Информационная система контроля и управления технологическими процессами первичной переработки нефти по показателям качества продукции тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат наук До Мань Хунг

• До Мань Хунг
• кандидат наук
• 2013

Оглавление диссертации кандидат наук До Мань Хунг

ОГЛАВЛЕНИЕ

Список основных сокращений, принятых в диссертации

Введение

Глава 1. Современное состояние в области разработки методов, систем 14 контроля и управления качества продукции

1.1 Основные задачи систем контроля и управления качеством 14 продукции

1.2 Статистические методы и пакеты прикладных программ 18 контроля, анализа и управления качеством

1.3 Лабораторные информационные системы в управлении 27 качеством продукции нефтеперерабатывающих и нефтехимических предприятий

1.4. Системы управления качеством продукции химических и 38 нефтеперерабатывающих производств Выводы по главе 1

Глава 2. Анализ установки первичной переработки нефти как объекта 46 управления качеством

2.1 Краткая характеристика нефтеперерабатывающего завода

2.2 Анализ установки ЭЛОУ-АВТ-6 как объекта управления 50 качеством

2.3 Анализ атмосферного блока установки первичной переработки 57 нефти как объекта управления качеством

Выводы по главе 2

Глава 3. Разработка систем контроля и управления качеством 70 продукции первичной переработки нефти

3.1 Разработка структуры интегрированной автоматизированной 70 системы управления (ИАСУ) качеством продукции первичной переработки нефти

3.2. Разработка информационной системы контроля и управления 72 качеством продукции первичной переработки нефти

3.2.1. Разработка структуры информационной системы 72 контроля и управления качеством продуктов первичной переработки нефти

3.2.2. Определение функциональных требований и 76 параметров конфигурирования лабораторной информационной системы контроля качества продукции первичной переработки нефти

3.2.3. Методика построения контрольных карт Шухарта

95

3.3 Разработка нечеткой системы управления показателями качества продукции первичной переработки нефти

3.3.1 Разработка структуры нечеткой системы управления

3.3.2 Разработка регрессионных моделей для 97 прогнозирования показателей качества

3.3.3 Разработка модели объекта с использованием 98 искусственных нейронных сетей

3.3.4 Разработка нечеткого регулятора 100 Выводы по главе 3 112 Глава 4. Практическое использование информационной системы для 114 моделирования и управления качеством продукции первичной переработки нефти

4.1. Реализация лабораторной информационной системы 114 контроля качества продукции первичной переработки нефти в

Lab Ware LIMS V6

4.2. Разработка и результаты моделирования нечеткой системы 121 управления качеством продукции первичной переработки нефти в инструментальной среде разработки экспертных систем FuzzyClips

4.2.1. Регрессионные модели для прогнозирования 121 показателей качества продукции первичной переработки нефти

4.2.2. Этапы разработки и результаты моделирования 122 нечеткой системы управления в инструментальной среде разработки экспертных систем FuzzyClips

4.3. Разработка и результаты моделирования нечеткой системы 130 управления качеством продукции первичной переработки нефти с использованием пакета прикладных программ MATLAB

4.3.1. Моделирование объекта управления с помощью 130 программного модуля Neural Network Toolbox

4.3.2 Моделирование нечеткого регулятора для управления 137 качеством продукции первичной переработки нефти с помощью программного модуля Fuzzy Logic Toolbox

4.3.3. Моделирование нечеткой системы управления 143 качеством продукции первичной переработки нефти нефти с использованием программного модуля Simulink

Выводы по главе 4

Основные результаты работы и выводы

Список литературы

Приложение А. Данные для конфигурирования шаблонов анализов в 162 лабораторной информационной системе LAB WARE LIMS Приложение В. Значения технологических параметров процессов из 169 режимных листов установки ЭЛОУ-АВТ-6 и БД лабораторной информационной системы.

Приложение С. Программный код в инструментальной среде 172 разработки экспертных систем FuzzyClips, реализующий алгоритм нечеткой системы управления

Приложение D. Выборки для обучения нейронных сетей

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ СОКРАЩЕНИЙ

АСУ ТП - автоматизированная система управления технологическими

процессами;

БД - база данных;

ВА - виртуальный анализатор;

ИАСУ - интегрированная автоматизированная система управления;

ИС - информационная система;

ЛИМС - лабораторная информационная система;

НС - нейронная сеть;

НТД - нормативно-техническая документация; ОУ - объект управления;

ПЛК - программируемый логический контроллер; ППН - первичная переработка нефти; lililí - пакет прикладных программ; ТП - технологический процесс; ЦО - циркуляционное орошение;

ERP - Enterprise Resource Planning (система управления ресурсами предприятия);

HTML - Hyper Text Markup Language (язык разметки гипертекста);

ISO - International Organization for Standardization (международная организация по

стандартизации) ;

LIMS - Laboratory Information Management System (лабораторная информационная система);

MES - Manufacturing Execution System (система управления производственными процессами);

QM - Quality management (управление качеством);

SCADA - Supervisory Control And Data Acquisition System (система сбора данных и оперативного диспетчерского управления);

TQM - Total Quality Management (система всеобщего управления качеством).

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Информационная система контроля и управления технологическими процессами первичной переработки нефти по показателям качества продукции»

ВВЕДЕНИЕ

Качество - один из главных критериев, определяющих конкурентоспособность выпускаемой продукции, и, соответственно, репутацию и место производителя в определенном сегменте рынка. Особенно это заметно в динамично развивающихся отраслях промышленности, каковыми являются нефтепереработка и нефтехимия.

Одним из главных процессов в нефтепереработке является первичная переработка нефти (ППН) поскольку качество полупродуктов, вырабатываемых на установках ППН, во многом определяет качество и количество товарной продукции, получаемой в процессе всего производства. Это определяет необходимость повышения качества управления процессами ППН.

Решение данной задачи требует наличия достоверных и оперативных данных о показателях качества сырья, полупродуктов, готовой продукции, а также возможность управления показателями качества.

В настоящее время при оценке качества сырья, полупродуктов и продуктов нефтеперерабатывающих процессов широко используются лабораторные информационные менеджмент системы (ЛИМС). Однако, в указанных системах не реализуются функции по управлению качеством выпускаемой продукции.

Для управления сложными процессами первичной переработки нефти, функционирующими в условиях неопределенности исходной информации, перспективно использование методов искусственного интеллекта, основанных на нейронных сетях и нечетком управлении (Fuzzy Control), под которым понимается стратегия управления, основанная на эмпирически приобретенных знаниях относительно функционирования объекта (процесса), представленных в лингвистической форме в виде некоторой совокупности правил.

В связи с этим актуальной становится разработка информационной системы (ИС) контроля и управления технологическими процессами первичной переработки нефти по показателям качества продукции с использованием нечетких алгоритмов управления и нейронных сетей с целью обеспечения заданного качества их продукции.

