автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Алгоритмизация и оптимизация технологического процесса ректификации нефти

На правах рукописи

КУЗНЕЦОВ Виктор Георгиевич

Алгоритмизация и оптимизация технологического процесса ректификации нефти

Специальность 05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими

процессами и производствами (промышленность)

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Диссертационная работа выполнена в ОАО «Средневолжский НИИ по нефтепереработке»

Научный руководитель:

кандидат технических наук, Тыщенко Владимир Александрович

Официальные оппоненты

доктор технических наук, профессор

Кричке Владимир Оскарович

кандидат технических наук, доцент

Иваняков Сергей Викторович

Ведущая организация:

ОАО «САМАРАНЕФТЕХИМПРОЕКТ» г. Самара

Защита диссертации состоится 6 июля 2005 г., в 12 часов на заседании диссертационного совета Д 212.217.03 Самарского государственного технического университета в ауд. 28 (корп.6, ул.Галактионовская, 141)

Отзывы на автореферат просим присылать в 2-х экземплярах по адресу: 443100, г.Самара, ул. Молодогвардейская, 244, Самарский государственный технический университет, главный корпус, на имя ученого секретаря диссертационного совета.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Самарского государственного техническо го университета по адресу: г. Самара, ул. Первомайская, 18.

Автореферат разослан "_3__ " июня 2005 г. Ученый секретарь диссертационного совета

кандидат технических наук доцент

Общая характеристика работы

Актуальность темы. Представляемая диссертационная работа выполнялась в ходе реализации корпоративной Программы мониторинга технологических процессов на предприятиях компании ЮКОС в соответствии с указанием №534-092/У Исполнительного Вице-Президента, Директора по нефтепереработке, Директора по развитию и технической политике ЗАО «ЮКОС РМ». Цель указанной Программы оценка и реализация эксплуатационных резервов применяемых технологий.

В отечественной нефтепереработке широко внедряются системы оптимизационного планирования работы заводов на базе методов линейного программирования (LP-оптимизации). Это влечет необходимость корректной декомпозиции глобального критерия оптимизации переработки нефти, на локальные критерии оптимизации отдельных технологических процессов. В настоящее время при локальной оптимизации работы установок ректификации нефти превалирует управление по интегральным показателям качества получаемых фракций и заданиям на объемы их получения из нефти, рассчитанным системой LP -оптимизации по усредненному качеству сырья на входе завода. Однако, такой подход не обеспечивает однозначной постановки технологической задачи при колебаниях качества сырья на входе установки, что чревато потерей оптимальности. В условиях колебания качества нефти одни и те же значения интегральных параметров качества целевых продуктов могут быть получены при существенно различающихся режимах, энергозатратах и выходах целевых фракций. Отсюда вытекает актуальность поиска таких способов преобразования оптимального ассортимента и объемов продуктов, выбранных системой LP-оптимизации, в локальные критерии, которые обеспечили бы однозначность указания технологических целей на локальном уровне и независимость качества управления от колебаний качества сырья на входе установки.

Целью работы является выбор и обоснование локального критерия для оптимизации процесса ректификации нефти, позволяющего выдерживать оптимизационные задания верхних уровней управления независимо от колебаний качества сырья, а также применение выбранного критерия для алгоритмов оптимизации.

Основные задачи:

- структурная и параметрическая идентификация типовых моделей установившихся режимов процесса ректификации, изучение особенностей задачи локальной оптимизации, процесса ректификации нефти, выбор и обоснование локального критерия оптимизации;

- разработка способов оперативной оценки качества сырья, процесса ректификации нефти и прогноза выхода из нее фракций заданного ассортимента;

- разработка эффективных алгоритмов для управления процессом ректификации.

Научная новизна:

1. Предложен и обоснован локальный критерий оптимизации процесса ректификации нефти с использованием показателей температур раздела и наложений смежных фракций нефти, позволяющий осуществлять сопряжение с глобальным критерием оптимизации предприятия независимо от колебаний качества сырья на входе установки.

2. Предложена модель прогноза интегральных свойств нефти, позволяющая реализовывать алгоритмы оперативных оценок получения целевых фракций заданного ассортимента.

3. Установлено наличие различных видов распределения плотности поступающих на переработку нефтесмесей, с учетом особенностей которых предложены алгоритмы оперативной оценки фракционного состава нефти в режиме реального времени (виртуальный анализатор).

Практическая ценность работы. Разработаны и применены на практике:

• методика анализа и оптимизации статики ректификационной колонны;

• алгоритм и аппаратно-программный комплекс для оперативной идентификации качества нефти в режиме реального времени;

• алгоритм и аппаратно-программный комплекс для оптимального управления температурами раздела и наложениями;

• программы для детерминированного и статистического моделирования (применены в ходе исследования);

• алгоритм и программа для оперативного прогноза выхода продуктов из нефти с учетом требований ассортимента.

Реализация результатов работы осуществлена путем внедрения разработанных математических моделей, алгоритмов, программно-математических средств, методик, аппаратно-программных комплексов на ряде предприятий:

• алгоритм и аппаратно-программный комплекс для оптимизации внедрен на секции 100 Мажейкянекого НПЗ;

• применение алгоритма и аппаратно-программного комплекса для оперативной идентификации качества нефти на установке АВТ-11 НК НПЗ ускорило процедуру определения фракционного состава нефти более чем в 72 раза;

• применение методики анализа и оптимизации статики ректификационной колонны на ОАО «АНХК» дало возможность увеличить отборы суммы целевых продуктов на 2.8% масс.

Личный вклад автора'. Выбор и обоснование критериев для оперативной оценки состояния процесса ректификации нефти, разработка и внедрение алгоритмов оптимизации (математического и программного обеспечения) технологического режима ректификации секции 100, разработка и внедрение аппаратно-программного комплекса для оперативной идентификации качества нефти на установке АВТ-11. Участие (разработка отдельных модулей) в разработке программ детерминированного и статистического моделирования, а также прогноза выхода продуктов из нефти.

НА ЗАЩИТУ ВЫНОСИТСЯ:

• методы и средства оперативной идентификации основных свойств нефти и нефтепродуктов;

• модель интегральных свойств нефти, позволяющая оперативно прогнозировать выходы целевых продуктов заданного ассортимента;

• метод и критерий оценки локальной оптимальности процесса ректификации нефти;

• алгоритмы и программно математическое обеспечение для оптимального управления ректификацией нефти на базе выбранного критерия, и для детерминированного и статистического моделирования процессов;

• методика моделирования и оптимизации установившихся режимов процесса ректификации.

Апробация работы. Отдельные материалы диссертации обсуждались на Международной конференции по мягким вычислением и измерениям. (Санкт-Петербург, 2002 г); Международном семинаре пользователей системы «HYSYS» в Париже в 2003 г.; Развернутые доклады представлялись на конференции в Самарском государственном университете и ОАО «СвНИИНП» в 2000-2004 г.

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 3 статьи и 4 тезиса научных докладов. Получено 1 авторское свидетельство, 1 патент РФ и 1 положительное решение по заявке на изобретение.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, заключения, библиографического списка и 4 приложений. Основное содержание работы изложено на 196 страницах машинописного текста, содержит 20 таблиц, 40 рисунков и перечень использованной литературы из 155 наименований.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Во введении содержится общая характеристика работы, обоснована ее актуальность, указаны цели и задачи исследования.

Первая глава посвящена литературному обзору. В настоящее время задачи выбора математических аппаратов моделирования, анализа и управления для процесса ректификации ограниченного числа компонентов можно считать в основном решенными. Основы математического моделирования процесса ректификации применительно к целям оптимального управления разработаны Анисимовым И.В., Алексеевым Ю.А., Баканом Г.М., Марушкиным В.Г., Кон-дратьевымА.А., Майковым В.П., Холландом Ч.Д., Кафаровым В.В., Ущатин-ской Н.П., Сафоновой Н.П., Обремской В.Н. и другими. В работах Бутковско-го А.Г., Демиденко Н.Д., Девятова Б.И., Фейста Б.А..Ушанова СВ., Охорзина

В.А., Хорькова Г.С. и других изложены подходы к распределенному контролю процесса ректификации. Те же самые приемы формализации применяются на стадиях проектирования ректификации нефти, которая представляется в виде набора ограниченного числа псевдокомпонентов - узких фракций. Таким образом, для теоретического анализа применяется единый компонентный подход. Однако, если свойства индивидуальных компонентов при четкой ректификации не меняются (что обуславливает сохранение адекватности ее моделей от стадии проектирования до алгоритмов управления реального процесса), то свойства нефти и ее фракций изменяются во времени. Поэтому на практике имеют место значительные информационные неопределенности в оценке истинной картины разделения нефти, которых нет в четкой ректификации. Неполная наблюдаемость обуславливает значительные отклонения реальных температур раздела кривой истинных температур кипения нефти (ГОСТ 11011) от заданных LP-моделью и соответственно малое внимание к ним со стороны производственников, а также переход в практическом управлении от детерминированных методов к нейросетевым и нечетким статистическим моделям процесса как «черного ящика». Это направление и подходы изложены в работах Веревкина А.П., Муртазина Т.М., Алтунина А.Е., Кейна Л.А., Клыкова Ю.И., Кини Р.Л., Бакана Г.М. и других. Особенно бурно развивается направление интеллектуализации измерительных систем (Недосекин Д.Д., Прокопчина С.В, Чернявский Е.А., Иванов В.Н, Соболев B.C., Цветков Э.И. и другие). Однако, подходы к созданию моделей с позиций «черного ящика» имеют ряд «генетических» дефектов, осложняющих их применение. Оптимальным подходом для улучшения качества управления процессом ректификации нефти является объединение преимуществ обоих методов: детерминированного для моделирования массообмена в процессе ректификации и статистического для моделирования свойств нефти.

Задача исследования - Математическое моделирование процесса ректификации в колоннах различного типа с целью структурной и параметрической идентификации типовых моделей статики процесса для выбора и обоснования локальных критериев оценки состояния процесса ректификации, позволяющих увеличить точность выполнения оптимальных заданий LP-модели

и минимизировать энергозатраты. Разработка методов оперативной оценки качества нефти. Создание на базе выбранных критериев комплекса методических, алгоритмических и программно-математических средств для оптимизации процесса.

Вторая глава диссертации содержит результаты разработки математических моделей процесса.

