автореферат диссертации по химической технологии, 05.17.08, диссертация на тему:Интерактивное моделирование и проектирование химико-технологических процессов и систем в условиях неопределенности

На правах рукописи

ОПЦг

ИГНАТЬЕВА Наталья Владимировна

ИНТЕРАКТИВНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И ПРОЕКТИРОВАНИЕ ХИМИКО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ И СИСТЕМ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ (НА ПРИМЕРЕ РЕАКТОРНЫХ УСТАНОВОК СИНТЕЗА АЗОКРАСИТЕЛЕЙ)

05.17.08 - Процессы и аппараты химических технологий 05.25.05 - Информационные системы и процессы, правовые аспекты информатики

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Тамбов 2006

Работа выполнена на кафедре "Технологическое оборудование и прогрессивные технологии" Тамбовского государственного технического университета.

Научный руководитель доктор технических наук, профессор

Дворецкий Станислав Иванович

Официальные оппоненты: Заслуженный деятель науки РФ,

доктор технических наук, профессор Малыгин Евгений Николаевич

доктор технических наук, профессор Арзамасцев Александр Анатольевич

Ведущая организация ОАО "Научно-исследовательский институт

химикатов для полимерных материалов" ("НИИхимполимер"), г. Тамбов

Защита диссертации состоится " 21 " 2006 г. в {6

часов на заседании диссертационного совета Д 212.260.02 в Тамбовском государственном техническом университете по адресу: г. Тамбов, ул. Ленинградская, д. 1, ауд. 60.

Отзыв на автореферат (в двух экземплярах, заверенных гербовой печатью) просим направлять по адресу: 392000, г. Тамбов, ул. Советская, д. 106, ТГТУ, ученому секретарю диссертационного совета Д 212.260.02.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета. Автореферат разослан" 26 " сен7\йВр4 2006 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

и

В.М. Нечаев

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. Эффективность функционирования химико-технологических объектов характеризуется множеством критериев и, в первую очередь, показателями качества выпускаемой продукции, энерго- и ресурсосбережения и экологической безопасности производства. Дальнейшее совершенствование действующих и оптимальное проектирование вновь строящихся химических производств требует для своего решения проведения большого объема предпроектных научных исследований в лабораторных и опытно-промышленных условиях, автоматизации процесса обработки больших объемов информации, максимального использования инженерных знаний, накопленных в результате предшествующего опыта проектно-технологической деятельности. При этом в качестве исходных данных для проектирования часто принимаются усредненные значения физико-химических характеристик, кинетических констант, технологических и экономических переменных, что может приводить к погрешностям в расчетах и в некоторых случаях значительным.

В связи с этим представляется актуальным создание компьютерной среды для формализации профессиональных знаний с целью интерактивного моделирования и проектирования химико-технологических объектов в условиях неопределенности.

Диссертационная работа выполнялась в соответствии с грантом Минобразования РФ по фундаментальным исследованиям в области машиностроения "Теория и методы создания энерго- и ресурсосберегающего оборудования многоассортиментных автоматизированных производств органических полупродуктов и красителей" (шифр 97-24-12.2-13) на 1998 - 2000 гг. и в рамках НТП Минобразования РФ "Научные исследования высшей школы по приоритетным направлениям науки и техники" в 2003,2004 гг. по теме "Теоретические основы создания энерго- и ресурсосберегающих процессов и Ьборудования гибких автоматизированных производств органических полупродуктов и красителей при наличии неопределенности исходной информации".

Цель исследования. Целью настоящей работы является обобщение научных достижений в области моделирования и проектирования химико-технологических процессов и аппаратов в условиях неопределенности и разработка системы интерактивного моделирования и проектирования реакторных установок синтеза азокраси-телей в условиях неопределенности.

Научная новизна. Предложена методика интерактивного моделирования и автоматизированного проектирования реакторных установок синтеза азокрасителей в условиях неопределенности, позволяющая учитывать различный уровень информации о ХТП на этапе его эксплуатации и обеспечивающая автоматизированное выполнение процедур составления и решения уравнений математического описания пользовательской задачи.

В новой постановке сформулирована стохастическая задача оптимального (по критерию приведенных затрат) проектирования аппаратурно-технологического оформления непрерывных процессов диазотирования и азосочегания, формирующая предпосылки для управления и автоматизации, и разработан алгоритм ее решения.

Построена фреймовая модель описания аппаратурно-технологического оформления блочно-модульных малогабаритных реакторных установок тонкого органического синтеза, используемая для хранения, переработки и накопления знаний о ХТП и поддержки принятия решений в информационной системе при интерактивном моделировании и проектировании реакторных установок синтеза азокрасителей в условиях неопределенности.

Уточнены и модифицированы математические модели процессов диазотирования и азосочегания в унифицированных модулях реакторных систем, используемые

при автоматизированном составлении моделирую

ь ПАЯ БИБЛИОТЕКА С.-Петербург

оэ т^М

Разработано информационное обеспечение системы интерактивного моделирования и проектирования гибких реакторных установок синтеза азокрасителей в условиях неопределенности, в том числе; база знаний, обеспечивающая поддержку функционирования интеллектуального интерфейса, и банк данных конструкций блочно-модульных малогабаритных реакторов тонкого органического синтеза, имеющие оригинальные структуры и схемы организации связей между ними.

. Практическая значимость. Создан банк математических моделей и графическая база конструкций блочно-модульных малогабаритных химических реакторов (периодического и непрерывного действия), использующиеся для интерактивного моделирования и проектирования гибких реакторных установок синтеза азокрасителей в условиях неопределенности.

С использованием методики интерактивного моделирования предложены и обоснованы конструкции блочно-модульных малогабаритных реакторных установок тонкого органического синтеза. Разработана технологическая схема гибкого производства азокрасителей мощностью 1000 т/год, обеспечивающая высокий выход азо-пигмента (99,1 %) и соответствие физико-колористических показателей пигмента типовому образцу.

Разработана информационная система с элементами интеллектуального интерфейса, позволяющая решать 'задачи интерактивного моделирования и оптимизации процессов тонкого органического синтеза, оптимального проектирования аппара-турно-технологического оформления этих процессов в условиях неопределенности исходных данных и разработки принципиальных технологических схем гибких производств органических полупродуктов и красителей.

Результаты работы (методика интерактивного моделирования и проектирования, алгоритм оптимального проектирования в условиях неопределенности, структура и состав обеспечивающих подсистем автоматизированной информационной системы, библиотека численных методов, математических моделей процессов тонкого органического синтеза, предикатпо-фреймовый подход к представлению предметной области) приняты к реализации Тамбовским ОАО "Пигмент" и ОАО "Корпорация "Росхимзащига" для выполнения работ по автоматизации научных исследований и автоматизированному проектированию новых ХТП и систем.

Разработанная информационная система интерактивного моделирования и автоматизированного проектирования реакторных установок синтеза азокрасителей легла в основу созданного при участии автора компьютерного практикума "Компьютерное моделирование и оптимизация технологических процессов и оборудования химических производств", использующегося в учебном процессе ТГТУ при подготовке инженеров и магистров по направлениям: 655400 - "Энерго- и ресурсосберегающие процессы в химической технологии, нефтехимии и биотехнологии" и 551800 - "Технологические машины и оборудование".

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на: Всероссийской конференции- "Компьютерные технологии в науке, проектировании и производстве" (Н.Новгород, 1999), научных конференциях ТГТУ (Тамбов, 2000, 2006), Международной конференции "Математические методы в технике и технологиях" ММТТ-13 (С.-Петербург, 2000), Региональной конференции "Проблемы химии и химической технологии" (Воронеж, 2000), Международных конференциях "Математические методы в технике и технологиях" ММТТ-14 (Смоленск, 2001), ММТТ-15 (Тамбов, 2002), ММТТ-16 (С.-Петербург, 2003), ММТГ-17 (Кострома, 2004), ММТТ-18 (Казань, 2005), Всероссийской научно-технической конференции "Теоретические и прикладные вопросы современных информационных технологий" (Улан-Уде, 2006).

Публикации. Материалы, отражающие основное содержание работы, изложены в 15 публикациях в научных журналах и сборниках трудов международных и российских конференций.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, выводов, списка используемых источников и приложений. Содержание диссертации изложено на страницах основного текста, включает -У-У рисунков, tb таблиц. Содержит 145 ссылок на используемые литературные источники и 2. приложений.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Введение. Сформулирована цель работы, обоснована ее актуальность, показана научная новизна и практическая значимость полученных результатов, приводится краткое содержание работы по главам.

1. Современное состояние вопросов интерактивного моделирования и проектирования химико-технологических объектов в условиях неопределенности.

Выполнен краткий обзор современных постановок задач, методов и алгоритмов моделирования и проектирования химико-технологических объектов в условиях неопределенности, существующих подходов к применению методов искусственного интеллекта для решения задач моделирования, оптимизации и проектирования технических объектов и систем, использования графических баз данных и интерактивных средств в современных информационных системах.

Показано, что синтез современных химических производств, в том числе производств органических полупродуктов и красителей, характеризующихся интенсификацией существующих химико-технологических процессов за счет применения прогрессивных технологий, малогабаритного и высокопроизводительного технологического оборудования, новых принципов управления, осуществляется с использованием методов и средств системного анализа, компьютерного моделирования и искусственного интеллекта при поддержке принятия решений.

В главе описаны основные подходы к моделированию и проектированию химико-технологических процессов и систем в условиях неопределенности исходной информации, развиваемые в работах 1.1. Grossmann, С.А. Floudas, E.N. Pistikopoulos, Г.М. Оетровского, В.И. Бодрова, АФ. Егорова, E.H. Малыгина, С.И. Дворецкого и др. Отмечается, что: 1) традиционные постановки задач оптимизации необходимо дополнять условием (ограничением) работоспособности проектируемой установки; 2) до настоящего времени не разработана методология интерактивного моделирования и автоматизированного проектирования с применением методов искусственного интеллекта; 3) большинство методик носит лишь теоретический характер и не находит практического применения для исследования и проектирования химико-технологических процессов и систем. Среди множества аспектов интеллектуализации информационных систем особая роль отводится интерактивным средствам взаимодействия с ЭВМ и графическим базам данных. При этом интерактивные средства используются лишь для организации ввода исходных данных, а графические базы данных реализуются, как правило, в виде набора готовых чертежей без указания свойств графических объектов.

В заключительном разделе главы определены задачи настоящей работы. Основными из них являются: разработка методики интерактивного моделирования и проектирования химико-технологических процессов и систем; модификация математических моделей процессов диазотирования и азосочстания для интерактивного моделирования и проектирования реакторных установок синтеза азокрасителей в ин-

формационной системе; разработка алгоритма решения двухэтапной стохастической задачи оптимизации конструктивных и режимных параметров гибких реакторных установок синтеза азокрасителей при наличии неопределенности в части технологических переменных и кинетических коэффициентов математических моделей; разработка структуры и состава обеспечивающих подсистем системы интерактивного моделирования и проектирования реакторных установок синтеза азокрасителей в условиях неопределенности; разработка предикатно-фреймовой модели представления аппаратурно-технологического оформления производства азокрасителей; формирование и наполнение банка данных информационной системы, объединяющего базы данных физико-химических свойств, кинетических коэффициентов, конструкций малогабаритных реакторных установок и базу знаний для обеспечения поддержки функционирования интеллектуального интерфейса; проведение экспериментальных исследований процессов и аппаратов диазотирования и азосочетания на пилотной установке с целью уточнения математических моделей процессов диазотирования и азосочетания в производстве азокрасителей и осуществления вычислительных экспериментов в информационой системе; постановка и решение задач стохастической оптимизации при оптимальном проектировании промышленных реакторных установок синтеза азокрасителей в условиях неопределенности исходных данных для проектирования.

