Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Оптимальное управление процессом каталитического риформинга с использованием гибридной математической модели

Диссертация: Оптимальное управление процессом каталитического риформинга с использованием гибридной математической модели
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Все это возможно при условии максимально полного использования ресурсов существующих установок нефтеперерабатывающих заводов. Наибольшие возможности в этом направлении представляют установки вторичной каталитической переработки нефтепродуктов, в том числе каталитический ри-форминг. Каталитический риформинг бензинов является важнейшим процессом современной нефтепереработки и нефтехимии. Он служит… Читать ещё >

Оптимальное управление процессом каталитического риформинга с использованием гибридной математической модели (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ПРОЦЕССА КАТАЛИТИЧЕСКОГО РИФОРМИНГА И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ
    • 1. 1. Описание процесса каталитического риформинга
    • 1. 2. Анализ процесса как объекта управления
    • 1. 3. Состояние вопросов автоматизации и моделирования процессов каталитического риформинга (литературный обзор)
    • 1. 4. Постановка задачи исследования
  • ГЛАВА 2. ПОСТРОЕНИЕ ГИБРИДНОЙ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ПРОЦЕССА КАТАЛИТИЧЕСКОГО РИФОРМИНГА
    • 2. 1. Основные принципы построения гибридных математических моделей
    • 2. 2. Использование нечетких множеств для целей математического моделирования и управления
    • 2. 3. Построение диаграммы взаимного влияния факторов процесса каталитического риформинга
    • 2. 4. Типовые элементарные соты диаграммы взаимного влияния
    • 2. 5. Расчет по типовым элементарным сотам
    • 2. 6. Построение гибридной сотовой математической модели процесса каталитического риформинга
    • 2. 7. Проверка адекватности гибридной математической модели
  • ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ ОПТИМАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ГИБРИДНЫХ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ
    • 3. 1. Постановка задачи оптимального управления процессом каталитического риформинга
    • 3. 2. Выбор методов решения задачи оптимизации
    • 3. 4. Алгоритм оптимального управления установкой каталитического риформинга
  • ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ ОПТИМАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССОМ КАТАЛИТИЧЕСКОГО РИФОРМИНГА
    • 4. 1. Разработка структуры системы управления
    • 4. 2. Разработка функционально-алгоритмической структуры системы управления
    • 4. 3. Взаимодействие программного обеспечения системы оптимального управления и существующих SCADA-систем
    • 4. 4. Разработка технической структуры системы управления
  • ВЫВОДЫ

Нефтеперерабатывающая промышленность России играет важную роль в экономическом развитии страны. Производство нефтепродуктов — наиболее конкурентоспособная отрасль национальной экономики с позиций интеграции страны в систему мировых экономических связей. Основной задачей нефтеперерабатывающей промышленности является обеспечение потребностей в энергоносителях, моторных топливах и смазочных маслах, а также в сырье для нефтехимии. Анализ тенденций развития мирового рынка производства и потребления продуктов нефтепереработки показывает, что основная доля приходится на транспортное топливо (50−52%), а также бытовое и промышленное топливо (35−38%). Ситуация практически не изменится вплоть до 2010 года. Однако наметились принципиальные изменения в структуре производимых нефтепродуктов. Так, если в 1975;1980 годах сумма легких и средних дистиллятных продуктов составляла 60—61%, то в 1995 году она уже была 72% и к 2010 году достигнет 85% [95].

Структура нефтепереработки является основным критерием эффективности применяемых технологий и целевого использования сырья. В частности важным показателем служит удельный вес облагораживающих и углубляющих переработку нефти процессов. По данным журнала Oil and Gas [96] российская нефтеперерабатывающая промышленность по этому критерию серьезно отстает от мирового уровня. Краткий сравнительный анализ приведен в приложении 1.

Вместе с тем, в мировой нефтепереработке наметилась четкая тенденция повышения качества моторных топлив в направлении обеспечения их экологической безопасности при применении [92]. Введенные в США и некоторых странах Европы новые стандарты на моторные топлива (реформулированные топлива) предусматривают достаточно резкое изменение компонентного состава, а также ограничения содержания ароматических углеводородов (особенно бензола), серы, азота, высококипящих фракций [40].

