CC BY
16
ВЕСТНИК ПНИПУ
2018 Химическая технология и биотехнология № 2
DOI: 10.15593/2224-9400/2018.2.04 УДК 66.012-52
С.Н. Кондрашов, В.М. Солодченков
Пермский национальный исследовательский политехнический университет, Пермь, Россия
АВТОМАТИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННО-ДИСПЕТЧЕРСКОЙ ИНФОРМАЦИЕЙ
НА БАЗЕ PI SYSTEM
Рассмотрен процесс создания АСУ производственно-диспетчерской информацией на базе PI System. Целью работы являлось обоснование необходимости внедрения информационной системы за счет повышения эффективности управления процессами. Выполнено исследование деятельности производственно-диспетчерского отдела предприятия (ПДО) предприятия газопереработки.
В результате работы была обоснована целесообразность применения систем автоматизации PI System для управления процессами, а также разработан фрагмент базы управления производственно-диспетчерской информацией ПДО на базе PI System.
Экономическая эффективность внедрения PI System достигается за счет повышения производительности персонала, качества и своевременности принимаемых решений.
Внедрение информационной системы производства сокращает время незапланированного простоя оборудования, благодаря своевременному техническому обслуживанию, уменьшаются затраты с помощью приложений, оптимизирующих технологические процессы. Также снижается аварийность производства и выявляются неисправности измерительного и технологического оборудования. Осуществлен анализ и произведен реинжиниринг функций ПДО с использованием методологии функционального моделирования IDEF 3.0. Для внедрения PI System сформулированы требования, предъявляемые к системе, произведен выбор соответствующего оборудования, разработана рабочая и эксплуатационная документация на данную систему.
Ключевые слова: производственно-диспетчерский отдел, информационная система производства, производственно-диспетчерская информация, реинжиниринг, функциональное моделирование, бизнес-процесс, OPC протокол.
S.N. Kondrashov, V.M. Solodchenkov
Perm National Research Polytechnic University, Perm, Russian Federation
AUTOMATION OF MANAGEMENT OF INDUSTRIAL-CONTROLLED INFORMATION ON THE BASIS OF PI SYSTEM
In this paper, the process of creating an automated dispatch control system based on PI System is considered. The purpose of the work was to justify the need to implement the information system by improving the efficiency ofprocess management. In the course of the work, a study was conducted of the activities of the production and dispatch department of the enterprise (PDO) of the gas processing enterprise.
As a result of the work, the expediency of using the PI System automation systems for process control was justified, and a fragment of the PI System-based production information management database was developed.
The economic efficiency of the implementation of PI System is achieved by increasing staffproductivity, quality and timeliness of the decisions made.
The introduction of an information production system (COI) reduces the time of unplanned downtime of equipment, thanks to timely maintenance, costs are reduced through the use of applications that optimize technological processes. Also, the accident rate ofproduction is reduced and faults in measuring and process equipment are detected. Analyzed and reengineered the functions of the PDO using the IDEF 3.0 functional modeling methodology. For the introduction of the PI-System, the requirements for the system are formulated, the selection of the appropriate equipment is made, the working and operational documentation for this system is developed.
Keywords: production and dispatching department, information production system, production and dispatch information, reengineering, functional modeling, business process, OPC.
Внедрение информационной системы на базе PI System на предприятии позволяет повысить производительность труда персонала, а также качество принимаемых решений за счет:
• значительного сокращения времени на получение информации;
• автоматизации ввода данных и рутинных операций, что в свою очередь приводит к улучшению качества управления ресурсами и всеми процессами, протекающими на предприятии.
На рис. 1 показаны функции и задачи производственно-диспетчерского отдела (ПДО) предприятия газопереработки.
При анализе работы ПДО выявлено наличие проблемы повышения качества и своевременности функций, выполняемых ПДО, обеспечивающих своевременное выполнение предприятием утвержденных им социально-экономических показателей.
Данная проблема решается с помощью реинжиниринга следующих процессов:
1) автоматизации получения информации в отдел с целью обеспечения ее объективности (достоверности и полноты);
2) автоматизации учета количества поступающего сырья, отгрузки готовой продукции.
Для анализа усовершенствованных бизнес-процессов, протекающих в ПДО предприятия газопереработки, используем инструмент визуального моделирования бизнес-процессов IDEF 3.0 [1].
