employee from 01.01.1996 to 01.01.2025
Voronezh, Voronezh, Russian Federation
Russian Federation
Russian Federation
UDC 004.9
The introduction of automated information management systems (AIAS) into rubber production, developed using modern information technologies, is an urgent need. The paper implements an information subsystem for modeling and controlling the polymerization of butadiene on organolithium catalysts. The subsystem domain was modeled within the framework of a structural and functional approach using the IDEF0 and DFD notations, and several levels of decomposition were implemented. Modern software has been developed for calculating a mathematical model of a polymerization reactor using the numerical Euler method, and the dynamic and static characteristics of the reactor have been obtained and studied. Based on the analysis, the control parameters of the process are selected. A software module has been developed for calculating an automatic control system (ASR) based on a disturbance in the monomer conversion and catalyst flow control channel. The settings for the control system with a PID controller have been optimized. The calculation of the optimal settings of the digital controller was carried out by minimizing the integral quadratic criterion using the gradient method. The analysis of the calculated indicators of the quality of regulation showed their acceptable values. The implementation of the developed information subsystem in real production will improve the quality of the rubber produced, the competitiveness of the enterprise, ensure the safety of production, reduce the likelihood of accidents, and minimize environmental damage.
automated information and control system, IDEF0, DFD, modeling, management, automated control system
I. Введение
Полимеры прочно вошли во все сферы потребления и отрасли хозяйства практически всех стран мира.
Производство их, в частности, синтетического каучука, представляет собой сложный многоступенчатый процесс, ключевым этапом которого является полимеризация.
Процесс полимеризации не просто важен, он фундаментален для всей отрасли, он определяет, как её экономическую эффективность, так и качество конечного продукта.
Экономика производства синтетического каучука напрямую зависит от эффективности полимеризации: чем выше выход целевого продукта при минимальных затратах энергии и ресурсов, тем прибыльнее предприятие.
Качество каучука и его физико-механические свойства, такие как эластичность, прочность на разрыв, износостойкость, хладотекучесть и многие другие, закладываются именно на этом этапе.
Полимеризация бутадиена – яркий пример сложного химического процесса, и управление им – нелёгкая задача. Чтобы управление было эффективным, должны быть учтены многочисленные факторы, влияющие на протекание реакции полимеризации: температура, давление, концентрации мономера и катализатора, а также взаимодействие между ними.
Помимо этого, следует учесть, что рассматриваемый нами процесс полимеризации бутадиена на литийорганических катализаторах характеризуется высокой чувствительностью к примесям и изменениям значений перечисленных параметров. Даже незначительные отклонения могут привести к образованию побочных продуктов, снижению скорости реакции, снижению выхода целевого продукта и ухудшению его качественных характеристик.
Поэтому внедрение автоматизированных информационно-управляющих систем (АИУС), созданных на основе современных информационных технологий, является настоятельной необходимостью.
АИУС позволяют не только повысить качество продукции и конкурентноспособность предприятия, но и обеспечить безопасность производства, снизить вероятность аварийных ситуаций и минимизировать экологический ущерб.
II. Основные этапы разработки АИУС
Разработка АИУС подразделяется на ряд этапов, причем каждый из них требует глубокого анализа и моделирования.
Построение математической модели процесса – первый из этапов. Математическое моделирование – сложная задача, требующая использования мощных вычислительных ресурсов и современных численных методов. Если рассматривать в качестве объекта моделирования полимеризацию бутадиена на литийорганических катализаторах, то модель должна учитывать кинетику химической реакции, тепловые эффекты, диффузионные процессы и другие факторы. Разработка такой модели часто основывается на экспериментальных данных, полученных в лабораторных условиях, которые затем обрабатываются с помощью различных математических алгоритмов. В результате получается система дифференциальных уравнений, описывающая изменение концентраций реагентов и других параметров процесса во времени. Решить же систему можно с применением численных методов.