Для достижения показателей моторных топлив в соответствии с новыми стандартами потребуется значительная перестройка структуры нефтепереработки. Кроме того, в России возникают специфические проблемы рационального использования нефтяного сырья, получения высококачественных моторных топлив из попутных нефтяных газов, газоконденсатов, широкой фракции легких углеводородов и углеводородных газов нефтеперерабатывающих заводов.

К сожалению, в настоящее время степень использования ценного углеводородного сырья невелика. На нефтеперерабатывающих заводах страны в предыдущие годы стабильно сжигалось на факелах около 8 млрд. м3 попутного нефтяного газа или более 20% от его ресурсов. В труднодоступных местах добычи нефти доля сжигаемого на факелах жирного газа достигает до 90%. Вовлечение в переработку газов и рефлюксов прямой перегонки нефти и бензинов, объем которых составляет половину всех ресурсов нефтезаводских газов, в 1994—1995 гг. находилось на уровне 64%- объем направляемого на переработку жирного газа составил всего 26%.

Создание современных нефтеперерабатывающих комплексов, решающих эту проблему требует больших капитальных и энергетических затрат. Стоимость строительства одного современного нефтеперерабатывающего завода мощностью 1−2 млн. т по сырью, предусматривающего комплексную переработку нефти, составляет 1−1.5 млрд. долларов США [95]. В этих условиях для России особое значение приобретают малозатратные новые технологии, позволяющие эффективно использовать сырье в переработке нефти, обеспечивающие повышение качества и снижение стоимости выпускаемой продукции.

Все это возможно при условии максимально полного использования ресурсов существующих установок нефтеперерабатывающих заводов. Наибольшие возможности в этом направлении представляют установки вторичной каталитической переработки нефтепродуктов, в том числе каталитический ри-форминг. Каталитический риформинг бензинов является важнейшим процессом современной нефтепереработки и нефтехимии. Он служит для одновременного получения высокооктанового базового компонента автомобильных бензинов, ароматических углеводородов — сырья для нефтехимического синтеза — и водородосодержащего газа — технического водорода, используемого в гидро-генизационных процессах нефтепереработки. Каталитический риформинг является в настоящее время наиболее распространенным методом каталитического облагораживания прямогонных бензинов. Установки каталитического рифор-минга имеются практически на всех отечественных нефтеперерабатывающих заводах.

Управление установкой каталитического риформинга является достаточно сложной задачей по целому ряду причин. Технологический режим процесса определяется достаточно большим количеством режимных переменных. Кроме того, на процесс действуют существенные возмущающие воздействия. Имеет место непрерывное изменение качества поступающего на установку сырья и топливного газа. Определенный вклад в нарушение установившегося технологического режима вносит потеря активности катализатора и изменение технического состояния оборудования. Установка каталитического риформинга связана с другим оборудованием нефтеперерабатывающего завода, поэтому управление процессом должно учитывать режим работы этого оборудования.

Все это требует частой перестройки технологических режимов и многокритериального поиска оптимальных режимов управления. Поиск оптимальных управлений путем проведения экспериментов невозможен в связи со значительными материальными затратами.

Внедрение систем оптимального управления установками каталитического риформинга наталкивается, в свою очередь, на ряд трудностей. В первую очередь, это связано с вопросами построения адекватных математических моделей каталитических процессов вторичной нефтепереработки. При этом основной проблемой следует считать наличие достаточно большого количества информации о процессе, которую невозможно формализовать традиционными методами. К ней относится информация о качественном составе сырья и топливного газа, состоянии оборудования и пр.

Развитие теории нечетких множеств [40] открыло пути формализации качественной информации, а также её использования для целей управления, в том числе построение нечетких моделей объектов управления, нечетких регуляторов и систем в целом [1,93]. При этом технологические параметры изучаемого объекта рассматриваются как лингвистические переменные, значения которых определяется терминами типа «высокий», «низкий», «быстро», «медленно». Именно в таких терминах эксперты описывают различные состояния объекта, и теория нечетких множеств позволяет формализовать такие описания. С помощью данного подхода можно описывать параметры, о которых у нас нет достоверных данных. Кроме того, нечеткие множества позволяют работать с параметрами, значения которых не могут быть измерены обычными способами и вводятся оператором. Например, нагар на трубах печи: мал, не очень велик, велик, очень велик. Нечеткость возникает не только при описании значений параметров, но и при описании алгоритмов. Возможно построение системы регулирования на данных опроса экспертов, сформулированных следующим образом: «если температура велика и давление высоко или очень высоко, то управляющее воздействие большое отрицательное» [71].

