Управление технологическим процессом получения серы методом Клауса на основе оценки рисков развития аварийных ситуаций тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, кандидат наук Печенкин Денис Владимирович

• Печенкин Денис Владимирович
• кандидат наук
• 2020

Оглавление диссертации кандидат наук Печенкин Денис Владимирович

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ УСТАНОВКИ ПОЛУЧЕНИЯ ЭЛЕМЕНТАРНОЙ СЕРЫ МЕТОДОМ КЛАУСА КАК ОБЪЕКТА УПРАВЛЕНИЯ

1.1. Описание протекающих в системе процессов и схемы функционирования установки

1.2. Анализ установки получения элементарной серы как объекта управления

1.3. Обзор существующих решений по управлению технологическим процессом на основе оценки рисков на производстве

1.3.1. Классификация рисков

1.3.2. Методы идентификации риска аварийных ситуаций

1.3.3. Анализ методов оценки рисков развития аварийной ситуации

1.4. Постановка задачи исследования

1.5. Результаты и выводы по первой главе

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ОЦЕНКИ РИСКОВ ДЛЯ ПРОЦЕССА ПОЛУЧЕНИЯ СЕРЫ МЕТОДОМ КЛАУСА

2.1. Структура математической модели. Принятые допущения

2.2. Факторы риска развития аварии на технологической установке получения серы методом Клауса

2.2.1. Технологические факторы

2.2.2. Параметрические факторы

2.2.3. Технические факторы

2.2.4. Аппаратурные факторы

2.2.5. Субъективные факторы

2.3. Разработка математической модели оценки риска для процесса получения серы методом Клауса

2.4. Модульная реализация системы управления технологическим процессом на основе оценки риска

2.5. Определение согласованности мнений экспертов

2.6. Адекватность модели оценки риска

2.7. Результаты и выводы по второй главе

ГЛАВА 3. ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМ ПРОЦЕССОМ ПОЛУЧЕНИЯ СЕРЫ МЕТОДОМ КЛАУСА НА ОСНОВЕ ОЦЕНКИ РИСКОВ

3.1. Ключевые этапы работы синтезируемой системы управления

3.2. Функциональные связи в системе управления

3.3. Алгоритм ранжирования и выбора наилучшего решения

3.4. Результаты и выводы по третьей главе

ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА ЭКСПЕРТНОЙ ПОДСИСТЕМЫ АСУТП ПОЛУЧЕНИЯ СЕРЫ МЕТОДОМ КЛАУСА

4.1. Цель и основные задачи экспертной подсистемы. Требования, предъявляемые к экспертной подсистеме

4.2. Структура, связи и алгоритмическое обеспечение экспертной подсистемы

4.3. Перечень мероприятий по снижению риска возникновения аварийной ситуации

4.4. Программная реализация экспертной подсистемы

4.5. Эффективность работы с применением синтезированной экспертной подсистемы

4.6. Результаты и выводы по четвертой главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ А

ПРИЛОЖЕНИЕ Б

ПРИЛОЖЕНИЕ В

ПРИЛОЖЕНИЕ Г

ПРИЛОЖЕНИЕ Д

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Управление технологическим процессом получения серы методом Клауса на основе оценки рисков развития аварийных ситуаций»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования. Анализ крупных аварий, произошедших в последние десятилетия, позволяет сделать вывод о том, что человечество, двигаясь по пути технического прогресса, подвергает себя постоянно возрастающей опасности. По данным министерства труда и соцзащиты РФ, только в нашей стране за 11 месяцев 2018 года зарегистрировано 4479 несчастных случаев на производстве с тяжёлыми последствиями. Созданная человеком для собственной безопасности техносфера, сейчас сама преобразуется в источник опасности: возрастают масштабы технологических установок, усложняются технологии, увеличивается взаимное влияние предприятий друг на друга, безопасная работа оборудования все больше зависит от точности и верных действий обслуживающего персонала и особенно управляющего. Риски и масштабы развития аварийных ситуаций многократно возросли. Ростехнадзор определяет риск аварии как меру опасности, характеризующую возможность возникновения аварии на опасном производственном объекте (ОПО) и соответствующую ей тяжесть последствий. Остро стоит вопрос о необходимости принятия своевременных защитных мер для человека и окружающей среды от опасностей, порождаемых техносферой, в частности, аварий на ОПО. Важность решения соответствующих задач отражена и в государственной программе «Развитие промышленности и повышение её конкурентоспособности», утвержденной постановлением Правительства РФ.

Очевидно, что ОПО, эксплуатирующийся в нормальных условиях, в соответствии с проектом, представляет меньшую опасность, чем ту, которую он представлял бы находясь в аварийном состоянии. Соответственно, оценка риска развития аварийной ситуации является наиболее подходящей для принятия ее за средство измерения опасности, исходящей от ОПО. Современное отношение к самой возможности появления аварии явно изменилось: не так давно на стадии проектирования ОПО доминировало мнение об «абсолютной безопасности», которое заключалось в стремлении создать максимально надежную технику и

утверждениях о полной безопасности промышленных объектов. Но если выход из строя все-таки происходил, проявлялась неготовность к такому исходу.

Анализ деятельности наиболее опытных операторов установки получения элементарной серы показал, что принятие решений в процессе управления происходит в условиях неопределенности. Она проявляется в виде отсутствия полных и точных данных о параметрах протекающего процесса, включая активность катализатора в реакторах; скопление шлама в сетках гидрозатворов котлов-утилизаторов; активность адсорбента и т.д. Неопределенность сопровождает все этапы работы ОПО и определяется следующими факторами: невозможность точно и оперативно измерять качественные показатели сырья, используемого для получения серы; сложность количественного и качественного описания психофизических и сенсомоторных характеристик человека-оператора; наличием проблемы описания других слабоформализуемых факторов, влияющих на протекающий процесс.

Рассмотрение ОПО как сложного слабоформализуемого объекта на производстве невозможно без включения человека (как лица, принимающего решения (ЛПР), в состав объекта управления. Этот аспект - необходимое расширение понятия технической надежности, как идеи, развившейся при непосредственном взаимодействии человека-оператора и человеко-машинного интерфейса. Нельзя не учитывать риски, продуцируемые ЛПР, наряду с рисками оборудования, входящего в состав автоматизированной системы управления технологическим процессом (АСУТП). Кроме того, не следует забывать о преднамеренном, злоумышленном воздействии на объект управления в целом с целью вывода его из штатного технологического режима. Повысить качество решений, принимаемых в указанных условиях, можно с помощью применения моделей, снижающих влияние неопределенности.

Целесообразным является подход к интеллектуализации управления путем разработки и реализации управляющих воздействий, нацеленных на распознавание, недопущение или предотвращение возникновения неблагоприятного (аварийного) состояния управляемого объекта. Управление на

основе оценки рисков позволяет значительно снизить количество аварийных ситуаций при протекании ТП, так как затраты на выявление и ликвидацию неблагоприятных факторов значительно ниже, чем на ликвидацию кризисного состояния объекта, которое эти факторы могут вызвать. В этой связи актуальной задачей является интеллектуализация управления процессом получения серы как источником повышенной опасности на основе оценки рисков развития аварийных ситуаций.

