Оперативное управление процессом получения пероксида водорода

Пероксид водорода является одним из важнейших продуктов химической промышленности. Масштабы его применения необычайно широки — от медицины и бытовой химии до металлургии, сельского хозяйства и охраны окружающей среды. Благодаря высокому содержанию активного кислорода и ряду уникальных свойств этот продукт используют как окисляющий, гидроксилирующий и эпоксидирующий агент в химических производствах, как эффективное отбеливающее средство для хлопка, текстиля, шерсти, бумаги, мехов, мыл, различных искусственных и синтетических волокннекоторые производные пероксида водорода входят в качестве компонентов в состав синтетических моющих средств, производство которых в последние годы достигает все более крупных масштабов. Пероксид водорода также широко применяется в косметической, фармацевтической, пищевой, строительной отраслях промышленности, используется в космической технике, в подводных и подземных работах и т. д.

Особое достоинство пероксида водорода при его применении состоит в том, что в противоположность многим другим подобным реагентам от его участия в реакциях никаких отходов кроме воды не образуется. Только применение пероксида водорода с его уникальными свойствами сделало возможным внедрение в промышленность ряда новых прогрессивных процессов, характеризующихся высокой интенсивностью, безотходностью, совершенством технологических схем, это, например, процессы получения глицерина через аллиловый спирт, оксидов олефинов, гликолей и различных эпоксидов каталитическим путем.

Такие широкие перспективы, связанные с применением пероксида водорода, вызывают непрерывное возрастание спроса на этот продукт, что, в свою очередь, стимулировало бурное развитие его производства в большинстве развитых стран.

Технический прогресс в области производства пероксида водорода за последние двадцать лет выразился в совершенствовании существующих и внедрении новых процессов его получения. В настоящее время в промышленности используют три метода получения пероксида водорода: традиционный электрохимический и органические методы — так называемый антрахинонный метод и метод, использующий реакцию жидкофазного окисления изопропилового спирта (изопропиловый метод).

Работы в области изопропилового процесса привели к созданию более совершенных технологических схем повышенной мощности, оригинального и более эффективного аппаратурного оформления. Этот способ отличается высокой экономичностью.

Характерные опасности производства пероксида водорода обусловлены возможностью образования смесей взрывоопасных концентраций из горючих веществ (ацетона, ИПС и др.) с воздухом, и, в связи с этим, данный процесс относится к потенциально-опасным процессам, для которых предусмотрены специальные системы защиты и блокировки. Однако срабатывание этих систем происходит только при достижении контролируемыми параметрами критических значений, то есть, когда развитие аварийной ситуации уже стало необратимым и привело к необходимости частичного или полного останова процесса.

Нарушения и нештатные ситуации, возникающие при ведении стадии окисления изопропилового спирта (ИПС) воздушно-кислородной смесью (ВКС) наиболее опасны и чаще всего являются причинами приводящими к большим материальным потерям, а также к авариям и повреждению оборудования.

Необходимо отметить, что химические и физико-химические процессы (такие как образование пероксида водорода, его разложение, массообмен и т. д.), протекающие на стадии окисления очень сложны, так как окисление изопропилового спирта молекулярным кислородом в жидкой фазе в зависимости от условий ведения процесса, количества имеющихся примесей и даже состояния стенки реактора может приводить к образованию разнообразных кислородосодержащих продуктов. На основании этого можно сказать, что процесс окисления ИПС отличается многоальтернативностью характера протекания и большими неконтролируемыми возмущениями.

Сложность описания этих физико-химических процессов, разброс параметров исходного сырья и другие неконтролируемые возмущения привели к тому, что в настоящее время не существует достаточно полного математического описания для вышеуказанного процесса. Попытки создать полную универсальную теоретическую математическую модель пока не увенчались успехом.

Статистические модели, входящие в математическое обеспечение существующих на данный момент АСУ ТП позволяют проводить анализ и оптимизацию процесса исключительно в нормальных регламентных режимах. Они оказались неадекватны в условиях нештатной ситуации.

В результате успешное ведение процесса с минимальным количеством срабатываний системы защиты обеспечивается опытностью оператора.

В то же время для ведения процессов такого класса широко используются системы, основанные на знаниях специалистов-профессионалов, то есть экспертные системы (ЭС). Экспертные системы являются наиболее распространённым видом интеллектуальных систем, ориентированных на использование опыта высококвалифицированных специалистов в специфических областях, где важен эмпирический опыт [1,2,3,4,5,6,7].

