Многомерное модельно-предикторное управление прокалкой катализаторов крекинга, основанное на алгоритме с интервальной неопределенностью тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, кандидат технических наук Габитов, Руслан Фаритович

• Габитов, Руслан Фаритович
• кандидат технических наук
• 2012

Оглавление диссертации кандидат технических наук Габитов, Руслан Фаритович

ОГЛАВЛЕНИЕ

С.

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1 - ФОРМУЛИРОВКА ЗАДАЧИ УПРАВЛЕНИЯ ПЕЧЬЮ ПРОКАЛКИ КАТАЛИЗАТОРОВ КРЕКИНГА

1.1 Стадия прокалки как ключевое звено по формированию

гчглг.ттт/п^пттт1Лттттт IV гчэглтл^тчэ ХГО'Га ТТТЛПЯТПТЛГШ ТГПРТГХТТТРЯ

СЛЧ-Ч^ИЛ^ СИ.СШ,.1Г±\-/ХАА.1..1А1./\. л- и хчь+Х^АХХ-^^ХЧ/^ЧУ^

1.2 Недостатки существующей системы управления печью прокалки катализаторов крекинга

1.3 Обзор существующих систем управления печей прокалки катализаторов крекинга и концепций многосвязного регулирования

1.4 Цели и задачи исследования

Выводы по главе 1

ГЛАВА 2 - ИМИТАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ ПЕЧИ ПРОКАЛКИ КАТАЛИЗАТОРОВ КРЕКИНГА

2.1 Оценка технико-экономической эффективности прокалки катализаторов крекинга

2.2 Расчет оптимального температурного профиля печи прокалки катализаторов крекинга

2.3 Имитационная модель процессов в печи прокалки катализаторов крекинга68

2.4 Оценка достоверности и адекватности модели процессов в барабанной

печи для прокалки катализаторов крекинга

Выводы по главе 2

ГЛАВА 3 - ИССЛЕДОВАНИЕ СТРУКТУР СИСТЕМЫ АВТОМАТИЗАЦИИ ПЕЧИ ПРОКАЛКИ КАК МНОГОСВЯЗНОГО

ОБЪЕКТА УПРАВЛЕНИЯ

3.1 Анализ возможностей существующей системы управления по стабилизации температурного профиля печи

3.2 Оценка возможностей систем управления с одним и двумя управляющими воздействиями

3.3 Система стабилизации трехмерного температурного профиля печи с

тремя управляющими воздействиями

Выводы по главе 3

ГЛАВА 4 - РАЗРАБОТКА МОДЕЛЬНО-ПРЕДИКТОРНОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ПЕЧЬЮ ПРОКАЛКИ

4.1 Общие вопросы разработки регулятора температурного профиля печи на основе модельно-предикторного управления

4.2 Определение оптимальной архитектуры нейронной сети для модельно-предикторного управления прокалкой катализаторов крекинга

4.3 Корректировка алгоритма и параметров регулятора МПУ по результатам моделирования процесса прокаливания катализаторов крекинга

4.4 Модельно-предикторное управление вращающейся печью прокалки катализаторов крекинга с адаптируемой двухкритериальной оптимизацией на

основе нечеткого алгоритма с интервальной неопределенностью

Выводы по главе 4

ГЛАВА 5 - ПРАКТИЧЕСКИЕ ВОПРОСЫ РЕАЛИЗАЦИИ МОДЕЛЬНО-ПРЕДИКТОРНОГО УПРАВЛЕНИЯ ПЕЧЬЮ ПРОКАЛКИ МИКРОСФЕРИЧЕСКИХ КАТАЛИЗАТОРОВ

5.1 Автоматизация полевого уровня

5.2 Программная реализация алгоритмов модельно-предикторного управления, использующих алгоритм с интервальной неопределенностью

5.3 Интеграция МПУ с алгоритмом с интервальной неопределенностью для

печи прокалки катализаторов крекинга со SCADA по технологии ОРС

Выводы по главе 5

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

ПРИЛОЖЕНИЕ 1 - ПРОТОКОЛ РЕЗУЛЬТАТОВ ОБЩЕГО АНАЛИЗА КАТАЛИЗАТОРОВ

ПРИЛОЖЕНИЕ 2 - РАСЧЕТ СРАВНИТЕЛЬНОЙ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ УСТАНОВКИ КРЕКИНГА Г-43-107 С

ПРИМЕНЕНИЕМ КАТАЛИЗАТОРА ОБРАЗЦОВ №1 И №2

ПРИЛОЖЕНИЕ 3 - АКТ О ВНЕДРЕНИИ РЕЗУЛЬТАТОВ ДИССЕРТАЦИОННЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ НА ИШИМБАЙСКОМ СПЕЦИАЛИЗИРОВАННОМ ХИМИЧЕСКОМ ЗАВОДЕ КАТАЛИЗАТОРОВ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

АРМ - автоматизированное рабочее место;

АСУП - автоматизированная система управления предприятием; АСУ ТП - автоматизированная система управления технологическими процессами;

ВАК - высшая аттестационная комиссия Министерства образования и науки

Российской Федерации;

ГОСТ - государственный стандарт;

ДЛР - дискретный логический регулятор;

ИК - инфракрасный диапазон;

ИР - идеальный регулятор;

ИС - инструментальная среда;

ИСХЗК - Ишимбайский специализированный Химический Завод Катализаторов;

ККФ - каталитического крекинга флюид; ЛСР - локальная система регулирования;

МГИ - Московский Государственный Институт стали и сплавов;

МОУ - многомерный объект управления;

МПУ - модельно-предикторное управление;

МСК - многомерный статический компенсатор;

НС - нейронная сеть;

ОАО - открытое акционерное общество;

ОС - операционная система;

ОУ - объект управления;

ПИД-регулятор - пропорционально-интегрально-дифференциальный регулятор;

ПК - персональный компьютер;

ПЛК - программируемый логический контроллер;

ПО - программное обеспечение;

ПТЭЭ - показатели технико-экономической эффективности;

РСУ - распределенные системы управления;

САР - система автоматического регулирования;

САУ - система автоматического управления;

СУ - система управления;

ТВП - трубчатые вращающиеся печи;

ТП - технологический параметр;

УВ - углеводороды;

УГНТУ - Уфимский государственный нефтяной технический университет; -УСО - устройства связи с объектом;

ФГБОУ ВПО - федеральное государственное бюджетное образовательное

учреждение высшего профессионального образования;

ЧПУ - числовое программное управление;

ШИМ - широтно-импульсная модуляция;

ШУ - шкаф управления;

ЭВМ - электронно-вычислительная машина;

ЭДС - электродвижущая сила;

ЭЭГЖ - экономический эффект процесса крекинга;

АРС - advanced process control («продвинутые» системы управления процессами);

С SIT - computer science and information technologies (компьютерные научные

и информационные технологии);

CV - control value (контролируемый параметр);

DCOM - Distributed Component Object Model (распределенная объектная модель компонентов);

DV - disturbance value (возмущающая величина);

DI - Davison Ittrition index (индекс истирания Дэвисона);

GUI - graphical user interface (графический интерфейс пользователя);

HMI - human-machine interface (человеко-машинный интерфейс);

HTML - hyper text markup language (язык гипертекстовой разметки);