Степень разработанности темы. Проблематике управления и оценки рисков на промышленных объектах посвящено большое число работ таких авторов как Соложенцев Е.Д., Симонов С.В., Немчинов Д.В., Бочаров Е.П., Латыпова Р.Р., Муромцев Ю.Л., Недосекин А.О., Sage A.P., Bagheri E., Ellen Ticheler-Tienstra, I. Sommerville, Belmonte F., Schön W., Heurley L., Léger A., Duval C., Weber P., Levrat E. и других. В большинстве работ авторами исследуются вопросы управления рисками и идентификации аварийных ситуаций. Недостаточное внимание уделено задаче раннего диагностирования признаков аварийной ситуации и своевременного влияния на нее. При этом особенности конкретного промышленного объекта не учитываются в полной мере.

Объект исследования - технологический процесс получения элементарной серы методом Клауса.

Предмет исследования - модели, методы и алгоритмы управления технологическим процессом получения элементарной серы методом Клауса, обеспечивающие снижение количества аварийных ситуаций при его протекании.

Целью диссертационной работы является снижение количества аварийных ситуаций на установке получения серы методом Клауса путем совершенствования системы управления применением экспертных знаний на основе оценки рисков.

Для достижения цели исследования необходимо решить следующие задачи:

1. Выполнить анализ технологической установки получения серы как объекта управления, выявить и классифицировать факторы риска, оказывающие влияние на развитие аварийных ситуаций;

2. Разработать для целей управления модель оценки риска развития аварийной ситуации на установке, основанную на совместной обработке количественной и качественной информации о факторах риска, и оценить адекватность разработанной модели.

3. Синтезировать алгоритм интеллектуализации управления ТП на основе оценки рисков развития аварийных ситуаций.

4. Синтезировать алгоритм и разработать программное обеспечение экспертной подсистемы АСУТП получения серы методом Клауса для интеллектуальной поддержки процесса управления в условиях риска.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Поставлена задача управления процессом получения серы методом Клауса, отличающаяся учетом экспертных знаний о возникновении и развитии аварийных ситуаций (п.3 паспорта специальности 05.13.06);

2. Разработана модель оценки риска развития аварийной ситуации на установке, отличающаяся совместной обработкой количественной и качественной информации о факторах риска (п.6 паспорта специальности 05.13.06);

3. Синтезирован алгоритм интеллектуализации управления ТП получения серы в условиях риска, отличающийся использованием экспертных знаний о возникновении и развитии аварийных ситуаций (п.15 паспорта специальности 05.13.06);

4. Синтезирован алгоритм работы экспертной подсистемы АСУТП получения серы, отличающейся генерацией управляющих воздействий, релевантных текущей ситуации на технологической установке, для интеллектуальной поддержки процесса управления в условиях риска (п.16 паспорта специальности 05.13.06).

Теоретическая значимость. Разработанные теоретические положения позволяют расширить представления о процессе получения серы и, как следствие, применять полученные результаты для совершенствования систем управления

аналогичными объектами на основе экспертных знаний для снижения количества аварийных ситуаций.

Практическая значимость. Систематизированы факторы риска для исследуемого ТП, разработана структура и алгоритм работы экспертной подсистемы АСУТП для интеллектуальной поддержки процесса управления в условиях риска. Результаты работы рекомендованы к использованию на Астраханском газоперерабатывающем заводе ООО «Газпром переработка» при совершенствовании АСУТП получения серы, а также использованы в учебном процессе на кафедре «Автоматика и управление» ФГБОУ ВО «Астраханский государственный технический университет» при подготовке бакалавров по направлению «Автоматизация технологических процессов и производств», что подтверждается соответствующими актами. Разработан программный модуль, зарегистрированный в Федеральной службе по интеллектуальной собственности. Практическая ценность исследования отмечена специалистами газовой отрасли на VII открытой научно-технической конференции «Знания. Опыт. Инновации» (2017 г.), проводимой в системе ПАО «Газпром».

Методология и методы исследования: методы имитационного моделирования, теории нечетких множеств, современной теории управления, системного анализа, теории предпочтений, теории принятия решений.

Положения, выносимые на защиту:

1. Постановка задачи управления процессом получения серы методом Клауса.

2. Модель идентификации текущего состояния и оценки риска развития аварийной ситуации на установке получения элементарной серы.

3. Алгоритм интеллектуализации управления ТП получения серы в условиях риска.

4. Алгоритм работы экспертной подсистемы АСУТП.

Степень достоверности результатов, приведенных в диссертационной работе, обеспечивается корректным применением методов исследования и постановкой рассматриваемых задач, подтверждается результатами

имитационного моделирования, успешной апробацией на международных и всероссийских конференциях, а также соответствием полученных в ходе исследования результатов экспериментальным.

Апробация научных результатов. Основные положения и результаты диссертации докладывались и обсуждались на XXIX Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-29» (г. Санкт - Петербург, 2016 г.), XIII Международной научно-технической конференции «Новые информационные технологии и системы» (г. Пенза, 2016 г.), VII открытой научно-технической конференции молодых специалистов и молодых работников «Знания. Опыт. Инновации» ООО «Газпром добыча Астрахань» (г. Астрахань, 2017 г.), IV Международной научно-технической конференции студентов, молодых ученых и специалистов «Энергосбережение и эффективность в технических системах» (г. Тамбов, 2017 г.), Всероссийской научно-практической конференции «Информационно-телекоммуникационные системы и технологии» (ИТСиТ-2017) (г. Кемерово, 2017 г.), XXX Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-30» (г. Санкт - Петербург, 2017 г.), 2nd Russian-Pacific Conference on Computer Technology and Applications. IEEE. (г. Владивосток, 2017 г.), II Международной научно-практической конференции «Мехатроника, автоматика и робототехника» (г. Новокузнецк, 2018 г.).

Публикации. Основные результаты диссертационной работы отражены в 17 публикациях, в числе которых 5 статей в ведущих рецензируемых периодических изданиях, рекомендуемых ВАК при Минобрнауки РФ для опубликования основных научных результатов диссертаций на соискание ученых степеней доктора и кандидата наук, 10 - в материалах международных научных конференций, в том числе 1 - индексируемая в международной библиографической и реферативной базе данных SCOPUS, 1 - в сборнике научных трудов, а также 1 свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ.

