СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ С ЭЛЕМЕНТАМИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗАЦИИ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССОМ ПРОИЗВОДСТВА НЕФТЯНОГО КОКСА
https://doi.org/10.53360/2788-7995-2025-3(19)-18
Аннотация
В данном исследовании создана система поддержки принятия решений с элементами интеллектуализации для управления процессом производства нефтяного кокса основанная на разработанные модели основных агрегатов установки замедленного коксования (УЗК) с учетой нечеткой информации от экспертов. Дано описание основных интерфейсов созданной интеллектуализированной системы поддержки принятия решений (ИСППР) c помощью которых пользователь системы моделирует различные режимы работы основных агрегатов УЗК, оптимизирует их параметров и эффективно управляет процессом производства кокса. Пользователь с помощью созданной ИСППР по разным критериям может управлять процессом производства кокса в зависимости от спроса на объем и требований к качеству кокса. Используя ИСППР пользователь системы может максимизировать объемы производимого кокса с требуемыми качественными показателями или обеспечить требуемый объем кокса с наилучшими качественными поазателями. В отличие от других систем, основанные на известные детерминированные модели УЗК, созданная ИСППР позволяет более адекватно моделировать, эффективно оптимизировать и управлять режимами работы УЗК. На основе сравнеие результатов моделирования для оптимизации режимов работы УЗК с использованием созданной ИСППР, известных систем детеминированного моделирования и оптимизации установлены преимущества созданной системы по сравнению известными аналогмичными системами.
Ключевые слова
нечеткая среда,
нечеткие модели,
система поддержки принятия решений,
процесс коксования,
интерфейс пользователя
При поддержке: Данная работа была выполнена при поддержке Комитета науки Министерства науки и высшего образования Республики Казахстан (грант № AP19679897 на финансирование данного исследования - Разработка интеллектуальной системы принятия решений для управления процессом производства нефтяного кокса).
Об авторах
Б. У. Асанова
Атырауский университет имени Х. Досмухамедова
Казахстан
Казахстан
Бактыгул Асанова – ассоцированный профессор, PhD, декан факультета физики, математики и информационных технологий
E01Y6P0, Республика Казахстан, г. Атырау, пр. Студенческий, 212
Б. Оразбаев
Евразийский национальный университет имени Л.Н. Гумилева
Казахстан
Казахстан
Батыр Оразбаев – доктор техническитх наук, профессор, профессор кафедры «Системный анализ и управление»
Z01A3D7, Республика Казахстан, г. Астана, ул. К. Сатпаева, 2
Ж. Молдашева
Атырауский университет имени Х. Досмухамедова
Казахстан
Казахстан
Жадра Молдашева – PhD, ассоцированный профессор кафедры «Программная инженерия»
E01Y6P0, Республика Казахстан, г. Атырау, пр. Студенческий, 212
Ж. Шангитова
Атырауский университет имени Х. Досмухамедова
Казахстан
Казахстан
Жанна Шангитова – PhD, ассоцированный профессор кафедры «Программная инженерия»
E01Y6P0, Республика Казахстан, г. Атырау, пр. Студенческий, 212
А. Кушубаева
Торайгыров Университет
Казахстан
Казахстан
Алтынай Кишубаева - докторант
S14P3K7, Республика Казахстан, г. Павлодар, улица Ломова, 64
Список литературы
1. Cao L. Experimental Study of Petroleum Coke Ash in Concrete Applications / L. Cao // Chem. Technol. Fuels Oils. Innovative technologies of oil and gas. – 2025. – Vol. 61. – P. 280-290. https://doi.org/10.1007/s10553-025-01860-9. (In English).
2. Suchkov S.I. Hearth Gasification Using Petroleum Coke in Power Production / S.I. Suchkov // Power Technol. Eng. – 2021. – Vol. 55. – P. 600-606. https://doi.org/10.1007/s10749-021-01404-1. (In English).
3. Tuleuov Zh.N. Technological regulations for the delayed coking unit УЗК 21–10/6 of the Atyrau Oil Refinery / Zh.N. Tuleuov. – Atyrau, 2020. – 220 p. (In Russian).
4. Methods for Modeling and Optimizing the Delayed Coking Process in a Fuzzy Environment / B.Orazbayev et al // Processes. – 2023. – Vol. 1, № 2. – P. 1-19. https://doi.org/10.3390/pr11020450. (In English).
5. Meikle T. Design and development of a decision support system to support discretion in refugee law / T. Meikle, J. Yearwood // Research and Development in Intelligent Systems XVII – London: Springer, 2018. – P. 243-256. https://doi.org/10.1007/978-1-4471-0269-4_18. (In English).
6. Yadav M. Development of a Decision Support System for Fixture Design / M. Yadav, S. Mohite // Technology Systems and Management. Communications in Computer and Information Science. – Berlin, Heidelberg: Springer, 2021. – Vol. 145. – P. 182-189. https://doi.org/10.1007/978-3-642-20209-4_25. (In English).
7. Arnott D. A critical analysis of decision support systems research / D. Arnott, G. Pervan // Journal of Information Technology. – 2018. – Vol. 20, № 2. – P. 67-87. https://doi.org/10.1057/palgrave.jit.2000035. (In English).
8. Pryor T.A. Development of Decision Support Systems // Decision Support Systems in Critical Care. Computers and Medicine / M.M. Shabot, R.M. Gardner (eds). – New York: Springer, 2020. – P. 61-73. https://doi.org/10.1007/978-1-4612-2698-7_4. (In English).