Объектами исследования являлись процессы разделения углеводородных смесей в ректификационных колоннах разных типов и образцы нефтес-месей НПЗ.

Анализ основных свойств статических характеристик проведен на примере характеристик промышленных ректификационных колонн различных типов: колонны К-101 производства присадки MACK, отделяющей от алкил-фенола фенольную фракцию, колонны К-14 производства изопрена, выделяющей один из полупропродуктов, колонны К-404, разделяющей бутановую и изобутановую фракции, колонны К-403, разделяющей пропановую и бутан-изобутановую фракции. Разделение нефти моделировалось для колонн К-1 и К-2 установки AT ГК-3 ОАО АНХК. Указанные колонны выбраны для модельного анализа, т.к. их статические характеристики наиболее ярко могут проиллюстрировать типовые особенности установившихся режимов ректификационных колонн. Параметры математических моделей выбранных для анализа ректификационных колонн приведены в диссертации.

Источниками данных для моделирования свойств перерабатываемых нефтесмесей данных являлись результаты мониторинга качества нефтесмесей проводимого в течение длительного периода (с 1998 по 2005 г.) лабораторией №1 ОАО «Средневолжский НИИНП», входящей в состав отдела 8, руководимого автором. Исследованы часовые, суточные, недельные, среднемесячные и другие представительные образцы (более 1100) сырья нефтепереработки, поступающего через коммерческие узлы учета № 401, 402 ОАО «НК НПЗ», №407 ОАО «КНПЗ» и №410 ОАО «СНПЗ».

Результаты идентификации сырья (законы распределения и другие статистические характеристики) приведены в работе.

Для анализа установившихся режимов ректификации колонн специально разработана для однофакторных экспериментов программа детерминиро-

ванного математического моделирования, а также программа регрессионного моделирования. Алгоритм программы детерминированного моделирования ректификации основан на методике независимого определения концентраций (методика Тиле-Геддеса) с применением ТЭТА-метода сходимости, при котором расчет ведется для реальных тарелок. В качестве независимых переменных берутся температуры на тарелках колонны ( 1), которые и служат объектом подбора, а через них определяются материальные балансы и концентрации компонентов. При этом необходимо знать: число тарелок в каждой секции, количество (И, состав 2п,) и температуру (Тн, Тп) обоих потоков питания, давление в колонне, а также задать количество орошения и выводимого дистиллята. В основе примененной методики Тиле-Геддеса лежит итеративный метод решения двух центральных уравнений покомпонентных балансов:

(1) (2)

где F- количество (суммарное) подаваемого сырья; х, - концентрация /-го компонента в сырье; (й^со и (уч)со- - индивидуальные потоки ьго компонента в верхнем и нижнем продуктах; D-количество выводимого верхнего продукта (дистиллята), п-количество компонентов.

Существует бесконечно большой набор значений (с1,)ю и (иУ«, удовлетворяющих уравнениям (1) и (2). В программе использован 0 -метод сходимости, -метод представляет собой способ выбора лучшего сочетания этих величин на основании результатов предыдущих итераций. Для любых заданных значений основных режимных параметров колонны потоков пара и жидкости Ур Ц и температур на тарелках ^ можно рассчитать соотношение /с1,, которое обозначается индексом «са». Эти и'.иа!, содержат все невязки, имеющиеся на данном шаге приближений. Но имеются и другие и^,, которые являются решением задачи, поэтому между ними можно записать следующее соотношение:

На каждом шаге приближений можно найти единственное значение © ,которое удовлетворяло бы одновременно уравнениям 1, 2 и 3. Если это значение найдено, то можно производить коррекцию значений на каждом шаге отыскания истинных значений ^,/<1,.

В программе регрессионного моделирования используется алгоритм метода наименьших квадратов, устойчивый к плохообусловленным матрицам и ошибкам округления.

В качестве критерия эффективности качества ректификации использовался критерий Майкова (критерия относительной термодинамической разделительной способности колонны). Смысл критерия (К) состоит в оценке отношения фактической работы разделения к максимально возможной для данной смеси компонентов.. Этот критерий для простой колонны имеет вид:

где е - доля отбора верхнего продукта; Хс!„ Хм, - содержание /-го компонента в дистилляте и кубовом продукте соответственно; ZF, -содержание z-ro компонента в сырье; п - общее число компонентов в сырье.

Кроме того, дополнительно, использовался критерий суммы примесей (М) в смежных продуктах (например, дистилляте и кубе).

где т — общее число компонентов, распределяющихся между дистиллятом и кубом (примесей); Ъ - номер ключевого компонента (граница разделения); - примеси.

С помощью указанных критериев исследовалось влияние основных параметров процесса на эффективность ректификации. При этом все основные параметры процесса разделены на две группы: конструктивные и режимные. Для снижения размерности матрицы планирования эксперимента общая задача декомпозирована на две соответственно указанному разбиению параметров. На базе этих методологических принципов разработана и применена в

п

работе методика моделирования и оптимизации процесса ректификации на действующих или проектируемых объектах.

Третья глава содержит обоснование выбора критериев оценки состояния процесса ректификации нефти, в т.ч. изложение и обобщение основных результатов структурной и параметрической идентификации типовых моделей статики ректификации, обоснование простого способа решения нелинейной задачи оптимизации ректификации с помощью линеаризованных (или близким к линейным) моделей процесса для узкой рабочей области.

На базе результатов моделирования процесса в различных типах колонн сделаны следующие выводы:

При оптимизированных конструктивных параметрах (заданном числе тарелок в колонне, постоянном давлении, постоянной температуре орошения, заданном уровне ввода питания и температуре питания), а также при постоянных входных параметрах питания: количестве и составе сырья - качество разделения (оцениваемое по критериям М, N или по значениям примесей) и энергозатраты ректификационной колонны (¡2) определяются только двумя независимыми режимными переменными:

• долей отбора целевого продукта от потенциала(е/с0);

• потоком орошения (Ьи.).

Если принять в качестве целевых выходных переменных значения примесей тяжелых компонентов в верхнем продукте и примесей легких в нижнем продукте (ЛГ»,) или суммы примесей (М) в продуктах разделения, то, несмотря на общую существенную нелинейность статики процесса ректификации, для узкого диапазона рабочих изменений (степени извлечения е/еп от 0.95 до 1.05 и орошения Ьи от 0.8 до 1.3 от базовых значений) типовая модель статических зависимостей выходных переменных от основных факторов процесса ректификации может быть представлена следующими линеаризованными выражениями :

Х„т = В\) + В\*е1еи + В\*1п, = В1 + ^ " е/+ В; * Ьп

(6) (7)

где Х^, Ху,, содержание примесей в дистилляте и кубовом продуктах; В1,В\,...В\, В1,В*,.. ВЦ - коэффициенты; е/е^Р- основные режимные параметры (степень извлечения и орошение).

Зависимость энергозатрат (¡2) от основных факторов процесса имеет отчетливо линейный характер:

д = в1 + в1*е/е,+в1*1п, (8)

где Q-энергозатраты; В\,В\,В\ -коэффициенты; <?/е0, Ln - основные параметры.

Если выразить в уравнениях 6 и 7 факторы процесса {е/е„ и ¿и) через содержание примесей в продуктах и подставить полученные выра-

жения в 8, то можно получить следующую зависимость энергозатрат от содержания примесей в продуктах (с учетом знаков коэффициентов):

где Q- энергозатраты, в^б^В^-коэффициеныДдримеси.

Для реального процесса существенно наличие ограничений по качеству продукта, то есть задания одного или нескольких ограничений вида:

Х<!т< X <1т Х„,<Х ,„, (10)

где - заданные ограничения по содержанию примесей в продуктах.

Если использовать (10) для анализа влияния разностей заданного и фактического содержания примесей на изменение энергозатрат с помощью выражения:

то можно увидеть, что минимум энергозатрат при качестве не ниже заданного, достигается при условии:

Хат—Х (1т! ХЦ1~Х „, (12)

Именно в этой точке AQ меняет знак. Для определения координат минимума энергозатрат в пространстве основных факторов процесса при условии заранее оптимизированных конструктивных параметров достаточно подставить наиболее критичное из условий 12 в выражения 6 и 7, получив тем самым координаты точки пересечения трех поверхностей (точка В на рис 1):

• поверхности П2 зависимости примесей в "нижнем" продукте (7); © поверхности П1 зависимости примесей в "верхнем" продукте (б);

• плоскости ПЗ ограничений по содержанию примесей (12).

Исходя из изложенного, для четкой ректификации можно предложить критерий оптимальности процесса имеющий вид квадратичного функционала, обеспечивающего минимум энергозатрат при качестве не ниже заданного.

где V, - вес (значимость, важность ьго продукта); а Х^ъ зад - текущие и заданные (оптимальные уставки ) значения примесей в продуктах, т.е. концентрации /-го ключевого компонента ву-том продукте разделения.

Рис.1 Типовые линеаризованные зависимости ректификации (на примере колонны К-101)

Суть критерия состоит в минимизация запаса по качеству, тогда процесс будет находится вблизи точки минимума энергозатрат (точка В на рис 1). Однако критерий в форме (13) нельзя непосредственно использовать в управлении ректификацией нефти, т.к. необходимо найти способ выражения примесей в выделяемых фракциях. Для оценки примесей смежных продуктов в выделяемых фракциях предлагается использовать температуры раздела смежных

фракций и соответствующие им наложения температур, т.к. именно они косвенно характеризуют параметры распределений узких фракций в смежных продуктах. При этом наиболее важным моментом является «независимость» (инвариантность) заданных температур раздела от колебаний фракционного состава на входе установки. Тогда, можно предложить квадратическую форму критерия в виде

где V— весовой или нормирующий множитель; ТР, фа^, ТР, х„, - текущие и заданные температуры /-го раздела смежных фракций; - текущие

и заданные значения наложений, (т.е. разности температур начала и конца кипения фракций смежных фракций).

Эта форма критерия имеет простой и рациональный технологический смысл, а именно максимально точное позиционирование фактического отбора фракции относительно его заданной по ЬР-модели локализации на кривой температур кипения фракций нефти при любых локальных колебаниях его качества и удерживание фактических наложений в пределах значений, использованных в ЬР-модели данной установки, чем и достигается корректное сопряжение с глобальным критерием оптимизации завода.

