CC BY
49
Оригинальная статья / Original article УДК 65.011.56+691.237.33
DOI: http://dx.d0i.0rg/l0.21285/1814-3520-2018-3-84-92
СОВРЕМЕННЫЕ СИСТЕМЫ АВТОМАТИЗАЦИИ ПРЕДПРИЯТИЙ ПО ПРОИЗВОДСТВУ ЯЧЕИСТОГО БЕТОНА
© С.В. Леонтьев1, А.Д. Курзанов2, Р.В. Радыгин3
Пермский национальный исследовательский политехнический университет, 614990, Российская Федерация, г. Пермь, Комсомольский пр-кт, 29.
РЕЗЮМЕ. ЦЕЛЬ данной работы - исследовать уровень автоматизации технологических линий, на которых осуществляется выпуск изделий из ячеистого бетона. МЕТОДЫ. Исследование проводилось на основе изучения научно-технической литературы по рассматриваемой проблематике. РЕЗУЛЬТАТЫ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ. В настоящее время автоматизированные системы управления (АСУ) процессом производства ячеистого бетона представляют собой двухуровневые системы: верхний уровень включает автоматизированные рабочие места операторов, нижний - микроконтроллеры и исполнительные механизмы. Взаимодействие уровней осуществляется посредством локальных сетей. Решения по управлению процессом принимаются техническим персоналом, что влечет за собой ряд существенных недостатков, таких как, например, невозможность учета всех воздействующих факторов. На лицо, принимающее решение (ЛПР), возлагается огромная ответственность за правильность принимаемых решений. Авторами настоящей работы предлагается включить в контур управления систему поддержки принятия решений (СППР), которая позволит повысить качество принимаемых решений в условиях неопределенности. ВЫВОДЫ. Установлено, что применяемые методы управления технологическим процессом производства ячеистого бетона не отвечают современным требованиям выпуска продукции стабильно высокого качества. На основании выполненного анализа сформулированы требования к проектируемой системе управления процессом производства изделий из неавтоклавного газобетона, способной устранить существующие недостатки.
Ключевые слова: ячеистый бетон, неавтоклавный газобетон, система управления, качество продукции, автоматизация технологических процессов, автоматизированная система управления.
Информация о статье. Дата поступления 12 февраля 2018 г.; дата принятия к печати 26 февраля 2018 г.; дата онлайн-размещения 31 марта 2018 г.
Формат цитирования. Леонтьев С.В., Курзанов А.Д., Радыгин Р.В. Современные системы автоматизации предприятий по производству ячеистого бетона // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2018. Т. 22. № 3. С. 84-92. DOI: 10.21285/1814-3520-2018-3-84-92
MODERN AUTOMATION SYSTEMS FOR CELLULAR CONCRETE PRODUCING ENTERPRISES S.V. Leontiev, A.D. Kurzanov, R.V. Radygin
Perm National Research Polytechnic University, 29 Komsomolsky pr., Perm, 614990, Russian Federation
CONCLUSIONS. It has been determined that the applied control methods of cellular concrete production process do not meet modern requirements of consistent high quality product manufacturing. The requirements for a new control system for non-autoclaved aerated concrete products manufacturing are formulated on the basis of the performed analysis. The designed system will eliminate the existing shortcomings. ABSTRACT. The PURPOSE of the paper is to study the automation level of production lines used for cellular concrete products manufacturing. METHODS. The research was car-
1
Леонтьев Степан Васильевич, кандидат технических наук, доцент кафедры строительного инжиниринга и материаловедения, e-mail: n1306cl@yandex.ru
Stepan V. Leontiev, Candidate of technical sciences, Associate Professor of the Department of Construction Engineering and Materials Sciences, e-mail: n1306cl@yandex.ru
2Курзанов Александр Дмитриевич, старший преподаватель кафедры строительного инжиниринга и материаловедения, e-mail: kurzanov_sm_st@mail.ru
Alexander D. Kurzanov, Senior Lecturer of the Department of Construction Engineering and Materials Sciences, e-mail: kurzanov_sm_st@mail.ru
3Радыгин Роман Викторович, студент, e-mail: romaroma18129579@gmail.com Roman V. Radygin, Student, e-mail: n1306cl@yandex.ru
ried out based on the study of scientific and technical literature on the problem under consideration. RESULTS AND THEIR DISCUSSION. Today automated control systems of cellular concrete production process have two-levels. The upper level includes the workstations of operators while the lower level consists of microcontrollers and actuators. The levels interact through local networks. Technical staff generate control solutions which causes a number of critical flaws, such as, failures to take account of all influencing factors. A great responsibility for correct decisions rests with decision-makers. The authors of this article suggest a decision support system to be included in the control loop which will improve the quality of the decisions made under uncertainty.