HTTP - HyperText Transfer Protocol (протокол передачи гипертекста); IP - Ingress Protection (степень защиты от проникновения); NARX - nonlinear autoregressive with exogenous inputs model (модель нелинейной авторегрессии с внешними входами); OLE - Object Linking and Embedding (связывание и внедрение); ОРС - OLE for Process Control (технология OLE для управления процессами); ОРС АЕ - ОРС Alarms & Events (ОРС с уведомлением о тревогах и событиях);

ОРС DA - ОРС Data Access (ОРС для обмена данными); ОРС DX - ОРС Data eXchange (ОРС с функциями организации обмена данными через Ethernet);

ОРС HDA - ОРС Historical Data Access (ОРС с доступом к сохраненным данным);

ОРС UA - ОРС Unified Architecture (ОРС с кросс-платформенной совместимостью);

ОРС XML-DA - ОРС XML-Data Access (ОРС с обменом через SOAP и HTTP);

RS - Recommended Standard (рекомендуемый стандарт);

SCAD А - supervisory control and data acquisition (диспетчерское управление и сбор данных);

SISO - single input single output (один вход один выход);

SOAP - Simple Object Access Protocol (простой протокол доступа к объектам);

TDL - Tapped Delay Line (линия задержек с ответвлениями); XML - extensible Markup Language (расширяемый язык разметки).

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Многомерное модельно-предикторное управление прокалкой катализаторов крекинга, основанное на алгоритме с интервальной неопределенностью»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы диссертационной работы. Современные тенденции на рынке микросферических катализаторов крекинга требуют новых подходов к управлению процессами, ответственными за эксплуатационные параметры катализаторов. Ключевым звеном в формировании данных свойств товарного катализатора является стадия прокалки, основные физико-химические процессы которой протекают во вращающихся барабанных печах. Теоретические и экспериментальные исследования ведущих специалистов области катализа, таких как Кутепов Б.И, Спивак С.И., Крылов О.В. [43], Хаджиев С.Н., Джемилев У.М., Монаков Ю.Б., Pine L. A., Maher P. J. [108], Breck D.W., Flanigan Е.М. [91], Eastwood S.C., Plank C.J., Weiss P.B., Andreasson H.U., Upson L.L. [99] и др. показывают, что такие качества катализатора как стойкость к истиранию, удельная поверхность, насыпная плотность и влагосодержание в значительной мере определяются тепловым режимом на всех этапах прокаливания микросферы.

Без поддержания определенных значений скорости нагрева частиц на разных стадиях процесса, максимальной и минимальной температуры прокалки невозможно получение стабильно высоких характеристик продукта, определяющих время жизни катализатора и частоту его замены в промышленной установке крекинга [79], а также максимального использования возможностей активных центров ультрастабильного цеолита по обеспечению высокого выхода полезных продуктов крекинга. Тем не менее, большинство установок прокалки на предприятиях по производству сорбентов и катализаторов, в частности, на Ишимбайском специализированном химическом заводе катализаторов, спроектированы под производство устаревших типов катализаторов с матрицей-носителем на основе силикагеля и алюмозольного связующего [58]. В то же время современные марки имеют в качестве связующей основы псевдобемит и оксихлорид алюминия, гораздо более чувствительные к отклонениям от оптимального теплового режима прокалки.

Для катализатора крекинга сегодняшнего дня становится стандартом содержание ультрастабильного цеолита на уровне 70% [119], тогда как еще 10 лет назад данный показатель обычно не превышал 35-40% [43]. Тем самым произошло двукратное снижение доли матрицы, играющей роль своеобразного каркаса жесткости, а требования по обеспечению прочности на истирание, напротив, возросли.

В свете отмеченного ужесточения норм по качеству продукта необходим коренной пересмотр требований по эффективности управления процессом прокалки, что означает контроль над течением физико-химических процессов на всех стадиях прокаливания микросферы катализатора. Применительно к вращающейся печи прокалки это предполагает способность системы управления к целенаправленному влиянию на распределение температуры по всей длине печи, то есть появилась необходимость в управлении температурным профилем прокалочного аппарата.

Поскольку существующие системы управления позволяют лишь регулировать температуру холодного и контролировать горячего (топки) торцов печи, разработка эффективной многомерной системы управления печью прокалки является актуальной научной задачей, решение которой позволит повысить качество катализаторов крекинга и их конкурентоспособность на рынке.

Цель диссертационной работы состоит в повышении экономических показателей крекинга в кипящем слое за счет улучшения основных характеристик катализатора посредством многомерной системы управления печью прокалки микросферических катализаторов на основе модельно-предикторного управления, использующего алгоритм с интервальной неопределенностью.

Для достижения указанной цели в диссертационной работе поставлены и решены следующие основные задачи:

1. Составить схему причинно-следственных связей влияния оптимального температурного режима прокалки на эксплуатационные и каталитиче-

ские показатели катализатора и воздействия последних на экономическую эффективность целевого (финишного) процесса - крекинга.

2. Построить адекватную имитационную модель вращающейся печи прокалки катализаторов крекинга с возможностью получения данных о распределении массы и температуры прокаливаемого слоя во времени и по длине печи, позволяющую более полно учесть влияние возмущающих факторов и параметров, характеризующих состояние объекта управления.

3. Разработать метод определения комбинации регулирующих воздействий многомерной системы управления, обеспечивающих наименьшее отклонение температурного профиля при различных значениях возмущающих факторов.

4. Для печи прокалки катализаторов крекинга как многосвязного инерционного объекта управления построить устойчиво функционирующие управляющие алгоритмы, обеспечивающие минимальные время отклика и погрешность регулирования.

5. Внедрить предложенные модели и алгоритмы в систему управления процессом прокалки катализаторов крекинга с прямым измерением температуры прокаливаемого слоя в точках, удаленных от торцов вращающейся печи, и располагающей необходимым набором интуитивно понятных и дружественных по отношению к пользователю экранных интерфейсов, а также содержащих наряду с технологическими параметрами, информацию об экономической эффективности производимого катализатора при его использовании в технологическом процессе крекинга.

Методы исследования. Для решения поставленных в диссертационной работе задач использовались методы и модели теории управления, имитационного моделирования, горения и теплопереноса в промышленных печах, нейронных сетей, модельно-предикторного управления (МПУ) и логических регуляторов с интервальной неопределенностью.

Основные научные результаты, полученные автором и выносимые им на защиту:

1. Схема причинно-следственных связей влияния температурного режима на всех стадиях прокалки на эксплуатационные и каталитические показатели катализатора и воздействия последних на экономическую эффективность целевого (финишного) процесса - крекинга с критерием оптимальности, инвариантным к физической природе используемых в нем факторов.

2. Адекватная и достоверная имитационная модель вращающейся печи прокалки, воспроизводящая отклик реального объекта на единичный скачок с относительной погрешностью 4^5%, с возможностью получения данных о распределении массы и температуры прокаливаемого слоя во времени и по длине печи, позволяющая более полно учесть влияние на объект управления возмущающих факторов и параметров, характеризующих его состояние.

3. Метод определения комбинации управляющих воздействий многомерной системы управления, обеспечивающей наименьшее отклонение температурного профиля при различных значениях возмущающих воздействий. Для рассматриваемой печи прокалки катализаторов крекинга наилучшая возможность компенсации возмущений имеет место при следующей комбинации управляющих параметров: температура сырья, расход газа и воздуха.

