автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Методология оптимизации интегрированных нефтеперерабатывающих производственных систем

На правах рукописи

I

Г ЛИСИЦЫН Николай Васильевич

МЕТОДОЛОГИЯ ОПТИМИЗАЦИИ ИНТЕГРИРОВАННЫХ НЕФТЕПЕРЕРАБАТЫВАЮЩИХ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ СИСТЕМ

05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (промышленность)

Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Ж

Санкт-Петербург 2003

Работа выполнена в ООО «Наука, технология, информатика, контроль», Санкт-Петербург

Официальные оппоненты:

Доктор технических наук, профессор Соркин Леонид Рафаилович

Доктор технических наук, профессор Белоглазов Илья Никитич

Доктор технических наук, профессор Зубарев Юрий Яковлевич

Ведущее предприятие: ОАО «Всероссийский научно-исследовательский

институт нефтехимических процессов», Санкт-Петербург

Защита диссертации состоится

вхУ час, в ауд. № ¿У на заседании 'диссертационного совета Д212.230.03 при Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования Санкт-Петербургском государственном технологическом институте (техническом университете) по адресу: 198013, Санкт-Петербург, Московский пр., д. 26.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке института. Отзывы и замечания в одном экземпляре, заверенные печатью, просим направлять по адресу: 198013, г. Санкт-Петербург, Московский пр. 26. Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Санкт-Петербургский государственный технологический институт (технический университет), Ученый совет.

Автореферат разослан « 2/» ¿г^р^ ¿£+52.00 -Зт.

Ученый секретарь диссертационного совета, к.т.н., доцент

1

-и-"

В. И. Халимон

2оо$-й

\ 222,4

у 'ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы

Одной из основных проблем повышения эффективности нефтеперерабатывающих производств, представляющих собой сложный вертикально-интегрированный комплекс, является разработка методологии их оптимизации, учитывающая многокритериальность рассматриваемой системы, многоуровневость и разнообразие ресурсов, используемых при управлении нефтеперерабатывающим заводом (НПЗ).

Рациональное потребление ресурсов и научно-технический прогресс в технологии превращения углеводородного сырья определяют перспективы развития нефтеперерабатывающей отрасли промышленности. Обеспечение рынка высококачественными бензинами, дизельными топливами и другими нефтепродуктами при снижении издержек на производство является основной задачей, стоящей перед каждым нефтеперерабатывающим заводом. Вне зависимости от его профиля - топливного, топливно-масляного, топливно-нефтехимического, топливно-масляно-нефтехимического - управление НПЗ направлено на реализацию миссии предприятия, а именно организацию и оптимизацию процессов переработки нефти, компаундирования и сбыта нефтепродуктов, отвечающих требованиям потребителей и учитывающих перспективы развития конкретного завода. Повысить эффект от организационно-распорядительной деятельности НПЗ можно только в результате построения и оптимизации комплексной системы управления всеми его ресурсами: материальными, энергетическими, социальными, информационными, интегрированной как по горизонтали, в соответствии с критерием оптимизации ресурса, так и по вертикали - в соответствии с уровнем управления: стратегическим, оперативным и технологическим. Отсюда следует, что разработка методологии оптимизации подобной системы представляется весьма актуальной научно-технической проблемой. Дополнительным стимулом в пользу ее разрешения служи! необходимое гь смещения крена в привлекательности для инвестиций с объектов добычи углеводородного сырья на предприятия переработки и выпуска готовой продукции - в сферу использования современных высоких технологий - при одновременном снижении энерго- и ресурсоемкости каждого продукта.

Для изучения рассматриваемой проблемы необходимо выполнить классификацию оптимизационных задач НПЗ, исследовать особенности нефтеперерабатывающих производств, представляющих собой в отношении автоматизации и управления сложные организационно-технологические распределенные нелинейные системы со значительной размерностью параметров состояния, управляющих и возмущающих воздействий. Требуется осуществить структурирование объекта, формализованное описание и алгоритмизацию управления химико-технологическими и производственными процессами НПЗ, разработать комплексную математическую модель и обобщенный критерий качества НПЗ, яыполн^т^ имитяц^гшыг'р мгппрпмрпиянир и оптимизацию систем. Из-за необходимо« а широкого

круга задач большей размерности с целью с преде$йМ^|й^наль: ¡ого и (или)

оэ

оптимального использования того или иного ресурса, будь то количество сырья, полуфабриката, энергоносителя и т. д., среди прочих особенно целесообразным видится применение декомпозиционно-интегральных методов оптимизации, методов линейного и нелинейного программирования.

Рассматриваемый в настоящей работе подход к оптимизации производства, основанный на классификации методов решения оптимизационных задач и ресурсов, может быть использован при управлении любыми большими химико-технологическими системами. Вместе с тем, применительно к рассматриваемому классу задач управления объектами нефтепереработки, математические зависимости, входящие в состав комплексной модели, с точки зрения теории, становятся моделями НПЗ, технологических установок переработки нефти, моделями компаундирования нефтепродуктов и процессов разделения - смешения материальных ресурсов (сырья, катализата, денормализата и т. п.), моделями синтеза тепловых систем.

Решение научных проблем, сформулированных в данной работе, позволяет осуществить построение оптимальной структуры нефтеперерабатывающего производства, разработать информационно-управляющую систему НПЗ и выполнить исследование и оптимизацию конкретных задач.

Цель работы. Создание методологии оптимизации многоуровневых интегрированных нефтеперерабатывающих производственных систем для повышения эффективности управления промышленными предприятиями в современных условиях развития экономики России.

Научная новизна

Разработана методология оптимизации больших интегрированных нефтеперерабатывающих производств, заключающаяся в синтезе оптимальных систем на базе обобщенного критерия качества, комплекса математических моделей объекта управления, декомпозиционно-интегральных методов оптимизации и структурирования объекта по горизонтали в соответствии с критерием оптимизации ресурса и по вертикали - в соответствии с иерархией уровней управления.

Сформулирован обобщенный критерий качества производственной системы НПЗ, объединяющий все виды ресурсов и затрат и функционально связывающий рассматриваемый класс задач ее оптимизации.

Предложен метод декомпозиции по уровням иерархии управления производственной системы НПЗ, позволяющий осуществлять оптимизацию сложного многокритериального объекта управления большой размерности.

Разработан комплекс линейных и нелинейных математических моделей объектов управления НПЗ, позволяющих провести исследование, структурную и параметрическую оптимизацию нефтеперерабатывающих производств и технологических процессов первичной переработки нефти и компаундирования нефтепродуктов.

Предложена концепция рационального использования материальных ресурсов НПЗ, в соответствии с которой при управлении технологическими процессами переработки нефти необходимо поддерживать на заданном уровне

концентрации соотношения компонентов в продуктах, обеспечивающих экстремум критерия оптимизации процессов разделения и смешения.

Предложена методика имитационного моделирования в процессе принятия решения для оценки эффективности мероприятий по реконструкции действующих и проектирования новых НПЗ.

Разработана и предложена методика расчета материального баланса НПЗ, в соответствии с которой согласование потоков отдельных переделов осуществляется путем предварительного расчета баланса светлых нефтепродуктов с учетом показателей качества и последующей минимизацией невязок массовых расходов входных и выходных потоков для каждой установки.

Предложена методика построения двухуровневой системы оптимального управления установкой первичной переработки нефти посредством определения ее производительности по каждому виду топлива и минимизации затрат на материальные и энергетические ресурсы.

Разработана методика экспрессной оценки фракционного состава нефти, поступающей на переработку, по косвенным измеряемым в потоке показателям: плотности и содержанию серы.

Разработана методика синтеза теплообменных систем НПЗ, позволяющая на основании заданных значений физико-химических свойств материальных потоков, их расходов, начальной и конечной температуры теплоносителей, параметров энергетических ресурсов определить с помощью эвристико-комбинаторных методов топологию теплообменной системы НПЗ и конструктивные параметры теплообменников, холодильников и нагревателей.

Предложены оригинальные организационная и функциональная структуры вертикально-интегрированных систем управления НПЗ и разработана информационно-управляющая система нефтеперерабатывающего предприятия.

Практическая ценность работы заключается в создании обобщенного подхода к оптимизации НПЗ, включающего конкретную реализацию последовательности формализованных этапов, определяемых структурой и целью системы, являющегося методической основой проектирования оптимальных систем управления различного назначения в больших системах.

В рамках предложенного подхода разработаны информационно-управляющая система ООО «ПО «Киришинефтеоргсинтез» (КИНЕФ), комплекс получения топливных смесей, система для получения химических композиций, база расходов и показателей качества компонентов для приготовления нефтепродуктов, методики расчета материального баланса НПЗ и имитационного моделирования для оценки эффективности реконструкции действующих и проектирования новых НПЗ; предложена методика экономии материальных и энергетических ресурсов (путем минимизации запасов по качеству выпускаемых продуктов, оптимизации баланса между процессами разделения и смешения), ориентированная на нефтеперерабатывающее производство.

Сформулирована концепция ресурсосбережения, обеспечивающая значительную экономию материальных ресурсов НПЗ. Предложена новая методика синтеза системы оптимального управления установкой первичной переработки нефти, реализация которой на практике способствовала увеличению выхода светлых нефтепродуктов до 1 %.