Keywords: cellular concrete, non-autoclaved aerated concrete, control system, product quality, automation of technological processes, automated control system
Information about the article. Received February 12, 2018; accepted for publication February 26, 2018; available online March 31, 2018.
For citation: Leontiev S.V., Kurzanov A.D., Radygin R.V. Modern automation systems for cellular concrete producing enterprises. Proceedings of Irkutsk State Technical University. 2018, vol. 22, no. 3, pp. 84-92. (In Russian). DOI: 10.21285/1814-3520-2018-3-84-92
Введение
Отрасль производства строительных материалов - динамично развивающееся направление в промышленности страны. Особое положение в условиях принятой концепции ресурсо- и энергосбережения занимает ячеистый бетон как эффективный с точки зрения теплозащиты материал. Развитие технологий производства
ячеистого бетона предопределяет появление наряду с крупными комбинатами предприятий средней и малой мощности, отличающихся применяемым оборудованием, технологией производства, а также реализованным уровнем управления технологическим процессом производства (ТПП).
Обзор ключевых публикаций
В настоящее время на предприятиях, специализирующихся на производстве изделий из ячеистого бетона, выделяют несколько уровней автоматизации технологических процессов4:
1. Низший, или контроллерный, уровень автоматизации образуется промышленными микроконтроллерами, связанными с датчиками и исполнительными механизмами, расположенными непосредственно на технологической установке. Этот уровень предусматривает непрерывный автоматический контроль и регулирование отдельных параметров того или иного процесса либо агрегата, а также обеспечивает возможность дистанционного управления исполнительными механизмами и телесигнализации об отклонении параметров процессов от нормы и т.д.
2. Средний уровень автоматизации
(оперативный уровень) включает автоматизированные рабочие места (АРМ) операторов и диспетчеров, размещенные в офисных помещениях, снабженные человеко-машинным интерфейсом и соединенные локальной сетью с контроллерами низшего уровня. АРМ оперативного уровня реализует отображение в графическом виде интересующей оператора технологической информации, в необходимых случаях обеспечивает выдачу оператору аварийных сигналов и передачу контроллерам низшего уровня прямых управляющих воздействий. АРМ могут быть как универсальными, предоставляющими доступ ко всем возможностям производственной системы, так и технологически ориентированными, учитывающими специфику задач, решаемых персоналом на конкретном участке производства.
4Абдулин С.Ф. Системы автоматики предприятий стройиндустрии: учеб. пособие. Омск: Изд-во СибАДИ, 2007. 643 с. / Abdulin S.F. Automation system of enterprises: Learning aids. Omsk: SibADI Publ., 2007, 643 p.
3. Высший уровень автоматизации ориентирован на решение аналитических и прогностических задач. На данном уровне реализуется полная автоматизация планирования и управления всеми сторонами технологического процесса, обеспечивающая рационализацию, а в пределе - оптимизацию этого процесса. Наличие этого уровня превращает производство в гибкую автоматизированную производственную систему, отличительной особенностью которой, в соответствии с нормативной доку-ментациеи , является возможность автоматической перенастройки параметров технологического процесса при изменении условий производства.
