Управление непрерывными технологическими процессами в нефтепереработке на примере каталитического риформинга при неопределенности Текст научной статьи по специальности «Математика»

ПРОЦЕССЫ И АППАРАТЫ ХИМИЧЕСКИХ ТЕХНОЛОГИЙ, НЕФТЕХИМИИ И БИОТЕХНОЛОГИИ

PROCESSES AND APPARATUS OF CHEMICAL ENGINEERING, PETROLEUM CHEMISTRY AND BIOTECHNOLOGY

Научная статья УДК 004.942

https://doi.org/10.24143/1812-9498-2024-l-34-43 ЕБК ВЕЮВЕЕ

Управление непрерывными технологическими процессами в нефтепереработке на примере каталитического риформинга

при неопределенности

Азамат Матифулаевич Джамбеков

Волго-Каспийский морской рыбопромышленный колледж ФГБОУ ВО «Астраханский государственный технический университет», Астрахань, Россия, azamat-121@mail.ru

Астраханский государственный университет имени В. Н. Татищева, Астрахань, Россия

Аннотация. На примере каталитического риформинга выполнено научное описание задачи управления непрерывными технологическими процессами в нефтепереработке при неопределенности и разработан соответствующий подход к управлению. Предложено учитывать влияние возмущений в системах автоматического регулирования параметров (температуры, уровня, расхода и давления) в блоке по стабилизации катализата в установке каталитического риформинга. Данные параметры являются важными характеристиками блока по стабилизации катализата, показатели которого характеризуют качество функционирования всего комплекса каталитического риформинга. Решена проблема по управлению для непрерывных технологических процессов в нефтепереработке на примере каталитического риформинга при неопределенности путем решения задач: разработки процедуры и подбор методов по оптимизации данных процессов; разработки алгоритмов оптимизации для данных процессов; применения алгоритма оптимизации данных процессов с целью вычисления оптимальных значений управлений; обеспечения устойчивости систем автоматического регулирования (стабилизации) параметров данных процессов. Управление данными процессами состоит в нахождении оптимальных управлений, способствующих достижению минимума единого критерия оптимальности при учете возмущений и ограничений. Выполнение разработки системы управления для каталитического риформинга обеспечивает более эффективный вариант по управлению для каталитического риформинга с наиболее важными положительными эффектами: уменьшением по среднегодовой величине организационных издержек для технологического процесса на значение 86,74 млн руб. с отсутствующим увеличением по величине октанового числа по выпускаемому бензину, увеличением по средней величине октанового числа по выпускаемому бензину на значение 1,1 с отсутствующим уменьшением по величине организационных издержек для технологического процесса.

© Джамбеков А. М., 2024

Ключевые слова: каталитический риформинг, непрерывные технологические процессы в нефтепереработке, ^

организационные издержки технологического процесса, октановое число выпускаемого бензина, комплекс В"

программных средств о-

g*

Для цитирования: Джамбеков А. М. Управление непрерывными технологическими процессами в нефтепе- <

реработке на примере каталитического риформинга при неопределенности // Нефтегазовые технологии и экологическая безопасность. 2024. № 1. С. 34^43. https://doi.org/10.24143/1812-9498-2024-l-34-43. EDN BHGBEE.

Original article

о

Control of continuous technological processes in oil refining |

by the example of catalytic reforming under uncertainty |

--о

о

AzamatM. Dzhambekov j[

o"

Volga-Caspian Marine Fisheries College Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education "Astrakhan State Technical University ", ^

Astrakhan, Russia, azamat-121@mail.ru §

n

Cfl

Astrakhan Tatishchev State University, |

Astrakhan, Russia 5'

_ o_

3

Abstract. Using the example of catalytic reforming, a scientific description of the task of managing continuous techno- gi logical processes in oil refining under uncertainty has been performed and an appropriate management approach has been g-developed. It is proposed to take into account the influence of disturbances in the systems of automatic control of parame- titers (temperature, level, flow and pressure) in the unit for stabilizing the catalysate in the catalytic reforming unit. These parameters are important characteristics of the catalysate stabilization unit, whose indicators characterize the quality „ of functioning of the entire catalytic reforming complex. The problem of control for continuous technological processes g in oil refining is solved using the example of catalytic reforming under uncertainly by solving the following tasks: devel- 'S. opment of a procedure and selection of methods for optimizing these processes; development of optimization algorithms ^ for these processes; application of an optimization algorithm for these processes in order to calculate optimal control val- g ues; ensuring the stability of automatic control systems (stabilization) of the parameters of these processes. The management of these processes consists in finding optimal controls that contribute to achieving a minimum of a single criterion t' of optimality, taking into account disturbances and constraints. The development of a control system for catalytic reform- 3, ing provides a more efficient control option for catalytic reforming with the most important positive effects: a decrease in g the average annual organizational costs for the technological process by 86.74 million rubles, with no increase in the oc- J' tane number for gasoline produced, an increase in the average octane number for gasoline produced by 1.1 with no de- g crease in the amount of organizational costs for the technological process. 8"