Способы передачи и получения информации от производственных подразделений предприятия в ПДО до внедрения информационной системы производства (ИСП) представлены на контекстной диаграмме рис. 2. Результаты до внедрения ИСП занесены в табл. 1.
Обеспечение достижения предприятием результативных плановых технико-экономиче ских и социальных показателей, а также любых видов деятельности, выполняемых на предприятии.
Оперативный контроль за своевременным качественным
выполнением ОСНОВНЫХ производственных процессов с целью согласованного функционирования подразделений предприятия
Круглосуточный качественный контроль и регулирование процессов поступления и передачи, переработки сырья, производства и отгрузки готовой продукции
Г
Непрерывный жесткий оперативный контроль производственной и других видов деятельности, выполняемых на предприятии
Проверка информации, поступающей в отдел от производственных подразделений предприятия в целях обеспечения объективности и достоверности предоставляемой ими информации
'Оперативный учет количества ■ поступающего на предприятие сырья, производства готовой продукции и соответствия их качества нормативным документам
Выполнение первичного анализа причин отклонений процессов поставки и переработки сырья, а также производства и отгрузки готовой продукции от установленных норм
Формирование и своевременное предоставление отчетов о качестве готовой продукции
Рис. 1. Функции и задачи ПДО
Рис. 2. Проверка информации поступающей в отдел до внедрения ИСП
Таблица 1
Результаты до внедрения ИСП
Способ получения и передачи информации Первичный результат Вторичный результат
Локальный сервер Путь передачи информации от источника до потребителя занимает длительное время Излишние затраты времени на получение информации
В этом процессе принимает участие третье лицо Вероятность получения недостоверной информации
Телефон Возникновение технических сбоев на телефонной линии или дефектов речи источника при передаче информации Вероятность получения недостоверной информации
Способы передачи и получения информации от производственных подразделений предприятия в ПДО после внедрения ИСП представлены на контекстной диаграмме рис. 3. Результаты после внедрения ИСП занесены в табл. 2.
Рис. 3. Проверка информации, поступающей в отдел после внедрения ИСП
Оперативный учет количества поступающего на предприятие сырья, производства готовой продукции в ПДО наглядно представлен на рис. 4.
Исходными данными для создания отчета о количестве сырья, поступающего в производственные подразделения, являются (слева на диаграмме рис. 4):
• наименование сырья;
• количество сырья, поступающего по трубопроводу;
• занятость складов сырьем на текущее время.
Таблица 2
Результаты после внедрения ИСП
Способ получения и передачи информации Первичный результат Вторичный результат
ИСП Сбор информации осуществляется в реальном времени с датчиков, установленных по месту Минимизация затрат времени на получение информации
Человек не принимает участия в ее передаче информации Повышение уровня объективности информации (полноты и достоверности)
Рис. 4. Учет количества поступающего сырья и отгрузки готовой продукции до внедрения ИСП
В свою очередь производственные подразделения формулируют отчет о количестве произведенной готовой продукции в ПДО.
Выход процесса - выходные документы (справа на диаграмме рис. 4):
• отчет о количестве сырья, поступающего на предприятие;
• об объеме произведенной продукции.
Сформулированные результаты по способу получения и передачи информации учета сырья и готовой продукции, согласно диаграмме (см. рис.4), представлены в табл. 3.
Таблица 3
Результаты по способу получения и передачи информации учета сырья и готовой продукции до внедрения ИСП
Способ получения и передачи информации Первичный результат Вторичный результат
Обход инженером узлов учета, установленных на трубопроводах Узлы учета находятся удаленно от отдела, поэтому их последовательный обход занимает длительное время Излишние затраты времени на получение информации
Запись результатов в журнал учета происходит вручную Вероятность получения недостоверной информации
Оперативный учет количества поступающего на предприятие сырья, производства готовой продукции после внедрения ИСП в ПДО наглядно представлен на рис. 5.
Рис. 5. Учет количества поступающего сырья и отгрузки готовой продукции после внедрения ИСП
Преимущества после внедрения ИСП по оперативному учету количества сырья и готовой продукции представлены в табл. 4.