4. Многомерная модельно-предикторная система управления печью прокалки, с двухкритериальным алгоритмом снижения времени отклика и погрешности регулирования, в котором соответствие текущего состояния объекта управления одному из упомянутых критериев производится с помощью логического алгоритма с интервальной неопределенностью.

5. Система управления процессом прокалки катализаторов крекинга, построенная на основе предложенных моделей и алгоритмов с непосредственным измерением температуры прокаливаемого слоя в точках, удаленных от торцов вращающейся печи, а также с необходимым набором интуитивно понятных и дружественных по отношению к пользователю экранных интерфейсов, содержащих наряду с технологическими параметрами информацию об экономической эффективности производимого катализатора при его использовании в технологическом процессе крекинга.

Научная новизна результатов диссертационной работы:

1. Новизна схемы причинно-следственных связей влияния оптимального температурного режима на всех стадиях прокалки на эксплуатационные и каталитические показатели катализатора и воздействия последних на экономическую эффективность крекинга, как целевого (финишного) процесса, заключается в объединении отличающихся по своей физической природе факторов в единую целевую функцию оптимизации с экономической природой.

2. Новизна имитационной модели вращающейся печи состоит в интерпретации моделируемых процессов в виде двух взаимосвязанных частей: диффузионного адиабатического факела, а также секционного тепло- и мас-сопереноса по длине барабанной печи, представленных для различных фазовых состояний в виде совокупности заданного числа элементарных звеньев.

3. Новизна метода определения набора регулирующих воздействий для многомерных систем управления вращающимися печами, обеспечивающих минимальное отклонение температурного профиля при различных значениях возмущающих воздействий, заключается в имитационном моделировании характера перемещения объекта управления в пространстве состояний при изменении тестируемого управляющего воздействия с одновременным включением остальных воздействий в контур абстрактного идеального регулятора.

4. Новизна многомерного управления с адаптивным алгоритмом оптимизации заключается в использовании логического регулятора с интервальной неопределенностью для выбора приоритета в двухкритериальной оптимизации вектора управления с целью минимизации времени отклика системы на возмущающие воздействия и снижения погрешности регулирования при сохранении устойчивости системы.

5. Новизна программно реализованной системы управления процессом прокалки катализаторов крекинга состоит в использовании алгоритма с интервальной неопределенностью, непосредственном измерении температуры прокаливаемого слоя в удаленных от торцов вращающегося барабана точках

с помощью термоэлектрического датчика температуры с беспроводным преобразователем, а также в индикации на экранных интерфейсах наряду с технологической информацией показателей экономической эффективности производимого катализатора при его использовании в технологическом процессе крекинга.

Обоснованность и достоверность результатов диссертационной работы.

Достоверность и обоснованность результатов диссертационной работы подтверждаются допустимым (2,3 ^ 3,7)% расхождением результатов экспериментальных исследований, проведенных непосредственно на печи прокалки катализаторов крекинга и вычислительных экспериментов на её имитационной модели, а также корректным использованием методов и моделей теорий имитационного моделирования, горения и теплопередачи, автоматического управления и линейной алгебры.

Практическая ценность результатов диссертационной работы:

1. Разработанный математический метод определения оптимального теплового режима прокалки по известным зависимостям показателей качества каталитического крекинга от параметров теплового режима прокалки катализатора с использованием сравнительно небольшого объема лабораторных анализов работы пилотной установки крекинга в кипящем слое, а также эксплуатационных характеристик прокалочной печи, позволил сформулировать задание для построения многомерной системы управления температурным профилем печи,.

2. Многомерная модельно-предикторная система управления печью прокалки по результатам имитационного моделирования позволила повысить экономическую эффективность целевого процесса крекинга на 6,32% по сравнению с использованием катализатора, прошедшего стадию прокалки с существующей системой управления. Экономический эффект от внедрения составил 710 (семьсот десять) рублей в год на одну тонну производительности установки крекинга.

3. Внедрение предложенных моделей и алгоритмов позволило провести реализацию многомерной системы управления для прокалки катализаторов крекинга с минимальными финансовыми и трудовыми затратами и без снижения её надежности .

Реализация результатов диссертационной работы. Результаты диссертационной работы внедрены в:

- систему управления стадией прокалки производства катализаторов Ишимбайского специализированного химического завода катализаторов (Россия, Республика Башкортостан, г. Ишимбай).

- курс лабораторных занятий по учебной дисциплине "Интегрированные системы проектирования и управления" в филиале ФГБОУ ВПО "Уфимский государственный нефтяной технический университет (УГНТУ)" в г. Стерлитамаке (Республика Башкортостан, Россия).

Апробация диссертационной работы. Основные положения и результаты диссертационной работы обсуждались и докладывались на следующих конференциях и семинарах:

- Всероссийской научно-технической конференции "Нейроинформати-ка-2011" (Москва, 2011 г.);

- Всероссийской конференции с элементами научной школы для молодежи "Научно-исследовательские проблемы в области энергетики и энергосбережения" (Уфа, 2010 г.);

- Всероссийской научно-практической конференции «Автоматизация и управление технологическими и производственными процессами» (Уфа, 2011г.);

- Научно-практической конференции "Наукоёмкие технологии в машиностроении" (Ишимбай, 2011 г.);

- Всероссийской научно-технической конференции "Проблемы управления и автоматизации технологических процессов и производств" (Уфа, 2010 г.).

Публикации. В рамках диссертационной работы опубликовано 18 печатных работ: 8 научных статей (из них 5 - в рецензируемых журналах из

списка ВАК); 7 - в виде тезисов докладов в сборниках материалов конференций; 2 свидетельства Федеральной службы по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам (Роспатент) о государственной регистрации программ для ЭВМ и одно положительное решение на патент РФ.

Структура и объём работы. Диссертационная работа изложена на 189 страницах машинописного текста, и включает в себя введение, пять глав, 60 рисунков, 9 таблиц, библиографический список из 116 наименований на И

страницах.

Содержание диссертационной работы.

Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, сформулированы цель и основные задачи исследования, приведены результаты, имеющие научную новизну и практическую ценность, сведения о внедрении результатов, апробация работы и публикации, представлено содержание

диссертационной работы.

В первой главе произведено описание печи прокалки как объекта управления, проанализирована позиция прокалочного аппарата в технологической цепи производства катализаторов в целом и показана его ключевая роль в формировании эксплуатационных характеристик катализатора. Для рассматриваемого объекта выявлены проблемы аналитического описания и разработки управляющих алгоритмов в рамках классической теории управления. Проанализированы существующие схемы управления процессом прокалки катализаторов крекинга и выявлены их недостатки, устранение которых в рамках используемых концепций управления не представляется возможным.

Рассмотрены основные варианты построения многосвязного регулирования, известные в практике внедрения в системы управления вращающимися печами прокалки катализаторной промышленности. Их детальное рассмотрение выявило ряд недостатков, для преодоления которых необходимо использование концепций «продвинутого» управления (АРС). Обозначены ключевые проблемы, препятствующие внедрению АРС в системах управле-

ния вращающимся печами прокалки катализаторов, на основании которых сформулированы цели и задачи исследования.

Во второй главе рассмотрены эмпирические зависимости «температурный профиль печи - условия течения физико-химических превращений прокаливаемой микросферы - показатели качества катализатора - удельный выход и фракционный состав продуктов крекинга - экономическая эффективность процесса крекинга». Составлена иерархическая схема взаимосвязи перечисленных зависимостей, произведена их аппроксимация и математический анализ. В результате получен температурный профиль печи, обеспечивающий максимальную экономическую отдачу установки крекинга в кипящем слое как целевого потребителя производимого катализатора.

