автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.07, диссертация на тему:Алгоритмы управления двухступенчатым каталитическим крекингом при переменном составе сырья

АЗЕРБАЙДЖАНСКАЯ ГОСУДАРСВЕННАЯ НЕФТЯНАЯ АКЛДРЛ1ИЯ

.6 ОД

На правах рукописи

5 ДПР 1993

АГАЛАРОВА ЭСМИРАЛЬДА СЕИДИБРАГИМ КЫЗЫ

АЛГОРИТМЫ УПРАВЛЕНИЯ ДВУХСТУПЕНЧАТЫМ КАТАЛИТИЧЕСКИМ КРЕКИНГОМ ПРИ ПЕРЕМЕННОМ СОСТАВЕ СЫРЬЯ

Специальность: 05- 13. 07—Автоматизация технологических

процессов и производста(про-мышленность)

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

БАКУ — 1992

Работа выполнена в Азербайджанском инженерно-стро] тельном университете.

Научный руководитель: кандидат технических наук.

старший научный сотрудник К.ОПЫСИЦК.ИЙ Т. И.

Офицальные оппоненты:

Лауреат Государственной премии СССР, доктор технических наук, профессор ЭФЕНДИ ЕВ И. Р.

кандидат технических наук,

доцент АЛЕКПЕРОВ Ф. А.

Ведущая организация—институт кибернетики АН Азе] байджанской республики.

Защита состоится « ь 1992^. г. в часе

на заседании Специализированного Совета Д. 054. 02. 04 Азербайджанской нефтяной академии по адресу: 37001 г. Баку, пр. Азадлыг 20.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Азе] байджанской государственной академии.

Автореферат разослан « » феб^ь-Уи? 1992 г.

Ученый секретарь Специализированного Совета, у*} /

кандидат технических наук щМ''/ КРИВОШЕЕВ В. П.

ОЩЯ ХАРАКТЕРИСТИК РАБОТЫ

Актуальность работы. Процесс двухступенчатого каталитичес-¡го крекинга (ДСКК) является одним из наиболее вачных и слож-к в нефтеперерабатывающей отрасли и входит в группу процессов ¡структивной переработки, обеспечивающих повышение глубины от->ра светлых продуктов и общей глубины переработки нефти. Уста-)вка ДСКК состоит из двух последовательно соединенных реакто-;в, регенератора, трубчатых печей и аппаратов ректификации, ох-шенных технологическими прямыми и обратными связями. Процесс Ж имеет большие потенциальные возможности повышения глубины сбора светлых продуктов. Однако, задача его оптимизации как мно-зстадийного процесса с учетом неполноты информации о происхож-знии и качестве перерабатываемого сырья, что обусловлено дефи-г1том сырья и необходимостью переработки малых, перемежающихся го партий, до настоящего времени не рассматривалась. Исходя из ¿шеизложенного, разработка моделей и оптимизация процесса ДСКК, аправленная на повышение глубины отбора аьтобензина, дизельного оплива и сырья для нефтёхимии, имеет шсокую научную и практи-ескую актуальность. Особую важность эти задачи приобретают в <■> ериод стабилизации экономики при переходе к рынку, при достижении показателей использования кофти, близких к мировому уровню.

Рассмотрению.вопросов моделирования и оптимизации процес-а двухступенчатого каталитического крекинга, работающего в одой из типичных схем снабжения сырьем, посвящена настоящая ра-ота.

Работа выполнялась в соответствии с договором о творчес-

ком содружестве мекду АзИСУ и НБНЗ.

Цель работы. Целью диссертационной работы является разработка модели и алгоритма управления процессом ДСКК, принадлежащего классу процессов, перерабатывающих сырьевые смеси переменного происхождения при отсутствии априорной информации о нем и возможности частичного обучения решающих правил алгоритма распознавания типов сырьевых смесей и системы управления, реализу] щей разработанный алгоритм.