Keywords: catalytic reforming, continuous technological processes in oil refining, organizational costs of the techno- |

logical process, octane number of gasoline produced, software package ¡¡f

I'

For citation: Dzhambekov A. M. Control of continuous technological processes in oil refining by the example of catalytic reforming under uncertainty. Oil and gas technologies and environmental safety. 2024;1:34-43. (In Russ.). https://doi.org/10.24143/1812-9498-2024-l-34-43. EDN BHGBEE.

Введение Среди НТП важное стратегическое значение

В настоящее время актуально научно-техни- имеет КР, который в основном используется для ческое направление, устремленное на рост эффек- получения бензина с высоким октановым числом, тивности производственных процессов разработ- В приоритетные направления развития нефтепере-кой и внедрением в производство повышающих работай в РФ до 2035 г. входит увеличение доли эффективность систем управления. Для развития КР с 21 050 до 24 ООО тыс. т. Рост связан с увели-экономики России важны непрерывные технологи- чением потребности в высокооктановых компо-ческие процессы в нефтепереработке (НТП) (ката- нентах бензина. В 2020-2030 гт. на отечественных литический риформинг (КР), каталитический кре- нефтеперерабатывающих заводах (НПЗ) планиру-кинг, изомеризация, гидроочистка и т. д.), управ- ется ввести 6 установок КР, имеющих суммарную ление которыми происходит при наличии неизме- мощность 2 955 тыс. т/год. При этом не имеются ряемых возмущений (при неопределенности). Про- системы управления КР, способствующие повы-блемой управления НТП при неопределенности шению октанового числа выпускаемого бензина является отсутствие единой методики, независя- и снижению организационных издержек техноло-щей от его вида. гического процесса [1].

В

1)

ч ft

м

5! &

5! О. о

I &

се

М

& &

С

в

& &

1)

«

IS <

я §

U

ю

Организационными тадержками технологического процесса являются материальные и финансовые затраты, нацеленные на получение бензина с высоким октановым числом из сырья нефтей и газовых конденсатов с использованием KP. Эффективность его связана не только с поддержанием на заданном уровне октанового числа выпускаемого бензина, но и со снижением организационных издержек. Таким образом, является актуальной проблема разработки системы для управления KP, которая достигала бы оптимальное соотношение величины октанового числа по выпускаемому бензину и величины организационных издержек для технологического процесса — наилучшего варианта выбора между тем, чтобы нужно было либо повысить величину октанового числа по выпускаемому бензину, либо понизить величину организационных издержек для технологического процесса, при условии достигнуть минимума критерию оптимальности.

Поскольку имеется антагонизм между величиной октанового числа выпускаемого бензина и организационными издержками технологического процесса, необходимо такое управление KP, при котором осуществимы эти условия при достижении минимума критерия оптимальности в обоих случаях.

На примере KP необходимо научное описание задачи управления НТО при неопределенности, разработка подхода к нему, учитывая влияние возмущений в системах автоматического регулирования (САР) параметров (температуры, уровня, расхода и давления) в блоке по стабилизации катализата (БСК) в установке KP. Данные параметры являются важными характеристиками БСК и характеризуют качество функционирования всего комплекса KP.

Возникает необходимость решения проблемы по управлению для НТП [2].

Постановка задачи

Рассмотрим управление НТО с целевой функцией:

1>/,+1

g;-

g;

(i)

где У— значение единого критерия оптимальности

(ЕКО); Jt — величина частного критерия; А,- — коэффициент взвешивания для частного критерия п —

_ я

число всех критериев; / = 1 ,п; УД =1, 0 <kt< 1;

¡=1

Gy, Gj — соответствующие значения заданного

и текущего состояния стабилизируемого параметра; т - число всех стабилизируемых параметров.

Управление НТП (2) состоит в нахождении оптимальных управлений, способствующих достижению минимума ЕКО при учете возмущений V и ограничений (3):

F(A,U, V, G, W) = min J, (2)

Vl<VJ<jr,j = IJ; Ak<Ak<Äk,k = Ü>\ (3)

UJ^<UJ < Üj, l =

G±<Gq<Gq,q = lж

где А — вектор входов; U — вектор управлений; V — вектор возмущений; G — вектор стабилизируемых параметров; W— вектор выходов.