Проанализированы технологические и возмущающие факторы, существенно влияющие на температурный профиль печи. По результатам анализа составлена концептуальная модель многомерной печи прокалки микросферических катализаторов. Введены промежуточные переменные объекта. В соответствии с концептуальной схемой произведено математическое описание влияния входных сигналов (расхода топливного газа, расхода и температуры воздуха на разбавление, температуры и влажности сырья на прокалку, температуры окружающей среды) на промежуточные параметры (показатели адиабатического диффузионного факела, переменные теплового состояния газовой фазы, конструктивных составляющих и прокаливаемого сыпучего компонента по длине печи) и влияние входных сигналов и промежуточных параметров на выходные переменные (значения температуры в контрольных точках температурного профиля) состояния объекта.

По результатам математического описания построена имитационная модель в среде МАТЬАВ. Произведена экспериментальная проверка предложенных методов моделирования тепло- и массораспределения по длине печи путем создания физической модели реального объекта и замера откликов температуры холодного конца печи на ступенчатое изменение расхода и температуры подаваемого в макет печи воздуха. Отклонение результатов экспе-

римента от результатов имитационного моделирования составило 2,5% и 2,3% соответственно.

Основная проверка адекватности имитационной модели произведена путем качественного анализа полученных кривых распределения температур конструктива, газовой фазы и прокаливаемого слоя по длине печи, а также путем сравнения данных отклика температуры холодного конца печи на ступенчатый сигнал расхода топливного газа для реального объекта и имитационной модели. Среднеквадратичное отклонение результатов моделирования составило 3,7%, на основе чего сделан вывод об адекватности полученной

имитационной модели.

В третьей главе рассмотрены различные комбинации предложенных в главе 2 технологических воздействий для регулирования выходных параметров многомерной печи прокалки. Разработан метод определения набора управляющих воздействий для многомерных систем управления вращающимися печами, обеспечивающих минимум отклонения температурного профиля при различных значениях возмущающих воздействий, который заключается в имитационном моделировании характера перемещения объекта управления в пространстве состояний при изменении тестируемого управляющего воздействия с одновременным включением остальных воздействий в контур абстрактного идеального регулятора. Показана невозможность целенаправленной коррекции температурного профиля средствами существующей одномерной системы управления, а также показана невозможность решения этой задачи при использовании комбинации двух управляющих воздействий. Путем последовательной серии экспериментов с имитационной моделью не выявлено влияние на качество стабилизации температурного профиля температуры воздуха на разбавление в комбинации с расходом топливного газа и расходом воздуха на разбавление, в результате чего температура воздуха на разбавление исключена из рассмотрения. Для оставшейся тройки управляющих воздействий (расход топливного газа, расход воздуха на разбавление, влажность сырья на прокалку) доказана теоретическая возможность целенаправленного и независимого воздействия на температуры прокаливаемого

слоя в каждой контрольной точке как на выходы рассматриваемого многомерного объекта.

В четвертой главе рассмотрены различные концепции управления многомерными объектами. С учетом специфики рассматриваемой печи прокалки выбрана парадигма модельно-предикторного управления (МПУ). В качестве модели объекта построена нейросетевая динамическая структура по нелинейной авторегрессионной схеме, выбрано количество слоев, распределение нейронов по слоям, методы обучения и адаптации нейронной сети.

Далее следует теоретическое обоснование и выбор базовых параметров модельно-предикторной системы, в результате чего получен начальный вариант оптимизируемой функции для определения вектора управления, размерность горизонта управления и предикации, период пересчета системы. Полученный начальный вариант управляющей системы подвергнут испытаниям с имитационной моделью печи прокалки, которые выявили неустойчивость замкнутой системы «имитационная модель печи - многомерный мо-дельно-предикторный регулятор», построенной по классической методологии модельно-предикторного управления. На основе вышеизложенного сделан вывод о необходимости регуляризации оптимизируемой функции. В результате перехода на двухкритериальную оптимизацию обеспечена устойчивость системы, однако выявлен побочный эффект в виде существенного прироста времени отклика на возмущение. Поиск путей адаптивного ослабления регуляризирующего приоритета оптимизации по девиации вектора управления привел к построению метода грубого определения интенсивности компенсирующих приращений управляющих воздействий для возврата объекта в стационарную точку пространства состояний. Данный метод назван «многомерным статическим компенсатором» (МСК), поскольку базируется на матрице статических коэффициентов передачи. Для управления коэффициентами приоритета двухкритериальной оптимизации по выходу МСК рассмотрены существующие концепции непрерывного и логического вывода. После выявления автоколебаний в результате применения непрерывных функций к обработке выходов МСК, протестированы два механизма вывода: бинарный

и алгоритм с интервальной неопределенностью. Первый из них снизил среднеквадратичное отклонение при отработке реакции на возмущение на

(15-25)%, а второй - на (65-78)%.

Результаты тестирования полученной системы управления на имитационной модели продемонстрировали прирост экономической эффективности целевого процесса крекинга на 6,32% по сравнению с использованием катализатора, прошедшего стадию прокалки с существующей системой управления. Расчет сравнительной экономической эффективности установки крекинга Г-43-107 с применением образцов катализатора до и после внедрения разработанных моделей и алгоритмов показывает, что ожидаемый экономический эффект составляет 5,56 % от общей прибыли целевого процесса.

В пятой главе выявлены проблемы практической реализации предлагаемой многомерной системы управления на вращающейся печи прокалки производства катализаторов Ишимбайского специализированного химического завода катализаторов. Решение проблем снятия информации о состоянии объекта на полевом уровне получено путем комбинации средств прямого измерения инфракрасными пирометрами соотношения и термопары с беспроводным термопреобразователем. Неотъемлемой компонентой данной системы является программный анализ, позволяющий совместить точность и быстродействие измерения преобразователя термо-ЭДС с непрерывностью и стационарностью положения наружного пирометра.

Для программной реализации МПУ печи прокалки выбрана инструментальная среда инженерных вычислений МАТЬАВ. В пакете разработки графического интерфейса пользователя создан набор экранных форм, обеспечивающих удобный доступ специалиста-настройщика системы к основным параметрам алгоритмов оптимизации, нейросетевой модели, а также функции адаптивного снижения инерционности на основе МСК и инструмента принятия решений на основе нечеткого алгоритма с интервальной неопределенностью. Разработанное программное обеспечение содержит средства отображения прогнозируемых параметров катализатора, а также технологическую ин-

формацию и показатели экономической эффективности производимого катализатора при его использовании в технологическом процессе крекинга.

Архитектура взаимодействия интеллектуальной надстройки со SCADA-системой по технологии ОРС со свободно распространяемым ОРС DA сервером Gray-Simulator с расположением на отдельном ПК позволяет интегрировать разработанный интеллектуальный компонент с наименьшими потерями по надежности и вычислительной емкости.

Заключение диссертации по теме «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)», Габитов, Руслан Фаритович

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ

1. Составлена схема причинно-следственных связей влияния оптимального температурного режима на основные показатели катализатора и воздействия последних на экономическую эффективность крекинга, как целевого (финишного) процесса, в которой различные по своей физической сущности факторы объединены в единую целевую функцию оптимизации с экономической природой.