После построения математической модели нужно разработать и реализовать алгоритмы управления процессом полимеризации. Вторым этапом разработки АИУС является решение задачи оптимизации – нахождение оптимальных значений управляющих параметров, таких как температура, подача хладагента, мономера и катализатора, для достижения заданных характеристик конечного продукта при минимальных затратах ресурсов и энергии.
1. Gutgartz, R.D.. Features of design and programming in the creation of information systems [Text]: / R.D. Gutgartz // Software products and systems. 2020. Vol. 33, No. 3. pp. 385-395.
2. Dorofeev, V. I. Control of dynamic modes of the process of obtaining branched polybutadiene of optimal quality [Text] : abstract of the Candidate of Technical Sciences: 05.13.07 / V. I. Dorofeev. Voronezh, 1988. — 16 p.
3. Gizzatova, E.R. Search for areas of uncertainty of kinetic constants in modeling the processes of break-free polymerization of dienes [Text]: / E.R. Gizzatova, A.S. Ismagilova, S.L. Podvalny // Bulletin of the Voronezh State Technical University. - 2021. No. 1. – pp. 7-13.
4. Sharapov, D.A. Issues of creating numerical models [Text]: / D.A. Sharapov // International Scientific Research Journal. – 2024. No. 10. – pp. 1-7.
5. The best C++ IDE of 2024 [Electronic resource]. – Access mode: https://www.incredibuild.com/blog/best-c-ides . – Caption from the screen.
6. Synthesis of digital control systems for technological objects [Text] : textbook. manual / V. S. Kudryashov, M. V. Alekseev, A.V. Ivanov, I.A. Kozenko, A.A. Gaidin. VGUIT. – Voronezh, 2024. – 455 p. ISBN 978-5-00032-680-0.
7. Khromykh, E. Investigation of the cooling process of cottage cheese as a multidimensional control object by mathematical modeling [Text]: / E. Khromykh, I. Kozenko, S. Ryazantsev // BIO WEB CONFERENCE. – 2024. 103, 00087.
8. Fatkhullin, I. Optimization of static linear feedback: a gradual method [Text] / I. Fatkhullin, B. Polyak // SIAM J. About management and optimization. 2021. Vol. 59. No. 51. pp. 3887-3911.
9. Nguyen, V. V. Determination of the parameters of the PI controller of a complex technological object control system in real time [Text] / V. V. Nguyen [et al.] // Reports of TUSUR. – 2021. – Vol. 24, No. 2. – Pp. 56-63.
10. Kulikov, V.V. Gradient algorithm of parametric optimization of a PI controller with a variable structure with a dead zone [Text]: / V.V. Kulikov, A.P. Kutsy, N.N. Kutsy // Mechatronics, automation, control. – 2020. No. 9. pp. 530-534.
11. Shatov, D. V. Synthesis of parameters of proportional-integrating and proportional-integral-differentiating regulators for stationary linear objects with nonzero initial conditions [Text] / D. V. Shatov // Izvestiya RAS. Theory and control systems. – 2023. No. 1. pp. 18-27.
12. Wang L. Design of PID control systems and automatic adjustment using MATLAB/Simulink. [Text] / L. Wang // Wiley-IEEE Press, 2020. p. 368.
13. Designing information and control decision support systems. Practicum [Text]: textbook. manual / E.A. Balashova, V.K. Bityukov, E.A. Khromykh, E.A. Savvina; Voronezh State University of Engineering Technology. Voronezh: VGUIT, 2016. 108 p. ISBN 978-5-00032-174-4.
14. Khromykh, E.A. A functional approach in the design of an information system for assessing the quality of products [Text]: / E.A. Khromykh, Yu.A. Safonova, M.A. Tolubaev // Engineering technologies. – 2023. No. 3. pp. 48-58.
15. Nurlygayanov, T.R. The use of artificial intelligence to assess the quality of petrochemical liquids [Text]: / T.R. Nurlygayanov, A. Y. Demin // International scientific journal "Innovative Science". – 2023. No. 8-1. – pp. 10-14.
16. Ohtani T. Application of artificial intelligence in oil refineries and petrochemical plants. (2020). Yokogawa Technical Report in English, Volume 63, No. 1. 7-10.