Поэтому создание диагностических экспертных систем, позволяющих повысить безаварийность протекания процесса 111 1 В и улучшить его ТЭП, является сегодня актуальной научной задачей и рассматривается, как один из путей повышения надежности, экологической и производственной безопасности, достижения более экономичной работы предприятий по производству пероксида водорода изопропиловым методом. Создание системы оперативного управления и диагностики, в задачу которой входило бы более раннее обнаружение возможных нарушений, нештатных ситуаций и определение причин их возникновения, позволяющее заблаговременно принять необходимые меры по возвращению процесса в регламентные рамки привело бы к сокращению экономических потерь, связанных со срабатыванием системы защиты.

В связи с тем, что система диагностики должна использовать знания человека-эксперта, а также вследствие малого числа высококвалифицированных экспертов возникает необходимость верификации экспертной информации и подтверждения ее путем выявления причинно-следственных связей в объекте диагностирования.

В связи с этим, целью работы является разработка системы оперативного управления и диагностики процесса 111 IB, работающей как экспертная система, и использующей все имеющиеся знания о процессе (как опытные, так и теоретические).

Для достижения поставленной цели решались следующие задачи:

— формирование группы экспертов и сбор информации;

— подтверждение экспертной информации путем качественного анализа процесса при помощи метода направленных сигнальных графов (НСГ);

— декомпозиция объекта и синтез диагностической модели;

— разработка структуры системы оперативного управления и диагностики (СОУД) процесса ППВ;

— разработка алгоритма оперативного управления в нештатных ситуациях;

— разработка программного обеспечения для СОУД;

— проверка работоспособности системы.

В диссертации изложены основные результаты проведенной научно-исследовательской работы по разработке и практической реализации системы оперативного управления и диагностики процесса ППВ.

Работа состоит из введения, четырех глав и приложений.

В первой главе приведено краткое описание процесса получения пероксида водорода изопропиловым методом, рассмотрена технология и существующая система управления и защиты для наиболее опасной и сложной стадии процесса — стадии окисления ИПС, проведён анализ процесса как объекта диагностики, выявлены особенности его ведения и контроля. Дан аналитический обзор и анализ зарубежных и отечественных экспертных диагностических систем, используемых для оперативного управления потенциально-опасными процессами в различных отраслях промышленности. Сформулирована общая задача исследования и определен ряд подзадач, которые необходимо решить.

Во второй главе рассмотрены различные способы приобретения экспертных знаний и методы верификации полученной информации. Описана процедура сбора информации с помощью разработанных опросных карт, в результате которой было выявлено множество, включающее возможные нарушения и свойственные данным нарушениям симптомы. Также были оценены экспертами весовые коэффициенты каждого симптома при конкретном нарушении, отражающие обязательность проявления симптома в рассматриваемой ситуации, определены эксплуатационные пороговые значения технологических параметров, превышение которых соответствует, по мнению экспертов, выходу процесса во внерегламентную область, степень опасности каждой нештатной ситуации (для расчета приоритета ситуации в случае возникновения конфликтов при работе ситемы) и частоты возникновения ситуации (для обоснования целесообразности использования системы оперативного управления и диагностики). На основании экспертной информации были определены необходимые корректирующие воздействия для устранения каждой нештатной ситуации и оценено время, необходимое для возвращения процесса в нормальный режим после нанесения дискретных корректирующих воздействий.

Ввиду малого количества экспертов и невысокой квалификации части из них для повышения достоверности информации был применен метод НСГ. Данный метод позволяет провести качественный анализ процесса с целью подтверждения причинно-следственных связей, указанных экспертами. В результате при помощи НСГ были подтверждены взаимосвязи между нарушениями и их проявлениями, определенные на основании экспертной информации, выявлены неточности в показаниях экспертов, противоречие в организации самой системы управления процессом ППВ.

Приведён сравнительный анализ различных моделей представления знаний (МПЗ) и обосновано использование выбранной структуры модели, в качестве которой используется комбинированная фреймово-продукционная модель, как наиболее отвечающая характеру решаемой задачи и позволяющая объединить достоинства и избежать недостатков фреймовых и продукционных систем в чистом виде. В качестве правил продукции в ДМ использовались продукционные правила, которые были получены в результате анализа и верификации экспертной информации. В эти правила введены весовые коэффициенты и степени проявления для симптомов, которые участвуют в расчете уверенности вывода.