В зависимости от реализованного уровня автоматизации, а также с учетом сложности технологического процесса качество выпускаемого на предприятии готового продукта может существенно варьироваться.
Газобетон автоклавного твердения производится на крупных комбинатах, оснащенных высокосложным широкономенклатурным оборудованием. Технологический процесс на них полностью автоматизирован, а роль человека сводится к наблюдению за процессом.
Предприятия по выпуску неавтоклавного газобетона (НГБ) характеризуются существенно меньшей степенью автоматизации [1, 2]. На таких предприятиях автоматизированы отдельные операции (например, полностью автоматизирован дозировочно-смесительный комплекс), однако общая координация процесса, а также целый ряд отдельных операций (в частности, транспортировка) осуществляются технологами и рабочими.
В ряде отечественных и зарубежных исследовательских институтов в сотрудничестве с промышленными предприятиями
предпринимаются попытки повысить уровень автоматизации современного производства. Исследования ведутся в двух принципиально различных направлениях, первое из которых состоит в снижении доли ручных операций как основных, так и вспомогательных, а второе - в исключении людей из процесса принятия управленческих решений и возложения решения высокоуровневых задач на средства интеллектуализации производства [2].
В работе [3] представлено описание комплексных технологических систем для заводов, производящих ячеистый бетон, с введением их в состав унифицированной системы контроля и адаптивного управления технологическим процессом (АСКУ). Основным звеном, определяющим качество получаемых из газобетона изделий, является матрица (рецептура) дозирования исходных компонентов, учитывающая свойства сырья и параметры технологического процесса (ТП).
Недостатком такой системы является ее зависимость от информации о входных параметрах процесса (например, о свойствах исходного сырья), которая является основой назначения рецептурно-технологических параметров (РТП). Кроме того, в системе предусмотрен контроль качества готовой продукции, что в некоторой степени снижает оперативность фиксации отклонений и замедляет процесс принятия контрмер.
В настоящее время известны разработки компаний 1Т-сферы в области создания различных информационных систем (ИС) для внедрения их на заводах, производящих ячеистый бетон. Так, предложена программа «Система управления производственным процессом - АГБ» (СУПП-АГБ) [4]. Данный программный продукт предназначен для сбора данных о
5ГОСТ 26228-90. Системы производственные гибкие. Термины и определения. Номенклатура показателей; утв. и введен в действие постановлением Государственного комитета СССР по управлению качеством продукции и стандартам от 07.06.1990 г. № 1448. М.: Изд-во Стандартов, 1990 / GOST 26228-90. Flexible manufacturing systems. Terms and definitions, List of indices: approved and introduced by the Resolution of the USSR State Committee on Quality Management and Standards of 7 June 1990 No. 1448. Moscow: Standards Publ., 1990.
производстве ГБ, их архивирования и анализа. СУПП-АГБ состоит из пяти основных разделов, каждый из которых затрагивает определенный аспект производства продукции: производство, оборудование, движение продукции, качество продукции, управление.
Развитием данной ИС является разработка второго поколения программы, получившей название «Технолог АГБ» [5, 6], имеющей следующие функциональные возможности:
- ведение электронных журналов;
- осуществление автоматизированных расчетов;
- статистическая обработка и комплексный анализ данных.
Несмотря на несомненные преимущества программы «Технолог АГБ», такие как возможность выбора контролируемых параметров, быстрый ввод данных, проверка их корректности и хранение данных в едином месте, составление отчетов и другое, она имеет очевидный недостаток: данная ИС не может в автоматизированном режиме выводить и формулировать рекомендации по повышению качества выпускаемой продукции, а позволяет лишь отслеживать текущее состояние процесса. В лучшем случае персонал будет проинформирован о падении качества ниже заданного уровня. Данный недостаток может быть спроецирован на все известные ИС, реализованные на предприятиях по выпуску газобетона.
