 -264 с.

119. Попов Э.В., Фоминых И.Б., Кисель Е.Б. Статистические и динамические экспертные системы ( Классификация, состояние, тенденции ). /Методический материал. — М.: Изд-во Центрального Российского Дома знаний, 1995.- 127 с.

120. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. М.: Наука, 1986.-284 с.

121. Поспелов Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления. М.: Энергоиздат, 1981.-232 с.

122. Поспелов Г.С., Поспелов Д.А. Искусственный интеллект прикладные системы. - М.: Знание, 1985.- 48 с.

123. Потапова Т.Б. Структурная модель управления технологическим участком непрерывного производства как база знаний для экспертной системы. // Приборы и системы управления, 1996, № 9. с. 27-29.

124. Рахимов Э.А., Веревкин А.П. Расчет динамической модели парогазонагнетательной установки. // Тезисы докл. 40-й научн. техн. конфер. «Вклад молодежи Башкирии в решение комплексных проблем нефти и газа. — Уфа, 1989. -С.70.

125. Рахманкулов Д.Л., Кимсанов Б.Х., Локтионов Н.А., Дмитриев Ю.К., Чанышев P.P. Эпихлоргидрин методы получения, физические и химические свойства, технология производства. М.: Химия - 2003г - 244с.

126. Рей У. Методы управления технологическими процессами. М.: Мир, 1983. -368 с.

127. Ротач В.Я. Расчет динамики промышленных автоматических систем регулирования.-М.: Энергия, 1973.-440 с.

128. Сираев О.М. Веревкин А.П. Проектирование АСУ ТП как задача принятия решения. // Материалы 48-й научн. техн. конфер. студентов, аспирантов, молодых ученых. Уфа, 1997 г.-С.З-4.

129. Слинько М.Г. Научные основы теории каталитических процессов и реакторов. // Кинетика и катализ, 2000г. т.41, №6 с.933 - 946.

130. Смирнов И.Н. Синтез систем управления на логических элементах. JL: Изд-во ЛГУ. 1975.-368 с.

131. Спивак С.И., Яблонский Г.С. Математические модели химической кинетики. -М.: Знание, 1977.-200 с.

132. Спивак С.И., Клибанов М.В., Тимошенко В.И., Слинько Н.Г. О числе независимых параметров стационарной кинетической модели // ДАН СССР, -1973, -Т. 208. -№ 6. -С. 1387-1390.

133. Спивак С.И., Кунцевич А.Д., Кудашев В.Р., Горский В.Г. Групповой анализ идентифицируемости параметров математических моделей нестационарной химической кинетики //Докл. РАН, 1992. -Т. 326. № 4. -С. 658-661.

134. Спивак С.И., Горский В.Г. Неединственность решения задачи восстановления кинетических констант //ДАН СССР, -1981. -Т. 257. № 2. - С. 412-415.

135. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем: Учебник для ВУЗов по спец-ти «Автоматизированные системы обработки информации и управления»- 2-е изд., переработанное и дополненное — М.: Высшая школа 1998г- 319с

136. Создание и опыт внедрения распределенных систем управления нефтеперерабатывающей и нефтехимической промышленности за рубежом. М.: 1987 г. / Тематич. обзор. ЦНИИТЭенефтехим.

137. Справочник по средствам автоматики. Под редакцией Низэ В.Э., Антика И.В., М.: Энергоатомиздат, 1983г. 504с.

138. Справочник современных автоматизированных систем управления технологическими процессами. // Нефть, газ и нефтехимия за рубежом. 1987 -№3.-С.99-133.

139. Срагович В.Г. Теория адаптивных систем. М.: Наука, 1976. - 319 с.

140. Танатаров М.А. и др. Технологические расчеты установок переработки нефти. М.: Химия. 1987. 352 с.

141. Тарасов В.А., Марангозов С.В. Оптимизация производственных комплексов с переменными параметрами. -М.: Энергоатомиздат, 1985 — 115с.

