О непараметрическом моделировании процесса каталитической гидродепарафинизации Текст научной статьи по специальности «Прочие технологии»

УДК 519.876.2

О НЕПАРАМЕТРИЧЕСКОМ МОДЕЛИРОВАНИИ ПРОЦЕССА КАТАЛИТИЧЕСКОЙ

ГИДРОДЕПАРАФИНИЗАЦИИ

В. Р. Синюта, Д. И. Ярещенко

Сибирский федеральный университет Российская Федерация, 660041, г. Красноярск, просп. Свободный, 79 E-mail: YareshenkoDI@yandex.ru

Рассматривается задача моделирования процесса гидродепарафинизации в условиях неполной информации. Этот процесс соответствует такому уровню априорной информации, когда известны только качественные характеристики исследуемого процесса. На этом пути предлагается использовать непараметрические оценки Надарая-Ватсона регрессионных зависимостей. Приводятся непараметрические оценки функции регрессии по наблюдениям для процесса гидродепарафинизации.

Ключевые слова: дизельные топлива, низкотемпературные свойства, априорная информация, непараметрическая модель.

THE NONPARAMETRIC MODELING OF THE PROCESS OF CATALYTIC HYDRODEWAXING

V. R. Sinuta, D. I. Yareshchenko

Siberian Federal University 79, Svobodny Av., Krasnoyarsk, 660041, Russian Federation E-mail: YareshenkoDI@yandex.ru

The article deals with a particular approach to the hydrodewaxing process modeling under conditions of incomplete information. This process corresponds to such a level of a priori information, when only the qualitative characteristics of the process are known. On this way it is proposed to use nonparametric estimates of Nadar-Watson regression dependences. Provides the nonparametric estimate of the regression function at the observation process for hydrodewaxing.

Keywords: diesel fuel, low-temperature properties, prior information, nonparametric model

При организации производства низкозастывающих дизельных топлив всё большее распространение на нефтепереработывающих заводах (НПЗ) России находит технологический процесс каталитической гидродепарафинизации в атмосфере водорода [1]. Совершенствование процесса каталитической гидроочистки и гидродепарафинизации связано с необходимостью эффективного контроля протекания процесса в технологической секции. Показатели качества продукта на выходе существенно зависят от показателей качества исходного сырья и параметров процесса в реакторе. Установление данной зависимости представляет со-

бой важную задачу, требующую решения на предприятиях нефтепереработки. Эта задача может быть решена с применением подходов к математическому моделированию соответствующих процессов [2]. В данной работе для исследования процесса каталитической гидродепарафинизации предлагается использовать непараметрические модели. Выбор такого типа моделей обусловлен недостатком априорных сведений о процессах, протекающих при гидроочистке и гидродепарафинизации. Рассмотрим установку гидроочистки дизельного топлива, совмещенную с процессом гидродепарафинизации (рис. 1).

Рис. 4. Существующая схема гидроочистки дизельного топлива, совмещенная с процессом гидродепарафинизации

Математические методы моделирования, управления и анализа данных

Рис. 5. Фрагмент системы моделирования дискретно-непрерывного процесса

Рис. 6. Прогноз выхода xj(u) при соответствующих входных переменных u

На рис. 1 изображен реакторный блок Р-301, а также блоки очистки циркуляционного водородсо-держащего газа С-301а; стабилизации дизельного топлива, с извлечением бокового погона К-301; стабилизации бензина отгона; очистки углеводородных газов. Далее рассмотрим фрагмент схемы идентификации процесса гидродепарафинизации (рис. 2), составляющей часть исследуемой модели. Следует отметить, что на рис. 2 не учитываются некоторые переменные, присущие реактору Р-301.

На рисунке приняты следующие обозначения: и (/) - входные переменные процесса; х (/) - выходные переменные процесса, ) - входные неуправляемые (но контролируемые) параметры ведения технологического процесса; ) - случайное возмущение, действующее на объект; х () - выход модели; (/) - непрерывное время.

Известно, что задача непараметрического оценивания функции регрессии по наблюдениям выглядит следующим образом:

X;(u ) =

XU x>

i=\ j=1

' Uj - Uj

(

U Ф

p g -p«

Ш Ф

i=1 j=1

uj - Uj

U Ф

f

p g -Pig

(1)

где k - количество выходов процесса, а колоколооб-разная функция Ф (•) будет принята в виде треугольного ядра [3]. Представим результат расчета для первого компонента выхода объекта.

Здесь по оси ординат показаны значения выхода объекта и модели, а по оси абсцисс номера элементов экзаменующей выборки. «Точками» обозначены реальные значения выхода объекта, а «крестиками» значения модели. Согласно ГОСТ Р 51069-97 «Нефть и нефтепродукты. Метод определения плотности, относительной плотности и плотности в градусах API ареометром» показатели точности метода, полученные статистическим исследованием межлабораторных результатов испытаний, могут отклоняться, для

x1 (t) это значение составляет - 1,2 кг/м3, как показано на рис. 3 пунктирными линиями. Поэтому анализируя приведенный рисунок можно сделать заключение о достаточно удовлетворительном прогнозе компоненты выхода x1 - по известным значениям входных переменных. Неудовлетворительные прогнозы могут объясняться тем, что не учтены некоторые существенные переменные технологического процесса. Тем не менее, можно считать, что при более удовлетворительной обучающей выборке, которая, возможно будет получена при помощи включения в нее иных технологических показателей, могут быть получены более точные модели. А это в свою очередь открывает

и

путь к построению компьютерных систем управления и оптимизации процесса каталитической гидродепа-рафинизации.

Библиографические ссылки

1. Оптимизация углеводородного состава сырья на установках риформинга и гидродепарафинизации методом математического моделирования / С. А. Фалеев, Н. С. Белинская, Э. Д. Иванчина и др. // Нефтепереработка и нефтехимия. Научно-технические достижения и передовой опыт. М., 2013 № 10. С. 14-18.

2. Надарая Э. А. Непараметрическое оценивание плотности вероятностей и кривой регрессии. Тбилиси : Изд-во Тбилисского ун-та, 1983. 194 с.

3. Медведев А. В. Теория непараметрических систем. Активные процессы - I // Вестник СибГАУ. 2011. Вып. 4 (37). С. 52-58.

References

1. Faleev S. A., Belinskaya N. S., Ivanchina E. D.

Optimizaciya uglevodorodnogo sostava syr'ya na ustanovkah riforminga i gidrodeparafinizacii metodom matematicheskogo modelirovaniya [Optimization of the hydrocarbon composition of raw materials on plants of reforming, and hydrodewaxing mathematical modelling]. Moscow, 2013. No. 10. P. 14-18.

2. Nadaraya E. A. Neparametricheskoe ocenivanie plotnosti veroyatnostej i krivoj regressii [Nonparametric estimation of probability density and regression curve]. Tbilissi, 1983. 194 p.

3. Medvedev A. V. Teoriya neparametricheskih sis-tem. Aktivnye processy -1 [The theory of non-parametric systems. Active processes - I]. Krasnoyarsk, 2011. No. 4 (37). P. 52-58.

© CHHKTO B. P., %e^emo fl. H., 2018