В четвертой главе представлена разработка способов оперативной идентификации качества меняющихся во времени нефтесмесей, поступающих на Переработку. В ходе исследований, имевших характер длительного статистического пассивного эксперимента, получены представительные данные по физико-химическим свойствам нефтесмесей (изложены в отчетах лаборатории №1 за период 1998-2004 годы). Установлено, что основными источниками неточностей данных по качеству перерабатываемых нефтесмесей являются колебания качества (в первую очередь фракционного состава) и длительность лабораторной процедуры идентификации.

Для повышения оперативности оценки качества сырья автором предлагается модель интегральных показателей качества нефти в виде произведения вектора весовых коэффициентов (наиболее изменчивого параметра, пред-

ставляющего собой не что иное, как фракционный состав) и матрицы размерностью №(к-1) остальных более стабильных во времени к-1 показателей качества узкий фракций, к-число физико-химических свойств нефти (обычно К_1 Л7):

где О/- вектор интегральных свойств (показателей качества) нефти или нефтесме-си; а - весовой коэффициент, представляющий собой массовую долю / - го (/ = 6,...,47)псевдокомпонента (узкой фракции) или точно идентифицированного газового компонента (/ = 1,..., 5); Р, - строка-вектор к-1 (от 2 до 17) аддитивных физико-химических свойств /-го псевдокомпонента (узкой фракции); Д7;- пределы выкипания /-ой узкой фракции: / - номера компонентов или псевдокомпонентов -узких фракций

Структурирование модели вида (15) проведено на базе приведенных в работе результатов проверки гипотезы о значительных различиях в стабильности значений интегральных (нефть) и дифференциальных (узкие фракции) физико-химических свойств. Предложен критерий стабильности свойств в виде отношений среднеквадратических отклонений показателей качества нефти и соответствующих показателей качества узких фракций:

где $ - критерий стабильности свойств; <т1 ,сг, - среднеквадратические отклонения физико-химических свойств соответственно, узких фракций и нефти.

Значение критерия для разных нефтей составляет от 0,06 до 0,28, что указывает на большую стабильность свойств узких фракций относительно интегральных свойств нефтесмесей, и, следовательно, на доминирующую роль изменений фракционного состава нефти в качестве основной причины указанных различий. Для разработки способов оперативной оценки фракционного состава с помощью его корреляции с плотностью проведен анализ особенностей распределения плотностей нефтесмесей на входе НПЗ. Установлено наличие нескольких типовых видов распределений плотности нефти на входе

НПЗ. На рис 2 приведены два вида наиболее распространенных распределений плотности для нефтесмесей самарской группы.

Рис.2 Гистограммы типовых распределений плотности нефтесмесей модальный тип (а) и бимодальный (б)

Для каждого из распределений предложена идентификационная модель для оперативной оценки качества нефти Например, для мономодального типа распределений получена регрессионная модель для расчета потенциального

содержания суммы светлых фракций по данным известной плотности неф-тесмеси. Она позволяет провести расчетное определение потенциального массового содержания легкой части нефти (обозначенное буквой G,), выкипающей до температуры Т,, которое определяется по формуле (17):

С, = (АО-АI * Т, +А2) Юнефти + (В! * Т, 2+В2* Т, -ВЗ) (17)

где АО, А], А2, В], В2, ВЗ - коэффициенты; DHl¡pmu - плотность нефтесмеси при 20 °С; Т, - заданная температура выкипания /-ой фракции.

На базе формулы 17 разработан и внедрен на установке ректификации нефти ОАО «НК НПЗ» (установка АВТ-11) аппаратно-программный комплекс для идентификации фракционного состава перерабатываемой нефти. При этом достигнута хорошая сходимость оперативных оценок фракционного состава (содержания светлых фракций) с результатами ЦЗЛ (в пределах допустимых по ГОСТ 11011 расхождений < 2 % - таблица 3 )

Табтца 3

Наименование Расчетное и лабораторное значения содержания светлых фракций в нефти, % мае Сходимость результатов с результатами ЦЗЛ, %

Расчетные значения ЦЗЛ ДО 350°С до 360°С

до 350°С до 360°С до 350°С до 360°С

Среднее значение за 27.03.02 46,96 49,01 47.7 50,3 0,74 1,29

Среднее значение за 28.03.02 50,16 52,2 52.2 53,25 2,04 1,05

В пятой главе рассмотрено практическое применение разработанных алгоритмов, аппаратно-программных комплексов и программ. На рис.3 приведена структурно-функциональная схема аппаратно-программного комплекса для оптимального управления температурами разделов и наложениями температур кипения фракций, включающего две подсистемы. Подсистема 1 состоит из локальных автоматических систем регулирования (АСР)

расходов бензина, керосина, дизтоплива и циркуляционных орошений (АСРб, АСРк, АСРдт, АСРцо-1, АСРцо-2).

Подсистема 2 включает три группы алгоритмических блоков: блок управления температурами разделов, блок управления наложениями, а также блок косвенных оценок качества продуктов. Регуляторы расходов фракций (бензина, керосина и дизтоплива), составляющие подсистему 1, получают задания от алгоритмов подсистемы 2. Таким образом, регулирование температур раздела осуществляется путем управления расходами бензина, керосина и дизтоплива с помощью достаточно простых уравнений на базе линеаризованных участков кривой истинных температур кипения фракций, связывающих изменения температур раздела и расходов выводимых фракций линейными зависимостями. Например, управление температурой раздела бензин/керосин осуществляется на первом шаге каждого цикла управления путем регулирования расхода бензина по уравнению:

где - расчетное значение расхода бензина; - текущий расход бензина;

- расход керосина; Тт - температура отгона 50% точки бензина, ТКк - температура отгона 50% точки керосина; Тр511 - заданная температура раздела бензин-керосин.

Управление наложениями и косвенный контроль некоторых показателей качества осуществляется по регрессионным моделям. Например, оптимальный расход 1-го циркуляционного орошения рассчитывается в соответствии с уравнением:

где Гщо - расход верхнего циркуляционного орошения; Т39 - температура на 39 тарелке колонны К-102; Т1Ц0 - температура верхнего циркуляционного орошения.

Рис 3 Структурно-функциональная схема оптимального управления температурами разделов и наложениями

Программа прогнозирования выхода из нефти продуктов заданного ассортимента разработана на базе идентификационной модели (15) для планирования (оптимизации) температур раздела с учетом заданных ассортиментных требований к показателям качества продуктов и оперативного прогноза выхода продуктов из нефти. Исходными данными являются фракционный состав, свойства узких фракций и ограничения по показателям качества продуктов. Математически задача поиска оптимальных точек раздела кривой истинных температур кипения фракций нефти формулируется следующим образом1

где Ь - число узких фракций; N - число целевых продуктов; х - точки разделения нефти на целевые продукты по узким фракциям; - свертка векторного

критерия, характеризующего целевой продукт с точки зрения ценности и соответствия спецификации.

(21)

где - параметр, характеризующий ценность продукта; - штрафная составляющая, т.е. взвешенная сумма квадратов относительных отклонений (в нижнюю или верхнюю сторону); Д, - коэффициент свертки, с помощью которого задается соотношение между составляющими критерия.

Для решения задачи используется метод динамического программирования. Задача представляется как N - шаговый процесс принятия решений. Под состоянием процесса на п-м шаге понимается начальный набор узких фракций в текущем продукте; под управлением и„ - число включаемых в текущий продукт узких фракций; под функцией шагового дохода -Рекуррентное соотношение Беллмана в данном случае выглядит так:

тах{/(*й,*11+1(ия)) + ^+,(*„,(«„))}, п = 0,1,...N-1, (22)

где и„ - множество допустимых управлений текущего шага; ¥ - функция (потенциал)состояния, ^ ) = 0.

Решение ищется путем движения от конца к началу так, что п = N \, N - 2,... 0. На каждом шаге для всех *„ е Х„ решается задачу (22) в результате чего находим условно-оптимальное управление и потенци-

ал /•"„(•*„)• В результате пошаговых расчетов получаем решение х = (х1,х1, .Л^), определяя каждую следующую оптимальную точку через предыдущую, т.е. по цепочке:

Кроме прогноза выхода продуктов и планирования температур раздела смежных фракций программа может быть использована для оптимизации компаундирования или прогноза показателей качества. В таблице 4 приведе-

ны данные сравнения расчетных и экспериментальных показателей качества свидетельствующие о высокой адекватности прогноза (среднеквадратические о гклонения меньше допустимых погрешностей лабораторных методов)

Таблица 4

Фракции Температура застывания, °С Средняя погреш ность Кинематическая вязкость при 20 "С, мЛ: Средняя погреш ность Плотность, кг/см' Средняя погреш ность

Эксп Теор Эксп Теор Эксп Теор

180-270 -49 -46 3 2,3 2,4 0,02 818,0 825,1 7,1

270-300 -22 -21 1,3 5,5 5,4 -0,07 845,5 846,3 0,8

300-330 -30 -8 2,1 9,6 9,8 0,20 859,0 859,5 0,5

330-360 1 5 4,3 19,2 19,0 -0,16 878,0 874,7 -3,3

370-360 -10 -8 2,1 9,6 9,7 0,14 861,0 859,9 -1,0

180-360 -22 -24 -2,0 4,6 4,8 0,18 841,5 845,2 -3,8

Среднее значение 1.8 0 05 13

Среднеквадратичное отклонение 1,03 0,01 0,2

Разработанная методика моделирования процесса ректификации применена в ходе работ с ОАО АНХК для оптимизации технологического режима ректификационных колонн установки АТ ГК-3. На базе результатов математического моделирования рассчитаны оптимальные значения основных параметров. В таблице 5 показаны результаты оптимизации режима.

Таблица 5

Основные результаты и выводы работы

1. С помощью математического моделирования структурно и параметрически идентифицированы типовые модели статики процесса ректификации.

2. На основе идентифицированных типовых моделей статики процесса предложен простой алгоритм решения нелинейной задачи минимизации энергозатрат ректификации, а также выбран и обоснован малочувствительный к колебаниям качества сырья локальный критерий оптимальности процесса ректификации нефти.

3. Разработан и внедрен алгоритм оптимизации технологического режима ректификационных колонн блока атмосферного разделения нефти.

4. Предложена модель прогноза интегральных свойств нефти и нефтепродуктов. Модель применена для оперативной оценки отборов из нефти продуктов заданного ассортимента.