2. Построена имитационная модель вращающейся печи прокалки катализаторов крекинга, воспроизводящая отклик реального объекта на единичный скачок с относительной погрешностью 4^-5%, и позволяющая получить данные о распределении массы и температуры прокаливаемого слоя во времени и по длине печи, с учетом влияния возмущающих факторов и параметров, характеризующих состояние объекта управления.

3. Предложен метод определения комбинации регулирующих воздействий многомерной системы управления, обеспечивающих наименьшее отклонение регулируемых параметров при различных значениях возмущающих воздействий. Для рассматриваемой печи прокалки катализаторов крекинга такими параметрами являются: температура сырья, расход газа и воздуха.

4. Разработана многомерная модельно-предикторная система управления печью прокалки с двухкритериальным алгоритмом оптимизации с интервальной неопределенностью, позволившая повысить эксплуатационные и каталитические свойства продукта. Экономический эффект целевого технологического процесса (каталитического крекинга) от внедрения предложенных моделей и алгоритмов по сравнению с использованием катализатора, прошедшего стадию прокалки с существующей системой управления, составил 6,32%.

5. На основе разработанных моделей и алгоритмов построена система управления процессом прокалки катализаторов крекинга, в которой экранные интерфейсы, наряду с технологическими параметрами, содержат информацию об экономической эффективности производимого катализатора при его использовании в технологическом процессе крекинга, а прямое измерение температуры прокаливаемого слоя в удаленных от торцов точках вращающейся печи производится термоэлектрическим датчиком с беспроводным преобразователем.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Габитов, Руслан Фаритович, 2012 год

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ источников

1. Айлер, Р. Химия кремнезема: Пер. с англ. - М.:Мир, 1982. - 416 с.

2. Ануфриев, И.Е., Смирнов, А.Б. MATLAB 7. Полное руководство в подлиннике. - СПб.: БХВ-Петербург, 2005. - 1104 с.:ил.

3. Артамонов, Д. В. Основы теории линейных систем автоматического управления : учеб. пособие / Д. В. Артамонов, А. Д. Семёнов. - Пенза : Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2003. - 135 с.

4. Архаров, A.M., Исаев, С.И., Кожинов И.А. Теплотехника: / Под общей редакцией В.И.Крутова. - М.: Машиностроение, 1986.-432 с.

5. Бабичев, А. В. Распознавание и спецификация структур данных / А. В. Бабичев. - М. : Ленанд, 2008. - 187 с.

6. Баскаков, А.П.Теплотехника - М.: Энергия, 1982.-264 с.

7. Беляев, Н.М. Термодинамика - К.: Вища шк. Головное изд-во, 1987.-344с., ил.

8. Букреев, В. Г. Основы инструментальной системы разработки АСУ Trace Mode : учеб. пособие / В. Г. Букреев, А. В. Цхе. - Томск : Изд-во ТПУ, 2003.- 127 с.

9. Васильев, В. И. Интеллектуальные системы управления с использованием нечёткой логики : учебное пособие / В. И. Васильев, Б. Г. Ильясов. -Уфа : УГАТУ, 1995.- 101 с.

10. Веревкин, А.П. Оценка эффективности улучшенного управления технологическими процессами добычи и переработки нефти и газа // Нефте-газопереработка-2011: Международная научно-практическая конференция (Уфа, 25 мая 2011 г.) Материалы конференции. -Уфа: ГУП ИНХП РБ, 2011. -с. 13-15

11. Веревкин, А.П., Дадаян, Л.Г. Анализ и синтез автоматических систем регулирования сложных объектов нефтепереработки и нефтехимии: Учеб. пособие.-Уфа: УНИ, 1989. - 94 с.

12. Верёвкин, А. П. Современные технологии управления процессами : учеб. пособие / А. П. Верёвкин, С. В. Денисов. - Уфа : Изд-во УГНТУ, 2001. -86 с.

13. Габитов, Р.Ф. Моделирование прокалки цеолитсодержащих катализаторов в среде Simulink // Наукоемкие технологии в машиностроении: Материалы Всероссийской научно-практической конференции (г.Ишимбай, 1214 мая 2011 г.). - Уфа, УГАТУ, 2011. - 145 е., с.46-48.

14. Габитов, Р.Ф., Каяшев, А.И., Муравьева, Е.А. Закономерности процессов термообработки цеолитосодержащих катализаторов крекинга // Развитие научной деятельности в малых городах на основе сотрудничества с предприятиями и участниками Болонского процесса: материалы Международной научно-практической конференции (г.Мелеуз, 22-23 марта 2011г.). - Уфа: Вагант, 2011.С.52-58.

15. Габитов, Р.Ф., Каяшев, А.И., Муравьева, Е.А. Управление печью прокалки цеолитсодержащих катализаторов крекинга нефтепродуктов методом плавающего горизонта с использованием нейросетевой модели // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 2010. № 12. С.12-19.

16. SCADA-система на основе многомерного четкого логического регулятора для управления цементной печью / Каяшев А.И., Муравьева Е.А., Габитов Р.Ф. // Вестник Уфимского государственного авиационного технического университета: Научный журнал, 2010. - Т.14, - №4(39). - с.119-126.

17. Оптимизация температурного режима прокалки катализаторов крекинга по экономическим показателям технологического процесса / А.И.Каяшев, Е.А.Муравьева, Р.Ф.Габитов // Башкирский химический журнал, 2011. - Т. 18, - №2. - с. 106-110.

18. Авторегрессионная нейронная сеть для модельно-предикторного управления печью прокалки катализаторов крекинга / М.Б. Гузаиров, Р.Ф. Габитов, А.И. Каяшев, Е.А. Муравьева// Optical Memory and Neural Networks (Information Optics), 2011. - T.20, - №3. - c. 216-223 (опубликовано на английском языке).

19. Обоснование размерности регулятора для печи прокалки микросферических катализаторов крекинга / А.И.Каяшев, Е.А.Муравьева, Р.Ф.Габитов // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности, 2011.-№10.-с. 12-20.

20. Гельперин, Н.И. Основные процессы и аппараты химической технологии. В двух книгах. - М.:Химия. 1981. - 812 с.

21. Гельфанд, И.М. Лекции по линейной алгебре. - М.: МЦНМО. 1998.

- 548 с.

22. Глиноземный завод решает проблему измерения температуры во вращающейся трубчатой печи. [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://www.metran.rU/netcat_files/715/656/Ь_7сЗ<16£6ааа52239е8521947861 Зс2сШ 3, свободный. - Загл. с экрана.

23. ГОСТ 24.702-85. Эффективность автоматизированных систем управления

24. ГОСТ 30319.1-96 Газ природный. Методы расчета физических свойств

25. Деменков, Н. П. Нечёткое управление в технических системах : учеб. пособие / Н. П. Деменков. - М. : Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2005.

- 200 с.

26. Деменков, Н. П. Программные средства оптимизации настройки систем управления : учеб. пособие / Н. П. Деменков. - М. : Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2006. - 244 с.

27. Дударов, С.П., Шайкин, А.Н., Федоров, А.Ф. Вычислительные методы обработки экспериментальных данных: Учебно-методическое пособие.

- М.: РХТУ, 2005.-52с.

28. Заде, Л. А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приблизительных решений / Л. А. Заде. - М. : Мир, 1976. - 165 с.