Личный вклад автора. Поставлена задача управления процессом получения серы методом Клауса; разработана математическая модель идентификации текущего состояния и оценки риска развития аварийной ситуации на установке получения серы; создан алгоритм интеллектуализации управления ТП получения серы в условиях риска; разработан алгоритм работы экспертной подсистемы АСУТП получения серы.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, 4 глав основного текста, списка сокращений и условных обозначений, заключения, библиографического списка и приложений. Работа изложена на 126 страницах, содержит 38 рисунков, 48 формул, 11 таблиц, библиографический список, состоящий из 11 6 наименований публикаций отечественных, зарубежных авторов и нормативных документов, 5 приложений.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ УСТАНОВКИ ПОЛУЧЕНИЯ ЭЛЕМЕНТАРНОЙ СЕРЫ МЕТОДОМ КЛАУСА КАК ОБЪЕКТА УПРАВЛЕНИЯ

Процесс получения элементарной серы методом Клауса относится к одному из наиболее перспективных в технологическом, экологическом и экономическом аспектах способов получения серы из кислых компонентов, образовавшихся при очистке природных и попутных газов, а также газов нефтехимических производств [37]. Сегодня с помощью процесса Клауса, с одной стороны, решается проблема утилизации сероводорода и появляется возможность получать ценный продукт — газовую серу, с другой стороны — при получении газовой серы проблемой становится загрязнение атмосферы токсичными выбросами отходящих газов, а также сероводородом. Поэтому рассматриваемая система играет очень важную роль в обеспечении экологической безопасности производства в целом. Снижение качества управления ОПО является прямым следствием использования систем управления, построенных на основе моделей, не учитывающих так называемый «человеческий» фактор, интегрированный в процесс управления и вносящий дополнительные риски. В связи с этим, анализ и оценка рисков в применяемых системах управления приобретают все более важное значение. Неоспоримым является тот факт, что даже при выполнении необходимых требований и инструкций по ведению процесса, а другими словами при его «нормальном» протекании, эффективность и безопасность во многом определяются действиями человека-оператора. В случае критического, аварийного развития ситуации его действия являются определяющими.

При построении системы управления ТП необходимо проанализировать особенности технологической установки как источника промышленной опасности, выявить факторы, влияющие на развитие аварийной ситуации, а также установить связь между ними и уровнем риска. Проведен обзор существующих решений по управлению рассматриваемым ТП, моделей и методов оценки рисков, изучена степень проработанности теоретических и практических аспектов

существующей проблемы. Сформирована задача управления процессом получения серы методом Клауса.

1.1. Описание протекающих в системе процессов и схемы

функционирования установки

Сера встречается в природе как в свободном состоянии (в качестве самородной серы), так и в различных соединениях. Промышленные способы ее получения обеспечивают выпуск вещества в двух формах: элементарная сера (с концентрацией Б 99,5% и выше) и в формах химических соединений, в том числе, серной кислоты. Наиболее масштабное производство (более 70 %) осуществляется в элементарной форме и постоянно растет. До середины XX века серу получали путем выплавки самородной серы перегретым паром через скважины. Далее расплавленная сера выносилась на поверхность, где ее разливали в формы. Получение серы как часть нефтегазовой отрасли начало развиваться быстрыми темпами в течение четырех последних десятилетий XX века. Произведенная из выделенного сероводорода сера удовлетворяет необходимым эксплуатационным и экологическим требованиям и не уступает сере природного происхождения. Процесс получения элементарной серы из сероводородсодержащих газов был предложен в 1883 году лондонским химиком Карлом Фридрихом Клаусом и заключался в сжигании сероводородсодержащего газа в реакторе в присутствии железорудного катализатора. Стехиометрическое уравнение, описывающее данный процесс выглядит следующим образом (1.1),

Н^ +1/2О2 = НО +1/п8п (1.1)

Способ получения элементарной серы методом Клауса был разработан более века назад и используется в промышленности с 1890г [84]. Однако, в 1937 г. оригинальный процесс Клауса подвергся модернизации, что повлекло увеличение тоннажности выпуска продукции [104]. С этого момента отмечается появление многостадийности переработки. Первая стадия подразумевает сжигание трети сероводорода до сернистого ангидрида и носит название «термической». Затем

оставшаяся часть сероводорода подвергается окислению до серы полученным ранее сернистым ангидридом в присутствии железорудного катализатора («каталитическая» стадия).

Современная технологическая реализация процесса включает в себя одну термическую и две каталитические стадии [96, 100, 113]. Этот вариант представляется наиболее рациональным с точки зрения максимизации выхода элементарной серы, более глубокой конверсии сероводорода, а также снижения количества выбросов вредных веществ в атмосферу и эффективного использования тепловой энергии, образующейся в результате химических реакций. Такой процесс носит название «модифицированного» [110] процесса Клауса с прямым потоком и в настоящее время более 90% товарной серы производится именно на таких установках. Рассмотрим данный процесс на примере работы технологической установки получения элементарной серы методом Клауса, входящей в состав Астраханского газоконденсатного комплекса.

Установка получения элементарной серы состоит из следующих объектов:

A) Отделения Клаус (рисунок 1.1), где получается основной объем серы. При этом используется прямое окисление в реакционных печах сероводорода до элементарной серы и диоксида серы (термическая часть) с последующей реакцией сероводорода и диоксида серы на слое катализатора (каталитическая часть).

Б) Отделения Сульфрин, где путем доочистки хвостовых газов отделения Клаус на катализаторе в целом по установке достигается 99,6% извлечения серы из газа.

B) Печи дожига остаточных газов, где все сернистые соединения, имеющиеся на выходе из отделения Сульфрин, преобразуются в диоксид серы перед сбросом в атмосферу через дымовую трубу.

Г) Узла дегазации жидкой серы, предназначенного для извлечения сероводорода, абсорбированного в сере, полученной в отделениях Клаус и Сульфрин.

Процесс преобразования содержащегося в кислом газе сероводорода в элементарную серу, т.е. конверсии, основан на реакции Клауса:

2H2S + S02 О 3/nS + 2Н2О + Х ккал/моль, (1.2)

где n - количество атомов серы в молекуле, зависящее от температуры реакции (от 2 до 8).

Эта реакция осуществляется в два этапа: на первом этапе (термическом) поток кислого газа подается в печь реакции, где смешивается с воздухом и сжигается. При этом происходит окисление примерно одной трети H2S до S02 при высокой температуре (900- 1350 0С).

H2S + 3/2 О2 О H20 + S02 + 124-138 ккал/ч (1.3)

В печах реакции наряду с основными идут и побочные реакции:

СО2 + H2S О COS + H2O (1.4)

СН4 + 2S2 О 2H2S + CS2 (1.5)

Степень конверсии сероводорода на данном этапе составляет около 55%. На втором этапе (каталитическом) газ проходит два последовательно установленных каталитических конвертора, где две трети неокисленного H2S реагируют с образующимся S02.

2H2S + S02 О 2Н2О + 3/n Sn + 22,2 ккал/моль (1.6)

Полученные на первом этапе сероорганические соединения подвергаются реакции гидролиза на катализаторе:

CS2 + 2Н2О О 2H2S + СО2 (1.7)

COS + H2O О СО2 + H2S (1.8)

Степень конверсии сероводорода после отделения Клаус увеличивается до

95%.

Жидкая сера на каждой стадии процесса образуется путем конденсации из газообразного состояния, что дает возможность перемещения равновесия реакции в направлении образования большего количества серы.

В сепаратор 1, предназначенный для отделения содержащейся в газе капельной жидкости (кислой воды), кислый газ поступает с температурой до 60

л

°C и под давлением от 0,6 до 0,85 кгс/см . При повышении давления в аппарате до заданного, кислая вода, скопившаяся в аппарате, откачивается насосами. После сепарации отделенный от влажных компонентов кислый газ следует к печам 2, 3 и

5. Требуемый технологический воздух для поддержания процесса сжигания кислого газа поступает от воздуходувок.

