Разработка эффективных методов и алгоритмов оптимального управления сложными химико-технологическими системами: На прим. процесса каталит. крекинга тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.07, кандидат технических наук Петрова, Светлана Александровна

• Петрова, Светлана Александровна
• кандидат технических наук
• 1998

Оглавление диссертации кандидат технических наук Петрова, Светлана Александровна

Оглавление.

Введение

Глава 1. Анализ технологического процесса каталитического крекинга и постановка задачи исследований.

1.1. Описание технологического процесса каталитического крекинга.

1.2. Анализ современного уровня и тенденций развития отрасли.

1.3. Анализ процесса как объекта управления.

1.4. Декомпозиционное управление сложными химико-технологическими системами.

1.5. Постановка задачи оптимального управления.

Глава 2. Математическое моделирование процесса каталитического крекинга.

2.1. Математическая модель кинетики процесса каталитического крекинга.

2.2. Математическая модель гидро- и термодинамики процесса каталитического крекинга.

2.2.1. Математическое описание стадии подогрева сырья.

2.2.2. Математическое описание стадии крекинга.

2.2.3. Математическая модель стадии регенерации.

2.3. Решение задачи идентификации

стр

10

10

18

28

33

37

39

42

43 45

математической модели каталитического крекинга

Глава 3. Выбор метода решения задачи оптимального

управления

3.1. Оптимизация многостадийных процессов

3.1.1. Выбор критериев для постановки задачи

оптимизации процесса каталитического крекинга

3.2. Многокритериальная оптимизация

3.3. Декомпозиционные методы оптимизации

3.4. Решение задачи оптимального управления процессом каталитического крекинга методом явной декомпозиции

3.5. Обоснование выбора алгоритма оптимального управления

3.5.1. Метод комплексов Бокса

3.5.2. Метод скользящего допуска

3.5.3. Анализ эффективности алгоритмов оптимизации

3.6. Численное решение задачи оптимального управления процессом каталитического крекинга

Глава 4. Техническая реализация системы

управления процессом каталитического крекинга

4.1. Структура автоматизированной системы управления процессом каталитического

крекинга

4.1.1. Основные параметры процесса

4.1.2. Схема автоматизации процесса каталитического крекинга

4.2. Технические средства реализации многоуровневой иерархической системы управления

4.2.1. Измерительные преобразователи АСУ каталитического крекинга

4.2.2. Техническая реализация двухуровневой системы управления

4.3. Анализ эффективности системы 108 оптимального управления процессом каталитического крекинга.

Основные результаты работы

Литература

Приложения.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка эффективных методов и алгоритмов оптимального управления сложными химико-технологическими системами: На прим. процесса каталит. крекинга»

ВВЕДЕНИЕ

В связи с переходом на интенсивные методы технологии и строительством укрупненных и комбинированных установок все большую роль играет повышение качества расчетов химических процессов, оптимизации действующих и проектируемых технологических схем.

Использование современных знаний, а также методов математического моделирования и оптимизации позволяют путем расчетов технологического режима обеспечить для заданных условий оптимальное протекание процесса.

В настоящее время при разработке автоматизированных систем управления сложными технологическими комплексами во всех отраслях промышленности широкое применение находит теория иерархических многоуровневых систем управления. Применение данного подхода позволяет снизить сложность и повысить качество решения подобных задач управления. Кроме того, при создании автоматизированных систем управления (АСУ) декомпозиция позволяет использовать ранее существующие системы управления как подсистемы для АСУ более высокого уровня.

Основная цель работы - разработка эффективных методов и алгоритмов решения задач декомпозиционного управления и оптимизации статических режимов сложных химико технологических систем (СХТС) на примере автоматизации технологического процесса каталитического крекинга.

Каталитический крекинг тяжелых дистиллятных фракций на цеолитсодержащих катализаторах - один из самых многотоннажных процессов в нефтеперерабатывающей промышленности. Ему

принадлежит одно из ведущих мест среди вторичных процессов нефтепереработки. Целевым назначением процесса является получение высокооктанового бензина из вакуумных нефтей, выкипающих в пределах 300-500'С. Газы, богатые бутан -бутиленовой и пропан-пропиленовой фракциями, находят широкое применение в качестве сырья для производства высокооктанового компонента бензина - алкилата, а также в производстве синтетического каучука и в нефтехимии []].

