МҰНАЙ КОКСЫН ӨНДІРУ ПРОЦЕСІН БАСҚАРУ ҮШІН ИНТЕЛЛЕКТУАЛДАНДЫРУ ЭЛЕМЕНТТЕРІ БАР ШЕШІМ ҚАБЫЛДАУДЫ ҚОЛДАУ ЖҮЙЕСІ.

Бұл зерттеуде эксперттердің айқын емес ақпаратын ескере отырып, баяу кокстеу қондырғысының (ББҚ) негізгі агрегаттарының құрылған модельдері негізінде мұнай коксын өндіру процесін басқару үшін интеллектуалдандырылған элементтері бар шешімдерді қолдау жүйесі құрылды. Құрылған интеллектуалдандырылған шешімдерді қолдау жүйесінің (ИШҚҚЖ) негізгі интерфейстерінің сипаттамасы берілген, оның көмегімен жүйені пайдаланушы БКҚ негізгі агрегаттарының түрлі жұмыс режимдерін модельдеу арқылы олардың параметрлерін оптимизациялауды және кокс өндіру процесін тиімді басқарады. Пайдаланушы құрылған ИШҚҚЖ көмегімен кокстың көлеміне сұраныс пен кокс сапасына қойылатын талаптарға байланысты әртүрлі критерийлер бойынша кокс өндіру процесін басқара алады. ИШҚҚЖ пайдалана отырып, пайдаланушысы қажетті сапа көрсеткіштерімен өндірілетін кокс көлемін барынша көбейтеді немесе ең жақсы сапа көрсеткіштерімен қажетті кокс көлемін қамтамасыз етеді. Белгілі БКҚ детерминделген модельдеріне негізделген басқа жүйелерден айырмашылығы, құрылған БКҚ ИШҚҚЖ жұмыс режимдерін адекватты модельдеуге, тиімді оптимизациялауға және басқаруға мүмкіндік береді. БКҚ жұмыс режимдерін құрылған ИШҚҚЖ және белгілі детерминді модельдеу мен оптимизациялау жүйелері арқылы алынған костеу процесін модельдеу және оптимизациялау нәтижелерін салыстыру негізінде құрылған жүйенің белгілі ұқсас жүйелермен салыстырғандағы артықшылықтары анықталып, келтірілген.

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).