При решении проблемы по управлению для НТП предлагается концепция управления НТП, сочетающая задачи: разработку процедуры и подбор методов по оптимизации для НТП в неопределенности; разработку алгоритмов отыскания начала для оптимизации и оптимизации для НТП в неопределенности; применение алгоритма оптимизации НТП в неопределенности с целью вычисления оптимальных значений управлений для определенного НТП; обеспечение устойчивости САР (стабилизация) параметров НТП при неопределенности [3].

Описание каталитического риформинга

Целью управления KP является достичь минимальное значение ЕКО (4) при переменном качестве сырья и топливного газа:

/и=4

J = k]ONQ(\ION) + (k2IZQ)Z+ X

J=1

— k^Jj "I" k^J2 "I"

ГТ10 ГТ1 sc ~ sc + P°-P sc sc + Qsc-Qsc + L° -L 4c 4c

jiO sc pO sc Q° *£sc 4c

(4)

где ОНо — минимальная величина октанового числа са 2\ к\, кг — величины взвешивающих коэффици-по выпускаемому бензину; - максимальная ве- ентов, кх + к2 = 1, 0 < кх < 0, 0 < к2 < 1; С*, ^■ - со-личина организационных издержек для технологического процесса; А - нормированная величина ответствующие значения заданного и текущего

состояния стабилизируемого параметра (температуры стабильного катализата в нижней части КС

для критерия максимума по октановому числу по выпускаемому бензину ОЩ — нормированная величина по критерию минимума по организационным издержкам для технологического процес-

Tsc, давления Psc, расхода орошения Qsc, уровня Lst

в КС); m = 4 — число всех стабилизируемых пара- Управление KP бензинов с технологией непрерыв-метров. ной регенерации катализатора (5) состоит в нахож-

Критерий (4) позволяет объединить частные дении оптимальных управлений, способствующих критерии и привести их к безразмерному виду. достижению минимума ЕКО при учете возмуще-

ний Vw ограничений на выходы W:

Tin, АС, Qhg, CF, Qr, MChg, Tinc, a, CTF, CBF, Qvc

Qfg, Qr, QFG, QR, Tsc, Psc, Qsc, Lsc, \ Tout'

AT, MRh/r, ON, Z,

^oute>

Pc,ATc,Zc,ONc ,

{ты, AC, Qhg, CF, Qy, MChg, Tinc, a, CTF, CBF, QFC}eA; {QR, QFG) g V;

min J,

(5)

{P,Tout,AT,MRh/r,ON, {^sc' Psc

при ограничениях:

Z,Tmtc,Pc,ATc,Zc,ONc}^W-, > Qsc> Lsc } e G,

W=}¥(V,A, U),

(7)

ON>ON0■,

Ц < £/,- < й], г = 1^2; А^<А]<'А], 7 = 1Д1; (6)

^<¥¡<¥¡,1 = 1^-, Щ<Щ<Щ,к = ЦТ; <Э±<сч<Сч,ч = \А,

где {£)„ 0%} - управления.

При решении проблемы по управлению для КР предлагается его концепция, сочетающая задачи: разработку процедуры и подбор методов по оптимизации для КР в неопределенности; разработку алгоритмов в отыскании начала для оптимизации и оптимизации для КР в неопределенности; применение алгоритма оптимизации КР в неопределенности с целью вычисления оптимальных значений управлений; обеспечение устойчивости САР (стабилизация) параметров СК (температуры стабильного катализата в нижней части КС ТК, давления в КС Р!С, расхода орошения в КС уровня в КС £„) при неопределенности [4].

Результаты исследования

В формальном виде математическое описание (МО) НТП:

где ¥ — система из уравнений для МО НТП.

Зададим последовательность по выполнению МО НТП: задание данных по упрощениям и допущениям; изображение взаимосвязи по переменным НТП (если необходимо); выполнение всего МО НТП; проверка по адекватности МО НТП.

Разработав математические функции по зависимостям, служащим для вычисления выходов НТП, их объединяют в МО НТП как систему из уравнений Ч*. Выделяют основные из выражений системы Ч* — совокупность (и + 1):

J — + k2J2 + ■■■+ knJn; Jx=f(Wx) = Fx(V, A, U);

Jn=fn{Wn) = Fn{V,A,U).

(8)

Конкретизируем предыдущее описание для КР.

Формально МО представлено в (7).

Основными этапами выполнения МО КР являются: принятие упрощений и допущений; иллюстрация взаимосвязи переменных КР; выполнение МО КР; подтверждение адекватности МО КР.

Выражения для вычисления октанового числа выпускаемого бензина и организационных издержек технологического процесса объединены в МО КР, являющееся системой уравнений Ч*. Основные его выражения составляют совокупность трех уравнений:

а В-

к*

§

о

<н.