В соответствии с анализом бизнес-процессов, происходящих в ПДО, установлено, что существуют следующие способы получения и передачи производственной информации:
• локальный сервер;
• телефон;
• обход инженером узлов учета, установленных на трубопроводах.
Таблица 4
Результаты после внедрения ИСП по оперативному учету количества сырья и готовой продукции
Способ получения информации Первичный результат Вторичный результат
Информационная система производства Сбор информации осуществляется в реальном времени с узлов учета, установленных на трубопроводах Минимизация затрат времени на получение информации
Человек не принимает участия в ее передачи Повышение уровня объективности информации (полноты и достоверности)
Такие способы занимают много времени и существует вероятность получения недостоверной информации.
Предлагается внедрить на предприятии информационную систему производства. Результатом внедрения будет минимизация затрат времени на передачу и получение информации и достижения 100 % ее достоверности. Сравнение способов получения информации до и после внедрения ИСП показано в табл. 5.
Таблица 5
Сравнение способов получения информации
Способ получения информации Результат
до внедрения ИСП после внедрения ИСП Минимизация затрат времени на получение информации. Повышение уровня объективности информации (полноты и достоверности)
Локальный сервер Информационная система производства
Телефон
Обход инженерами узлов учета, установленных на трубопроводах
Для внедрения и сопровождения ИСП был взят программный продукт PI System (Plant Information System), разработанного американской фирмой OSIsoft [2].
В данной работе представлен фрагмент работы PI System на примере установки демеркаптанизации ШФЛУ [3].
Программа осуществляет передачу данных по OPC протоколу, поэтому для моделирования данного технологического процесса был выбран продукт Matrikon OPC. Интерфейс программного продукта представлен на рис. 6.
Matrikon ОРС Server for Simulation and Testing - Server ConFig.Hml
J3JXÍ
File Edit View Tools Help
О D ö g Е i Ï х # © ; ?
Current configuration: ■intents of alias group '(root)':
; Server Configuration j Name j item Path j Data Type 1 RAV1 Update Rate
Alias U on figuration (L13V1B Random.lntl (Default] RAV
L20C1 Random.lntl (Default) RAV
L20V1 Random.lntl (Default) RAV
L20V3 Random.lntl (Default)
L20V7 Random.lntl (Default) RAV
N1 Random.Boolean (Default) RAV 2000
N2 Random.Boolean (Default) RAV
N3 Random.Boolean (Default) RAV
N4 Random.Boolean (Default) RAV
N5 Random.Boolean (Default) RAV
va Random.lntl (Default) RAV
x]
Reset Statistics il 1 Jj
Рис. 6. Интерфейс Matrikon ОРС Simulation Server
При создании нового тега, как показано на рис. 7, требуется заполнить следующие поля:
Name - имя тега;
Item Path - путь к нему;
Data type - тип даты (Integer, Real, Data, Time, Boolean);
Update Rate - время обновления;
Read only - только чтение;
Poll When inactive - считывать когда не активен;
Scaling - возможность задавать верхний и нижний придел значения, совершение различным математических и логических операций.
Программный продукт OSIsoft, обеспечивающий прием данных по OPC протоколу и создание конфигурации для клиента, представлен в источнике [3]. Выбираем в данном сегменте локальные сети, как показано на рис. 8. После этого создаем группу тегов (рис. 9).
Добавляем в группу теги, созданные в Matrikon OPC Simulation Server рис. 10 и 11.
После сохранения конфигурации в PI-OPCClient как на рис. 12 файлы opcint.bat и TagList.csv нужно скопировать на компьютер клиента в папку C:\ProgrammFiles\PI-System\OPCInterfact и запустить файл opcint.bat.
