CC BY
24РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА ДЛЯ ПРОЦЕССА ОЧИСТКИ ВЫХЛОПНЫХ ГАЗОВ Садыкова А.К.
Садыкова Айнур Кайраткызы - магистрант, специальность: информатика, механико-математический факультет, Казахский национальный университет им. Аль-Фараби, г. Алматы, Республика Казахстан
Аннотация: проблема охраны окружающей среды от техногенных выбросов токсичных органических веществ имеет особенно важное значение для промышленно развитых регионов, экономика которых в значительной мере базируется на нефтепереработке и нефтехимии. В настоящее время проблема загрязнения атмосферы выхлопными газами автомобилей стоит очень остро, особенно это касается крупных городов, и непрерывный рост количества автотранспорта. Так, например, в городе Алматы в 1991 году е было зарегистрировано 97 000 автомобилей, в настоящий момент официально в Алматы зарегистрировано порядка 73 0 000 городских транспортных средств. Помимо этого, в город Алматы заезжают и проезжают, значит пользуются транзитом мегаполиса, еще 300 000 единиц иногороднего транспорта.
Ключевые слова: очистка, окружающая среда, моделирование, сажа, газы, алгоритм, катализатор.
В природе происходит как естественное, так и антропогенное загрязнение атмосферы, обусловленное природными процессами и деятельностью человека. Следует отметить, что естественное загрязнение весьма существенно. Так, из общей массы примесей в атмосфере на долю природных источников приходится около 50% соединений серы. 93% - окиси углерода, 98% - окислов азота и 87% так называемых реактивных углеводородов [1].
Природные источники загрязнения, как правило, рассредоточены в пространстве, удалены от густонаселенных местностей и практически не поддаются регулированию. При этом вредное воздействие загрязняющих воздух веществ, поступающих в окружающую среду от естественных источников, в значительной мере нивелируется их перемешиванием, рассеиванием и естественным процессом самоочищения атмосферы.
Значительно большую опасность представляют примеси в атмосфере, поступающие от искусственных, в первую очередь, промышленных источников, которые характеризуются мощными локальными выбросами отходящих газов, особенно резко возрастающими при экстенсивном развитии техники. Так как воздушная среда наиболее объемная и динамичная среди экологических систем, борьба с вредными примесями непосредственно в атмосфере -практически неразрешимая задача. Поэтому защита воздушного бассейна за счет совершенствования технологических процессов, специально разрабатываемых технических приемов, одна из важнейших задач охраны окружающей среды [1].
В промышленных районах и даже на одном крупном предприятии обычно наблюдается значительное разнообразие выбросов по мощности и составу. Медико-санитарные исследования предупреждают о возможности отрицательного воздействия на здоровье населения гак называемых суммаций, то есть интегрального взаимодействия ряда вредных веществ, хотя содержание каждого из них в атмосфере в отдельности сохраняется на уровне, меньшем предельно допустимых концентраций.
Выбросы углеводородов и друг их органических веществ с отходящими газами являются одним из наиболее характерных источников загрязнения атмосферы предприятиями топливо-энергетического комплекса в промышленно развитых регионах (табл. 1).
Источник промышленного выброса Типичные токсичные компоненты газовых выбросов
Нефтеперерабатывающая промышленность сернистый ангидрид, окись углерода, окислы азота, сероводород, аммиак, углеводороды, кислород- и
Нефтехимическая промышленность окись углерода, углеводороды, кислородсодержащие органические соединения (спирты, эфиры, кислоты и
Химическая промышленность окись углерода, сероуглерод, хлор, ртуть, углеводороды, разнообразные органические
Топливо сжигающие системы (ТЭЦ, котлы, печи промышленные и т.д.) сернистый ангидрид, окись углерода, окислы азота, кислородсодержащие органические соединения
Для квалифицированного и экономически обоснованного выбора способов аппаратурно-технологического оформления процесса очистки газов, прежде всего, необходимы обследование и анализ работы подсистем и отдельных элементов химико-технологических систем, определяющих количество и состав промышленных выбросов, и совершенствование технологических приемов и работы основного оборудования, что в большинстве случаев позволяет сократить объем выбросов вредных веществ. Наиболее целесообразна комплексная очистка отходящих газов с решением задачи возврата в производство части ценных компонентов выбросов с их последующей доочисткой до санитарных норм.