5. Установлено наличие нескольких видов распределения плотности поступающей на переработку нефтесмеси и на базе анализа особенностей этих распределений разработаны алгоритмы оперативной оценки фракционного состава нефтемесей в режиме реального времени.

6. Разработан алгоритм и методика для моделирования установившихся режимов ректификации.

Экономический эффект работы заключается в увеличении выхода целевых продуктов и в уменьшении энергозатрат за счет повышения точности выдерживания оптимальных заданий На установке ректификации нефти АТ ГК-3 применение алгоритмов и методик оптимизации ректификации нефти позволило увеличить отборы суммы целевых продуктов с 91% до 93.8%, приблизив их к оптимальным значениям (96%) за счет снижения потерь целевых продуктов с побочными на 41% (снижение содержания светлых фракций в мазуте 12% до 7% мае). Для установки ГФУ даны рекомендации по усовершенствованию систем регулирования, позволяющие снизить энергозатраты на 35%.

Основные положения диссертации изложены в следующих работах:

1. Кадыров Д.Б., Кузнецов В.Г. Концепция интеллектуального управления процессами нефтепереработки. В кн: 8СМ 2002. Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям. Сб. докладов.Том 2, секция 9. Санкт-Петербург 28-27 июня 2002 г., С-Пб: ЛЭТИ, 2002 , ее. 150153.

2. Занозина И.И. Елашева О.М. Кадыров Д.Б. Кузнецов В.Г. Проблема наблюдаемости и управляемости процесса первичного разделения нефти. // «Нефтепереработка и нефтехимия»,-2002 № 3. ее. 40-44

3. Кастерин В.Н. Кузнецов В.Г. Шабалина Т.Н. Применение программы НУ8У8.Р1аМ для мониторинга и оптимизации технологических процессов на НПЗ Компании «ЮКОС» . В кн: Международная конференция «Встреча группы пользователей продуктов компании "АзрепТесЬ». Сб. докладов- Париж,- Октябрь 2003 г.

4. Кадыров Д.Б. Кузнецов В.Г. Локальный критерий оптимальности работы ректификационной колонны/ЛГезисы докладов II Всероссийской научно-практической конференции, 23-24 октября 2003.

5. Кузнецов В.Г. Луканов Д.А., Хлопцев М.А. Содержание легких фракций в мазуте//«Химия и технология топлив и масел». - 2003. -№ 3, сс.52-56.

6. Кадыров Д.Б., Кузнецов В.Г., Тыщенко В.А. Контроль температур раздела и наложений смежных фракций как способ сопряжения глобального и локального критериев оптимизации //Нефтепереработка и нефтехимия,-2005.-№1. ее. 33-37.

7. Ащин А.Н., Кузнецов В.Г., Ушатинская Н.П. Устройство для определения состава многокомпонентной смеси. Авторское свидетельство// СССР N1176903. БИ№ 33, 1985.

8. Кадыров Д.Б., Кузнецов В.Г., Луканов Д.А. Устройство для автоматического управления технологическим режимом ректификационных колонн// Патент РФ № 2238780, БИ №30,2004.

9. Кадыров Д.Б., Кузнецов В.Г., Луканов Д.А. Устройство для автоматического управления технологическим режимом ректификационных колонн // Положительное решение (письмо ФИПС №154002 от 18.01.2005) по заявке №2003119831/15(021020).

Выражаю искреннюю благодарность доктору технических наук, действительному члену РАЕН, профессору Татьяне Николаевне Шабалиной, а также кандидату технических наук, доценту Владимиру Георгиевичу Щетинину и кандидату технических наук Анне Николаевне Дилигенской за консультативную помощь при выполнении настоящей диссертационной работы.

Отпечатано с разрешения диссертационного совета Д 212.217.03 Самарского государственного технического университета (протокол № 3 от 19 мая 2005 г.) Тираж 100 экз.

к*. N

«46o

11 WOfi 2005

i у

Введение.

Глава 1. Процесс первичного разделения нефти как объект наблюдения и управления.

1.1. Общее описание проблемы. Идентификация состояния процесса.

1.2. Технологические цели и критерии их достижения. Постановка технологической задачи ректификации нефти.

1.3. Идентификация свойств сырья и состояния процесса.

В настоящее время, в связи с предстоящим вступлением России в ВТО, для отечественных предприятий весьма актуальным является выполнение требований стандартов серии ISO 9000 по обеспечению максимальной «идентифицируемости, наблюдаемости и управляемости» производства. Обеспечение этих требований в отношении процесса ректификации нефти является весьма сложной проблемой, так как кроме динамичности (наличия перманентных и существенных изменений во времени), сложности и распределенности параметров в пространстве и времени для этого процесса характерно применение особого вида сырья - нефти, которая сама по себе является сложной и динамичной физико-химической системой. Несмотря на значительное количество работ по улучшению контроля над процессом, существует актуальная проблема неполной наблюдаемости и, соответственно, неполной управляемости процесса первичного разделения нефти. На верхних уровнях управления нефтепереработкой завода в настоящее время широко применяются современные системы технико-экономического моделирования и оптимизации (PIMS, RPMS и т.п.), которые на базе экономических критериев, маркетинговой обстановки и усредненных данных по качеству перерабатываемых нефтесмесей выдают оптимальные задания на уровень отдельных установок. Однако на установках ректификации нефти фактические отборы фракций, как правило, значительно отклоняются от оптимальных заданий. Основные причины этого заключается в следующем:

• различия планового- и фактического качества сырья; отсутствие методов и алгоритмов, позволяющих оперативно получить достоверную картину разделения нефти и тем самым обеспечить полный и безусловный контроль над процессом.

Экономический смысл проблемы наблюдаемости процесса первичного разделения нефти заключается в наличии на установках ректификации избыточного запаса по качеству, то есть убыточного перераспределения фракций в пользу малоценных продуктов. Этот запас зависит от степени совершенства оборудования и составляет на различных установках от 1-2 до 6-8% мае. в пересчете на нефть. Подобный запас, именуемый иногда «динамическим», неизбежно возникает в условиях неполной наблюдаемости в результате самых различных технологических манипуляций по управлению процессом для компенсации операторами ненаблюдаемых и неконтролируемых ими возмущений. Поэтому экономическая цель настоящего исследования заключается в выявлении и указании путей снижения этого запаса по качеству, и увеличения выхода целевых продуктов путем приближения фактических отборов к оптимальным значениям.

Основным инструментом для представления информации о процессе и реализации управляющих воздействий являются распределенные автоматические системы управления технологическими процессами (АСУТП), представляющие собой комплекс технических и программно и алгоритмических средств. Общее количество параметров, которые собираются и выводятся на мониторы рабочих мест операторов-технологов, достигает нескольких тысяч. Количество информации о процессе в виде отдельных измерений столь велико, что оперативная и корректная их интерпретация в режиме реального времени без использования специальных алгоритмов практически исключена. Последнее, как видно из данных таблицы 1, является принципиальным моментом, ухудшающим качество управления.

Таблица 1 - Степень ошибочности решения оператора в зависимости от времени отпущенного на решение

Время, отпущенное на решение, мин. 1 5 30 120

Доля ошибок, % 99 90 9 1

Как видно из данных таблицы, простое информирование, пусть даже оперативное, не дает гарантий правильного решения и, напротив, перенасыщение оператора информацией в условиях дефицита времени приводит к так называемой «информационной» болезни. Именно поэтому необходимо обеспечить корректную интерпретацию ключевой информации и данных с представлением результатов в виде максимально интегрированной и адаптированной для восприятия оценки состояния процесса.

Любая интерпретация требует концептуальной основы, т.е. модели взаимодействия намечаемой цели, наблюдаемого объекта и окружающей среды (источников возмущений), т.е. предполагает обязательное предварительное решение задачи целеуказания. Кроме того, поскольку локальный процесс «встроен» в общую схему нефтеперерабатывающих заводов (НПЗ), должны быть определены способы взаимодействия локального технологического процесса с окружающей его технико-экономической средой НПЗ, т.е. корректный способ декомпозиции глобального критерия оптимизации на локальные. Этот вопрос как имеющий особую методологическую важность должен быть выделен в решение отдельной проблемы. Поэтому важнейшей задачей исследования должен стать выбор критерия, позволяющего оперативно оценить степень оптимальности режима разделения нефти на продукты заданного ассортимента.

Нефть как сырье процесса и источник основных возмущений процесса является самостоятельной и чрезвычайно сложной динамической системой, наблюдение свойств которой в режиме реального времени является отдельной и весьма непростой проблемой. В этом главное отличие процесса ректификации нефти от ректифиi кации ограниченного числа точно идентифицированных компонентов. Одни и те же значения интегральных параметров качества (таких как плотность, температура застывания вязкость и т.п.), которые в настоящее время служат главными критериями целями управления, могут быть получены при различных отборах и наложениях смежных фракций, т.е. при разных состояниях процесса. Таким образом, решение общей проблемы контроля процесса первичной перегонки имеет как бы «удвоенную сложность» по сравнению с ректификацией ограниченного числа компонентов и Соответственно включает две группы проблемных задач:

• Оперативная оценка (идентификация) свойств нефти;

• Оперативная оценка (идентификация) состояния процесса.

Проблема неполной наблюдаемости и управляемости процесса ректификации нефти, являясь основным препятствием для экономически эффективной интенсификации и оптимизации нефтепереработки, составляет предмет настоящего исследования.

Цель работы - повышение точности выполнения оптимальных заданий верхнего уровня управления (систем Р1М8. ЯРМ8 и т.п.) путем выбора и обоснования способов корректной декомпозиции глобального критерия оптимизации нефтепереработки на локальные. Создание на базе выбранных критериев комплекса методических и алгоритмических средств, для оптимального управления технологическим процессом ректификации нефти.

Основными задачами исследования являлись следующие:

1. Определение типовых свойств статических характеристик ректификационных колонн (структурная и параметрическая идентификация типовых моделей статики процесса ректификации в колоннах различного типа) и анализ особенностей нелинейной задачи минимизации энергозатрат ректификации с целью поиска наиболее рациональных способов ее решения .

2. Разработка технико-экономического критерия (концепция управления) для ректификации нефти, учитывающих типовые свойства установившихся режимов ректификационных колонн и особенности оптимизационной задачи минимизации энергозатрат ректификации.