2. Методы и алгоритмы интерактивного моделирования и проектирования химико-технологических процессов и систем в условиях неопределенности

2.1. Методика интерактивного моделирования и проектирования ХТП и систем в условиях неопределенности. Разработанная методика обеспечивает выполнение следующих требований: при эксплуатации ХТП должна обеспечиваться заданная производительность; ХТП должен быть экономически эффективным, т.е. некоторая мера, характеризующая его экономическую эффективность, должна принимать наибольшее или наименьшее значение (например, прибыль, приведенные затраты и др.); ХТП должен работать без аварийных ситуаций; ХТП должен быть экологически безопасным; совокупность "ХТП-система автоматического управления" должна работать в устойчивом режиме. ХТП, соответствующий этим требованиям, будем называть работоспособным (гибким). Важно отметить, что задачу построения работоспособного (гибкого) ХТП приходится решать в условиях неполной физико-химической и технологической информации. Источниками неопределенности являются: начальная неточность коэффициентов в математических моделях (константы скоростей реакций, коэффициентов межфазового обмена, тепло- и мас-сопереноса и т.д.), связанная с неточностью эксперимента; неточность химических и физических закономерностей, положенных в основу математических моделей; изменение некоторых коэффициентов в математических моделях во время эксплуатации ХТП; изменение внешних условий функционирования ХТП во время его эксплуатации, так могут меняться температура, состав, расход внешних потоков. В связи с этим разработанная методика включает решение следующих задач: оценка работоспособности (гибкости) ХТП, определение оптимальных коэффициентов запаса технического ресурса при проектировании ХТП, учет различных уровней информации о ХТП, доступной на этапе его эксплуатации, формирующих предпосылки эффективного управления и автоматизации ХТП.

Методика интерактивного моделирования процессов тонкого органического синтеза (диазотирования и азосочетания), осуществляемых в реакторных установках периодического и непрерывного действия, предполагает поэтапное выполнение процедур составления математического описания пользовательской задачи, ее коррекции, решения и анализа полученных результатов. Для этого предусматривается "ин-

терактивное взаимодействие" с проектировщиком с использованием ограниченного естественного языка практически на всех этапах моделирования пользовательской задачи, а требование быстрого и правильного составления модели обусловливает необходимость замены программирования алгоритмов решения уравнений математической модели ее конструированием из готовых элементов; разработки проблемно-ориентированных библиотек готовых элементов; автономной отладки элементов; автоматической компоновки подобранных элементов в моделирующий алгоритм. В итоге происходит совмещение этапов подготовки, технического и рабочего проектирования пользовательской задачи и сокращение времени на ее решение.

Для отработки методики интерактивного моделирования и проектирования с учетом уравнений кинетики, покомпонентного и теплового балансов процессов диа-зотирования и азосочетания построены соответствующие математические модели динамики и статики, осуществляемых в малогабаритных и высокопроизводительных реакторах периодического и непрерывного действия и унифицированных модульных системах типа "царга-тарслка" и трубного типа. Блочная структура математических моделей предусматривает возможность их дальнейшего использования для автоматизированного составления математических описаний перспективных конструкций реакторных систем диазотирования и азосочетания.

2.2. Постановка задачи оптимального (по критерию приведенных затрат) проектирования аппаратурно-техиопогического оформления ХТП, формирующая предпосылки эффективного управления и автоматизации. Для формулировки задачи синтеза работоспособных (гибких) ХТП и систем необходимо задать форму целевой функции и определить ограничения. В основе этого определения лежит концепция двух этапов ХТП: этапа проектирования (на этом этапе неопределенность присутствует практически всегда) и этапа эксплуатации, на котором возможны различные случаи, в том числе следующий.

Неопределенные параметры £ могут быть определены в каждый момент времени и управляющие переменные г могут быть использованы для обеспечения выполнения ограничений. Условие гибкости ХТП в этом случае запишется так:

У^бЗ, Зг, V б У: 0 или (с1) = шах тт шах (с1, г, £) < О,

г УеУ

а задача стохастической оптимизации с жесткими ограничениями имеет вид 1*2 = тт 1{с1,гЛ)\ ?,*,§)= тт

где = jeJ.

Это так называемая двухэтапная задача стохастической оптимизации с жесткими ограничениями.

В случае использования мягких (вероятностных) ограничений условие гибкости

запишется как рзад-Вер{Е,е Е®} 2 0, где Н0(с/) = {^:шттах§.(с^,2,^)<О,Е,еЕ},

2

а значение целевой функции (</,!;) может быть найдено из решения задачи:

Г(тш/(<и$)|gJ(d,z¿)íQ,jeJ)P&Щ если^еЕ®; 2

я® 2

\ -если^Н®,

н\н® г

где А - штрафной коэффициент; У® - множество индексов ограничений, за нарушение которых берется штраф.

Отметим, если существует такое с/, что Р2(с1)<0, то при рзад = 1 задача оптимизации с мягкими ограничениями переходит в задачу с жесткими ограничениями.

Таким образом, оптимизационная задача при проектировании ХТП может быть сформулирована с учетом различных уровней информации о ХТП, доступной на этапе его эксплуатации. Каждое решение дает оптимальный вариант ХТП для данного уровня информации. Разработка более точных моделей, установка новых измерительных приборов и систем автоматического управления для стабилизации неопределенных параметров повышают уровень доступной информации о ХТП, но требуют дополнительных затрат. При этом возникает важная проблема выбора оптимального (или разумного) уровня экспериментальной информации в качестве исходных данных для проецирования ХТП.

2.3. Разработка алгоритма решения двухэтапной задачи стохастической оптимизации ХТП. В терминах теории Л-задач оптимизации двухэтапную задачу с вероятностными ограничениями можно переформулировать следующим образом:

требуется найти тн-мерный вектор постоянных величин а* = (а*,а.2,и вектор конструктивных <1а* переменных такие, что

где А =

У/Вср4

minmaxg,(da,za,£)<0 г JeJ

> Рад k - весовые коэффициенты,

, к

которые присвоены каждой точке £, =1.

¿=1

Алгоритм

Шаг 1. Положить v = 0, выбрать начальное приближение вектора av =(a1v,a2,—,ct^l), совокупность аппроксимационных точек К и начальное множество критических точек S^.

Шаг 2. Методом последовательного квадратичного программирования решить задачу нелинейного программирования

7<v>= min ^УkI{d,z\%k) d,z ,z' keK

при ограничениях gj{d,zk,lk)<.av,keK-, gj(d,zi,^)üa' ,ieS$v\ Пусть zk'(v\ - решение этой задачи.

Шаг 3. В точке d^v вычисляются вероятности выполнения ограничений с использованием имитационной модели ХТП и проверяется выполнение условий:

Вер?|mm шах gj (daV, z,< 0¡- S: рзад, j e J.

Шаг 4. Если вероятностные ограничения не выполняются для каких-то номеров jeJ, т.е. а" £ А, то включается алгоритм входа в допустимую область А, образуется новое множество критических точек прини-

мается V — V+1 и осуществляется переход к шагу 2, в противном случае—переход к следующему шагу 5.

Шаг 5. Определить вектор а* из решения внешней Л-зацачи оптимизации

1{й *) = шш/(а?а). а аеЛ

3. Разработка системы интерактивного моделирования, оптимизации и проектирования химико-технологических процессов и систем в условиях неопределенности.

3.1. Организационная структура и функции информационной системы интерактивного моделирования и проектирования реакторных установок синтеза азокрасителей. Информационная система выполняет рабочие и сервисные функции, для реализации которых ее структура может быть представлена в виде диалогового процессора, планировщика, интеллектуального банка данных, библиотеки методов и алгоритмов и блока специальных средств (рис. 1). Диалоговый процессор выполняет функции "общения" пользователя с интерактивной системой.

Графический редактор

Редактор построения ММ

Редактор технической документации

Специальные средства

Ж

Пользователь

Ж

Компонент понимания высказываний

N

Компонент генерации высказываний

Программа организации диалога

Диалоговый процессор

Блок компоновки математической модели

н

Локальная база данных

Библиотека отношений изтеиатнчесхнх капсдсП

Плаиировщик

Метод Метод Метод

1 I 2 1 N

Библиотека методов и алгоритмов

Средства управления базами данных

Базы данных

Константы

База знаний

Интеллектуальней

баше данных

Рис. 1. Структура интерактивной системы

Синтез математических моделей химико-технологических процессов и систем, настройка информационной системы на решение той или иной задачи осуществляется планировщиком исходя из требований формализованного задания, поступающего на вход диалогового процессора. Планировщик намечает схему прохождения информации

через систему и выбор программных модулей, необходимых для решения поставленной задачи. Непосредственное формирование математической модели происходит путем объединения указанных во фреймах-прототипах присоединенных процедур.

Вся необходимая для расчетов и текущая информация хранится в интеллектуальном банке данных. При этом база знаний включает модель представления предметной области в виде правил продукции и фреймов-прототипов технологических процессов, а базы данных содержат необходимую для проведения расчетов информацию: физико-химические свойства перерабатываемых веществ, кинетические параметры и коэффициенты математических моделей, конструкционные материалы и их характеристики.

3.2. Разработка интеллектуального интерфейса информационной системы интерактивного моделирования и проектирования. В рамках разработки интеллектуального интерфейса информационной системы были решены следующие задачи: адаптация к пользователю, поставленной исследовательской задаче, предметной области за счет фреймового представления предметной области (процессы диазоти-рования и азосочетания); моделирование диалога с пользователем с различными способами взаимодействия; моделирование пользовательских задач, решаемых в рамках предметной области.

Все знания Я о химическом производстве, представленные в интерактивной системе можно разделить на статические служащие для представления состояния предметной области в некоторый момент времени, и динамические Лл описывающие множество возможных правил перехода по графу состояний.

Процесс

_[ ХТП4~_ " 1

Г. , хпп 1 г

ХГП1

Участники процесса

Реагент I

Характеристики участников процесса

Шаблоны связывания

М,

Целевой продукт

Побочный продукт 1

Побочный продукт 2

Побочный роду кг 3

Исходные Продукты Оборудование Хлздозгент Характеристики

компоненты реакции процесса

Жидкость

РУ2

руз

Пор

тЗ

Рис. 2. Фрейм-прототип ХТП: РУ1, РУ2, РУЗ - многомодульные реакторные установки комбинированного, трубного типов и смешения

В предлагаемой модели статические знания К, образованы множеством значений слотов всех фреймов и используются для представления, переработки и накопления знаний о процессах диазотирования и азосочетания (технологические режимы, оборудова-

ние в котором протекает процесс и его параметры, физико-химические свойства участников процесса и др.), а присоединенные процедуры (Щ) в случае их программной реализации дают возможность автоматического составления рабочих программ.