В работе [7] представлена автоматизированная система, в основу которой положен экспресс-метод, позволяющий контролировать процесс пластического упрочнения газобетонного сырца с целью определения величины пластической прочности, обеспечивающей бездефектную резку массива, и прогнозировать величину отпускной прочности газобетонных блоков. Данная система в совокупности с приборным обеспечением позволяет автоматизировать рутинные ручные операции, что повышает качество их исполнения, а также позволяет повысить оперативность получения данных о качестве готового продукта,
пусть и несущих прогностический характер. Недостатком системы мониторинга вспучивания и упрочнения газобетона является отсутствие выстроенной взаимосвязи между результатом структурообразования и рецептурой исходной смеси.
В работе [8] представлена концепция автоматической системы коррекции рецептуры ячеистобетонной смеси. Данная концепция включает в себя алгоритм и структуру системы управления, суть которой заключается в изменении расхода извести, горячей и холодной воды на основе данных о тепловыделении вспучивающегося массива предыдущего цикла производства с целью обеспечения оптимального газообразования. Недостатком такой системы является невозможность ее применения на заводах, производящих НГБ, при условии замены извести на каустическую соду.
В статье [9] предложена программа для ЭВМ «Ячеистый бетон - 2007» для расчета состава ячеистого бетона, автоматически выполняющая коррекцию рецептуры (расхода извести) в зависимости от ее тепловыделения.
В работе [10] предложено управление производством газобетона на основе использования пакета Microsoft Project Expert, обладающего полным набором необходимых для управления функций. Однако такое управление должно быть отнесено в первую очередь к автоматизированному управлению предприятием.
В работе [11] представлена автоматизированная система контроля температуры заливаемой смеси: температура всех используемых материалов измеряется с помощью специальных датчиков. После этого рассчитывается необходимое количество подаваемой в смеситель холодной и горячей воды. Целевое значение заливочной температуры смеси задается техническим персоналом.
В ряде работ изложены результаты попыток построения математических моделей процессов дозирования компонентов газобетона и других процессов производства ГБ, а также представлены алгоритмы
оптимального управления этими процессами [12-16]. Однако на практике предложен-
ные модели и алгоритмы не реализованы.
Результаты исследования и их обсуждение
На основании приведенного анализа, а также с учетом представленной выше классификации можно сделать вывод, что на заводах, производящих НГБ, реализован низший уровень автоматизации.
Данный уровень автоматизации целесообразен и экономически оправдан при условии стабильности свойств исходного сырья, когда подобран оптимальный режим ТП с учетом всех параметров. При этом обеспечивается выпуск продукции требуемого качества в течение длительного периода времени. Однако стабильное состояние процесса выпуска газобетона - крайне редкое явление, что объясняется множеством причин. В случае изменения входных параметров процесса качество продукции незамедлительно падает, вплоть до появления брака; при этом параметры технологии требуют незамедлительной корректировки в соответствии с изменившейся ситуацией.
Таким образом, несмотря на определенные успехи в области автоматизации процесса производства газобетона функция принятия управленческих решений (УР), касающихся изменения состава смеси, а также значений отдельных технологических параметров, возложена на технический персонал - технологов, операторов, то
есть лиц, принимающих решения (ЛПР). Принципиальная схема формирования и реализации управленческих решений представлена на рис. 1.
Указанный подход к формированию управленческих решений имеет существенные недостатки:
1) ЛПР должно обладать уникальными знаниями условий производства применительно к конкретному региону, а также необходимым практическим опытом, а в условиях дефицита квалифицированных кадров принимаемые УР априори не могут быть эффективными;
2) в условиях реального производства ЛПР в процессе формирования УР необходимо принимать во внимание значительное число факторов, большинство из которых переменны; даже использование средств вычислительной техники в текущем их применении не позволяет производственному персоналу адекватно оценить сложившуюся ситуацию с учетом всех аспектов производства;
3) отсутствует единая методика оптимизации РТП при понижении качества готового продукта ниже определенного уровня вследствие вариации входных параметров либо существенного воздействия неконтролируемых возмущений.