Разнообразие способов предварительной очистки промышленных газовых выбросов (конденсация, вымораживание, абсорбция, адсорбция и др.) требует тщательной технико-экономической оценки рентабельности использования того или иного метода извлечения пенного продукта. [1]
Так, адсорбционный метод очистки газовых потоков от примесей органических веществ весьма эффективен при очистке отходящих газов от паров растворителей с возвратом их в технологический процесс после регенерации адсорбента. Однако этот метод рационально применять при содержании примеси в газе не менее 2-6 г/м3 (табл. 2), так как при меньших концентрациях адсорбируемых компонентов резко уменьшается динамическая активность адсорбента и возрастают размеры технологических аппаратов и, как следствие, капитальные и эксплуатационные затраты на реализацию процесса очистки газов.
Среди способов очистки отходящих газов на завершающей стадии перед сбросом их в атмосферу наибольшее распространение получили окислительные методы. Они осуществляются путем глубокого полного окисления органических примесей - углеводородов и кислородсодержащей органики - до углекислого газа и воды непосредственным прямым сжиганием и с использованием катализаторов процесса окисления [1-2]. Термический способ более прост в аппаратурно-технологическом оформлении и не имеет специфических ограничений по составу и концентрациям загрязняющих примесей в очищаемом газе. Однако проведение этого процесса при температурах 600-900°С делает его весьма энергоемким (табл. 3): расход условного топлива составляет 25-40 кг на 1000 м3 выбросов при рабочей температуре процесса 600-900°С [3].
Таблица 2. Нижний порог рентабельности адсорбционных установок с неподвижным слоем активированного угля по концентрации С органических примесей в очищаемом газе [2]
Адсорбируемая примесь С, г/м1 Адсорбируемая примесь С, г/м'
Трихлорэтилен 1.8 Мет ил ацетат 2,1
Этанол 1,8 Этилацетат 2,1
Бензин 2.0 Бутилацетат 2.5
Бензол 2.0 Ацетон 3.0
Метилен хлорид 2,0 Четыреххлористый углерод 4.5
Толуол 2,0 Сероуглерод 6.0
Ксилол 2.1
Низкие температуры окисления в термокаталитическом процессе (200-500°С в зависимости от природы окисляемой примеси и типа катализатора) обусловливают снижение расхода топлива по сравнению с термическим способом в 2-3 раза. Термокаталитическому окислению
могут подвергаться как индивидуальные компоненты, так и смеси углеводородов или кислородсодержащих органических веществ. Средний срок службы катализаторов в процессах очистки отходящих газов составляет 3-5 лет при отсутствии в газах катализаторных ядов. Термокаталитические установки обеспечивают высокую степень очистки отходящих газов нефтепереработки и нефтехимии от примесей органических веществ - 99-100%. Однако этот метод имеет ряд недостатков:
- для насыпного слоя катализаторов существует критическая концентрация окисляемой органической примеси в газе, выше которой в результате экзотермичности процесса происходит интенсивный разогрев слоя катализатора, особенно его лобовой части, что приводит к снижению активности катализатора и срока его службы:
- надежность работы реактора резко снижается даже при относительно небольших возмущениях по концентрации окисляемой примеси и расходу очищаемого газа;
- очистка низконапорных отходящих газов в значительной мере лимитируется потерями напора в слое катализатора;
- катализатор не может контактировать с газами, содержащими выше определенных количеств пыль, влагу, катализаторные яды (фосфор, свинец, мышьяк, хлорорганические и некоторые другие соединения);
- применение новых узлов очистки газов на действующей установке часто не вписывается по габаритам в производственную систему из-за отсутствия свободных площадей;
- подбор катализаторов и технологических параметров процесса термокаталитической очистки газа в значительной мере осложняется неполнотой необходимой информации, часто рассматриваемой исследователями в технической литературе как «ноу-хау».
При много вариативности решения задачи аппаратурно-технологического оформления процесса очистки отходящих газов требуется проведение тщательного инженерного анализа и технико-экономической оценки для каждого конкретного локального промышленного выброса газов в атмосферу.