Структура фрейма-прототипа ХТП, реализованная в интерактивной системе, представлена на рис. 2. По сути, фрагментом фрейма-прототипа является экземпляр графической базы данных, в которой содержится графический примитив, обозначающий аппарат для протекания какого-либо процесса тонкого органического синтеза и его спецификация.

Переход из одного состояния фрейма в другое может быть описан следующими правилами:

- если перехода из одного состояния в другое не произошло, то фрейм остается неизменным;

- если происходит рекурсивное зацикливание, то слоты фрейма не определяются;

- если присутствуют присоединенные процедуры, то значения слотов определяются с их помощью;

- если присоединенные процедуры не определены, но присутствуют порожденные фреймы, то значения слотов фрейма-родителя можно определить по фреймам-потомкам;

- во всех остальных случаях значение слота остается неопределенным.

3.3. Разработка интерактивных средств поддержки принятия решений при моделировании и проектировании реакторных установок синтеза азокрасите-лей в условиях неопределенности. Математическое и алгоритмическое обеспечения интерактивной системы включают в себя математические модели исследуемых или проектируемых ХТП, методы анализа и синтеза этих объектов, алгоритмы выполнения проектных процедур.

Процедура работы с математическими моделями, входящими в состав интерактивной системы состоит из двух последовательных этапов: синтез математической модели исследуемого объекта и ее решение. При формировании математических моделей исследуемых процессов на основе блочно-модульного подхода в моделировании математическое описание технологического процесса или аппарата составляется из математических описаний отдельных компонент исследуемого объекта (блоки гидродинамики, химической кинетики, тепло- и массопереноса и т.д.). Процесс синтеза математических моделей выполняется в интерактивном режиме после описания пользователем исследуемого объекта.

Для реализации процедуры формирования математических моделей объектов в интерактивной системе разработан блок компоновки математической модели, состоящий из наполнения блока и организующей подпрограммы (рис. 3). Наполнение блока компоновки в свою очередь содержит в виде модулей прикладные программы и модель предметной области в виде фреймов-прототипов ХТП. Организующая программа, состоящая из транслятора описаний, компоновщика и компилятора, необходима для управления работой блока компоновки математических моделей при решении задач. В ее функции входит перевод описания задачи с входного языка на внутренний язык системы, определение последовательности выполнения модулей для каждой задачи, обеспечение взаимодействия используемых модулей.

Для решения получаемых математических моделей в интерактивной системе необходимо использование большого многообразия различных численных и оптимизационных методов и алгоритмов. По этой причине в системе предусмотрена библиотека методов и алгоритмов, включающая в себя программные реализации методов, используемых для решения задач исследования и оптимального проектирования

(методы решения линейных, нелинейных и трансцендентных уравнений и их систем, обыкновенных дифференциальных уравнений и их систем и дифференциальных уравнений в частных производных, методы решения оптимизационных задач).

4. Интерактивное моделирование и оптимальное проектирование реакторных установок синтеза азокрасителей в условиях неопределенности.

4.1. Формирование обликов реакторных установок тонкого органического синтеза (диазотирования и азосочетания) с использованием графической базы данных. На'основе унификации технологических элементов и принципов модульного строения реакторных систем, упрощающих разработку высокоэффективных многоассортиментных производств органических красителей за счет создания новых комбинированных аппаратов, формируется множество альтернативных вариантов аппаратурного оформления. Принципам модульности в наибольшей степени удовлетворяют каскадные и комбинированные секционированные системы с распределенным вводом входных потоков. Такие системы позволяют легко изменять свою структуру за счет подключения (отключения) секций, регулировать пребывание реакционной массы в аппаратах, обеспечивать требуемые профили температуры и концентрации реагирующих веществ. К унифицированным модулям реакторных систем относятся непрерывно действующие модули идеального смешения с перемешивающим устройством и идеального вытеснения трубного (например, диффу-зор-конфузорного) типа.

С помощью графической базы данных и графического редактора интерактивной системы можно формировать многомодульные и каскадные реакторные системы диазотирования и азосочетания, состоящие из модулей типа "царга-тарелка" и трубного типа При этом пользователю необходимо заполнить спецификацию на каждый модуль, включающую полный набор конструктивных и технологических параметров необходимых для решения поставленной задачи.

Рассмотренные гибкие реакторные системы и принципы их формирования в графической базе данных интерактивной системы использовались при моделировании и оптимизации непрерывных процессов диазотирования и азосочетания.

4.2. Интерактивное моделирование функционировании реакторных установок тонкого органического синтеза в условиях неопределенности. Для отработки методики интерактивного моделирования и проверки адекватности математических моделей диазотирования и азосочетания использовали результаты экспериментальных исследований процессов диазотирования и азосочетания в реакторных установках различных конструкций автоматизированной пилотной установки синтеза азо-пигментов, включающей широкий набор модулей-ректоров, вспомогательное технологическое оборудование и управляемый коммутационный центр, предназначенный для оперативной настройки экспериментальной установки на требуемый технологический режим. Результаты экспериментов на пилотных установках показали, что среднеквадратичное отклонение расчетных и экспериментальных данных для моделей статики не превышает 9 %, а максимальное рассогласование - 14 %.

С использованием информационной системы интерактивного моделирования и проектирования процессов и аппаратов тонкого органического синтеза проведены исследования статических режимов процессов диазотирования и азосочетания синтеза азопигментов с целью определения наиболее существенных управляющих входных переменных процессов и опасных возмущающих воздействий, знание которых поможет сформулировать и решить задачи оптимизации исследуемых процессов.

Исследования показали, что для управления процессом диазотирования (рис. 4)

целесообразно использовать распределение подачи нитрита натрия и температуры 7® по зонам реактора диазотирования I = 1,2,3. При случайных изменениях

концентрации твердой фазы амина и среднего размера г^ частиц амина в

питании реактора значительно снижается выход К0 диазосоединения и нарушаются ограничения технологического регламента процесса диазотирования.

Рис. 4. Зависимость проскока амина т| (1), выхода диазосоединения Кп(2), количества питрозных газов а (3) и диазосмол % (4) от концентрации твердой фазы амина [с^ (а) и температуры реакционной смеси (б) в реакторной системы дназотированни

В качестве управляющих воздействий целесообразно использовать расходы суспензии амина б}0) или нитрита натрия С?^, а также распределение подачи

нитрита натрия и температуры по секциям реактора 1 = 1,2,3.

Результаты исследования процесса азосочетания показали, что скорость азосо-четания лимитируется скоростью кристаллизации азопигмента, причем этот процесс протекает в смешанной диффузионно-кинетической области. Наиболее важной технологической переменной процесса азосочетания является величина рН среды сочетания (рис. 5, а), не только влияющая на степень выхода целевого продукта и количество побочных продуктов (диазосмол) в нем, но и определяющая главным образом параметры гранулометрического распределения кристаллов пигмента. Наиболее опасным возмущающим фактором процесса азосочетания является соотношение мольных подач азо- и диазосоставлягощих в питании реакторной системы (рис. 5, б), которое может быть компенсировано изменением подачи азосоставляющей. Все это в целом определяет физико-колористические свойства получаемого пигмента

а) б)

Рис. 5. Зависимость отклонения параметров интегральной функции качества от типовых значений Ф (1), количества диазосмол % (2), выхода азопигмента Кр (3),

концентрации азосоставляющей {4) от кислотности среды сочетания рН (а) и соотношения мольных подач азо- и дназосоставлншщнх (б) в реакторной системе азосочетания

4.3. Интерактивное оптимальное проектирование гибких реакторных установок тонкого органического синтеза в условиях неопределенности. На основе результатов проведенных исследований статических режимов были сформулированы и решены задачи оптимизации технологических режимов диазотирования и азосочетания для опытно-промышленной установки производительностью 1000 т/год.

В качестве критерия оптимизации использовались приведенные затраты С на производство 1 т пигмента.

При оптимальном проектировании реакторной системы диазотирования типа "царга-тарелка" в качестве проектных параметров рассматривались: вектор конструктивных параметров д., включающий число секций N реактора и объем "царги" Кц (примем, что диаметр модуля реакторной системы равен его высоте), а также вектор режимных переменных процесса г, включающий распределение температуры Т^ и подачи нитрита натрия у(0 в первые три секции / = 1,2,3 реактора.

Оптимальное проектирование реактора азосочетания предполагает использование в качестве независимых переменных вектор конструктивных параметров d, включающий число секций N реакторной системы и объем одного модуля Va (при этом диаметр модуля реакторной системы равен его высоте), а также вектор режимных переменных процесса г, включающий распределение кислотности среды рН^ и подачи диазосоединения у(/') в первые две секции i = 1,2 реактора.

В результате решения задач оптимального проектирования реакторных установок диазотироавния и азосочетания были получены следующие результаты. Для обеспечения заданной производительности в 1000 т/год требуется 5-модульная реакторная система диазотирования (объем каждого модуля 0,098 м3) и 2-модульная реакторная система азосочетания (объем каждого модуля 0,581 м3) типа "царга-тарелка". При этом для выполнения технологических ограничений необходимо поддерживать в первых трех секциях реактора диазотирования температуру на уровне 291,1; 287,3; 285,6 К и распределять в них нитрит натрия в соотношении 0,707; 0,256; 0,037 %. Полученное диазосое-динение должно распределяться по модулям реактора азосочетания в соотношении 0,853 и 0,147 %, в которых кислотность среды поддерживается на уровне 7,28 и 7,41 ед. рН. Приведенные затраты составили: для задачи диазотирования - 2283,8 у.е./т, для задачи азосочетания - 2415,7 у.е./т.

Как показали дополнительные исследования, данные конструкции реакторных систем были получены с некоторым запасом технического ресурса, что объясняется необходимостью обеспечения работоспособности реакторной системы при отклонении неопределенных параметров от номинальных значений.

4.4. Автоматизированная разработка принципиальных технологических схем гибких производств органических полупродуктов и красителей с использованием графической базы данных. Помимо решения задач оптимизации конструктивных и режимных переменных процессов диазотирования и азосочетания была исследована возможность информационной системы интерактивного моделирования и проектирования процессов и аппаратов тонкого органического синтеза для расчета номинальных режимов принципиальных технологических схем гибкой установки непрерывного синтеза азопигментов.

Выбор той или иной технологической схемы во многом определяется набором требований, предъявляемых к ней, и задачами, для решения которых она предназначена. Так на этапе отработки непрерывных технологических процессов диазотирования и азосочетания для получения азопигментов может использоваться установка общей производительностью 1000 т/год.

Диазотирование в этой установке проводится непрерывно в 5-модульной реакторной системе диазотирования типа "царга-тарелка", куда подастся предварительно охлажденная солянокислая суспензия амина. Из реакторной системы диазотирования диазосоединение самотеком поступает в каскад реакторов азосочетания. Для более качественного проведения процесса сочетания осуществляется распределенная подача диазосоединения между реакторами азосочетания.

