автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Информационная система контроля и управления технологическими процессами первичной переработки нефти по показателям качества продукции

На правщу^щшшси

Ж.

ДО МАНЬ ХУНГ

ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА КОНТРОЛЯ И

УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ

ПЕРВИЧНОЙ ПЕРЕРАБОТКИ НЕФТИ ПО ПОКАЗАТЕЛЯМ

КАЧЕСТВА ПРОДУКЦИИ

05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (химическая промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

г 1 ноя 2013

Москва 2013

005539683

005539683

Работа выполнена на кафедре компьютерно-интегрированных систем в химической технологии федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Российский химико-технологический университет имени Д.И.Менделеева»

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор Егоров Александр Федорович -

заведующий кафедрой компьютерно-интегрированных систем в химической технологии ФГБОУ ВПО «РХТУ им.Д.И. Менделеева»

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор Софиев Александр Эльхананович -

заведующий кафедрой «Техническая кибернетика, мониторинг и автоматизированные системы контроля» Института технологий машиностроения и металлургии ФГБОУ ВПО «Московский государственный машиностроительный университет (МАМИ)»

кандидат технических наук, доцент Сидельников Сергей Иванович -

доцент кафедры автоматизации производственных процессов ФГБОУ ВПО «Новомосковский институт РХТУ им.Д.И.Менделеева»

Ведущая организация: ФГБОУ ВПО «Тверской государственный технический

университет»

Защита состоится «17» декабря 2013 г. в й-4- часов на заседании диссертационного совета Д 212.120.08 при ФГБОУ ВПО «Московский государственный университет тонких химических технологий им. М.В.Ломоносова» по адресу: 119571, г. Москва, просп. Вернадского,86

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГБОУ ВПО «МГУТХТ им. М.В.Ломоносова», 119571, г. Москва, просп. Вернадского, 86

Автореферат диссертации размещен на сайте ВАК http://vak.ed.gov.ru. Автореферат разослан « оь ноября 2013 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, доктор технических наук

Колыбанов К.Ю.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы

Качество - один из главных критериев, определяющих конкурентоспособность выпускаемой продукции, и, соответственно, репутацию и место производителя в определенном сегменте рынка. Особенно это заметно в динамично развивающихся отраслях промышленности, каковыми являются нефтепереработка и нефтехимия.

Одним из главных процессов в нефтепереработке является первичная переработка нефти (ППН) поскольку качество полупродуктов, вырабатываемых на установках ППН, во многом определяет качество и количество товарной продукции, получаемой в процессе всего производства. Это определяет необходимость повышения качества управления процессами ППН.

Решение данной задачи требует наличия достоверных и оперативных данных о показателях качества сырья, полупродуктов, готовой продукции, а также возможности управления показателями качества.

В настоящее время при оценке качества сырья, полупродуктов и продуктов нефтеперерабатывающих процессов широко используются лабораторные информационные менеджмент системы (ЛИМС). Однако, в указанных системах не реализуются функции по управлению качеством выпускаемой продукции.

Для управления сложными процессами первичной переработки нефти, функционирующими в условиях неопределенности исходной информации, перспективно использование методов искусственного интеллекта, основанных на нейронных сетях и нечетком управлении (Fuzzy Control), под которым понимается стратегия управления, основанная на эмпирически приобретенных знаниях относительно функционирования объекта (процесса), представленных в лингвистической форме в виде некоторой совокупности правил.

В связи с этим актуальной становится разработка информационной системы (ИС) контроля и управления технологическими процессами первичной переработки нефти по показателям качества продукции с использованием нечетких алгоритмов управления и нейронных сетей с целью обеспечения заданного качества их продукции.

Цель работы и задачи исследований

Цель работы: разработка информационной системы контроля и управления технологическими процессами первичной переработки нефти по показателям качества продукции.

Для реализации поставленной цели в работе сформулированы и решены следующие задачи:

- проведение анализа современного состояния в области разработки методов, систем контроля и управления качеством продукции;

- проведение анализа установки первичной переработки нефти ЭЛОУ-АВТ-6 и атмосферного блока данной установки как объекта управления качеством;

- разработка структуры и алгоритмов информационной системы управления качеством продукции первичной переработки нефти;

- определение функциональных требований и параметров конфигурирования лабораторной информационной системы контроля качества продукции первичной переработки нефти;

- разработка регрессионных и нейросетевых моделей прогнозирования показателей качества продукции первичной переработки нефти;

- разработка нечеткой системы управления показателями качества продукции первичной переработки нефти;

- практическое использование моделей и алгоритмов информационной системы для моделирования и управления качеством продукции первичной переработки нефти.

Объект исследования

Объектом исследования данной работы является отделение первичной переработки нефти, для поддержания заданного качества продукции которого требуется оперативное определение значений ряда показателей качества и расчет соответствующих управляющих воздействий с использованием алгоритмов, реализованных в ИС контроля и управления качеством.

Предмет исследований

Предметом исследований является информационная система контроля и управления технологическими процессами первичной переработки нефти по показателям качества продукции, ее математическое, информационное и программно-алгоритмическое обеспечение.

Объект разработки - модели и алгоритмы оперативного прогнозирования и управления качеством продукции первичной переработки нефти, реализованные в информационной системе контроля и управления технологическими процессами первичной переработки нефти по показателям качества продукции.

Методы исследования

Для решения поставленных задач в работе использовались методы системного анализа, математического моделирования, искусственного интеллекта и новых информационных технологий.