29. Зотов, М. Г. Многокритериальное конструирование систем автоматического управления / М. Г. Зотов. - М. : БИНОМ. Лаборатория знаний, 2009.-375 с.

30. Игошин, В. И. Математическая логика и теория алгоритмов / В. И. Игошин. - М. : Академия, 2008. - 448 с.

31. Интеллектуальные системы управления с использованием нейронных сетей : учеб. пособие / В. И. Васильев [и др.]. - Уфа : УГАТУ, 1997. -158 с.

32. Инфракрасные термометры спектрального отношения Marathon MR1S. [Электронный ресурс] - Режим доступа:

http://www.tekkno.ru/catalog/piro_stacionar/Marathon_Series/Marathon_MRlS/,

свободный. - Загл. с экрана.

33. Инфракрасные термометры спектрального отношения Marathon ММ: IM, 2М и ЗМ (Ю0...3000°С). [Электронный ресурс] - Режим доступа:

http://www.tekkno.ru/download_file.php?download_propertys_items_id=567,

свободный. - Загл. с экрана.

34. Искусственный интеллект и интеллектуальные системы управления / И. М. Макаров [и др.]. - М. : Наука, 2006. - 333 с.

35. Келим, Ю. М. Типовые элементы систем автоматического управления / Ю. М. Келим. - М. : ФОРУМ ИНФРА-М, 2002. - 384 с.

36. Ким, Д.П. Сборник задач по теории автоматического управления. Многомерные, нелинейные, оптимальные и адаптивные системы. -М. : ФИЗМАТ ЛИТ, 2008. - 328 с.

37. Ким, Д. П. Сборник задач по теории автоматического управления : линейные системы / Д. П. Ким. - М. : Физматлит, 2007. - 166 с.

38. Кнеллер, Д.В. АРС: Усовершенствованное управление и оптимизация технологических процессов: презентация. ЗАО «Хоневелл» 2010. - 38 с.

39. Коломейцева, М. Б. Адаптивные системы управления динамическими объектами на базе нечётких регуляторов / М. Б. Коломейцева, Д. Л. Хо. - М. : Компания "Спутник +", 2002. - 138 с.

40. Комиссарчик, В. Ф. Автоматическое регулирование технологических процессов / В. Ф. Комиссарчик. - Тверь : ТГТУ, 2001. - 248 с.

41. Круглов, В. В. Интеллектуальные информационные системы: компьютерная поддержка систем нечёткой логики и нечёткого вывода : учеб. пособие / В. В. Круглов, М. И. Дли. - М. : Физматлит, 2002. - 254 с.

42. Круглов, В. В. Нечёткая логика и искусственные нейронные сети : учеб. пособие / В. В. Круглов, М. И. Дли, Р. Ю. Годунов. - М. : Изд-во Физ.-мат. лит., 2001.-224 с.

43. Крылов, О.В. Гетерогенный катализ: Учебное пособие для вузов. -М.: Академкнига. 2004. 679 с.

44. Кузнецов, В.А., Грачев, М.В., Костюченко, A.A. Математическое моделирование теплообмена в топке парового котла на естественной тя-ге.//Инженерно-физический журнал.2004.№2. - Минск : Институт тепло- и массообмена им. А. В. Лыкова, с.395-404

45. Кузнецов, В. А. Математическое моделирование тепловой работы цементной вращающейся печи: Учебное пособие для курсовой работы по спец. 10.08 / В. А. Кузнецов. - Белгород : БелГТАСМ, 1994. - 80 с.

46. Леоненков, А. В. Нечёткое моделирование в среде MATLAB и Fuzzy TECH / А. В. Леоненков. - СПб. : БХВ-Петербург, 2005. - 736 с.

47. Лисиенко, В.Г., Щелоков, Я.М., Ладыгичев, М.Г. Вращающиеся печи: теплотехника, управление и экология: Справочное издание: В 2-х книгах. Книга 1. / Под ред. В.Г. Лисенко. - М.: Теплотехник, 2004. - 423 с.

48. Лисиенко, В.Г., Щелоков, Я.М., Ладыгичев, М.Г. Вращающиеся печи: теплотехника, управление и экология: Справочное издание: В 2-х книгах. Книга 2. / Под ред. В.Г. Лисенко. - М.: Теплотехник, 2004. - 387 с.

49. Лукас, В. А. Теория автоматического управления / В. А. Лукас. - 2-е изд., перераб. и доп. - М. : Недра, 1990. - 416 с.

50. Лыков, М.В., Леончик, Б.И. Распылительные сушилки. Основы теории и расчета. - М.Машиностроение. 1966. - 33с.

51. Методы классической и современной теории автоматического управления : учебник в 5 т. Т. 3. Синтез регуляторов систем автоматического управления / под ред. К. А. Пупкова, Н. Д. Егупова. - 2-е изд., перераб. и доп. - М. : Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2004. - 616 с.

52. Методы классической и современной теории автоматического управления : учебник в 5 т. Т. 4. Теория оптимизации систем автоматического управления / под ред. К. А. Пупкова, Н. Д. Егупова. - 2-е изд., перераб. и доп. - М. : Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2004. - 744 с.

53. Методы робастного, нейро-нечёткого и адаптивного управления / под общ. ред. К. А. Пупкова. - М. : МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2001. - 245 с.

54. Методы сжатия данных. Устройство архиваторов, сжатие изображений и видео / Д. Ватолин [и др.]. - М. : Диалог-МИФИ, 2003. - 384 с.

55. Мирошник, И. В. Теория автоматического управления. Линейные системы / И. В. Мирошник. - СПб. : Питер, 2005. - 336 с.

56. Муравьёва, Е. А. Нечёткий регулятор с лингвистической обратной связью для управления технологическими процессами: патент РФ № 2309443 / Е. А. Муравьёва, Г. А. Каяшева. - М. : Роспатент, 2007. - Бюл. № 39.

57. Мурзаков, В.В. Основы технической термодинамики. - М.: Энергия, 1973.-304 с.

58. Мухленов, И.П. Технология катализаторов: 3-е издание, переработанное и дополненное. - Л.:Химия, 1989. 272 с.

59. Нащокин, В.В. Техническая термодинамика и теплопередача. - М.: Высшая школа, 1980.-469 с.

60. Недужий, И.А., Алабовский, А.Н. Техническая термодинамика и теплопередача. - К.: Высшая школа, 1981.-248с.

61. Нестационарные системы автоматического управления: анализ, синтез и оптимизация / под ред. К. А. Пупкова, Н. Д. Егупова. - М. : Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2007. - 631 с.

62. Нестеров, А. Н. Проектирование АСУТП. Методическое пособие. Книга 2 / А. Н. Нестеров. - СПб. : ДЕАН, 2009. - 944 с.

63. Никулин, Е. А. Основы теории автоматического управления. Частотные методы анализа и синтеза систем : учебное пособие / Е. А. Никулин. -СПб. : БХВ-Петербург, 2004. - 629 с.

64. Новые информационные технологии : учебное пособие / под ред. В. П. Дьяконова. - М. : Солон-Пресс, 2009. - 639 с.

65. Операционное совершенство - Усовершенствованное Управление Процессом (АРС) и Оптимизация: презентация Yokogawa Process Solutions Centre, 2010.-87 с.

66. Пантелеев, А. В. Методы оптимизации в примерах и задачах / А. В. Пантелеев, Т. А. Летов. - 2-е изд. - М. : Высшая школа, 2005. - 544 с.