Результаты расчета в интерактивной системе номинального режима такой технологической схемы показали, что в 5-модульной реакторной системе диазотирования типа "царга-тарелка" (объем модуля 0,098 м3) и 2-модульной реакторной системе азосочетания (объем модуля 0,581 м3) обеспечивается: выход диазосоединения -98,2 %; проскок амина - 0,81 %; содержание диазосмол в диазосоединении - 0,49 %; содержание нитрозных газов - 0,73 %; выход азопигмента - 99,1 %; содержание диазосмол в азопигментс - 0,86 % и соответствие физико-колористических показателей пигмента типовому образцу.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ ПО РАБОТЕ

1. Предложена методика интерактивного моделирования и оптимального проектирования химико-технологических процессов и систем в условиях неопределенности, обеспечивающая решение исследовательских и проектных задач за счет совмещения этапов подготовки, технического и рабочего проектирования в информационной системе с интеллектуальным интерфейсом.

2. Разработан алгоритм решения задачи стохастической оптимизации аппара-турно-технологического оформления малогабаритных и высокопроизводительных реакторных установок синтеза азокрасителей, предназначенных для функционирования в составе гибкого автоматизированного производства.

3. Уточнены математические описания кинетики процессов диазотирования и азосочетания, осуществляемые в унифицированных модулях малогабаритных конструкций реакторных установок, что позволило их использовать при автоматизированном составлении моделирующей программы.

4. Разработана структура информационной системы интерактивного моделирования и проектирования аппаратурно-технологического оформления реакторных установок синтеза азокрасителей в условиях неопределенности исходных данных, обеспечивающая решение пользовательской задачи, исходя из требований формализованного задания.

5. Создано математическое, программное и алгоритмическое обеспечение информационной системы, включающее в себя современные методы и алгоритмы решения различных задач моделирования и оптимизации в условиях неопределенности, библиотеку математических моделей процессов диазотирования и азосочетания в реакторах различных конструкций, подсистему автоматизированного формирования математических моделей конкретных химико-технологических объектов.

6. Построена предикатно-фреймовая модель описания аппаратурно-технологи-ческого оформления малогабаритных и высокопроизводительных реакторных установок тонкого органического синтеза (диазотирования и азосочетания), предназначенная для их представления в системе интерактивного моделирования и проектирования.

7. Сформирован интеллектуальный банк данных информационной системы интерактивного моделирования и проектирования (информационное обеспечение), объединяющий базы данных физико-химических свойств, кинетических констант, графическую базу данных перспективных конструкций реакторных систем и базу знаний для обеспечения функционирования интеллектуального интерфейса.

8. Проверена адекватность уточненных математических моделей статики процессов диазотирования и азосочетания по экспериментальным данным, полученным на пилотных установках синтеза азопигментов. Среднеквадратичное отклонение расчетных и экспериментальных данных не превышает 9 %, а максимальное рассогласование -14%.

9. Исследованы непрерывные процессы диазотирования и азосочетания при синтезе азопигментов, вьивлены наиболее существенные управляющие переменные этих процессов и наиболее опасные возмущающие воздействия, определена чувствительность выходных параметров процессов диазотирования и азосочетания по отношению к входным.

10. Сформулированы и решены задачи стохастической оптимизации аппаратурно-технологического оформления процессов диазотирования и азосочетания в производстве азокрасителей, определены оптимальные значения конструктивных и

режимных параметров функционирования многомодульных реакторных систем синтеза азопигментов. Приведенные затраты составили: для задачи диазотирования -2283,8 у.е./т, для задачи азосочетания - 2415,7 у.е./т.

11. Разработана технологическая схема гибкого производства азокрасителей мощностью 1000 т/год, состоящая из пятимодулыюго реактора диазотирования и какскада из двух реакторов азосочетания емкостных типов. В разработанной схеме обеспечивается выход азопигменш - 99,1 %, содержание диазосмол в азопигментс- 0,86 % и соответствие физико-колористических показателей пигмента типовому образцу.

12. Результаты работы (методика интерактивного моделирования и проектирования, алгоритм оптимального проектирования в условиях неопределенности, структура и состав обеспечивающих подсистем информационной системы, библиотека численных методов и математических моделей) приняты к реализации Тамбовским ОАО "Пигмент", ОАО "Корпорация "Росхимзащита", а также используются в учебном процессе ТГТУ при подготовке инженеров и магистров по направлениям: 655400 - "Энерго- и ресурсосберегающие процессы в химической технологии, нефтехимии и биотехнологии" и 551800 - "Технологические машины и оборудование".

ОСНОВНЫЕ УСЛОВНЫЕ ОБОЗНАЧЕНИЯ

- векторы конструктивных, режимных и неопределенных параметров; С/, - расходы солянокислой суспензии амина и нитрита натрия (м3/с); с - концентрация (моль/м3); Т - температура потока (К); gJ (•) - функции технологических ограничений; Р(сГ) - критерий гибкости (работоспособности); рзад - заданная вероятность выполнения технологических ограничений; К - выход по стадии (%); г ~ средний размер частиц амина; %, а - содержание диазосмол и нитрозных газов (%); рН - кислотность; Ф - интегральная функция качества азопиг-мента; у(г) - зоны реакторной системы; К - обобщенное обозначение знаний;

- функция математического ожидания; / -целевая функция; Вер^Д»] - обозначение вероятности выполнения выражения. Верхние индексы:* - оптимальное значение; (0), (/), (вых) - вход, номер секции и выход реакторной системы. Нижние индексы: - статические и динамические по отношению к знаниям; 5 - твердая фаза; В, Аг, Р, А - диазосоединение, азосоставляющая, азопигмент и амин.

Основное содержание диссертации изложено в следующих публикациях:

1. Дворецкий, С.И. Компьютерные технологии в проектировании технологических процессов и оборудования химических производств / С.И. Дворецкий, И.Н. Мамонтов, Н.В. Игнатьева // Компьютерные технологии в науке, проектировании и производстве: тез. докл. I Всерос. науч.-техн. конф. - П. Новгород, 1999. - С. 32-33.

2. Дворецкий, С.И. Система математического моделирования, оптимизации и проектирования технологических процессов и оборудования химических производств / С.И. Дворецкий, И.Н. Мамонтов, Н.В. Игнатьева, Д.В. Жданов // Информационные технологии. - 1999. -№ И. -С. 36-43.

3. Дворецкий, С.И. Концепция создания интеллектуальной системы автоматизированного моделирования и проектирования процессов и аппаратов химической технологии / С.И. Дворецкий, Н.В. Игнатьева // V научная конференция 'ПТУ : тез. докл. - Тамбов, 2000. - С. 45-46.

4. Игнатьева, Н.В. Концепции интеллектуальных САПР / Н.В. Игнатьева // Труды ТГТУ: сб. науч. ст. молодых ученых и студентов.—Тамбов, 2000,- Вып. 5. -С. 80-S3.

5. Дворецкий, С.И. Моделирование и проектирование экологически безопасных химических процессов и установок / С.И. Дворецкий, Д.С. Дворецкий, A.B. Майстренко, Н.В. Игнатьева // Математические методы в технике и технологиях (ММТТ-2000): тез. докл. 13 междунар. конф. - С.-Петербург, 2000. - Т. 3. - С. 187-190.

6. Дворецкий, С.И. Автоматизация математического моделирования в САПР технологических процессов и оборудования химических производств / С.И. Дворецкий, Н.В. Игнатьева // Проблемы химии и химической технологии: сб. тр. VIII Регион. конф. - Воронеж, 2000. - С. 38-39.

7. Игнатьева, Н.В. Интеллектуальный интерфейс системы математического моделирования, оптимизации и проектирования / Н.В. Игнатьева// Труды ТГТУ: сб. науч. ст. молодых ученых и студентов. - Тамбов, 2001. - Вып. 8. - С. 161-166.

8. Дворецкий, С.И. Интеллектуализация системы моделирования, оптимизации и проектирования химических процессов и установок / С.И. Дворецкий, A.B. Майстренко, Н.В. Игнатьева // Математические методы в технике и технологиях : тез. докл. 14 Междунар. конф. - Смоленск, 2001. —Т. 2. - С. 7-10.

9. Майстренко, A.B. Интеллектуальная система моделирования, оптимизации и проектирования процессов и аппаратов / A.B. Майстренко, Н.В. Игнатьева // Математические методы в технике и технологиях : тез. докл. 15 Междунар. конф. -Тамбов, 2002. - Т. 9. - С. 14-15.

10. Дворецкий, С.И. Структура системы компьютерного моделирования и проектирования химических производств / С.И. Дворецкий, A.B. Майстренко, Н.В. Игнатьева // Математические методы в технике и технологиях: тез. докл. 16 Междунар. конф. - С.-Петербург, 2003. -Т.З.-С. 148-150.

11. Майстренко, A.B. Математическое обеспечение системы моделирования и проектирования процессов химической технологии I A.B. Майстренко, Н.В. Игнатьева // Математические методы в технике и технологиях : тез. докл. 17 Междунар. конф. - Кострома, 2004. - Т. 10. - С. 6-7.

12. Майстренко, A.B. Модель представления знаний в системе компьютерного моделирования и проектирования химических производств / A.B. Майстренко, Н.В. Игнатьева // Математические методы в технике и технологиях : тез. докл. 18 Меадунар. конф. - Казань, 2005. - Т. 6. - С. 81-83.

13. Майстренко, A.B. Продукционно-фреймовое представление знаний в интерактивной системе моделирования и проектирования химических производств / A.B. Майстренко, Н.В. Игнатьева // Труды ТГТУ: сб. науч. ст. молодых ученых и студентов. - Тамбов, 2005. - Вып. 17. - С. 72-75.

14. Майстренко, Л В. Интерактивное моделирование и проектирование процессов и аппаратов производства азопигментов / A.B. Майстренко, Н.В. Игнатьева // Фундаментальные и прикладные исследования, инновационные технологии, профессиональное образование: сб. тр. XI науч. конф, ТГТУ. - Тамбов, 2006. - Ч. 1. - С. 160-165.

15. Майстренко, AB. Компьютерное моделирование и проектирование процессов и установок получения синтетических красителей / A.B. Майстренко, Н.В. Игнатьева // Теоретические и прикладные вопросы современных информационных технологий: материалы VII Всерос. науч.-техн. конф. - Улан-Уде, 2006. - С. 76-81.