3. Разработка алгоритма оптимального управления процессом первичного разделения нефти с использованием выбранных локальных критериев оптимизации, обеспечивающих корректное однозначное сопряжение с глобальной оптимизацией всей схемы переработки нефти на заводе.

4. Разработка способов оперативной идентификации ключевых свойств нефти.

5. Разработка алгоритмов оценки (наблюдения) целевых параметров процесса недоступных прямым измерениям, в том числе фактических температур раздела и наложений смежных фракций, отборов от потенциала и т.п.

Основные результаты проведенной работы

Научная новизна:

1. Впервые предложен критерий оптимальности процесса ректификации нефти на базе связанной пары ключевых параметров - «температуры раздела» и «наложения» смежных фракций, позволяющий удерживать заданное (оптимальное) распределение узких фракций в продуктах разделения нефти инвариантно к колебаниям качества сырья.

2. На базе установленных особенностей типовых распределений плотности перерабатываемых нефтесмесей впервые предложены идентификационные модели, позволяющие оценивать фракционный состав перерабатываемых нефтесмесей в режиме реального времени.

3. Предложена декомпозированная модель качества нефти, позволяющая оперативно прогнозировать выходы целевых продуктов заданного ассортимента.

На защиту выносятся:

• методы и средства оперативной идентификации основных свойств нефти и нефтепродуктов;

• модель интегральных свойств нефти, позволяющая оперативно прогнозировать выходы целевых продуктов заданного ассортимента;

• метод и критерий оценки локальной оптимальности процесса ректификации нефти;

• алгоритмы и программно математическое обеспечение для оптимального управления ректификацией нефти на базе выбранного критерия, и для детерминированного и статистического моделирования процессов;

• методика моделирования и оптимизации установившихся режимов процесса ректификации.

Личный вклад автора

Разработка критериев и алгоритмов оптимизации (математического и программного обеспечения), разработка и внедрение программно-математического обеспечения для АСУТП на базе контролеров «Ремиконт», разработка метода и уст ф ройства для оценки состава многокомпонентной смеси, разработка и внедрение ripo-% граммно-математического комплекса для построения интегрированной картины разделения на атмосферном блоке. Участие (разработка отдельных модулей) в разработке пакета детерминированного моделирования «POLIFUN». Постановка задачи, руководство, участие в разработке и выбор расчетных формул для пакета «PREDICT ASSAY».

Экономический эффект.

Применение разработанной автором методики оптимизационного анализа позволило выдать и реализовать рекомендации по оптимизации режима ректификации нефти на установке ГК-3 ОАО «АНХК», а именно снизить потери наиболее ценных продуктов с побочными (мазутом) на 41%. При этом затраты на оптимизацию (обследование, расчеты и т.п. составили около 700 тыс.рублей, в то время как альтерна-^ тивный вариант - реконструкция оценивался руководством ОАО «АНХК» в 1,5-2 миллиона долларов). Для установки ГФУ ОАО «Ачинского НПЗ» даны рекомендации по усовершенствованию систем регулирования, позволяющие снизить энергозатраты на 35%.

Предложенная модель свойств нефти и разработанная на ее базе методика прогноза выходов продуктов при ректификации нефти с учетом требований ассортимента, а также реализующий ее программный модуль PREDICT ASSAY позволяют задавать оптимальные температуры раздела смежных фракций и оперативно оценивать потенциалы продуктов. Применение методики позволяет увеличить оперативность по сравнению с применяемой в настоящее время методикой ВНИИНП примерно в 400 раз.

Разработанный на базе идентификационной модели нефти аппаратнопрограммный комплекс «НТК», внедренный на установке АВТ-11 ОАО «НК НПЗ», позволяет оценивать основной параметр качества нефти (фракционный состав).

1 ПЕРВИЧНОЕ РАЗДЕЛЕНИЕ НЕФТИ КАК ОБЪЕКТ НАБЛЮДЕНИЯ И УПРАВЛЕНИЯ

5.5. Выводы по главе 5

На базе результатов исследований, предложенных моделей и подходов, изложенных в главах 2, 3,4, разработаны и применены:

1. Методика и программа оперативной оценки выхода продуктов заданного ассортимента из перерабатываемой нефти «PREDICT ASSAY», позволяющая заменить затратную и длительную методику ВНИИНП. Внедрение методики «PREDICT

ASSAY», позволило снизить более чем в 400 раз длительность оценки потенциалов продуктов, то есть резко повысить оперативность данных для оптимизации и планирования.

2. Аппаратно-программный комплекс системы оптимального управления температурами раздела и наложениями на базе контроллеров Ремиконт Р-110. Система внедрена на секции 100 (блок ректификации нефти) комплексной установки ЛК-6У Мажейкского НПЗ .

3. Предложенный локальный критерий применен в ходе мониторинга технологических процессов для оценки степени оптимальности состояния процесса ректификации нефти.

4. Применена на практике в ходе оптимизации технологического режима ректификационной колонны К-2 установки ГК-3 нефтеперерабатывающего завода ОАО «АНХК» разработанная методика оптимизационного анализа. Целью оптимизации являлось увеличение точности выполнения производственных заданий по отбору суммы светлых от потенциала за счет снижения потерь светлых с нижним продуктом (мазутом) К-2. В период 2003 года в ходе реализации рекомендаций силами специалистов ОАО «АНХК» было достигнуто снижение потерь светлых с мазутом на 1% масс(с 12% в 2002 году до 11% в 2003 году), а в ходе активного эксперимента (фиксированного пробега) с непосредственным использованием математической модели объекта в ходе активного эксперимента удалось достичь снижения потерь еще на 4% (с 11 до 7%). Таким образом, общее снижение потерь светлых составило 5% или около 42% первоначального содержания. Это означает, что фактические суммы светлых от потенциала приближены к оптимальным значениям почти на 3% (с 91 до 93,8%), то есть значительно увеличена точность выполнения производственных заданий верхнего уровня управления.

Экономический эффект оценивается примерно в 2 миллиона долларов, в то время как затраты по договору №2212, позволившего достичь такого же результат составили 700 тыс.рублей (около 24 тыс. долларов).

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертации содержится решение научной задачи выбора и обоснования локальных критериев оптимизации технологического процесса ректификации нефти. Разработка на их базе методов и алгоритмов и программно-математического обеспечения, обеспечивающих увеличение точности выполнения оптимизационных заданий верхних уровней управления, т.е. достижение наблюдаемости и управляемости технологического процесса на установках ректификации нефти в соответствии с принципами модели 180/С1М. При этом обеспечивается оперативная идентификация качества сырья нефтепереработки путем применения новых идентификационных моделей качества нефти.

В ходе исследований решены поставленные задачи исследования и получены следующие результаты:

1. Разработан пакет для моделирования статики ректификационных колон. Исследованы общие (типовые) особенности статических характеристик ректификационных колонн различных типов с помощью методов детерминированного термодинамического моделирования. Проведена структурная и параметрическая идентификация моделей статики процесса ректификации.

2. Автором, на базе результатов математического моделирования процесса ректификации углеводородных смесей различного типа, обоснован выбор критериев локальной оптимизации для ректификации по минимуму энергозатрат с применением связанной пары параметров (температуры раздела и наложений). Предложенный подход позволяет корректно провести сопряжение критериев глобальной оптимизации нефтепереработки завода на базе ЬР-моделей производства и управление локальным технологическим процессом (отдельной установки), обеспечивающее минимум энергозатрат при максимально точном выполнении заданий верхнего уровня. Предложенный локальный критерий применен в ходе мониторинга технологических процессов для оценки степени оптимальности состояния процесса ректификации нефти, а также для разработки алгоритмов оптимизации секции 100.

3. Автором выбрана и обоснована методология решения задачи оперативной идентификации свойств перерабатываемой нефтесмеси на базе декомпозиции общей идентификационной модели нефти с выделением задачи идентификации фракционного состава в отдельный приоритетный блок, требующий наиболее оперативного решения. Разработаны и впервые применены на практике несколько методов идентификации фракционного состава нефти и углеводородных смесей. Получено авторское свидетельство (№ 1176903) на устройство для применения метода, позволяющее оперативно оценивать концентрацию многокомпонентной смеси по измерениям плотности смеси. Выбран наиболее простой, точный и надежный вариант идентификации фракционного состава нефти на базе регрессионной модели связывающей плотность с ИТК нефти. На базе этой методики автором разработан и внедрен на установке АВТ-11 ОАО «НК НПЗ» программный модуль для оценки фракционного состава нефти.

4. На базе методологической концепции идентификации нефти (декомпозированной модели), разработанной автором, впервые создан программно-математический продукт «PREDICT ASSAY», обеспечивающий решение задачи оперативной оценки потенциалов продуктов с учетом заданного ассортимента. Продукт прошел апробацию и внедрен на ОАО «АНХК»

5. Автором впервые разработан и применен алгоритм оптимизации температур раздела и наложений смежных фракций при ректификации нефти на базе предложенного критерия. На базе алгоритма разработано программное обеспечение и создана система автоматического регулирования режима ректификационных колонн секции 100 Мажейкского НПЗ, которая передана в постоянную промышленную эксплуатацию.

Экономический эффект работы может быть оценен по следующим примерам:

• Применение разработанной автором методики оптимизационного анализа позволило выдать и реализовать рекомендации по оптимизации режима ректификации нефти на установке ГК-3 ОАО «АНХК», а именно приблизить фактические отборы светлых (целевых продуктов) к оптимальным значениям (96%) увеличив их с 91 до 93.8%, путем снижения потерь наиболее ценных продуктов с побочными на 41%. При этом затраты на оптимизацию (обследование, расчеты и т.п. составили около 700 тыс. рублей ( около 24 тыс. долларов США), в то время как альтернативный вариант-реконструкция оценивался руководством ОАО «АНХК» в 1,5-2 миллиона долларов).

• Предложенная модель свойств нефти и разработанная на ее базе методика прогноза выходов продуктов при ректификации нефти с учетом требований ассортимента, а также реализующий ее программный модуль «PREDICT ASSAY» позволяют задавать оптимальные температуры раздела смежных фракций и оперативно оценивать потенциалы продуктов. Примение методики позволяет увеличить оперативность по сравнению с применяемой методикой ВНИИНП примерно в 400 раз.