Научная новизна работы заключается в следующем:

- проведен анализ современного состояния проблемы разработки

методов, систем контроля и управления качеством продукции и предложен подход к ей решению, основанный на создании информационной системы контроля и нечеткого управления технологическими процессами первичной переработки нефти по показателям качества продукции;

- с позиций системного подхода разработана структура информационной системы контроля и управления качеством продуктов первичной переработки нефти, в которой реализован блочно-модульный принцип построения её программно-алгоритмического обеспечения;

- для прогнозирования показателей качества продукции первичной нефтепереработки разработаны нейросетевые модели, которые позволяют оперативно и с высокой точностью прогнозировать изменения значений показателей качества продукции первичной переработки нефти при отклонениях значений технологических параметров процессов;

- разработана структура системы и алгоритмы регулирования показателей качества продукции атмосферного блока установки ППН, основанные на нечетких продукционных моделях.

Практическая значимость Разработанное программное обеспечение в виде лабораторной информационной системы контроля качества продукции первичной переработки нефти используется в учебном процессе кафедры компьютерно-интегрированных систем в химической технологии (КИС ХТ) Российского химико-технологического университета им. Д.И. Менделеева. Данная система может использоваться для подготовки специалистов, осуществляющих контроль качества продукции первичной переработки нефти и управления технологическими процессами её получения.

Разработанное программно-алгоритмическое обеспечение для моделирования и расчета показателей качества продукции первичной переработки нефти, созданное с использования свободно распространяемой оболочки РиггуСЫРЗ и нечеткие системы управления, реализованные в среде МАТЬАВ, используются в учебном процессе кафедры КИС ХТ и могут быть применены в интеллектуальных системах управления качеством продукции нефтеперерабатывающих и нефтехимических производств.

Апробация работы. Результаты работы были представлены на следующих конференциях: Международной конференции с элементами научной школы для молодежи «Инновационные материалы и технологии в химической и фармацевтической отраслях промышленности» (Москва, 2010 г.);

VIII Международном конгрессе молодых ученных по химии и химической технологии «UCChT-2012» (Москва, 2012 г.).

Публикации. Результаты, отражающие содержание диссертационной работы, изложены в 3 публикациях, 1 из которых опубликованы в изданиях, включенных Высшей аттестационной комиссией Министерства образования и науки РФ в перечень ведущих научных журналов и изданий.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, 4 глав и заключения, изложенных на 182 страницах, содержит 75 рисунков, 19 таблиц, список литературы из 141 наименования и 4 приложения.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность проблемы контроля и управления технологическими процессами первичной переработки нефти по показателям качества продукции, научная новизна и практическая ценность результатов диссертационной работы, сформулирована цель и поставлены задачи работы.

В первой главе проведён анализ современного состояния в области разработки методов, систем контроля и управления качеством продукции.

Определены основные задачи систем контроля и управления качеством продукции.

Рассмотрены статистические методы контроля, анализа и управления качеством. Приведен обзор и основные функциональные возможности систем контроля качества продукции последнего поколения LIMS (сокр. от англ. Laboratory Information Management System, система управления лабораторной информацией), а также пакетов прикладных программ контроля, анализа и управления качеством (STATISTICA, IBM SPSS Statistics, SEWSS, QI Analyst).

Проведен анализ функциональных возможностей интегрированных систем управления предприятиями (SAP ERP, BAAN ERP и др.) для управления качеством продукции химических и нефтеперерабатывающих производств.

Для управления сложными технологическими процессами по показателям качества в условиях неопределенности показана целесообразность использования методов нечеткой логики.

Таким образом, проведенный всесторонний анализ проблемы управления качеством продукции, позволил предложить подход к ее решению на основе новых информационных технологий путем разработки информационной системы контроля и нечеткого управления технологическими процессами первичной переработки нефти по показателям качества продукции.

Во второй главе изложены результаты анализа установки первичной переработки нефти ЭЛОУ-АВТ-6 как объекта управления качеством.

Особенностью процессов первичной переработки нефти является нестабильность характеристик сырья (нефти) и как следствие необходимость изменения технологических параметров процессов для поддержания показателей качества продуктов нефтепереработки на заданном уровне.

Основные показатели качества, возмущающие и управляющие воздействия установки первичной переработки нефти ЭЛОУ-АВТ-6 по показателям качества приведены на рис. 1.

Анализ отделения первичной переработки нефти как объекта управления качеством показал, что общее количество показателей качества сырья, полупродуктов и продуктов составляет более двадцати пяти.

Входной контроль качества сырой нефти, поступающей в блок электрообессоливания, осуществляется по 10 показателям, причем 5 из них -основные, и контролируются 3-4 раза в сутки. У обессоленной нефти контролируется 3 показателя. Контроль качества в процессе производства полупродуктов (сырья для других установок производства) и продуктов первичной переработки, получаемых в блоках атмосферной перегонки, вакуумном, блоке стабилизации и вторичной перегонки бензина, производится по различным наборам показателей, число которых составляет от 1 до 10.

С целью получения конкретных результатов, решение задач управления качеством продукции нефтепереработки в данной работе было ориентировано на атмосферный блок установки ЭЛОУ-АВТ-6, технологическая схема которого приведена на рис. 2.

Определены основные показатели качества фракций, получаемых в атмосферном блоке установки ЭЛОУ-АВТ-6, и зависимость этих показателей от управляющих и возмущающих воздействий.