I'

I'

I

J = kxJx + k2J2 = крщ (1¡ON) + {к2 /Z0) Z;

ON = ОЩ + b^RP+b2 (MRhlr\i-biQv-b4P; (9)

Z = Qr (QeCe + QWCW + QmCm + QfgCfg + QkCk + QaCa + QcCc),

SI &

s p. о

&

& &

с В

& &

U

«

£

где ОНо — основное значение октанового числа; ЯР — жесткость КР, ЯР е [0; 1]; МЯЫг - мольное соотношение водорода и сырья, %', Qy— объемная скорость потока сырья, 1/ч; Р — давление внутри реакторов, МПа; - настройки МО КР.

Для примера вычислим ЕКО по МО КР. Исходными данными для вычисления ЕКО являются: взвешивающие коэффициенты к\ = к2 = 0,5; макси-

7 = 0,5 • (92 / 92,32) + 0,

Погрешность в относительных единицах выполненного МО КР не более 5 %, т. е. МО КР адекватное.

Предлагается путь по управлению для НТП, в котором оптимизация для них проходит по экспертным данным (в неопределенности), учитывающим действие возмущений, и в начале оптимизации используются оптимальные значения управлений, вычисляемые без учитывания возмущений.

Выделена отдельно процедура по оптимизации для НТП, включающая два основных этапа:

1) вычисление значений управлений С/, минимизирующих величину ЕКО без учитывания возмущений V;

2) вычисление оптимальных значений управлений Ц*, способствующих достижению минимума ЕКО, минимизирующих величину ЕКО с учитыва-нием возмущений V.

мальная величина суточных организационных издержек технологического процесса 2^ = 7,6 млн руб.; минимальная величина октанового числа выпускаемого бензина ОИо — 92; текущая величина суточных организационных издержек технологического процесса 2 = 7,455 млн. руб.; текущая величина октанового числа выпускаемого бензина ОИ= 92,32.

По последним данным по (1) вычисляем ЕКО:

5-(7,455/ 7,6) «0,989.

Во втором этапе применяются значения управлений и при задании параметров для нечеткой цели по управлению для НТП.

Алгоритмом по отысканию значения начала по оптимизации для НТП вычисляются значения управлений С/, минимизирующих величину ЕКО без учитывания возмущений V.

Алгоритмом по оптимизации для НТП в неопределенности вычисляются значения оптимальных управлений С/, минимизирующих величину ЕКО с учитыванием возмущений V.

Необходимо провести процедуру отыскания минимума для функции У (1). Имеется связь для функции J и # переменных: щ, и2, ..., иг Можно преобразовать (9) к (10):

j(u\, «2. •••» Uq) = YjliJi{U 1' м2> -» Uq)>

i=1

Jx(ux, u2,..., uq) = fl{wl(ul, u2,..., м?));

(10)

J„ [ux, u2,..., uq) = f„ (Wn [ux, u2,..., м?)).

Сделана разработка алгоритма по оптимизации для НТП в неопределенности, с приведенным ниже описанием.

Шаг 1. Нечеткие значения целей и ограничений оценивает оператор при накопленном опыте и знаниях, имеющихся в наличии четких и нечетких экспертных данных [5].

Шаг 2. При заданном множестве по управлениям (^-мерном пространстве по управлениям) 2и = = {щ, и2,..., ич\ нечеткие значения целей <5,, г = 1, е и ограничений С^] = \,Ь. представляются в виде

нечетких множеств на множестве Благодаря алгоритму по отысканию начала для оптимизации для НТП вычисляется минимум величины ЕКО: ппаДмь м2,..., ич) = Л и начения по управлениям:

и,0, и2,..., . Из регламента для НТП определяемы пределы по изменениям для управлений:

и\ <щ< и{

/^ „.max. . rmn ^ п

<и2 <и2 ; ..., иа <и<иа

Шаг 3. Нечеткие значения ограничений и целей формализуются функциями принадлежности (ФП) (гауссовыми, сигмоидальными, треугольными и пр.). Иногда параметры для ФП для нечетких значений целей и ограничений оцениваются оператором рекомендованными значениями для конкретных параметров. В этих случаях комбинируются четкие и нечеткие экспертные данные.