СПИСОК РАБОТ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Контроль температур раздела и наложений смежных фракций как способ сопряжения глобального и локального критериев оптимизации /Кадыров Д.Б., Кузнецов В.Г., Тыщенко В.А. //Нефтепереработка и нефтехимия,- 2005.-№1.- С. 33-37.

2.Проблема наблюдаемости и управляемости процесса первичного разделения нефти. / Занозина И.И. Елашева О.М. Кадыров Д.Б. Кузнецов В.Г.// «Нефтепереработка и нефтехимия»,-2002 № З.-С. 40-44

3.Концепция интеллектуального управления процессами нефтепереработки. / Кадыров.Д.Б.Кузнецов В.Г.// Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям. Сб. докладов-С.Пб,- 25-27 июня 2002 , Том 2, секция 6.

4. Применение программы HYSYS.Plant для мониторинга и оптимизации технологических процессов на НПЗ Компании «ЮКОС»/ Кастерин В.Н. Кузнецов В.Г. Шабалина Т.Н.// Международная конференция «Встреча группы пользователей продуктов компании "AspenTech». Сб. докладов-Париж,- Октябрь 2003 г. I

5.Локальный критерий оптимальности работы ректификационной колон

• ны/ Кадыров Д.Б. Кузнецов В.Г.//Тезисы докладов II Всероссийской научно-практической конференции,-23-24 октября 2003.

6. Содержание легких фракций в мазуте/ Кузнецов В.Г. Луканов Д.А., Хлопцев М.А.// «Химия и технология топлив и масел».-2003.-№ 3,-С.52-56.

7. Устройство для определения состава многокомпонентной смеси. Авторское свидетельство/Ащин А.Н., Кузнецов В.Г., Ушатинская Н.П.// СССР N1176903. БИ№ 33, 19.1985

8.Устройство для автоматического управления технологическим режимом ректификационных колонн./Кадыров Д.Б., Кузнецов В.Г., Луканов Д.А// Патент РФ № 2238780, БИ №30, 2004.

9. Устройство для автоматического управления технологическим режимом ректификационных колонн /Кадыров Д.Б., Кузнецов В.Г., Луканов Д.А// Положительное решение по заявке.

1. Беллман Р. Принятие решений в расплывчатых условиях Текст./ Р.Беллман, JI. А. Заде // Вопросы анализа и процедуры принятия решений: сб. науч. тр./ М.: Мир, 1976. -С.172-215.

2. Заде JI.A. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений Текст.//Вопросы анализа и процедуры принятия решений: сб. науч. тр./ -М.: Мир, 1976.-С. 165.

3. Заде JT.A. Размытые множества и их применение в распознавании образов и кластер-анализе Текст.// Классификация и кластер: сб. науч. тр./ М: Мир, 1980. - С.208-247.

4. Дюбуа Д. А. К анализу и синтезу нечетких отображений Текст./ Д. Дюбуа, А. К. Прад // Нечеткие множества и теория возможностей. М: Радио и связь.- 1986. - С. 229-240.

5. Алексеев A.B. Проблемы разработки математического обеспечения выполнения нечетких алгоритмов Текст.// Модели выбора альтернатив в нечеткой среде: б. науч. тр./ Рига. 1984.-С. 79-82.

6. Алексеев A.B. Применение нечеткой математики в задачах принятия решений Текст.// Методы и системы принятия решений: сб. науч. тр./ Рига: РПИ, 1983. С. 38-42.

7. Аленфельд Г. Введение в интервальные вычисления Текст./Г. Аленфельд, Ю. Херцбер-гер/- М: Мир, 1987. С.360

8. Алтунин А.Е. Оптимальное управление системами магистрального транспорта газа в условиях неопределенности Текст.// Проблемы нефти и газа Тюмени: сб. науч. тр./ Тюмень. - 1981. - Вып. 51.

9. Алтунин А.Е. Методы определения функций принадлежности в теории размытых множеств/ А.Е. Алтунин, H.H. Востров// Проблемы нефти и газа Тюмени: сб. науч. тр./. Тюмень. - 1980. -Вып. 154. - С. 62-72.

10. Алтунин А.Е. Оптимизация многоуровневых иерархических систем на основе теории размытых множеств и методов самоорганизации Текст./ А.Е. Алтунин, H.H. Вос-тров//Проблемы нефти и газа Тюмени: сб. науч. тр./ Тюмень. - 1979. - Вып. 42. - С. 6872.

11. Алтунин А.Е. Применение теории нечеткости для оценивания технологических параметров в АСУ ВПО "Тюменгазпром" Текст./А.Е. Алтунин, С.Н. Чуклеев, М.В. Семухин // Труды/ ЗапсибНИГНИ. — Тюмень, 1983. - Вып. 58: Проблемы нефти и газа Тюмени. - С. 57-59.

12. Алтунин А.Е. Методические рекомендации по применению теории нечеткости в процессах контроля и управления объектами газоснабжения Текст./ А.Е. Алтунин, С.Н. Чуклеев, М.В. Семухин, Л.Д. Крел. Тюмень, 1983. -136 с.

13. Аоки М. Введение в методы оптимизации Текст. М: Наука, 1977. - 344 с.

14. Аоки М. Оптимизация стохастических систем Текст. М: Наука, 1971. - 424 с.

15. Бакан Г.М. К решению задачи фильтрации в условиях нестохастически заданной неопределенности Текст./ Г.М. Бакан [и др.]// Автоматика. 1984. - № 3. - С. 65-73.

16. Бокша В.В. Нечеткое целевое управление системами с заданным конечным состоянием Текст./ В.В. Бокша, В.Б.Силов // Автоматика. 1985. - № 3. - С. 3-8.

17. Борисов А.Н. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной Текст./ Борисов А.Н. [и др.].- Рига: Зинатне, 1982. 256 с.

18. Нечеткое моделирование и проблемы его интерпретации Текст./ В.И. Борщевич., Ботнарь В.И.; КПИ, Кишинев, 1984, -13с. (Деп. в МолдНИИНТИ 14.09.1984, N 462М-84).

19. Брайсон А. Прикладная теория оптимального управления Текст./ А. Брайсон, Хо Ю-Ши.- М: Мир, 1972. 544 с.

20. Гайцгори В.Г. Взаимосвязь задач оперативного управления производством и локальной оптимизации установок на предприятиях с непрерывной технологией Текст./ В.Г. Гайцгори [и др.] // Автоматика и телемеханика. -1986. № 6. - С. 135-146.

21. Дудников Е.Е. Типовые задачи оперативного управления непрерывным производством Текст./ Е.Е. Дудников, Ю.М. Цодиков. М: Энергия, 1979. - 279 с.

22. Кейн JI.A. Искусственный интеллект в обрабатывающих отраслях промышленности Текст. // Нефть, газ и нефтехимия за рубежом: журн. 1986. - № 9. - С. 117-122.

23. Кини P.JÏ. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения Текст./ PJL Кини,. X. Райфа. М: Радио и связь, 1981.-560 с.

24. Каста Дж. Большие системы. Связность, сложность и катастрофы Текст. М: Мир, 1982.-216 с.

25. Алтунин А.Е. Новый метод оптимизации сложной иерархической системы газодобычи на основе теории нечетких множеств Текст.: тез. докл. II зональной науч.-тех. конф. (2526 мая 1978г; Тюмень). Тюмень, 1978. - С. 16-17.

26. Алтунин А.Е. Метод распознавания состояний сложных систем (на примере системы газодобычи) Текст./ А.Е. Алтунин, С.А. Хлыстунов: тез. докл. II зональной науч.-технической конф. (25-26 мая 1978 г, Тюмень). Тюмень, 1978. - С. 11-12.

27. Александров В.В. Интегрированное программное обеспечение Текст./ В.В. Александров, JI.B. Чернышова: аналитический обзор /Управляющие системы и машины. 1986. -№4.-С. 8-15.

28. Алиев P.A. Методы и алгоритмы координации в промышленных системах управления Текст./ P.A. Алиев, М.И. Либерзон. М.: Радио и связь, 1987. - 208 с.

29. Клыков Ю.И. Ситуационное управление большими системами Текст. М.: Энергия, 1974.

30. Кноринг Л.Д. Основы теории оптимизации разработки нефтяных месторождений Текст.-Л., 1980.-304 с.

31. Комплекс задач "Оптимум-экспресс" Текст.: проект //Постановка задач и алгоритмы/ ВНПО "Союзгазавтоматика". -М., 1985. -58 с.

32. Павловский Ю.Н. Агрегирование сложных моделей и построение иерархических систем управления Текст.// Исследование операций: сб. науч. тр./ ВЦ АН СССР. М., 1974. - Вып.4.-С. 3-38.

33. Шапиро Д.И. Принятие решений в системах организационного управления: использование расплывчатых категорий Текст. — М.: Энергоатомиздат, 1983. 184 с.

34. Brdis M. Optimal structures for steady-state adaptive optimizing control of large-scale industrial processes Текст./ M. Brdis, P.D. Roberts // Int.J.Syst. Sei. 1986. - № 10. - P. 1449-1474.

35. Chen S. An integrate system optimization and parameter estimation technigue for hierarchical control of steady-state systems Текст./ S. Chen, M. Brdys, P.D Roberts// Int. J. Sei. — 1986. -№ 8. P. 1209-1228.

36. Yamazaki Т. Самоорганизующийся нечеткий регулятор Текст./ T. Yamazaki, M. Sugeno //Кэйсоку дзидо сэйге гаккай ромбунс/ Trans. Soc. Instrum., and Contr. Eng.". -1984. -N8. -P.720-726.

37. Определение инерционности и регулируемости проектируемых технологических процессов Текст./Девятов Б.Н: докл. /Известия АН СССР, 1961. -Т. 141. № 5. -С. 633—638.

38. Оптимизация системы контроля и управления химико-технологических процессов Текст. / Б. Н. Девятов, Н. Д Демиденко: докл.// Баку: БИН, 1971. С. 31—32.

39. Экспериментальные исследования распределенного контроля и управления противо-точного теплообменного аппарата Текст./ Б. Н. Девятов, Н. Д. Демиденко, Б. А. Фейст: докл./ Известия Сиб. отд. АН СССР. Серия техн. Наук. -1972. 8. -Вып. 2. -С. 103-108.