Следует отметить, что многие работы в этом направлении [1,34] ведутся с позиции полного перехода на качественное описание процесса. Такой подход оправдан только в случае отсутствия какой-либо количественной информации о процессе. В большинстве случаев имеет место другая ситуация — количественная информация присутствует, но не позволяет построить математическую модель в целом. Вместе с тем, имеется массив качественной информации, дополняющий количественную. При этом только качественное описание приводит к совершенно неоправданным потерям количественной информации и, следовательно, к неудовлетворительной точности математического описания. Вопросы совместного использования количественной и качественной информации при математическом описании и управлении процессами представлены недостаточно.

Построение математической модели процесса каталитического рифор-минга с совместным использованием количественной и качественной информации открывает значительные перспективы для расширения возможностей оптимального управления процессом. Следует учесть, что для крупнотоннажных процессов с большими затратами на производство, к которым относится и процесс каталитического риформинга, внедрение систем оптимального управления позволит получить значительную экономическую выгоду. Управление процессом в оптимальном режиме позволяет повысить эффективность процесса на 35% за счет увеличения производительности установки и повышения качества продукции, что при мощности установки в 1 млн. тонн составляет до 50 тыс. тонн продукта в пересчете на сырье.

Таким образом, разработка эффективных автоматизированных систем управления установками каталитического риформинга, которые смогут использовать количественную и качественную информацию и, тем самым, повысить производительность оборудования и улучшить качественные показатели выпускаемого продукта, является, несомненно, актуальной научной и практической проблемой.

Целью настоящей работы является повышение эффективности эксплуатации установок каталитического риформинга за счет внедрения систем оптимального управления технологическим процессами на базе математических моделей с возможностью совместного использования количественной и качественной информации об объекте управления.

С учетом вышесказанного, цель настоящей работы является актуальной.

Соответствующей указанной цели научной проблемой является разработка алгоритмов оптимального управления процессом каталитического риформинга. При этом в качестве основной трудности выделим отсутствие полного математического описание объекта в количественных отношениях. Вместе с тем существует значительный объем информации о процессе в виде лингвистических описаний, который обычно теряется при построении модели процесса. Отметим, что в литературе вопросы совместного использования количественной и качественной информации проработаны явно недостаточно. Очевидно, что построение гибридных моделей позволит более полно учесть всю имеющуюся информацию о процессе и значительно расширить возможности управления им.

Для достижения поставленной цели необходимо:

— осуществить анализ процесса каталитического риформинга применительно к целям оптимального управления;

— разработать метод построения гибридных математических моделей каталитических процессов нефтепереработки, позволяющую совместно использовать количественную и качественную информацию о процессах;

— построить гибридную математическую модель процесса каталитического риформинга;

— разработать алгоритмы оптимизации процесса каталитического риформинга с использованием гибридных моделей;

— разработать систему управления, реализующую алгоритмы оптимизации процесса каталитического риформинга.

Методы исследования: математическое моделирование, общие принципы теории управления, поисковые методы оптимизации, методы искусственного интеллекта.

Научная новизна работы состоит в следующем:

— разработан метод построения гибридных математических моделей технологических процессов с возможностью объединения количественной и качественной информации о процессе;

— построена гибридная математическая модель процесса каталитического риформинга;

— синтезирован алгоритм решения задачи оптимизации процесса каталитического риформинга, учитывающий особенности гибридной математической модели.

Практическая ценность работы:

— разработаны алгоритмы расчета по гибридным математическим моделям объектов управления;

— разработано программное обеспечение, реализующее алгоритм оптимизации процесса каталитического риформинга с использованием гибридной математической модели процесса;

— разработана система оптимального управления процессом каталитического риформинга, позволяющая повысить эффективность процесса за счет обработки качественной информации.

Апробация работы. Основные теоретические и прикладные результаты диссертационной работы изложены в 7 публикациях автора.

Результаты работы докладывались на XVI Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях ММТТ-Дон» (г. Ростов-на-Дону, 2003), XV Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях» (г. Тамбов, 2002).