Matrikon ÜPC Server for Simulation and Testing - Server G
File Edit View lools Help
О I □ ö У
а
Current configuration:
Contents of alias group '(root)':
Name Item Path Data Type R/W Update Rate
L13V1В Random. Int1 (Default] R/W
L20C1 Random. Int1 (Default] R/W1
L20V1 Randi-'" Int1 (Default] 8Ш
Server Configuration Alias Configuration
[y^Insert New Alias
2£J
Alias Settings: Name:
Item Path:
Data Type: | (Default) JJpdate Rate: |g
(msec)
Г" Readonly Г Poll when inactive
Save 8t Create New
Г Dejault to new
Scaling >>
Cancel
Reset Statistics
JliJJ
Рис. 7. Создание нового тега в Matrikon ОРС Server Simulation
Рис. 8. Интерфейс PI-OPCClient
ÜPi- OPCClient -inlxj
File Server Group Tag Tools Help 1
|Localhost dUliil Ш taje I5Щ m'
OPC Servers: Groups: jGroup Info:
1 i Localhost 4=] Intellution.iFixOPCCIient Name | Requested UpdateRate |1. Group N ame: G roupl 2. Update Rate: 1000 mSeconds
0LJ Groupl 1000 mSeconds
Intellution.OPCE DA. 3 ■•■i=g Intellution.OPCiFK •■•<=) Intellution.OPCiFK. 1 T M atrikon. 0 PC. S imulation l^l Matrikon.OPC Simulation 1 4. Time Bias: 0 Minutes 5. State: Active 6. Items: 0 7. OPC Standard: v2.05a
Ml ШШ i ШШШШ ШШ [ j Updates: Щ I Цщ
Tag Value I Quality Timestamp Type Item ID
|S erver Status:
-
S erver S tart T ime: 05/29/14 17:25:34 Server Current Time: 05/29/1417:31:36 Server Last Update Time: 05/29/1417:30:36 Server Current State: RUNNING I Group count = 1 Bandwidth = -1 Major version = 1 Minor version =1 ~~ J
Build i [EL number = 307
I >r < I I
Рис. 9. Создание группы тегов в PI-OPCClient
File Server G I Local host |OPC Seivers: Н -Д Localh
] Mat Mai
Server Browsing-
□ Manual □ Flat Branch Filter:
R/W Filter: Data Type Filter:
Ser
¡r Status:
Server Stait Tirw Server Current T Server Last Upd Server Current S laroup count = Bandwidth =
Minor version =
Build numbei = ■
List I I Clear | [ | Apply j 1 Mil
Ebfigäl Matrikon.OPC.Simulation.1 Tag Item ID ]
i ^ Configured Aliases ^LISVIB 1 Hv'l H
É-Q] Simulation Items V L20C1 L20C1
L2CIV1
■>%L2[W3 L2CIV3
'ЧН1 N1
4-N2 .N2
^N3 .N3
■%N4 N4
All Items: 11 I Selected Items: |1
Select All Selected
Item FMffietiies Added Tags:
Tag Name: ;L2CV7 Tag Name- | Item ID | Data Type
Item ID: ' L2DV7 '^L20V3 .L20V3 VTJ1 '^L20V1 .L20V1 VTJ1 L20C1 .L20C1 VTJ1 '^L19V1B .L19V1B VTJ1
Access Path: |
Data Type: | j-J [ Clear
Active: W Overwrite: V
Add | | Remove | Remove All j
Group: |G roupl | Group Item Count: |5
J
Рис. 10. Добавление тегов в PI-OPCClient
Рис. 11. Добавление тегов в PI-OPCClient
File Server Group Tag Tools Help
|Localhost jJLl 53 30 Ш H ^»îsSé
OPC So,,»: |G roups: |Group Info:
B Localhosl j--i=j Intellution.iFixOPCCIient ^ Intellution.OPCEDA lntellution.OPCEDA.3 1 ^ 1 ntellu tion. □ PCiFIX lntellution.0 PCiFIX. 1 j--i=a Matrikon. OPC. Simulation IУ F Configurai Node Name: X |1. Gioup Name: Groupl 2. Update Rate: 1000 mSeconds 3. Deadband: O.OOOOQO Percent 4. Time Bias: 0 Minutes 5. State: Active 6. Items: 5 7. OPC Standard: v2.05a
Localhost
OPC Seivei N Interface ID: Point Souice: First Sean Cla ame: jMatrikon.OPC.Simulatic n1
F "î: |00 00.10 Ш Updates: ■ i SI
Type I Item ID
Enter file Name foi .bat file: VT R9 L19V1B
Enter file Name foi csv file: VT_R8 VT_R8 VT_R8 L20C1 L2ÜV1 L20V3
S erver S tat T ime: 05/29/1417:25:34 Server Current Time: 05/29/1417:33:36 S erver Last U pdate T ¡me: 05/29/1417:32:4G Server Current State: RUNNING 1 Bandwidth = -1 Build number = 307 ▼ • I I >r PTagL^v |_J
Save \ : I
Рис. 12. Сохранение конфигурации в PI-OPCClient
Далее описан процесс создания мнемосхемы в PI-ProcessBook. В рамках статьи была создана мнемосхема газофракционирующей установки блока демеркаптанизации (рис. 13).
