РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ МОДЕЛЕЙ ВЗАИМОСВЯЗАННЫХ РЕАКТОРОВ БЛОКА ПРОИЗВОДСТВА СЕРЫ АТЫРАУСКОГО НЕФТЕПЕРЕРАБАТЫВАЮЩЕГО ЗАВОДА

Приведены результаты исследования по разработке системы моделей взаимосвязанных реакторов блока производства серы Атырауского нефтеперерабатывающего завода. Разработка моделей сложных технологических систем как блок производства серы усложнены из-за их сложности и неопределенности, связанные дефицитом и нечеткостью исходной информации. В связи с этим определена цель исследования - создание пакета моделей взаимосвязанных агрегатов сложных технологических систем при дефиците и нечеткости исходной информации на основе доступной информации различного характера. Основными результатами исследования являются: метод создания системы моделей взаимосвязанных агрегатов сложных химико-технологических систем, характеризующиеся дефицитом и нечеткостью исходной информации; системный анализ, экспертная оценка различных видов моделей и выбор эффективной модели основных агрегатов исследуемой установки производства серы; разработаны гибридные модели термореактора, реакторов Клауса и Cold Bed Absorption на основе доступных статистических данных, полученных пассивными, активными экспериментами и нечеткой информации, полученной от лица, принимающего решения и экспертов; создан пакет моделей, для системного моделирования и оптимизации режимов работы блока производства серы. Научная новизна полученных результатов заключается в развитии методов разработки математических моделей и системного моделирования сложных технологических систем в условиях неопределенности. Практическая значимость работы в том, что предложенный метод может быть использован для разработки пакета моделей различных технологических систем и системно моделировать их режимы работы для оптимизации их параметров.

1. Edmonson N. Industrial sulfur demand: Analysis and prospect / N. Edmonson // Nat Resour Res. – 2020. – Vol. 3. – P. 205-215. https://doi.org/10.1007/BF02259046.

2. Ostrovsky G.M. Design of Chemical Engineering Systems with Chance Constraints / G.M. Ostrovsky, T.V. Lapteva, N.N. Ziyatdinov // Theor Found Chem Eng. – 2020. – Vol. 51, № 5. – P. 961-971. https://doi.org/10.1134/S0040579517060136.

3. Study and Design of Mathematical Models for Chemical-Technological Systems under Conditions of Uncertainty Based on the Systems Analysis / B.B. Orazbayev et al // Proceeding of the International Symposium on Industrial Engineering and Operations Management (IEOM). Bristol, UK. – 2017. – № 140528. – P. 776-790.

4. Analysis of sulfur production by the Claus method at oil and gas enterprises / I.A. Golubeva et al // Oil and Gas Chemistry. – 2020. – № 3. – Р. 10-18.

5. Ahmed M. Systems Modeling / M. Ahmed // Springer. – Singapore: 2020. – 217 р.

6. Protalinskii O.M. Analysis and Modelling of Complex Engineering Systems Based on the Component Approach / O.M. Protalinskii // World Applied Sciences Journal. – 2019. – Vol. 24, № 2. – P. 276-283.

7. Горшков П.С. Моделирование сложной технической системы как объекта испытаний / П.С. Горшков, А.В. Мухин, А.Г. Тригубович // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. – 2020. – Т. 37. – С. 61-68.

8. Zhao T. Artificial Intelligence in Mathematical Modelling of Complex Systems / T. Zhao // EAI Endorsed Transactions on e-Learning. – 2024. – Vol. 10, № 3. –P. 2-12.

9. Тулеуов Ж.Н. Технологический регламент установки производства серы / Ж.Н. Тулеуов. – Атырау: Изд-во Атырауского университета нефти и газа, 2020. – 116 с.

10. Солодов В.С. Применение методов планирования активного эксперимента при разработке моделей / В.С. Солодов, Ю.И. Юдин // Известия МГТУ им. Н. Э. Баумана. – 2018. – Т. 9, № 2. – С. 187-190.

11. Воронина О.А. Эксперимент, планирование, реализация, анализ / О.А. Воронина. – Учебно-научный институт информационных технологий. М.: Физматиздат, 2020. – 292 с.

12. Pen R.Z. Statistical methods for modeling and optimization of technological processes / R.Z. Pen, V.R. Pen // International Journal of Experimental Education. – 2017. – Vol. 2. – P. 81-83. https://expeducation.ru/ru/article/view?id=11169 (date of access: 25/03/2025).

13. Карманов Ф.И. Статистические методы обработки эксперимента данных с использованием пакета MathCad / Ф.И. Карманов, В.А. Острейковский. – М.: Металлург, 2020. – 287 с.

14. Гуцыкова С. Метод экспертных оценок: Теория, практика / С. Гуцыкова. – М.: Когито-Центр, 2021. – 47 с.

15. Zimmermann H.-J. Fuzzy Set Theory – and Its Applications / H.-J. Zimmermann // Springer Science+Business Media, LLC. Fifth. Edition. – 2023. – 527 p. https://doi.org/10.1007/978-94-010-0646-0.

16. Aliev R.A. Production management with fuzzy initial information / R.A. Aliev, A.E. Tserkovny, G.A. Mamedova. – 3-edit. Energoatomizdat; Moscow, 2022. – 255 p.

17. A Hybrid Method for the development of Mathematical Models of a Chemical Engineering System in Ambiguous Condition / B.B. Orazbayev, E.A. Ospanov, K.N. Orazbayeva, L.T. Kurmangazieva // Mathematical Models and Computer Simulations. – 2018. – Vol. 10, № 6. – P. 748-758. https://doi.org/10.1134/S2070048219010125.

18. Валеев С.Г. Регрессионное моделирование в обработке наблюдений / С.Г. Валеев. – М.: Наука, 3-е изд., 2021. – 272 с.

19. Uncini A. Least Squares Method. In: Fundamentals of Adaptive Signal Processing / A. Uncini // Signals and Communication Technology. Springer, Cham. – 2020. – P. 143-204. https://doi.org/10.1007/978-3-319-02807-1_4.

20. Aida-Zade K.R. Analysis of the Methods for Constructing Membership Functions Using Expert Data / K.R. Aida-Zade, P.S. Guliyeva, R.E. Ismibayli // Recent Developments and the New Directions of Research, Foundations, and Applications. Studies in Fuzziness and Soft Computing, Springer, Cham. – 2023. – Vol 422. – P. 361-365. https://doi.org/10.1007/978-3-031-20153-0_29.

21. Шумский В.М. Инженерные задачи в нефтепереработке и нефтехимии / В.М. Шумский, Л.А. Зырянова. – М.: Химия, 3-е изд., 2023. – 478 с.