Шаг 4. Принципом Беллмана-Заде (11) в нечетком значении решения Г) пересекаются е нечетких значений целей (5; и И нечетких значений ограничений Су

0 = в1глС2гл...глСеглС1глС2 гл...глСк. (11)

Затем идет поиск по ФП для решения Ь (12) по минимуму из ФП по ограничениям и целям:

Hd(m1; m2, ..., и ) = min

(12)

Це1(м1. М2> •••» м2> •••» •••» Н>ее(М1> М2> •••» ",)»

цс1(м1; М2, ..., И?), ЦС2(М1, «2. •••» ",)» •••» Нсй(м1> М2> •••» ",) у

где ц(иь М2,..., щ) - значения ФП. „2;м?) вычисляются значения , и°2р', ..., и°р'),

Шаг 5. Из области пересечения нечетких значе- _ „

„ „ , максимизирующие значение ФП для нечеткого

нии целей и нечетких значении ограничении иммь ^ ^

решения:

: max min

\iD(u°pt, и/,..., u°qpt) = max|iD(M,, и2,..., uq) =

«2. •••> ",)' M-G2("I5 «2. •••> ",)> •••> «2. •••> "?)

Hci(Ml> U2> •••> «,). ^C2("l. «2. •••> «,). •••> U2> •••> м?) у

(13)

НТП берется вектор по управлениям (щ ,и2, ...,

Алгоритм оптимизации КР при неопределенности отыскивает управления Ц*, способствующие дости-

из алгоритма по отысканию начала для оптимизации жению минимума ЕКО учитывая возмущения V.

для НТП.

Конкретизируем предыдущее описание для KP.

Процедурой оптимизации KP при неопределен- управлений [6]

Применим алгоритм оптимизации КР при неопределенности для вычисления оптимальных

ности является последовательность выполнения двух основных этапов:

1) этап по отысканию значений по управлени-

Алгоритмом отыскания начала оптимизации КР вычислен минимум ЕКО = 0,97 и управления: значение расхода сырья хо = 160 м3/ч и топливного

ям U для минимизации величины ЕКО без учиты- газа уо _ 950 мз/ч По регламеНту КР заданы преде-

вания возмущений V; „ гп„ 1Г,„п з,

J „ лы для управлении: расход сырья х е 130; 190 м /ч,

2) этап по отысканию значении по оптималь- L 1

ным управлениям U*, минимизирующих величину расход топливного газа х е [750; 1150] м3/ч.

ЕКО, учитывая возмущения V.

При выполнении второго этапа применяются уп-

Цель G описывается гауссовой ФП:

(х, у) = ехр(-0,01(х-160)2 -0,00l(y-950)2), {х, у} в Z^. (14)

Значения (160; 950) принадлежат минимуму ЕКО. Ограничение С, описывается сигмоидальной ФП:

а В-

к*

§

о

При недоступности вычисления оптимальных равления и в задании нечеткой цели управления КР. значений управлений, максимизирующих значение Алгоритм отыскания начала оптимизации КР §•

ФП для нечеткого решения в заданном универсуме отыскивает управления и, способствующие дости-

управлений, при решении задачи по управлению для жению минимума ЕКО, не учитывая возмущения V. £

I'

I'

, ч _1_

Цс' у 1 + ехр (-0,05(х -150) - 0,005(у - 850))

, {х, y}eZXY.

(15)

Значения (150; 850) совпадают с управлениями, ровать возмущение: качество сырья QR. способными с точки зрения оператора компенси- Ограничение С2 описывается сигмоидальной ФП:

РсЛх> У) =

1

1 + ехр (-0,08(170-х)-0,008(1 050- у))

, {x,y}<=ZXY.

(16)

Значения (170; 1 050) совпадают с управлениями, ФП по решению D определяется результатом ми-способными с точки зрения оператора компенсиро- нимизации ФП для цели G и для ограничений Си С2 : вать возмущение: качество топливного газа QFG.

ЦдО, У) = min(nG(x, У), Не, (*> У)> \*-сг(*> >0) =

ехр(-0,01(х-160)2-0,001(у-950)2),

1 (17)

= ПШ1 -;-г,

1+ехр (-0,05(х -150) - 0,005(j - 850))

_1_

1+ехр (-0,08(110-х)- 0,008(1 050-j))

I

Связывание нечетких значений по ограничениям, целям и решениям при отыскании оптимального значения по расходу сырья приведено, при отыскании оптимального значения по расходу топливного

газа приведено.

Алгоритмом оптимизации КР в неопределенности найдены значения оптимальных управлений (табл. 1).

Таблица 1 Table 1

Результаты по оптимизации каталитического риформинга при неопределенности Results on optimization of the catalytic reforming under uncertainty

Вектор оптимальных управлений Значение, м3/ч

Оптимальное значение расхода сырья хот 162

Оптимальное значение расхода топливного газа уот 970

Следовательно, при выборе расхода сырья 162 м3/ч и топливного газа 970 м3/ч выполняется цель (5 при ограничениях С1? С2.