Рис. 1. Система управления ТП, замкнутая через лицо, принимающее решение (X(t) - вектор входных параметров процесса; Z(t) - вектор возмущающих параметров; U(t) - вектор управляющих воздействий; Y(t) - вектор выходных характеристик процесса) Fig. 1. Control system of a technological process implemented through a decision maker (X (t) - vector of input process parameters; Z(t) - vector of perturbation parameters; U(t) - vector of control parameters;
Y(t) - vector of process output characteristics)
В условиях сложного многостадийного процесса производства изделий из НГБ система управления ТПП должна отвечать современным требованиям оперативного управления. С учетом выявленных недостатков могут быть сформулированы требования к системе управления и ее функционалу, при соблюдении которых она обеспечит выпуск продукции, удовлетворяющей предъявленным требованиям по качеству:
• система должна позволять персоналу контролировать показатели качества не только готового продукта по завершению цикла производства, но и отдельные параметры ячеистобетонного массива на всех стадиях ТПП;
• при корректировке РТП должны быть учтены как свойства используемого сырья, так и свойства готовых изделий, выпущенных в ходе уже завершившихся производственных циклов с его использованием;
• при формировании предложений по адаптации РТП к быстроменяющимся условиям в качестве исходной информации должны быть выбраны несколько комплексно учитываемых свойств готового продукта исходя из функционального назначения будущего материала;
• система не должна ограничиваться лишь одним подходом к поиску оптимального набора РТП (например, экспертным методом или аналитическим методом поиска экстремума), а использовать рациональное сочетание известных методов;
• в системе должен быть реализован дружественный интерфейс, позволяющий даже неподготовленному персоналу получать необходимую информацию на профессиональном подмножестве естественного языка;
• система по результатам уже выработанных управленческих решений должна накапливать знания и опыт и на их основе повышать качество своего собственного функционирования;
• в случае возникновения предпосылок аварийной ситуации или ее развития система должна осуществлять их распознавание и либо подавать сигналы производственному персоналу, либо (в необходимых случаях) принудительно останавливать ТПП.
Таким образом, для эффективного управления адаптацией ТПП НГБ к меняющемуся качеству сырья и в условиях недостаточной квалификации ЛПР необходимо включить в контур управления дополнительный компонент - систему поддержки принятия управленческих решений (СППР), которая должна стать частью общей системы управления и дополнить человеческую компетентность компетентностью машинной. Задача СППР состоит в формировании предложений по внесению изменений в РТП, предъявляемых ЛПР, которые тот может принять, но может и отвергнуть. СППР должна вырабатывать альтернативные варианты управленческих решений в случае, если протекание ТПП НГБ отклоняется от некоторого оптимального сценария его реализации (рис. 2).
Функционирование СППР должно происходить в условиях дискретно-непрерывного производства. Каждый следующий производственный цикл начинается, в случае необходимости, с изменения уставок контроллеров, отвечающих за дозирование ингредиентов сырья и поддержание других параметров, после чего осуществляются дальнейшие стадии ТП. По окончанию цикла фиксируются отклонения показателей качества НГБ от заданных значений. Допущение, делающее реализацию рассматриваемого подхода возможным, состоит в том, что предложения по внесению изменений в ТПП СППР формирует и передает ЛПР по результатам уже закончившегося производственного цикла, и корректирующие воздействия на уставки контроллеров, призванные парировать факторы снижения качества, будут реализованы только в новом производственном цикле.