Для всех методик и систем разработано программно-алгоритмическое обеспечение, позволяющее использовать полученные результаты в промышленном производстве, о чем свидетельствует внедрение ряда методик и программ в практику проектирования и управления ОАО «Ленгипронефтехим», ООО «ПО «Киришинефтеоргсинтез», ОАО «Славнефть-Ярославнефтеоргсинтез», ОАО «ЛУКОИЛ-Нижегороднефтеоргсинтез». Эти методики и программы могут быть адаптированы в проектных и производственных организациях аналогичного типа, в частности запланированы к внедрению на Одесском НПЗ. Результаты исследования установки квазинепрерывного действия «Парекс» - одного из ведущих объектов проектирования и управления НПЗ - внедрены в виде методического материала для студентов химико-технологических (специальность 65.49.00 и 65.21.00) и проектных (специальность 22.03.00) направлений в курсы «Модели и методы анализа проектных решений» и «Основы разработки САПР» в Санкт-Петербургском государственном технологическом институте (Техническом университете) (СПбГТИ(ТУ)).

Апробация работы. Материалы диссертации докладывались и обсуждались на международном форуме «Топливно-энергетический комплекс: региональные аспекты», Санкт-Петербург, 2003 г.; ХШ-ХУ1 Международных научных конференциях «Математические методы в технике и технологиях», Санкт-Петербург, 2000 г.; Смоленск, 2001 г.; Тамбов, 2002 г., Ростов-на-Дону, 2003 г.; Санкт-Петербург, 2003 г.; II Международной научно-практической конференции «Оценочные технологии в экономических процессах», Санкт-Петербург, 2003 г. По материалам конференций опубликованы тезисы докладов.

Программное обеспечение интегрированной информационно-управляющей системы демонстрировалось на Международной выставке «Нефтепереработка и нефтехимия», Санкт-Петербург, 2003 г.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 43 работы, в том числе одна монофафия, 15 статей, 13 тезисов докладов на международных научных конференциях и 14 патентов РФ.

Структура и объем диссертации. Работа изложена на 372 стр., состоит из семи глав, содержит (в основном тексте) 41 рис., 36 табл., список литературы насчитывает 246 наименований, 11 приложений (на 80 стр.) включают 19 рис. и 19 табл.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ 1. Анализ проблемы оптимизации нефтеперерабатывающих производств, постановка цели исследования

Нефтеперерабатывающая промышленность во всем мире продолжает развитие под возрастающим давлением экологического фактора при

ужесточении требований к потребительским свойствам нефтепродуктов. Приоритетным становится обеспечение качества товара путем поиска и реализации новых подходов к достижению наилучших свойств моторных и котельных топлив с наименьшими затратами, энерго- и ресурсосбережением.

Новые жесткие ограничения на выбросы в атмосферу вызывают радикальные перемены в структуре потребления нефтепродуктов: спрос на качественные моторные топлива растет, а на топочные мазуты - падает - и, прежде всего, на высокосернистые и сернистые котельные топлива,-

Изменение инфраструктуры, номенклатуры спроса, а следовательно, условий работы НПЗ вызывает необходимость создания новых и модернизации действующих производственных систем управления. В особенности это касается отечественной нефтеперерабатывающей промышленности, вставшей на путь рыночных отношений и вносящей существенный вклад в развитие экономики России. Свидетельством тому служит объем промышленной продукции отрасли, который на текущий момент составляет около 150 млрд. руб. в год.

Стратегической целью любого субъекта хозяйствования, в том числе и НПЗ, является обеспечение своей жизнедеятельности. В условиях рынка конкурентоспособность предприятия может быть достигнута путем оптимального "управления его ресурсами, регулирования ассортимента качественной продукции, оптимизации услуг и затрат, ресурсосбережения.

Задачи оптимального управления НПЗ чаще всего решаются посредством реализации для управленческих и производственных подразделений различных автоматизированных систем. Но при таком подходе предприятие в итоге оказывается оснащенным несколькими порой разнородными комплексами, не имеющими между собой интерфейсов и решающими свои локальные задачи. Поэтому если рассматриваются отдельные аспекты управления предприятием и обособленно решаются частные задачи -это ведет в конечном счете к несогласованности действий, существенным погрешностям, а часто и к нереализуемости принимаемых управленческих решений, что является следствием широко распространенной методологической ошибки. Подтверждением тому служат данные, представленные на Рис. 1 и Рис. 2. Из них следует, что относительная погрешность измерения расходов одних и тех же материальных потоков, полученных с помощью разных систем, Может составлять свыше 30 %; более того, величина абсолютной погрешности материального баланса установки может быть очень велика - более 1,5 тыс. т. при восьмичасовой производительности (вахта) в 16,7 тыс. т.

С целью повышения эффективности и скоординированности задач оптимального управления деятельность предприятия как производственной системы должна быть рассмотрена в качестве единого процесса, объединяющего все структуры НПЗ и функционально связанного его системой управления.

В общем виде подобная проблема может быть сформулирована так: необходимо построить оператор, обеспечивающий на множестве возможных

решений, характеризующих варианты управления производственной системой, выбор такого решения, которое принадлежит множеству допустимых решений и доставляет экстремум некоторой заданной функции цели. При этом решение, определяющее вариант управления системой, характеризуется совокупностью технологических (состав и тип установок, топология их соединения, номенклатура и структура выпуска продукции и т. п.), экономических (объем инвестиций, материальные затраты и т. п.), социальных (общая численность работников, размер заработной платы и т. п.) и экологических (суммарные выбросы в атмосферу, содержание нефтепродуктов в стоках, сбрасываемых в водоем, и т. п.) показателей. Построение указанного оператора является трудной задачей структурного и параметрического синтеза НПЗ как большой химико-технологической системы и требует создания и анализа сложных

5,% "

/А

/

30 20 10 О -10 -20

/

N

\

/

\ Базовый компонент А-76

Катализат 85-180 _-------I ■ 1. ' I____I___' -1=3

- - 3" • 1.Т.:?2 : ^ 7.." 8" - - 9_ .Л'7^ —ТГгЧг-

ДТЛг/о ч / \

\ / Изоселектоформат ч. -'

Рис. 1. Относительная погрешность расходов основных материальных потоков, измеряемых на входе товарных парков и выходе технологических установок:

[ДТЛ - дизельное топливо летнее гидроочищенное]

Рис. 2. Погрешность суммарных значении входных и выходных материальных потоков установки первичной переработки нефти АТ-б за произвольный период времени

систем управления на основе использования методов математического моделирования и оптимизации.

Задачи моделирования и оптимизации процессов и производств в химических отраслях промышленности хорошо освещены в литературе. Сформулированные в трудах многих авторов идеи построения систем позволяют провести обобщение и выполнить классификацию оптимизационных методов. В качестве критериев оптимизации используются такие показатели, как прибыль, доход, амортизация, рентабельность, срок окупаемости затрат, дисконтированные и другие конкретные показатели. Целесообразность применения критерия зависит от специфики решаемой задачи; классификация оптимизационных задач применительно к системам НПЗ представлена в табл. 1.

Таким образом, постановка цели диссертационного исследования сводится к разработке методологии оптимизации интегрированных систем на базе не конкретного, а обобщенного критерия качества и построения комплекса математических моделей НПЗ, позволяющих описать структурную единицу объекта, уровень управления, потребляемые ресурсы и его инновационный статус. Это предоставит возможность создать теоретическую базу и преодолеть проблему несогласованного управления отдельными установками, технологическими процессами, предприятием в целом и разработать общую стратегию управления нефтеперерабатывающим производством, решающую задачу его оптимизации.

2. Декомпозиция нефтеперерабатывающих производственных систем и разработка методологии их оптимизации

Современное нефтеперерабатывающее промышленное предприятие представляет собой большую систему взаимодействующих объектов управления производственного и вспомогательного назначения, деятельность которых направлена на выпуск и реализацию нефтепродуктов. В производственной составляющей - это блок переработки (превращения) углеводородного сырья, объединяющий технологические установки, и блок смешения, в котором компоненты перера'ботки компаундируются в товарные нефтепродукты. К вспомогательной составляющей относятся различного рода подготовка производства и его обеспечение.

В качестве основной единицы НПЗ выступают установки, число которых зависит от профиля предприятия и измеряется десятками (обычно от 30 до 50). Состояние установки оценивается по параметрам технологических процессов. Их число обычно составляет сотни единиц (обычно 300-400). Таким образом, для исследования и моделирования нефтеперерабатывающего производства как объекта управления необходимо располагать информацией о десятках тысяч переменных. Кроме того, описание НПЗ будет не полным, если оно не будет учитывать и все потребляемые ресурсы: от материальных до производственных (см. табл. 1).

Таблица 1.

Классификация оптимизационных задач НПЗ

Признак Объекты оптимизации Наименование основных задач

Производственная единица НПЗ Технологические установки Процессы и аппараты Структурно-параметрический синтез предприятия Структурно-параметрический синтез установки Оптимизация технологических режимов

Потребляемые ресурсы Материальные Энергетические Транспорт Социальные Экология Информационные Финансовые Производственные Согласование материальных потоков и расчет материального баланса НПЗ Компаундирование топлив и снижение запаса по их качеству Определение оптимальных балансовых отношений между процессами разделения и смешения Дискретно-непрерывная оптимизация структуры и параметров теплообменных систем НПЗ Минимизация транспортных расходов Улучшение условий труда Снижение выбросов в атмосферу Создание систем АСУТП, АСУП, АРМ, СППР, экспертных, интеллектуальных и имитационных систем, АСНИ, систем развития и управления проектами Оптимизация доходов и расходов Улучшение состояния и повышение отдачи основных фондов

Инновационный статус Действующие НПЗ Реконструируемые НПЗ Проектируемые НПЗ Параметрическая оптимизация завода Структурно-параметрическая оптимизация предприятия Структурный синтез нового завода

Уровень управления Технологические параметры Оперативное управление Долгосрочное планирование и управление Автоматизация и оптимизация технологических процессов Оптимальное управление производствами Стратегическое управление

Ниже излагается процедура математического описания НПЗ, а именно построения обобщенного критерия и комплексной модели предприятия, служащих основой предлагаемой методологии его оптимизации.