Основным сырьем крекинга являются вакуумные газойли широкого фракционного состава с температурой выкипания 300-500'С и утяжеленные вакуумные газойли с температурой конца кипения до 550'С и даже 590'С. Для расширения ресурсов сырья используют и сырье вторичного происхождения, в частности газойли коксования.

Анализ процесса как объекта управления показывает, что он относится к СХТС и характеризуется наличием сложной взаимосвязи между элементами системы. Управление данным процессом требует применения высокоэффективных методов теории автоматического управления и оптимизации. Одной из основных задач системы управления является расчет и поддержание оптимального статического режима работы оборудования, поэтому большое внимание уделено решению задачи статической оптимизации процесса каталитического крекинга. Также рассматриваются возможности применения декомпозиционных методов для решения задачи оптимального управления и разрабатываются эффективные алгоритмы решения поставленных задач.

Основной материал работы изложен в четырех главах. Первая глава посвящена описанию процесса каталитического крекинга. Проводится анализ процесса как объекта управления, выделены

особенности процесса и сформулирована в общем виде задача оптимального управления. На основе проведенного анализа обоснована целесообразность применения для управления процессом многоуровневых иерархических систем и декомпозиционных методов. Определены цели и задачи дальнейших исследований.

Во второй главе осуществляется разработка математической модели каталитического крекинга. Рассматриваются возможные варианты описания кинетики и гидродинамики процесса, проведены идентификация параметров и оценка адекватности принятой модели.

В третьей главе приведен анализ возможных путей решения задачи управления процессом каталитического крекинга как многокритериальной задачи оптимизации. С целью выбора наиболее эффективного метода решения проведено сравнение различных способов свертки критериев. Также рассмотрены вопросы, относящиеся к проблеме определения наиболее эффективного метода решения задачи оптимального управления на основе децентрализованного подхода. Проведен анализ существующих методов декомпозиции и обоснован выбор рабочего метода при решении задачи управления процессом каталитического крекинга.

В четвертой главе рассмотрены вопросы, связанные с технической реализацией разработанной системы управления.

В заключении сформулированы основные результаты работы. Научная новизна результатов работы, представляемых к защите, заключается в следующем:

♦ на основе анализа имеющихся работ сформулирована полная модель процесса в реакторе установки каталитического крекинга типа Г-43/107, отражающая специфику производства и учитывающая его основные технологические параметры;

♦ предложены к рассмотрению и проанализированы различные виды критериев идентификации математической модели; показано, что наибольшая точность и удобство решения достигается при использовании модульного критерия;

♦ впервые задача оптимального управления технологическим процессом каталитического крекинга сформулирована как многокритериальная задачи оптимизации и предложены пути ее решения методом явной декомпозиции;

♦ проведен анализ различных методов решения многокритериальных задач оптимизации с использованием свертки критериев и обоснован выбор модульного минимаксного критерия свертки как обеспечивающего высокую точность решения и позволяющего его нахождение и в случае невыпуклости множества допустимых решений

Практическая ценность результатов работы:

♦ предложенные методы и алгоритмы оптимального управления сложными системами для многокритериальных оптимизационных задач реализованы на основе метода явной декомпозиции и позволяют достичь улучшенных результатов проведения процесса в зависимости от исходных характеристик сырья, заданных условий протекания процесса и требований рынка;

♦ предложен вариант технической реализации системы управления процессом каталитического крекинга на базе

распределенной сети кольцевой архитектуры с использованием технических средств фирмы КОХВОЯО;

♦ разработанные алгоритмы решения задачи оптимального управления процессом каталитического крекинга на установке типа Г-43/107 реализованы на алгоритмических языках, входящих в состав стандартного программного обеспечения АСУ;

♦ результаты диссертационной работы могут быть использованы при проектировании распределенных АСУ в качестве технического материала для внедрения на нефтеперерабатывающих заводах в виде типовых решений и пакета прикладных программ.

Заключение диссертации по теме «Автоматизация технологических процессов и производств (в том числе по отраслям)», Петрова, Светлана Александровна

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Сформулирована задача оптимального управления технологическим процессом каталитического крекинга и предложены пути ее решения декомпозиционными методами;

2. Предложена математическая модель статического режима процесса каталитического крекинга, пригодная для расчета основных параметров процесса.