К печам 2 и 3 кислый газ поступает через отсекатели на тангенциальные двойные горелки:

- центральную с отсекающей задвижкой с ручным приводом для работы на малых расходах;

- кольцевую с отсекающей задвижкой с ручным приводом для работы с номинальной производительностью.

Управление расходом кислого газа осуществляется клапанами, установленными на линии подачи кислого газа в реакционные печи.

Для обеспечения оптимальной работы и максимизации выхода продукта используется регулятор соотношения воздух/кислый газ. Расходомер технологического воздуха через блок соотношения изменяет сигнал на регуляторе клапана кислого газа. Выходной сигнал регулятора давления кислого газа выступает в роли коррекционного для регулятора расхода технологического воздуха. При понижении давления кислого газа система регулирования уменьшает расход воздуха и, как следствие, расход кислого газа. В случае значительного понижения давления кислого газа включается предупредительная сигнализация. Если давление продолжает падать (становится ниже 0,5 кгс/см2) происходит автоматический останов установки. При уменьшении расхода воздуха до 40% от установленного срабатывает сигнализация, при достижении значения расхода 35% срабатывает блокировка, линия кислого газа отсекается. При отклонении значения соотношения воздух/кислый газ срабатывает сигнализация. Более точное регулирование соотношения H2S/SO2 в отделении Клаус, которое должно поддерживаться равным 2:1, в одну из печей 2 или 3 подается воздух оптимизации.

Температура в камере сгорания реакционных печей достигает 900 - 1350 °С. Измерение температуры производится с помощью оптических пирометров. Визуальный контроль пламени и состояния футеровки печей осуществляется через смотровые окна. Обеспечивается постоянный обдув технологическим

воздухом смотровых окон во время эксплуатации установки и азотом на время ремонтов. При достижении температуры значения 1450 °С предусмотрено срабатывание сигнализации. При температуре 1550 °С происходит останов печей. Защита аппарата от превышения давления более чем 0,72 кгс/см2 реализована путем использования разрывных мембран, при разрушении которых происходит останов печей 2 и 3 [67, 68].

Рисунок 1.1. Упрощенная схема отделения Клаус ОПТС получения элементарной серы. Обозначения: 1 - сепаратор кислого газа; 2 и 3 - реакционные печи со встроенными энерготехнологическими котлами); 4 - первый котел-утилизатор; 5 - вспомогательная печь для подогрева технологического газа; 6 и 8 - реакторы Клаус; 7 - котел-экономайзер; 9 -совмещенный аппарат экономайзер-коагулятор; 10 - серная яма суточного хранения

Продукты термической реакции после печей 2 и 3 поступают в трубное пространство энерготехнологических котлов, где происходит их охлаждение до температуры 250-350 °С. Для этого используется специально подготовленная питательная вода, подаваемая в барабаны котлов с помощью насосов. Охлаждение сопровождается выделением пара среднего давления равным 25 кгс/см2. Защита котлов от превышения давления реализована установкой на аппарате трех предохранительных клапанов. Предусмотрена линия непрерывной продувки котельной воды для барабанов котлов в количестве 5% от расхода подачи питательной воды на вход котлов. На линиях продувок установлены отсекатели, автоматически закрывающиеся при остановке котлов (реакционных печей).

Уровень воды в барабанах энерготехнологических котлов регулируется двумя параллельно работающими клапанами. Для защиты котлов при снижении уровня питательной воды в барабанах предусмотрены контакторы низкого уровня, при срабатывании которых происходит останов печей 2 и 3. Визуальный контроль уровня воды в барабане обеспечивается стеклами «Клингера».

Охлажденный технологический газ, выходящий из энерготехнологических котлов, поступает в трубное пространство первого котла-утилизатора 4, где происходит дальнейшее охлаждение до температуры 160-200 °С. Сконденсированная сера через два гидрозатвора по подземному серопроводу выводится в яму суточного хранения 10.

Для охлаждения газа в межтрубное пространство котла-утилизатора 4 подается питательная вода, нагретая до 150-155 °С, и при этом выделяется пар

Л

низкого давления 4-6 кгс/см . Уровень воды в котле регулируется клапаном, установленным на линии входа питательной воды в аппарат. Визуальный контроль уровня воды в котле обеспечивается стеклами «Клингера». Также предусмотрены контакторы очень низкого, низкого и высокого уровней, включение в работу которых ведет к аварийному останову установки. Имеется линия постоянной продувки котловой воды через лимитную шайбу с байпасом для залповой продувки.

Технологический газ, вышедший из первого котла-утилизатора 4, подогревается во вспомогательной печи 5. Процесс в этой печи реализован за счет сжигания свежего кислого газа, поступающего из сепаратора 1 (в количестве 2% от общего) в камере, где основной поток поступившего технологического газа смешивается со сгораемым кислым газом и подогревается до 240-280 °С. Выдерживается соотношение воздух/кислый газ равное 4:1, тем самым создавая избыточное содержание SO2 в выходящем из печи 5 газе. Это необходимо для нормального протекания реакций гидролиза в реакторе 6. Температура газа на выходе из печи 5 регулируется изменением расхода воздуха на горелку. Контролировать наличие пламени и состояние футеровки печи возможно с помощью обдуваемых в целях безопасности смотровых окон.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Печенкин Денис Владимирович, 2020 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Решение Комиссии Таможенного союза от 18.10.2011 N 823 (ред. от 16.05.2016) «О принятии технического регламента Таможенного союза «О безопасности машин и оборудования» (вместе с «ТР ТС 010/2011. Технический регламент Таможенного союза. О безопасности машин и оборудования»)

2. Федеральный закон от 27.07.2010 N 225-ФЗ (ред. от 23.06.2016) «Об обязательном страховании гражданской ответственности владельца опасного объекта за причинение вреда в результате аварии на опасном объекте».

3. Федеральный закон от 30.12.2009 N 384-ФЗ (ред. от 02.07.2013) «Технический регламент о безопасности зданий и сооружений».

4. Федеральный закон от 22.07.2008 N 123-ФЗ (ред. от 29.07.2017) «Технический регламент о требованиях пожарной безопасности».

5. Федеральный закон от 27.12.2002 N 184-ФЗ (ред. от 29.07.2017) «О техническом регулировании».

6. Федеральный закон от 21.07.1997 N 116-ФЗ (ред. от 07.03.2017) «О промышленной безопасности опасных производственных объектов» (с изм. и доп., вступ. в силу с 25.03.2017)

7. ФНП «Общие правила взрывобезопасности для взрывопожароопасных химических, нефтехимических и нефтеперерабатывающих производств». Утверждены Приказом Ростехнадзора от 11.03.2013 № 96. Введены с 10.12.2013 г., зарегистрировано в Минюсте России 16.04.2013 № 28138

8. Федеральные нормы и правила в области промышленной безопасности «Правила безопасности химически опасных производственных объектов» (утв. приказом Федеральной службы по экологическому, технологическому и атомному надзору от 21 ноября 2013 г. N 559)

9. Приказ Ростехнадзора от 11.04.2016 № 144 «Об утверждении руководства по безопасности «Методические основы по проведению анализа опасностей и оценки риска аварий на опасных производственных объектах».