Задачи исследования. Соответственно сформулированной цел диссертационной работы определены основные задачи исследования

- исследование влияния неоднородности перерабатываемого процессом ДСКК сырья на выход продуктов, построение классифика ции сырьевых смесей и системы моделей, адекватно описывающих процесс;

- разработка решающих правил распознавания типов capbeBi смесей с использованием предлагаемой.классификации и частично! обучения;

- выбор подхода к моделированию процесса;

- модификация рекуррентного метода наименьших квадратов с забиванием с целью учета разрывов в поступлении данных, соо ветствующих адаптируемому элементу системы моделей;

- разработка функциональной схемы системы управления пр цессом ДСКК, учитывающей неоднородность поступающего сырья и

.неполноту икфоркатгли о его типе;

- апробация задачи оптимизации процесса в промышленных условиях.

•г'е.одк исследования, При проведении исследований в раб< испольг.ов£.лкеь методы математической, статистики, регрессионш

дисперсионного анализа, смещенного оценивания, методы распознания образов с учителем и без учителя, методы нелинейного рограммирования, методы теории случайных процессов, машинные промышленные эксперименты.

Научная новизна работы. Решены задачи моделирования и ол-иыизации установкой двухступенчатого каталитического крекинга ри переменном происхождении сырья, неполной оперативной инфор-ации о его происхождении и возможности частичного обучения ре-ащих правил распознавания типа сырьевой смеси. На базе нитег.е-ечисленных полученных в работе научных и практических резуяьте.-ов предложены модели и алгоритмы управления установкой ДСКК:

- показано, что оптимальным подходом к моделировал г> про-есса ДСКК и других процессов перерабатывающих оырьевыо смеси вляется построение системы кусочных моделей с использованием омбинации априорной классификации к искуственной классификации, олученной методом распознавания без учителя;

- предложен способ« упраплеиия процессами с неполной шфор-ациеЦ. о типе перерабатываемого сырья с минимизацией потерь

т ошибок распознавания типа;

- разработала модифшация метода рекуррентной зденткфжа-;ии при разрывах в поступлении доступных данных;

- разработан экономичный численны'4, алгоритм метода сколь-яцего экзамена при оценке параметров линейной решающей функции;

- поставлена задача оптимизации ДСКК с учетом рециркуляции коричного сырья и осуществлено её алгоритмическое решение.

Лрздтическап ценность работы. Разработанные в диссертации модели и алгоритмы управления процессами, перерабатывак^н-¡и неоднороднее сырье, при неполной информации о его качестве

могут быть применены в разработке систем управления процессам! . --оптического также в ряде отраслей прсгавдленнос

ти: пищевой, строительных материалов, черной и цветной металл} гии, где распространены сходные ситуации. Метода структурной идентификации с помощью голосования, параметрической идентификации при разрыве процесса поступления данных и продолжающемс! функционировании процесса могут быть применены при создании а тем управления многими технологическими процессами.

Применение разработанных алгоритмов для оптимизации ycTi новки ДСКК позволило получить увеличение выхода светлых проду] тов 0,15% и соответственно экономический эффект 31 тыс.руб. (: ценах 1908 года). „

Апробация работы. Материалы диссертации были доложены н "Всесоюзной научно-технической конференции по применению стат тических методов в бурении и нефтегазодобыче" (Баку, 1991 г.) на П Республиканской научно-технической конференции молодых у кых и специалистов" Автоматизированные системы управления про мышленными объектами",(Грозный, 1977 г.), на I Закавказской к ференции молодых специалистов и ученых "Разработка и внедрени А ¿УТЛ в цветной и черной металлургии, химической, нефтехимиче кой и в других отраслях промышленности" (Дилижан, 1978 г.).

Публикации. По результатам диссертационной работа опубл кованы 9 печатных работ.

Состав и обьрм работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, изложенных на ПО страницах машинописного текст включая 10 рисунков, 20 таблиц, библиографии, содержащей 66 наименований и двух приложений. V . • i ' -

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во,введении обоснованы актуальность темы диссератцни и определены задачи исследования.

В первой главе приведено краткое описание технологической схеш установки ДСКК с её технологическим оформлением и схемой питания сырьем. Приводятся краткие сведения о влиянии основных режимных параметроз на протекание целевой реакции процесса.