Подписано к печати 21.09.2006. Формат 60 х 84 /16. Гарнитура Times New Roman. Бумага офсетная. Печать офсетная. 1,0 уч.-изд. л. Тираж 100. Заказ № 488

Введение

Глава 1 Современное состояние вопросов интерактивного моделирования и проектирования химико-технологических объектов в условиях неопределенности

1.1 Постановки задач, методы и алгоритмы компьютерного моделирования и проектирования химико-технологических объектов в условиях неопределенности

1.2 Методы искусственного интеллекта в интерактивном моделировании и проектировании химико-технологических объектов

1.3 Анализ тенденций использования интерактивных средств моделирования, оптимизации и проектирования и графических баз данных в современных информационных системах

1.4 Постановка задач исследования

Глава 2 Методы и алгоритмы интерактивного моделирования и проектирования химико-технологических процессов и систем в условиях неопределенности

2.1 Методика интерактивного моделирования и проектирования ХТП и систем в условиях неопределенности

2.2 Постановка задачи оптимального (по критерию приведенных затрат) проектирования аппаратурно-технологического оформления ХТП, формирующая предпосылки эффективного управления и автоматизации

2.3 Разработка алгоритма решения двухэтапной задачи стохастической оптимизации ХТП

Глава 3 Разработка системы интерактивного моделирования, оптимизации и проектирования химико-технологических процессов и систем в условиях неопределенности

3.1 Организационная структура и функции информационной системы интерактивного моделирования и проектирования реакторных установок синтеза азокрасителей

3.2 Разработка интеллектуального интерфейса информационной системы интерактивного моделирования и проектирования

3.3 Разработка интерактивных средств поддержки принятия решений при моделировании и проектировании реакторных установок синтеза азокрасителей в условиях неопределенности

Глава 4 Интерактивное моделирование и оптимальное проектирование реакторных установок синтеза азокрасителей в условиях неопределенности

4.1 Формирование обликов реакторных установок тонкого органического синтеза (диазотирования и азосочетания) с использованием графической базы данных

4.2 Интерактивное моделирование функционирования реакторных установок тонкого органического синтеза в условиях неопределенности

4.3 Интерактивное оптимальное проектирование гибких реакторных установок тонкого органического синтеза в условиях неопределенности

4.4 Автоматизированная разработка принципиальных технологических схем гибких производств органических полупродуктов и красителей с использованием графической базы данных

Основные результаты работы

Эффективность химического производства характеризуется рядом важных показателей и, в первую очередь, показателями энерго- и ресурсосбережения, качества выпускаемой продукции, экологической безопасности. Проблема повышения эффективности действующих производств органических полупродуктов и красителей и оптимального проектирования новых высокотехнологических производств является чрезвычайно сложной и требует для своего решения проведения большого объема предпроектных научных и экспериментальных исследований в лабораторных и опытно-промышленных условиях, автоматизации процесса обработки больших объемов информации, максимального использования инженерных знаний, накопленных в результате предшествующего опыта проектно-технологической деятельности.

В связи с этим представляется важным создать интеллектуальную компьютерную среду для формализации профессиональных знаний и инструментальные средства, значительно облегчающие и ускоряющие исследователям и проектировщикам процессы подготовки, сбора и анализа исходных данных, а также интерактивного моделирования и проектирования химико-технологических объектов. Весьма актуальным при формализации профессиональных знаний является разработка новых и совершенствование известных методов моделирования с целью повышения эффективности химико-технологических процессов и систем, с учетом сложности и многовариантность их построения. Организация вычислительных процессов, связанных с обработкой данных при компьютерном моделировании и проектировании химико-технологических процессов и систем, требует также использования интерактивных и графических средств. Это обусловлено высокой информационной сложностью проектируемых объектов, приводящей к необходимости декомпозиции структур на составные части с обработкой каждой части в отдельности и последующему их синтезу; высокой трудоемкостью и низким уровнем формализации исходных данных.

Кроме того, при проектировании процессов и аппаратов химической технологии в качестве исходных данных часто принимаются усредненные значения некоторых величин, например, коэффициентов переноса, констант скоростей химических реакций, стоимости выпускаемой продукции. Найденные без учета факторов неопределенности проектные решения часто существенно отличаются от оптимальных, и в процессе эксплуатации установки малейшие отклонения неопределенных параметров от номинальных значений могут привести к потере качества продукции, браку, а иногда и к опасным или недопустимым режимам функционирования. Таким образом, при проектировании чрезвычайно важно учитывать влияние неопределенных параметров на работоспособность и эффективность функционирования проектируемых технологических процессов и оборудования.

Цель работы. Целью настоящей работы является обобщение научных достижений в области моделирования и проектирования химико-технологических процессов и аппаратов в условиях неопределенности и разработка системы интерактивного моделирования и проектирования реакторных установок синтеза азокрасителей в условиях неопределенности.

Научная новизна. Предложена методика интерактивного моделирования и автоматизированного проектирования реакторных установок синтеза азокрасителей в условиях неопределенности позволяющая учитывать различный уровень информации о ХТП на этапе его эксплуатации и обеспечивающая автоматизированное выполнение процедур составления и решения уравнений математического описания пользовательской задачи.

Сформулирована новая постановка стохастической задачи оптимального (по критерию приведенных затрат) проектирования аппаратурно-технологического оформления непрерывных процессов диазотирования и азосочетания, формирующая предпосылки для управления и автоматизации, и разработан алгоритм ее решения.

Построена фреймовая модель описания аппаратурно-технологического оформления блочно-модульных малогабаритных реакторных установок тонкого органического синтеза, используемая для хранения, переработки и накопления знаний о ХТП и поддержки принятия решений в информационной системе при интерактивном моделировании и проектировании реакторных установок синтеза азокрасителей в условиях неопределенности.

Уточнены и модифицированы математические модели процессов диа-зотирования и азосочетания в унифицированных модулях реакторных систем, используемые при автоматизированном составлении моделирующих программ.

Разработано информационное обеспечение системы интерактивного моделирования и проектирования гибких реакторных установок синтеза азокрасителей в условиях неопределенности, в том числе: база знаний, обеспечивающая поддержку функционирования интеллектуального интерфейса, и банк данных конструкций блочно-модульных малогабаритных реакторов тонкого органического синтеза, имеющие оригинальные структуры и схемы организации связей между ними.

Практическая значимость. Создан банк математических моделей и графическая база конструкций блочно-модульных малогабаритных химических реакторов (периодического и непрерывного действия), использующиеся для интерактивного моделирования и проектирования гибких реакторных установок синтеза азокрасителей в условиях неопределенности.

С использованием методики интерактивного моделирования предложены и обоснованы конструкции блочно-модульных малогабаритных реакторных установок тонкого органического синтеза. Разработана технологическая схема гибкого производства азокрасителей мощностью 1000 т/год, обеспечивающая высокий выход азопигмента (99,1 %) и соответствие физико-колористических показателей пигмента типовому образцу.

Разработана информационная система с элементами интеллектуального интерфейса, позволяющая решать задачи интерактивного моделирования и оптимизации процессов тонкого органического синтеза, оптимального проектирования аппаратурно-технологического оформления этих процессов в условиях неопределенности исходных данных и разработки принципиальных технологических схем гибких производств органических полупродуктов и красителей.

Результаты работы (методика интерактивного моделирования и проектирования, алгоритм оптимального проектирования в условиях неопределенности, структура и состав обеспечивающих подсистем автоматизированной информационной системы, библиотека численных методов, математических моделей процессов тонкого органического синтеза, предикатно-фреймовый подход к представлению предметной области) приняты к реализации Тамбовским ОАО "Пигмент" и ОАО "Корпорация "Росхимзащита" для выполнения работ по автоматизации научных исследований и автоматизированному проектированию новых химико-технологических процессов и систем.

Разработанная информационная система интерактивного моделирования и автоматизированного проектирования реакторных установок синтеза азокрасителей легла в основу созданного при непосредственном участии автора компьютерного практикума "Компьютерное моделирование и оптимизация технологических процессов и оборудования химических производств", использующегося в учебном процессе ТГТУ при подготовке инженеров и магистров по направлениям: 655400 - "Энерго- и ресурсосберегающие процессы в химической технологии, нефтехимии и биотехнологии" и 551800 -"Технологические машины и оборудование".

Основная часть диссертационной работы, посвященной достижению поставленной цели, состоит из четырех глав.

В первой главе проводится анализ современного состояния вопросов компьютерного моделирования, оптимизации и проектирования процессов и аппаратов производств органических полупродуктов и красителей в условиях неопределенности.

На основе обзора существующих подходов к решению задачи оптимального проектирования объектов химической технологии с учетом неопределенности исходной информации делается вывод о необходимости дальнейшего их совершенствования и разработки эффективных алгоритмов решения задачи проектирования в условиях неопределенности.

Также делается вывод о необходимости применения в современных компьютерных исследовательских системах методов и принципов искусственного интеллекта.

Отмечается, что интерактивные средства моделирования, оптимизации и проектирования технических объектов используются лишь в крупных информационных системах химико-технологического назначения для организации ввода исходных данных, а графические базы данных реализуются, как правило, в виде набора готовых чертежей без указания свойств графических объектов

Во второй главе предлагается методика, разрабатываются методы и алгоритмы интерактивного моделирования и проектирования реакторных установок тонкого органического синтеза в условиях неопределенности, рассматриваются вопросы математического моделирования основных реакций получения азопигментов - диазотирования и азосочетания.

Проведен анализ целевых и побочных реакций синтеза азопигментов, а также основных типов альтернативных конструкций реакторных установок тонкого органического синтеза, рассмотрены математические описания процессов диазотирования и азосочетания в модулях соответствующих реакторных систем. С учетом блочно-модульного строения математических моделей процессов диазотирования и азосочетания предложена методика интерактивного моделирования процессов тонкого органического синтеза.

Рассматриваются различные постановки задач оптимального проектирования аппаратурно-технологического оформления процессов тонкого органического синтеза в условиях неопределенности, предлагается быстродействующий алгоритм интерактивного оптимального проектирования гибких реакторных систем диазотирования и азосочетания с учетом неопределенности исходной информации.

В третьей главе рассматриваются вопросы создания системы интерактивного моделирования, оптимизации и проектирования процессов и систем тонкого органического синтеза в условиях неопределенности с интеллектуальным интерфейсом.

Описывается структура системы и задачи, которые она должна решать.

Предложен предикатно-фреймовый подход к описанию предметной области, позволяющий эффективно и компактно выполнить хранение и использование всех данных, необходимых для решения задач исследования, моделирования и оптимального проектирования процессов и аппаратов тонкого органического синтеза.

В этой же главе рассматриваются вопросы создания интерактивных средств компьютерного моделирования и проектирования: автоматизированная компоновка математических моделей, моделирование диалога с пользователем с различными способами взаимодействия.

В четвертой главе разработанная система интерактивного моделирования, оптимизации и проектирования процессов и систем тонкого органического синтеза, а также методика, алгоритмы оптимального проектирования применяются для исследования и проектирования установок диазотирования и азосочетания синтеза азопигментов.

Формируется множество альтернативных вариантов аппаратурного оформления для проведения процессов тонкого органического синтеза с использованием графической базы данных.

Методом математического моделирования исследуются статические режимы процессов диазотирования и азосочетания в реакторных системах типа "царга-тарелка", трубного и комбинированного типов.

Ставятся и решаются задачи проектирования оптимальных вариантов реакторных систем диазотирования и азосочетания.

Также в этой главе рассматривается возможность применения разработанной интерактивной системы для формирования технологических схем процессов тонкого органического синтеза.

В приложении приведены результаты экспериментальных исследований на пилотной установке, проводимые с целью проверки адекватности математических моделей процессов диазотирования и азосочетания, а также вынесены документы, подтверждающие практическое использование результатов исследований.

В заключение выражаю глубокую признательность всему коллективу кафедры "Технологическое оборудование и пищевые технологии" Тамбовского государственного технического университета и моему научному руководителю, профессору Дворецкому С.И. за большую помощь и постоянное внимание, оказываемые мне при выполнении настоящей работы.

12. Результаты работы (методика интерактивного моделирования и проектирования, алгоритм оптимального проектирования в условиях неопределенности, структура и состав обеспечивающих подсистем информационной системы, библиотека численных методов и математических моделей) приняты к реализации Тамбовским ОАО «Пигмент», ОАО «Корпорация «Росхимзащита», а также используются в учебном процессе ТГТУ при подготовке инженеров и магистров по направлениям: 655400 - «Энерго- и ресурсосберегающие процессы в химической технологии, нефтехимии и биотехнологии» и 551800 - «Технологические машины и оборудование».