Цель работы и задачи исследований

Цель работы: разработка информационной системы контроля и управления технологическими процессами первичной переработки нефти по показателям качества продукции.

Для реализации поставленной цели в работе сформулированы и решены следующие задачи:

- проведение анализа современного состояния в области разработки методов, систем контроля и управления качеством продукции;

- проведение анализа установки первичной переработки нефти ЭЛОУ-АВТ-6 и атмосферного блока данной установки как объекта управления качеством;

- разработка структуры и алгоритмов информационной системы управления качеством продукции первичной переработки нефти;

- определение функциональных требований и параметров конфигурирования лабораторной информационной системы контроля качества продукции первичной переработки нефти;

- разработка регрессионных и нейросетевых моделей прогнозирования показателей качества продукции первичной переработки нефти;

- разработка нечеткой системы управления показателями качества продукции первичной переработки нефти;

- практическое использование моделей и алгоритмов информационной системы для моделирования и управления качеством продукции первичной переработки нефти.

Объект исследования

Объектом исследования данной работы является отделение первичной переработки нефти, для поддержания заданного качества продукции которого требуется оперативное определение значений ряда показателей качества и расчет соответствующих управляющих воздействий с использованием алгоритмов, реализованных в ИС контроля и управления качеством.

Предмет исследования

Предметом исследований является информационная система контроля и управления технологическими процессами первичной переработки нефти по показателям качества продукции, ее математическое, информационное и программно-алгоритмическое обеспечение.

Методы исследования

Для решения поставленных задач в работе использовались методы системного анализа, математического моделирования, искусственного интеллекта и новых информационных технологий.

Структура и объем работы

Диссертационная работа состоит из введения, 4 глав и заключения, изложенных на 182 страницах, содержит 75 рисунков, 19 таблиц, список литературы из 141 наименований и 4 приложения.

Во введении обосновывается актуальность, научная новизна и практическая ценность результатов диссертационной работы. Сформулированы цель и основные направления исследования.

В первой главе проведён анализ современного состояния в области разработки методов, систем контроля и управления качеством продукции.

Определены основные задачи систем контроля и управления качеством продукции.

Рассмотрены статистические методы контроля, анализа и управления качеством. Приведен обзор и основные функциональные возможности систем контроля качества продукции последнего поколения LIMS (сокр. от англ. Laboratory Information Management System, система управления лабораторной информацией), а также пакетов прикладных программ контроля, анализа и управления качеством (STATISTICA, IBM SPSS Statistics, SEWSS, QI Analyst).

Проведен анализ функциональных возможностей интегрированных систем управления предприятиями (SAP ERP, BAAN ERP и др.) для управления качеством продукции химических и нефтеперерабатывающих производств.

Для управления сложными технологическими процессами по показателям качества в условиях неопределенности показана целесообразность использования методов нечеткой логики.

Таким образом, проведенный всесторонний анализ проблемы управления качеством продукции, позволил предложить подход к ее решению на основе новых информационных технологий путем разработки информационной системы контроля и нечеткого управления технологическими процессами первичной переработки нефти по показателям качества продукции.

Во второй главе изложены результаты анализа установки первичной переработки нефти ЭЛОУ-АВТ-6 как объекта управления качеством.

Проведен анализ отделения первичной переработки нефти ЭЛОУ-АВТ-6 как объекта управления качеством, в результате которого определены основные показатели качества, возмущающие и управляющие воздействия. Общее количество показателей качества сырья, полупродуктов и продуктов составляет более двадцати пяти.

С целью получения конкретных результатов, решение задач управления качеством продукции нефтепереработки в данной работе было ориентировано на атмосферный блок установки ЭЛОУ-АВТ-6.

Определены основные показатели качества фракций, получаемых в атмосферном блоке установки ЭЛОУ-АВТ-6, и зависимость этих показателей от управляющих и возмущающих воздействий.

На основе изложенных в данной главе способов управления основными показателями качества фракций, получаемых в атмосферной колонне К-2, произведена ее декомпозиция на несколько подсистем, и составлены соответствующие структурные схемы.

В третьей и четвертой главах диссертации полученные результаты анализа установки ППН как объекта управления качеством используются для

реализации моделей и алгоритмов управления информационной системы контроля и управления качеством.

В третьей главе представлены результаты разработки структуры информационной системы контроля и управления качеством продукции первичной переработки нефти. В основу разработанной ИС управления качеством положен системный подход и блочно-модульный принцип построения ее программно-алгоритмического обеспечения.

Функционирование ИС управления качеством осуществляется с помощью иерархически организованных систем управления. Она включает в себя следующие подсистемы:

- сбора и хранения данных;

- анализа химико-технологических процессов (ХТП);

- контроля качества;

- анализа и управления качеством.

Одним из элементов разрабатываемой информационной системы контроля и управления качеством продукции первичной переработки нефти является лабораторная информационная менеджмент система.

В работе определены функциональные требования и параметры конфигурирования лабораторной информационной системы контроля качества продукции первичной переработки нефти установки ЭЛОУ-АВТ-6.

Для решения поставленных задач используется LabWare LIMS V6, предоставленная университету компанией «ЛАБВЭА СНГ» и ФГУП «Всероссийский научно-исследовательский центр стандартизации, информации и сертификации сырья, материалов и веществ» в безвозмездное пользование. Кроме того, использовались: дополнительный модуль МЮ94 Quality Analyst Interface, позволяющий формировать контрольные карты Шухарта, и Ciystal Reports - профессиональное средство для разработки отчетов к различным источникам данных.

На основе анализа атмосферного блока установки ЭЛОУ-АВТ-6 как объекта управления качеством, приведенного в главе 2 диссертации для управления температурами начала и конца кипения фракции 120-180 °С предложены две схемы систем управления. В качестве модели объекта в системах управления используются линейные регрессионные модели и модели на основе нейронных сетей.

Для решения задач прогнозирования и управления показателями качества фракции 120-180° С, была выбрана нейросетевая модель, созданная на основе искусственной нейронной сети прямого распространения.

Для обеспечения наибольшей точности прогнозирования показателей качества, реализована процедура структурно-параметрической

идентификации пейросетевой модели, которая состоит в выборе типа нейронной сети, количества слоев и числа нейронов в каждом слое, алгоритма обучения и функций активации.

Для регулирования температур начала (Т„.к., °С) и конца кипения (Тк.к., °С) фракции 120-180 °С, получаемой в атмосферном блоке установки, разработан нечеткий регулятор, формирующий соответствующие управляющие воздействия.

Для синтеза нечеткого регулятора определены лингвистические переменные, описывающие управляемые параметры. Термы этих переменных описываются соответственно нелинейными Z-, П- и S- функциями принадлежности.

Термы лингвистических переменных для управляющих воздействий описываются линейными треугольными функциями принадлежности.