Допустим, что на НПЗ осуществляется выпуск П нефтепродуктов. Производительность по /-му продукту (/ = 1, ..., п) обозначим через р,. Действия производственного и(или) вспомогательного назначения, которые нужно предпринять для выпуска продукции, назовем последовательностью операций.

Множество операций представим в виде У = {/ь...,у,„}- Разобьем все

I

операции на типы ./ = по их принадлежности к конкретной

А-1

составляющей. Заметим, что каждый тип операций можно разделить на более мелкие (например, техническая подготовка подразделяется на технологическую, метрологическую, энергетическую и другую инженерную

подготовку): - где к = 1,..., /; пк - количество операций в

к-м подмножестве. Для выполнения всех необходимых операций следует построить автоматизированную систему управления, к-й элемент которой способен выполнить ^Д-е множество операций, причем система управления организуется так, чтобы не было дублирования операций в отдельных элементах: Лр1Л=0> = 1,...,/; к ^ я и представляет собой вертикально-интегрированную структуру. Предположим, что для производства 1-го продукта необходимо осуществить последовательность операций, составляющую известное упорядоченное множество:

У, = |У,|,• • -,|, г = 1,..., я; где Я, - количество операций для производства

1-го продукта. Реализовать множество - значит составить это множество из подмножеств «Д:

г=1-(о

*=1

Последнее уравнение определяет качественную сторону системы: какие операции следует выполнить для производства продукции и какие элементы системы для этого необходимы. Кроме того, должны быть выполнены количественные соотношения, а именно: определены величины материальных, информационных и т. д. ресурсов, которые нужно израсходовать для реализации операций. Единой мерой ресурсов служит их денежный эквивалент. Тогда необходимые ресурсы можно рассматривать как затраты. Пусть для осуществления у„-й операции при выпуске 1-го продукта требуются затраты в количестве qt| , которые очевидно являются функцией

производительности р,: ^ = (р,), £ = I,--., • Предположим, что

операцию у„ может выполнить элемент системы управления, т. е. существует операция из множества Уд- такая, что = у^;

5 = 1,..., /1,; / б |1,}. Для реализации операции/V/ необходимо соблюдение условия равенства затрат на ее исполнение затратам ^ . Обозначим

потенциально возможные затраты в элементе к на операцию у^ через Г^. Тогда, чтобы система управления обеспечивала решение задачи управления НПЗ, должно выполняться следующее условие:

п

2Х - г#> у» е а = (2)

1=1

Последние соотношения в совокупности с уравнением (1) представляют собой комплексную математическую модель системы управления НПЗ.

Обобщенным критерием качества системы, объединяющим все виды ресурсов и затрат, служит прибыль от реализации нефтепродуктов, выпускаемых на действующем или реконструируемом НПЗ, за вычетом затрат на их производство:

II __/и

в (р)=£( с,р, -1>„(а))-Хс*л> о)

1-1 ./&/, к=I

J = J,{)J2UJ3U...UJ",

где ск - стоимость к-го сырья, рк - количество к-то сырья, С,- - стоимость

нефтепродуктов, р = {р\, ..., р„) - вектор производительностей,

У1,У2,У3,...,- операции производственного, финансового, социального и

прочего типа, N- число типов операций.

Тогда на основании изложенного задача оптимизации формулируется следующим образом: требуется найти такие значения производительностей по каждому продукту, при которых критерий (3) достигает наибольшего значения:

Шах Q{p 1,..., рп) и соблюдаются соотношения (1) и (2).

/>!>■••> Рп

В случае оптимизации производственной системы НПЗ (./' С У) указанная задача конкретизируется: требуется найти

{ н ш Л

р"р' - ат£ тах

V 1=1 *=1

р„

где ^ = <7, ^ V у е

(=1 /е./, ;=]

/

Здесь popl - оптимальное значение вектора производительностей, а -известные коэффициенты.

Для технологической установки НПЗ (J, с J1) функция затрат описывается так: q: = ^<?/ (s,,u,), ^ < г, V / 6 J,, причем требуется найти

min qt при таком значении производительности установки pl — pt (s,, llt), для SM/

которого обеспечивается соблюдение условия р = рорг. Здесь S,, и1 - векторы структуры и параметров управления 1-й установкой.

При оптимизации t-го технологического процесса (J, с J,) требуется минимизировать затраты на его проведение q,, т. е. найти min qt, где

sr"t

q, ~ ^ q, (s,,ut), qt < rt V t е Jn st,ut - векторы структуры и параметров je',

управления t-м технологическим процессом. В этом случае при определении производительности технологического процесса pt = pt {st, м;), должно

обеспечиваться условие р, = р°р', где р°р' - оптимальная производительность соответствующей установки.

Рис. 3. Схема решения задачи оптимизации нефтеперерабатывающей производственной системы

Решение перечисленных задач осуществляется с помощью методов линейного и нелинейного программирования путем горизонтальной (по-ресурсной) и вертикальной (пооперационной) декомпозиции, соблюдения требования ограничения на ресурсы как согласующего решения и последующей интеграции системы (Рис. 3). (Следует отметить, что для обратной задачи -задачи структурного синтеза системы - производительности р, предполагаются заданными, а требуется определить последовательно-параллельную структуру

операций Jl С. J при условии минимизации затрат на выпуск продукции). Реализация предложенного метода декомпозиции по уровням иерархии управления производственной системы НПЗ выполняется в виде организации иерархической системы, где на верхнем уровне управления решается задача максимизации прибыли, а результат является заданием для решения частной задачи оптимизации конкретной операции. Затем подобные действия распространяются на подоперации и т. д. В результате такого рода оптимизации «сверху-вниз» определяется область допустимых значений варьируемых параметров, что позволяет произвести последующую интеграцию всей системы.

3. Оптимизация и имитационное моделирование НПЗ

Для исследования конкретных задач без потери общности при рассмотрении множества 3 ограничимся изучением технологических и технико-экономических операций, что позволит получить количественные оценки эффективности предлагаемых решений.

Пусть в процессах переработки нефти участвуют П веществ. К ним относятся входные вещества (сырье, газовый конденсат и т. п.), полупродукты или полуфабрикаты (базовый компонент бензина, гидроочищенное дизельное топливо и т. п.) и выходные продукты (товарные бензины, керосины, дизельные топлива и т. п.). Обозначим через I номер вещества (/ = 1,..., и). Пусть переработка веществ осуществляется на т технологических установках НПЗ, а

У - номер конкретной установки (_/ = 1.....т). И, наконец, пусть для

проведения технологических процессов необходимо потратить р материальных и энергетических ресурсов, причем к - номер ресурса (к = 1,..., р). Обозначим потоки г-х веществ в j-ю технологическую установку через вектор дг'= —(х{,..., х'п) , выходные потоки г-х веществ изу'-й установки - как вектор у/= =(у(> а ресурсы, поступающие на]-ю установку представим в виде вектора М/= (и(,..., и'р)Т. Математическую модель _/-й установки, ввиду большой размерности задачи, представим в линейном приближении:

У = + } - 1,т + 1, (4)

где

- матрицы заданных постоянных коэффициентов, характеризующих конструктивные и технологические особенности технологических процессов и аппаратов. Граничные условия зададим в следующем виде:

где Е и 0 - единичная и нулевая матрицы.

Для описания топологической схемы соединения установок введем матрицу потоков всех веществ из всех установок:

У=

( о »Л

представляющую собой множество векторов у/, ] = 0,..., т, и матрицу

элемент которой определяет долю потока /-го вещества, направляемого из

к-й в j-ю установку, для которой выполняется условие:

_ У* £={*,}, где х1=(у„$1), / = 1,...,«;

здесь * - скалярное произведение матриц, а (.у,,5,)- скалярное произведение

соответствующих векторов.

Используя указанные матрицы, схему соединения установки представим в следующем виде:

дс/=Г.*5',у = 1,...,« + 1 (5)

Подставляя (5) в (4), получим уравнения, описывающие работу НПЗ:

+ М, У = 0,..., т +1 (б) Следует отметить, что на элементы накладываются очевидные ограничения: [0,1] VI,

^ , (7) 2/л=1» I = \,...,п; J=\,...,m + l

к=0

Подобно (2), на ресурсы И7 накладываются ограничения вида:

т

к = 1,...,р, ' (8)

где ик - максимальное количество к-го ресурса.

Ограничения накладываются также и на качество продукта:

^„хГ'йЦ, 1 = 1,(9)

где д - количество показателей свойств, определяющих качество продуктов; / -номер свойства; /)/ - предельно допустимая величина 1-го показателя; йа -постоянные коэффициенты, определяемые в результате обработки экспериментальных данных и характеризующие качественный состав. Зависимости (6) - (9) представляют собой математическую модель НПЗ.