Показатели качества сырья (нефть сырая)

Массовая доля серы, % Плотность при 20°С, кг/м3 Плотность при 15°С, кг/м3 Массовая доля воды, % Концентрация хлористых

солей, мг/дм3_

Массовая доля механических

примесей, %_

Давление насыщенных паров,

кПа (мм.рт.ст)_

Массовая доля органических хлоридов во фракции, выкипающей до температуры

204 С, млн'1 (ррт)_

Массовая доля сероводорода,

млн-1 (ррт)_

Массовая доля метил-и этилмеркаптанов в сумме, млн-1 (ррт)_

Управляющие воздействия:

•Регулирование технологических параметров; •Изменение режима функционирования установки;

•Сброс продукции в линию некондиции.

Возмущающие воздействия:

• Изменение во времени составов входящих потоков;

• Неточные или запоздалые данные заводской лаборатории;

• Отказы оборудования, выход из строя систем сигнализации;

• Неправильные действия рабочего персонала на установке.

Основные показатели качества _бензиновых фракций_

фракционный состав

октановое число, ед

объемная доля бензола, %

массовая доля серы, %

плотность, кг/м3

объемная доля циклогексана, %

Основные показатели качества _керосиновых фракций_

фракционный состав

массовая доля серы, %

объемная доля бензола, %

объемная доля циклогексана, %

плотность, кг/м3 Основные показатели качества дизельных _фракций_

фракционный состав

температура начала кристаллизации, "с

температура вспышки, °С

массовая доля серы, %

вязкость, мм2/с

плотность, кг/м3

Основные показатели тяжелых фракций

фракционный состав

массовая доля серы, %

температура размягчения, °С

температура вспышки, *С

вязкость, мм2/с

\ плотность, кг/м3

Рис. 1. Отделение первичной переработки нефти (ЭЛОУ-АВТ-6) как объект управления качеством

Рис. 2. Технологическая схема атмосферного блока установки ЭЛОУ-АВТ-6

Одним из важнейших показателей является фракционный состав выкипающих в определенных температурных диапазонах фракций. Он характеризуется температурами начала и конца кипения. Практически все остальные показатели качества в той или иной степени зависят от фракционного состава.

На основе изложенных в данной главе способов управления основными показателями качества фракций, получаемых в атмосферной колонне К-2, произведена ее декомпозиция на несколько подсистем, и составлены соответствующие структурные схемы.

Для регулирования температур начала (Тн к, °С) и конца кипения (Тк к , °С) фракции 120-180 °С, получаемой в атмосферном блоке установки, используются следующие управляющие воздействия: расход перегретого пара, подаваемого в атмосферную колонну К-2 (РпарК.2, т/ч); расход острого орошения колонны К-2 (Ростр.орош., м3/ч); расход первого циркуляционного орошения, подаваемого под отбор фракции 120-180 °С в колонне К-2 (Рщ0, м3/ч).

В третьей и четвертой главах диссертации полученные результаты анализа установки ППН как объекта управления качеством используются для реализации моделей и алгоритмов управления информационной системы контроля и управления качеством.

В третьей главе представлены результаты разработки структуры информационной системы контроля и управления качеством продукции первичной переработки нефти, представленной на рис. 3. В основу разработанной ИС управления качеством положен системный подход и блочно-модульный принцип построения ее программно-алгоритмического обеспечения.

Функционирование ИС управления качеством осуществляется с помощью иерархически организованных систем управления. Она включает в себя следующие подсистемы:

- сбора и хранения данных;

- анализа химико-технологических процессов (ХТП);

- контроля качества;

- анализа и управления качеством.

ЕКР-система

1. Контроль качества; 2. Ведение технологических спецификаций; 3. Планирование и оптимизация производства

I

Подсистема анализа и управления качеством

Блок анализа причин снижения

Модели

Алгоритмы

ЭС управления качеством

63

продукционных правил

МЕБ-система

1. Оперативное/детальное планирование

2. Изменение заданного календарного плана на уровне производственных цехов

3. Управление качеством

4. Управление производственными процессами

5. Управление техобслуживанием и ремонтом.

6. Отслеживание и генеалогия продукции

7. Анализ производительности

&

Подсистема контроля качества

лимс

1. Контроль качества

2. Статистическая обработка данных

3. Выдача отчетов,

сертификатов

Подсистема анализа технологических процессов

Разработка алгоритмов Прогнозирование

для достижения заданных состояния ХТП,

показателей качества оборудования, АСУ ТП

Подсистема сбор;

БД результатов лабораторных анализов

БД по нормативной и нормативно-технической документации

и хранения данных

БД состояния технологического оборудования

« <и

д

с

БД реального времени о состоянии технологических параметров ХТП

БСДРА-система

1. Сбор данных о ХТП; 2. Управление ХТП

Микропроцессорные распределенные системы контроля и управления

Многосвязные СДУ | Нечеткие САУ

Нейросетевые САУ

Технологические процессы первичной переработки нефти

Рис. 3. Структура информационной системы контроля и управления качеством продукции первичной переработки нефти

Одним из элементов разрабатываемой информационной системы контроля и управления качеством продукции первичной переработки нефти является лабораторная информационная менеджмент система.

В работе определены функциональные требования и параметры конфигурирования лабораторной информационной системы контроля качества продукции первичной переработки нефти установки ЭЛОУ-АВТ-6.

