Задача управления вакуумным технологическим комплексом.
Авторы
DOI:
https://doi.org/10.31489/2024No4/71-78Ключевые слова:
математическая модель, задача управления, вакуумный блок, технологический процесс, масляная фракцияАннотация
На основе комплексного исследования технологических процессов, протекающих в вакуумном блоке установки типа ЭЛОУ-АВТ, проанализированы особенности рассматриваемого сложного технологического комплекса как объекта управления. В связи с этим разработана физически обоснованная математическая формулировка для задачи оптимального управления исследуемым блоком с учетом ограничительных условий на управляющие и входные параметры. С учетом составленных математических моделей количественных и качественных характеристик рассматриваемого процесса и алгоритма их градиентной адаптации для численного решения задачи оптимизации функционирования данного блока используется классический метод множителей Лагранжа, позволяющий перейти от задачи условного экстремума к задаче нахождения безусловного экстремума для построенной функции Лагранжа. Данный метод, а также предложенные алгоритм и принципы управления впервые применены для вакуумного блока исследуемой установки первичной переработки нефти типа ЭЛОУ-АВТ. В условиях широкого диапазона изменения входных возмущающих факторов по количеству и качеству, а также недостаточной оперативной информации о качестве выбранных нефтепродуктов предложенный метод и принципы разработки алгоритма управления исследуемым процессом позволяют оперативно проводить предварительную локальную коррекцию режимов регулирования и подбор новых оптимальных режимов адаптивного управления в целом. Данное обстоятельство приводит к повышению экономической эффективности производства и достижению наибольшей стабильности качества получаемых целевых продуктов.
Библиографические ссылки
Guseinov I.A., Melikov E.A., Khanbutaeva N.A., Efendiev I.R. (2012) Models and algorithms for a multilevel control system of primary oil refinery installations. J. Comput. Syst. Sci. Int., 51, 138–146. DOI: 10.1134/S1064230711060098. DOI: https://doi.org/10.1134/S1064230711060098
Guseinov I.A., Kurbanov Z.G., Melikov E.A., Efendiev A.I., Efendiev I.R. (2014) Nonstationary Multistage Process Control in the Petrochemical Industry. J. Comput. Syst. Sci. Int., 53, 556-564. DOI: 10.1134/S1064230714030095. DOI: https://doi.org/10.1134/S1064230714030095
Melikov E.A., Magerramova T.M., Safarova A.A. (2023) Logical-Linguistic Model for Reactor Cleaning from Impurities. Proceeding of the 15th Intern. Conf. on Applications of Fuzzy Systems, Soft Computing and Artificial Intelligence Tools – ICAFS-2022. ICAFS 2022. Lecture Notes in Networks and Systems, 610. Springer, Cham. DOI:10.1007/978-3-031-25252-5_44. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-031-25252-5_44
Wang L.X. (1998) Stable and optimal fuzzy control of linear systems. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 6, 137-143. Available at: https://hdl.handle.net/1783.1/25922. DOI: https://doi.org/10.1109/91.660813
Morari M., Arkun Y., Stephanopoulos G. (1980) Studies in the synthesis of control structures for chemical processes. Analysis of the Optimizing Control Structures, 220-232. DOI: 10.1002/aic.690260205. DOI: https://doi.org/10.1002/aic.690260205
Giwa A. (2012) Decoupling PID Control of a Reactive Packed Distillation Column. International Journal of Engineering Research & Technology, 1, 10-12. Available at: https://www.researchgate.net/publication/236899250.
Gupta A. (2013) Control of distillation process using neuro-fuzzy technique. International Journal of Electrical, Electronics and Data Communication, 1, 16-20. Available at: http://ijeedc.iraj.in/paper_detail.php?paper_id=233.
Aliyeva K., Jafarov R. (2023) Safety control systems for ethylene production. Multidisciplinary Journal, Refereed & Reviewed Journal, 35 (04), 206-213. DOI: 10.36962/PAHTEI35122023-206. DOI: https://doi.org/10.36962/PAHTEI35122023-206
Žilka V., Halás M., Huba M. (2009) Nonlinear Controllers for a Fluid Tank System. Computer Aided Systems Theory - EUROCAST 2009. Lecture Notes in Computer Science, 5717, 618-625. Springer, Cham. DOI:10.1007/978-3-642-04772-5_80. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-04772-5_80
Khelassi A., Wilson J.A., Bendib R. (2004) Assessment of Interaction in Process Control Systems. Proceedings – Dynamical Systems and Applications, 463-471. Available at: https://www.researchgate.net/publication/228985993.
Attarakih M. (2013) Dynamic analysis and control of sieve tray gas absorption column using MATLAB and SIMULINK. Applied Soft Computing, 13 (2), 1152-1169. DOI: 10.1016/j.asoc.2012.10.011. DOI: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2012.10.011
Solatian P., Abbasi S.H., Shabaninia F. (2012) Simulation Study of Flow Control Based On PID ANFIS Controller for Non-Linear Process Plants. American Journal of Intelligent Systems, 2(5), 104-110. DOI: 10.5923/j.ajis.20120205.04. DOI: https://doi.org/10.5923/j.ajis.20120205.04
Yakubov M.S., Xoshimov B.M. (2023) Operational control of the vacuum column of the unit of oil primary distillation. “Al-Farg’oniy Avlodlari” Electronic Scientific Journal, 1 (1), 27-34. DOI: 10.5281/zenodo.7698708.
H’ng S.X., Ng L.Y., Ng D.K.S., Andiappan V. (2024) Optimisation of Vacuum Distillation Units in Oil Refineries Using Surrogate Models. Process Integration and Optimization for Sustainability, 8 , 351–373. DOI: 10.1007/s41660-024-00395-6. DOI: https://doi.org/10.1007/s41660-024-00395-6
Kazakova V.N., Mikhaylova P.G. (2021) Development and research of control systems with fuzzy regulators for installation of primary petroleum refining. Scientific Journal “Advances in Chemistry and Chemical Engineering, 35, 22-26. Available at: https://cyberleninka.ru/article/n/razrabotka-i-issledovanie-sistem-upravleniya-s-nechetkimi-regulyatorami-dlya-ustanovki-pervichnoy-pererabotki-nefti/viewer