3. Проведено сравнение различных способов и выбор метода решения сформулированной задачи как многокритериальной задачи оптимизации.

4. Проведен анализ различных способов решения многокритериальных задач оптимизации на основе методов свертки критериев и обоснован выбор наиболее эффективного вида свертки.

5. Разработаны и исследованы эффективные алгоритмы реализации метода явной декомпозиции для решения поставленной многокритериальной задачи оптимального управления процессом каталитического крекинга.

6. Па основе вычислительных экспериментов решена задача оптимального управления процессом каталитического крекинга, позволяющая достичь наилучших результатов проведения процесса в зависимости от исходных характеристик сырья, заданных условий протекания процесса требований рынка.

7. Разработан пакет программ, позволяющий моделировать процесс каталитического крекинга и определять оптимальные режимы проведения процесса.

8. Предложен вариант технической реализации системы управления процессом каталитического крекинга на базе распределенной сети кольцевой архитектуры с использованием технических средств фирмы FOXBORO J/A Series.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Петрова, Светлана Александровна, 1998 год

Литература.

1. Эрих ВЛ1., Расина М.Г., Рудин М.Г. Химия и технология нефти и газа., М.: Химия, 1972

2. Смидович Е.В. Технология переработки нефти и газа, ч.2., М.: Химия, 1980

3. Гейтс Б., Кетцир Дж., Шуйт Г. Химия каталитических процессов. М.: Химия, 1981

4. Крекинг нефтяных фракций на цеолитсодержащих катализаторах / под ред. Хаджиева С.Н., М: Химия, 1982

5. Бондаренко Б.И. Установки каталитического крекинга. М.: Гостоптехиздат, 1956

6. Справочник нефтепереработчика / под ред. Ластовкина Г.А., Радченко Е.Д., Рудина М.Г., Ленинград: Химия, Ленинградское отделение, 1986

7. Серебрянский А.Я., Шумский В.М. Установка каталитического крекинга как объект автоматического управления., Вопросы промышленной кибернетики (труды ЦНИИКА), вып. 26, М.: 1965

8. Кафаров В.В., Дорохов П.II., Марков Е.П. Системный анализ процессов химической технологии., М.: Наука, 1986

9. Липатов Л.Н, Типовые процессы химической технологии как объекты управления., М.: Химия, 1986

10. Лэсдон Л.С. Оптимизация больших систем. М.: Наука, 1975

11. Месарович М., Мако Д., Такахара И., Теория иерархических многоуровневых систем., М.: Мир, 1973

12. Артамонов А.Г., Володин В.М., Авдеев В.Г. Математическое моделирование и оптимизация плазмохимических процессов., М.: Химия, 1989

13. Кафаров В.В., Мешалкин В.П., Перов В.Л. Математические основы автоматизированного проектирования химических производств., М.: Химия, 1979

14. Hassan М., Singh M.G. The optimization of Non-Linear systems using a new two level method. - Automática, 1976, vol.12, № 4, p.359-363.

15. Модели и методы анализа больших систем. Вопросы кибернетики, М.: 1991

16. Штойер Р. Многокритериальная оптимизация. Теория, вычисления и приложения., М.: Радио и связь, 1992

17. Кернос Ю.О., Калинева Л.С., Письмен Л.М., Молдавский Б.Л., Иоффе И. И. Сб. статей: Моделирование и оптимизация каталитических процессов., М.: Наука, 1965

18. Жоров IO.M. Расчеты и исследования химических процессов нефтепереработки., М.: Химия, 1973

19. Жоров Ю.М. Моделирование физико-химических процессов нефтепереработки и нефтехимии., М.: Химия, 1978

20. Кафаров В.В. Методы кибернетики в химии и химической технологии., М.: Химия, 1968

21. Нанчеиков Г.М., Лазь Ю.И., Жоров Ю.М., Пивоваров А/Г. Нефть и газ, 1966, N6,49

22. Матрос Ю.Ш. - В кн.: Катализаторы и каталитические процессы., Новосибирск: Наука, 1977

23. Jakob S.M., Gross В., Voltz S., Weekman V.W., A lumping and reaction scheme for catalitic cracking., AlChe J., V. 22, №4, 1976

24. Шумский B.M. Определение статической модели каталитического крекинга., Химия и технология тогшив и масел, №12, 1969

