name: Разработка виртуальных анализаторов для системы управления массообменными технологическими процессами производства метил-трет-бутилового эфира
keyword_list: Виртуальный анализатор, массообменные технологические процессы, ректификация, предсказательное моделирование, аналитическая модель, метил трет бутиловый эфир, системы усовершенствованного управления технологическими процессами
abstract: Повышение качества основных видов нефтепродуктов и экономической эффективности их производства является одной из основных задач нефтеперерабатывающей и нефтехимической промышленности, требующей усовершенствования систем управления производственными процессами. В настоящее время в системы усовершенствованного управления технологическими процессами (СУУ ТП) широко внедряются модели для оценки показателей качества выходных продуктов (виртуальные анализаторы – ВА), функционирующие в режиме реального времени.Процесс создания ВА сводится к получению модели, которая наилучшим образом формирует прогноз качества выходного продукта. На промышленных предприятиях выходные переменные могут быть измерены со случайными временными задержками из-за многих факторов, таких как продолжительность выполнения лабораторных анализов и неточность времени отбора пробы с фактическим временем. Входные переменные, напротив, легко измеряются с различным интервалом во времени. Также, одним из условий обеспечения качественной работы используемого метода разработки модели ВА является наличие представительной обучающей выборки, содержащей в себе данные технологического режима на всем диапазоне изменения качества продукта. В практических же случаях обучающая выборка либо мала по своему размеру, либо не содержит в себе данные технологического режима в области верхней границы диапазона качества продуктов (приближения параметров объекта управления к границам, обозначенным технологическим регламентом). Недостающие значения практически всегда присутствуют в данных, полученных с промышленных предприятий. Это связано с различными причинами, в том числе ошибками измерений, сбоями датчиков, частотами выборок, доступностью базы данных и нерегулярными интервалами измерений.Диссертация посвящена разработке новых методов и алгоритмов для построения моделей виртуальных анализаторов, функционирующих в составе СУУ ТП, в условиях неточного времени отбора пробы и малой обучающей выборки на примере процесса производства метил-трет-бутилового эфира (МТБЭ).Был предложен алгоритм построения моделей ВА при неточном времени отбора пробы и разработан алгоритм построения моделей ВА в условиях малой обучающей выборки данных с применением аналитической модели ректификационной колонны процесса производства МТБЭ. Использование алгоритма доформирования обучающей выборки (ОВ) на основе аналитической модели технологического объекта при построении модели ВА по содержанию МеОН в МТБЭ, для решения проблемы малого объема обучающей выборки, корректно только тогда, когда известно точное значение эффективности массопереноса по Мерфри, либо максимально приближено к нему. В таком случае применение алгоритма при построении модели ВА в условиях малой выборки данных приводит к снижению значений критерия RMSE и позволяет существенно повысить точность ВА.Разработанные модели позволяют обеспечить постоянный контроль качества на всем цикле производства продукции, что приводит к своевременному обнаружению и устранению брака на ранней стадии производства и тем самым минимизируются издержки от потери качества. Была достигнута более качественная стабилизация средствами СУУ ТП содержания МТБЭ в выходном продукте.
chairman_dissertation_council.surname: Филаретов В.Ф.
chairman_dissertation_council.position: Профессор
chairman_dissertation_council.degree: Доктор технических наук
organization_supervisor.surname: Самардак А. С.
organization_supervisor.position: Проректор по научной работе
organization_supervisor.degree: Доктор физико-математических наук
rubrics.code: 50.43.19
rubrics.name: Системы автоматического контроля функционирования сложных систем
rubrics.code: 50.03.03
rubrics.name: Теория управления техническими объектами и технологическими процессами
rubrics.code: 50.01.85
rubrics.name: Автоматизация и автоматизированные системы на предприятиях отрасли
oecds.code: 02.11.IJ
oecds.name: ENGINEERING, INDUSTRIAL
oecds.code: 01.02.ET
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS
speciality_codes.name: Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)
speciality_codes.code: 05.13.06
supervisors.fio: Торгашов А. Ю.
supervisors.scientific_degree: Доктор технических наук
supervisors.speciality_code: Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
opponents.fio: Веревкин А. П.
opponents.scientific_degree: Доктор технических наук
opponents.speciality_code: Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)
opponents.responsible_type: Оппонент
opponents.fio: Южанин В. В.
opponents.scientific_degree: Кандидат технических наук
opponents.speciality_code: Информационно-измерительные и управляющие системы (по отраслям)
opponents.responsible_type: Оппонент
protection_organization.short_name: ДВФУ
protection_organization.name: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Дальневосточный федеральный университет"
protection_organization.ogrn: 1022501297785
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
protection_organization.okopf: Федеральные государственные автономные учреждения
author_organization.short_name: ДВФУ
author_organization.name: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Дальневосточный федеральный университет"
author_organization.ogrn: 1022501297785
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные автономные учреждения