10. Приказ Ростехнадзора от 25.03.2014 N 116 «Об утверждении Федеральных норм и правил в области промышленной безопасности «Правила промышленной безопасности опасных производственных объектов, на которых используется оборудование, работающее под избыточным давлением» (зарегистрировано в Минюсте России 19.05.2014 N 32326)

11. Национальный стандарт РФ ГОСТ Р 12.0.010-2009. Система стандартов безопасности труда. Системы управления охраной труда. Определение опасностей и оценка рисков.

12. ГОСТ Р 51901.1-2002. Государственный стандарт Российской Федерации. Менеджмент риска. Анализ риска технологических систем" (принят и введен в действие Постановлением Госстандарта РФ от 07.06.2002 N 236-ст)

13. ГОСТ 20911-89. Техническая диагностика. Термины и определения

14. Антонов О.В., Проталинский О.М. Построение комбинированных математических моделей технологических процессов // Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Серия: Технические науки. 2003. № 4. С. 4.

15. Богоявленский С.Б. Управление риском в социально-экономических системах. Учебное пособие. - СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 2010. - 144 с.

16. Бочаров Е.П., Алексенцева О.Н., Ермошин Д.В. Оценка рисков промышленных предприятий на основе имитационного моделирования // Прикладная информатика. 2008. № 1 (13). С. 15-24.

17. Бурков, Е.А. Критерий согласованности парных сравнений / Е.А. Бурков, В.Г. Евграфов, П.И. Падерно // Информационно-управляющие системы. -2011. - № 3. -С. 57-60.

18. Гоник А.А., Радин М.А.; Михайлова И.С. Луканина Т.Л. Химическое сопротивление материалов и защита от коррозии. Учебное пособие. - СПб.: СПбГТУРП, 2014. -210 с.

19. Горохов, В.Л. Когнитивные технологии управления рисками в техносфере. Проекты и исследования / В.Л. Горохов, В.В. Цаплин, В.В. Витковский // Вестник гражданских инженеров. - 2011. - Вып. 3. - С. 122-127.

20. Елохин А.Н. Анализ и управление риском: теория и практика/ А.Н. Елохин. - М.: Страховая группа «ЛУКОЙЛ», 2000. - 186 с.

21. Журавлев Ю.И. Об алгебраическом подходе к решению задач распознавания и классификации// Проблемы кибернетики. — 1978.— Вып.33.— с.5—68.

22. Журавлев Ю.И., Гуревич И.Б. Распознавание образов и анализ изображений//Искусственный интеллект. — В. 3-х кн. Кн. 2. Модели и методы: Справочник/ под ред. Д.А.Поспелова. — М.: Радио и связь, 1990. —304 с.

23. Заде Л.А. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решения // Математика сегодня. - М. : Мир, 1974. - С. 5-49.

24. Ивакин Я.А. Системно-информационный подход к оценке безопасности пространственных процессов в человеко-машинных системах/ Я.А. Ивакин, А.Н. Печников, А.А. Потапов // Биотехносфера. - 2010. - Вып. 2 (8). -С. 65-69.

25. Ирдуганова, Л.И. Методы анализа риска на производстве. // Л.И. Ирдуганова, Н.Г. Николаева, Е.В. Приймак // Компетентность. - 2011. № 1(82). -С.48-55.

26. Колесников А.М., Кандубко А.П. Виды рисков современного российского предприятия // Актуальные проблемы экономики и управления. 2014. № 1 (1). С. 14-19.

27. Латыпова Р.Р., Киселевич А.Г. Анализ рисков промышленного предприятия // Теория и практика сервиса: экономика, социальная сфера, технологии. № 2 (24). 2015. С. 51-54.

28. Малышев, Д.В. Метод комплексной оценки профессионального риска / Д.В. Малышев // Проблемы анализа риска. - 2008. - Т. 5, №3. - С. 40-59.

29. Министерство труда и социальной защиты РФ: Официальный сайт [Электронный ресурс]. — Режим доступа: URL: https://rosmintrud.ru/labour/safety/232 (дата обращения: (20.01.18)

30. Назаров А.В., Лоскутов А.И. Нейросетевые алгоритмы прогнозирования и оптимизации систем — СПб.: Наука и Техника, 2003.— 384 с.

31. Недосекин А. О. Нечеткие парные сравнения //Аудит и финансовый анализ. - 2003. - № 5. - С. 53.

32. Недосекин А. О. Нечеткий финансовый менеджмент. - М.: Аудит и финансовый анализ, 2003. - 76 с.

33. Немчинов Д. В. Оценка риска аварий с использованием экспертных систем // Вестн. Астрахан. гос. техн. ун-та. - 2007. - № 1 (36). - С. 40-45.

34. Немчинов Д. В. Управление рисками аварийных ситуаций на промышленных объектах (на примере установки хлорирования воды): дис. ... канд техн наук: 05.13.01. Астрахань, 2009. 153 с.

35. Немчинов Д. В., Проталинский О. М. Снижение риска аварийной ситуации на производственном объекте. Вестник АГТУ. Сер. Управление, вычислительная техника и информатика. 2009. № 1. С. 111-116.

36. Немчинов Д.В., Проталинский О.М. Система принятия управленческих решений по снижению влияния субъективного фактора как причины аварийной ситуации // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика. 2011. № 2. С. 43-48.

37. Основы технологии переработки природного газа и конденсата: учеб. пособие / Г.В. Тараканов, А.К. Мановян; под ред. Г.В. Тараканова; Астрахан. гос. техн. ун-т. - Изд. 2-е, перераб. и доп. - Астрахань: Изд-во АГТУ, 2010. - 192 с.

38. Печенкин Д.В. Автоматизированная система управления рисками для слабоформализуемого технологического процесса: сб. тр. XXX междунар. науч. конф. «Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-30»: в 12 т. Т. 7 / под общ. ред. А. А. Большакова. - СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2017. - с. 8-12.

39. Печенкин Д.В. Модель автоматизированной оценки рисков аварийных ситуаций для установок получения элементарной серы методом Клауса: сборник тезисов докладов VII открытой научно-технической конференции молодых специалистов и молодых работников «Знания. Опыт. Инновации» / ООО «Газпром добыча Астрахань». - Астрахань, 2017, - с. 127-129.

40. Печенкин Д.В. Модель экспертной системы оценки производственных рисков с использованием OWA-оператора Ягера: сб. науч. ст. XIII Междунар. науч.-техн. конф. «Новые информационные технологии и системы» (г. Пенза, 23-25 ноября 2016 г.). - Пенза: Изд-во ПГУ, 2016. - с. 70-71.

41. Печенкин Д.В. Мультифакторный анализ рисков возникновения аварии в социотехнической системе на примере процесса Клауса: сб. трудов XXIX Междунар. науч. конф. «Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-29»: в 12 т. Т.1. / под общ.ред. А.А. Большакова. - Саратов: Саратов. гос. техн. ун-т; Санкт-Петербург: СПбГТИ(ТУ), СПбПУ, СПИИРАН; Самара: Самарск. гос. техн. ун-т, 2016. - с. 33-37.

42. Печенкин Д.В. Повышение качества управления моноэргатической системой при использовании лингвистической модели оценки риска: материалы Всероссийской научно-практической конференции «Информационно-телекоммуникационные системы и технологии» (ИТСиТ-2017), г. Кемерово, 12-13 октября 2017 г.; Кузбас. гос. техн. ун-т им. Т.Ф. Горбачева. - Кемерово, 2017, - с. 274-276.

