×

Вы используете устаревший браузер Internet Explorer. Некоторые функции сайта им не поддерживаются.

Рекомендуем установить один из следующих браузеров: Firefox, Opera или Chrome.

Контактная информация

+7-863-218-40-00 доб.200-80
ivdon3@bk.ru

  • Существующие подходы к автоматизации процесса сушки материалов в режиме кипящего слоя

    • Аннотация
    • pdf

    В представленной работе приводится обзор подходов к автоматизации процесса сушки в режиме кипящего слоя. В качестве объекта управления рассмотрен технологический процесс сушки хлористого калия в аппарате кипящего слоя на калийном предприятии. В ходе анализа объекта управления отмечено, что, по обобщенному мнению технического персонала рассматриваемого производства, типовые алгоритмы управления (ПИД регуляторы) недостаточно эффективны в задаче автоматического управления тепловым режимом процесса сушки хлористого калия. Управление тепловым режимом на рассматриваемом производстве производится оперативным персоналом в ручном режиме, путем манипулирования расходом сушильного агента. Необходимость одновременно решать и учитывать множество различного рода задач по управлению процессами в сушильном отделении приводит к тому, что оператор оказывается физически не способным постоянно обеспечивать точное поддержание теплового режима сушки в соответствии с регламентом в условиях колебаний расхода влажного кристаллизата, что снижает качество управления процессом сушки и приводит к перерасходу топливного газа. Анализ условий и результатов функционирования рассматриваемого производства показал, что типовые алгоритмы не способны обеспечить требуемое качество управления процессом. Требуется применение более совершенных методов и алгоритмов автоматического управления. Обзор литературных источников показывает, что решение существующей задачи можно найти на основе применения алгоритмов, отвечающих интеллектуальным автоматическим системам управления. Одним из современных подходов к автоматизации сложных, информационно слабо детерминированных технологических процессов, является интеллектуализация системы управления. Интеллектуальными принято считать алгоритмы управления, построенные на основе моделей представления экспертных знаний. Такие алгоритмы способны сохранять работоспособность в условиях нестационарности переменных процесса и неполноты наблюдаемой информации о его состоянии.

    Ключевые слова: сушка в кипящем слое, хлористый калий, управление, автоматизация процесса, ПИД, интеллектуальные алгоритмы управления

    05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)

  • Аналитический обзор исследований по разработке и применению калибровочных моделей для поточного анализатора качества нефтепродуктов

    • Аннотация
    • pdf

    В производстве нефтепродуктов для анализа свойств смеси чаще всего используется исследование спектров поглощения ИК-излучения. Приоритет этого метода обусловлен тем, что характеристики ИК-спектра напрямую связаны с природой (структурой и химическим составом) поглощающего вещества, а также зависят от агрегатного состояния вещества, температуры, давления и др. Однозначность связи между молекулярным строением вещества и его ИК-спектром позволяет определить состав смеси. Для чего должны быть построены калибровочные модели связывающие ИК-спектр со значением показателей качества нефтепродуктов. В работе рассмотрены методы создания калибровочных моделей предложенными различными авторами, представленными в известных литературных источниках. Для создания калибровочных моделей в данной работе предлагается использовать метод главных компонент (МГК) и нейросетевого моделирования (NET). А также с целью повышения надежности системы автоматизированного управления процессами компаундирования моторных топлив предлагается использовать виртуальные анализаторы (ВА) показателей качества моделей связи показатель качества рассчитанных по калибровочным моделям поточного анализатора с соответствующими технологическими переменными процесса компаундирования. Выход калибровочных моделей используется при этом и для подстройки ВА.

    Ключевые слова: нефтепереработка, ИК-спектрометр, показатели качества нефтепродуктов, поточный ИК-анализатор качества, калибровочные модели анализатора, виртуальный анализатор качества

    05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)

  • Оптимизация технологических режимов при управлении процессами промысловой подготовки нефти

    • Аннотация
    • pdf

    Рассматривается подход к решению задачи, связанной с расчетом оптимальных параметров технологического процесса в установках промысловой подготовки нефти. Алгоритм расчета основан на методе динамического программирования, реализующем принцип оптимальности Беллмана с аддитивным критерием оптимальности. Обобщенный критерий задачи формируется как функция суммы локальных приведенных затрат по стадиям подготовки нефти. Предложенный метод решения задачи позволяет спрогнозировать оптимальные параметры технологического режима и передать их в систему управления в качестве заданий операторам и автоматическим регуляторам.