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, выводов по работе, списка используемой литературы и приложений. Она изложена на 186 страницах, содержит 66 рисунков.

Список литературы

включает в себя 101 наименование. Приложения объемом 6 страниц.

ВЫВОДЫ.

Общим результатом работы является научно обоснованное решение проблемы управления процессом каталитического риформинга с использованием гибридной математической модели. В процессе решения данной проблемы получены следующие основные результаты:

1. Проведен анализ процесса каталитического риформинга с точки зрения оптимального управления, выявлены особенности процесса, затрудняющие его автоматизацию. Поставлена задача выработки подходов оптимального управления статическим режимом каталитического риформинга для повышения эффективности процесса.

2. Разработан метод построения гибридных сотовых математических моделей объектов управления, способных использовать как количественную, так и качественную информацию об объекте управления.

3. Синтезированы алгоритмы расчета по сотам различного типа с возможностью объединения количественной и качественной информации в пределах одной соты.

4. Построена гибридная математическая модель процесса каталитического риформинга, позволяющая обрабатывать качественную информацию о процессе. Оценена адекватность полученной модели с использованием критерия Фишера.

5. Синтезирован алгоритм оптимизации статического режима процесса каталитического риформинга, отличающийся использованием гибридной математической модели объекта управления.

6. Решена задача оптимального управления процессом каталитического риформинга: разработана система оптимального управления, включая алгоритмическое и техническое обеспечение.