Анализ системы снабжения процесса сырьем показал, что используемое сырье - продукты двух установок первичной переработки нефти и установки термического крекинга - невозможно идентифицировать при поступлении на установку ДСгК с достаточной надежностью. Это связано с наличием буферных емкостей и переменной производителыюстиь» установок-источников сырья.

Рассмотрено состояние вопроса реиения задачи управления процессом каталитического крекинге.', частным вариантом которого является ДСКК, Анализ пррведен в двух аспектах:

- разработки'конкретных систем'управления процессом катэ-

г*

литического крекинга,

- разработки методов и подходов к- г! оде л ¡¡розан ¡и и управлению процессами каталитического крекинга,

. .На основании результатов анализа опубликованных работ поставлены основные задачи исследования.

Во второй главе рассмотрено управление ДСКК с учетом качества и происходдения сырья. Исследовано влияние типа сырья на глубину отбора продуктов. Рассмотрено .пять тлг.оз сырья идентифицированных в моменты работы ДСКК именно на этом сырье:

А - вакуумный отгон установки первичной переработки нефти »15 .

- о -

В - вакуумный отгон установки 1? 16

С - продукт установки термического крекинга, t -Рассмотрены также их характерные смеси.

Показ-дно метод'-— "^"-«^акторного дисперсионного анали а, что между глубинами отбора этих продуктов на различных типах сырья имеется статистически значимое различие, достигающее 5 т/час для автобензина и 9 т/час для дизельного топлива. Уровень доверительней вероятности при этом бал принят равным 5$. Наиболее существенно отличаются выхода при использовании в качестве сырья продукта установки термического крекинга, который является результатом деструктивной переработки. Таким образом, показно, что неоднородность сырья ДСШ является достаточно существенной и не может игнорироваться при управлении процессом.

Проведен такче дисперсионный анализ контролируемых показателей качества.сырья ДСКК: плотности ( Р ), температуры начала кипения ( Тик ), отгона до 35С°С ( У^,) и содержания фаг. тических смол ( Сф ). Наиболее существенным оказалось различие температур начала кипения.

Наличие существенных различий контролируемых параметров с одной стороны и наложение границ их.изменений в одномерном пространстве с другой стороны требует построения алгоритма pat познавания для идентификации типа сырья.

, Исходя из этого в главе проводится синтез алгоритма рас познавания основных типов сырья в гризнаковом пространстве

Р > %к! V3.r0 , fyc ' Исследуются два подхода:

- использование априорно определенных, естественных кла сов сырья; .

— соо,какие новых классов с помощью, автоматической класс *К.С£.:.ИИ. ' '

В обоих случаях необходим выбор эффективного алгоритма распознавания типа сырья с учителем. Обучающие выборки формируются на базе периодов, когда установка работает на некоторых четко определенных типах сырья или та базе выборок, полученных с помощью автоматической классификации.! Е диссертации исследовались следующие алгоритмы распознавания:

- метод линейной решающей функции.в форме:

- - ^ -¿^¡А+Рс^в; (I)

Здесь: С - количество типов сырьевых смесей

. Р - размерность признакового пространства признаки

Ду^ - параметры решающей функции.

- метод нелинейной решающей функции:

¿¿Ын

(2)

Здесь: £ ~ ковариационная патрица объединенной выборки УоД " сРэ^иив ^ * } типов сырьевых смесей - байесовский подход: '

р-ЛНШ-Нс ■"<«■

Здесь: - априорная вероятность С типа сырьевой смеси.

Сравнение алгоритмов проводилось по критерии вероятности заибок распознавания объектов контрольной сборки. Наименьшую вероятность ошибок обеспечил метод линейной решающей функции 'фи байесовском подхода; априорные вероятности типов сырья при 'байесовском подходе определяются исходя из производительнсстей становок-поставщиков.

Для повышения эффективности метода линейной решающей функции был использован метод скользящего экзамена, состояний в поочередном извлечении наблюдений из о£!учающей выборки, оценке параметров решающей функции на оставшейся выборке й распознавании извлеченного наблюдения. Предложен метод существенного уменьшения вычислительной сложности задачи оцэнкй параметров решающей функции при скользящем экзамене, которые определяются как:

(4)'

Предложен алгоритм рекуррентного перерасчета [^¿^(/-Ы^ Здесь: £ ~ ковариационные матрицы ватинов сырье-

и ^ вых смесей

о1, - подбираемое значение

вектор параметроз решающей функции ¿^ типов сырьевых смесей.