Для оценки эффективности работы предприятия рассмотрим критерий качества, который согласно (3) имеет вид:

и р т и

0=1 СРУГ-±0,^1-^x1 (10)

1=1 7=1 (=1

где Ср, - стоимость 1-го продукта, причем, если 1-е вещество не продукт, то СР1 = 0; сгк - стоимость к-го ресурса; сй - стоимость /-го исходного вещества (если /-е вещество не исходное, то с5/ = 0).

Свободными параметрами для максимизации () являются ресурсы и'к и матрицы связей &. Тогда задача оптимизации НПЗ формулируется следующим образом: требуется найти такие значения и( и 5"', чтобы критерий (10) достигал наибольшего значения при выполнении условий (7)-(9). Основная трудность ее решения заключается в идентификации объекта управления и

определении элементов ак матриц

А!,

поскольку это сопряжено с

исследованием десятков тысяч параметров. Для упрощения процедуры идентификации зададимся дополнительными ограничениями, согласно которым будем считать, что соблюдаются следующие условия: а/, =... = а]ш = я]. Здесь я/ определяет долю вещества I с выхода установки

п

Тогда модель установки упрощается и приобретает вид у' = ^ х'.

1=1

Принятые допущения позволили на практике решить задачу идентификации промышленного объекта (КИНЕФ), построить модель НПЗ с достаточно высокой точностью описания предприятия (относительная погрешность моделирования составила менее 7,5 % (см. табл. 2) и осуществить оптимизацию действующего производства - определить оптимальные значения производительностей по каждому виду продукции.

Полученные результаты легли в основу разработки методики имитационного моделирования в процессе принятия решения для оценки целесообразности включения в состав существующего производства установок изомеризации, гидрокрекинга, каталитического крекинга, а также позволили провести сравнение различных схем проектируемых заводов при изменении цен на сырье, нефтепродукты и курса рубля.

Таблица 2

Экспериментальные и расчетные значения (т/год) сырья и основных

Поток 2000 год 2001 год 2002 год

Эксп. расчет Эксп. расчет Эксп. расчет

Сырье 16472871 16451685 1640315616381454 15444968 15436851

Продукция 15558109 16429546 15471944 16357529 14537625 15460721

в том числе:

бензины 1735825 1682591 1702569 1674533 1632563 1607183

дизельное 3603063 3623400 3566413 3680412 3599988 4070583

топливо

котельное 8637895 9059985 8546112 8945733 7912563 7757618

топливо

В соответствии с методикой последовательность действий для оценки эффективности проведения того или иного мероприятия такова. Сначала формируется критерий оптимизации (10) и строится математическая модель объекта (4)-(9). Последний описывается уравнениями, задающими режим работы установок, ограничениями, накладываемыми на материальный баланс и баланс ресурсов. Помимо этого," ограничения накладываются на производственные мощности установок, объемы смешиваемой продукции (производительность процессов компаундирования), на качество смесей, а также на объемы сырья и ресурсов. С целью анализа конкурирующих предложений по проведению того или иного мероприятия при прочих равных условиях для каждого варианта рассчитывается прирост прибыли, приносимой за счет реализации конкретного предложения относительно базового варианта. В ходе расчетов показано, что включение в схему действующего производства установок- изомеризации приводит к повышению октанового числа бензинов (примерно "на 2 пункта), улучшает их состав и обеспечивает большую прибыль. Аналогично - включение й схему предприятия установок гидро- и каталитического крекинга способствует значительному росту выхода светлых нефтепродуктов (до 93 %). И, наконец, в случае проектирования нового НПЗ целесообразно провести поэтапную реализацию проекта, поскольку фондоотдача для завода с неглубокой переработкой нефти, состоящего главным образом из установок первичной переработки, почти в два раза выше, чем для НПЗ с глубокой переработкой.

4. Оптимизация материальных ресурсов НПЗ

Решение задачи моделирования НПЗ позволяет провести исследование и оптимизацию его материальных ресурсов и рассчитать материальный баланс предприятия. Основная проблема при расчете баланса заключается в согласовании материальных потоков между различными переделами, что обусловлено объективными и субъективными факторами: наличием в структуре НПЗ значительного числа резервуарных парков установок и товарных производств, погрешностями измерения приборов, ошибками ввода информации и т. п. Для преодоления указанных трудностей разработана методика расчета материального баланса завода, в соответствии в которой для сокращения размерности задачи согласование потоков осуществляется как решение двухуровневой декомпозиционной задачи оптимизации. На первом уровне путем минимизации суммы квадратов отклонений между векторами расчетных Ор ••.,£„) и экспериментально найденных значений

показателей качества материальных потоков

...,£„)-О,)2

вычисляется баланс получения светлых нефтепродуктов.

Это позволяет независимые переменные (всего их более 100), характеризующие потоки таких компонентов, как фракция НК-62, катализат

риформинга, изоселектоформат, доксилольная фракция, легкая, тяжелая и высшая ароматика, катализат ксилольной фракции, фракция 200-320 гидроочищенная, денормализат, фракция 200-360 гидроочищенная, бутан, изопентан, перевести в разряд фиксированных переменных, сократить область поиска и, тем самым, перейти к решению задачи второго уровня -

минимизации сумм квадратов невязок расходов входных и выходных gkШSI

потоков для каждой установки:

N

0 = гшп

V к I I

Пример эффективности согласования потоков по разработанной методике представлен в табл. 3.

Таблица 3

Результаты согласования материального баланса по значениям прихода/расхода для технологических установок первичной переработки нефти

Объект Исходные значения, т Результаты расчетов, т

УППН 13634/12838,7 13634/13633,7

ГО 3331,36/3388,20 3350,11/3350,12

Другой задачей оптимизации материальных ресурсов НПЗ является компаундирование топлив и снижение запаса по их качеству. Процессы компаундирования осуществляются в товарных парках. В отличие от известных моделей смешения в основу предлагаемой модели оптимального компаундирования при условии одновременной выработки нескольких сортов моторных топлив положены ограничения типа равенств на вовлекаемые в смешение базовые компоненты:

т

и неравенств в случае других компонентов:

т

1 = 6 + 1,..., л,

У=1

для которых имеются емкости хранения и накопления и которые могут быть использованы частично,

где у - количество получаемых товарных продуктов (У = 1,...,/и); /* -

количество сырьевых компонентов (/= 1,...,«); иц - доля /-го компонента в

у'-м продукте, причем очевидно, что

п т

При этом, как и ранее, вводятся ограничения на качество продуктов. Для аддитивных показателей качества (содержание серы, плотность и т. д.):

аА =1Хе<* 3 = к = 1,...,а,

1=1

где й)к, е1к - показатели к-го свойства и /-го компонента в _/-м продукте

соответственно. Для других показателей (вязкость, температура вспышки и т. д.) ограничения таковы:

п <=1

где /- число свойств; ф ^ - функции показателей компонентов.

Далее решается двухуровневая задача оптимизации - максимизации прибыли Q от реализации продукции:

т п т

Q=УLCJУJ-llC,lLУJU^J>

где су - стоимость У-го продукта; с, - стоимость /-го компонента путем максимизации Q по количеству получаемых продуктов у}: ГПЕХ Q и затем

У/,-,Ут

максимизации этого критерия по свободным и ¡у. ГПЭХ <2-

по свободным м,у

Таким образом определяются оптимальные количества получаемых топлив, содержащие оптимальные доли исходных компонентов. Реализация задачи осуществляется с помощью системы оптимального управления процессом приготовления товарных продуктов, внедрение которой позволило значительно снизить запас по качеству продукции, тем самым увеличить ее выработку и сэкономить ресурсы управления (табл. 4, 5).

Следующей проблемой рационального использования ресурсов является оптимизация балансовых отношений между процессами разделения и смешения. Подобные вопросы изучаются' в разных отраслях промышленности,

Таблица 4

Бензины, о.ч., отн. ед. Дизельные топлива, б, %

А-76 А-92 А-96 ДТЛ; 8=0.05 ДТЛ; 5=0.2 ДТЗ; 5=0.2

0,25/0,10 0,18/0,09 0,21/0,19 16,4/8,8 7,5/5,5 50,7/16,4

Таблица 5

Количество бензинов(т), и их запас по качеству(о.ч.-т)до/после внедрения АСУ

А-76 316781/347315 А-92 497600 / 485528 А-96 31898/31195

80082,2 / 35599,8 87577,6 / 43697,5 6730,5 / 6083,0

особенно там, где используется многокомпонентное сырье и в ходе его переработки получают полуфабрикаты для последующего их смешения с добавками и производства, таким образом готовой продукции. В нефтепереработке основным сырьем является нефть. После обессоливания в процессе первоначального превращения она разделяется на фракции, которые затем перерабатываются и(или) направляются на компаундирование в товарные парки.

Очевидный способ получения необходимых продуктов путем разделения нефти на чистые вещества и(или) узкие фракции и последующим их смешением является гипотетическим, поскольку требует колоссальных . энергетических и материальных затрат. Поэтому на практике выполняется не полное, а частичное разделение, порождающее проблему оптимизации комплексного использования материальных ресурсов, а именно определения совокупности оптимальных значений количеств продуктов и долей в них исходных компонентов при условии, что удовлетворяются заданные концентрации соотношений количеств компонентов в продуктах, уравнения материального баланса продуктов и компонентов. При этом критерий оптимизации, характеризующий качество процессов разделения и компаундирования, должен достигать экстремума.

