сотрудник с 01.01.1996 по 01.01.2025
Воронеж, Воронежская область, Россия
Россия
Россия
УДК 004.9 Прикладные информационные (компьютерные) технологии
Внедрение в производство каучуков автоматизированных информационно-управляющих систем (АИУС), разработанных с применением современных информационных технологий, является настоятельной необходимостью. в работе реализована информационная под-система для моделирования и управления процессом полимеризации бутадиена на литийорганических катализаторах. Осуществлено моделирование предметной области подсистемы в рамках структурно-функционального подхода с применением нотаций IDEF0 и DFD, реализовано несколько уровней декомпозиции. разработано современное программное обеспечение (ПО) для расчета математической модели полимеризационного реактора с применением численного метода Эйлера, получены и исследованы динамические и статические характеристики реактора. на основании анализа выбраны управляющие параметры процесса. Разработан модуль ПО для расчета автоматической системы регулирования (АСР) по возмущению по каналу управления конверсия мономера расход катализа-тора. осуществлена оптимизация настроек для системы регулирования с ПИД-регулятором. Расчет оптимальных настроек цифрового регулятора проведен путем минимизации интегрального квадратичного критерия градиентным методом. Анализ рассчитанных показателей качества регулирования показал их приемлемые значения. Внедрение разработанной информационной подсистемы в реальное производство позволит повысить качество выпускаемого каучука, конкурентоспособность предприятия, обеспечить безопасность производства, снизить вероятность аварийных ситуаций, минимизировать экологический ущерб.
система, IDEF0, DFD, моделирование, управление, АСУТП
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. Гутгарц, Р.Д.. Особенности проектирования и программирования при создании информационных систем [Текст]: / Р.Д. Гутгарц // Программные продукты и системы. – 2020. – Т. 33, № 3. – С. 385-395.
2. Дорофеев, В. И. Управление динамическими режимами процесса получения разветвленного полибутадиена оптимального качества [Текст] : автореф. ... канд. техн. наук : 05.13.07 / В. И. Дорофеев. Воронеж, 1988. — 16 с.
3. Гиззатова, Э.Р. Поиск областей неопределенностей кинетических констант при моделировании процессов безобрывной полимеризации диенов [Текст]: / Э.Р. Гиззатова, А.С. Исмагилова, С.Л. Подвальный // Вестник Воронежского Государственного Технического Университета. – 2021. № 1. – С. 7-13.
4. Шарапов, Д.А. Вопросы создания численных моделей [Текст]: / Д.А. Шарапов // Международный научно-исследовательский журнал. – 2024. № 10. – С. 1-7.
5. The Best C++ IDEs of 2024[Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.incredibuild.com/blog/best-c-ides. – Загл. с экрана.
6. Синтез цифровых систем управления технологическими объектами [Текст] : учеб. пособие / В. С. Кудряшов, М. В. Алексеев, А. В. Иванов, И.А. Козенко, А.А. Гайдин. ВГУИТ. – Воронеж, 2024. – 455 с. ISBN 978-5-00032-680-0.
7. [7] Khromykh, E. Study of curd cooling process as a multidimensional control object by mathematical modelling method [Text]: / E. Khromykh, I. Kozenko, S. Ryazantsev // BIO WEB OF CONFERENCES. – 2024. 103, 00087.
8. Fatkhullin, I. Optimizing Static Linear Feedback: Gradient Method [Text] / Fatkhullin I., Polyak B. // SIAM J. on Control and Optimization. 2021. V. 59. № 51. P. 3887–3911.
9. Нгуен, В. В. Определение параметров ПИ-регулятора системы управления сложным технологическим объектом в режиме реального времени [Текст] / В. В. Нгуен [и др.] // Доклады ТУСУР. – 2021. – Т. 24, № 2. – С. 56–63.
10. Куликов, В.В. Градиентный алгоритм параметрической оптимизации ПИ-регулятора с переменной структурой с зоной нечувствительности [Текст]: / В.В. Куликов, А.П. Куцый, Н.Н. Куцый // Мехатроника, автоматизация, управление. – 2020. № 9. – C. 530-534.
11. Шатов, Д. В. Синтез параметров пропорционально-интегрирующих и пропорционально-интегрально-дифференцирующих регуляторов для стационарных линейных объектов с ненулевыми начальными условиями [Текст] / Д. В. Шатов // Известия РАН. Теория и системы управления. – 2023. № 1. С. 18–27.
12. Wang. L. PID Control System Design and Automatic Tuning using MATLAB/Simulink. [Text] / L. Wang // Wiley-IEEE Press, 2020. P. 368.
13. Проектирование информационных и управляющих систем поддержки принятия решений. Практикум [Текст]: учеб. пособие / Е.А. Балашова, В.К. Битюков, Е.А. Хромых, Е.А. Саввина; Воронеж. гос. ун-т инж. технол. – Воронеж: ВГУИТ, 2016. – 108 с. ISBN 978-5-00032-174-4.
14. Хромых, Е.А. Функциональный подход в проектировании информационной системы оценки качества продукции [Текст]: / Е.А. Хромых, Ю.А. Сафонова, М.А. Толубаев // Инженерные технологии. – 2023. № 3. – С. 48-58.
15. Нурлыгаянов, Т.Р. Использование искусственного интеллекта для оценки качества нефтехимических жидкостей [Текст]: / Т.Р. Нурлыгаянов, А. Ю. Демин // Международный научный журнал «Инновационная наука». – 2023. № 8-1. – С. 10-14.
16. Ohtani T. Application of AI to Oil Refineries and Petrochemical Plants. (2020). Yokogawa Technical Report English Edition Vol.63 No.1. 7-10.