Для управления температурами начала и конца кипения фракции 120-180°С формируется база правил, включающая 9 нечетких продукционных правил.

Разработанная база правил в дальнейшем используется для реализации нечеткого регулятора в инструментальной среде разработки экспертных систем FuzzyCLIPS и программном модуле Fuzzy Logic Toolbox из пакета MATLAB, представленных в следующей главе диссертации.

В четвертой главе приведены результаты моделирования и реализации структуры и алгоритмов информационной системы контроля и управления качеством продукции первичной переработки нефти, приведенных в главе 3 диссертации.

Описана процедура реализации лабораторной информационной системы контроля качества продукции первичной переработки нефти заданной функциональности в Lab Ware LIMS V6.

В соответствии с функциями ЛИМС, определенными в главе 3 диссертации, осуществлена настройка конфигурации LabWare LIMS V6 для регистрации образцов, назначения анализов, ввода результатов, формирования из полученного массива данных отчета об отклонениях различных показателей качества от нормы с использованием контрольных карт Шухарта, а также генерирования паспортов качества, протоколов испытаний и т.п.

Приведены этапы реализации и результаты моделирования нечеткой системы управления качеством продукции первичной переработки нефти (рис. 5) в инструментальной среде разработки экспертных систем FuzzyCLIPS на примере управления качеством фракции 120-180 °С, получаемой в атмосферном блоке установки ЭЛОУ-АВТ-6.

Нечеткие продукционные правила, разработанные в третьей главе данной

диссертации, реализуются в FuzzyCLIPS с помощью встроенного объектно-ориентированного языка COOL (CLIPS Object-Oriented Language).

Приведены результаты расчета значений изменения управляющих воздействий при различных комбинациях температур начала и конца кипения фракции 120-180 °С, полученные с использованием нечеткой системы управления в инструментальной среде разработки экспертных систем FuzzyCLIPS.

Нечеткая система управления качеством фракции 120-180 °С реализована также с использованием пакета прикладных программ MATLAB. В качестве модели объекта используются искусственные нейронные сети.

Модели объекта регулирования с использованием искусственных нейронных сетей, разработанные в главе 3 настоящей диссертации, реализованы с помощью программного модуля Neural Network Toolbox пакета прикладных программ MATLAB.

Проведено исследование влияния числа скрытых слоев и нейронов в них на точность прогнозирования показателей качества (температур начала и конца кипения фракции 120-180 °С). Оценка качества прогнозирования проводилась по значениям среднеквадратичных ошибок обобщения.

Реализация нечеткого регулятора для управления качеством продукции первичной переработки нефти осуществлено с помощью программного модуля Fuzzy Logic Toolbox пакета прикладных программ MATLAB.

Моделирование нечеткой системы управления осуществлено в программном модуле Simulink пакета прикладных программ MATLAB.

Представлены результаты моделирования в виде графиков переходных процессов регулирования температур начала и конца кипения.

Проведено моделирование и сравнительный анализ систем регулирования температур начала и конца кипения фракции 120-180 °С с использованием классических ПИ-регуляторов и нечеткого регулятора, в результате которого сделан вывод, что использование регуляторов на основе принципов нечеткой логики дает лучшие результаты в условиях неопределенности, чем при использовании классических методов регулирования.

Научная новизна работы заключается в следующем:

- проведен анализ современного состояния проблемы разработки методов, систем контроля и управления качеством продукции и предложен подход к её решению, основанный на создании информационной системы контроля и нечеткого управления технологическими процессами первичной переработки нефти по показателям качества продукции;

- с позиций системного подхода разработана структура информационной системы контроля и управления качеством продуктов первичной переработки

нефти, в которой реализован блочно-модульный принцип построения её программно-алгоритмического обеспечения;

- для прогнозирования показателей качества продукции первичной нефтепереработки разработаны нейросетевые модели, которые позволяют оперативно и с высокой точностью прогнозировать изменения значений показателей качества продукции первичной переработки нефти при отклонениях значений технологических параметров процессов;

- разработана структура системы и алгоритмы регулирования показателей качества продукции атмосферного блока установки ППН, основанная на нечетких продукционных моделях.

Практическая ценность работы

Разработанное программное обеспечение в виде лабораторной информационной системы контроля качества продукции первичной переработки нефти используется в учебном процессе кафедры компьютерно-интегрированных систем в химической технологии (КИС ХТ) Российского химико-технологического университета им. Д.И. Менделеева. Данная система может использоваться для подготовки специалистов, осуществляющих контроль качества продукции первичной переработки нефти и управления технологическими процессами её получения.

Разработанное программно-алгоритмическое обеспечение для моделирования и расчета показателей качества продукции первичной переработки нефти, созданное с использования свободно распространяемой оболочки FuzzyCLIPS и нечеткие системы управления, реализованные в среде MATLAB, используются в учебном процессе кафедры КИС ХТ и могут быть применены в интеллектуальных системах управления качеством продукции нефтеперерабатывающих и нефтехимических производств.

Апробация работы. Результаты работы были представлены на следующих конференциях: Международной конференции с элементами научной школы для молодежи «Инновационные материалы и технологии в химической и фармацевтической отраслях промышленности» (Москва, 2010 г.); VIII Международном конгрессе молодых ученных по химии и химической технологии «UCChT-2012» (Москва, 2012 г.).

Таким образом, в диссертационной работе проведен анализ современного состояния проблемы разработки методов, систем контроля и управления качеством продукции и предложен подход к её решению на основе новых информационных технологий путем разработки информационной системы контроля и нечеткого управления технологическими процессами первичной переработки нефти по показателям качества продукции. Разработаны структура, модели, алгоритмы и программно-алгоритмическое обеспечение

информационной системы.

На защиту выносится следующий круг вопросов:

- качественно новый подход к совершенствованию систем управления процессами первичной переработки нефти путем создания информационной системы контроля и нечеткого управления технологическими процессами первичной переработки нефти по показателям качества продукции;

- модели, алгоритмы и программно-алгоритмическое обеспечение ИС информационной системы контроля и нечеткого управления технологическими процессами первичной переработки нефти по показателям качества продукции;

- лабораторной информационной системы контроля качества продукции первичной переработки нефти

- нейросетевые модели расчета показателей качества продукции первичной переработки нефти;

- математическое и алгоритмическое обеспечение нечетких систем управления по показателям качества продукции первичной переработки нефти, позволяющее с единых методологических позиций проводить комплексное решение задач управления процессами первичной переработки нефти, функционирующими в условиях неопределенности исходной информации.

1. Современное состояние в области разработки методов, систем контроля и управления качества продукции

1.1 Основные задачи систем контроля и управления качеством продукции

Требования к повышению качества продукции предприятий диктуются современными рыночными отношениями, вынуждающими предприятия применять наряду с ценовыми методами конкурентной борьбы и такие неценовые методы конкуренции, как повышение качества продукции [1].