7. Произведена оценка эффективности системы оптимального управления статическим режимом процесса каталитического риформинга. Показано, что внедрение предлагаемой системы повысит эффективность процесса на 3%.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Алексеев J1.B. Интерпретация и определение функций принадлежности нечетких множеств. — В кн.: Методы и системы принятия решений. Рига: Зи-нанте, 1979, с.42−50.
  2. P.A., Абдикеев Н. М., Шахназаров М. М. Производственные системы с искусственным интеллектом.- М: Радио и связь. 1990. 264 с.
  3. P.A., Мамедова Г. А. Оптимизация управления процессом первичной переработки нефти с использованием нечетких множеств // Изв. АН Азерб. ССР- сер. физ.-мат. и техн. наук.- 1981, № 4, с. 96−103.
  4. P.A., Эфендиев И. Р., Сулейманов Н. М. Оптимизация процесса каталитического крекинга как задача стохастического программирования. Теоретические основы химической технологии // Изв. АН СССР 1983. — № 1, Т. ХУ11, — с. 135−137.
  5. И.А., Полупанов И. В. Построение нечетких моделей на основании информации низкой достоверности. В кн.: Тезисы докладов VI всесоюзной конференции «Математические методы в химии», ч. 2, Новочеркасск, 1989, с. 178.
  6. B.C., Заев A.B. Математическое описание сложных ХТС с использованием количественной и качественной информации. Деп. сб.: Применение методов кибернетики в практике прикладных задач химической технологии М: ВИНИТИ 1986 ,№ 4793−86.
  7. B.C., Проталинский О. М. Применение математического аппарата нечетких множеств при автоматизации технологических процессов. Измерение, контроль, автоматизация, 1985, № 2, с. 86−94.
  8. Р., Заде JI. Принятие решений в расплывчатых условиях, — В кн.: Вопросы анализа и процедуры принятия решений.- М.:Мир, 1976. С. 172 215.
  9. .А. О математическом описании процесса платформинга // Химия и технология топлив и масел. 1966, — № 8. — с. 11−12.
  10. .А. Об алгоритме управления процессом платформинга // Химия и технология топлив и масел. 1967, — № 4. — с. 31−32.
  11. А.Н., Алексеев A.B., Крумберг O.A. и др. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной. Рига: Зинатне, 1982. — 256 с.
  12. А.Н., Алексеев A.B., Меркурьева Г. В. и др. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений.- М: Радио и связь. 1989. 304 с.
  13. А.Н., Крумберг O.A., Федоров И. П. Принятие решений на основе нечетких моделей. Примеры использования.- Рига:3инатне, 1990.- 184 с.
  14. А., Крамах Е. Кинетические модели каталитического риформинга // Химия и технология топлива и масел. 1979. — № 12, — с. 10−14.
  15. Вопросы анализа и процедуры принятия решения. М.: Мир, 1976.-230 с.
  16. Г. И., Сидорин В. П. Каталитический риформинг и экстракция ароматических углеводородов. М.: Химия, 1981. 188.
  17. A.A., Жоров Ю. М., Смидович Е. В. Производство высокооктановых бензинов. М.: Химия, 1981
  18. JI. А., Смирнова И. М. Развитие теории размытых множеств. Измерения, контроль, автоматизация: Науч.-техн. Сб. обзоров/ЦНИИТЭИ приборостроения. М.: 1978, вып. 3 (15), с. 39−47.
  19. И.Н., Марков Е. П., Кафаров В. В. Особенности методологии нечетких множеств для описания физико-химических систем. ТОХТ, 1980, № 6, с. 908−919.
  20. Д., Прад А. Теория возможностей. Приложения к представлению знаний в информатике.- М: Радио и связь. 1990. 288 с.
  21. Н.Р., Шарихин В. В. Трубчатые печи в нефтехимической промышленности. М.: Энергоатомиздат, 1983. — 162 е., ил.
  22. Ю.М. Изомеризация углеводородов. М.: Химия, 1983. — с. 304.
  23. Ю.М., Карташов Ю. Н., Панченков Г. М. и др. Математическая модель в стационарном режиме платформинга с учетом реакций изомеризации // Химия и технология топли в и масел. 1980, — № 7. — с. 9−12.
  24. Ю.М. Моделирование физико-химических процессов нефтепереработки и нефтехимии. М.: Химия, 1978, 213с.
  25. Ю.М., Панченков Г. М. Методы определения скоростей, энергии активации и области протекания простых и сложных реакций, осуществляемых в потоке // Нефтехимия. 1961. — Т. 1, № 2. — с. 172−181.
  26. Ю.М., Панченков Г. М., Тараньян Ю. А. и др. Разработка математического описания платформинга для оптимизации процессов // Кинетика и катализ, 1967, — I. VIII, вып. 3. — с. 658 — 662.
  27. Ю.М. Расчеты и исследования химических процессов нефтепереработки. -М.: Химия, 1973, 213с.
  28. JI. А. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений. В кн. Математиика сегодня. М.:3нание, 1974, № 6, с. 549.