Рис. 2. Схема предлагаемой системы управления, где X(t) - вектор входных параметров процесса; Z(t) - вектор возмущающих параметров; U(t) - вектор управляющих воздействий; Y(t) - вектор выходных характеристик процесса Fig. 2. Diagram of the proposed control system, where X (t) - vector of input process parameters; Z (t) - vector of perturbation parameters; U(t) - vector of control parameters; Y(t) - vector of process output characteristics
Заключение
На основании изложенных требований должна быть спроектирована и реализована система управления процессом производства неавтоклавного газобетона в условиях сырья нестабильного качества, которая обеспечит высокую скорость отладки технологических параметров при изменении входных параметров процесса, а также поддержание стабильного качества выпускаемых изделий в условиях незначи-
тельной вариации характеристик поступающего на производство сырья.
Система должна отвечать условиям возможной интеграции в существующую информационную сеть предприятия посредством введения дополнительных датчиков непосредственно на технологической линии и установкой специализированного ПО на рабочем месте оператора.
Библиографический список
1. Титов В.А., Малых Б.В., Миренбург Я.М. Мини-завод мелких стеновых блоков из неавтоклавного ячеистого бетона // Строительные материалы. 1994. № 7 (475). С. 17-18.
2. Гончарик В.Н. АСУТП производства строительных изделий из ячеистого силикатобетона // Строительные материалы. 1992. № 10 (454). С. 14-18.
3. Селезский А.И., Садыков А.И., Одинцов А.И., Гиз-затулин Р.А. Повышение качества строительных изделий из газобетона в условиях поточного производства // Строительные материалы. 2006. № 6 (618). С. 12-13.
4. Тонкушин А.А. Система управления производственным процессом для предприятий, производящих автоклавный газобетон // Опыт производства и применения ячеистого бетона автоклавного твердения: материалы 8-й Междунар. науч.-практ. конф. (Минск - Могилев, 11-13 июня 2014 г.). Минск: Изд-во НП ООО «Стринко», 2014. С. 40-42.
5. Тонкушин А.А. Программа «Технолог АГБ» как инструмент повышения эффективности технологической службы // Опыт производства и применения ячеистого бетона автоклавного твердения: материалы 9-й Междунар. науч.-практ. конф. (Минск, 18-19 мая 2016 г.). Минск: Колоград, 2016. С. 91-94.
6. Глебов Б.А. Информационные технологии в помощь технологу АГБ // Современный автоклавный газобетон: сб. докл. науч.-практ. конф. (Санкт-Петербург, 9-11 сентября 2015 г.). СПб.: Изд-во НААГ, 2015. С. 22-25.
7. Гольдман Ф.А., Штакельберг Д.И., Гадаев Н.Р., Штейнбук Г.Е. Опыт технологического мониторинга вспучивания и упрочнения газобетона // Современный автоклавный газобетон: сб. докл. науч.-практ. конф. (Санкт-Петербург, 9-11 сентября 2015 г.). СПб.: Изд-во НААГ, 2015. С. 47-52.
8. Галицков К.С., Галицков С.Я., Шломов С.В. Алгоритм и система автоматической коррекции рецепту-
ры ячеистобетонной смеси // Вестник Самарского государственного технического университета. Серия: Технические науки. 2011. № 4 (32). С. 219-221.
9. Шумков А.И. Программа «Ячеистый бетон - 2007» для расчета состава ячеистого бетона // Технологии бетонов. 2007. № 4. С. 56-57.
10. Ефименко А.З., Пилипенко А.С., Илларионов И.А. Использование пакета Microsoft Project Expert для управления проектами предприятий стройинду-стрии // Строительные материалы, оборудование, технологии XXI века. 2012. № 10 (165). С. 12.
11. Рудченко Д.Г. Модернизация завода автоклавного ячеистого бетона на примере ОАО «Аэрок Обухов» // Опыт производства и применения ячеистого бетона автоклавного твердения: материалы 6-й Междунар. науч.-практ. конф. (Минск, 26-28 мая 2010 г.). Минск: Изд-во НП ООО «Стринко», 2010. С. 32-37.