25. Рзакулиев P.A. Моделирование и оптимизация процесса двухступенчатого каталитического крекинга., Автореф. дисс. на соиск. уч. степ. к. т. н., Баку, 1984

26. Зеленяк Т.И., Математические вопросы моделирования каталитических процессов. - В кн.: Математическое моделирование химических реакторов., Новосибирск: Наука, 1984

27. Танатаров М.А. и др. Технологические расчеты установок переработки нефти., М.: Химия, 1987

28. Шеплев B.C., Мещеров В.Д. Математическое моделирование реакторов с кипящим слоем катализатора. - В кн.: Математическое моделирование химических реакторов., Новосибирск: Наука, 1984

29. Матрос Ю.Ш., Чумакова H.A. Моделирование реакторов с неподвижным слоем катализатора при постоянном гидравлическом сопротивлении. - В кн.: Математическое моделирование каталитических реакторов., Новосибирск: Наука, 1989

30. Лева М. Псевдоожижение., М.: Гостоптехиздат, 1962

31. Шумский В.М. Методические указания по применению статистических методов при моделировании и оптимизации технологических процессов в нефтепереработке и нефтехимии., Надежность и контроль качества., №12, 1988

32. Ермакова А. Новый комплекс численных методов идентификации и анализа кинетических моделей. - В кн.: Математическое моделирование каталитических реакторов., Новосибирск: Наука, 1989

33. Бахитова Р.Х. Идентификация параметров математических моделей химической кинетики, полученных в условиях ассимптологического приближения. Автореф. дисс. на соиск. уч. степ, к.физ.-мат.н./ БГУ, Уфа, 1990

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

35. Кангарджян C.JI., Еганян Г.К., Хиршудян А.К. Экономико-математическое моделирование химико-технологических систем., Л.: Химия, Ленинградское отд., 1987

36. Полак JI.C. Вычислительные методы в химической кинетике., М.: Наука, 1984

37. Мину М., Математическое программирование. Теория и алгоритмы. Пер. с фр., М.: Наука, 1990

38. Химельблау Д. Прикладное нелинейное программирование., М.: Мир, 1975

39. Дьяконов B.II. Справочник по алгоритмам и программам на языке BASIC для персональных ЭВМ., М.: Наука, 1987

40. Зельднер Г.А. MICROSOFT BASIC PROFESSIONAL DEVELOPMENT SYSTEM 7.1 Руководство программиста., M..ABF, 1994

41. Беллман Р. Динамическое программирование. Пер. с англ., М.: Наука, 1980

42. Роберте С. Динамическое программирование в процессах химической технологии и методы управления. Пер. с англ., М.: Мир, 1965

43. Елохин В.А. Разработка алгоритмов оптимального управления технологическим процессом производства искусственных волокон. Дисс. на соиск. уч. степ. к.т.н./МИХМ, М., 1984

44. Мокрова Н.В. Моделирование и оптимальное управление многостадийными процессами. Дисс. на соиск. уч. степ, к.т.н./ МГАХМ, М., 1995

45. Гусева А. Оптимизация многостадийных процессов со сложной структурой потоков. Дисс. на соиск. уч. степ, к.т.н./ МГАХМ, М., 1998

46. Лапидус A.C. Экономическая оптимизация химических производств., М.: Химия, 1986

47. Островский Г.М., Бережинский Т.А., Оптимизация химико-технологический процессов - теория и практика, М.: Химия, 1994

48. Саблина З.А. Состав и химическая стабильность моторных топлив., М.: Химия, 1972

49. Евтушенко Ю.Г., Потапов М.А. Глобальный поиск. - В сб.: Методы решения задач оперативного управления., М.: ВНИИПОУ, 1984

50. Немировскнй А.С., Юдин Д.Б. Сложность задач и эффективность методов оптимизации., М.: Наука, 1979

51. Chong С.Y., Atlians М. On the periodic coordination of linear stoliastic systems. - Automática, 1976, vol.12, № 4, p.321-335.