Задача в такой постановке представляет собой концепцию рационального использования материальных ресурсов НПЗ, поскольку исследуется их преобразование от процессов первичной переработки нефти до компаундирования.

Предположим, что в процессе производства требуется выпустить Пр нефтепродуктов в количестве р(1 — 1,...,пр) с заданными концентрациями С,у и = \,...,пс,гт пе- число компонентов). Концентрации определяют соотношения количеств_/-х компонент в 1-х продуктах:

Ру/Рл =с!//с,р » = у = 2,..., пс (И)

Пусть также заданы количества j-\ компонентов в исходной смеси Г} и должны выполняться уравнения материального баланса:

.=1 ! Допустим, что в результате разделения исходной смеси образуется пс

полупродуктов (полуфабрикатов), служащих источниками для выработки р .

Каждый к-й источник характеризуется своим составом, и пусть И^ - количество

у-го компонента в к-м источнике. Обозначим Х,к долю к-го источника в 1-м продукте, к — 1,..., я5, где п^- число источников. Очевидно, что:

Определим следующие матрицы:

Р={рц), Х={хл), Н={И,}.

Продукты образуются путем смешения источников. Тогда справедлива система уравнений:

Р=ХН (14)

Заметим, если происходит гипотетическое разделение на чистые компоненты, Н - матрица диагональная. В качестве оценки трудности разделения следует использовать отношение для легколетучих компонентов и обратное-

для труднолетучих. Тогда критерий Q примет следующий вид:

б-ЬЛ'К^ 1 уАу/А1У> (15)

где Пс 1 - количество летучих компонентов, - весовые коэффициенты, служащие эвристической оценкой трудностей разделения.

Решение оптимизационной задачи осуществляется согласно следующему алгоритму.

1. Задаются начальные приближения для свободных параметров р, х,к. Решаются уравнения (11), (12) или уравнения (11) с уравнениями вида:

П„ ' 1 ' П ' 1

1=1 ¡=1

что означает возможность частичного использования компонентов при смешении. Или же минимизируются невязки вида:

( / \Л

п. и - п I и. Л

Ш1П

- р,\си )2+£ £ р. - о /-1 .,=2 /=1\ <=1

Ри

В результате определяется матрица Р.

2. Задается матрица.ДГ, столбцы которой удовлетворяют уравнениям (13).

3. Для определения матрицы Н решаются Пс подсистем линейных уравнений вида:

ы

Ы /И

в которых пр уравнений с п% неизвестными параметрами кк]. Если пр = п5, то изу-й системы определяется значений параметров Ик). Если п>пр, то п! — пр параметров Ьк] свободны и могут быть использованы для обеспечения положительности решения и(или) для минимизации критерия (15), причем должно соблюдаться условие 0.

4. Рассчитывается значение критерия (15), и, если достигнуто его минимальное значение, поиск заканчивается, иначе:

5. Изменяются свободные параметры р,х и И и происходит переход к п. 2.

Эффективность проведения оптимизации процессов разделения и смешения подтверждается на практике увеличением выпуска продукции и снижением издержек на ее производство. Так, в случае оптимизации приготовления дизельных топлив экономический эффект (более 3 млн. руб. в год) достигается тем, что часть полученных после первичной переработки нефти фракций керосина и дизельного топлива целесообразно гидроочистке не подвергать, а направлять непосредственно в товарные резервуары. В заключение раздела отметим, что совокупный итог от проведения процедур оптимизации материального баланса, компаундирования в товарных парках и оптимизации балансовых отношений между процессами разделения и смешения составляет более 10 млн. руб. в год на один вид топлива.

5. Оптимизация технологической установки на примере установки первичной переработки нефти

Первоначально разделение нефти осуществляется на установках первичной переработки (УППН) - головных объектах любого НПЗ -непосредственно в ректификационных колоннах (РК), сначала в первой, а затем - во второй, так называемой сложной колонне. Математическое описание установок выполнено с помощью уравнений материального и теплового балансов для каждого аппарата, уравнений связей и термодинамических соотношений, которые в общем виде представлены так:

-(К, =0

>1 и

л =Ких>р =1; 2>,,=1

где / - номер вещества, / = 1 ,...,п\ } - номер стадии, ) У,Ь,Р,и,1¥ - потоки пара и жидкости внутри РК, питания, отводимых жидкости и пара (соответственно); - тепловой поток; Ну, Н{, Нг -энтальпия пара, жидкости и питания (соответственно); х,у,г - концентрации жидкости, пара и питания (соответственно);

граничные условия: 7 = 1 - кипятильник, Ьа = 0, 1^=0;

у = т - конденсатор, ¡¥т = 0, = 0. Константы равновесия К и энтальпии НУ,НЬ являются функциями температуры Т, давления Р и концентраций хну:

Всего уравнений более 2000.

Для моделирования технологических процессов сначала определяют, какие компоненты имеются в технологических потоках. В рассматриваемом случае это углеводороды до изопентана, бензин и нефть, состав которых задается в виде кривых разгона (для дальнейшей разбивки на псевдокомпоненты). Затем исследуются другие технологические, а также конструктивные параметры действующей промышленной установки. Поскольку схема установки замкнутая, ее расчет выполняется итеративно после размыкания минимально необходимого для этого числа потоков. Всего в расчете модели участвуют три цикла итераций:

1) внешние - для сведения параметров разомкнутых потоков;

2) итерации, выполняемые при решении термодинамических уравнений в аппаратах;

3) итерации, используемые при решении уравнений материального и теплового балансов для отдельных аппаратов.

Результаты расчетов представлены в табл. 6.

Для повышения оперативности информации о составе нефти (долей компонентов в составе) предложена методика построения ее кривой истинной температуры кипения (ИТК), позволяющая определить фракционный состав сырья по косвенным измеряемым в потоке показателям, т. е. не лабораторным путем, на что уходит более суток, а в динамике проведения технологических процессов. Этим предоставляется возможность снизить влияние сильного возмущения по качеству сырья на "технологические процессы путем оперативной его отработки средствами локальной автоматики. Анализ измерений физико-химических характеристик нефтей, поступающих на переработку с различных месторождений, позволил установить корреляцию между плотностью р, содержанием серы С5 и выходом фракций до 180°С

V

(а11К-ш)и360оС(а,_360):

к-180

— 10,7 + 2,1853 • 109 ехр -—

1^44,5376

а.. к-Збо =49.176

1,0854- 0,0773с'иад5 49,176—---^ - 3,

-3,5

Таблица б

Расчетные и экспериментальные значения основных параметров УППН

Плотность Фракционный состав,иС

Фракция при 15 °С. кг/м3 Начало кипения 10% 30% 50% 70 % 90% Окончание кипения

Бензиновая 709,3

Эксперимент 34 56 85 96 106 120 135

Расчет 17 57 110 117 124 132 140

Керосиновая 780,0

Эксперимент 140 153 165 175 189 209 228

Расчет 139 159 172 182 194 210 227

Дизельная 845,6

Эксперимент 205 235 264 287 314 351 369

Расчет 206 255 273 290 314 348 373

Мазутовая 948,6

Эксперимент 254 380 447 40% -477° С;

до 500 ,С - выход

46,6 %

Расчет 300 380 431 40%-467°С до 500 °С -45,6 % ) выход

Отбензинен- 883,0

ная нефть Эксперимент <70 170 280 378

Расчет <70 156 250 360

Аппроксимация кривых ИТК по экспериментальным данным и их графический анализ позволили, в свою очередь, установить функциональную зависимость температуры ИТК от суммарного выхода фракций на кривой ИТК.

Построенные на основании полученной зависимости, кривые ИТК (Рис. 4) свидетельствуют о весьма высокой степени совпадения экспериментальных и расчетных данных.

В результате выполненных модельных расчетов, информации о составе нефти и других параметров осуществляется оптимизация установки. В качестве критерия оптимизации Ц рассматривается зависимость вида:

я = СЛ + СЛ + СЛ+СЛ - сг (ск2 + + 6,2) -

I 25

где сб,ск,сгси - стоимость бензина, керосина, дизельного топлива и мазута соответственно; - отборы бензина, керосина, дизельного топлива

и мазута; с,, - стоимость пара; (УК ,(У51,(332 - расходы пара в сложную ' колонну, а также первый и второй ее стриппинги; сп - стоимость нагрева

потоков; бп1'бп2'бпз ~ количество теплоты, потребляемое в кубе первой колонны и для нагрева потоков питания первой и второй колонн; сх -стоимость охлаждения потоков в холодильниках; , (7>2 - количество ' теплоты, отводимое с верха колонн.

т,°с

СУРГУТНЕФТЕГАЗ

о т_I_I_I_1_I_I_1_I_I_I

и 7 14 21 28 35 42 49 56 63 70 Суммарный выход фракций, % (мае) Рис. 4. Экспериментальные значения (точки) и расчетные кривые ИТК

Основными управляющими воздействиями, которые определены как параметры оптимизации, являются доля отбора бензиновой фракции а,, доля возврата бензина из второй колонны в первую а2; температуры питания на входе первой и второй колонн ГвхК1, К2; количество теплоты, подаваемой в ребойлер первой колонны £; а также расходы СКл, , (752 и отборы Рк, .

Была исследована чувствительность критерия д к параметрам оптимизации. В результате было установлено, что критерий наиболее чувствителен к а, и а2 . Отсюда следует, что для оценки влияния управлений на зависимые параметры достаточно изучить воздействие на них а, и а2 . На Рис. 5 в качестве примера

показана чувствительность параметров к а, .