43. Печенкин Д.В. Подход к оценке риска аварии на технологических установках как моноэргатических системах: материалы IV международной научно-технической конференции студентов, молодых ученых и специалистов «Энергосбережение и эффективность в технических системах» / ФГБОУ ВО «Тамбовский государственный технический университет» - Тамбов, 2017, - с. 422-423.

44. Печенкин Д.В. Система оценки риска при эксплуатации технологических установок получения элементарной серы методом Клауса // Системы. Методы. Технологии. №1 (37) 2018. С. 72-78.

45. Печенкин Д.В., Беспалова Е.В. Методика лингвистической оценки рисков аварийных ситуаций для технологического процесса получения элементарной серы методом Клауса // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. 2016. № 4. С. 33-42.

46. Печенкин Д.В., Щербатов И.А. Реализация в среде MATLAB системы оценки риска при производстве серы методом Клауса: материалы II Международной научно-практической конференции «Мехатроника, автоматика и робототехника», г. Новокузнецк, 22 февраля 2018 г, - с. 147-149.

47. Печенкин Д.В., Щербатов И.А. Системный анализ процесса получения элементарной серы методом Клауса как социотехнической системы // Инженерный вестник Дона, №1 (2016) URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n1y2016/3502.

48. Плинер В. M. Термодинамический анализ работы установок производства элементарной серы с целью повышения их эффективности. Автореф. дисс. канд. техн. н. Москва, ВНИИГАЗ. 1988. 19 с.

49. Полупанов И. В. Моделирование и оптимальное управление технологическими процессами с использованием нечетких алгоритмов (на примере производства серы методом Клауса): автореф. дис. ... канд техн наук: 05.13.07. М., 1990. 16 с.

50. Попечителев Е.П. Биотехнические системы оценки уровня готовности к работе человека-оператора // Инженерный вестник Дона, 2012, №4 (1) URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n4p1y2012/1132.

51. Поскочинова О.Г. Проблемы реализации системных решений в области управления рисками предприятий / Санкт-Петербургский политехнический университет. СПб., 2013. 320 с.

52. Поспелов Д.А. Многоагентные системы - настоящее и будущее// Информационные технологии и вычислительные системы. - 1998. - №1. - С.14-21.

53. Проталинский О. М., Щербатов И. А. Программный комплекс для обучения операторов технологического процесса получения серы // Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Технические науки. 2006. №2. С. 29-34.

54. Проталинский О.М. Применение методов искусственного интеллекта при автоматизации технологических процессов. - Астрахань: Изд-во АГТУ, 2004. 183 с.

55. Проталинский О.М. Система диагностики предаварийных ситуаций // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2003. № 12.

56. Проталинский О.М., Ажмухамедов И.М. Системный анализ и моделирование слабо структурированных и плохо формализуемых процессов в социотехнических системах // Инженерный вестник Дона, 2012, №3 URL: ivdon. ru/ru/magazine/archive/n3y2012/916.

57. Проталинский О.М., Мичуров Ю.И., Щербатов И.А. Гибридная модель каталитического реактора процесса Клауса // Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Серия: Технические науки. 2005. № 2. С. 23.

58. Прохоров Ю.К., Фролов В. В. Управленческие решения: Учебное пособие. - 2-е изд., испр. и доп. - СПб: СПбГУ ИТМО, 2011. - 138 с.

59. Путилин С.С. Использование математических моделей и методов системного анализа для оптимизации управления работой аммиачной холодильной установки. «Прикаспийский журнал». Серия: «Управление и высокие технологии", №3, 2013 г.

60. Путилин С.С. Программное обеспечение системы управления судовой аммиачной холодильной установки. "Вестник АГТУ". Серия: "Морские технологии, энергетика и транспорт". №1, 2013 г.

61. Ротштейн А.П. Интеллектуальные технологии идентификации: нечеткая логика, генетические алгоритмы, нейронные сети. — Винница: УНГОЕРСУМ-Вшниця, 1999. — 320 с.

62. Ротштейн А.П., Штовба С.Д. Влияние методов дефазификации на скорость настройки нечеткой модели // Кибернетика и системный анализ. — 2002. — № 5. — С. 169-176.

63. Сечко Л.К. Экспертная оценка в анализе профессиональных рисков / Л.К. Сечко. - Охрана труда и социальная защита. - 2012. - № 11.

64. Сидельников, Ю.В. Системный анализ технологии экспертного прогнозирования / Ю.В. Сидельников - М.: Доброе слово, 2007. - 348 с.

65. Симонов С.В. Анализ рисков, управление рисками // Информационный бюллетень «Jet Info». 1999. № 1 (68). С. 2-28.

66. Соложенцев Е.Д. Технологии управления риском в структурно-сложных системах/ Е.Д. Соложенцев. - СПб.: Изд-во ГУАП, 2013. - 414 с.

67. Технологический регламент на проектирование промышленной установки производства элементарной серы модифицированным методом Клауса из кислых компонентов природного газа Астраханского ГКМ (1 очередь): Отчет о НИР/НИИОгаз; Руководитель Р.М. Щурин, В.М. Плинер. - М., 1981, -66 с.

68. Технологический регламент установки получения элементарной (газовой) серы У251. -Астрахань, 2016.

69. Томас А. Стюарт. Интеллектуальный капитал. Новый источник богатства организаций = Intellectual Capital: The New Wealth of Organizations. — М.: Поколение, 2007. — 368 с.

70. Федорец А.Г. Методические основы количественного оценивания производственных рисков // Энергобезопасность в документах и фактах. - 2008. -№ 2. - [Электронный ресурс] - Режим доступа URL: http://www.endf.ru/20_1.php

71. Форсайт Дэвид А., Понс Джин. Компьютерное зрение. Современный подход = Computer Vision: A Modern Approach. — М.: Вильямс, 2004. — 928 с.

72. Хенли Э., Кумамото Х. Надежность технических систем и оценка риска. М., Машиностроение, 1984. 528 с.

73. Штовба С.Д. Обеспечение точности и прозрачности нечеткой модели Мамдани при обучении по экспериментальным данным. Проблемы управления и информатики, 2007. С. 102-114.

74. Штовба С.Д. Проектирование нечетких систем средствами Matlab. М.: Горячая линия - Телеком, 2007. 288 с.

75. Щербатов И. А. Концепция системного анализа сложных слабоформализуемых многокомпонентных систем в условиях неопределенности / И. А. Щербатов // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. - 2013. - № 2 (38). - С. 28-35.

76. Щербатов И. А. Сложные слабоформализуемые многокомпонентные технические системы / И. А. Щербатов, О. М. Проталинский // Управление большими системами: сборник трудов. - 2013. - № 45. - С. 30-46.

77. Щербатов И. А., Печенкин Д. В. Оценивание рисков для слабоформализуемого технологического процесса // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. №2 (54) 2017. С. 66-73.

78. Щербатов И.А. Классификация неопределенностей в задачах моделирования и управления сложными слабоформализуемыми системами // Вестник Саратовского государственного технического университета. 2013. Т. 1. № 1 (69). С. 175-179.