9. Arinze B. Decision Support Systems (DSS) development using a model of user inquiry types: Methodological proposals and a case study / B. Arinze // Systems Practice. – 2022. – Vol. 5. – P. 629-650. (In English).
10. Jatinder N.D. Intelligent Decision-making Support Systems / N.D. Jatinder, A.F. Guisseppi, M.T. Manuel; London: Springer, 2019. – 503 p. https://doi.org/10.1007/1-84628-231-4. (In English).
11. Gachet A. Development Processes of Intelligent Decision-making Support Systems: Review and Perspective / A. Gachet, P. Haettenschwiler // Intelligent Decision-making Support Systems. Decision Engineering. – London: Springer, 2018. – P. 97-121. https://doi.org/10.1007/1-84628-231-4_6. (In English).
12. Design and Development of an Intelligent Decision Support System Applied to the Diagnosis of Patients Susceptible to Heart Failure / A. Álvarez-Pazó et al // Proc. of TEEM 2023. Lecture Notes in Educational Technology. – Singapore: Springer, 2024. – P. 280-288. https://doi.org/10.1007/978-981-97-1814-6_27. (In English).
13. Bazilevych K.O. Intelligent Decision-Support System for Epidemiological Diagnostics. II. Information Technologies Development / K.O. Bazilevych, D.I. Chumachenko, L.F. Hulianytskyi // Cybern. Syst. Anal. – 2022. – Vol. 58. – P. 499-509. https://doi.org/10.1007/s10559-022-00484-9. (In English).
14. Arvind K. Passive and active experimental methods / K. Arvind, P. Bernhard // 1th Int. Conf. PAM 2010, Zurich, Switzerland, Proceedings. – Springer, 2019. – P. 7-15. https://doi.org/10.1007/978-3-642-12334-4. (In English).
15. Bronshtein I.N. Probability theory and mathematical statistics / I.N. Bronshtein, K.A. Semendyayev // Handbook of Mathematics. – Berlin, Heidelberg: Springer, 2019. – P. 598-635. https://doi.org/10.1007/978-3-662-25651-0_5. (In English).
16. Krivonogov A.A. Application of the Method of Expert Assessments in Determining the Level of Criticality of the Information Security Vulnerability of Smart Contracts / A.A. Krivonogov, Y.N. Philippovich, S.A. Kesel // Software Engineering Application in Systems Design. Lecture Notes in Networks and Systems. – 2023. – vol 596. – P. 512-530. https://doi.org/10.1007/978-3-031-21435-6_45. (In English).
17. Methods Based on Fuzzy Set Theory / J.N. Mordeson et al // Linear Models in the Mathematics of Uncertainty. Studies in Computational Intelligence. – 2022. – vol. 463. – P. 163-175. https://doi.org/10.1007/978-3-642-35224-9_10. (In English).
18. Tarczyński W. Selected Statistical Methods in Experimental Studies / W. Tarczyński // Selected Issues in Experimental Economics. Springer Proceedings in Business and Economics / Nermend K., Łatuszyńska M. (eds). – Cham: Springer, 2021. – P. 91-106. https://doi.org/10.1007/978-3-319-28419-4_7. (In English).
19. Yazdi M. Linguistic Methods Under Fuzzy Information in System Safety and Reliability Analysis / M. Yazdi; Cham: Springer, 2022. – 200 p. https://doi.org/10.1007/978-3-030-93352-4. (In English).
20. The concept of creating intelligent decision support for managing the operating modes of chemical engineering systems / B.B. Orazbayev et al; Astana: AS Innovation Publishing House, Eurasian National University, 2022. – 391 p. (In Russian).
21. Development of Coke Chambers Models of Delayed Coking Unit under uncertain initial information / В. Assanova et al // Proc. 7th Int. Symp. on Innovative Approaches in Smart Technologies (ISAS). – Istanbul, Turkiye, 2023. – P. 1-5. https://doi.org/10.1109/ISAS60782.2023.10391778. (In English).
22. A fuzzy decision-making method for controlling operation modes of a hard-to-formalise rectification column of a delayed coking unit / B. Assanova et al // News of the National Academy of Sciences of the Republic of Kazakhstan, Series of Geology and Technical Sciences. – 2024. – № 1. – P. 17-30. https://doi.org/10.32014/2024.2518-170X.362. (In English).
23. Shumsky V.M. Engineering Tasks in Oil Refining and Petrochemistry. 2nd ed. / V.M. Shumsky, L.A. Zyryanova; Moscow: MPC Publication, 2023. – 375 p. (In Russian).
Рецензия
Для цитирования:
Асанова Б.У., Оразбаев Б., Молдашева Ж., Шангитова Ж., Кушубаева А. СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ С ЭЛЕМЕНТАМИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗАЦИИ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССОМ ПРОИЗВОДСТВА НЕФТЯНОГО КОКСА. Вестник Университета Шакарима. Серия технические науки. 2025;(3(19)):162-173. https://doi.org/10.53360/2788-7995-2025-3(19)-18
For citation:
Assanova B., Orazbayev B., Moldasheva Zh., Shangitova Zh., Kishubayeva A. DECISION SUPPORT SYSTEM WITH INTELLECTUALIZATION ELEMENTS FOR MANAGING THE PETROLEUM COKE PRODUCTION PROCES. Bulletin of Shakarim University. Technical Sciences. 2025;(3(19)):162-173. (In Russ.) https://doi.org/10.53360/2788-7995-2025-3(19)-18
Просмотров:
755
JATS XML
Послать статью по эл. почте 