В третьей главе рассмотрена общая структура системы оперативного управления процессом ППВ в нештатных ситуациях, представляющая собой программно-технический комплекс, предполагающий интеграцию в АСУ ТП. Ядром системы являются база знаний, содержащая ДМ, и интерпретатор, реализующий последовательность диагностических процедур.

Сформирована ДМ процесса ППВ, основу которой составляет фреймовая сеть из корневых фреймов одинаковой структуры, содержащих информацию об основных, выделенных при декомпозиции стадиях процесса. В качестве примера формирования и заполнения корневого фрейма модели рассмотрен фрейм «Окисление». Каждому корневому фрейму соответствует совокупность дочерних фреймов нижнего уровня иерархии сети, содержащих описание нештатных ситуаций, которые могут произойти на этой стадии, а также необходимые меры по их устранению. Состав слотов дочернего фрейма и их заполнение показано на примере фрейма «Разложение пероксида водорода в реакторе окисления».

Разработан алгоритм работы системы, который основан на сформированной диагностической модели процесса ППВ.

В четвёртой главе освещены вопросы технической и программной реализации разработанной системы оперативного управления и диагностики.

Техническая реализация системы диагностики базируется на аппаратуре нижнего уровня АСУ ТП и компьютере верхнего уровня. Программное обеспечение (ПО) системы имеет модульную структуру. Описано техническое, программное и информационное обеспечение системы и техническая структура системы, а также структура ПО.

Приведены результаты исследования работы системы в режиме имитации. Тестирование системы прошло успешно. Были проверены все возможные нарушения, содержащиеся в БЗ системы.

В приложениях содержатся заполненные экспертами опросные листы, результаты формализации лингвистических переменных, использовавшихся экспертами при оценивании. Приведены упрощенные и обработанные НСГ для каждой указанной экспертами нештатной ситуации, а ДМ системы оперативного управления и диагностики процессом ППВ (стадии окисления ИПС) представлена в виде набора разработанных фреймов. Приложения содержат также примеры экранов, иллюстрирующих работу системы и копии документов, подтверждающих полезность выполненной работы.

В процессе выполнения работы были получены следующие новые научные результаты:

1. Проведена декомпозиция объекта и знаний о нем, в результате чего была синтезирована двухуровневая диагностическая модель процесса ППВ, включающая в себя экспертные и теоретические знания о нем.

2. Для повышения достоверности экспертной информации, путем подтверждения причинно-следственных связей между нарушениями и их проявлениями, предложена методика ее верификации на основе использования направленных сигнальных графов.

3. Модифицирован алгоритм оперативного управления процессом ППВ в нештатных ситуациях, использующий непрерывную диагностику состояния технологического процесса, а также состояния каналов измерения и управления. Алгоритм позволяет осуществлять блокировку повторного обнаружения нештатной ситуации, в случае, если для ее устранения нанесены на объект корректирующие воздействия.

4. Предложена методика учета неопределенностей при построении диагноза, а именно методика расчета степени уверенности вывода, в которой учитывается: степень проявления симптома, отражающая неоднозначность границы нарушенияминимальное значение степени проявления симптома для гарантии резонности результата (вывода) и предотвращения ложных срабатываний правилвесовые коэффициенты для отражения важности наличия симптома при обнаружении нарушениясреднее значение степени проявления всех симптомов в рассматриваемом правиле, чтобы отразить в численном значении степени уверенности вывода то, насколько наблюдаемая ситуация на процессе отличается от описанной правиломстепень проявления симптома с максимальным весом, т. е. наиболее важного симптома в процедуре обнаружения нарушения, и относительно этого значения степени проявления остальных симптомов в правиле.

Практическая ценность результатов диссертационной работы заключается в уменьшении числа срабатываний системы защиты за счет раннего обнаружения нештатных ситуаций и предотвращения их развития, а, следовательно, повышении уровня безопасности и экологичности процесса ппв.

Результаты работы были переданы в РНЦ «Прикладная химия», на производство «Пеноплэкс», а также в ООО «Перам».

9. Результаты работы приняты для использования в ФГУП «Российский научный центр «Прикладная химия», производством «Пеноплекс» и ООО «Ниеншанц-Автоматика».

ПОДКЛЮЧЕНИЕ.

Присутствует.

Отсутствует.

Отсутствует.

Отсутствует.

Отсутствует.

Присутствует.

Присутствует.

Отсутствует.