PI-DataLink компонент PI System представляет графический интерфейс для получения данных, а также их дальнейшего расчета в сре-
де Microsoft Office Excel. Для вывода данных используется функция PIDataLink CompressData (Start Time/End Time). Данная функция позволяет вывести в среду Microsoft Excel данные из архива PI System за интересующий вас период.
Рис. 13. Мнемосхема блока демеркаптанизации
Для вывода данных из архива (рис. 14) требуется заполнить следующие поля CompressData (Start Time/End Time): Tagname - имя тега; StartTime - начальное время; EndTime - конечное время; OutputCell - выходная ячейка.
|pi DataLink
Get compressed data within a time period
Tagname(s) |L20V1 - I ... 1 PI Server [opt,] jpiSERV
Start Time End Time
-У+ CO "m L_ |$D$2
Filter Expression [opt,] 1 J Output Cell |$E$5 S
Г mark as filtered Г hide count
Boundary Type Jinside [7 show timestamps Г" show bits Г show annotations
(* column(s) С row(s)
OK 1 Cancel
Рис. 14. Конфигурация CompressData (Start Time/End Time)
Результат вывода данных из архива PI System представлен на рис. 15.
Рис. 15. Вывод данных из архива
Таким образом, в результате работы была обоснована целесообразность применения системы автоматизации PI System для управления производственными процессами предприятия газопереработки, а также разработан фрагмент базы управления производственно-диспетчерской информацией ПДО на базе PI System.
Экономическая эффективность внедрения PI System достигается за счет повышения производительности персонала, качества и своевременности принимаемых решений. Внедрение информационной системы производства сокращает время незапланированного простоя оборудования, благодаря своевременному техническому обслуживанию, уменьшаются затраты с помощью приложений, оптимизирующих технологические процессы. Также снижается аварийность производства и выявляются неисправности измерительного и технологического оборудования. В работе осуществлен анализ и произведен реинжиниринг функций ПДО с использованием методологии функционального моде-
лирования IDEF 3.0. Для внедрения PI System сформулированы требования, предъявляемые к системе, произведен выбор соответствующего оборудования, разработана рабочая и эксплуатационная документация на данную систему.
Результаты работы могут быть использованы совместно с алгоритмами управления и оптимизации технологических процессов, изложенными в источниках [4-16].
Список литературы
1. КРОК: сайт. - URL: http:/www.croc.ru (дата обращения: 15.02.2018).
2. OSIsoft: сайт. - URL: http:/www.osisoft.ru (дата обращения: 18.02.2018).
3. ИндаСофт: сайт. - URL: http:/www.indusoft.ru (дата обращения: 19.02.2018).
4. Плехов В.Г., Шумихин А.Г., Кондрашов С.Н. Разработка и исследование алгоритмов системы управления процессом каталитического рифор-минга бензиновых фракций // Автоматизация и современные технологии. -2008. - № 11. - С. 14-21.
5. Плехов В.Г., Кондрашов С.Н., Шумихин А.Г. Применение многоуровневой математической модели каталитического риформинга бензиновых фракций в системе управления промышленными установками // Автоматизация в промышленности. - 2009. - № 7. - С. 37-42.
6. Управление распределением сырья между параллельно работающими установками каталитического риформинга бензинов / С.Н. Кондрашов, А.Е. Пигасов, Н.И. Берсенева, А.В. Попова // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Химическая технология и биотехнология. - 2016. - № 2. - С. 17-29.
7. Кондрашов С.Н., Соромотин Д.С. Управление процессом экстрактивной дистилляции ароматических углеводородов на основе нечеткой процедурной модели // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Химическая технология и биотехнология. -2017. - № 1. - С. 37-52.
8. Использование термодинамических зависимостей для управления ректификационной колонной на установке замедленного коксования / С.Н. Кондрашов, П.Н. Парамонов, А.Г. Шумихин, Н.И. Берсенева // Автоматизация в промышленности. - 2016. - № 2. - С. 32-35.
