ОПТИМИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ РЕАКТОРНЫМ БЛОКОМ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ

В статье приведены результаты эксперимента проведенного на реакторно – регенераторного блока установки каталитического крекинга нефтеперерабатывающего завода (НПЗ). При разработке математических моделей с целью решения задач управления режимами работы реальных химико-технологических систем (ХТС) часто возникают проблемы неопределенности, связанные с дефицитом и нечеткостью исходной информации. Для повышения эффективности процесса исследованы влияние основных параметров процесса крекинга на количество и качество вырабатываемой продукции – катализата. По результатам исследований и обработки собранной количественной и качественной информации построены статистические и комбинированные модели реактора и формализованы лингвистические модели, описывающие: влияние температуры реактора крекинга на выход катализата и стабильность катализатора; влияние скорости подачи сырья на количество и качество (октановое число) катализата.

1. Сейтенова Г.Ж., Назарова Г.Ю., Ивашкина Е.Н., Иванчина Э.Д., Бурумбаева Г.Р. Определение технологического режима работы установки каталитического крекинга комплекса КТ-1/1 для увеличения выхода жирного газа и бензина. // Материалы международной конференции молодых ученых, магистрантов, студентов и школьников «XVI Сатпаевские чтения» – 2016 (Том 24). – г. Павлодар. – С. 164-172.

2. G.Y. Nazarova, G.R. Burumbaeva, G.J. Seytenova. The testing of a kinetic model of catalytic cracking in the “C-200” section of the KT-1/1 installation of oil refining plants in Kazakhstan – Химия и химическая технология в XXI веке : материалы XVII Международной научно-практической конференции студентов и молодых ученых, имени профессора Л.П. Кулёва, посвященной 120-летию Томского политехнического университета (г. Томск, 17-20 мая 2016 г.) / Томский политехнический университет. – Томск: Изд-во Томского политехнического университета, 2016. – С. 513–515.

3. Оразбаев Б.Б., Оспанов Е.А., Оразбаева К.Н., Курмангазиева Л.Т. Гибридный метод разработки математических моделей химико-технологической системы в условиях неопределенности. Математическое моделирование. 2017. Т. 29. № 4. С. 30-44.

4. Aliyev R. A., Tserkovny A. E., Mamedova G. A. Production control with fuzzy source information. Moscow. Atomenergoizdat. Publ., 1991. Pages: 241.

5. Rykov A.S. Sistemnyj analiz: Modeli i metody prinyatiya resheni i poiskovoi optimizaci. – M.: MISiS Publ., 2009., Pages: 608.

6. Dzhambekov A.M., Sherbatov I.A. Control of catalytic reforming process based expert information. System. Methods. Technologies. 2014 – № 4, Р. 103-111.

7. Rykov A.S., Orazbaev B.B., Kuznetsov A.C. A Fuzzy sets application for modelling and control of rectification technology. Preprints IFAC, International Symposium ADCHEM’ 91. Toulouse, 1991. Р. 95-99.

8. Shtovba S. D. Design of fuzzy systems by means of Matlab. Moscow. 2007

9. http://www.matlab.ru в разделе Fuzzy Logic Toolbox