79. Щербатов И.А. Управление сложными слабоформализуемыми многокомпонентными системами: монография / И.А. Щербатов. Ростов н/Д: Изд-во ЮНЦ РАН, 2015. 268 с.

80. A. P. Sage, "Conflict and risk management in complex system of systems issues," in Systems, Man and Cybernetics, 2003. IEEE International Conference on, 2003, pp. 3296-3301 vol.4.

81. Advances in technical diagnostics: proceedings of the 6th international congress on technical diagnostic, ICDT2016, 12-16 September 2016, Gliwice, Poland

82. Ammonia Destruction in a Claus Tail Gas Treating Unit, by M. Rameshni, presented at British Sulphur Conference, Canada, 2007.

83. Belmonte, F., Schön, W., Heurley, L., and Capel, R. (2011): Interdisciplinary safety analysis of complex socio-technological systems based on the Functional Resonance Accident Model: an application to railway traffic supervision. Reliability Engineering and System Safety 96: 237-249.

84. Claus, англ. пат. 8666, 1883: 1. Melbourne, Chem. Age of India, July-Sept., 381 (1960)

85. Denis Pechenkin, Ivan Shcherbatov, Oleg Protalinskiy, "Risk Assessment For Poorly Formalized Technological Process". Proceedings of the 2nd Russian-Pacific Conference on Computer Technology and Applications. IEEE. Vladivostok, Russky Island, Russia, 25-29 September 2017.

86. Dennis Koscielnuk, Frank Scheel of Jacobs Comprimo Sulfur Solutions, Steve Meyer, MECS, Andrea Trapet, MECS. Low Cost and Reliable Sulfur Recovery.

87. E. Bagheri, and A. A. Ghorbani, "Astrolabe: a collaborative multiperspective goal-oriented risk analysis methodology," IEEE Trans. Sys. Man Cyber. Part A, vol. 39, no. 1, pp. 66-85, 2009.

88. Elbert van der Bijl, Dr. Maurice J. Wilkins. Automated knowledge // Hydrocarbon engineering. October 2013. pp. 72-78.

89. Ellen Ticheler-Tienstra, Anne van Warners, Rien van Grinsven, Sander Kobussen. Risks of accumulated sulfur in Sulfur Recovery Units // Jacobs Comprimo Sulfur Solutions. - 2013. pp. 1-18.

90. Fabio De Felice, Antonella Petrillo, Armando Carlomusto, Antonio Ramondo. Human Reliability Analysis: A review of the state of the art. IRACST-International Journal of Research in Management & Technology (IJRMT). Vol. 2, No. 1, 2012.

91. Fishburn P. Utility Theory for Decision-Making. N.Y., Wiley, 1970, 234

p.

92. G. Baxter, and I. Sommerville, "Socio-technical systems: From design methods to systems engineering," Interacting with Computers, vol. 23, no. 1, pp. 4-17, 2011.

93. Hasebo Magne K. The Key to Successful Implementation of New Process Technology / Hasebo Magne K. // Scandinavian Oil-Gas. - 2005. - Vol. 33, no. 11-12. - P. 86-87.

94. I. Sommerville, T. Storer, and R. Lock, "Responsibility Modelling for Civil Emergency Planning," Risk Management, vol. 11, no. 3-4, pp. 179-207, 2009.

95. Jimhez F., Gomez-Skanneta A., Roubos H., Babuska R. A multi-objective evolutionary algorithm for fuzzy modeling // Proc. of Intern. Fuzzy Systems Association and the North American Fuzzy Inform. Proces. Society Joint Conf. (IFSA/NAFIPS). — Canada, Vancouver, 2001. — P. 1222-1228.

96. Kilian M., Wozny G. Maximising Claus plant efficiency // Hydrocarbon engineering. September 2002. pp. 1-6.

97. Le Coze, J.-C. Are organisations too complex to be integrated in technical risk assessment and current safety auditing? Safety Science 43(8). 2005. pp. 613-638.

98. Léger A., Duval C., Weber P., Levrat E. & Farret R. Risk analysis of complex socio technical systems by using Bayesian network modelling. Fourth workshop on Advanced Control and Diagnosis. 2006.

99. Miller G.A. The magic number seven plus or minus two: some limits on our capacity for processing information // Psychological Review. — 1956. — N 63. — P. 81-97.

100. Mohamed Sassi, Ashwani K. Gupta. Sulfur Recovery from Acid Gas Using the Claus Process and High Temperature Air Combustion (HiTAC) Technology // American Journal of Environmental Sciences 4 (5). pp. 502-511, 2008.

101. Nedosekin Alexey. Fuzzy Financial Management. Russia, Moscow, AFA Library, 2003, 184 p.

102. P. Samczynski, M. Malanowski, P. Kulpa. "Fusion of SAR' and optical images as a method for improving target recognition on the Earth surface". 18th International Conference on Microwave, Radar and Wireless Communications MDC0N-2010, June 14-16, 11th International Radar Symposium, IRS-2010, June 1618.

103. Paiva R.P., Dourado A. Merging and constrained learning for interpretability in neuro-fuzzy systems // Proc. of Europ. Sympos. on Intell. Techn., Hybrid Systems and Their Implementation on Smart Adaptive Systems «EUNITE». Tenerife (Spain). — 2001. — P. 17-21.

104. Paskall H.G., Sames J.A. Sulphur recovery, Western Research, Calgary, Canada, 1990.

105. Protalinskii, 0. M. Analysis and Modelling of Complex Engineering Systems Based on the Component Approach. O. M. Protalinskii, I. A. Shcherbatov, V. N. Esaulenko. World Applied Sciences Journal. 2013. Vol. 24, No. 2. pp. 276 - 283.

106. R. G. White. "Change detection in SAR imagery". International Journal of Remote Sensing. Volume 12, Issue 2, Feb. 1991.

107. Rotshtein A. Design and tuning of fuzzy rule-based system for medical diagnosis. // Fuzzy and Neuro-Fuzzy Systems in Medicine / Eds.: N.H. Teodorescu, A. Kandel, L.C. Jain. USA, Boca-Raton : CRC-Press. — 1998. — P. 243-289.

108. Roubos H., Setnes M., Abonyi J. Learning fuzzy classification rules from data. // Developments in Soft Computing» / Eds.: R. John, R. Birkenhead. — Berlin: Springer-Verlag, — 2001. — P. 108-115.

109. Sherman H. A quasi-topological method for recognition of line patterns. -In: Proc. Intern. Conf. Inf. Proc., UNESCO. - Paris, 1959, June. - P. 118-127.

110. Sulfur Process Technology. The Linde Group brochure. Oklahoma, USA,

2016.

111. Tou J.T. Some approaches to optimum feature extraction. - In: computer and information sciences. - New York: Acad. Press, 1967. - pp. 77-91.

112. Vennavelli A.N., Ogundeji A.Y., Resetarits M. R. Using Modular Procedural Automation to Improve Operations // CONTROL. November 2012. pp. 1-6.