Структура управления KP представлена на рис. 1.

Рис. 1. Структура управления каталитического риформинга Fig. 1. The management structure of catalytic reforming

Система управления (блок 2) объектом управления (ОУ) (блоком 1 - КР) включает: блок 3 (оптимизацию при неопределенности); блок 4 (отыскание начала оптимизации); блок 5 (вычисление ЕКО); блок 6 (оператор); блок 7 (МО КР); блок 8 (стабилизация параметров СК).

Входами блока 1 являются: входы КР А (измеренные переменные КР); возмущения V (оценки оператором качества сырья и топливного газа); оптимальные управления £/* (оптимальное значение расхода сырья и топливного газа), способствующие достижению минимума ЕКО, учитывая возмущения V. Выходом блока 1 являются экспе-

риментальные величины выходов КР ЖЕ (экспериментальные величины октанового числа выпускаемого бензина и организационных издержек технологического процесса).

Входами блока 2 являются: входы КР А; возмущения V; экспериментальные величины выходов КР ЖЕ. Выходом блока 2 являются оптимальные управления и*.

Входом блока 3 являются управления и (значения расхода сырья и топливного газа), способствующие достижению минимума ЕКО не учитывая возмущения V. Выходом блока 3 являются оптимальные управления и*.

Входом блока 4 являются величины ЕКО ./(£/), выходом - управления и.

Входом блока 5 являются расчетные величины выходов КР Жл (расчетные величины октанового числа выпускаемого бензина и организационных издержек технологического процесса). Выходом блока 5 являются величины ЕКО ./(£/).

Входами блока 6 являются: входы КР А; возмущения V; экспериментальные величины выходов КР ЖЕ. Выходами блока 6 являются: цель ограничения С; качественные входы КР А* (состояние печи, активность катализатора).

Входами блока 7 являются: входы КР А; экспериментальные величины выходов КР ЖЕ; качественные входы КР А*. Выходом блока 7 являются расчетные величины выходов КР Жд.

Входами блока 8 являются текущие состояния стабилизируемых параметров Су (температуры стабильного катализата в нижней части КС давления в КС Р$с, расхода орошения в КС ()зс, уровня в КС ЬцС). Выходами блока 8 являются заданные

состояния стабилизируемых параметров С® (температуры стабильного катализата в нижней части КС давления в КС Р5°с, расхода орошения

в КС а°с, уровня в КС

Необходимо выполнить реализацию алгоритмов управления КР разработкой комплекса программных средств (КПС). Поэтому необходима реализация блоков 3, 4 в виде программных средств (ПС).

Алгоритм отыскания начала оптимизации КР реализован как ПС. Исходными данными ПС являются: функция У(х, у); пределы изменения управлений х е [хтт; хтах ], у е [ут[п; ^тах ], начало

отыскания (х°, у°)9 шаг отыскания А, величина уменьшения шага а, точность отыскания экстре-

мума г. На выходе ПС вычисляются величины управлений х, у и соответствующий экстремум функции «/(х, у). Выполнено вычисление управлений ПС при исходных данных: хе [170; 190],

у е [750; 1 150], (х°, /) = (150, 875), А = 0,5, а = 4,

е = 0,1. В результате вычисления получены управления: значения расхода сырья х = 160 м3/ч и топливного газа у = 950 м3/ч, величина ЕКО J(x, у) = = 0,96.

Алгоритм оптимизации КР при неопределенности реализован как ПС. Исходными данными ПС являются: значения расхода сырья х0, м3/ч и топливного газа у0, м3/ч, границы изменения расхода сырья х е [х^; хтах], м3/ч и топливного газа

У е [Уггш> ^шах]' м3/ч, соответствующие значения

при ограничениях Сь С2 расхода сырья хь х2, м3/ч и топливного газа уи у2, м3/ч. На выходе ПС вычисляются оптимальные значения управлений хорЬ yopt и значение максимума по ФП для решения juD(x, у). Выполнено вычисление управлений ПС при исходных данных: х0 = 160 м3/ч, у0 = 950 м3/ч, хе[130; 190], уе[УтЬ; Увт], х, = 150, х2 = 170.

В результате вычисления получены оптимальные управления: оптимальные значения расхода сырья xopt = 162 м3/ч и топливного газа yopt = 970 м3/ч, максимальное значение ФП решения ju^x, у) = = 0,644.

Разработанный КПС системы управления КР включает ПС, реализующие алгоритмы управления КР.

Опишем КПС системы управления КР.