1. Заде, Л.А. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений / Л.А. Заде // Математика сегодня. -М. : Наука, 1974.-С. 5-49.

2. Заде, Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применения к принятию приближенного решения: пер. с англ. / Л.А. Заде. М. : Мир, 1976.- 165 с.

3. Кафаров, В.В. Принцип описания химико-технологических процессов с помощью нечетких множеств / В.В. Кафаров, И.Н. Дорохов, Е.П. Марков // ДАН СССР. 1978. - Т. 243, №4. - С. 159-162.

4. Кафаров, В.В. Метод формализации качественного описания химико-технологических процессов с помощью нечетких множеств /В.В. Кафаров, И.Н. Дорохов, Е.П. Марков // ДАН СССР. 1979. - Т. 246, №4. - С. 931-934.

5. Дорохов, И.Н. Особенности методологии нечетких множеств для описания физико-химических систем / И.Н. Дорохов, Е.П. Марков, В.В. Кафаров // ТОХТ. 1980. - Т. 14, №6. - С. 908-919.

6. Борисов, А.Н. Принятие решений на основе нечетких моделей / А.Н. Борисов, О.А. Крумберг, И.П. Федоров. Рига : Зинатне, 1990 - 184 с.

7. Кафаров, В.В. Системный анализ процессов химической технологии. Применение методов нечетких множеств /В.В. Кафаров, И.Н. Дорохов, Е.П. Марков. -М. : Наука, 1986. 359 с.

8. Кафаров, В.В. Математическое моделирование не полностью наблюдаемых химико-технологических объектов /В.В. Кафаров, Ю.Ю. Громов, В.Г. Матвейкин // Доклады РАН. 1994. - Т. 337, №1. - С. 68-69.

9. Кафаров, В.В. Задачи управления объектами химической технологии при наличии нечеткости / В.В. Кафаров, Ю.Ю. Громов, В.Г. Матвейкин // Доклады РАН. 1994. - Т. 337, №5. - С. 628-630.

10. Громов, Ю.Ю. Методы и алгоритмы моделирования и управления технологическими объектами с учетом свойств внутренней неопределенности : дис. . докт. техн. наук / Ю.Ю. Громов. Тамбов, 1997. - 670 с.

11. Фролов, С.В. Математическое моделирование и оптимизация процесса обесфторивания фосфатов во вращающейся печи : дис. . канд. техн. наук / С.В. Фролов.-Тамбов, 1988.-241 с.

12. Ибрагимов, И.А. Методы оптимизации нестационарных реакторных комплексов в нечетко определенных ситуациях / И.А. Ибрагимов, И.Р. Эфендиев, В.Т. Копысицкий // ДАН СССР. 1991. - Т. 317, №3.-С. 680-683.

13. Попов, Н.С. Методы автоматизированного моделирования процессов самоочищения реки с малым расходом воды в условиях неопределенности / Н.С. Попов, В.А. Немтинов, В.Г. Мокрозуб // Химическая промышленность. 1992. - №9. - С. 545-550.

14. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / под ред. Поспелова Д.А. -М. : Наука, 1986. 312 с.

15. Громов, Ю.Ю. Задачи управления объектами химической технологии с использованием теории нечетких множеств /Ю.Ю. Громов, В.В. Кафаров, В.Г. Матвейкин // ТОХТ. 1997. - Т. 29, №5. - С. 548-552.

16. Эфендиев, И.Р. Метод оптимального управления нестационарным реактором в нечетких условиях / И.Р. Эфендиев, В.Т. Копысицкий // ДАН СССР. 1991. - Т. 318, №3. - С. 663-667.

17. Gadeberg, К. Automatic hild start-up by Fuzzy Control / K. Gadeberg, L.P. Holmblad // World Cement. 1987. - No. 4. - P. 229-231.

18. Rosa, J. Zum Problem der Fuzzy Steuerung des Zementdrehofens / J. Rosa // Zement-Kalk-Gips. 1988. - No. 4. - S. 167-169.

19. Алефельд, Г. Введение в интервальные вычисления / Г. Алефельд, Ю. Херцбергер. -М. : Мир, 1987.-360 с.

20. Гусев, Ю.М. Анализ и синтез линейных интервальных динамических систем (состояние проблемы). I. Анализ с использованием интервальных характеристических полиномов / Ю.М. Гусев, Е.Н. Ефанов, В.Г. Крымский // Тех. Кибернетика. 1991. - № 1. - С. 3-23.

21. Дабронец, Б.С. Двухсторонние численные методы / Б.С. Дабронец, В.В. Шайдуров. Новосибирск : Наука, 1990. - 208 с.

22. Калмыков, С.А. Методы интервального анализа / С.А. Калмыков, Ю.И. Шокин, З.Х. Юлдашев. Новосибирск : Наука, 1986. - 224 с.

23. Malik, R.K. Optimal Design of Flexible Chemical Process / R.K. Malik, R.R. Hughes // Computers & Chem. Engng. 1979. - V.3, No.4. - P. 473-485.

24. Takamatsu, T. On design margin for process systems with parameter uncertainty / T. Takamatsu, I. Hashimoto, S. Shioya // J. Chem. Engng. Japan.1973.-V.6,No.3.-P. 453-460.

25. Nishida, N. Synthesis of optimal process systems with uncertainty / N. Ni-shida, A. Ichikawa, E. Tazaki // Ind. Engng. Chem. Process Des. Dev.1974. -V. 13, No.3.- P. 209-214.

26. Polak, E. Theoretical and Computational Aspects of the Optimal Design Centering, Tolerancing and Tuning Problem / E. Polak, A. Sangiovanni-Vincetelli. // IEEE Trans. On Circuits and Systems. 1979. - V.CAS-26, No.9. - P. 795-813.

27. Колобашкин, B.C. Оптимизация экзотермических каталитических реакторов с псевдоожиженным слоем в условиях длительной эксплуатации /B.C. Колобашкин, Ю.М. Волин, Г.М. Островский, М.Г. Слинько // ДАН СССР. 1987. - Т.293, №6. - С. 1437-1440.

28. Halemane, К.Р. Optimal Process Design under Uncertainty / K.P. Halemane, I.E. Grossmann // A.I.Ch.E. Journal. 1983. - V.29, No.3. - P. 425-433.

29. Grossmann, I.E. Active constraint strategy for flexibility analysis in chemical process / I.E. Grossmann, C.A. Floudas // Computers & Chem. Engng.1987.-V.ll,No.6.-P. 675-682.

30. Polak, E. An Implementable Algorithm for the Optimal Design Centering, Tolerancing and Tuning Problem / E. Polak // J. Opt. Theory Appl. 1992. -V.37, No.l.-P. 45-66.

31. Юдин, Д.Б. Математические методы управления в условиях неполной информации / Д.Б. Юдин. М. : Сов. радио, 1974. - 400 с.

32. Ермольев, Ю.М. Методы стохастического программирования / Ю.М. Ермольев. М. : Наука, 1976. - 384 с.

33. Островский, Г.М. Оценка гибкости химико-технологических процессов / Г.М. Островский, Ю.М. Волин // Доклады РАН. 1992.-Т.323, №2.C. 341-343.

34. Островский, Г.М. Оптимальное проектирование гибких химико-технологических процессов / Г.М. Островский, Ю.М. Волин // Доклады РАН. 1993. -Т.331, №3. - С. 326-328.

35. Островский, Г.М. Оптимальное проектирование химико-технологических процессов при частичной неопределенности исходной информации / Г.М. Островский, Ю.М. Волин // ДАН. 1992. - Т.325, №1. - С. 103-106.

36. Островский, Г.М. Оптимизация химико-технологических процессов в условиях неопределенности / Г.М. Островский, Ю.М. Волин, Е.И. Барит, М.М. Сенявин // ТОХТ. 1993. -Т.27, №2. - С. 183-191.

37. Островский, Г.М. Новые подходы к исследованию гибкости и оптимизации химико-технологических процессов в условиях неопределенности / Г.М. Островский, Ю.М. Волин, Д.В. Головашкин // ТОХТ. 1997. - Т.31,• №2. С. 202-207.

38. Островский, Г.М. О гибкости химико-технологических процессов / Г.М. Островский, Ю.М. Волин, М.М. Сенявин, Т.А. Бережинский // ТОХТ. -1994. -Т.28, №1. С. 54-61.

39. Волин, Ю.М. Оптимизация технологических процессов в условиях частичной неопределенности исходной информации / Ю.М. Волин, Г.М. Островский // АиТ. 1995. - №2. - С. 85-98.

40. Попадимитриу, X. Комбинаторная оптимйзация. Алгоритмы и сложность / X. Попадимитриу, К. Стайглиц. М. : Мир, 1985. - 510 с.

41. Островский, Г.М. Алгоритм гибкости и оптимизация химико-технологических систем в условиях неопределенности исходной информации / Г.М. Островский, Ю.М. Волин, Д.В. Головашкин // Доклады РАН. 1994. - Т.339, №6. - С. 782-784.

42. Островский, Г.М. Об одном подходе к оценке гибкости химико-технологических схем / Г.М. Островский, Ю.М. Волин, Д.В. Головашкин // Доклады РАН. 1995. - Т.345, №2. - С. 216-218.

43. Боднер, В.А. Оптимизация терминальных стохастических систем / Бод-нер В.А., Роднищев Н.Е., Юриков Е.П.-М. : Машиностроение, 1987. — 208 с.

44. Дончев, А. Системы оптимального управления: возмущения, приближения и анализ чувствительности / А. Дончев. -М. : Наука, 1988. 156 с.

45. Евланов, Л.Г. Системы со случайными параметрами / Л.Г. Евланов, В.М. Константинов. М. : Наука, 1976. - 568 с.

46. Кожевников, Ю.В. Осреднение управлений разрывных стохастических систем случайной структуры / Ю.В. Кожевников. М. : Наука, 1980. — 348 с.

47. Колосов, Г.Е. Синтез оптимальных автоматических систем при случайных возмущениях / Г.Е. Колосов. М. : Наука, 1984. - 255 с.

48. Солодовников, В.В. Статистическая динамика линейных систем автоматического управления / В.В. Солодовников. М. : Физматгиз, 1960. - 420 с.

49. Бодров, В.И. Оптимальное проектирование энерго- и ресурсосберегающих процессов и аппаратов химической технологии / В.И. Бодров, С.И. Дворецкий, Д.С. Дворецкий // ТОХТ. 1997. - Т.31, №5. - С. 542-548.

50. Бодров, В.И. Об одном алгоритме оптимизации химико-технологических систем / В.И. Бодров, В.Г. Матвейкин // ТОХТ.1986.-Т.20,№3,-С. 423-429.

51. Разработка прогрессивных технологий и оборудования перенастраиваемых автоматизированных анилинокрасочных производств / В.И. Бодров и др. // Хим. пром. 1997. - №1. - С. 62-70.

52. Кафаров, В.В. Развитие идей перспективного стохастического программирования для задач химической технологии /В.В. Кафаров, В.И. Бодров, В.Г. Матвейкин // ДАН СССР. 1989. - Т.308, №4. - С. 918-921.