Присутствует.

Отсутствует.

Отсутствует.

Присутствует.

Отсутствует.

Присутствует.

Отсутствует.

Отсутствует.

Присутствует.

Присутствует о. о.

Пуск.

Стоп.

Рис. 30. Вид экрана в режиме имитации сигняггя мятum-я.

Узел онденеащн.

-<3.

Тренды.

Параметр Температура I! секции.

Верхний порог.

Норма.

Нижний порог.

Пуск О.

Стоп W с.

140,5.

139,0.

137.5.

ЕЗ.

Время.

Аосолклное | 21.

Относительное 21 время, мин.

5 10 15 20 25 Выход.

Закрыть.

Рис. 31. Вил экрана «Диагностика — тренды».

Как уже отмечалось ранее, в режиме диагностики пользователь получает возможность ознакомиться с результатами работы системы, т. е. со списком выявленных и возможных нарушений на процессе (рис. 32). В данном случае система в качестве возможного нарушения назвала «Разложение пероксида водорода». При нажатии кнопки «Рекомендации» в режиме диагностики и выделении курсором интересующего нас нарушения (в данном случае это «разложение пероксида водорода») в нижней части окна появится список необходимых действий по устранению возникшей нештатной ситуации.

При нажатии кнопки «Симптомы» в режиме диагностики можно просмотреть симптомы, характеризующие выбранное нами нарушение, а также их весовые коэффициенты и степени проявления (рис. 33). Симптомы также делятся на проявившиеся и не проявившиеся. К первой группе относятся симптомы, степень проявления которых больше или равна 0.7, остальные же симптомы относятся ко второй группе. Как видно из рисунка 33, к не проявившимся симптомам система отнесла концентрацию уксусной кислоты в реакционной смеси. Но этот параметр определяется лабораторным путем, и с момента его определения возможно прошло уже значительное количество времени. Нажав кнопку «Уточнение диагноза», находящуюся в нижней части окна «Диагностика», пользователь получает информацию о параметрах, значения которых необходимо определить лабораторным путем для уточнения диагноза (рис. 34). Получив эту информацию, оператор должен отдать распоряжение на выполнение соответствующего лабораторного анализа и внести вручную полученные результаты в результаты в шаблон-таблицу. По мере поступления новой информации система производит перерасчет всех показателей, которые можно просмотреть в режиме «Диагностика — Приоритет» (рис. 35). Здесь для каждого названного системой нарушения отображаются следующие показатели:

— степень опасности;

— степень уверенности в выводе;

— периодичность возникновения данной нештатной ситуации;

— приоритет, как комплексная оценка. ст*.

UJ.

Рис. 32. Вид экрана в режиме «Диагностика — Рекомендации» для имитационного эксперимента.

У se n.

Диагностика <} J Л.

Ti фШ.

Нагре.

Приоритет.

Рекомендации.

Прогноз Архив.

ВЫЯВЛЕННЫЕ НАРУШЕНИЯ Разложение пероксида водорода.

ВОЗМОЖНЫЕ НАРУШЕНИЯ Низкая скорость реакции Неустойчивое исчерпывание 02 е ВКС.

Уточнение диагноза.

Корректирующее воздействие.

Обозн Наименование Ст прояв Вес.

ПРОЯВИВШИЕСЯ симптомы.

1 Повышенное содержание кислорода на выходе 1 0,33 а4 Повышенная температура в реакторе 0.9 0,31 аб Наличие колебаний давления 0,7 0,1.

НЕПРОЯВИВШИЕСЯ СИМПТОМЫ а5 Концентрация уксусной кис лоты бопыие нормы 0 0,26.

Узел регулиро&зння подачи пара и охлаждающей.

60ДЫ.

Закрыть.

Рис. 33. Вид экрана ез режиме «Диагностика — симптомы».

Диагностика.

-«— lip' Уточнен не диагноза.

При необходимости введите новые значения.

Обозн Наименование Дата последнего анализа Старое значение Новое значение л.

Массовая доля Н202 в V) l секции 12.02 02/16.30 2,8.

С8 Массовая доля Н202 eVili секции 12.02.02/16.30 1.5 с1 Массовая доля уксусной к-ты в) секции 120 202/16.30 0,2 г" Массовая доля уксусной к-ты во II секции 12 02 02/16 30 0,22 0,25.

Массовая доля уксусной к-ты в D1 сему") 12.02.02/16.30 0,16.

Уточнить.