Таблица 3. Сопоставление затрат на очистку газов (10 000 м3/ч) термическим и термокаталитическим
способами [6], >ЧУ
Вилы затрат Термический процесс, 750°С Термокаталитический процесс, 250°С
без теплообменника с теплообменником без теплообменника с теплообменником
Капитальные 100 000 143 000 138 000 202 000
Эксплуатационные (на 1 м'/ч) 45,18 29,38 16,82 12,83
Амортизационные:
катализатор - - 3.45 3.45
теплообменник - 1,64 - 1.83
прочее оборудование 2,00 1.73 1.93 1,93
Текущие:
топливо 41.70 22,8 9.65 1.93
энергия 0.69 2.07 0,69 2.07
обслуживание 0.79 1.14 1,10 1.62
Заключение
Выхлопные газы (отходящие газы) являются продуктами окисления и неполного сгорания углеводородного топлива. Выбросы выхлопных газов - основная причина превышения допустимых концентраций токсичных веществ и канцерогенов в атмосфере крупных городов, образование смогов, частая причина отравления в замкнутых пространствах. Всего в состав выхлопных газов автомобилей входит более 200 различных химических веществ.
Список литературы
1. Ершин Ш.А., Жапбасбаев У.К., Балакаева Г.Т. Теория и расчет аппаратов каталитической очистки (монография). ^азак; университет! Алматы, 1999.
2. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. М. Высшая школа, 2007.
3. Самарский А.А. Численные методы. М. Мир, 1991.
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ ПОВЫШЕНИЯ КАЧЕСТВА ИДЕНТИФИКАЦИИ ПРИЧИН НЕИСПРАВНОСТЕЙ СЛОЖНЫХ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ Семенович И.Г.
Семенович Иван Геннадьевич — студент магистратуры, факультет прикладной математики и информатики, Московский авиационный институт, Учебный центр «Интеграция», г. Серпухов
Аннотация: в статье описывается опыт создания экспертной системы для поиска неисправностей в дизельном двигателе на основе бинарной информации о наличии или отсутствии атрибутивных признаков, характеризующих его неисправность. Ключевые слова: интеллектуальные системы поддержки принятия решений, идентификация, расстояния бинарных векторов, пространства ортогональных признаков.
Оперативный контроль технического состояния сложных технических систем и своевременное устранение возникающих неисправностей всегда являлись актуальными задачами при их эксплуатации. При этом задача диагностики и поиска неисправностей в ряде случаев сводится к задаче следующего вида [1]:
- известно конечное множество возможных причин, действие которых приводит к неисправностям сложной технической системы;
- известно конечное множество признаков, которые характеризуют исправность/неисправность системы, характер проявления которых - стохастичен;
- известна матрица априорных условных вероятностей проявления этих признаков, обусловленных действием конкретных причин;
- известен вектор интенсивностей проявления признаков (наблюдение) по которому необходимо решить задачу о поиске причины, породившей такое наблюдение.
В известных методах идентификации причин неисправности сложной системы наряду со стохастическими методами (метод Байеса, метод Нейлора и подобные [1, 2]) широко применяются методы классификации, основанные на понятии расстояния между объектами [3]. При этом, в силу специфики исходных данных (вероятности представлены в виде дробей), расстояния бинарной природы не рассматриваются.
Предполагается, что в такой задаче известными являются множество причин и признаков, проявляющихся под их воздействием и условные вероятности проявления этих признаков. В качестве исходной данных выступает только информации о наличии или отсутствии наблюдения соответствующего признака. Использование классических методов идентификации статических объектов при решении этой задачи к значимым успехам не привело. Кроме того, значительное усложнение алгоритмов распознавания ситуации также не привело к значимому приросту по эффективности поиска причин отказов, Это натолкнуло на необходимость поиска варианта синтеза эвристических и классических методов распознавания образов, основанных на ортогональном представлении исходного вектора признаков и построении дерева решений эвристических правил распознавания объектов. Проведенный статистический эксперимент показал состоятельность предложенных мною суждений, а прирост по вероятности правильной идентификации причины неисправности двигателя для построенной экспертной системы составил от 5% и более относительно классических способов ее реализации.
Пусть рассматривается скрытая неисправность дизельного двигателя, причинами которой может выступать одна из 16 позиций, которая приводит к формированию нескольких атрибутивных признаков ее проявления. Таких признаков пусть будет 11 (см. таблицу 1).