Эффективное управление производством требует наличия достоверных данных о показателях качества сырья, полуфабрикатов и готовой продукции и тесно связанных с ними количественных показателях производства. При этом важно, чтобы данные были получены в необходимые сроки, т.к. оперативность получения данных влияет на скорость принятия решений. Достоверность и своевременность получения данных влияет на правильность принятии решений. Всё это придает большое значение бизнес-процессу контроля качества продукции.

Для выпуска качественной продукции необходима система контроля качества, которая должна включать совокупность следующих видов контроля качества:

- входной контроль качества сырья;

- контроль качества в процессе производства;

- текущий контроль качества хранящейся на складе продукции;

- выходной контроль качества продукции.

Целыо входного контроля является недопущение запуска в производство сырья ненадлежащего качества, использование которых может привести к выпуску некачественной продукции [2].

Входной контроль осуществляют по параметрам (требованиям) и методам, установленным в нормативно-технической документации (НТД) на контролируемое сырье и договорах на поставку.

На этапе контроля качества в процессе производства контролируется соблюдение технологических режимов производства и выявление некондиционной продукции [3,4].

Основными задачами контроля качества в процессе производства являются:

- контроль соответствия качества продукции требованиям нормативно-технической документации (технологическому регламенту);

- накопление статистических данных о фактическом уровне качества получаемой продукции и разработка на этой основе предложений по повышению качества и, при необходимости, пересмотра требований НТД на продукцию.

Служба контроля качества продукции должна иметь в своем

распоряжении необходимые лабораторные помещения и оборудование и лабораторные информационные системы.

Должны быть разработаны и документально оформлены методики отбора проб, проведения испытаний, выдачи разрешения на использование или отклонение, регистрации и хранения данных, полученных в лаборатории. Ведение протоколов и отчетов должно соответствовать требованиям НТД.

Все спецификации, планы отбора проб и методики проведения испытаний должны быть научно обоснованными и гарантировать, что сырье и промежуточные продукты соответствуют установленным стандартам качества и/или чистоты.

Спецификации и методики испытаний должны соответствовать требованиям, установленным при государственной регистрации. Спецификации, планы отбора проб и методики испытаний, в т.ч. изменения к ним, должны быть разработаны соответствующим подразделением, рассмотрены и согласованы со службой (отделом) контроля качества.

Все операции контроля в лабораториях должны проводиться в соответствии с утвержденными методиками (инструкциями) и оформляться в письменном виде непосредственно после их проведения. Любые отклонения от указанных методик должны быть обоснованы.

Выходной контроль качества подразумевает контроль за показателями качества готовой продукции.

Существующие системы управления качеством

В современных быстроизменяющихся условиях развитие систем управления качеством предприятий и продукции (услуг) должно представлять собой непрерывный процесс, требующий постоянной адаптации основных и вспомогательных служб к экономическим, техническим, организационным и научным изменениям.

Базовые принципы управления качеством основываются на том опыте и теориях, которые имеют общенаучное, общеметодологическое и межотраслевое значение. Без знания используемых здесь основных положений, подходов, методов и средств невозможно построить эффективную, устойчиво работающую систему управления качеством в каждой отдельной организации, независимо от направления ее деятельности.

Качество товаров и услуг интересовало людей давно, но только в XX в. менеджмент качества стал объектом систематических научных исследований, а само качество было признано одним из решающих преимуществ, влияющих на исход конкурентной борьбы. У. Шухарт (США) в 1931 году понятию качество придал два аспекта: с одной стороны это объективные физические характеристики предмета, с другой - субъективная категория - насколько предмет «хорош». К. Исикава (Япония) и Д. Джуран (США) вложили в понятие «качество» - степень удовлетворения потребностей потребителя продукции.

Более строгая и отточенная формулировка качества была дана в ГОСТе 15467-93: «Качество продукции - совокупность свойств продукции, обусловливающих ее пригодность удовлетворять определенные потребности

в соответствии с ее назначением». Но и это определение потребовало корректировки. В соответствии с международным стандартом ИСО 8402-94 [5]: «Качество - это совокупность характеристик объекта, относящихся к его способности удовлетворять установленные и предполагаемые потребности». В ГОСТе Р ИСО 9000-2011 указано, что «качество - степень соответствия совокупности присущих характеристик требованиям», где «требование - это потребность или ожидание, которое установлено, обычно предполагается или является обязательным». Нет сомнения, что и в дальнейшем термин «качество» и входящие в него элементы будут обогащаться и уточняться.

Управление качеством в современном мире обычно упоминается в контексте двух систем: всеобщего управления качеством - Total Quality Management (TQM) и "стандартов системы качества" ИСО-9000 (1SO-9000). Между ними есть как общие черты, так и существенные отличия.

Концепция TQM

Формальное определение TQM представлено в стандарте ИСО 8402 «Управление качеством и обеспечение качества — Словарь» [5]: "Подход к руководству организацией, нацеленный на качество, базирующийся на участии всех членов организации и на достижении долгосрочного успеха путем удовлетворения требований потребителя и обеспечение выгоды для членов организации и общества".

Концепция TQM базируется на том, что в современных условиях решение проблемы качества все больше определяется человеческим фактором, то есть отношением людей к делу и отношением руководителей к персоналу. Главная задача руководства - инициирование творческого потенциала работников в определённом направлении. При этом концепция TQM опирается на такие понятия, как фирменная (корпоративная) культура, стиль руководства, демократизация управления. Концепция ставит качество в центр всей производственной деятельности, предопределяющей удовлетворение требований потребителя и, как следствие, улучшение экономического и социального положения предприятия.

Основными принципами концепции TQM являются:

1. Придание политике в области управления качеством приоритетной роли среди остальных направлений и аспектов политики фирмы. Качество - основа эффективного менеджмента.

2. Управление качеством продукции обеспечивается на всех этапах создания и использования продукции.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук До Мань Хунг, 2013 год

Список литературы

¡.Новожилов В.В., Кубанин ЕЛО. Лабораторная информационная менеджмент система - средство автоматизации контроля качества // Лабораторные информационные системы LIMS. Сборник статей. - М. : ООО «Маркетинг. Информационные технологии».- 2006. - С. 289-301.

2. ГОСТ 24297-87. Входной контроль продукции. Основные положения. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.complexdoc.ru/scan/%D0%93%D0%9E%D0%A1%D0%A2%202429 7-87 (дата обращения: 24.04.2012).

3. Сайт компании АДМ [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.admaster.ru/admspb/quality (дата обращения: 08.04.2012).

4. Ребрин Ю.И. Управление качеством.: учеб. пособие: / Ю.И. Ребрин — Таганрог: изд-во ТРТУ, 2004. - 174с.

5. Международный стандарт ИСО 8402:1994(E/F/R).У правление качеством и обеспечение качества: Словарь - М., 1994. - 54 с.