12. Кулинич Э.М., Зиновкин В.В., Крисан Ю.А., Арсе-ньева С.И. Моделирование автоматизированного управления многокомпонентным дозированием технологического процесса приготовления газобетона // Вюник Нацюнального техшчного ушверситету "Харювський полтехшчний шститут": Серiя «Новi
ршення у сучасних технолопях». 2010. № 57. С. 271-277.
13. Кулинич Э.М. Моделирование процесса приготовления возвратного шлама из технологических отходов производства газобетона // Проблеми ¡н-формацшних технолопй. 2013. № 3. С. 62-66.
14. Кулинич Э.М. Математическая модель автоматизированного управления дозированием жидких компонентов технологического процесса приготовления газобетона // Електромехан1чн1 системи, ме-тоди оптим1зац11 та моделювання. 2015. № 2. С. 31-38.
15. Зиновкин В.В., Кулинич Э.М., Байша А.И., Мирный В.О. Оптимальное управление многопараметрическим технологическим процессом приготовления газобетона // Автоматизацт, моделювання та методи оптимюацТ. Електромехашчш енергозбер^а-юч¡ системи. 2012. № 3. С. 383-385.
16. Зиновкин В.В., Кулинич Э.М. Многопараметрическая система автоматизированного управления технологическим процессом приготовления газобетона // Схщно-Европейський журнал передових технолопй. 2009. № 3/3 (39). С. 38.
References
1. Titov V.A., Malykh B.V., Mirenburg Ya.M. Mini-plant of small building blocks made of non-autoclaved aerated concrete. Stroitel'nye materialy [Building materials]. 1994, no. 7 (475), pp. 17-18. (In Russian).
2. Goncharik V.N. A CAD manufacturing of cellular silicate concrete building products. Stroitel'nye materialy [Building materials]. 1992, no. 10 (454), pp. 14-18. (In Russian).
3. Selezskii A.I., Sadykov A.I., Odintsov A.I., Gizzatulin R.A. Improving the quality of aerated concrete products under conditions of flow production. Stroitel'nye materialy [Building materials]. 2006, no. 6 (618), pp. 12-13. (In Russian).
4. Tonkushin A.A. Sistema upravleniya proizvodstven-nym protsessom dlya predpriyatii, pro-izvodyashchikh avtoklavnyi gazobeton [Flow process control system for enterprises producing autoclaved aerated concrete]. Materialy 8-i Mezhdunarodnoi nauchno-prakticheskoi konferentsii "Opyt proizvodstva i primeneniya yacheis-togo betona avtoklavnogo tverdeniya" [Materials of 8th International Scientific and Practical Conference "Experience in autoclaved aerated concrete production and application"]. Minsk: Strinko Publ., 2014, pp. 40-42.
5. Tonkushin A.A. Programma «Tekhnolog AGB» kak instrument povysheniya effektivnosti tekhnologicheskoi sluzhby ["AAC Technologist" software as a tool to improve the efficiency of technological service]. Materialy 9-i Mezhdunarodnoi nauchno-prakticheskoi konferentsii "Opyt proizvodstva i primeneniya yacheistogo betona avtoklavnogo tverdeniya" [Materials of 9th International Scientific and Practical Conference "Experience in autoclaved aerated concrete production and application"]. Minsk: Kolograd Publ., 2016, pp. 91-94.
6. Glebov B.A. Informatsionnye tekhnologii v pomoshch' tekhnologu AGB [Information technologies in aid of an AAC production engineer]. Sbornik dokladov nauchno-prakticheskoi konferentsii "Sovremennyi avtoklavnyi gazobeton" [The book of reports of the Scientific and Production conference "Modern autoclaved aerated concrete"]. Saint-Petersburg: NAAG Publ., 2015, pp. 22-25. (In Russian).