На рис. 2 приведена структурная схема взаимодействия автоматизированной системы управления технологическим процессом (АСУ ТП) установки КР и КПС.

ft

-n,

о

Рис. 2. Схема взаимодействия автоматизированной системы управления технологическим процессом

и комплекса программных средств

Fig. 2. The scheme of interaction between an automated control system for a technological process

and a set of software tools

В

1)

ч ft

м

5! &

5! О. о

I &

се

М

& &

С

В

На рис. 2 приняты обозначения: ИМ — исполнительные механизмы; ОУ — объект управления; Д — датчики; БС — блок по сопряжению; ПЛИ — блок по приему и преобразованию информации; ВОУ — блок по вычислению оптимальных значений управлений; OOP — блок по оценке оптимальности значений режима; КПС — разработанный комплекс из программных средств; О — оператор.

БС устанавливает связь между КПС и АСУ ТП стандартными механизмами Windows. ППИ задает исходные данные для вычисления оптимальных

управлений, осуществляемого в ВОУ. В OOP происходит вычисление ЕКО при различных исходных данных. Пунктиром выделен разработанный КПС, реализующий алгоритмы управления КР.

Величины оптимальных управлений поступают от ВОУ на ИМ после преобразования в АСУ ТП и БС. Величины измеряемых переменных КР приходят от Д в АСУ ТП. Важным звеном этой структуры является О, задающее нечеткие ограничения и цели.

Сравнение АСУ ТП по величинам ЕКО при использовании и отсутствии КПС приведено в табл. 2.

Таблица 2 Table 2

Сравнение автоматизированной системы управления технологическим процессом по величинам ЕКО Comparison of an automated control system for a technological process by ECO values

АСУ ТП Наименьшая величина Наибольшая величина Средняя величина

При отсутствии КПС 0,9806 0,9914 0,9866

При использовании КПС 0,9598 0,9714 0,9651

Уменьшение 0,0208 0,0200 0,0215

Уменьшение, % 2,1 2 2,2

& &

U

«

I

s <

я §

и Ю

Применение КПС в АСУ ТП эксплуатируемой установки для КР уменьшает величину ЕКО: наименьшую на 0,0208 (2,1 %), наибольшую на 0,02 (2 %), среднюю на 0,0215 (2,2 %).

Таким образом, выполнение разработки по системе управления для КР обеспечивает более эффективный вариант по управлению для КР с наиболее важными положительными эффектами: уменьшением по среднегодовой величине организационных издержек для технологического процесса на значение 86,74 млн руб. с отсутствующим увеличением по величине октанового числа по выпускаемому бензину, увеличением по средней величине октанового числа по выпускаемому бензину на значение 1,1 с отсутствующим уменьшением по величине организационных издержек для технологического процесса.

Заключение

В результате выполнения работы научно решена проблема управления непрерывными технологическими процессами в нефтепереработке на примере КР при неопределенности с получением новых научных результатов:

1. Описана постановка в задаче по управлению для непрерывных технологических процессов в нефтепереработке в неопределенности. Расписаны этапы по решению задачи по управлению для непрерывных технологических процессов в нефтепереработке. Сформулирована задача управления КР, позволяющая осуществлять выбор оптимальных управлений с учетом экспертных данных об объекте управления.

2. Предложено учитывание четких и нечетких

экспертных данных для оптимизации показателей эффективности по управлению для непрерывных технологических процессов в нефтепереработке при наличии неконтролируемых возмущений (при неопределенности). Выполнено математическое описание КР, позволяющее вычислять величины единого критерия оптимальности для различных исходных данных, вычислены эти значения, соответствующие нормальному режиму КР на эксплуатируемой установке для КР на протяжении месяца.

3. Предложен вариант по управлению для КР при неопределенности. Выполнена разработка алгоритмов: отыскания начала оптимизации КР и вычислены управления: значение расхода сырья Хо = 160 м3/ч и топливного газа у0= 950 м3/ч, оптимизации КР при неопределенности, позволяющего вычислять оптимальные управления по принципу Беллмана-Заде для различных исходных данных. Вычислены оптимальные управления: оптимальное значение расхода сырья сырья хор( =162 м3/ч и топливного газа^, = 970 м3/ч.

4. Разработаны структура и комплекс из программных средств для системы по управлению для КР. При использовании данной системы достигается уменьшение по среднегодовой величине организационных издержек для технологического процесса на значение 86,74 млн руб. с отсутствующим увеличением по величине октанового числа по выпускаемому бензину, а также увеличение по средней величине октанового числа по выпускаемому бензину на значение 1,1 с отсутствующим уменьшением по величине организационных издержек для технологического процесса.

Список источников

1. Джамбеков А. М. Использование информационных технологий для обеспечения автоматизированного управления процессом каталитического риформинга в условиях неопределенности // Прикаспий. журн.: управление и высокие технологии. 2017. № 2 (38). С. 36^6.