6. Quality management system ISO 9000 [Электронный ресурс]: - Режим доступа: http://quality.eup.ru/GOST/mi9mi9.html (дата обращения: 25.04.2012).

7. Сайт «Инструменты качества» [Электронный ресурс]: - Режим доступа: http://www.tools-quality.ru/ (дата обращения: 15.04.2012).

8. ГОСТ Р ИСО/ТО 10017-2005. Статистические методы. Руководство по применению в соответствии с ГОСТ Р ИСО 9001. - М. : Стандартинформ, 2005. -IV, 19 с.

9. Румянцева Е. Л., Слюсарь В.В. Информационные технологии: учеб. Пособие - М.: ИД «ФОРУМ» ИНФРА-М, 2007. - 256 с.

10. IBM SPSS Statistics // Predictive Solutions [Электронный ресурс]: - Режим доступа: http://www.predictivesolutions.ru/statistics/^aTa обращения: 28.03.2013).

11. Описание возможностей SEWSS. Сайт «SPC-consulting» [Электронный ресурс]: - Режим доступа: http://www.spc-consulting.ru/QAProducts/pagel.htm (дата обращения: 12.03.2012).

12. Сайт «QI Analys от Wonderaware» [Электронный ресурс]: -Режим доступа http://www.intouch.ru/catalog/qianalyst.shtm (дата обращения: 12.03.2012).

13. Сайт компании СИБИНТЕК [Электронный ресурс]: Режим доступа: http://www.sibintek.ru/orientation/as/qualcontrautom/ (дата обращения:

30.10.2010).

14. Сайт «Википедия» [Электронный ресурс]: Режим доступа: http://ru.wikipedia.org/wiki/LIMS (дата обращения: 27.04.2011).

15. Лабораторная информационная система I-LDS. Компания Индасофт [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://www.indusoft.ru/products_indusoft.php?id=528 (дата обращения:

05.04.2011).

16. Лабораторная информационно-управляющая система «Галеус».

Компания «ТоксСофт» [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.galeus.rn/viewpage.php7page_icH2 (дата обращения: 05.04.2011).

17. Лабораторная информационная система «Химик-аналитик». «ЦИТ «Дельтаинком» [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://deltaincom.ru/menuchemistanalytic/3-articlechemist (дата обращения: 05.04.2011).

18. Лабораторная информационная система STARLIMS. Компания Аврора ИТ [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.avrora-it.ru/function/ (дата обращения: 05.04.2011).

19. Сайт компании Thermo Scientific [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.thermolims.ru/AboutThermo.aspx (дата обращения: 05.04.2011).

20. "Иперион Системе Инжиниринг (Рус)" [Электронный ресурс]. -Режим доступа: http://www.hyperionsystems.net/ дата обращения: 28.03.2013).

21. Сайт компании ЛАБВЭА СНГ [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.labware.ru/about-lw-lims.html (дата обращения: 01.04.2013).

22. Сайт компании Lab Ware [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://www.labware.com/lwweb.nsf/rHome3.xsp (дата обращения: 01.04.2013).

23. ФГУП «Всероссийский научно-исследовательский центр стандартизации, информации и сертификации сырья, материалов и веществ» [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.vnicsmv.ru/ (дата обращения: 29.03.2013).

24. Кузнецов С.Е. Опыт внедрения ЛИМС на ОАО «Московский НПЗ» // Лабораторные информационные системы и системы управления производством. LIMS&MES: сб. статей. - М.: ООО «Маркетинг. Информационные технологии». - 2008 г. - С. 186-189.

25. Кузнецов С.Е. Совершенствование системы качества испытательной лаборатории с использованием лабораторно-информационной системы на нефтеперерабатывающем заводе [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.labware.ru/images/articles/pl9.pdf (дата обращения: 29.03.2013).

26. Plant Information (PI) System [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://asutp.ru/?p=400363 (дата обращения: 28.03.2013).

27. Plant Information System [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.e-asutp.ru/description/mes/129-plant-information-system.pdf (дата обращения: 28.03.2013).

28. Сайт компании OSIsoft [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.osisoft.com/(flaTa обращения: 28.03.2013).

29. Гусев С.H., Осипова А.В., Шаймурзин А.Р. ' Внедрение лабораторной информационной менеджмент-системы (ЛИМС) на нефтеперерабатывающем и нефтехимическом комплексе ОАО «ТАНЕКО» // Автоматизация в промышленности. - 2011. №4. - С. 50-56.

30. Разветвлённая многоуровневая информационная лабораторная

система как инструмент обеспечения метрологической достоверности испытаний продукции и защиты интересов потребителей // Мир нефтепродуктов. Вестник нефтяных компаний / Д.О. Скобелев [и др.]. - 2011. -№9.-С. 60-63.

31. Сайт «SAP» [Электронный ресурс]: - Режим доступа: www.sap.com/cis/pdf/focus_qm_mgmt.pdf (дата обращения: 12.03.2012).

32. Черненская J1.B. Корпоративные информационные системы. Ваап ERP. - СПБ.: Изд-во Политехи. Ун-та, 2008. - 331 с.

33. Перепелица B.JI. Лабораторно-информационная система -возможности, решаемые задачи. / Сайт компании ЛАБВЭА СНГ. [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://www.labware.ru/images/articles/p21.pdf (дата обращения: 12.03.2012).

34. Введение. Информационные системы в промышленности (краткие сведения, понятия, термины, определения). // Лабораторные информационные системы и системы управления производством. LIMS&MES: сб. статей. - М.: ООО «Маркетинг. Информационные технологии». - 2008 г. - С. 10-23.

35. Лабораторная информационно-управляющая система SampleManager™. LIMS Техническая информация. [Электронный ресурс]. -Режим доступа: http://www.thermolims.ru/Downloads/PDF/SM-brohure_RUS.pdf (дата обращения: 27.03.2013).

36. В. Hillhouse. Интеграция Lab Ware LIMS и SAP R/3 QM. // Лабораторные информационные системы и системы управления производством. LIMS&MES: сб. статей. - М.: ООО «Маркетинг. Информационные технологии». - 2008 г. - С. 100-117.

37. Куцевич И. ИТ и лаборатория: стратегия интеграции // Открытые системы. - 2004. - №12. [Электронный ресурс]: Режим доступа: http://www.osp.ru/os/2004/12/184897/ (дата обращения: 26.03.2013).

38. Интеграция ЛИМС // ЗАО «Аврора-ИТ» [Электронный ресурс]: Режим доступа: http://www.avrora-it.ru/function/about_sistems/integra.php (дата обращения: 26.03.2013).

39. Лунев P.A. Структура и состав информационных систем в автоматизации технологических процессов и производств // Информационные системы и технологии. - 2008. - № 4. - С. 56-59.