142. Тахакара Я. Общая теория систем. М.: -1978.

143. Технологический регламент №149-96 производства эпихлоргидрина и хлористого аллила в цехе №16 ЗАО «Каустик».

144. Трифонов Э.А., Веревкин А.П. Формализованная оценка живучести сложных автоматических систем регулирования. // Вклад молодежи Башкирии в решение комплексных проблем нефти и газа. /Тезисы докл. 41-й Научн.-техн. конф.-Уфа. 1990.-С. 55.

145. Федеров А.В., Статюха Г.А. Алгоритм принятия решений при управлении сложным химико-технологическим объектом. // Хим. технология. К.: 1987. №4.

146. Фридман А., Менон П. Теория и проектирование переключательных схем. М.:Мир. 1978.-580 с.

147. Холл А.Д. Опыт методологии для системотехники. М.:Сов. радио. 1975. -448 с.

148. Цыгичко В.Н., Клоков В.В. Основные принципы описания сложных организационных систем. //Диалектика и системный анализ М.:Наука. 1986. С. 121-136.

149. Чистякова Т.Б., Белая Т.И. Моделирование и оптимизация процесса гидроочистки нефтяных фракций для установки каталитического реформинга. // Математические методы в химии и химической технологии. Смоленск 2001 г, т.1, с57-59.

150. Шариков Ю.В., Шариков Ф.Ю. Моделирование процессов в двухфазной системе «жидкость жидкость» в проточном реакторе полного смешения. // Химическая промышленность №7 2003г. - с.45-53.

151. Шеер А.В. Моделирование бизнес процессов. Мета-Технология. Москва 2000г.

152. Шенброт И.М. и др. Распределенные АСУ ТП М.:Энергоатомиздат. - 1985 г.

153. Шенон Р. Имитационное моделирование систем искусство и наука. М:Мир, 1978 - С87-91.

154. Шмулевич Э.А., Баснер М.Е., Большаков Д.А. и др. математическое моделирование процесса одностадийного вакуумного дегидрирования изопентана в изопрен. // Тезисы всесоюзной конференции «Химреактор-5», 1974г., Уфа кн.1, с 58-62.

155. Юдицкий С.А., Магергут В.З. Логическое управление дискретными процессами. Модели, анализ, синтез. М.:Машиностроение. 1987.-175с.

156. Якименко Л.М., Пасманник М.И. Справочник по производству хлора, каустической соды и основных хлорпродуктов. Изд.2.- Москва: Химия, 1976 -440с

157. Янушевский Р.Т. Теория линейных оптимальных многосвязанных систем управления. М.: Наука. 1973.-464с.

158. Ястребенецкий М.А., Иванова Г.М. Надежность автоматизированных систем управления технологическими процессами. М.:Энергоатомиздат. 1989. - 264

159. ЗАКРЫТОЕ АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО

160. Ябьгк акционерзар йэмриэтс "Каустик"

161. Башкортостан РеспубликаЬы Стэрлетамак ъалаЬы, техник урамы,32 ИНН 0268008010 Р/ис. 40702810000100000067 РИКБ "Башкредитбанк"фили1льтла Стэрлетаматс халаЬы, БИК (М8073754 к/ис. 30101810600000000754 ОКПО 00203312, ОКОНХ 13114

162. Телефакс: [phone] 25-41-20,25-20-431. Исх.№1. Телетайп.: Хлор 6623121. Телекс: 214233 HLOR SU200 г.

163. Закрытое акционерное общество "Каустик"

164. Республика Башкортостан,453110, г.Стсрлитамак, ул. Техническая,32.

165. ИНН 0268008010, Р/с 40702810000100000067 в ф-ле РИКБ "Башкредитбанк" г.Стерлитамак, БИК 048073754, к/счет 3 0101810600000000754 ОКПО 00203312, ОКОНХ 13114

166. Телеграф: Стерлитамак 10 Хлор E-MAIL kaustSstr.bashnet.ru WWW: http://kaustik.bashnet.ru