52. Островский Г.М., Волин Ю.М., Методы оптимизации химических реакторов., М.: Химия, 1967

53. Ядыкин И.Б., Кузьмин С.Т., Шумский В.С. Анализ и моделирование алгоритмов управления технологическими процессами., М.: НПО НХА, 1981

54. Корчагин В.А. Алгоритмы декомпозиционной оптимизации при управлении сложными химико-технологическими системами (на примере процесса ректификации нефти). Автореф. дисс. на соиск. уч. степ. к.т.н./МИХМ, М., 1990

55. Ху Вен Цен Разработка и исследование алгоритмов оптимального управления процесса производства карбамидных смол. Автореф. дисс. на соиск. уч. степ, к.т.н./ МИХМ, М., 1981

56. Шахтахтинский Т.Н., Бахманов М.Ф., Келбалиев Г.И. Методы оптимизации процессов химической технологии с программами для ЭВМ., АН АзССР, Баку: Элм, 1985

57. Высочанский А.В. Оптимальное проектирование алгоритмического обеспечения локальных систем управления. Автореф. дисс. на соиск. уч. степ, к.т.н./ МИХМ, М., 1990

58. Техническая документация фирмы FOXBORO.

59. Прагнишвили И.В. Микропроцессорные и локальные сети микро-ЭВМ в распределенных системах управления., М.: Энергоатомиздат, 1985

60. Гороиовский И.Т., Па за реп ко Ю.П., Некряч Е.Ф. Справочник химика., Киев: Наукова думка, 1987

61. Методические указания по проведению патентных исследований на различных стадиях разработки объектов промышленной собственности., М.: ВИПСИ,1993

?" РАСЧЕТ ОПТИМАЛЬНЫХ РЕЖИМОВ РАБОТЫ"

?" УСТАНОВКИ КАТАЛИТИЧЕСКОГО КРЕКИНГА ТИПА Г-43/107" 'описание массивов данных'

dim Eact (2) , а(2), Ts(UO), Ttn(llO), Kbl(2) dim Xs(400), Xlf(400), Xkc(400), Tr(400) dim F1(50,3), F2(400,5), F3(100,5), Klr(400,2) 'ввод оперативной информации о процессе' al = 0.5

'расходы веществ'

open "pacx.dat" for input as #1

'начальные температуры веществ'

open "tempr.dat" for input as #2

'концентрации веществ'

open "konc.dat" for input as #3

'исходные данные'

input #1,Gtn,Gk3,Grc,Gw22,Gw23,Gk2,Ggr

input #2,TsO,TtnO,Tk3,Trc,Tw,Tgr

input #3,XsO,Xkc3,XoO

e=2 . 71: pi = 3.14

Rb=8.31

delta=0.05

Gs=800

?"Расход сырья на установку=####.###";Gs 'input Gs

?"Точность вычислений - ##.##";delta 'характеристики веществ - теплоемкость и плотность' 'Ср - Дж/кг*град, Ро - кг/м3'

'сырье' Cps=2950: Ptos=0.87 'теплоноситель' Cptn=2060: Potn=100

'рециркулят' Cprc=3000: Porc=0.92

'катализатор' Cpk=1000: Pok=0.89

9 и ;

водяной пар Cpw=2060: Pow=100

'газ регенерации' Cpgr=1050: Pogr=1.20

'энтальпии химических реакций, энергия активации'

'dH - Дж/кг, Eact - Дж/моль' dHs=27 2.98E+3: dHlf=-65.95E+3 dHrg=26.6E+6

Eact(1)=46000: Eact(2)=75500 'коэффициенты теплообмена' 'Ktp - Дж/с*м2*град' Ktpl=8000: Ktp2=8000

'габаритные размеры теплообменника, реактора и регенератора' open "gabarit.dat" for input as #4 input #4,Lto,Dto,Llr,Dlr,Lbl,Dbl,Ld,Dd,Lrg,Drg Llrd=(Llr-25.0)

nach: kv=0

'количество вычислений глобальной целевой функции' kvc=0

'Решение локальных задач' 'методом покоординатного спуска' Z=1 mkrd:

'число переменных' input N1(Z)

'начальный шаг поиска' input h

?"точность расчета";epslok for i = 1 to N1(Z)