Разрабатываемая система обеспечивает выполнение следующих основных

задач:

- ручного ввода результатов анализов для разных образцов;

- проверки введенных результатов испытаний на соответствие диапазону допустимых значений согласно нормативным документам (спецификации);

- автоматического расчета показателей качества;

- возможности просмотра результатов, их утверждения или отклонения;

-формирования из полученного массива данных отчета об отклонениях

различных показателей качества от нормы с использованием статистических методов (контрольные карты Шухарта);

- генерирование различных форм отчетов (паспортов качества, протоколов испытаний).

В системе организовано разграничение прав пользователей.

Для решения поставленных задач используется LabWare LIMS V6, предоставленная университету компанией «ЛАБВЭА СНГ» и ФГУП «Всероссийский научно-исследовательский центр стандартизации, информации и сертификации сырья, материалов и веществ» в безвозмездное пользование. Кроме того, использовались: дополнительный модуль МО094 Quality Analyst Interface, позволяющий формировать контрольные карты Шухарта, и Crystal Reports -профессиональное средство для разработки отчетов к различным источникам данных.

На основе анализа атмосферного блока установки ЭЛОУ-АВТ-6 как объекта управления качеством, приведенного в главе 2 диссертации для управления температурами начала и конца кипения фракции 120-180 °С предложены две схемы систем управления, одна из которых приведена на рис. 4. В качестве модели объекта в системах управления используются линейные регрессионные модели и модели на основе нейронных сетей.

Рис. 4. Структура нечеткой системы управления показателями качества

Для решения задач прогнозирования и управления показателями качества фракции 120-180° С, была выбрана нейросетевая модель, созданная на основе искусственной нейронной сети прямого распространения, имеющей 3 входа и 2 выхода (рис. 5).

Для обеспечения наибольшей точности прогнозирования показателей качества, реализована процедура структурно-параметрической идентификации нейросетевой модели, которая состоит в выборе типа нейронной сети, количества слоев и числа нейронов в каждом слое, алгоритма обучения и функций активации.

Для регулирования температур начала (Ти к , °С) и конца кипения (Т**, °С) фракции 120-180 °С, получаемой в атмосферном блоке установки, разработан нечеткий регулятор, формирующий соответствующие управляющие воздействия.

Г (1)!

г (3) 1 ^ кр]

Х^пар. К-2)

х2(Ростр.орош.)

Х3 {Р1 ЦО)

Рис. 5. Структура нейронной сети для прогнозирования показателей качества фракции

120-180 °С

Для синтеза нечеткого регулятора определены лингвистические переменные «температура начала кипения фракции 120 -180 °С» (Тн.к.) и «температура конца кипения фракции 120-180 °С»(Тк.к.), принимающие значения нечетких переменных (термов) {ST - «низкая температура», МТ - «нормальная температура», ВТ- «высокая температура»}. Данные термы описываются соответственно нелинейными Z-, П- и S- функциями принадлежности.

Лингвистические переменные «изменение расхода острого орошения в К2», «изменение расхода 1-го ЦО в К2», «изменение расхода перегретого пара в К2», описывающие управляющие воздействия, принимают следующие значения:

- NB (negative big) - «отрицательное большое изменение»,

- NM (negative medium) - «отрицательное среднее изменение»,

- NS (negative small) - «отрицательное малое изменение»,

- Z (zero) - «нулевое изменение»,

- PS (positive small) - «положительное малое изменение»,

- РМ (positive medium) - «положительное среднее изменение»,

- РВ (positive big) - «положительное большое изменение».

Данные термы описываются линейными треугольными функциями принадлежности.

Для управления температурами начала и конца кипения фракции 120-180°С формируется база правил, включающая 9 нечетких продукционных правил. Пример формирования управляющего воздействия - «изменение расхода 1-го ЦО в К2у> приведен в табл. 1.

Таблица 1

Нечеткий алгоритм формирования управляющего воздействия - «.изменение

расхода 1-го ЦО в К2»

Значения лингвистической переменной (термы)«температура начала кипения фракции 120 -ISO °С» (Тн.к.) Значения лингвистической (термы)«температура koi фракции 120-180 'С» переменной ща кипения (Тк.к.)

ST МТ ВТ

ST NS NM NM

МТ NB Z PS

ВТ РМ PS РМ

Пример сформированного продукционного правила имеет вид:

Если «температура начала кипения фракции 120-180 °С» = «низкая

температура» и «температура конца кипения фракции 120-180 °С» = «высокая температура», то «изменение расхода острого орошения в К2» = «отрицательное большое изменение» и «изменение расхода 1-го ЦО в К2» = «отрицательное среднее изменение» и «изменение расхода перегретого пара в К2» = «отрицательное большое изменение».

Формализовано данное правило записывается следующим образом:

М, ^[((Тих. = ST) а(Тк.к. = ВТ))-* <,(F„mpopom, = NB)л(í¡„0 = NM)л{FmpK_} = NB)].

Разработанная база правил в дальнейшем используется для реализации нечеткого регулятора в инструментальной среде разработки экспертных систем Fuzzy CLIPS и программном модуле Fuzzy Logic Toolbox из пакета MATLAB, представленных в следующей главе диссертации.

В четвертой главе приведены результаты моделирования и реализации структуры и алгоритмов информационной системы контроля и управления качеством продукции первичной переработки нефти, приведенных в главе 3 диссертации.