9. Кондрашов С.Н., Бурдин И.С. Система непрерывной идентификации и управления качеством продуктов первичной переработки нефти // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Химическая технология и биотехнология. - 2016. - № 4. - С. 27-45.
10. Кондрашов С.Н., Власов С.А. Автоматическое регулирование теплового режима ректификационной колонны разделения бензина на фракции // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического
университета. Химическая технология и биотехнология. - 2016. - № 2. -С.30-38.
11. Вялых И.А., Шумихин А.Г., Кондрашов С.Н. Нечеткое управление реакторным блоком установки каталитического крекинга // Автоматизация в промышленности. - 2010. - № 7. - С. 53-58.
12. Белова Д.В., Кондрашов С.Н. Информационная компьютерная поддержка управления качеством топлива марки РТ для реактивных двигателей // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Химическая технология и биотехнология. - 2009. -№ 10.- С. 135-138.
13. Кондрашов С.Н., Мустафин А.И., Буракова А.Е. Управление процессом ректификации бензиновых фракций с использованием аналитической зависимости «температура - давление - качество дистиллята» // Автоматизация в промышленности. - 2014. - № 1. - С. 59-61.
14. Развитие топливного комплекса ООО «ЛУКОЙЛ-Пермнефтеорг-синтез» / В.Ю. Жуков, В.И. Якунин, В.А. Крылов, В.С. Питиримов, В.В. Вус-тин, С.Н. Кондрашов // Нефтепереработка и нефтехимия. Научно-технические достижения и передовой опыт. - 2008. - № 8. - С. 5-9.
15. Разработка и эксплуатация струйных перемешивающих устройств в резервуарах парка смешения топлив / В.В. Миняйло, С.Н. Кондрашов, А.В. Никонов, И.А. Волков // Нефтепереработка и нефтехимия. Научно-технические достижения и передовой опыт. - 2008. - № 8. - С. 47-49.
References
1. CROC, available at: http:/www.croc.ru (accessed 15 February 2018).
2. OSIsoft, available at: http:/www.osisoft.ru (accessed 18 February 2018).
3. Indusoft, available at::http:/www.indusoft.ru (accessed 19 February 2018).
4. Plekhov V.G., Shumikhin A.G., Kondrashov S.N. Razrabotka i issledovanie algorit-mov sistemy upravleniia protsessom kataliticheskogo riforminga benzinovykh fraktsii [Development and research of algorithms of process control system for catalytic reforming of gasoline fractions]. Avtomatizatsiia i sovremennye tekhnologii, 2008, no. 11, pp. 14-21.
5. Plekhov V.G., Kondrashov S.N., Shumikhin A.G. Primenenie mnogourovnevoi matematicheskoi modeli kataliticheskogo riforminga benzinovykh fraktsii v sisteme upravleniia promyshlennymi ustanovkami [The use of multi-level mathematical model of catalytic reforming of gasoline fractions in the control system of industrial unit]. Avtomatizatsiia vpromyshlennosti, 2009, no. 7, pp. 37-42.
6. Kondrashov S.N, Pigasov A.E., Berseneva N.I., Popova A.V. Upravlenie raspredeleniem syr'ia mezhdu parallel'no rabotaiushchimi ustanovkami kataliticheskogo riforminga benzinov [Managing the distribution-leniem raw material management between the parallel operating catalytic reforming gasoline]. Vestnik PNIPU. Khimicheskaia tekhnologiia i biotekhnologii, 2016, no. 2, pp. 17-29.
7. Kondrashov S.N., Soromotin D.S. Upravlenie protsessom ekstraktivnoi distillia-tsii aromaticheskikh uglevodorodov na osnove nechetkoi protsedurnoi modeli [Process
control of the extractive distillation of aromatics based on fuzzy procedural model]. Vestnik PNIPU. Khimicheskaia tekhnologiia i biotekhnologiia, 2017, no. 1, pp. 37-52.
8. Kondrashov S.N., Paramonov P.N., Shumikhin A.G., Berseneva N.I. Ispol'zovanie termodinamicheskikh zavisimostei dlia upravleniia rektifikatsion-noi kolonnoi na ustanovke zamedlennogo koksovaniia [Use of thermodynamic dependencies to control the distillation column in a delayed coking unit]. Avtomatizatsiia vpromyshlennosti, 2016, no. 2, pp. 32-35.