7. Gol'dman F.A., Shtakel'berg D.I., Gadaev N.R., Shteinbuk G.E. Opyt tekhnologicheskogo monitoringa vspuchivaniya i uprochneniya gazobetona [Experience of technological monitoring of aerated concrete bloating and hardening]. Sbornik dokladov nauchno-prakticheskoi konferentsii "Sovremennyi avtoklavnyi gazobeton" [The book of reports of the scientific and practical conference "Modern autoclaved aerated concrete"]. Saint-Petersburg: NAAG Publ., 2015, pp. 47-52. (In Russian).
8. Galitskov K.S., Galitskov S.Ya., Shlomov S.V. Algorithm and system of automatic correction of the compounding of the cellular-concrete mix. Vestnik Samar-skogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta. Seriya: Tekhnicheskie nauki [Vestnik of Samara State Technical University. Technical Sciences Series]. 2011, no. 4 (32), pp. 219-221. (In Russian).
9. Shumkov A.I. Program "Cellular concrete - 2007" for aerated concrete composition calculation. Tekhnologii betonov [Concrete technologies]. 2007, no. 4, pp. 56-57. (In Russian).
10. Efimenko A.Z., Pilipenko A.S., Illarionov I.A. Use of Microsoft Project Expert for construction industry enterprise projects management. Stroitel'nye materialy, obo-rudovanie, tekhnologiiXXI veka [Construction materials,
equipment, technologies of XXI century]. 2012, no. 10 (165), pp. 12. (In Russian).
11. Rudchenko D.G. Modernizatsiya zavoda avtoklavnogo yacheistogo betona na primere OAO «Aerok Obukhov» [Modernization of the autoclaved aerated concrete plant on the example of "Aerok Obukhov" JSC]. Materialy 6-i Mezhdunarodnoi nauchno-prakticheskoi konferentsii "Opyt proizvodstva i prime-neniya yacheistogo betona avtoklavnogo tverdeniya" [Materials of 9th International Scientific and Practical Conference "Experience in autoclaved aerated concrete production and application"]. Minsk: Strinko Publ., 2010, pp. 32-37.
12. Kulinich E.M., Zinovkin V.V., Krisan Yu.A., Ar-sen'eva S.I. Simulation of automated control of multi-component batching and technological process of aerated concrete production. Visnik Natsional'nogo tekhnichnogo universitetu "Kharkivs'kii politekhnichnii institut": Seriya "Novi rishennya u suchasnikh tekhnolog/yakh"[Bulletin of the National Technical University "Kharkov Polytechnic Institute". Series: "New solutions in modern technologies"]. 2010, no. 57, pp. 271-277.
Критерии авторства
Авторы заявляют о равном участии в получении и оформлении научных результатов и в равной мере несут ответственность за плагиат.
Конфликт интересов
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
13. Kulinich E.M. Modeling the process of return sludge production from aerated concrete production waste. Problemi informatsiinikh tekhnologii [Problems of information technologies]. 2013, no. 3, pp. 62-66.
14. Kulinich E.M. Mathematical model of dosing automated control of the process of preparation of aircon-crete ess. Elektromekhanichni sistemi, metodi optimi-zatsii ta modelyuvannya [Electromechanical systems, optimization methods and modeling]. 2015, no. 2, pp. 31-38.
15. Zinovkin V.V., Kulinich E.M., Baisha A.I., Mirnyi V.O. Algorithm of optimum control of multiparameter technological process of preparation an airconcrete. Avtomatizatsiya, modelyuvannya ta metodi optimizatsï. Elektromekhanichni energozberigayuchi sistemi [Automation, modeling and optimization methods. Electromechanical energy-efficient systems]. 2012, no. 3, pp. 383-385.
16. Zinovkin V.V., Kulinich E.M. Multiparameter automated control system of aerated concrete production process. Skhidno-Evropeis'kii zhurnal peredovikh tekhnologii [East European Journal of Enterprise Technologies]. 2009, no. 3/3 (39), pp. 38.
Authorship criteria
The authors declare equal participation in obtaining and formalization of scientific results and bear equal responsibility for plagiarism.
Conflict of interests
The authors declare that there is no conflict of interests regarding the publication of this article.