Необходимость учета происхождения сырья при управлении процессом подтвердил также и анализ точности моделей, построенных с помощью априорной классификации и без классификации сырья. В этом случае сравнение проводилось с помощью дисперсионного анализа остаточных дисперсий по Р - критерию. Улучшение точности при использований классификации оказалось статистически ', значимым при Ь% уровне доверительной вероятности.

Приводятся' результаты исследования однородности априорных классов сырья. Для этой цели проводилась .автоматическая классификация "без учителя" с помощью алгоритмов "ИЗОДАТА", "К - средних" к по методу'".инвариантного критерия.'Показано, что учет неоднэрол1'.ости.:апрнрр1оа классов'сырья-позволяет существен кс иоьксить точкоегь моделей процесса. ■ : '

Использование полностью искуственной классификации создаваемой теми же алгоритмами игнорируя априорную классификацию, оказалось существенно менее эффективным.

В качестве альтернативы методу использования кусочных моделей рассмотрено применение метода фиктивной переменной. Однако точность соответствующих моделей оказалась существенно ниже точности кусочных моделей. '

Из изложенного следует, что для управления процессом ДСКК необходимо:

- использование кусочных моделей;

- двухэтапнос распознавание типа сырья в признаковом пространстве.

В третьей главе работы рассмотрены вопросы параметрической и структурной идентификации процессов установки ДСКК. Исследуется параметрическая нестационарность процесса выражающаяся трендом параметров. ' . '

. Исследование проводилось на базе обобщенных регрессионных моделей процессах вида:

■( 1

У(&+№)+£> (5)

где: '

Х~(рХ{) ~ б614,10? входов объекта; - векторы параметра;

Л'Л с

О ~ помеха приведенная к выходу объекта. Рассматривались модели выхода автобензина и дизельного топлива, а в качестве входов - реяим реакторного блока и качество сырья. ' '

3 связи с особенностью функционирования установки ДСШС периодической смены типа сырья - проведена группировка дашмх

по типу сырья, что позволило получить оценки нестационарност.:, инвариантные к типу сырья. В качестве меры нестационарности была Введена мера скорости изменения параметров

,! „ у* «)

Показано, что критерий ^ распределен как нецентральное с параметром нецентральности

Р 1

Проверкой по этому критерию было подтверждено наличие существенного тренда параметров, что приводит к необходимости применения в системе параметрической адаптации.

В связи с необходимостью параметрической адаптации выбор

I ■ -

| подхода к способу построения математической модели процесса был | рассмотрен с точки зрения минимизации количества адаптируемых , параметров. В данном случае сравнивались два подхода:

- формально-статистический;

- феноменологический.

1 При феноменологическом подходе оценено количество незави-

симых реакций,, протекающих в системе на обеих ступенях крекинга, которое по Т>-\ - критерию составило 7. Исходя из выражения констант скорости реакций по Аррениусу

Г : к^с/"

где: - кажущаяся, энергия активации

Т\ - температура в ' Я - - газовая постоянная С; предзхспонзюциальный. кнскитель

и самих скоростей по ¿энгмюру в виде:

необходима адаптация параметров:

Мк=2М+20+5 (Ю)

Здесь: /\/ - количество продуктов, участвующих в реакции крекинга

0. - количество независимых реакций абсорбционные коэффициенты X: мольные концентрации продуктов

' " п'

Я; - порядок С реакции Т.е. при /V = 7 и (3 = 7, - Д^ = 33 и для 3 типов сырья:

¿/^=99. /сн

При формально-статистическом подходе необходима адаптация параметров регрессии моделей второго порядка от 9 входов и трех выходов, что составляет 108 параметров. Однако, учитывая то, '*1то не все'параметры могут оказаться необходимыми в моделях множественной регрессии целесообразно решить вопрос о выборе подхода после структурной идентификации регрессионных моделей.