Описана процедура реализации лабораторной информационной системы контроля качества продукции первичной переработки нефти заданной функциональности в Lab Ware LIMS V6.

В соответствии с функциями ЛИМС, определенными в главе 3 диссертации, осуществлена настройка конфигурации LabWare LIMS V6 для регистрации образцов, назначения анализов, ввода результатов, формирования из полученного массива данных отчета об отклонениях различных показателей качества от нормы с использованием контрольных карт Шухарта, а также генерирования паспортов качества, протоколов испытаний и т.п.

Приведены этапы реализации и результаты моделирования нечеткой системы управления качеством продукции первичной переработки нефти (рис. 4) в инструментальной среде разработки экспертных систем FuzzyCLIPS на примере управления качеством фракции 120-180 °С, получаемой в атмосферном блоке установки ЭЛОУ-АВТ-6.

Нечеткие продукционные правила, разработанные в третьей главе данной диссертации, реализуются в FuzzyCLIPS с помощью встроенного объектно-ориентированного языка COOL (CLIPS Object-Oriented Language). Ниже приведен фрагмент программного кода в инструментальной среде разработки экспертных

систем FuzzyCLIPS, реализующий приведенное выше продукционное правило:

(defrule Yl_low-Y2_high (outYl low)

(outY2 high) =>

(assert (change_Xl NB)) (assert (change_X2 NM)) (assert (change_X3 NB))

Приведены результаты расчета значений изменения управляющих воздействий при различных комбинациях температур начала и конца кипения фракции 120-180 °С, полученные с использованием нечеткой системы управления в инструментальной среде разработки экспертных систем FuzzyCLIPS.

Нечеткая система управления качеством фракции 120-180 °С (рис. 4) реализована также с использованием пакета прикладных программ MATLAB. В качестве модели объекта используются искусственные нейронные сети.

Модели объекта регулирования с использованием искусственных нейронных сетей, разработанные в главе 3 настоящей диссертации, реализованы с помощью программного модуля Neural Network Toolbox пакета прикладных программ MATLAB.

Проведено исследование влияния числа скрытых слоев и нейронов в них на точность прогнозирования показателей качества (температур начала и конца кипения фракции 120-180 °С). Оценка качества прогнозирования проводилась по значениям среднеквадратичных ошибок обобщения.

Нейронная сеть с двумя скрытыми слоями: 3-4-4-2 (по 4 нейрона в каждом слое) обеспечивает оптимальное значение среднеквадратичной ошибки обобщения на тестовых примерах равное 5,8 % в отличие от сети с одним скрытым слоем 3-7-2 (7 нейронов в скрытом слое) (6,7 %.).

Реализация нечеткого регулятора для управления качеством продукции первичной переработки нефти осуществлена с помощью программного модуля Fuzzy Logic Toolbox пакета прикладных программ MATLAB.

Моделирование нечеткой системы управления осуществлено в программном модуле Simulink пакета прикладных программ MATLAB.

Разработанная модель системы управления в Simulink с использованием нечеткого регулятора и модели объекта управления в виде нейронной сети имеет

вид, представленный на рис. 6.

Значения динамических ошибок для нечетких систем управления, реализованных в втиНпк, находятся в пределах 5 - 8 °С, а для РиггуСЫРБ - 1 -6°С.

Рис. 6. Модель системы управления с нечетким регулятором в внпиНпк

Результаты моделирования в виде графиков переходных процессов регулирования температур начала и конца кипения представлены на рис. 7.

!

р! ! I

.......... ; ; ; ;

; ;

: I ;

: : ; I................ : : : ' : ............;.............!.............. ............

_Г : —1- ............:................Т................ — —,

а) б)

Рис. 7. Графики переходного процесса регулирования с использованием нечеткого регулятора: а) температуры начала кипения; б) температуры конца кипения

Проведено моделирование и сравнительный анализ систем регулирования температур начала и конца кипения фракции 120-180 °С с использованием классических ПИ-регуляторов и нечеткого регулятора, в результате которого сделан вывод, что использование регуляторов на основе принципов нечеткой логики дает лучшие результаты в условиях неопределенности, чем при использовании классических методов регулирования.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

1. Проведен анализ современного состояния в области разработки методов, систем контроля и управления качеством продукции.

2. Проведен анализ установки первичной переработки нефти ЭЛОУ-АВТ-6 и атмосферного блока данной установки как объектов управления качеством: определены основные показатели качества продукции первичной переработки нефти и управляющие воздействия.

3. Разработаны структура и алгоритмы информационной системы управления качеством продукции первичной переработки нефти.

4. Определены функциональные требования и параметры конфигурирования лабораторной информационной системы контроля качества продукции первичной переработки нефти, которая реализована в Lab Ware LIMS V6.

5. Разработаны нейросетевые модели расчета показателей качества продукции первичной переработки нефти и произведена оценка точности прогнозирования показателей качества с использованием разработанных моделей. В результате определена оптимальная топология нейронной сети, обеспечивающая наибольшую точность прогнозирования показателей качества.

6. Разработаны и реализованы нечеткие системы управления по показателям качества продукции первичной переработки нефти в инструментальной среде разработки экспертных систем FuzzyCLIPS и программных модулях Fuzzy Logic Toolbox и Simulink из пакета MATLAB. Результаты моделирования показали, что использование регуляторов на основе принципов нечеткой логики дает лучшие результаты в условиях неопределенности, чем при использовании классических методов регулирования.

СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Егоров А.Ф., Михайлова П.Г., До Мань Хунг. Учебно-исследовательская лабораторная информационная система контроля и управления качеством продукции отделения первичной переработки нефти // Нефтепереработка и нефтехимия, 2013. - №7. - С. 10-14.

2. Михайлова П.Г., До Мань Хунг, Егоров А.Ф., Скобелев Д.О. Разработка учебной лабораторной информационной системы для контроля качества сырья, полупродуктов и продуктов отделения первичной переработки нефти // Инновационные материалы и технологии в химической и фармацевтической отраслях промышленности: Сборник докладов международной конференции с элементами научной школы для молодежи / под ред. проф. Меныиутиной Н.В. -М. : Международный учебно-научный центр трансфера фармацевтических и биотехнологий, 2010. - С. 151 -152.

3. До Мань Хунг, Жигу нов С. А., Михайлова П.Г., Егоров А.Ф. Информационно-аналитическая система для контроля и управления качеством продукции первичной переработки нефти // Успехи в химии и химической технологии: сб. науч. тр. Том XXVI, № 1 (130). - М.: РХТУ им. Д. И. Менделеева, 2012.-С. 42-47.

Подписано в печать: 02.11.2013 Тираж: 100 экз. Заказ № 1008 Отпечатано в типографии «Реглет» г. Москва, Ленинградский проспект д.74 (495)790-47-77 www.reglet.ru

Российский химико-технологический университет имени

Д.И.Менделеева

На правах

04201453279

До Мань Хунг

Информационная система контроля и управления технологическими процессами первичной переработки нефти по показателям

качества продукции

05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации

(химическая промышленность)

ДИССЕРТАЦИЯ

на соискание ученой степени кандидата технических наук

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор А.Ф.Егоров

Москва - 2013 г.

ОГЛАВЛЕНИЕ

Список основных сокращений, принятых в диссертации 5

Введение 6

Глава 1. Современное состояние в области разработки методов, систем 14 контроля и управления качества продукции

1.1 Основные задачи систем контроля и управления качеством 14 продукции

1.2 Статистические методы и пакеты прикладных программ 18 контроля, анализа и управления качеством

1.3 Лабораторные информационные системы в управлении 27 качеством продукции нефтеперерабатывающих и нефтехимических предприятий

1.4. Системы управления качеством продукции химических и 38 нефтеперерабатывающих производств Выводы по главе 1 44

Глава 2. Анализ установки первичной переработки нефти как объекта 46 управления качеством

2.1 Краткая характеристика нефтеперерабатывающего завода 46

2.2 Анализ установки ЭЛОУ-АВТ-6 как объекта управления 50 качеством

2.3 Анализ атмосферного блока установки первичной переработки 57 нефти как объекта управления качеством

Выводы по главе 2 67

Глава 3. Разработка систем контроля и управления качеством 70 продукции первичной переработки нефти

3.1 Разработка структуры интегрированной автоматизированной 70 системы управления (ИАСУ) качеством продукции первичной переработки нефти

3.2. Разработка информационной системы контроля и управления 72 качеством продукции первичной переработки нефти

3.2.1. Разработка структуры информационной системы 72 контроля и управления качеством продуктов первичной переработки нефти

3.2.2. Определение функциональных требований и 76 параметров конфигурирования лабораторной информационной системы контроля качества продукции первичной переработки нефти

3.2.3. Методика построения контрольных карт Шухарта 92

95 2

3.3 Разработка нечеткой системы управления показателями качества продукции первичной переработки нефти

3.3.1 Разработка структуры нечеткой системы управления 95

3.3.2 Разработка регрессионных моделей для 97 прогнозирования показателей качества

3.3.3 Разработка модели объекта с использованием 98 искусственных нейронных сетей

3.3.4 Разработка нечеткого регулятора 100 Выводы по главе 3 112 Глава 4. Практическое использование информационной системы для 114 моделирования и управления качеством продукции первичной переработки нефти

4.1. Реализация лабораторной информационной системы 114 контроля качества продукции первичной переработки нефти в

Lab Ware LIMS V6

4.2. Разработка и результаты моделирования нечеткой системы 121 управления качеством продукции первичной переработки нефти в инструментальной среде разработки экспертных систем FuzzyClips

4.2.1. Регрессионные модели для прогнозирования 121 показателей качества продукции первичной переработки нефти

4.2.2. Этапы разработки и результаты моделирования 122 нечеткой системы управления в инструментальной среде разработки экспертных систем FuzzyClips

4.3. Разработка и результаты моделирования нечеткой системы 130 управления качеством продукции первичной переработки нефти с использованием пакета прикладных программ MATLAB

4.3.1. Моделирование объекта управления с помощью 130 программного модуля Neural Network Toolbox

4.3.2 Моделирование нечеткого регулятора для управления 137 качеством продукции первичной переработки нефти с помощью программного модуля Fuzzy Logic Toolbox

4.3.3. Моделирование нечеткой системы управления 143 качеством продукции первичной переработки нефти нефти с использованием программного модуля Simulink

Выводы по главе 4 149

Основные результаты работы и выводы 151

Список литературы 152

Приложение А. Данные для конфигурирования шаблонов анализов в 162 лабораторной информационной системе LAB WARE LIMS Приложение В. Значения технологических параметров процессов из 169 режимных листов установки ЭЛОУ-АВТ-6 и БД лабораторной информационной системы.