67. Патанкар, С. Численные методы решения задач теплообмена и динамики жидкости. М.: Энергоатомиздат, 1984. 152с.

68. Поспелов, Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. - М.: Наука. - гл. ред. физ.-мат. наук, 1986. - 288 с.

69. Пупков, К.А. Методы классической и современной теории автоматического управления: Учебник в 5-ти т.; 2-е изд., перераб. и доп. ТЗ: синтез регуляторов систем автоматического управления / Под ред. К.А. Пупкова и Н.Д. Егупова. - М.: Издательство МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2004. - 616 е.; ил.

70. Пятибратов, А. П. Вычислительные системы, сети и телекоммуникации : учебник / А. П. Пятибратов, Л. П. Гудыно, А. А. Кириченко. - 2-е изд., перераб. и доп. - М. : Финансы и статистика, 2003. - 512 с.

71. Р43 - Инструкция по эксплуатации секции промывки и прокалки. Окончательный проект установки производства катализаторов ККФ в г.Ишимбае, том FI-10-4/7-1. - 457 с.

72. Рапопорт, Э. Я. Оптимальное управление системами с распределёнными параметрами : учебное пособие / Э. Я. Рапопорт. - М. : Высшая школа, 2009. - 677 с.

73. Рыжков, А. П. Элементы теории нечётких множеств и измерения нечёткости / А. П. Рыжков. - М. : Диалог-МГУ, 1998. - 81 с.

74. Сарвин, А. А. Диагностика и надёжность автоматизированных систем / А. А. Сарвин, Л. И. Абакулина, О. А. Готшальк. - СПб. : СЗТУ, 2003. -69 с.

75. Система бесконтактных измерений температур вращающихся печей и оценки миграции бандажей. [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://www.tekkno.ru/catalog/publication/15102008_sistema_beskontaktnyk±i_izm

erenijj_temperatur_vrashhajushhikhsja_pechejj_i_otsenki_migratsii_bandazhejj_in formtsement/, свободный. - Загл. с экрана.

76. Система контроля вращающихся печей обжига Thermalert CS200. [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://www.tekkno.ru/catalog/scan_systems/Thermalert_CS200/, свободный. -Загл. с экрана.

77. Сушкин, И.Н. Теплотехника - М.: Металлургия, 1973.-479 с.

78. Теория автоматического управления : учебник для машиностроит. спец. вузов / В. Н. Брюханов [и др.] ; под ред. Ю. М. Соломенцева. - 3-е изд., стер. - М. : Высшая школа, 2000. - 268 с.

79. Технология, экономика и автоматизация процессов переработки нефти и газа / С. А. Ахметов [и др.]. - М. : Химия, 2005. - 736 с.

80. Ту, Ю. Т. Современная теория управления : пер. с англ. / Ю. Т. Ту. -М. : Машиностроение, 1976. -472 с.

81. Улучшенное Управление и Оптимизация Процессов: презентация Rockwell Automation, Inc., 2010. - 29 с.

82. У сков, А. А. Интеллектуальные системы управления на основе методов нечёткой логики / А. А. У сков, В. В. Круглов. - Смоленск : Смоленская городская типография, 2003. - 177 с.

83. У сков, А. А. Принципы построения систем управления с нечёткой логикой / А. А. Усков // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. - 2004. - № 6. - с. 7-13.

84. Федосов, Б.Т. Многомерные объекты. Описание, анализ и управление [Электронный ресурс] - Режим доступа : http:// model.exponenta.ru/bt/bt_171_MultyDim_Obj_Contr.htm, свободный. - Загл. с экрана.

85. Флексеев, Г.Н. Общая теплотехника: Учеб. пособие. - М.: Высш. школа, 1980.-552 е., ил.

86. Хаджиев, С.Н. Крекинг нефтяных фракций на цеолитсодержащих катализаторах / Под ред. С.Н.Хаджиева. - М.: Химия, 1982. - 277 е.; ил.

87. Хзмалян, Д.М., Каган, Я.А. Теория горения и топочные устройства. Под ред. Д.М. Хзмаляна. Учеб. пособие для студентов высш. Учеб. заведений. М., «Энергия», 1976.-488с., ил.

88. Частухин, В.И., Частухин, В.В. Топливо и теория горения: Учеб. пособие. - К.: Выща шк. Головное изд-во, 1989.-223 е., ил.

89. Шеннон, Р. имитационное моделирование систем: наука и искусство. -М.: Мир, 1978.

90. Baker, R.W., Blazek, J.J. Gasoline Yields Soar with New XZ-Catalyst. 31st midyear Meeting. American Petroleum Institute.Houston. 1966, p.758-764.

91. Breck, D.W.,Flanigan E.M. Synthesis and Properties of Zeolites X,Y, and L.//First Molecular Sieve Conference.London.l967,p.47

92. Chen, S., Billings, S. and Grant, P. "Non-linear system identification using neural networks", International Journal of Control, 1990, vol. 51, p. 1191-1214.

93. Coleman, T.F. and Li, Y. "An Interior, Trust Region Approach for Nonlinear Minimization Subject to Bounds," SIAM Journal on Optimization, Vol. 6, pp. 418-445, 1996.

94. Coleman, T.F. and Li, Y. "On the Convergence of Reflective Newton Methods for Large-Scale Nonlinear Minimization Subject to Bounds," Mathematical Programming, Vol. 67, Number 2, pp. 189-224, 1994.

95. Eastwood, S.C.,Plank, C.J.,Weiss, P.B. 8th World Petroleum Congress. 1971 .Vol.4.P.245

96. Elman, J.L. "Finding structure in time", Cognitive Science, 1990, vol 14, p. 179-211.

97. Fahlman, S.E. and Lebiere, C. "The cascade-correlation learning architecture", Advances in Neural Information Processing Systems, 1990, vol. 2, p. 524532, San Mateo, CA: Morgan Kaufmann.

98. Freundlich, H., Colloid and Capillary Chemistry,Methuen and Co., London,1926, p.451-459.

99. H.U.Andreasson, L.L.Upson. Oil and Gas Journal. Aug.5 1985.P.91

100. Haykin, Simon. Neural Networks. A comprehensive foundation. - Delhi, India: Pearson Education, 2003. - 823p.,il.

101. Hopfield, J. J. "Pattern recognition computation using action potential timing for stimulus representation", Nature, 1995, vol. 376, p. 33-36.

102. Kayashev, A. I. Algorithm of physical quantities fuzzification on the basis of crisp sets / A. I. Kayashev, E. A. Muravyova, A. F. Antipin // CSIT'2007 : proceedings of the international workshop. - Ufa : USATU, 2007. - Vol. 2. - P. 82-83.

103. Kayashev, A. I. The basis of automated designing of multivariate logical regulators / A. I. Kayashev, E. A. Muravyova, A. F. Antipin // CSIT'2009 : proceedings of the international workshop. - [S. 1. : s. п.], 2009. - Vol. 1. - P. 6062.

104. L.Upson. 1st Katalistiks FCC Symposium. Bordeaux, France. Oct. 1980, p. 126-132.

105. LM35 Precision Centigrade Temperature Sensors. Datasheet. - National Semiconductor Corporation Americas, 2000. P. 13

106. Mozer, M.C. "Neural net architectures for temporal sequence processing", in A.S. Weigend and N.A. Gershenfeld, eds., Time Series Prediction: Forecasting the Future and Understanding the Past, 1994, p. 243-264, Reading, MA: Addison-Wesley.