2. Джамбеков А. М., Щербатов И. А., Антонов О. В., Проталинский О. М. Расчет эффективности процесса каталитического риформинга с использованием гибридной модели // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 2017. № 2. С. 26-33.

3. Джамбеков А. М., Федорова О. В. Оптимальное управление процессом каталитического риформинга бензиновых фракций // Вестн. Астрахан. гос. техн. ун-та. Сер.: Управление, вычислительная техника и информатика. 2018. №2. С. 34-42.

4. Джамбеков А. М., Кокуев А. Г. Алгоритмы оптимального управления процессом каталитического риформинга бензиновых фракций // Системы. Методы. Технологии. 2018. № 2 (38). С. 54-62.

5. Матвейкин В. Г., Дмитриевский Б. С., Кокуев А. Г., Джамбеков А. М. Задача управления процессом каталитического риформинга и метод ее решения // Изв. Томск, политехи, ун-та. Инжиниринг георесурсов. 2019. Т. 330. № 6. С. 59-67.

6. Джамбеков А. М. Управление непрерывными технологическими процессами в условиях неопределенности // Автоматизация и моделирование в проектировании и управлении. 2022. № 3 (17). С. 84-93.

References

1. Dzhambekov A. M. Ispol'zovanie informatsionnykh tekhnologii dlia obespecheniia avtomatizirovannogo upravle-niia protsessom kataliticheskogo riforminga v usloviiakh neopredelennosti [The use of information technologies to provide automated control of the catalytic reforming process in conditions of uncertainty]. Prikaspiiskii zhurnal: uprav-lenie i vy-sokie tekhnologii, 2017, no. 2 (38), pp. 36-46.

2. Dzhambekov A. M., Shcherbatov I. A., Antonov O. V., Protalinskii O. M. Raschet effektivnosti protsessa kataliticheskogo riforminga s ispol'zovaniem gibridnoi modeli [Calculation of the efficiency of the catalytic reforming process using a hybrid model]. Avtomatizatsiia, telemekhanizatsiia i sviaz' v neftianoi promyshlennosti, 2017, no. 2, pp. 26-33.

3. Dzhambekov A. M., Fedorova O. V. Optimal'noe up-ravlenie protsessom kataliticheskogo riforminga benzino-vykh fraktsii [Optimal control of the process of catalytic reforming of gasoline fractions]. Vestnik Astrakhanskogo gosudarstven-nogo tekhnicheskogo universiteta. Seriia: Upravlenie, vychisli-

tel'naia tekhnika i informatika, 2018, no 2, pp. 34-42.

4. Dzhambekov A. M., Kokuev A. G. Algoritmy opti-mal'nogo upravleniia protsessom kataliticheskogo riforminga benzinovykh fraktsii [Algorithms for optimal control of the process of catalytic reforming of gasoline fractions]. Sistemy. Metody. Tekhnologii, 2018, no. 2 (38), pp. 54-62.

5. Matveikin V. G., Dmitrievskii B. S., Kokuev A. G., Dzhambekov A. M. Zadacha upravleniia protsessom katalit-iche-skogo riforminga i metod ee resheniia [The task of controlling the process of catalytic reforming and the method of its solution]. Izvestiia Tomskogo politekhnicheskogo universiteta. Inzhiniring georesursov, 2019, vol. 330, no. 6, pp. 59-67.

6. Dzhambekov A. M. Upravlenie nepreryvnymi tekhno-logicheskimi protsessami v usloviiakh neopredelennosti [Management of continuous technological processes under conditions of uncertainty]. Avtomatizatsiia i modelirovanie vproektirovanii i upravlenii, 2022, no. 3 (17), pp. 84-93.

Статья поступила в редакцию 01.02.2024; одобрена после рецензирования 08.02.2024; принята к публикации 19.02.2024 The article was submitted 01.02.2024; approved after reviewing 08.02.2024; accepted for publication 19.02.2024

Информация об авторе / Information about the author

Азамат Матифулаевич Джамбеков - кандидат технических наук; преподаватель механического отделения; Волго-Каспийский морской рыбопромышленный колледж ФГБОУ ВО «Астраханский государственный технический университет»; магистрант факультета физики, математики и инженерных технологий; Астраханский государственный университет имени В. Н. Татищева; azamat-121@mail.ru

Azamat M. Dzhambekov - Candidate of Technical Sciences; Teacher of the Mechanical compartment; Volga-Caspian Marine Fisheries College Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education "Astrakhan State Technical University"; Master's Course Student of the Faculty of Physics, Mathematics and Engineering Technologies; Astrakhan Tatishchev State University; azamat-121@mail.ru