9. Kondrashov S.N., Burdin I.S. Sistema nepreryvnoi identifikatsii i upravleniia kachestvom produktov pervichnoi pererabotki nefti [System of continuous identification and management of the quality of primary oil refining products]. Vestnik PNIPU. Khimicheskaia tekhnologiia i biotekhnologiia, 2016, no.4, pp. 27-45.
10. Kondrashov S.N., Vlasov S.A. Avtomaticheskoe regulirovanie teplovogo rezhima rektifikatsionnoi kolonny razdeleniia benzina na fraktsii [Automatic control of the thermal state of separation fractionator for gasoline fractions]. Vestnik PNIPU. Khimicheskaia tekhnologiia i biotekhnologiia, 2016, no. 2, pp. 30-38.
11. Vialykh I.A., Shumikhin A.G., Kondrashov S.N. Nechetkoe upravlenie reaktornym blokom ustanovki kataliticheskogo krekinga [Unclear control of the reactor unit of the catalytic cracking unit]. Avtomatizatsiia vpromyshlennosti, 2010, no. 7, pp. 53-58.
12. Belova D.V., Kondrashov S.N. Informatsionnaia komp'iuternaia podderzhka upravle-niia kachestvom topliva marki RT dlia reaktivnykh dvigatelei [Information computer support managing deposits of PT brand quality jet fuel]. Vestnik PNIPU. Khimicheskaia tekhnologiia i biotekhnologiia, 2009, no. 10, pp. 135-138.
13. Kondrashov S.N., Mustafin A.I., Burakova A.E. Upravlenie protsessom rektifika-tsii benzinovykh fraktsii s ispol'zovaniem analiticheskoi zavisimosti «tempera-tura -davlenie - kachestvo distilliata^» [Management of process of rectification of petrol fractions with use of analytical dependence "temperature - pressure - quality of distillate"]. Avtomatizatsiia vpromyshlennosti, 2014, no. 1, pp. 59-61.
14. Zhukov V. Iu., Iakunin V.I., Krylov V.A., Pitirimov V.S., Vustin V.V., Kondrashov S.N. Razvitie toplivnogo kompleksa OOO «LUKOIL-Permnefteorgsintez» [Development of a fuel complex LUKOIL-Permnefteorgsintez]. Neftepererabotka i neftekhimiia. Nauchno-tekhnicheskie dostizheniia i peredovoi opyt, 2008, no. 8, pp. 5-9.
15. Miniailo V.V., Kondrashov S.N., Nikonov A.V., Volkov I.A. Razrabotka i ekspluatatsiia struinykh peremeshivaiushchikh ustroistv v rezervuarakh parka smesheniia topliv [Development and operation of the jet mixing devices in tanks of the park of mixture of fuels]. Neftepererabotka i neftekhimiia. Nauchno-tekhnicheskie dostizheniia i peredovoi opyt, 2008, no. 8, pp. 47-49.
Получено 19.03.2018
Об авторах
Кондрашов Сергей Николаевич (Пермь, Россия) - кандидат технических наук, доцент кафедры автоматизации технологических процессов Пермского национального исследовательского политехнического университета (614013, г. Пермь, ул. Профессора Поздеева, 9, корпус Б, e-mail: Sergej.Kondrashov @pnos.lukoil.com).
Солодченков Владимир Михайлович (Пермь, Россия) - магистрант кафедры автоматизации технологических процессов Пермского национального исследовательского политехнического университета (614013, г. Пермь, ул. Профессора Поздеева, 9, корпус Б, e-mail: [email protected]).
About the authors
Sergei N. Kondrashov (Perm, Russian Federation) - Ph.D. of Technical sciences, Associate professor, Department of automation of technological processes, Perm National Research Polytechnic University (9, Building B, Professor Pozdeyev str., Perm, 614013, e-mail: [email protected]).
Vladimir M. Solodchenkov (Perm, Russian Federation) - Undergraduate student, Department of automation of technological processes, Perm National Research Polytechnic University (9, Building B, Professor Pozdeyev str., Perm, 614013, e-mail: [email protected]).