40. Оптимальный контроль технологических объектов при распределенном управляющем воздействии Текст./ Н. Д. Демиденко, Ф. Я Гимелыпейн., Б. Н. Девятов: докл./Известия Сиб. отд. АН СССР. Серия технических наук. -1970. -№ 3. -Вып. 1. -С. 129-134.

41. Девятов Б. Н. Динамика распределенных процессов в технологических аппаратах, распределенный контроль и управление Текст./ Б. Н. Девятов, Н. Д. Демиденко, В. А Охор-зин//Красноярское кн. изд-во. -1976. -310 с.

42. Распределенный контроль и управление сложными технологическими системами Текст./ Б. Н. Девятов, Н. Д. Демиденко, Б. А. Фейст.: докл. /Известия Сиб. отд. АН СССР. Серия технических наук. -1972. -№ 8. -Вып. 2. С. 118—121.

43. Оптимальный контроль и управление процессом ректификации Текст./ Н. Д. Демиденко, Б. Н. Девятов, М. В. Елин// Труды /VII Всесоюзн. совещ. по проблемам управления. -М.: Наука, 1977.-217 с.

44. Оптимизация системы контроля управляемых технологических процессов тепломассообмена Текст./ Н. Д. Демиденко /Известия Сиб. отд. АН СССР. Серия технических наук. -1978. -№ 13. -Вып. 8.

45. Демиденко Н. Д. Распределенный контроль и управление сложными технологическими системами Текст.: канд. техн. наук. Новосибирск, ИМ СО АН СССР, 1972. -С.22

46. Моделирование, распределенный контроль и распределенное, управление процессами ректификации Текст./ Н. Д. Демиденко., С. В. Ушанов /Известия Сиб. отд. АН СССР. Серия технических наук. -1975.- № 8. -Вып. 2. -С.103—109.

47. Демиденко Н.Д. Н.П. Моделирование, распределенный контроль и управление процессами ректификации Текст./ Н.Д. Демиденко, Н.П. Ушатинская. -Новосибирск. -Наука, 1978.

48. Бутковский А. Г. Теория оптимального управления системами с распределенными параметрами Текст. -М., Наука, 1965. -474 с

49. Бутковский А. Г. Методы управления системами с распределенными параметрами Текст. -М. -Наука, 1975.

50. Алексеев Ю. А. Выбор рациональной технологической схемы и системы автоматического регулирования установки вторичной перегонки Текст.: журн./ Алексеев Ю. А. [и др.]/Химия и технология топлив и масел. -1971, № 10, С. 45-48.

51. Андреев Д. Я. К вопросу об оптимизации работы технологических установок по переработке нефти Текст.//Известия вузов. Нефть и газ. -1965. -№ 3. С. 109-113.

52. Анисимов И. В. Комплексное исследование и решение проблемы статической оптимизации управления процессом ректификации Текст.: дис. докт. тех. наук. М., 1969. -МИХМ. -467 с.

53. Анисимов И. В. Математическое моделирование и оптимизация ректификационных установок Текст./ И. В. Анисимов, В. И. Бодров, В. Б. Покровский. М. -Химия. -1975. -215 с.

54. Анисимов И. В. О решении задачи максимизации выхода дистиллята при ректификации в тарельчатых колоннах// ТОХТ, 1963. -Т. 2. № 2. С.86- 91.

55. Анисимов И. В. Оптимизация статических режимов процесса ректификации по критерию «доходов» Текст.// ТОХТ, 1969. -Т. 3. -№ 4. С.599-606.

56. Анисимов И. В. Основы автоматического управления технологическими процессами нефтехимической и нефтеперерабатывающей промышленности Текст. JI. -Химия.-1967.

57. Анисимов И. В. Исследование статических и динамических характеристик процесса ректификации Текст.//Труды/ II конгресс ИФАК. -М. -Наука. -1965. -С.265-274.

58. Бакан Г.М. Синтез алгоритма оптимального управления процессом первичной переработки нефти Текст.// Кибернетика и вычислительная техника. -1970. -Вып.5. -С.117-130.

59. Холланд Ч.Д. Многокомпонентная ректификацияТекст. -Москва. -Химия. -1969.

60. Танатаров, М.А. Технологические расчеты установок переработки нефти Текст./ М.А. Танатаров [и др.]. -Москва. Химия. - 1987.

61. Александров И А. Перегонка и ректификация в нефтепереработке Текст. -М. -Химия, -1981.

62. Ашгоимов И. В. Основы автоматического управления технологическими процессами нефтехимической и нефтеперерабатывающей промышленности Текст. -JI. -Химия.1967.

63. Анисимов И. В. Исследование статических и динамических характеристик процесса ректификации Текст.//Труды/ II конгресс ИФАК. -М. -Наука. -1965. С.265-274.

64. Бакан Г.М. Синтез алгоритма оптимального управления процессом первичной переработки нефти// Кибернетика и вычислительная техника. -1970. -Вып.5. -С.117-130.

65. Алексеев Ю.А. Выбор рациональной технологической схемы и системы автомсатиче-ского регулирования установки вторичной перегонки бензинов / Алексеев, Ю.А. и др.//Химия и технология топлив и масел. -1971. -№ 10. -С.45-48.

66. Кондратьев А. А. О выборе схемы и режима ректификации многокомпонентных смесей Текст./ А. А. Кондратьев, Б. К. Марушкин// Нефтепереработка и нефтехимия. -Уфа.1968. -С.5-15.

67. Майков В. П. Синтез оптимальной структуры ректификационных систем Текст.// ТОХТ. -1974. -№ 3. -С.435-441.

68. Майков В. П. Термодинамическое оптимальное проектирование многоколонных ректификационных установок Текст.: журн. //Химия и технология топлив и масел. -1971. -№6. С.21.

69. Майков В. П. Оптимальная статика процесса ректификации в инженерных расчетах Текст.: журн. //Химия и технология топлив и масел. -1972. -№ 5. С. 40- 44.

70. Edmister, W.C. / W.C. Edmister, К.К. Okamoto / Petr. Ref.1959, -v.38. -N 8. -P.l 17-118.

71. Муртазин Т. M. Ситуационное моделирование технологических процессов нефтепереработки при оперативном управлении по показателям качества продуктов Текст.: дис. канд. тех. наук/ Муртазин Тимур Мансурович.

72. Веревкин А.П. Автоматическое управление технологическими процессами нефтепереработки по показателям качества продуктов продуктов Текст.: дис. док. тех. наук : 05. 13.07: защищена 02.06.99: утв. 10.12.99. / Веревкин . -Уфа, 1999. -302 стр.

73. Веревкин А.П. О моделях ректификационных колонн при оперативном управлении по показателям качества продуктов Текст./ А.П. Веревкин, Ю.М. Муниров //Нефть, газ и нефтехимия за рубежом. -1996. -№7-8.

74. Веревкин А.П. Применение ситуационного подхода к моделированию процессов нефтепереработки Текст./ А.П. Веревкин, Т.М. Муртазин: сб. науч. тр. межд. науч. конф. //Математические методы в технике и технологиях (ММТТ-13). -Санкт-Петербург, 2000 г.

75. Кожинский О.С. Определение контрольных тарелок ректификационных колонн Текст. //Кокс и химия. -1966. -№ 1. -С.37-39.

76. Алексеев Ю.А. Выбор рациональной технологической схемы и системы автоматического регулирования установки вторичной перегонки бензинов / Ю.А. Алексеев и др. //Химия и технология топлив и масел. -1971. -№10. -С.45-48.

77. Алексеев Ю.А. и др.//Нефтепереработка и нефтехимия. -М. -ЦНИИТЭнефтехим. -1974.-№11.-С. 1-3.

78. Обремская В.Н. Автоматические системы управления процессами ректификации: мет. пособие для студентов Текст./ В.Н Обремская [и др.]. -Куйбышев. -1974. -С. 34.

79. A.C. № 509280 СССР, МКИ . Способ автоматического регулирования процесса ректификации Текст./ Т.Б. Рабинович, Н.Д. Демиденко (СССР). № ; заявл. ; опубл. 1976, Бюл. № 13.88.

80. Сафонова Н.П., Чеканов А.Ф., Касаткин В. П., Ушатинская Н.П. Использование математического моделирования для исследования и оптимизации процесса Текст./ Сафонова Н.П. [и др.]. -С.37.

81. Недосекин Д.Д. Информационные технологии интеллектуализации измерительных процессов Текст./ Д.Д.Недосекин, С.В. Прокопчина, Е.А. Чернявский. -С.-Петерб. -Энергоатомиздат. -1995.

82. Иванов В.Н. Интеллектуализация измерений (Измерение, контроль, автоматизация Текст./ В.Н. Иванов, B.C. Соболев, Э.И. Цветков: сб. науч.-тех. обзоров. -М. -Информприбор. -1992. -№ 1-2. -С.13-20.

83. Хофман Д. Интеллектуальные измерения для получения объективной информации в науке и технике Текст./Д. Хофман, К. Карайя //Труды 10 Всемирного конгресса ИМЕКО. Препринт. -Прага, 1985. -Т.1. -С. 19-34.

84. Розенберг В.Я. Введение в теорию точности измерительных систем Текст. -М. Сов.радио.-1975. -304 с.

85. Иванов В.Н. Теоретические аспекты интеллектуализации измерительных систем Текст.: сб. науч. труд./ ВНИИЭП. Л. -1989. № 2. -С.21.

86. Исследования в области оценивания погрешностей измерений Текст.: сб. науч. тр./ под ред. Ю.В. Тарбеева, Т.Н. Сирой. -Ленинград. Энергоатомиздат. -1986. -49 с.

87. Каминская В.А. Идентификация динамических систем по дискретным наблюдениям измерений Текст.// Часть 2. Оценивание параметров нелинейных систем. -Вильнюс. -Моклас.-1985.-135 с.

88. Евланов Л.Г. Экспертные системы управления Текст. / Л.Г. Евланов, В.А. Кутузов. -М.-Наука.-1986.-133 с.

89. Денинг В. и др.. Диалоговые системы "человек-ЭВМ" [Текст] // Адаптация к требованиям пользователя. М: Мир, 1984,112с.

90. Алтунин А.Е. Диалоговый комплекс режимно-технологических задач "СЕВЕР 2.5" для диспетчерского управления газотранспортными системами Текст./ А.Е Алтунин [и др.]// Номер государственной регистрации ГОСФАП 50870001219, 1987.