113. Wayne D. Monnery, William Y. Svrcek, Leo A. Behie. Modelling the modified claus process reaction furnace and the implications on plant design and recovery // The Canadian journal of chemical engineering. October 1993. pp 711-724

114. Yager R., Filev D. Essentials of fuzzy modeling and control. — USA: John Wiley & Sons. — 1994. — 387 p.

115. Интегрированная модель инновационно-производственной системы / В.Г. Матвейкин, Б.С. Дмитриевский, Н.С. Попов, О.В. Дмитриева // Вестник Тамбов. гос. техн. ун-та. - 2016. - Т. 22, № 4. - С. 550-558.

116. Матвейкин, В.Г. Системы диспетчеризации и управления: учебное пособие / В.Г. Матвейкин, Б.С. Дмитриевский, И.С. Панченко, М.В. Кокорева -Тамбов: Изд-во ФГБОУ ВПО "ТГТУ", 2013. - 96 с.

Пример ДВВ факторов риска и неисправностей.

Примеры правил для модулей оценки риска. Модуль ¥1

ПРАВИЛО_1: «ЕСЛИ ¥1, 1 «СРЕДНИЙ» И ¥1,2 «НИЗКИЙ» И ¥. 3 «СРЕДНИЙ» И ¥14 4 «СРЕДНИЙ» И ¥155 «ВЫСОКИЙ», ТО ¥1 «СРЕДНИЙ»;

ПРАВИЛО_20: «ЕСЛИ ¥1,1 «НИЗКИЙ» И ¥ь2 «СРЕДНИЙ» И ¥13 «СРЕДНИЙ» И ¥144 «НИЗКИЙ» И ¥1,5 «ВЫСОКИЙ», ТО ¥1 «СРЕДНИЙ»;

Модуль ¥2

ПРАВИЛО_1: «ЕСЛИ ¥2.1 «НИЗКИЙ» И ¥2.2 «НИЗКИЙ» И ¥2,3 «НИЗКИЙ» И ¥2.4 «СРЕДНИЙ» И ¥2.5 «НИЗКИЙ», ТО ¥2 «НИЗКИЙ»;

ПРАВИЛО_20: «ЕСЛИ ¥2,1 «СРЕДНИЙ» И ¥2,2 «НИЗКИЙ» И ¥13 «ВЫСОКИЙ» И ¥2.4 «СРЕДНИЙ» И ¥2,5 «НИЗКИЙ», ТО ¥2 «НИЗКИЙ»;

Модуль ¥3

ПРАВИЛО 1: «ЕСЛИ ¥3. 1 «НИЗКИЙ» И ¥3. 2 «НИЗКИЙ» И ¥3з 3 «НИЗКИЙ»

И ¥3,4 «СРЕДНИЙ» И ¥3,5 «НИЗКИЙ», ТО ¥3 «НИЗКИЙ»;

ПРАВИЛО_20: «ЕСЛИ ¥3,1 «СРЕДНИЙ» И ¥3,2 «НИЗКИЙ» И ¥33 «ВЫСОКИЙ» И ¥3,4 «СРЕДНИЙ» И ¥3,5 «НИЗКИЙ», ТО ¥3 «НИЗКИЙ»;

Модуль ¥4

ПРАВИЛО_1: «ЕСЛИ ¥4,1 «СРЕДНИЙ» И ¥4,2 «НИЗКИЙ» И ¥4,3 «СРЕДНИЙ» И ¥4.4 «СРЕДНИЙ» И ¥4.5 «ВЫСОКИЙ», ТО ¥4 «СРЕДНИЙ»;

ПРАВИЛО_20: «ЕСЛИ ¥4,1 «СРЕДНИЙ» И ¥4,2 «НИЗКИЙ» И ¥43 «ВЫСОКИЙ» И ¥4.4 «СРЕДНИЙ» И ¥.5 «НИЗКИЙ», ТО ¥4 «НИЗКИЙ»

Модуль ¥5

ПРАВИЛО_1: «ЕСЛИ ¥5,1 «НИЗКИЙ» И ¥5,2 «НИЗКИЙ» И ¥5,3 «НИЗКИЙ» И ¥5,4 «СРЕДНИЙ» И ¥5,5 «НИЗКИЙ», ТО ¥5 «НИЗКИЙ»;

ПРАВИЛО_20: «ЕСЛИ ¥5,1 «СРЕДНИЙ» И ¥5,2 «НИЗКИЙ» И ¥53 «ВЫСОКИЙ» И ¥5,4 «СРЕДНИЙ» И ¥5,5 «НИЗКИЙ», ТО ¥5 «НИЗКИЙ»;

ПРИЛОЖЕНИЕ В

Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ

-^УТВЕРЖДАЮ

щЛйженер АГПЗ Шардыко

2019 г.

АКТ

об использовании результатов диссертационной работы Печенкина Дениса Владимировича, выполненной на соискание ученой степени кандидата технических наук

Комиссия предприятия в составе:

- начальника производства №2 получения элементарной серы Рябухина В.П.

- главного прибориста АГПЗ Кучина О.В. составила настоящий акт в нижеследующем:

Результаты диссертационной работы Печенкина Дениса Владимировича, выполненной на соискание ученой степени кандидата технических наук, рекомендованы к использованию на Астраханском ГПЗ филиал ООО «Газпром переработка» при разработке автоматизированной системы управления процессом получения серы, а именно:

1. Модель оценки риска развития аварийной ситуации на опасном производственном объекте, использующая в качестве входных данных как количественную, так: и качественную информацию об определенных факторах риска.

2. Методика управления рисками, обеспечивающая синтез решений по повышению эффективности управления процессом получения серы.

3. Структура и компонентный состав системы управления рисками, позволяющая генерировать выдачу своевременных рекомендаций по снижению риска развития аварийной ситуации и оперативных действий для локализации аварии.

Использование вышеуказанных результатов позволит повысить безопасность и эффективность функционирования технологического процесса получения элементарной серы.

Начальник производства №2 Главный приборист АГПЗ

Федеральное агентство по рыболовству Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Астраханский государственный технический университет»

Система менеджмент» качестм и области обраюаани», аоспиганиа. муки н инноваций сертифицирована по международному стандарту 13

об использовании результатов диссертационной работы Печенкина Дениса Владимировича, выполненной на соискание ученой степени кандидата технических наук

Результаты диссертационной работы Печенкина Дениса Владимировича, выполненной на соискание ученой степени кандидата технических наук, использованы в учебном процессе ФГБОУ ВО «Астраханский государственный технический университет» при подготовке бакалавров по направлению «Автоматизация технологических процессов и производств». При выполнении лабораторных работ, курсовых проектов и выпускных квалификационных работ используется система поддержки принятия решений, разработанная в рамках диссертационной работы.

Для подготовки курсов лекций используются основные результаты диссертационной работы, а именно:

1. Модель оценки риска развития аварийной ситуации на опасном производственном объекте, использующая в качестве входных данных как количественную, так и качественную информацию об определенных факторах риска.

2. Методика управления рисками, обеспечивающая синтез решений по повышению эффективности управления процессом получения серы.

3. Система управления рисками, позволяющая генерировать выдачу своевременных рекомендаций по снижению риска развития аварийной ситуации и оперативных действий для локализации аварии.

«УТВЕРЖДАЮ»

АКТ

Заведующий кафедрой «Автоматика и управление», к.т.н., доцент