О ,Гксп/ 6?

_.Гк<п!ч Рь.т!ч Ц,тыс.руб!ч

- 25 — 226 - 65 865

— 24 — 225 _ —'

- 23 ~' 224 — 64 — 850

- 22 223 ___ 835

21 _ - 63 —

— 20 _ 222 _ 221 - 62 - 820

19 - 220 805 ,

64 63 62 61 60

а,

Рис. 5. Чувствительность критерия оптимизации и зависимых параметров состояния к изменению независимого управляющего параметра - доли отбора бензина СХ, :

1 - . 2 - (?.2,3 - Ткч5(температура 95 % выкипания керосина). 4 - , 5 - (/

Анализ графиков свидетельствует о том, что все параметры состояния зависят от доли отбора а, , причем для разных параметров абсолютные значения

производных могут быть близки и их знаки одинаковы. Поэтому управлять подобными системами 'с помощью традиционных средств регулирования практически невозможно. Решение проблемы - в организации управления, интегрированного в задачу оптимизации следующего вида:

требуется найти шах Ц при существующих ограничениях на параметры, где и

и = (а,, а 2, Гвх,, Гвч 2, вО;,, , ^, Рл, )

Решение поставленной задачи осуществлено с помощью Б(ЗР метода. Анализ расчетов показывает, что в ходе поиска определяются значения, при которых увеличивается отбор самого дорогого продукта - бензина - и уменьшается степень нагревания - за счет увеличения подачи более дешевого энергоносителя - пара - во вторую колонну; тем самым реализуется горизонтальный уровень интеграции ресурсов. Дополнительно в результате оптимизации уменьшаются флегмовые числа колонн, что приводит к снижению энергозатрат и росту критерия <7 примерно на одну треть.

Полученные значения режимных параметров доказывают возможность реализации предлагаемого подхода к управлению установкой первичной переработки нефти. В сформированной в результате исследования двухуровневой интегрированной системе (Рис. 6), реализующей задачу оптимизации, на нижнем уровне управления производится поиск управляющих

параметров установки с учетом требований оптимизации работы всего НПЗ в целом (согласно параметрам с/) или оптимизации нижнего уровня. Методика построения двухуровневой системы оптимального управления технологической установкой переработки нефти может быть представлена так:

1. Составляется математическая модель установки.

2. Определяются три группы параметров:

- независимые параметры управления;

- зависимые параметры состояния;

- параметры, фиксируемые на верхнем уровне управления - уровне НПЗ.

3. Формируется критерий оптимизации установки, учитывающий системные показатели работы предприятия в целом. В качестве критерия может рассматриваться прибыль, приведенные затраты и т.д.

4. Решается задача оптимизации с учетом ограничений на параметры и обеспечиваются значения фиксированных параметров.

5. Рассчитанные оптимальные значения передаются локальным системам автоматизации для их поддержания на заданном уровне, а информация о технологических параметрах с установок передается в информационную систему.

Рис. 6. Двухуровневая система управления установкой первичной переработки нефти

4 Реализация системы управления УППН в промышленности позволила

увеличить выход светлых нефтепродуктов до 1 %.

* I

6. Синтез теплообменных систем НПЗ

1

' Дополнительным источником существенного повышения

1 эффективности ресурсосбережения является увеличение потребления

' вторичных топливно-энергетических ресурсов и максимальное использование

рекуперации теплоты. Для достижения указанных целей ставится и решается задача синтеза оптимальных систем теплообмена. Поскольку любая схема теплообмена представляет собой некоторую комбинацию пар потоков, обменивающихся теплотой, указанная задача синтеза относится к классу комбинаторных задач. Отсюда следует, что для поиска оптимальной структуры и параметров следовало бы применять и комбинаторные методы, обеспечивающие глобальный экстремум целевой функции Q. Однако у комбинаторных методов имеется существенный недостаток - очень большое число комбинаций, которые нужно перебрать, чтобы получить оптимальное решение. Так, для задачи синтеза системы теплообмена, состоящей из трех холодных ич и трех горячих потоков и, число возможных вариантов перебора

составило бы п" = 99, где п = пх • иг. Существуют различные пути сокращения числа переборов, среди которых наиболее часто встречаются способы, основанные на использовании различных эвристик. В случае систем теплообмена в качестве эвристик целесообразно применить правило, согласно которому в оптимальной системе при теплообмене между любым горячим и любым холодным потоками должно передаваться максимально термодинамически возможное количество теплоты. Причем последнее ограничивается заданной минимально допустимой разностью температур Д*тш. Введение вышеприведенной эвристики топологически означает, что в схеме теплообмена любая пара потоков может встречаться только один раз. В исходной постановке задачи синтеза, а следовательно, и методах ее решения предполагается, что Д*тш- постоянна. Однако из практических соображений очевидно, что для разных теплообменников Д*тш не может принимать одно и то же значение. Отсюда следует, что оптимизация теплообменных систем должна проводиться не только по дискретным структурным параметрам 5, но и непрерывным параметрам Д*тш:

^тт

Дня ее решения используется двухуровневый алгоритм поиска с двумя вариантами его реализации:

1. гшп£(5,д*т1п) = £?,(*)

(16)

тт£?1($) =тт(?

5

2. ГШП£(5,Д/им)=£2(Д'тт)

* (17)

тт02(ДС„) =тт0

1 Первый условно можно назвать непрерывно-дискретным, второй -

| дискретно-непрерывным. Поскольку оптимальная структура 5 зависит от

первый вариант (16) является точным глобальным

I методом, а второй (17) - приближенным. Дискретная оптимизация на нижнем 1 уровне (16) и верхнем (17) может производиться для задач небольшой ' размерности комбинаторным методом и эвристико-комбинаторным для других задач. Однако в последнем случае не гарантируется поиск глобального минимума. Непрерывная оптимизация может осуществляться одним из методов

* нелинейного программирования.

* Рассмотрим синтез системы на примере оптимизации тепловых потоков установки первичной переработки нефти (Рис. 7). На основании данных о потоках, участвовавших в системе теплообмена, построена

. температурно-энтальпийная диаграмма (Рис. 8). Суммарная поверхность

действующей системы теплообмена составляет 26859 м", передаваемая мощность 144,3069 МВт, приведенные годовые затраты на теплообмен равны 11,24 млн. усл. ден. ед./год. Однако из диаграммы (Рис. 8) следует, что I максимально возможное значение передаваемой мощности равно 165,3 | МВт, значит, на практике система передает теплоту только на 87 % от своих

( возможностей. Следовательно, существующая система теплообмена может и

' должна быть оптимизирована для увеличения рекуперируемой мощности и

| снижения затрат, что и выполнено с помощью предложенной методики (17).

Результаты синтеза представлены в виде схемы оптимальной системы

I (Рис. 9).

' При этом расчеты показывают, что величина рекуперируемой

мощности возросла до 160,6 МВт и составила уже 97,2 % от максимально I возможной величины, суммарная поверхность теплообмена возросла до

| 33520,9 м2, приведенные годовые затраты за счет экономии энергоресурсов

сократились до 9,06 млн. усл. ден. ед./год.

I

7. Система управления нефтеперерабатывающим предприятием

(

Дальнейшее развитие предложенных в настоящей работе идей открывает пути оптимизации НПЗ как целостной системы. Вертикальная декомпозиция по типам задач, в соответствии с которой для каждого типа задач могут быть использованы свои специфические методы, наиболее эффективные для этих •ь задач, позволяет решить задачу синтеза информационно-управляющей системы всего нефтеперерабатывающего предприятия. Согласно принятой классификации оптимизационных задач, задача синтеза системы управления НПЗ разбивается на следующие подзадачи: | 1) подзадачу синтеза структуры системы управления НПЗ - ;

2) подзадачу параметрического синтеза этой системы - н0;

|86 8г- !?1

9г- 1«

10г-

11 г- 120

7х

Ай.

И 15

V«-

116

13г—

14г—

12г 15г—

16г- 0^

Рис. 7. Схема системы теплообмена установки первичной переработки нефти

3,0

0,0 30,68 92,04 153,40 214,80 276,10

Рис. 8 Темгтературно-энтальпийная диаграмма для потоков УППН:

1 - композитная кривая горячих потоков; 2 - то же холодных потоков Теплота: горячих потоков - — 200.50 МВт; холодных потоков - = 271,60 МВт: рекуперации - {= 165.30 МВт; на нагрев - £?нагр = 106,34 МВт; на охлаждение - £)охл = 35,20 МВт; температура в пинч-точке Тпинч = 115,0 °С.

3) подзадачу структурного синтеза системы управления у -й технологической установкой SJ;

4) подзадачу синтеза параметров системы управленияу'-й установкой и);

5) подзадачу структурного синтеза системы управления технологическим аппаратом (например, ректификационной колонной) - ;

6) подзадачу синтеза параметров соответствующей 5а системы - иа;

7) подзадачу синтеза структуры теплообменной системы 5,а;

8) подзадачу оптимизации минимально допустимой разницы температур в теплообменниках и,„.

5г

348

9х 247 >

277

11х-Ш-^з^А

298 .

305

4г

253

10*-

Рис. 9. Опшмальная система теплообмена УППН

Последовательность их решения такова:

50, иа, , и,а ) = <21 ( 50, и0, , И,, , )

К

тт02 (, и0 > ^ =А. "а) = 2з (, и0,, и,, ) иа

тт£>3(*0> "о>>«у Л) = >)

ттб5(®о.Ц>.5У) =бб(50,и0) тт0б(5о)ио) = 07 К)

«о

где (2,(21 - £)7 - критерии качества.