53. Кафаров, В.В. О решении задач оптимизации ХТС при неопределенности информации / В.В. Кафаров, В.В. Золоторев, В.В. Гарнов, В.Н. Бот-данов // ДАН СССР. 1987. - Т.293, №2. - С. 409-413.

54. Бодров, В.И. Проблемы управления в многоассортиментных гибких автоматизированных производственных системах нового поколения / В.И.Бодров, С.И. Дворецкий, В.Г. Матвейкин // ТОХТ. 1994. -Т.28, №5. -С.537-546.

55. Коновалов, В.И. Макрокинетика промышленных процессов / В.И. Коновалов, Н.Ц. Гатапова // ТОХТ. 2004. - Т.38, №2. - С. 123-132.

56. Гатапова, Н.Ц. Кинетика и моделирование процессов сушки растворителей, покрытий, дисперсий, растворов и волокнистых материалов: единый подход: дис. . докт. техн. наук : защищена 10.06.2005 / Н.Ц. Гатапова. -Тамбов, 2005. 554 с.

57. Искусственный интеллект основа новой информационной технологии / Г.С. Поспелов. - М. : Наука, 1988. - 280 с.

58. Искусственный интеллект: В 3 кн. Кн. 1. Системы общения и экспертные системы / под ред. Э.В.Попова. М. : Радио и связь, 1990. - 464 с.

59. Waterman, D.A. Guide to Expert Systems / D.A. Waterman. New York : Addison-Welse, 1986. - 236 p.

60. Expert Systems, 1985. V. 2, No 4.

61. Hammond, P. APES: a Detailed Description / P. Hammond // Rep. 82/10. Computing Dept., Imperial College Science and Technology. London : SW7 2BZ, UK, 1982.

62. Бондарев, П.А. Программная реализация инструментальных средств для построения экспертных систем / П.А. Бондарев, В.В. Силкин // Информационные технологии. 1998. - № 9. - С. 19-24.

63. Kehler, T.R. An Application Development System for Expert Systems / T.R. Kehler, G.D. Clemenson // Systems and Software. 1984. -V. 3, No 1. - P. 34-48.

64. Kunz, J.C. Applications Development Using a Hybrid AI Development System / J.C. Kunz, T.R. Kehler, M.D. Williams // AI Magazine. Fall. - 1984. -V. 5, No 3,-P. 324-347.

65. Коов, М.И. Инструментальное средство для построения гибридных экспертных систем / М.И. Коов // Технология разработки экспертных систем. Кишинев, 1987. - С. 85-87.

66. Кирсанов, Б.С. Создание гибридных интеллектуальных систем на основе средств ДИС и ДИЭС / Б.С. Кирсанов, Л.Ф. Киселев, Э.В. Попов // Технология разработки интеллектуальных систем. -М. : МДНТП, 1989. С. 53-71.

67. Голубев, С.А. Пустая система для диагностики технических объектов / С.А. Голубев, С.М. Гукова, Е.П. Курашев, Г.С. Осипов // Технология разработки экспертных систем. Кишинев, 1987. - С. 52-54.

68. Андрейчиков, А.В. Гибридные экспертные системы в задачах проектирования сложных технических объектов / А.В. Андрейчиков // Проблемы машиностроения и надежности машин. 1993. -№ 1. - С. 138-143.

69. Искусственный интеллект: Применение в интегрированных производственных системах / под ред. Э. Кьюсиака; пер. с англ. А.П. Фомина. М. : Машиностроение, 1991. - 554 с.

70. Кравцов, А.В. Построение интеллектуальных систем для прогнозирования работы промышленных установок нефтеперерабатывающих производств / А.В. Кравцов, Э.Д. Иванчина, B.C. Бесков, О.М. Варшавский // ТОХТ, 1996.-Т. 30, №5.-С. 537-543.

71. Разработка информационной системы по процессам массовой кристаллизации из растворов / В.А. Василенко и др. // Математические методы в технике и технологиях 12. Сб. трудов Межд. научн. конф.-Т. 5.-Великий Новгород : Новгород, гос. ун-т, 1999. С. 39-41.

72. Kikwood, R.L. A Prototype Expert System for Synthetising of Chemical Process Flowsheets / R.L. Kikwood, M.H. Locke, J.M. Douglas // Сотр. and Chem. Eng. 1988. -V. 12, No. 3. - P. 329-343.

73. Lu, M.D. Computer-Aided Total Flowsheets / M.D. Lu, R.L. Motard // Сотр. and Chem. Eng.- 1985.- V.9, No. 5. P. 431-445.

74. Chowdhurry, J. Expert Systems Gear for Process Synthesis Jobs / J. Chowd-hurry// Chem. Eng. N.-Y.- 1985.-V.92, No. 17,-P. 17-23.

75. Mahalec, V. Procedure for the Initial Design of Chemical Process Synthesis / V.Mahalec, R.L. Motard // Сотр. and Chem. Eng.- 1984.-V.1, No.l P. 5759.

76. Some Expert Systems Experiments in Process Engineering / K. Niida e.a. // Chem. Eng. Research and Design.-1986.-V.5- P. 372-380.

77. Chen, B. Development of Exert System for Synthesis of Heat Exchanger Network / B. Chen, Q. Sun, S. Ни // Сотр. and Chem. Eng.-1989.-V. 13, No. 11/12.-P. 1221-1227.

78. Гордеева Ю.Л. Интеллектуальное, алгоритмическое и информационное обеспечение гибридной экспертной системы проектирования энергосберегающих установок первичной нефтепереработки : автореф. дис. . канд. техн. наук-М., 1996.- 16 с.

79. Мешалкин, В.П. Автоматизированный синтез оптимальных теплообменных систем в условиях неопределенности / В.П. Мешалкин, Л.В. Гурьева, Б.Е. Сельский // Химическое и нефтегазовое машиностроение.1997,-№6.-С. 5-8.

80. Капустин, Н.М. Структурный синтез при автоматизированном проектировании технологических процессов производства деталей с использованием генетических алгоритмов / Н.М. Капустин, П.М. Кузнецов // Информационные технологии. 1998. - №4. - С. 34-37.

81. Норенков, И.П. Генетические алгоритмы структурного синтеза проектных решений / И.П. Норенков // Информационные технологи. 1998. -№4.-С. 34-37.

82. Богомолов, Б.Б. Принципы разработки ЭС оптимальной компоновки оборудования химических производств / Б.Б. Богомолов, В.П. Мешалкин // ТОХТ. 1994. - Т. 28, №6. - С. 638-643.

83. Кафаров, В.В. Предикатно-фреймовые модели представления знаний для поиска оптимальной компоновки химико-технологических систем /В.В. Кафаров, В.П. Мешалкин, И.А. Шубин//ТОХТ. 1991. - Т. 25, №1.-С. 105-109.

84. Banares-Aleantara, R. Decade A Hybrid Expert System for Catalyst Selection / R. Banares-Aleantara, A.W. Westerberg, E.I. Ко // Сотр. and Chem Eng.- 1987.-V. 11, No. 3- P.265-277.

85. Lieberam, A. Expertensysteme fur die Verfahronstechnic / A. Lieberam // Chem. Eng. Tech. 1986. - V. 58, No. 1. -S. 9-14.

86. Shuzo, 0. A Knowledge-Based Consultation System for Designing of Distillation Process / O. Shuzo // Proc. of Ш-rd Word Congress of Chemical Ingon-eering. Tokyo, 1986. - P. 566-569.

87. Искусственный интеллект. Применение в химии. М. : Мир, 1988. - 432 с.

88. Stephanopoulos G. CACHE Monograph Series. Artificial Intelligence in Process Systems Engineering. V. 1. / G. Stephanopoulos. Texas, 1990.

89. Stephanopoulos G. The Future of Expert Systems in Chemical Engineering / G. Stephanopoulos // Chem. Eng. Progr. 1987. - V. 83, No. 9. - P. 44-51.

90. Arzen, K.E. Use of Expert Systems in Closed-loop Feed-back Control / K.E. Arzen // Proc. of American Control Conference, 1986.

91. Bhat, N. Use of Neural Nets for Dynamic Modeling and Control of Chemical Process Systems / N. Bhat, T.J. McAvoy // Comput. and Chem. Eng. 1990. -V. 14-P. 573-582.

92. Representing Procedural Knowledge in Expert Systems / M. Gallanti e. a. // Proc. of the 9-th Intern. Joint Conf. on AI. 1985. -P. 345-352.

93. Клемеш, И. Анализ эффективности использования нейронных сетей для моделирования процессов дистилляции / И. Клемеш, Д.В. Понтон // ТОХТ. 1992. -Т. 32, №3. -С. 412-424.

94. Taylor, J.H. Expert Systems for Computer-Aided Control Engineering / J.H. Taylor // Chemical Process Control-Ill. Elsevier. - 1986.

95. Любарский, Ю.Я. Интеллектуальные информационные системы / Ю.Я. Любарский. М. : Наука. 1990. - 323 с.

96. Попов, Э.В. Общение с ЭВМ на естественном языке / Э.В. Попов. М. : Наука, 1982.-360 с.

97. Дракин, В.И. Общение конечных пользователей с системами обработки данных / В.И. Дракин, Э.В. Попов. А.Б. Преображенский. М. : Радио и связь, 1988.-288 с.

98. Городецкий, Б.Ю. К типологии коммуникативных неудач / Б.Ю. Городецкий, И.М. Кобозева, И.Г. Сабурова // Диалоговое взаимодействие и представление знаний. Новосибирск : ВЦ СО АН СССР. 1985.-С. 64-78.

99. Gross, B.J. TEAM: an Experiment in the Design of Transportable Natural-Language Interfaces / B.J. Gross, D.E. Appelt, P.A. Martin // Artificial Intelligence. 1987. - No3. - P. 173-243.

100. McKeown, K.R. Tailoring Explanation for the User / K.R. McKeown, M. Wish, K. Muthews // Proc. 9th IJCAI. Los Altos (Calif.). - 1985. - P. 772778.

101. Lebowitz, M. RESEARCHER: an Experimental Intelligent Information System / M. Lebowitz // Proc. 9th IJCAI. Los Altos (Calif.). - 1989. - P. 762770.

102. Рыбина, Г.В. Естественно-языковая система для автоматизации расчетных работ в современных САПР и АСУ ТП / Г.В. Рыбина // Прикладные и экспериментальные лингвистические процессоры. -Новосибирск : ВЦ СО АН СССР. 1982. - С. 60-75.

103. Представление знаний в человеко-машинных и робототехнических системах. Т. А. Фундаментальные исследования в области представления знаний. М. : ВЦ АН СССР; ВИНИТИ, 1984. - 262 с.

104. Представление знаний в человеко-машинных и робототехнических системах. Т. В. Инструментальные средства систем, ориентированных на знания. М. : ВЦ АН СССР; ВИНИТИ, 1984. - 23 6 с.

105. Представление знаний в человеко-машинных и робототехнических системах. Т. С. Прикладные человеко-машинные системы, ориентиро-ван-ные на знания. М. : ВЦ АН СССР; ВИНИТИ, 1984. - 380 с.

106. Тайц, О.Г. Гибридный интерактивный язык обработки словесных текстов / О.Г.Тайц // Информационные технологии. 1999. - №9. - С. 1417.