?"Введите начальные x(";i;")" input A(i) next i lh=h

mt2: for i=l to N1(Z) Epr=.9E98 mtl: A(i)=A(i)+h

select case z

'параметр z определяет выбор стадии'

case 1 gosub teploobm case 2 gosub liftrktr case 3 gosub regener end select

Eprl=Epr: Epr=F if F-Eprl<0 then goto mt1

h=-h/3: if abs(h)>=abs(lh/3) then goto mtl h=lh

next i lh=lh/9: h=lh

if epslok/9<=lh then goto mt2 'проверка выполнения ограничений' call dopobl(A()) if us 1 = 0 then h=h/2: goto mt2 ?"F(x";i;")min=#####.###"";F Z=Z+1

if Z>3 then goto KMB for i = 1 to N1(Z) ?"оптимальные решения на ";Z;"стадии:" ?"###.###";x(i) next i next i

'Решение глобальной задачи оптимального управления' KMB: ' Комплексный метод Бокса'

?"Размерность задачи"; input п

?"Точность вычислений"; input epsgl

'j - номер вершины, i - номер переменной' 'задание прямых ограничений' for i=l to n

input xmin(i);xmax(i) next i k=2*n randomize ?"Число вершин многогранника k=";k 'вычисление первоначального комплекса' for j=l to k for i=l to n

x(j,i)=xmin(j)+rnd(1)*(xmax(j)-xmin(j)) xO(i)=0 next i next j

'вычисление центра тяжести' for j=l to k

for i=l to n

xO(i)=(xO(i)+x(j,i))/j

'проверка выполнения прямых ограничений' if х(j,i)>xmax(i) or x(j,i)<xmin(i) then

alfa=0.5: x(j,i)=x(j,i)+alfa*(xO(i)-x(j,i)) end i f next i

'проверка функциональных ограничений' gosub uslov

'вычисление значений целевой функции' gosub func next j

'поиск наилучшей и наихудшей вершин комплекса' metí: jnu=l: smax=f(jnu)

jnush=k: smin=f(jnush) kv=kv+1 for j=l to k if f(j)>smax then smax=f(j): nu=j if f(j)<smin then smin=f(j): nush=j next j fnu=f(nu) fnush=f(nush)

'вычисление центра тяжести' for i=l to n r=0

for j=l to k r=r+x(j,i) next j xO (i)=r/k next i

'отражение худшей вершины fnush' for i=l to n alfa=2.9

xnush(i)=x(nu,i)

x(nu,i)=xO(i)+alfa*(xO(i)-xnush(i)) 'проверка выполнения прямых ограничений' met2:

if x(nu,i)>xmax(i) or x(nu,i)<xmin(i) then alf a=0.5

x(nu,i)=xnush(i)+alfa*(xnush(i)-x(nu,i))

goto met2

j=nu

next i

'проверка функциональных ограничений'

call uslov(x()) 'вычисление значений целевой функции'

gosub func if f(nu)>smax then for i=l to n alf a=0.5

x (nu,i)=xnush(i)+alfa*(xnush(i)-x(nu,i)) next i

else

goto met4 end if

goto met3

'расчет функции оценки эффективности алгоритма'

do Fe=Fe+(fnush-fnu)

loop until (0.1*kv) = int(0.1*kv)

Feff(kv)=Fe/10: Fe=0

?"Fef f(";kv;") = ";Fef f

if Feff(kv)>Feff(kv-1) then

?"Поиск не дает положительных результатов!" ?" Расчет не эффективен"

goto met5 end if

'проверка условия остановки'

met4 : el=0

for j=l to k 1 = 0

for i=l to n

1=1+abs(x(j,i)-xO(i)) next i 11(j)=l/n el=el+ll(j) next j

ell=el/k

if ell>epsgl then

jnush=nu: goto metl

met5 :

'определение оптимального значения целевой функции' Fopt(kvc)=fnush

if Fopt(kvc)>Fopt(kvc-1) then kritost=kritost+l

select case kritost case 1

goto nach case 2

goto nach case 3 goto enofpr end select

'окончание расчета'

endofpr:

?"Ha основании расчета получены следующие значения"

?"критериев оптимальности и параметров координации:"

?" I стадия -#####.####";

?" II стадия -#####.####";

?"III стадия -#####.####";

?"Себестоимость-#####.####";

?"Выход бензина -###.###";

?"Содержание оксида углерода"