Из представленного алгоритма следует, что для оптимизации отдельных структур используются соответствующие им оптимальные системы управления, тогда как общее решение оптимизационной задачи достигнуто путем расчета обобщенного критерия () и синтеза интегрированной системы.

Указанный подход реализован в информационно-управляющей системе НПЗ, блок-схема которой представлена на Рис. 10.

Система внедрена в практику промышленного производства на ООО «ПО «Киришинефтеоргсинтез» и обеспечивает решение поставленных задач.

РОС. НАЦИОНАЛЬНА* I БИБЛИОТЕКА I С.Петербург !

03 ТОО

Рис. 10. Блок-схема информационно-управляющей системы НПЗ:

1 - канал связи: 2 - центральный коммуникационный узел: 3 - базовый коммуникационный узел; 4 - узловой коммутатор; 5 - производственный объект; 6 - компьютерное устройство; 7 - источник бесперебойного питания; 8 - периферический канал связи; 9 - канал внешней связи - маршрутизатор; 10 - автоматизированное рабочее место; 11 - автоматизированная система управления технологическим процессом

ВЫВОДЫ

1. В результате исследования путей повышения качества управления нефтеперерабатывающими предприятиями показано, что наиболее эффективной является комплексная оптимизация систем управления, аппаратно-технологического оснащения и использования ресурсов НПЗ и интеграция их в единую систему.

2. Автором проведен анализ и выполнена классификация оптимизационных задач НПЗ, выбран и обоснован комплекс методов оптимизации для их решения. Показано, что для синтеза вертикально-интегрированных оптимальных нефтеперерабатывающих систем целесообразно применить декомпозиционно-интегральные методы.

3. Поставлена общая задача" оптимизации НПЗ как крупной вертикально-интегрированной многокритериальной системы. Решение задачи позволило осуществить оптимизацию таких объектов управления, как предприятие, установка первичной переработки нефти, парк приготовления товарной

продукции, а также провести исследование и оптимизацию технологических процессов разделения сырья и компаундирования нефтепродуктов.

4. Для синтеза систем управления крупными вертикально-интегрированными структурами (нефтяная компания, нефтеперерабатывающее предприятие) на основании широкого обобщения научных достижений в области анализа и синтеза химико-технологических систем, систем управления холдингом, предприятием и технологическими процессами, а также в результате научно-исследовательской работы автора по данной тематике разработана методология оптимизации больших интегрированных нефтеперерабатывающих производств, заключающаяся в синтезе оптимальных интегрированных систем на базе комплексной математической модели объекта управления, декомпозиционно-интегральных методов оптимизации и структурирования объекта управления по горизонтали и вертикали в соответствии с критерием оптимизации ресурса и иерархией уровней управления, а также на основании предложенного автором обобщенного критерия качества производственной системы НПЗ, объединяющего все виды ресурсов и затрат и функционально связывающего рассматриваемый класс задач ее оптимизации.

5. Предложен метод декомпозиции по уровням иерархии управления производственной системы НПЗ, согласно которому для минимизации потребляемых ресурсов при заданной производительности по сырью на верхнем уровне управления - управления предприятием для описания и оптимизации объекта в силу большой размерности задачи целесообразно применять линейные модели и методы линейного программирования, тогда как на последующем уровне - оптимизации технологических установок и процессов более точные нелинейные модели и методы нелинейного программирования.

6. Для исследования объекта управления разработана математическая модель НПЗ, представленная в виде системы уравнений, параметрами состояния которой служат векторы входных и выходных материальных потоков, управлениями - векторы ресурсов, а структуры задаются матрицами функциональных зависимостей, описывающих процессы в каждой отдельной технологической структуре (установка, "аппарат), и матрицей связей при известных ограничениях на ресурсы и показатели качества продукции. Показано, что модель адекватна промышленному производству с погрешностью не более 7,5 %. Изучение объекта по модели позволило определить экономически обоснованные пути оптимизации и реконструкции действующих, а также проектирования новых НПЗ, отвечающих современным достижениям технологии переработки нефти и разработать методику имитационного моделирования в процессе принятия решения для оценки эффективности этих мероприятий.

7. На основании разработанных автором математических моделей переработки нефти й компаундирования нефтепродуктов для увеличения выработки промышленной продукции и снижения издержек производства решена задача оптимизации комплексного использования материальных ресурсов НПЗ и сформулирована концепция их рационального использования, позволившие

получить значительный экономический эффект, составляющий не менее 10 млн. рублей в год на один вид топлива.

8. В процессе исследования и оптимизации материальных потоков нефтеперерабатывающего завода разработана методика и решена задача расчета материального баланса НПЗ, что позволило провести согласование потоков и установить источники потерь предприятия.

9. Для оптимизации установки первичной переработки нефти предложена методика и разработана двухуровневая система оптимального управления, где на верхнем уровне достигается максимизация прибыли НПЗ путем определения производительностей по каждому виду топлива, а на уровне управления установкой обеспечивается минимизация затрат на материальные и энергетические ресурсы. Реализация системы в промышленном производстве позволила получить существенный экономический эффект за счет увеличения выхода светлых нефтепродуктов до 1 %.

10. Разработана оригинальная методика экспрессной оценки фракционного состава нефти, поступающей на переработку. В соответствии с методикой кривая истинной температуры кипения определяется не по продолжительным по времени выполнения лабораторным анализам, а по измеряемым в потоке плотности сырья и содержании серы, что позволяет повысить достоверность и оперативность информации об одном из основных возмущающих воздействий - составе нефти и улучшить качество управления технологическими процессами ее переработки.

11. Показано, что в ходе решения задачи оптимизации энергетических ресурсов при синтезе оптимальных теплообменных систем целесообразно применять эвристико-комбинаторный метод с оптимизацией структуры и параметров, который, в отличие от точного метода оптимизации, хотя и не гарантирует определения глобального экстремума, с точки зрения вычислений является значительно менее трудоемким и обеспечивает поиск оптимального решения, что продемонстрировало на примере структурного и параметрического синтеза теплообменной системы установки первичной переработки нефти, обобщено и сформулировано в виде методики синтеза теплообменных систем НПЗ.

12. В результате исследования существующих систем управления промышленными предприятиями предложены оригинальная организационная структура и функциональная схема системы управления нефтеперерабатывающим заводом, предназначенные для решения задач стратегического и оперативного управления, управления развитием, управления проектами и управления технологическими процессами.

13. Для планирования и оперативного управления нефтеперерабатывающим предприятием разработана информационно-управляющая система в составе комплекса автоматизированных систем управления производством и реализацией продукции, экономикой и финансами, бухгалтерским и налоговым учетом, материально-техническим снабжением и комплектацией оборудования, социальным развитием, персоналом и административно-хозяйственным обеспечением, капитальным строительством, внешнеэкономической

деятельностью, транспортом, безопасностью предприятия и технической подготовкой его производства.

14. По результатам диссертационной работы получено 14 патентов РФ: три авторских свидетельства на информационно-управляющую систему, систему для получения химических композиций и комплекс для получения топливных смесей, свидетельство об официальной регистрации базы данных приготовления нефтепродуктов, девять свидетельств об официальной регистрации программы для ЭВМ, реализующих автоматизированные рабочие места интегрированной системы управления НПЗ и свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ на интеллектуальный тренажер по адсорбции оператора технологической установки.

15. Результаты работы нашли сше практическое применение на нефтеперерабатывающих заводах нефтяных компаний Сургутнефтегаз: ООО «ПО «Киришинефтеоргсинтез», ЛУКОЙЛ: ОАО «ЛУКОЙЛ-Нижегороднефтеоргсинтез»; Славнефть: ОАО «Славнефть-Ярославнефтеоргсинтез» и в институте ОАО «Ленгипронефтехим», запланированы к внедрению на Одесском НПЗ.

Основные результаты работы изложены в следующих публикациях:

1. Патенты РФ: 2001. №№ 2000611257, 2000611258, 2000611259, 2000611260, 2000611261, 20001610128,2001610129, 2001610130, 200161031, 2001610772.

2. Лисицын Н.В., Чалей И.В., Кузичкин Н.В., Ануфриев А.В. База расходов и показателей качества компонентов для приготовления нефтепродуктов //Свидетельство об официальной регистрации базы данных № 2001620078. Офиц. бюл. российского агентства по патентам и товарным знакам «Программы для ЭВМ. Базы данных. Топология интегральных микросхем». Москва. 2001. №3. С. 350.

3. Лисицын Н.В., Кузичкин Н.В., Чалей И.В. Система для получения химических композиций //Свидетельство на полезную модель № 18710. Офиц. бюл. российского агентства по патентам и товарным знакам «Изобретения. Полезные модели». Москва. 2001. № 19. С: 375.

4. Лисицын Н.В., Чалей И.В. Информационно-управляющая система //Свидетельство на полезную модель № 20796. Офиц. бюл. российского агентства по патентам и товарным знакам «Изобретения. Полезные модели». Москва. 2001. №33, С. 371.

5. Лисицын Н.В., Кузичкин Н.В. Комплекс для получения топливных смесей //Свидетельство на полезную модель № 26350, Офиц. бюл. российского агентства по патентам и товарным знакам «Изобретения. Полезные модели». Москва. 2002. №33, С. 413.