107. Микулич, Л.И. Специализированная диалоговая система / Л.И. Мику-лич, А.Я. Червоненкис // Вопросы разработки прикладных систем. -Новосибирск : ВЦ СО АН СССР, 1985. С. 111-129.

108. Поспелов, Д.А. Ролевые структуры в представлении и диалоговых системах / Д.А. Поспелов, И.Я. Сильдмяэ // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика. 1985. - №5. - с. 83-89.

109. Искусственный интеллект: В 3 кн. Кн. 2. Модели и методы / под ред. Д.А. Поспелова. М. : Радио и связь. 1990. - 303 с.

110. Автоматизация моделирования и инженерных расчетов блочно-модульных технических систем / Г.С. Поспелов и др. // Современные проблемы автоматического управления. М. : МВТУ, 1985. - С. 10-20.

111. Евгенев, Г.В. Мультиагентные системы компьютеризации инженерной деятельности / Г.В. Евгенев // Информационные технологии. -2000. -№3. С. 2-7.

112. Евгенев, Г.В. Модели вместо алгоритмов. Смена парадигмы / Г.В. Евгенев // Информационные технологии. 2000. - №3. - С. 38-44.

113. Клещев, А.С. Представление знаний / А.С. Клещев // Прикладная информатика. 1983. - Вып. 1. - С. 49-94.

114. Попов, Э.В. Алгоритмические основы интеллектуальных роботов и искусственного интеллекта / Э.В. Попов, Г.Р. Фридман.-М. : Наука, 1976.-455 с.

115. Кузин, Л.П. Интеллектуальные банки данных / Л.П. Кузин // Вопросы кибернетики. М. : Научн. совет по комплексной проблеме «Кибернетика» АН СССР. - 1979. - С. 3-11.

116. Кафаров, В.В. Основы автоматизированного проектирования химических производств / В.В. Кафаров, В.Н. Ветохин.-М. : Наука, 1987. — 624 с.

117. Гладун, В.П. Методы формирования понятий на ЭВМ / В.П. Гладун, В.Н. Ващенко//Кибернетика. 1975,-№2.-С. 107-122.

118. Codd, E.F. Relation model for large shored date bank / E.F. Codd // Com-muns ACM. 1970.-V. 13, No 6.-P. 337-387.

119. Semantic networks and the generation of context / J. Mylopoulos e. a. // Adv. Pap. IV Intern. Ioint. Congr. Artificial Intelligence. 1975. - V. 1, Nol.-P. 134-142.

120. Минский, M. Фреймы для представления знаний / М. Минский. -М. : Энергия, 1979.- 151 с.

121. Положенцев, В.И. Разработка диалоговой системы моделирования СТС: дис. . канд. техн. наук / В.И. Положенцев. -М. : МХТИ. 1982. -250 с.

122. Уинстон, П. Искусственный интеллект / П. Уинстон.-М. : Мир, 1973.-270 с.

123. Дорохов, И.Н. Системный анализ процессов химической технологии. Интеллектуальные системы и инженерное творчество в задачах интенсификации химико-технологических процессов и производств / И.Н. Дорохов, В.В. Меньшиков. М. : Наука, 2005. - 282 с.

124. Математическое моделирование химических производств / К. Кроу и др.. М. : Мир, 1973.-391 с.

125. Evans, L.B. Computer-aided Chemical Process Design / L.B. Evans, D.G. Steward, C.R. Sprague // Chem. Eng. Progr. 1968. - No. 4. - P. 39-50.

126. Steward, D.G. A Survey of Computer-Aided Chemical Process Design / D.G. Steward // Report ESL-R-304, MIT Project DSR 74994, Electronic System Laboratory. Cambridge, 1967.

127. Гартман, Т.Н. Автоматизированный выбор моделей учета неидеальности жидкой фазы при паро-жидкостном равновесии / Т.Н. Гартман, А.И. Бояринов, Я. Л. Барский // ТОХТ. 1999. - Т. 33, №6.-С. 651655.

128. Кравцов, А.В. Моделирующая система блока реакторов технологической линии высокотемпературного пиролиза / А.В. Кравцов, Н.А. Сва-ровская, И.Ю. Зеленко //Хим. пром. 1999. -№7. - С. 30-33.

129. Инфомационно-моделирующая система технологии первичной переработки нефти / А.В. Кравцов и др. // Хим. пром. 1999. - №7. - С. 5054.

130. Сотников, В.В. Интерактивная система имитации систем управления ХТП / В.В. Сотников, В.И. Халимон, Д.Ш. Тепищев // Хим. пром.1998.-№9.-С. 585-587.

131. Бобров, Д.А. Автоматизированная система анализа и оптимизации хи-мико-технологическихз объектов / ДА. Бобров, Н.А. Кисленко // ТОХТ. 1994. - Т. 28, №5. - С. 530-536.

132. Терешков, Е.С. Программные средства конструирования нейро-нечетких моделей / Е.С. Терешков, В.Н. Гиляров // Математические методы в технике и технологиях ММТТ-18: Сб. труд. 18 Международной научн. конф. Казань, 2005,- Т.6.- С. 17-17.

133. Морозов, А.А. Логический анализ функциональных диаграмм в процессе интерактивного проектирования информационных систем: авто-реф. дис. . канд. техн. наук / А.А. Морозов. -М., 1998.-16 с.

134. Артамонов, Е.И. Моделирование и. разработка структур и инструментальных средств интерактивных систем проектирования технических объектов: автореф. дис. . докт. техн. наук / Е.И. Артамонов. -М., 1999.-48 с.

135. Диагностика возможной активности производных адамантана в полимерных композициях методами молекулярного дизайна /В.В. Орлов и др. // Химическая промышленность. 2003. - Т. 80, №2. - С. 46-55.

136. Методика компьютерного конструирования органических соединений в качестве активных добавок к полимерных композициям / И.В. Гер-машев и др. // Химическая промышленность. 2002. - №6. - С. 1-6.

137. Геминтерн, В.И. Методы оптимального проектирования / В.И. Гемин-терн. Б.Н. Каган. -М. : Энергия, 1980. 159 с.

138. More, J.J. Optimization Software Guide / J.J. More, S.J. Wright. -Philadelphia : Society for Industrial and Applied Mathematics, 1993.

139. Волин, Ю.М. ROPUD программа многоуровневой универсальной оптимизации / Ю.М. Волин, Г.М. Островский, О.Ю. Волина, А.А. Масче-ва // ТОХТ. - 1998. - т. 32, №6. - С. 648-652.

140. Aspen Plus. User's Guide. Cambridge: Aspen Plus Technol Inc., 1994.

141. Provision with PRO/II. User's Guide. Los Angeles: Simulation Sci. Inc., 1994

142. Экономическая оптимизация систем разделения жидких смесей / С. Гланц и др. //ТОХТ. 1998. -Т. 32, №2. -С. 126-129.

143. Шумкин, Б. Технологическое проектирование / Б. Шумкин // САПР и графика.-2003,-№1.

144. Норенков, И.П. Основы автоматизированного проектирования: учеб. для вузов / И.П. Норенков.-М. : Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2000.-360 с.

145. Евгенев, Г.Б. Спрут-AD процесс проектирования в одной кнопке / Г.Б. Евгенев, А.С. Кобелев, Б.В. Кузьмин // САПР и графика. -2002. -№5.

146. Евгенев, Г.Б. Перспективы использования новой технологии автоматизированного решения инженерных задач для проектирования электрических машин / Г.Б. Евгенев, А.С. Кобелев, Б.В. Кузьмин, А.А. Крючков // Электротехника. 1999. -№11.

147. Методы и средства системной разработки сложных объектов на основе имитационного сетевого моделирования и технологии МЕТАСАПР (FRAMEWORK) / И.А. Кривошеев и др. // Информационные технологии. Приложение. 2005. - №4. - С. 3-31.

148. Кудрявцев, A.M. Разработка и оптимизация непрерывного технологического процесса получения азопигментов: дис.канд. техн. наук / A.M. Кудрявцев. Тамбов, 1987. - 256с.

149. Майстренко, А.В. Оптимальное проектирование аппаратурного оформления гибкой автоматизированной установки производства азопигментов: дис. канд. техн. наук. : защищена 21.01.1994 / А.В. Майстренко. Тамбов, 1993. - 236с.

150. Мамонтов, И.Н. Разработка алгоритмов оптимального проектирования автоматизированных химико-технологических установок (на примере реакторных систем диазотирования): дис. . канд. техн. наук : защищена 12.11.1999 / И.Н. Мамонтов. Тамбов, 1999. - 210 с.

151. Баранов, Б.А. Исследование колористических и физико-технологических свойств некоторых азопигментов в зависимости от их дисперсного состава: дисс.канд. техн. наук / Б.А. Баранов.-М., 1975,- 111с.

152. Разработка непрерывного технологического процесса получения пигмента алого / A.M. Кудрявцев и др. // Журнал прикладной химии, 1988.-№ 11.-С. 2525-2531.

153. Макрокинетика процесса растворения З-нитро-4-аминотолуола / Б.А. Баранов и др. // Кинетика и катализ. -1984. -Т.25, № 6. -С. 1457-1461.

154. Бодров, В.И. Математическое моделирование процесса получения азокрасителей / В.И. Бодров, С.И. Дворецкий, A.M. Кудрявцев // Изв. вузов. Химия и хим. технология, 1985. Т.28, № 1. - С. 81-86.

155. Гордеев, JI.C. Математическое моделирование и исследование непрерывной технологии синтеза азопигментов / JI.C. Гордеев, С.И. Дворецкий, A.M. Кудрявцев // Хим. пром, 1990. № 10. - С. 44-48.

156. Разработка и внедрение гибкой автоматизированной установки непрерывной технологии получения азопигментов / В.И. Бодров и др. // Хим. пром. 1986, - №1, - С. 50-54.

157. Хайрер, Э. Решение обыкновенных дифференциальных уравнений / Э. Хайрер, С. Нерсетт, Г. Ваннер. -М. : Мир, 1987. 512 с.

158. Демидович, Б.П. Основы вычислительной математики / Б.П. Демидо-вич, И.А. Марон. М. : Наука, 1966. - 664 с.

159. Шуп, Т. Решение инженерных задач на ЭВМ: Практическое руководство / Т. Щуп. М. : Мир, 1982. - 238 с.

160. Пападимитриу, X. Комбинаторная оптимизация. Алгоритмы и сложности / X. Пападимитриу, К. Стайглиц. М. : Мир, 1985.

161. Рябов, Г.Г. Интеллектуальные объекты концепция от компьютерных технологий. / Г.Г. Рябов, В.В. Суворов // Информационные технологии.-2004.-№ 6.-С. 9-16.

162. Представление и использование знаний / Х.Уэно и др.; пер с яп. М. : Мир, 1989.

163. Гаврилова, Т.А. Базы знаний интеллектуальных систем / Т.А. Гаврило-ва, В.Ф. Хорошевский. СПб : Питер, 2001 - 384 с.

164. Брайнес, Я.М. Введение в теорию и расчеты химических и нефтехимических реакторов / Я.М. Брайнес. М. : Химия, 1976. - 592 с.

165. Ахназарова, С.Л. Методы оптимизации эксперимента в химической технологии / С.Л. Ахназарова, В.В. Кафаров М. : Высш. шк., 1985327 с.