40. Использование программируемых контроллеров в современных системах автоматизации // ЗАО «Сервотехника» [Электронный ресурс]: Режим доступа: http://www.servotechnica.ru/catalog/type/index.pl?id=l 19 (дата обращения: 26.03.2013).

41. ДеменковН. П. Язык программирования промышленных контроллеров : учеб. пособие / Н. П. Деменков, под ред. К. А. Пупкова ; Моск. гос. техн. ун-т им. Н. Э. Баумана. - М. : Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2004. - 167 с.

42. Программируемые логические контроллеры // ООО "Конструкторское Бюро "АГАВА" [Электронный ресурс]: Режим доступа:

http://www.kb-agava.ru/article_agava6432_20_pllc.html (дата обращения: 26.03.2013).

43. Мелихов А.Н., Бернштейи Л.С., Коровин С.Я. Ситуациоиные советующие системы с нечеткой логикой. - М.: Наука. Гл. ред. физ-мат. лит., 1990.-272 с.

44. Поспелов Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления. - М. : Эпергоиздат, 1981.-231 с.

45. Пушкин В.Н. Оперативное мышление в больших системах. - М. : Энергия, 1965. - 257 с.

46. Тихомиров O.K. Структура мыслительной деятельности человека. - М. : Изд-во МГУ, 1969. - 158 с.

47. Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и ее применение к принятию приближенных решений. - М. : Мир, 1976. - 165 с.

48. Васильев В.И. Ильясов Б.Г. Интеллектуальные системы управления: теория и практика. - М. : Радиотехника, 2009. - 387 с.

49. Mamdani Е. Н. Advances in the linguistic synthesis of fuzzy controllers // International Journal of Man-Machine Studies. 1976. V. 8. N 6. P. 669-678.

50. Кудинов Ю.И., Келина А.Ю. Методы синтеза и настройки нечетких ПИД-регуляторов Мамдани // Информационные технологии. -2012. -№S6.- С. 1-32.

51. Passino К. M., Yurkovich S. Fuzzy control. Menlo Park, California: Addison Wesley Longman, 1998.

52. Pivonka P. Design and implementation of classical and fuzzy PI/PD/PID controllers in fuzzy control // Automatizace. 1998. V. 1-5. N 41. P. 1144.

53. Jantzen J. Foundations of Fuzzy Control.Chichester: John Wiley & Sons, 2007.

54. Li H.-X., Gatland H. B. Conventional fuzzy control and its enhancement // IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics. Part B. 1996. V. 26. N5. P. 791-797.

55. Li H.-X., Gatland H. B. A new methodology for designing a fuzzy logic controller // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. 1995. V. 25, N3. P. 505-512.

56. Li H.-X., Gatland H. В., Green A. W. Fuzzy variable structure control // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. Part B. 1997. V. 27. N 2. P. 306-312.

57. Li W. Design of a hybrid fuzzy logic proportional plus conventional integral-derivative controller // IEEE Transactions on Fuzzy Systems. 1998. V. 6. N4. P. 449-463.

58. Li H.-X., Tso S.K . Quantitative design analysis of fuzzy proportionalintegral-derivative control — a step towards autotuning // International Journal of Science. 2000. V. 31. N 5. P. 545-553.

59. Li H.-X., Chen G.-R. Dual features of conventional fuzzy logic

control // Acta Automática Sínica. 2001. V. 27. N 4. P. 447-459.

60. Li H.-X., Zhang L., Cai K.-Y., Chen G. An improved robust fuzzy-pid controller with optimal fuzzy reasoning // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. Part B. 2005. V. 35. N 6. P. 1283-1294.

61. Kovacic Z., Bogdan S. Fuzzy Controller Design. Theory and Applications. Arlington: Taylor & Francis Group, 2006.

62. Mann G. К. I., Hu B.-G., Gosine R. G. Two-level tuning of fuzzy PID controllers // IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics. Part B. 2001. V. 31. N 2. P. 263-269

63. Hu B.-G., Mann G. К. I., Gosine R. G. New methodology for analytical and optimal design of fuzzy PID controllers // IEEE Transactions on Fuzzy Systems. 1999. V. 7. N 5. P. 521-539.

64. Hu B.-G., Mann G. К. I., Gosine R. G. A systematic study of fuzzy PID controllers — function — based evaluation approach // IEEE Transactions on Fuzzy Systems. 2001. V. 9. N 5. P. 699-712.

65. Mann G. К. I., Hu B.-G., Gosine R. G. Analysis of direct action fuzzy PID controller structures // IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics. Part B. 1999. V. 29. N 3. P. 371-388.

66. Ying H., Siler W., Buckley J. J. Fuzzy control theory: a nonlinear case //Automatica. 1990 .V. 26. N3. P. 513-520.

67. Соловьев B.B. Алгоритм синтеза адаптивного нечеткого регулятора // Известия Южного федерального университета. Технические науки.-2013. -№ 1.-С. 161-165.

68. Соловьев В.В., Финаев В.И. Методика синтеза адаптивного нечеткого регулятора для объекта с неопределенной моделью // Известия ЮФУ. Технические науки. - 2012. - № 1 (126). - С. 78-83.

69. Passino, Kevin М. Fuzzy control. Addison Wesley Publishing Company. 1997.-475 p.

70. Игнатьев B.B., Коберси И.С Применение нечетких регуляторов, в которых в качестве эталонных используются системы управления с промышленными регуляторами // Известия Южного федерального университета. Технические науки. - 2013. - № 2. - С. 123-127.

71. Морозов И.Н., Пророков А.Е., Богатиков В.Н. Модернизация и математическое моделирование системы регулирования узла каталитической очистки газов агрегата производства неконцентрированной азотной кислоты // Труды Кольского научного центра РАН. - 2011. - № 7. - С. 225-233.

72. Чепелева М.С. Синтез нечеткого регулятора подсистемы автоматического пуска потенциально опасного объекта управления Вестник Воронежского государственного технического университета. - 2011. - Т. 7. — №8.-С. 223-225.

73. Динцис Д.Ю. Теоретические основы и прикладная реализация синтеза информационных систем управления технологическими и информационными комплексами на основе аппарата нечеткой логики: дис. ... д-ра техн. наук. - Краснодар: ФГОУВПО "Кубанский государственный

технологический университет", 2011. - 237 с.

74. Хо Дак Лок. Синтез адаптивных систем управления нелинейными динамическими объектами на базе нечетких регуляторов и нейросетевой технологии : дис. ... д-ра техн. наук. - М., 2002. - 237 с.

75. Ситников М.С. Анализ и синтез интеллектуальных систем автоматического управления с нечеткими регуляторами : дис. ... канд. техн. наук. - М. : Моск. гос. ин-т радиотехники, электроники и автоматики, 2008. - 227 с.