91. Дудников Е.Е. Типовые задачи оперативного управления непрерывным производством/ Е.Е. Дудников, Ю.М. Цодиков. М: Энергия, 1979. -279с.

92. Ермольев Ю.М.и др.. О некоторых подходах к развитию параллельных методов оптимизации// Кибернетика, 1987. -№ 5. -С.3-11.

93. Казаков И.Е. Статистическая теория систем управления в пространстве состояний Текст. -М: Наука, 1975. -432с.

94. Каста Дж. Большие системы. Связность, сложность и катастрофы. М: Мир, 1982. -216с.

95. Кашьян P.JI. Построение динамических стохастических моделей по экспериментальным данным / PJL Кашьян, А.Р. Pao. М: Наука, 1983. -384с.

96. Кафаров В.В. Алгоритм компактного преобразования информационной структуры матриц математических моделей сложных технических систем / В.В. Кафаров и др. / Известия АН СССР. Техническая кибернетика, 1980. -№ 3. -С.32-41.

97. Кейн В.М. Оптимизация систем управления по минимаксному критерию. М: Наука, 1985,248с.

98. Кейн J1.A. Искусственный интеллект в обрабатывающих отраслях промышленности: журн.// Нефть, газ и нефтехимия за рубежом. -1986. -№ 9. -С.117-122.

99. Кини P.JI. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения Текст./ P.J1. Кини, X. Райфа. М: Радио и связь, 1981. - 560 с.

100. Клыков Ю.И. Ситуационное управление большими системами Текст. -М: Энергия, 1974.

101. Кноринг Л.Д. Основы теории оптимизации разработки нефтяных месторождений Текст. -Л: -1980. -304с.

102. Козюкова Т.И. Координируемость многокритериальных взаимосвязанных задач линейного программирования Текст. // Методы принятия решений в условиях неопределенности. -Рига, 1980. С.99-107.

103. Корженко М.А. Адаптивное управление технологическими процессами газодобычи в условиях неопределенности Текст./ М.А Корженко., Д.Б. Лянгузов/ Известия ВУЗов. Нефть и газ. -1981. -№6. -С.78-81.

104. Кулик М.Н. Методы системного анализа в энергетических исследованиях Текст. Киев: Наукова думка, 1987. -200с.

105. Кунцевич В.М. Синтез оптимальных и адаптивных систем управления Текст./ В.М Кунцевич., М.М. Лычак. Киев: Наукова думка, 1985. -245с.

106. Куржанский А.Б. Управление и наблюдение в условиях неопределенности Текст. -М: Наука, 1977. -392с.

107. Лаврентьев М.М. Некорректные задачи математической физики и анализа Текст. М: Наука, 1980.

108. Ли Р. Оптимальные оценки, определение характеристик и управление Текст. -М: Наука, 1966. -176с.

109. Линдерфер П. Централизованные ЭВМ в системах управления с сетевой структурой Текст.: журн. //Нефть, газ и нефтехимия за рубежом. -1987. -№ 9. -С.64-69.

110. Маркушевич Н.С. Автоматизированная система диспетчерского управления Текст. -М: Энергоатомиздат, 1986. -136с.

111. Мартин Дж. Вычислительные сети и распределенная обработка данных Текст. М: Финансы и статистика, 1985, Вып. 1. -256с.

112. Математические методы и вычислительные машины в энергетических системах Текст.: обзор. М: Энергия, 1975. - 216с.

113. Мелентьев Л.А. Оптимизация развития и управления больших систем энергетики Текст. М: Высшая школа, 1982. -319с.

114. Мелихов А.Н. и др.. Лингвистический терминальный комплекс// Модели выбора альтернатив в нечеткой среде. -Рига: РПИ, 1984. С. 140-142.

115. Месарович М. Теория иерархических многоуровневых систем Текст./ М. Месарович, Д. Мако, Я. Такахара. -М: Мир, 1973.

116. Месарович М. Общая теория систем Текст./. М. Месарович, Я. Такахара. -М: Мир, 1978.

117. Минаев Ю.Н. Стабильность экономико-математических моделей оптимизации Текст. М: Статистика, 1980. -103с.

118. Миркин Б.М. Координированное децентрализованное управление частично неопределенными динамическими системами Текст.: тезисы докладов / Б.М. Миркин, М.Х. Гандельман/ X Всесоюзное совещание по проблемам управления. -М, 1986. -С.181-182.

119. Михалевич B.C. и др.. Алгоритм согласования решений в распределенной системе взаимосвязанных задач с линейными моделями// Кибернетика, 1988. -№ 3. С.1-8.

120. Моисеев H.H. Элементы теории оптимальных систем Текст. -М: Наука, 1975. -528с.

121. Моисеев H.H. Математические задачи системного анализа. -М: Наука, 1981. -488с.

122. Морозов В.А. Регулярные методы решения некорректно поставленных задач. М: Наука, 1987. -240с.

123. Негойце К. Применение теории систем к проблемам управления Текст. -М: Мир, 1981.-179с.

124. Недашковский H.A. Параллельный метод для решения систем линейных алгебраических уравнений// Кибернетика, 1987. -№ 4. -С. 110-112.

125. Декомпозиция энергетической модели высокой размерности Текст.: отчет о НИР: ВНИИ СИ / Е. Нурминский, Т. Балабанов. -1985. -№ ГР 11850981079.

126. Павловский, Ю.Н. Агрегирование сложных моделей и построение иерархических систем управления: сб. науч. тр./ ВЦ АН СССР// Исследование операций. -М., 1974. Вып.4. -С.3-38.

127. Пархутик А.П. Двухуровневые задачи управления с несепарабельными функционалами и многими связывающими ограничениями Текст. -М, 1985. -Деп. в ВИНИТИ, №290185.

128. Растригин JI.A. Системы экстремального управления Текст. -М: Наука, 1974.

129. Резников А.П. Обработка накопленной информации в затрудненных условиях Текст. -М: Наука, 1976.

130. Сейдж Ж.П. Оптимальное управление системами Текст./ Ж.П. Сейдж, Ч.С. Уайт. -М: Радио и связь, 1982. -392с.

131. Тихонов А.Н. и др.. Регуляризующие алгоритмы и априорная информация [Текст]. -М: Наука, 1983,200с.

132. Уайт Дж.Р. Повышение эффективности НПЗ с помощью крупноформатных электронных таблиц Текст.: журн.// Нефть, газ и нефтехимия за рубежом. -1986. -№ 11. -С. 106-111.

133. Устойчивые статистические методы оценки данных: сборник. М: Машиностроение, 1984. -232с.

134. Федулов А.А. Введение в теорию статистически ненадежных решений Текст./ А.А. Федулов, Ю.Г. Федулов, В.Н. Цыгичко. М.: Статистика, 1979. - 279с.

135. Findeisen, W. Two-level control and coordination for dinamisal systems/ W. Findeisen, K. Malinowski.// Archiwum automatiki i telemechaniki. -Т. XXIV. -№1. -P.3-27.

136. Brdis, M. Optimal structures for steady-state adaptive optimizing control of large-scale industrial processes/ M. Brdis, P.D. Roberts// Int. J. Syst. Sci. -1986. -№10. -P.1449-1474.

137. Фишберн, П. Теория полезности для принятия решений Текст. -М: Наука, 1978.

138. Bonissone P.P. Editorial: reasoning with uncertainty in expert systems/ P.P. Bonissone, R.M Tong//Int. J. Man-Mach. Stad., 1985. -№3. -P.241-250.

139. Godfrey K.R. Identifiability of model parameters/ K.R. Godfrey, J.J Distefano.// Identif. and Syst. Parameter Estimat. -1985. -Proc. 7th IFAC/IFORS Symp. -York, 1985. -V.l. Oxford. -P.89-114.

140. Goguen Y.A. The logic of inexact concepts. -Synthese/ -V. 19. -P. 329-373.

141. Golden B.L. Nonlinear programming on a microcomputer//Comput. and Oper. Res. -1986. -№2-3. -P. 149-166.

142. Мониторинг технологических процессов производства топлив на ОАО "АНПЗ".Этап 2. Технические предложения по оптимизации технологической схемы и режима секции 400. Отчет. ОАО "СвНИИНП " Договор ЮР 9-4-01/921 2002 г.

143. Определение потенциала суммы светлых нефтепродуктовс учетом ассортимента (Методические указания). ВНИИНП Москва 1981

144. R08(M НЕФТЯНАЯ КОМПАНИЯ «ЮКОС» Приложение Al

145. ОТКРЫТОЕ АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО

146. Нопоктйбышенегсий нефтеперерабатывающий завод» Р Л С II О Р Я Ж Е H ME•4 ÎLSÎMl "IL

147. Содержание: «О составе комиссии по приемке автоматизированной системы оперативной опенки фракционного состава нефти на ÀBT-11 »

148. С целью приема в постоянную эксплуатацию автоматизированной системы ' onepai ивной оценки состава нефти «Программный Комплекс НТК» - в составе действующей АСУШ (МОД 300) на установке ABT-J1 ;1. ОБЯЗЫВ АЮ:

149. Al. Создать приемную комиссию в составе: ■ ^

150. Др ■ Председатель Олтырев АЛ"V -- технические ди^

151. Члены комиссии KjiecoB С по КИП

152. Срок до J 5 марта 2002г. ^ 3. Ответственность и контроль за выполнением данное распоряжения возложить ■ на главного технолога Самсонова В.В.

153. Технический директор / А.Г.Олтырев• Визы: Клесов С.Р. /' И1. Самсонов В,В

154. Pv '.CTp: ГП\ ЦЗЛ, ТО, КИП, членам комиссии

155. Крат® результат работы (этап 01.) Произведена подготовка действующей АСУТП квнедрению дополнительной подсистемы. Составлен программный модуль.

156. ООО (Двадцать тысяч) рублей

157. ОбщШ сумма перечисленного аванса составила

158. Слезет к перечислению по акту 38 ООО (Тридцать восемь тысяч) рублей

159. Кроме того, НДС (20%) 7 600 (Семь тысяч шестьсот) рублейсполнителяальный директор ИНП»1. От Заказчика1. Генеральный ОАО «НК НПЗ1. Т.Н. Шабалинактор1. Коновалов1. VfStZ&S's'SsS*7--