107. OPC. Материал из викииедии - свободной энциклопедии. [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://ru.wikipedia.org/wiki/OPC, свободный. - Загл. с экрана.

108. Pine, L. A., Maher, P. J.. Prediction of Cracking Catalyst Behavior By a Zeolite Unit Cell Size Model. Journal of Catalysis 105, p.466-476 (2004).

109. Rockwell Automation - Россия [Электронный ресурс]. - Электрон, дан. - [Б. м.] : Rockwell Automation, 2009. - Режим доступа : http://www.rock-wellautomation.ru, свободный. - Загл. с экрана.

110. Rolf Findeisen, Frank Allgower. An Introduction to Nonlinear Model Predictive Control-University of Stuttgart, 2002. - 124p.,il.

111. Sandberg, I.W. "Structure theorems for nonlinear systems", Multidimensional Systems and Signal Processing, 1991, vol. 2, p. 267-286.

112. SCADA системы для АСУ ТП. SCADA-SOFTLOGIC-MES-EAM [Электронный ресурс]. — Электрон, дан. - [Б. м.] : AdAstra Research Group, 2009. - Режим доступа : http://www.adastra.ru, свободный. - Загл. с экрана.

113. SIMATIC. Информация по продуктам - 2009. - [Б. м.] : СИМЕНС, 2009,- 159 с.

114. Su, Н.-Т. and McAvoy, Т. "Identification of chemical processes using recurrent networks", Proceedings of the 10th American Controls Conference, 1991, vol. 3, p. 2314-2319, Boston.

115. Su, H.-T. and McAvoy, T. and Werbos, P. "Long-term predictions of chemical processes using recurrent neural networks: A parallel training aproach", Industrial Engineering and Chemical Research, 1992, vol. 31, p. 1338-1352.

116. TRACE MODE. Версия 6 : руководство пользователя. - M. : AdAstra Research Group, 2006. - 820 с.

117. Yenkataraman, S. "On encoding nonlinear oscillations in neural networks for locomotion", Proceedings of the 8th Yale Workshop on Adaptive and Learning Systems, p. 14-20, New Haven, CT, 1994.

118. Wright, S. J. Applying new optimization algorithms to model predictive control. In J.C. Kantor, C.E. Garcia, and B. Carnahan, editors, Fifth International Conference on Chemical Process Control - CPC V, p. 147-155. American Institute of Chemical Engineers, 1996.

119. Wu-Cheng, Cheng, Deitz, P.S., Xinjin, Zhao.US Patent No. 6,884,744.

2005.

120. Zheng, T. Model Predictive Control. - Rijeka, India: Sclyo, 2010. -

312p.

ПРИЛОЖЕНИЕ 1 - ПРОТОКОЛ РЕЗУЛЬТАТОВ ОБЩЕГО АНАЛИЗА

КАТАЛИЗАТОРОВ

Дата: 19.03.2012

Катализатор:

Образец №1: марки Октифайн, полученный после прокалки с ПИД регулированием температуры газов на выходе печи Р-402;

Образец №2: марки Октифайн, полученный после прокалки с многомерным МПУ регулированием температуры прокаливаемого слоя, основанном на алгоритме с интервальной неопределенностью.

Результаты определения активности

Метод: АБТМ В 3907

Исходные данные: Результаты:

Масса катализатора, г 4,00

Масса сырья, г 1,33

Температура, °С 482

Время контакта, с 72

Сырье гвго

Выход продукта относительно сырья, % масс. Образец №1 Образец №2

Сухой газ 1,54 1,77

Сжиженный газ 12,75 15,13

Бензин 52,81 54,56

ЛГ 18,45 17,92

ТГ 10,55 6,36

Кокс 3,9 4,26

МАТ,% 71 75,72

Результаты определения прочности на истирание

Метод: СС1С

Образец №1 Образец №2

Стойкость к истиранию, % масс в час 0,32 0,16

Результаты определения влагосодержания (ППП)

Метод: ТУ 2177-012-94262278-2008

Образец №1 Образец №2

Потери при прокалке, % масс 0,177 0,1101

ПРИЛОЖЕНИЕ 2 - РАСЧЕТ СРАВНИТЕЛЬНОЙ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ УСТАНОВКИ КРЕКИНГА Г-43-107 С ПРИМЕНЕНИЕМ КАТАЛИЗАТОРА ОБРАЗЦОВ №1 И №2

Исходные данные (кроме результатов в приложении 1)

Параметр Обозначение Значение

Образец №1 Образец №2

Выход бензина, % Cql 52,81 54,56

Выход ЛКГ, % С1с 18,45 17,92

Выход ТКГ, % Chc 10,55 6,36

Стойкость к истиранию, % масс в час DI 0,32 0,16

Влагосодержание, % масс Cv 0,177 0,1101

Производительность установки крекинга, т/час Fc 186

Масса циркулирующего катализатора, т mcc 293

Продукт Обозначение Среднерыночная стоимость, март 2012г, тыс.руб./т

Бензин P.qi 18,3

ЛКГ Vir. 12,56

ТКГ Vhc 5,63

Катализатор Октифайн Vc 170

Расчет общей прибыли

Расчетная величина Формула Результат

Образец №1 Образец №2

Прибыль от продуктов крекинга, тыс.руб./т J Vgl ' cgl + Vhc ' Chc + Pic ' Clc hp - 100 12,576 12,593

Унос каталитической мелочи, т/т DI 100 mcc m«- F 1 с 0,504*10"3 0,252*10"3

Затраты на замещение каталитической мелочи, тыс.руб/т J(DI) = mcf ■ Vc 0,857 0,429

Масса влаги в катализаторе, т/т 1 mcc m°d ~ 100 - Cv Fc 0,2788* 10"2 0,1734* 10"2

Затраты на замещение массы влаги, тыс.руб/т J(CV) = mcd ■ pc 0,474 0,295

Общая прибыль, тыс.руб./т j=hp-jm-j(cv) 11,244 11,870

ПРИЛОЖЕНИЕ 3 - АКТ О ВНЕДРЕНИИ РЕЗУЛЬТАТОВ ДИССЕРТАЦИОННЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ НА ИШИМБАЙСКОМ СПЕЦИАЛИЗИРОВАННОМ ХИМИЧЕСКОМ ЗАВОДЕ

КАТАЛИЗАТОРОВ

Результаты диссертационных исследований Габитова Руслана Фари-товича на тему "Многомерное модельно-предикторное управление прокалкой катализаторов крекинга, основанное на алгоритме с интервальной неопределенностью" внедрены в технологический процесс стадии прокалки производства катализаторов крекинга. Целью данного внедрения является повышение экономической эффективности работы установок крекинга вакуумного газойля в кипящем слое на предприятиях-потребителях производимого катализатора путем повышения качественных показателей последнего посредством регулирования температуры прокаливаемого слоя катализатора в трех точках, распределенных по длине прокалочного аппарата М-407. Результаты лабораторных испытаний образцов катализатора крекинга марки ОКТИФАЙН, полученных до и после внедрения представлены в приложении №1 к настоящему акту. Экономический эффект от внедрения в целевом процессе крекинга вакуумного газойля с учетом расчетов, приведенных в приложении №2, составляет 625,2 руб на тонну производительности установки по сырью или 5,56% от общей прибыли.