Для структурной идентификации моделей множественной регрессии процесса использовались методы включения и исключения с выбором подмножества по близости критерия скорректированной остаточной суммы квадратов. В качестве "истинного" подмножества предложено использовать подмножество

М^Мт П ИсаЬ (п)

где: Hj/j - подмножество, отобранное по методу включения подмножество, отобранное по методу исключения. Кроме этого в оценку истинного подмножества включались переменные , которые удовлетворяли условию

(¿та*^ (К)

для метода включения и

l^minf} Mini/Mod (i3)

для метода исключения.

Кроме того, априорная линейна.! часть модели обязательно. включает в себя все управляющие переменные.

На основании результатов обработки, полученных предложенным методом, количество адаптируемых параметров регрессионных моделей процесса Д(11.Ч определено равным Л.' Отсюда следует целесообразность использования для процесса ДСКК регрессионных моделей. ; ' • '.'-■'

Для повышения эффективности применения регрессионных моделей была построена '¡единая структура регрессионных моделей,что позволило избежать использования структурной адаптации. Для этой цели были получены модели выходов установки на различных! видах сырья. Анализ полученных;структур проводился ло принципу

голосования, то' есть по частотам включения параметров в модели-

А '■■ .....

( .W£ ) с,учетом-доверительных интервалов частот-

[(^¿-L^), + (м)

Для тара.^етг.ичесйОЙ' '''идентификаций кусочных'моделей \ис-. ; :!.: ;л,зозалк:ь -nwciea'aie; оценки,, '.обесдечибйющие меньшие .значения ' ¿•гкадаЯ оак&'и .оце'йазпяйя> иаракс'тров'регрессии,. На

основании меры точности предсказания .

е&р, тф. , " • »в,

д .5 5 ад

где: 35!г(Р) ~ сУМ}!й квадратов предсказания для метода Л наименьших квадратов;

- сумма квадратов предсказания для используемого вида смещенных оценок; выбраны для применения оценки Ермакова, которые обеспечивают существенно более высокую точность предсказания по сравнению с альтернативными видами оцено:с.' Они являются в принципе ординарными, однопараметрическими. Оценки Ермакова имеют вид:

М^Мх+шКУМ, (16)

где: X - гребкеэый параметр, определяемый как р/

Х-(ПР)- катмца наблюдений над входами оСгье.ста • ■ - вектор выхода объекта • Здесь и _Д.р наибольшее и наименьшее собственные числа ковариационной матрицы.

Для- параметрической адаптации используется рекуррентный метод наименьших квадратов с''забыванием. При этом обратная ковариационная матрица определяется как:

где: Q¿- параметр забывания '

_|- вектор входа а момент Ь X, -матрица Д в'момент £ ."

Этот метод обеспечивает экспоненциальное забывание инфор мации с весовым коэффициентом ^ ^, где \ текущий момент времени, а момент времени, которому относится информация. Предложено модифицировать этот метод с учетом разрывов времени которые неизбежны при переработке различных типов. При этом ре куррентные формулы приобретают вид:

/у'У!"' /У' V \ч <4е)Хн>)

( 18 )

Здесь: $ - время "разрыва"

- периодичность адаптации. При применении оценок Ермакова с учетом разрывов во времени ковариационная матрица имеет вид:

а четвертой главе рассмотрена система управления процес-> ом Д<Ж, как процесса с рециркуляцией. Приводится постановка задачи оптимизации процесс«., когда целевой функцией является ■ выход автобензина. На режим к выхода накладываются следующие ограничения:

а) функциональнее

количество получаемого компонента дизельного топлива,

Оя т V" 9А /г (19)

количество «ирного газа,

О г (20)

октановое число автобензина,

Мес>,76 (21)

б)позиционкые на температуру первого стакана,

на температуру второго станана,

т°с±ТСг ± 520'С (¿3)

на температуру подогрева сырья,

ТсЬЩО'С

ка кратность циркуляции катализатора,

6^0 А/Ьд.2.Т

на объемную скорость подачи сырья в кипящий слой,

Общая задача управления ДОМ включает задачу управления реакторным блоком и управления ректификацией. Для последней управление должно обеспечивать стабилизацию режима и качества получаемых продуктов:

температуры конца кипения автобензина

(26)

температуры застывания компонента дизельного топлива

Т/^'СУ

температуры вспышки компонента дизельного топлива

Модели выхода продуктов для наиболее частого типа сырья (А + В + С)3 имеют вид :

Количества азтобензина

-йШк-атЬо-о.оМлг +о,о7о$г >

- 1Ь -

Количества жирного газа

Н.ШСф -ю, от? гОМУмо-0,020д.г ЩГвИг ;

(31)

(32)

Количества компонента дизельного топлива

Оаг=ьт - тчьо-дт^

Количества тяжелого газойля

-юти™ +д№И.т-отт.т

Температура конца кипения бензина, Ткк= ОМТГЧШ, НШГ ; (33)

• Температура подогрева сырья

т^Ш-Мгм+авгу ; сш

Октановое число' бензина

М, =* Г6,Т1-0М1Т™+ 0,; (35)

Температура застыьиния компонента дизельного топлива

ТУ"^ОтТпер+ОДОТ^-^бМ .; (36)

Температура вспышки компонента дизельного топлива ЪпТ= ; (37)

Здесь:

Р / ' !

- температура верха Р-1 ~ Уровень'.в Р-1 ?пер —температура перетока в стриппинг К-2Г 4

(2С - расход сырья

0.п - расход пап» ^гпарку в стриппинг К-21

иптимальный режим реакторного блока должей удовлетворять условиям осуществимости рециркуляции

¿Г $ Одт .; бт'г ^ бт.Г ' (38)

Это предполагает неполную рециркуляцию.

При полной рециркуляции любого из компонентов в установившийся рзким достигается при:

о =_^_ • о = —^— .

^ , Лг ' ^ V ' (39)

Ос

0 О

Здесь: п б _- количество дизельного топлива и тяжелого га-Т.г

е зойля, получаемые при отсутствии рециркуляции, рециркулирующее количество дизельного топлива и тяжелого газойля.

В целом при решении задачи оптимизации процесса ДСИК необходимо максимизировать целевую функцию от восьми управляющих воздействия при девяти функциональных и восьми позиционных ограничениях. Задача относится к. классу задач нелинейного программирования с иеттеино?. целевой функцией и нелинейными ограничениями. Для решения использовался алгоритм скользящего допуска -Флексиплекс, который позволяет решать задачи нелинейного программирования с пэшпуклой допустимой областью за счет построения -выпуклых областзй, включающих исходную. Программа, реализующая , указанную постановку иа.ЭЗМ Ш 1420, требует от 2,2 до 4,5 мин. времени процессора.1 ' • • ..

В глава ра'ссмотрен 'такяО Ей^нцй зопроз выбора нзобходшой -

частоты решения задачи оптимизации процесса ДСКК при рассмотренной схеме питания его сырьем. Предварительно, исходя из частоты смены резервуаров и считая качество партии (резервуара) сырья постоянным внутри партии можно принять необходимую частоту решения равной частоте смены резервуаров, т.е. 3 раза в сутки. Однако, более подробное исследование, проведенное на основе анализа спектральных плотностей параметров качества сырья выявило пики, которые приходятся на частоту 2,25 рад/час., что соответствует периоду..2,3 часа. Таким образом, реально необходимо решение задачи с частотой приблизительно шесть раз в сутки. При этом необ; хсдим двухкратный анализ сырья, поступающего на установку:

- до начала расходования резервуара

- через два часа после начала расходования.

В работе приведен также алгоритм экстраполяции случайного процесса изменения качества сырья внутри партии.