Приложение С. Программный код в инструментальной среде 172 разработки экспертных систем FuzzyClips, реализующий алгоритм нечеткой системы управления

Приложение D. Выборки для обучения нейронных сетей 177

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ СОКРАЩЕНИЙ

АСУ ТП - автоматизированная система управления технологическими

процессами;

БД - база данных;

ВА - виртуальный анализатор;

ИАСУ - интегрированная автоматизированная система управления;

ИС - информационная система;

ЛИМС - лабораторная информационная система;

НС - нейронная сеть;

НТД - нормативно-техническая документация; ОУ - объект управления;

ПЛК - программируемый логический контроллер; ППН - первичная переработка нефти; lililí - пакет прикладных программ; ТП - технологический процесс; ЦО - циркуляционное орошение;

ERP - Enterprise Resource Planning (система управления ресурсами предприятия);

HTML - Hyper Text Markup Language (язык разметки гипертекста);

ISO - International Organization for Standardization (международная организация по

стандартизации) ;

LIMS - Laboratory Information Management System (лабораторная информационная система);

MES - Manufacturing Execution System (система управления производственными процессами);

QM - Quality management (управление качеством);

SCADA - Supervisory Control And Data Acquisition System (система сбора данных и оперативного диспетчерского управления);

TQM - Total Quality Management (система всеобщего управления качеством).

ВВЕДЕНИЕ

Качество - один из главных критериев, определяющих конкурентоспособность выпускаемой продукции, и, соответственно, репутацию и место производителя в определенном сегменте рынка. Особенно это заметно в динамично развивающихся отраслях промышленности, каковыми являются нефтепереработка и нефтехимия.

Одним из главных процессов в нефтепереработке является первичная переработка нефти (ППН) поскольку качество полупродуктов, вырабатываемых на установках ППН, во многом определяет качество и количество товарной продукции, получаемой в процессе всего производства. Это определяет необходимость повышения качества управления процессами ППН.

Решение данной задачи требует наличия достоверных и оперативных данных о показателях качества сырья, полупродуктов, готовой продукции, а также возможность управления показателями качества.

В настоящее время при оценке качества сырья, полупродуктов и продуктов нефтеперерабатывающих процессов широко используются лабораторные информационные менеджмент системы (ЛИМС). Однако, в указанных системах не реализуются функции по управлению качеством выпускаемой продукции.

Для управления сложными процессами первичной переработки нефти, функционирующими в условиях неопределенности исходной информации, перспективно использование методов искусственного интеллекта, основанных на нейронных сетях и нечетком управлении (Fuzzy Control), под которым понимается стратегия управления, основанная на эмпирически приобретенных знаниях относительно функционирования объекта (процесса), представленных в лингвистической форме в виде некоторой совокупности правил.

В связи с этим актуальной становится разработка информационной системы (ИС) контроля и управления технологическими процессами первичной переработки нефти по показателям качества продукции с использованием нечетких алгоритмов управления и нейронных сетей с целью обеспечения заданного качества их продукции.

Цель работы и задачи исследований

Цель работы: разработка информационной системы контроля и управления технологическими процессами первичной переработки нефти по показателям качества продукции.

Для реализации поставленной цели в работе сформулированы и решены следующие задачи:

- проведение анализа современного состояния в области разработки методов, систем контроля и управления качеством продукции;

- проведение анализа установки первичной переработки нефти ЭЛОУ-АВТ-6 и атмосферного блока данной установки как объекта управления качеством;

- разработка структуры и алгоритмов информационной системы управления качеством продукции первичной переработки нефти;

- определение функциональных требований и параметров конфигурирования лабораторной информационной системы контроля качества продукции первичной переработки нефти;

- разработка регрессионных и нейросетевых моделей прогнозирования показателей качества продукции первичной переработки нефти;

- разработка нечеткой системы управления показателями качества продукции первичной переработки нефти;

- практическое использование моделей и алгоритмов информационной системы для моделирования и управления качеством продукции первичной переработки нефти.

Объект исследования

Объектом исследования данной работы является отделение первичной переработки нефти, для поддержания заданного качества продукции которого требуется оперативное определение значений ряда показателей качества и расчет соответствующих управляющих воздействий с использованием алгоритмов, реализованных в ИС контроля и управления качеством.

Предмет исследования

Предметом исследований является информационная система контроля и управления технологическими процессами первичной переработки нефти по показателям качества продукции, ее математическое, информационное и программно-алгоритмическое обеспечение.

Методы исследования

Для решения поставленных задач в работе использовались методы системного анализа, математического моделирования, искусственного интеллекта и новых информационных технологий.

Структура и объем работы

Диссертационная работа состоит из введения, 4 глав и заключения, изложенных на 182 страницах, содержит 75 рисунков, 19 таблиц, список литературы из 141 наименований и 4 приложения.

Во введении обосновывается актуальность, научная новизна и практическая ценность результатов диссертационной работы. Сформулированы цель и основные направления исследования.

В первой главе проведён анализ современного состояния в области разработки методов, систем контроля и управления качеством продукции.

Определены основные задачи систем контроля и управления качеством продукции.

Рассмотрены статистические методы контроля, анализа и управления качеством. Приведен обзор и основные функциональные возможности систем контроля качества продукции последнего поколения LIMS (сокр. от англ. Laboratory Information Management System, система управления лабораторной информацией), а также пакетов прикладных программ контроля, анализа и управления качеством (STATISTICA, IBM SPSS Statistics, SEWSS, QI Analyst).