?"в дымовых газах регенерации -###.###";

end

'Расчет локальных подзадач' '1 стадия, подогрев сырья' teploobm: 1:

info=1 Ttn(0)=TtnO Ts(0)=TsO

gosub difur TsL=Ts(int(Lto*10)) Tsto=al*(TsL-Ts(0))+Ts(0) ?"Tsto=####.##";Tsto c$ = input $(1)

return teploobm

'2 стадия, лифт-реактор' liftrktr: 21:

info=2

Tl=Gk3*Cpk*Pok*Tk3+Gs*Cps*Ptos*Tsto+Grc*Cprc*Porc*Trc T2=Gk3*Cpk*Pok+Gs*Cps*Ptos+Grc*Cprc*Porc

TrO=Tl/T2 Tr(0)=TrO Xs(0)=XsO Xlf(0)=0.0 Xkc(0)=Xkc3

omega=Gs*4/pir*Dr*Dr*Lr R=Gk3/Gs

gosub difur Tlr=Tr(int(Lr*10)) XsL=Xs(int(Lr*10)) XlfL=Xlf(int(Lr*10)) XkcL=Xkc(int(Lr*10)) c$=input$(1)

'кипящий слой'

22:

Tbl=(Gk3*Cpk*Pok*Tlr+Gs*Cps*Ptos*Tlr+Gw22*Cpw*Pow*Tw)-(Qs+Qlf)

Tb2=Gk3*Cpk*Pok+Gs*Cps*Ptos+Gw22*Cpw*Pow

Tbl=Tbl/Tb2

for i=l to 2

Kbl(i)=a(i)*exp(-Eact(i)/(Rb*Tbl)) next i Vbl=Ld*Dd*pi

Xsex=XsL-Kbl(1)*XsL*Xs1*Vbl/Gs

Xlf ex=XlfL+(Kbl(1)*XsL*Xs1-Kbl(2)*XlfL)*Vbl/Gs Xkcex=XkcL+(Kbl(1)*XsL*Xsl-Kbl(2)*XlfL)*Vbl/Gk

'Ys-выход сырьевой фракции' Xkonv=V0/Kef-1 Ys2=l-Xkonv

Ys3=(Kbl(1)/Kbl(2))Л1/(1-Kbl(1)/Kbl(2)) ?"степень конверсии сырья: Ysl=##.###";Xsex ?" Ys2=##.###";Ys2;" Ys3=##.###";Ys3

c$=input$(1)

'десорбция'

23:

Tdl=Tlr*(Gk3*Cpk*Pok+Ktp2*pi*Dr*Llrd)+Tw*Gw23*Cpw*Pow

Td2=Gk3*Cpk*Pok+Gw23*Cpw*Pow+Ktp2*pi*Dr*Llrd

Td=Tdl/Td2

'отстойная зона'

Texl=Cpw*Pow*(Gw23*Td+Gw22*Tbl)+Gs*Tbl*Cps*Ptos Tex2=Cpw*Pow*(Gw23+Gw22)+Gs*Cps*Ptos

Tex=Texl/Tex2 ?"Tex=####.##";Tex c$=input$(l)

return liftrktr

'3 стадия, регенератор'

regener: 3 :

info=3 eps=0.4 TrgO=Td

gosub difur Trgl=Ggr*TgrO*Cpgr*Pogr+Gk2*Td*Cpk*Pok-Qkc Trg2=Ggr*Cpgr*Pogr+Gk2*Cpk*Pok Trg=Trgl/Trg2 ?"Trg=####.##";Trg c$=input$(1)

return regener

di fur:

'решение систем дифференциальных уравнений' dim у ( 5 ) , w(5), v(5), f(5), h(5) 1=0: dl=1

if info=l then

n=2: у(1)=Ts(0): y(2)=Ttn(0): h(l)=0.5: h(2)=0.5: gosub teplo: goto r else

if info=2 then n=4: у(1)=Xs(0): y(2)=Xlf(0): y(3)=Xkc(0): y(4)=Tr(0): h( 1 )=0.01: h(2)=0.01: h(3)=0.01: h(4)=0.5: gosub lift: goto res else

n=4: y(l)=Xkc(0): y(2)=Xo(0): y(3)=Xco(0): у(4)=Xco2(0): h(1)=0.01: h(2)=0.01: h(3)=0.01: h(4)=0.01: gosub regen: goto res end if

res:

for j=l to n v(j)=h*f(j): y(j)=y(j)+v(j) next j l=l+dl

select case info

case 1

gosub teplo: 11=45: ?"теплообмен" case 2

gosub lift: 11=360: ?"лифт-реактор"

case 3

gosub regen: 13=90: ?"регенератор" end select for j=l to n y(j)=w(j)+(v(j)+f(j)*h)/2 w(j)=y(j)