76. Масютина Г.В. Синтез робастных систем управления с использованием каскадно-связанных модифицированных нелинейных, нечетких и нейросетевых регуляторов : дис. ... канд. техн. наук. — Ставрополь: Сев.-Кавказ. гос. техн. ун-т, 2011. - 228 с. :

77. Тятюшкина О.Ю. Проектирование робастных нечетких регуляторов в условиях неопределенности исходной информации : дис. ... канд. техн. наук. - Дубна: Междунар. ун-т природы, общества и человека "Дубна", 2011.- 154 с.

78. Нгуен Вьет Чунг. Синтез нечетких регуляторов для систем управления техническими объектами с ограниченной неопределенностью : дис. ... канд. техн. наук. - СПб., 2006. - 128 с.

79. Кудрявцев B.C. Применение нечетких лингвистических регуляторов для управления сложными динамическими объектами : дис. ... канд. техн. наук. - Екатеринбург, 2003. — 147 с.

80. Ломанн В. Разработка нечетких алгоритмов оперативного управления качеством полиэтилена высокого давления в двухзонном трубчатом реакторе: дис. ... канд. техн. наук. - М. : МХТИ им. Д.И. Менделеева, 1984. - 182 с.

81. Абуталыбова Д.Э. Нечеткие алгоритмы управления периодическими реакторными процессами : (На примере жидкофазных процессов окисления ксилолов) : дис. ... канд. техн. наук. - М. : РХТУ им. Д.И. Менделеева, 1994. - 159 с.

82. Шулешко А.Н. Принципы, методология и инструменты инновационного обеспечения управления качеством: автореферат дис. ... д-ра экономических наук : -Иркутск: Иркут. гос. техн. ун-т, 2012. - 34 с.

83. Шулешко А.Н. Теоретические основы применения нечётких множеств в задачах инновационного обеспечения управления качеством // Вестник экономической интеграции. -М., 2010. - Т. 1. -№ 6. - С. 98-104.

84. Власов С.С., Шумихин А.Г. Разработка и исследование моделей и алгоритмов для системы нечеткого управления атмосферным блоком установки атмосферно-вакуумной перегонки нефти // Автоматизация в промышленности. - 2010. - № 9. — С. 8-15.

85. Власов С.С., Шумихин А.Г. Моделирование процесса отбензинивания нефти при прогнозировании показателей качества бензина // Вестник СГТУ. - 2012. - №1(63). - Выпуск 1. - С. 90-94.

86. Сайт ОАО «Газпромнефть - Московский НПЗ» [Электронный ресурс]: Режим доступа: http://mnpz.gazprom-neft.ru/production/indicators/ (дата обращения: 26.03.2013).

87. Бесков B.C., Сафронов B.C. Общая химическая технология и основы промышленной экологии. - М.: Химия, 1999. - 472 с.

88. Агрономов А.Е. Избранные главы органической химии : учеб. пособие для вузов. -2-е изд., перераб. и доп.. - М. : Химия, 1990. - 559 с.

89. Реутов O.A., Курц A.JL, Бутин К.П. Органическая химия. : Учеб. для студентов вузов, обучающихся по направлению и специальности "Химия" : В 4-х ч. - М. : Бином. Лаб. знаний, Ч. 3. - 2004. - 544 с.

90. Кожевникова Ю.В. Рациональные пути подготовки нефтяных дисперсных систем - сырья атмосферно-вакуумной перегонки: автореферат дис. канд. техн. наук. - М., 2000. - 23 с.

91. Ахметов С.А и др., Технология и оборудование процессов переработки нефти и газа. - СПб: Недра, 2006 г. - 868 с.

92. Ахметов С.А. Лекции по технологии глубокой переработки нефти. - СПб: Недра, 2007 г. - 312 с.

93. ГОСТ Р 51858-2002. Нефть. Общие технические условия. - М. : Стандартинформ, 2012. - III, 7 с.

94. Муртазин Т.М. Ситуационное моделирование технологических процессов нефтепереработки при оперативном управлении по показателям качества продуктов: дис.... канд. техн. наук. - Уфа, 2000г. - 197 с.

95. ГОСТ 4.25-83. СПКП. Нефтепродукты. Топлива жидкие. Номенклатура показателей. - М. : Изд-во стандартов, 1991. - 19 с.

96. Веревкин А.П. Автоматическое управление технологическими процессами нефтепереработки по показателям качества продуктов: дис. ... д-ра техн. наук. - Уфа, 1999 г. - 344 с.

97. Хомина Л.С. Разработка автоматизированной системы оперативного контроля качества продукции нефтехимического предприятия : На примере Ангарской нефтехимической компании : дис. ... канд. техн. наук. -М., 2005.-176 с.

98. Мановян А.К. Технология первичной переработки нефти и природного газа: учебное пособие для вузов. 2-е изд. - М.: Химия, 2001 -568 с.

99. Григорьев Б.А., Богатов Г.Ф., Герасимов A.A. Теплофизические свойства нефти, нефтепродуктов, газовых конденсатов и их фракций / под ред. Б.А. Григорьева. — М: Издательство МЭИ, 1999. — 372 с.

100. Гуревич И.Л. Общие свойства и первичные методы переработки нефти и газа. - М.: Химия, 1972. - 360 с.

101. Рыбак Б.М. Анализ нефти и нефти продуктов. — М.: Государственное научно-техническое издательство нефтяной и горнотопливной литературы. - 1962. 887 с.

102. Рудин М.Г., Сомов В.Е., Фомин A.C. Карманный справочник

нефтепереработчика. / под ред. М.Г. Рудина. - М.: ЦНИИТЭнефтехим, 2004. -336 с.

103. Мусаев A.A. Виртуальные анализаторы: концепция построения и применения в задачах управления непрерывными технологическими процессами // Автоматизация в промышленности. - 2003. - №8. - С. 28-33.

104. Бахтадзе H.H. Виртуальные анализаторы (идентификационный подход) // АиТ. - 2004. - №11. - С. 3-23.

105. Мусаев А. А., Шерстюк Ю. М. Архитектурные и технологические аспекты создания аналитических информационных систем // В сб.: Труды Международной НТК ММТТ-2000. - СПб. - 2000. - т.4.- С.31-33.

106. ГОСТ Р 51069-97. Нефть и нефтепродукты. Метод определения плотности, относительной плотности и плотности в градусах API ареометром [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://docs.cntd.ru/document/gost-r-51069-97 (дата обращения: 05.11.2012).

107. ГОСТ 3900-85. Нефть и нефтепродукты. Методы определения плотности. [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://docs.cntd.ru/document/gost-3900-85 (дата обращения: 05.11.2012).

108. ГОСТ 1437-75. Нефтепродукты темные. Ускоренный метод определения серы. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://docs.cntd.ru/document/gost-1437-75 (дата обращения: 05.11.2012).

109. ГОСТ 2477-65. Нефть и нефтепродукты. Метод определения содержания воды. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://docs.cntd.ru/document/1200003864 (дата обращения: 05.11.2012).