Проведен анализ функциональных возможностей интегрированных систем управления предприятиями (SAP ERP, BAAN ERP и др.) для управления качеством продукции химических и нефтеперерабатывающих производств.

Для управления сложными технологическими процессами по показателям качества в условиях неопределенности показана целесообразность использования методов нечеткой логики.

Таким образом, проведенный всесторонний анализ проблемы управления качеством продукции, позволил предложить подход к ее решению на основе новых информационных технологий путем разработки информационной системы контроля и нечеткого управления технологическими процессами первичной переработки нефти по показателям качества продукции.

Во второй главе изложены результаты анализа установки первичной переработки нефти ЭЛОУ-АВТ-6 как объекта управления качеством.

Проведен анализ отделения первичной переработки нефти ЭЛОУ-АВТ-6 как объекта управления качеством, в результате которого определены основные показатели качества, возмущающие и управляющие воздействия. Общее количество показателей качества сырья, полупродуктов и продуктов составляет более двадцати пяти.

С целью получения конкретных результатов, решение задач управления качеством продукции нефтепереработки в данной работе было ориентировано на атмосферный блок установки ЭЛОУ-АВТ-6.

Определены основные показатели качества фракций, получаемых в атмосферном блоке установки ЭЛОУ-АВТ-6, и зависимость этих показателей от управляющих и возмущающих воздействий.

На основе изложенных в данной главе способов управления основными показателями качества фракций, получаемых в атмосферной колонне К-2, произведена ее декомпозиция на несколько подсистем, и составлены соответствующие структурные схемы.

В третьей и четвертой главах диссертации полученные результаты анализа установки ППН как объекта управления качеством используются для

реализации моделей и алгоритмов управления информационной системы контроля и управления качеством.

В третьей главе представлены результаты разработки структуры информационной системы контроля и управления качеством продукции первичной переработки нефти. В основу разработанной ИС управления качеством положен системный подход и блочно-модульный принцип построения ее программно-алгоритмического обеспечения.

Функционирование ИС управления качеством осуществляется с помощью иерархически организованных систем управления. Она включает в себя следующие подсистемы:

- сбора и хранения данных;

- анализа химико-технологических процессов (ХТП);

- контроля качества;

- анализа и управления качеством.

Одним из элементов разрабатываемой информационной системы контроля и управления качеством продукции первичной переработки нефти является лабораторная информационная менеджмент система.

В работе определены функциональные требования и параметры конфигурирования лабораторной информационной системы контроля качества продукции первичной переработки нефти установки ЭЛОУ-АВТ-6.

Для решения поставленных задач используется LabWare LIMS V6, предоставленная университету компанией «ЛАБВЭА СНГ» и ФГУП «Всероссийский научно-исследовательский центр стандартизации, информации и сертификации сырья, материалов и веществ» в безвозмездное пользование. Кроме того, использовались: дополнительный модуль МЮ94 Quality Analyst Interface, позволяющий формировать контрольные карты Шухарта, и Ciystal Reports - профессиональное средство для разработки отчетов к различным источникам данных.

На основе анализа атмосферного блока установки ЭЛОУ-АВТ-6 как объекта управления качеством, приведенного в главе 2 диссертации для управления температурами начала и конца кипения фракции 120-180 °С предложены две схемы систем управления. В качестве модели объекта в системах управления используются линейные регрессионные модели и модели на основе нейронных сетей.

Для решения задач прогнозирования и управления показателями качества фракции 120-180° С, была выбрана нейросетевая модель, созданная на основе искусственной нейронной сети прямого распространения.

Для обеспечения наибольшей точности прогнозирования показателей качества, реализована процедура структурно-параметрической

идентификации пейросетевой модели, которая состоит в выборе типа нейронной сети, количества слоев и числа нейронов в каждом слое, алгоритма обучения и функций активации.

Для регулирования температур начала (Т„.к., °С) и конца кипения (Тк.к., °С) фракции 120-180 °С, получаемой в атмосферном блоке установки, разработан нечеткий регулятор, формирующий соответствующие управляющие воздействия.

Для синтеза нечеткого регулятора определены лингвистические переменные, описывающие управляемые параметры. Термы этих переменных описываются соответственно нелинейными Z-, П- и S- функциями принадлежности.

Термы лингвистических переменных для управляющих воздействий описываются линейными треугольными функциями принадлежности.

Для управления температурами начала и конца кипения фракции 120-180°С формируется база правил, включающая 9 нечетких продукционных правил.

Разработанная база правил в дальнейшем используется для реализации нечеткого регулятора в инструментальной среде разработки экспертных систем FuzzyCLIPS и программном модуле Fuzzy Logic Toolbox из пакета MATLAB, представленных в следующей главе диссертации.

В четвертой главе приведены результаты моделирования и реализации структуры и алгоритмов информационной системы контроля и управления качеством продукции первичной переработки нефти, приведенных в главе 3 диссертации.

Описана процедура реализации лабораторной информационной системы контроля качества продукции первичной переработки нефти заданной функциональности в Lab Ware LIMS V6.

В соответствии с функциями ЛИМС, определенными в главе 3 диссертации, осуществлена настройка конфигурации LabWare LIMS V6 для регистрации образцов, назначения анализов, ввода результатов, формирования из полученного массива данных отчета об отклонениях различных показателей качества от нормы с использованием контрольных карт Шухарта, а также гене