  29. JI.A. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М.:Мир, 1976. — 165 с.
  30. М.Ф. Управление установкой двухступенчатого каталитического крекинга в условиях неопределенности: Дисс. на соиск. уч. степ. канд. техн. наук. Баку, 1986. — 100 с.
  31. Ф.И., Алибеков П. Г. и др. Подбор оптимальных режимов крекинга с использованием каталитического газойля в качестве рециркулянта // Химия и технология топлив и масел, 1966. — № 3, — с. 25−29.
  32. .М., Воителев А. И., Лукьянов Л. М. Системы связи УВМ с объектами управления в АСУ ТП. Под ред. Б. М. Кагана. М.: Советское радио, 1978. -304 с.
  33. B.C., Глуходедова В. Н. Методика построения регрессионной математической модели технологического процесса как объекта управления // Изв. Сев.-Кавк. Науч. Центра высшей школы. Техн. науки,-1979. № 2. — с. 37−39.
  34. Капустин В, М., Кукее С. Г., Беротолусини Р. Г. // Нефтеперерабатывающая промышленность США и бывшего СССР. М.: Химия, 1995.
  35. В.В., Дорохов И. Н. Системный анализ процессов химической технологии. Основы стратегии. М.: Наука, 1976. — 500 с.
  36. В.В., Марков Е. П., Дорохов И. Н. Методы формализации качественного описания химико-технологических процессов с помощью нечетких множеств. ДАН СССР, 1979, т. 246, № 4, с. 931−934.
  37. А.И., Матвейкин В. Г., Фролов C.B. Программно-технические комплексы, контроллеры и SCADA-системы. М., ЦНИИТЭХИМ, 1996-Вып. 1−4.-219 с.
  38. А. Введение в теорию нечетких множеств. М.: Радио и связь, 1982. 413 с.
  39. Дж. Труды IV Международного нефтяного конгресса. М.: Гостоп-техиздат, 1961, с.34
  40. Ю.С. Технологические основы управления процессом каталитического крекинга в «кипящем» слое пылевидного катализатора и разработка модели процесса. Дисс. на соиск. уч. степ. канд. техн. наук. Баку, 1972 -310с.
  41. Э.В. Проектирование автоматизированных систем управления технологическими процессами. М.: Радио и связь, 1987. — 272с.
  42. Н.Г., Бернштейн Л. С., БоженюкА.В. Нечеткие модели для экспертных систем в САПР. — М.: Энергоиздат, 1991. — 136 с.
  43. Е.П. Формализация и переработка качественной информации в задачах моделирования и оптимизации химико-технологических процессов: Дисс. на соиск. учен, степени канд. техн. наук. М., 1981.
  44. P.M. Алюмосиликативные катализаторы и изменение их свойств при крекинге нефтепродуктов. М.: Химия, 1975, 172 с.
  45. Т.Н., Шапиро Р. Н. Каталитический риформинг бензинов. М.: Химия, 1985. — 315 е., ил.
  46. П.С., Авдеев Б. М. и др. Некоторые методы алгоритмизации объектов управления // Труды ЦНИИКА. 1965. — № 5.
  47. А.Н., Берштейн Л. С., Коровин С. Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой.- М.: Наука, 1990.- 272 с.
  48. В.П. Экспертные системы в химической технологии. М.: Химия, 1995. — 368 с.
  49. Мини- и микро-ЭВМ в управлении промышленными объектами/ Л. Г. Филиппов, И. Р. Фрейдзон, А. Давидовичу, Э. Дятку. Л.: Машиностроение, 1984, — 336 с.
  50. A.A. и др. Интерфейсы систем обработки данных: Справочник. М. Радио и связь, 1989.-416с.: ил.
  51. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллек-та/А.Н. Аверкин, И. З. Батыршин, А. Ф. Блишун, В. Б. Силов, В. Б. Тарасов. Под ред. Д. А. Поспелова.- М.:Наука.Гл.ред.физ.-мат. лит., 1986.-312 с.
  52. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения/Под ред. P.P. Ягера. М.: Радио и связь, 1986.-408 с.
  53. А.И. Задачи оптимизации и нечеткие переменные.-М.: Знание, 1980.- 64 с.
  54. А.И. Связь между средними величинами и допустимыми преобразованиями шкалы.- Математические заметки, т. 30, вып. 4, 1981, с. 561−568.
  55. С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой информации.-М.:Наука, 1981.- 206 с.
  56. С. Обработка знаний. М.: Мир, 1989. — 293 с.
  57. В.И., Ковалевский В. Б., Политыко Э. Д. Оптимальное управление в технических системах. Мн.: Навука i тэхнша, 1990. — 272 с.
  58. Г. М., Колесников И. М., Лейтман Ю. С. и др. Кинетика каталитического крекинга в «кипящем» слое катализатора // Химия и технология топлив и масел, — 1965, № 4. — с. 11−15.
  59. Э.В. Экспертные системы. М., Наука. 1987. 285 с.
  60. Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления.-М.:Энергоиздат, 1981.-232 с.
  61. Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. М. Наука, 1986.- 288 с.