'печать результатов изменения переменных состояния'

?" у("; j;") = ";у(j) next j select case info case 1

if 1<=11 then gosub teplo: goto res else return difur case 2

if 1<=11 then gosub lift: goto res else return difur case 3

if 1<=11 then gosub regen: goto res else return difur

end select end difur

teplo:

srTtn=(Ttn(l-l)+Ttn(l))/2 srTs=(Ts(l-l)+Ts(l))/2 F1(1,1)=-Ktp1*pi*Dto*(Ts(l)-srTth)/(al*Gs*Cps*Pos) ' F1(1,2)=-Ktpl*pi*Dto*(Ttn(l)-srTs)/(al*Gs*Cps*Pos) n=2

for i = 1 to 2 f(i)=Fl(l,i) next i return teplo

lift:

for j=l to 2

Klr(l,j)=a(j)*exp(-Eact(j)/(Rb*Tr(l))) next j

Wrs=Klr(l,l)*Xs(l)*Xs(l)

Wrlf=Klr(l,l)*Xs(l)*Xs(l)-Klr(l,2)*Xlf(1) Wrkc=0.5*(Kir(1,1)*Xs(1)*Xs(1)+K1r(1,2)*Xlf(1))

F2(1,1)=-Wrs/omega: f(1)=F2(1,1) F2(l,2)=WrIf/omega: f(2)=F2(l,2) F2(1, 3)=Wrkc/omega: f(3)=F2(l,3) Qs=Wrs*dHs*pi*Dr*Dr*0.25*dl Qlf=Wrlf*dHlf*pi*Dr*Dr*0.25*dl

if 1<=250 then Qlrd=0 else Qlrd=Ktp2*pi*Dr*Llrd*(Tr(1)-Td) end i f

F2(1,4)=-(Qs+Qlf+Qlrd)*Gs/(Cps*Pos+Cpk*Pok*R) f(4)=F2(l,4) return lift regen:

WrC=-Krg*Xkc(l)*Xo(l): Wr0=-0.5*WrC WrCO=0.25*Wrc: WrC02=WrC Qkc=WrC*dHC*pi *Drg*Drg*0.25*dl Arg=0.001*F3(1,1)

F3 (1 ,1) = (Arg/dl-WrC*(1-eps) *pi *Drg*Drg*0.25)/Gk2: f(1)=F3(1,1) F3(1,2) = (Arg/dl-WrO*(1-eps)*pi *Drg*Drg*0.25)/Gk2: f(2)=F3(1,2) F3(1,3)=(Arg/dl-WrCO*(1-eps)*pi*Drg*Drg*0.25)/Gk2: f(3)=F3(1,3) F3(1,4)=(Arg/dl-WrC02*(1-eps)*pi*Drg*Drg*0.25)/Gk2: f(4)=F3(1,4 return regen

func:

'Вычисление глобальной целевой функции' 'Ввод исходных данных для вычисления себестоимости' open "sebestl.dat" for input as #5 open "sebest2.dat" for input as #6 open "sebest3.dat" for input as #7 ,input #5, Gb,Gf1,Gg input #6, Sb,Ss,Pfi,Pg,Pkt,Pt,Pe input #7, Akt,At,Ae,Avar,Apl,Afct,al1,al2,al3 W=Ss+At*Pt+Ae*Pe+all+al2+al3+Avar+Afct+Apl Fl=Gb*(W*Gs-Gfl*Ptl-Gg*Pg)+Gs*Akt*Pkt*(Gs-Gf-Gg-Gk) F2=Gb*(Gs-Gf-Gg-Gk) F1=F1/F2: F2=Xb*Gs 'Ввод данных с подсистемы анализаторов ' open "analiz.dat" for input as #8 input #8, Arom,Zoct F3=Zoct: F4=Xco*Gk SCl=abs(Fl-Flmin)/Flmax+abs(F2-F2max)/F2max SC2=abs(F3-F3max)/F3max+abs(F4-F4min)/F4max f(j)=SC1+SC2

return