» Разработана структурно-алгоритмическая схема АСУ ТП ДСКК, которая типична для систем управления процессами данного класса. В этой же главе рассматривается комплекс технических средеч использованный для реализации разработанного алгоритмическое и программное обеспечение. Комплекс имеет двухуровневую структуру с реализацией функций локального контроля и регулирования на нижнем уровне и алгоритмов распознавания оптимизации, идентификации, классификации, и накопления баша моделей - на верхнем уровне. Нижний уровень использует ЭВМ - ДВК-2Ы, а верхний"СМ-1420. Приводятся результаты апробации разработанных алгоритмов в пробеге на промышленной установке об экономической эффективн ти в ценах 1903 года. Экономическая эффективность обусловлена увеличением глубины отбора светлых продуктов на 0,15$ и состав ляет 31 тыс. руб. в год.»

В приложений даны акт результатов апробации разработанных' алгоритмов и расчет экономического эффекта,

ОСНЭВНЫЗ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ '

На основании приведенных в работе исследований их результатов можно сделать следующие вывода:

1. Процесс ДСКК в силу особенностей схемы питания сырьем принадлежит классу многорежимных процессов, описываемых системой моделей и требующих при управлении применения распознавания типа сырья.

2. Схема образования сырьевых смесей, что следует такке из результатов моделирования технологического процесса и схемы снабжения процесса ДСКК сырьем, позволяет отнести его к подклассу процессов, допускающих частичное обучение за счет периодов питания его сырьем ацриорно известного типа. Поэтому алгоритм управления ДСЖ имеет специфическую структуру, учитывающую неполную' априорную информацию о типе, сырья. Результаты идентификации подтверждают эффективность предлагаемой схемы.

3. Эффективная система моделей процесса ДСКК строится комбинированием как априорной информации так и автоматической классификации внутри априорно выделяемых классов. Такой подход'может быть распространён на другие процессы данного подкласса.

4. Параметрическая адаптация любого процесса, перерабатывающего сырьевЕв смеси переменного происхождения осложняется наличием перерывов "окон" в процессе переработки.любого типа сырья.

В работе предложена модификация алгоритма рекуррентных наименьших квадратов, учитывающая это обстоятельство."

5. Повышение точности результатов йараметрической идентификации достигается применением■аппарата смещенного оценивания. Структурная идентификация-проводится по принципу голосования.

г. Ш -

6. Результаты исследования процесса частичного спектра возмущений процесса позволяют предложить периодичность решения задачи оптимизации ДСКК 2 раза в смену. . . •

' 7. Поставлена с учетом рециркуляции вторичного сырья задача оптимизации процесса ДСКК, и выбран алгоритм её решения.

8. Результаты промашленнного применения разработанных методов позволили увеличить глубину отбора светлых продуктов на 0,15 56. _ •

• - Основное содержание диссертации отражено в следующих работах;

I. Агаларова Э.С, Алгоритм параметрической адаптации при неоднородности данных - Сб. докладов Всесоюзной конференций по применению статистических методов в бурении и нефтегазодобыче Баку, 1991 г. .

. 2. Агаларова Э.С., Гаджиев А.Р. Исследование характерис-тик'параметрической нестационарности процесса двухступенчатого каталитического крекинга. - Азерб. нефтяное хозяйство. Баку, 1991 г. 17 с. 38-41.

3. Агаларова Э.С. Идентификация типа, сырьевой смеси при управлении процессом двухступенчатого каталитического крекинг* - Азерб. нефтяное хозяйство. Баку, 1991 г. № 5, с. 44-48.

4. Агаларова Э.С. О методах учета качества сырья в модели процесса каталитической очистки, - Автоматизация и КИП.

• Москва 1978 г., с. 9-11.

5. Агаларова Э.С. Об одном алгоритме распознавания обра зов. - Автоматизированное системы управления промышленными объектами. Тезисы докладов П-ой Республиканской научно-технической конференции молодых ученых и специалистов. Грозный,197

с. 13-15.

6. Агаларова Э.С. О. применении метода фиктивных перемен^ ных - Сб. "Разработка и внедрение АСУ ТП в цветной и черной металлургии, химической, нефтехимической и в других, отраслях промышленности". Тезисы докладов I Закавказской конференции молодых специалистов и ученых. Дилижан, 1977 г. с. 26-27.

7. Агалароза Э.С. Исследование реакции каталитической ^чистки мотобензянов и выбор-вида моделей. - Азерб. нефтяное хозяйство. Баку 1984 г. № в, с. 40-42.