110. ГОСТ 2177-99. Нефтепродукты. Методы определения фракционного состава. [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://docs.cntd.ru/document/1200005690 (дата обращения: 05.11.2012).

111. ГОСТ 6321-92. Топливо для двигателей. Метод испытания на медной пластинке. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://docs.cntd.ru/document/gost-6321-92 (дата обращения: 05.11.2012).

112. ГОСТ 33-2000 (ИСО 3104-94). Нефтепродукты. Прозрачные и непрозрачные жидкости. Определение кинематической вязкости и расчет динамической вязкости. [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://docs.cntd.ru/document/gost-33-2000 (дата обращения: 05.11.2012).

113. ГОСТ 5066-91. Топлива моторные. Методы определения температуры помутнения, начала кристаллизации и кристаллизации. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://docs.cntd.ru/document/1200007918 (дата обращения: 05.11.2012).

114. ГОСТ 511-82 (CT СЭВ 2243-80). Топливо для двигателей. Моторный метод определения октанового числа. [Электронный ресурс]. -Режим доступа: http://docs.cntd.ru/document/gost-511-82 (дата обращения: 05.11.2012).

115. ГОСТ 29040-91. Бензины. Метод определения бензола и суммарного содержания ароматических углеводородов. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://docs.cntd.ru/document/1200004556 (дата

обращения: 05.11.2012).

116. ГОСТ 21534-76. Нефть. Методы определения содержания хлористых солей. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://docs.cntd.ru/document7gost-21534-76 (дата обращения: 05.11.2012).

117. ГОСТ 6370-83 (CT СЭВ 2876-81). Нефть, нефтепродукты и присадки. Метод определения механических примесей. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://docs.cntd.ru/document/gost-6370-83 (дата обращения: 05.11.2012).

118. ГОСТ 1756-2000 (ИСО 3007-99). Нефтепродукты. Определение давления насыщенных паров. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://docs.cntd.ru/document/gost-1756-2000 (дата обращения: 05.11.2012).

119. ГОСТ Р 52247-2004. Нефть. Методы определения хлорорганических соединений. [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://docs.cntd.ru/document/gost-r-52247-2004 (дата обращения: 05.11.2012).

120. ГОСТ Р 50802-95. Нефть. Метод определения сероводорода, метил- и этил меркаптанов. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://docs.cntd.ru/document/1200026835 (дата обращения: 05.11.2012).

121. ГОСТ 10679-76. Газы углеводородные сжиженные. Метод определения углеводородного состава. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://docs.cntd.ru/document/1200002057 (дата обращения: 05.11.2012).

122. ГОСТ Р 52714-2007. Бензины автомобильные. Определение индивидуального и группового углеводородного состава методом капиллярной газовой хроматографии. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://docs.cntd.ru/document/1200050070 (дата обращения: 05.11.2012).

123. ГОСТ 5985-79 (CT СЭВ 3963-83). Нефтепродукты. Метод определения кислотности и кислотного числа. [Электронный ресурс]. -Режим доступа: http://docs.cntd.ru/document/gost-5985-79 (дата обращения: 05.11.2012).

124. ГОСТ 6356 75 (CT СЭВ 1495-79). Нефтепродукты. Метод определения температуры вспышки в закрытом тигле. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://docs.cntd.ru/document/gost-6356-75 (дата обращения: 05.11.2012).

125. ГОСТ 4333-87. Нефтепродукты. Методы определения температур вспышки и воспламенения в открытом тигле. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://docs.cntd.ru/document/gost-4333-87 (дата обраще-ния: 05.04.2010).

126. ГОСТ 20287-91. Нефтепродукты. Методы определения температур текучести и застывания. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://docs.cntd.ru/document/gost-20287-91 (дата обращения: 05.11.2012).

127. ГОСТ 5066-91 (ИСО 3013-74). Топлива моторные. Методы определения температуры помутнения, начала кристаллизации и кристаллизации. [Электронный ресурс]. - Режим доступа:

http://docs.cntd.ru/document/1200007918 (дата обращения: 05.11.2012).

128. ГОСТ 19932-99 (ИСО 6615-93). Нефтепродукты. Определение коксуемости методом Конрадсона. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://docs.cntd.ru/document/1200006072 (дата обращения: 05.11.2012).

129. ГОСТ 11503-74. Битумы нефтяные. Метод определения условной вязкости. [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://docs.cntd.ru/document/1200004999 (дата обращения: 05.11.2012).

130. ГОСТ 11506-73. Битумы нефтяные. Метод определения температуры размягчения по кольцу и шару. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://docs.cntd.ru/document/1200005003 (дата обращения:

05.11.2012).

131. Р 50.1.018-98. Обеспечение стабильности технологических процессов в системах качества по моделям стандартов ИСО серии 9000. Контрольные карты Шухарта [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://docs.cntd.ru/document/1200034230 (дата обращения: 04.04.2013).

132. ГОСТ Р 50779.42-99 (ИСО 8258-91). Статистические методы. Контрольные карты Шухарта [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://docs.cntd.ru/document/1200025672 (дата обращения: 04.04.2013).

133. CLIPS: A Tool for Building Expert Systems [Электронный ресурс].

- Режим доступа: http://clipsrules.sourceforge.net/ (дата обращения:

05.04.2013).

134. Ахназарова C.JL, Кафаров В.В. Методы оптимизации эксперимента в химической технологии [Текст] : учебное пособие для вузов.

- 2-е изд., перераб. и доп. - М. : Высшая школа, 1985. - 327 с.

135. Дударов С.П., Шайкин А.Н., Егоров А.Ф. Вычислительные методы обработки экспериментальных данных [Текст]: учеб.пособие. - М.: РХТУ им. Д.И. Менделеева, 2005. - 50 с.

136. Айвазян С.А.. Прикладная статистика и основы эконометрики. -. М.: Издательское объединение «ЮНИТИ», 1998 - 1006 с.

137. Семинар "Нечеткое моделирование" [Электронный ресурс]. -Режим доступа: http://fuzzy-group.narod.ru/pages/seminars/fuzzy-modeling.html (дата обращения: 23.01.2013).

138. Леоненков А. В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. - СПб.: БХВ Петербург, 2005. - 736 с.

139. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы; пер. с пол. И. Д. Рудинского. — М. : Горячая линия-Телеком, 2008. - 383 с.

140. Хомина Л.С., Шадрина O.K., Шапиро Ю.З. и др. Контроль качества товарной продукции в системах оперативного управления нефтехимическими предприятиями. // Промышленные АСУ и контроллеры. -2001. - №9 - с.8-11.

141. Софиев А.Э., Хомина Л.С. Шапиро Ю.З. Система «Качество» -составная, часть КСОУ нефтехимическим предприятием.//Современная лаборатория предприятия - Материалы конференции. М. 6.07.2004 г.- с.28-30.