    Ключевые слова: промысловая подготовка нефти, установка, технологический режим, модель, оптимизация, оперативное управление

    05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)

  • Прогнозирование и управление качеством битумов на основе формальных моделей

    • Аннотация
    • pdf

    Важной функцией АСУ ТП является возможность прогноза и управления качеством продукции. Реализация этих функций может быть выполнена с помощью формальных моделей, которые позволяют производить быструю перенастройку технологического процесса при изменении компонентного состава сырья, смене требований к характеристикам продукции и т.п. Применительно к прогнозу и управлению показателями качества дорожных и строительных битумов рассмотрены методы получения формальных моделей, связывающих показатели качества битумов с технологическими параметрами их производства, как для классических уравнений регрессии, так и для формальных нейронных сетей. Методика получения таких моделей отработана на абстрактных зависимостях с дальнейшей адаптацией к производству битумов. В АСУ ТП, по полученным формальным моделям, может решаться как прямая задача прогноза показателей качества подстановкой входных технологических параметров на вход модели, так и обратная задача с применением методов нелинейного программирования для минимизации функций отклонений значений параметров качества, полученных по модели от целевых значений, заданных оператором-технологом.

    Ключевые слова: Битумы, показатели качества, прогноз качества, управление качеством, формальные модели

    05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)

  • Управление рецептурой в гибком производстве сухих магнезиальных тампонажных смесей для цементирования колонн нефтяных и газовых скважин

    • Аннотация
    • pdf

    Рассматривается метод управления рецептурой сухих магнезиальных тампонажных смесей (СМТС) при их производстве, предназначенных для тампонажных растворов для цементирования нефтяных и газовых скважин, отличающийся тем, что рецептура смеси подбирается исходя из требований к характеристикам тампонажного раствора и качеству цементного камня, определяемых в заказе применительно к горно-геологическим условиям конкретной скважины. Метод основан на решении многокритериальной оптимизационной задачи, в которой в качестве критериев выступают отклонения частных характеристик получаемого из СМТС раствора от заданных значений в заказе на изготовление партии. Обобщенный критерий задачи формируется как аддитивная целевая функция из взвешенных частных критериев.

    Ключевые слова: нефтяные и газовые скважины, реологические характеристики тампонажного раствора, сухая магнезиальная смесь, планирование эксперимента, регрессионные модели связи, оптимизация рецептуры смеси, обобщенный критерий

    05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)

  • Параметрическая идентификация систем управления с обратной связью на основе нейросетевого моделирования процессов их функционирования

    Приведены результаты исследований по идентификации управляемого объекта, основанной на аппроксимации его поведения нейросетевой моделью. Обученная на примерах функционирования управляемого объекта модель, представленная нейронной сетью и моделью регулятора с известной функцией регулирования, эмулирует поведение системы и позволяет получить ее отклик, в том числе и на периодическое испытательное воздействие. По полученной комплексной частотной характеристике находят значения параметров идентифицируемого канала. Рассматриваемые объекты относятся к классу технологических процессов с непрерывным характером производства. Представлен пример идентификации канала лабораторной системы управления.

    Ключевые слова: объект с системой управления, идентификация, нейронная сеть, моделирование, комплексная частотная характеристика, передаточная функция

    05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)

  • Определение степени гомогенизации смесевой композиции на основе оценки энтропии оптолептической информации светочувствительного сканирования поверхности смеси

    В статье рассматривается способ определения степени однородности гетерогенных смесей компонентов инструментальным бесконтактным методом с использованием оптелептической информации о поверхности смеси, который можно реализовать в автоматических системах. Оптолептическая информация может быть получена с помощью стандартных светосканирующих устройств. В основе оценки степени гомогенизации используется величина – энтропия отптолептической информации. Операции смешения компонентов являются распространенными операциями в технологических процессах производства продукции. Одним из показателей качества процессов смешения является степень гомогенизации смеси. Степень гомогенизации обычно определяется лабораторным методом, что требует дополнительного времени на проведение анализа, или органолептически, экспертом. В этом случае результаты зависят от опыта эксперта. В статье рассмотрен пример, характерный для лакокрасочной промышленности. Метод может быть распространен на широкий ассортимент смесевых гетерогенных композиций.

    Ключевые слова: Смешение, смесевые композиции, гомогенизация, однородность, оперативный контроль, инструментальный оптолептический метод, энтропия информации

    05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)