  62. Прикладные нечеткие системы/Асаи К., Ватада Д., Иваи С. и др./Под ред. Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугено.- М.: Мир, 1993. 368 с.
  63. Промышленные приборы и средства автоматизации: Справочник / В. Я. Баранов, Т. Х. Безновская, В. А. Бек и др.- Под общ. ред. Черенкова. Л.: Машиностроение. Ленингр. отд-ние. 1987. 847 е., ил.
  64. О.М. Оптимальное управление технологическими процессами с использованием качественной информации на примере одностадийного производства стекловолокна: Дисс. на соиск. учен, степени канд. техн. наук.-М., 1987.
  65. Д. А., Блор Г. С. Применение нечетких алгоритмов для управления. ТИИЭР, 1976, т. 64, № 4, с. 198, 199.
  66. Е.Д., Нефедов Б. К., Алиев P.P. Промышленные катализаторы гидрогенизационных процессов нефтепереработки. М.: Химия, 1987.
  67. Г., Рейвиндран А., Рэгсдел К. Оптимизация в технике: в 2-х кн. Кн. 1. М.: Мир, 1986.-320 с.
  68. Г., Рейвиндран А., Рэгсдел К. Оптимизация в технике: в 2-х кн. Кн. 2. М.: Мир, 1986. 320 с.
  69. А.П. Интеллектуальные технологии идентификации: нечеткая логика, генетические алгоритмы, нейронные сети. — Винница: УНИВЕРСУМ—Винница, 1999. — 320 с.
  70. А.П. Медицинская диагностика на нечеткой логике. — Винница: Континент—ПРИМ, 1996. — 132 с.
  71. А.П., Штовба С. Д. Нечеткая надежность алгоритмических процессов Винница: Континент-ПРИМ, 1997. 142с.
  72. Н.Ф. Адаптивные системы управления непрерывными технологическими процессами в нефтехимии. М.: Химия, 1975. — с. 142
  73. Н.Ф., Козолов И. А. Система автоматического оптимального управления каталитическими процессами платформинга и гидроочистки. Серия: Автоматизация и контрольно-измерительные приборы. ЦНИИТЭНефте-хим.-М., 1972, с. 156.
  74. В.В., Борзенко Н. М., Рабинович Б. А., Серебрянский, А .Я. Субоптимальные алгоритмы управления процессом каталитического крекинга // Труды ЦНИИКА. 1983.-Вып.55.-с. 21−23.
  75. Справочник проектировщика АСУТП / Под ред. Г. Л. Смилянского. М.: Машиностроение, 1983.- 527 с.
  76. В. Возможности табулирования оптимальных процессов регулирования и полученные до сего времени результаты // Труды I конгресса IFAC. -М., 1961., т.1. -С.123−139.
  77. Химия нефти / Батуева И. Ю., Гайле A.A., Поконова Ю. В. и др. Л.: Химия, 1984 — 360 е., ил.
  78. Д.М. Прикладное нелинейное программирование. М.: Мир, 1975.
  79. Д.И. Принятие решений в системах организационного управления: использование расплывчатых категорий. М.: Энергоатомиздат, 1983. — 184 с.
  80. А.И. Исследование и разработка автоматизированной системы управления установкой ступенчато-противоточного каталитического крекинга. Дисс. на соиск. уч. степ. канд. техн. наук. Баку, 1979 — 164 с.
  81. В.М. Разработка автоматизированной системы оптимального управления новым технологическим процессом каталитического крекинга. Дисс. на соиск. уч. степ. канд. техн. наук. М., 1968 — 198 с.
  82. Юсри Захра, Жоров Ю. М., Паушкин Я. М. Кинетические характеристики катализаторов каталитического риформинга // Нефтехимия: Нефтехимические процессы и нефтепереработка. Труды МИНХ и ГП. 1964. — Вып. 51. -с. 78−83
  83. Griffin D.E. Process Apparatus Control System For Optimizing Objective Variable. Pat. USA 3 828 171 /1974/.
  84. Gumen M.I., Bilyk I.I., Velichko V.I., Belyi A.S., Smolikov M.D., Kiryanov D.I. Increasing of the Efficiency of the Riforming LG-35−11/300, Petroleum Processing and Petrochemistry, 2001, № 11, p. 54−57.
  85. Duplyakin V.K. II Chemical Engineering Science for Advanced Technologies, Proceedings of the Third session 26−30 May 1997. Kazan. Russia. P. 3.
  86. King R.J., Mamdani E.H. The Application of Fuzzy Control Systems to Industrial Processes. Automatica, 1977, Vol. 13, p. 235−242.
  87. Kramazz J., Wolff A. Chem. Techn., 1979, № 4, p. 181−184.
  88. Morel D. II Upgrading Heavy Ends with IFP. Ed. Institut francais du petrole. 1997. P. 5.
  89. Oil and Gas J. 1996. V. 23.
  90. Reif H.E., Kress R.E., Smith G.S. Petroleum Refiner, 1961, v. 40, № 5, p. 237 242.
  91. Sanchez E. Resolution of Composite Fuzzy Relation Equation. Information and Control, 1976, Vol. 30, p. 38−48.
  92. Smith J.M. Chem. Eng. Progr., № 6, 1959, p.p. 59−76.
  93. Tong R.M. Synthesis of Fuzzy Models for Industrial Processes Some Recent Results. — International Journal of General Systems. 1978. Vol. 4, p. 143−163.
  94. White P.I. Hydrocarbon Processing, 1968, v. 47, № 5, p. 103−108.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!