6. Лисицын Н.В., Кривоспицкий А.Н., Кузичкин Н.В. Оптимальное управление установкой первичной переработки нефти //ТОХТ. 2002. Т. 36. № 3. С. 303-308.

7. Лисицын Н.В., Григорьев Г.В. Проектный институт в инвестиционном проекте //САПР и графика. М.: КомпьютерПресс. 2002. № 11. С. 98-101.

8. Сомов В.Е., Лисицын Н.В., Кузичкин Н.В., Ануфриев A.B. Повышение эффективности функционирования систем теплообмена установки первичной переработки нефти //Нефтепереработка и нефтехимия. М.: ЦНИИТЭнефтехим.

2002. № 1.С. 10-17.

9. Залищевский Г.Д., Поздяев В.В., Лисицын Н.В., Кузичкин Н.В. Оптимальное компаундирование дизельных топлив //Нефтепереработка и нефтехимия. М.: ЦНИИТЭнефтехим. 2002. № 3. С. 10-14.

10. Лисицын Н.В. Организация управления нефтеперерабатывающим предприятием //Нефтепереработка и нефтехимия. М.: ЦНИИТЭнефтехим. 2002. №9. С. 11-15.

11. Поздяев В.В., Сомов В.Е., Лисицын Н.В., Кузичкин Н.В. Оптимальное компаундирование бензинов //Нефтепереработка и нефтехимия. М.: ЦНИИТЭнефтехим. 2002. № 10. С. 53-57.

12. Лисицын Н.В. Оптимизация нефтеперерабатывающего производства. -СПб.: ХИМИЗДАТ, 2003. - 184 с.

13. Лисицын Н.В. Оптимизация процессов разделения - смешения //ТОХТ.

2003.Т.37. № 3. С. 319-323.

14. Лисицын Н.В., Дрогов C.B., Кузичкин Н.В. Расчет материального баланса нефтеперерабатывающего предприятия //Изв. вузов. Химия и хим. технология. 2003. Т. 46. Вып.2. С. 63-66.

15. Лисицын Н.В. Синтез и оптимизация систем теплообмена //Химическая промышленность. 2003. Т. 80. № 1. С. 47-53.

16. Лисицын Н.В. Методология оптимизации интегрированных нефтеперерабатывающих производственных систем //Химическая промышленность. 2003. Т. 80. № 3. С. 46-50.

17. Лисицын Н.В., Кривоспицкий А.Н., Кузичкин Н.В. Методика экспрессной оценки качественных показателей нефти, поступающей на ' первичную переработку //Химическая промышленность. 2003. Т. 80. № 5. С. 50-54.

! 8. Лисицын Н.В., Гошкин В.П., Поздяев В.В., Кузичкин Н.В. Методология построения системы оптимального компаундирования товарных нефтепродуктов//Химическая промышленность. 2003. Т. 80. № 8. С. 15-20.

19. Лисицын Н.В., Сотников В.В., Гурко A.B., Старцев Б.В. Имитационное моделирование в процессе принятия решений при управлении нефтеперерабатывающим заводом //Нефтепереработка и нефтехимия. М. ЦНИИТЭнефтехим. 2003. № 1. С. 11-17.

20. Лисицын Н.В., Сотников В.В., Сомов В.Е. Имитационное моделирование в стратегическом управлении нефтеперерабатывающим предприятием //Нефтепереработка и нефтехимия. М.: ЦНИИТЭнефтехим. 2003. № 3. С. 3-6.

21. Лисицын Н.В., Старцев Б.В., Кузичкин Н.В. Оптимальное компаундирование котельных топлив //Нефтепереработка и нефтехимия. М.: ЦНИИТЭнефтехим. 2003. № 5. С. 10-13.

16.10.03 г. Зак. 146-100 РТП ИК «Синтез» Московский пр., 26

I \

\

%

k.

2-схзЗ - (\ ® 18234

I

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ПРОБЛЕМЫ ОПТИМИЗАЦИИ НЕФТЕПЕРЕРАБАТЫВАЮЩИХ ПРОИЗВОДСТВ, ПОСТАНОВКА ЦЕЛИ ИССЛЕДОВАНИЯ.

1.1. Стратегические приоритеты нефтеперерабатывающей промышленности. Проблема управления нефтеперерабатывающими предприятиями.

1.2. Оптимизация НПЗ как структурный и параметрический синтез большой химико-технологической системы. Критерии качества, методы оптимизации, их классификация.

1.3. Классификация задач оптимизации НПЗ.

1.4. Постановка цели исследования.

ГЛАВА 2. ДЕКОМПОЗИЦИЯ НЕФТЕПЕРЕРАБАТЫВАЮЩИХ

ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ СИСТЕМ И РАЗРАБОТКА МЕТОДОЛОГИИ ИХ ОПТИМИЗАЦИИ.

2.1. Общая характеристика нефтеперерабатывающего комплекса как большой системы.

2.2. Ресурсы НПЗ и их классификация.

2.3. Комплексная математическая модель и обобщенный критерий качества НПЗ.

2.4.Декомпозиционно-интегральный подход к синтезу вертикально-интегрированных нефтеперерабатывающих производственных систем. Методология оптимизации.

2.5. Выводы.

ГЛАВА 3. ОПТИМИЗАЦИЯ И ИМИТАЦИОННОЕ

МОДЕЛИРОВАНИЕ НПЗ.

3.1. Разработка математической модели и оптимизация НПЗ.

3.2. Методика имитационного моделирования НПЗ.

3.3. Синтез структур НПЗ реконструируемых и проектируемых предприятий.

3.4. Выводы.

ГЛАВА 4. ОПТИМИЗАЦИЯ МАТЕРИАЛЬНЫХ РЕСУРСОВ

4.1. Материальный баланс НПЗ, методика его расчета.

4.2. Разработка математической модели и методики оптимизации приготовления топлив.

4.3. Концепция рационального использования материальных ресурсов.

4.4. Выводы.

ГЛАВА 5. ОПТИМИЗАЦИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ УСТАНОВКИ

НА ПРИМЕРЕ УСТАНОВКИ ПЕРВИЧНОЙ ПЕРЕРАБОТКИ НЕФТИ.

5.1. Разработка математической модели установки первичной переработки нефти. Методика экспресс-анализа фракционного состава сырья.

5.2. Оптимизация режимных параметров УППН.

5.3. Методика разработки системы оптимального управления технологической установкой как вертикально-интегрированной структуры.

5.4. Выводы.

ГЛАВА 6. СИНТЕЗ ТЕПЛООБМЕННЫХ СИСТЕМ НПЗ.

6.1. Анализ методов синтеза теплообменных систем.

6.2. Синтез оптимальной теплообменной системы УППН.

6.3. Методика синтеза теплообменных систем НПЗ.

6.4. Выводы.

ГЛАВА 7. СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ НЕФТЕПЕРЕРАБАТЫВАЮЩИМ ПРЕДПРИЯТИЕМ.

7.1. Информационно-управляющая система НПЗ.

7.2. Функциональная схема АСУ нефтеперерабатывающего предприятия.

7.3. Организация управления НПЗ.

7.4. Выводы.

ВЫВОДЫ.

Одной из основных проблем повышения эффективности нефтеперерабатывающих производств, представляющих собой сложный вертикально-интегрированный комплекс, является методология их оптимизации, учитывающая многокритериальность рассматриваемой системы, многоуровневость и разнообразие ресурсов, используемых при управлении НПЗ. Рациональное использование ресурсов в совокупности с научно-техническим прогрессом в технологии превращения углеводородного сырья определяют перспективы нефтепереработки. Обеспечение потребности рынка высококачественными бензинами, дизельными топливами и другими нефтепродуктами при снижении издержек на производство является основной задачей, стоящей перед нефтеперерабатывающими заводами. Вне зависимости от их профиля — топливного, топливно-масляного, топливно-нсфтехимического, топливно-масляно-нефтехимического — управление НПЗ направлено на реализацию миссии предприятия, а именно: организацию и оптимизацию процессов переработки нефти, компаундирования и сбыта нефтепродуктов, отвечающих требованиям потребителей и учитывающих перспективы развития конкретного предприятия. Повысить эффект от организационно-распорядительной деятельности НПЗ можно только путем построения и оптимизации комплексной системы управления всеми его ресурсами: материальными, энергетическими, социальными, информационными, интегрированной как по горизонтали, в соответствии с критерием качества оптимизации ресурса, так и по вертикали — в соответствии с уровнем управления: стратегическим, оперативным и технологическим. Поэтому разработка методологии оптимизации подобной системы представляется весьма актуальной научно-технической проблемой. Дополнительным стимулом в пользу ее разрешения служит необходимость смещения крена в привлекательности для инвестиций с объектов добычи углеводородного сырья на предприятия переработки и выпуска готовой продукции — в сферу использования современных высоких технологий — при одновременном снижении энерго- и ресурсоемкости каждого продукта. Для изучения рассматриваемой проблемы необходимо выполнить классификацию оптимизационных задач, исследовать особенности нефтеперерабатывающих производств, представляющих собой в отношении автоматизации и управления сложные организационно-технологические системы, характеризующиеся как распределенные нелинейные структуры со значительной размерностью параметров состояния, управляющих и возмущающих воздействий. Требуется осуществить формализованное описание и структурирование объекта, алгоритмизацию управления химико-технологическими и производственными процессами НПЗ. Требуется разработать комплексную математическую модель и обобщенный критерий качества НПЗ, выполнить оптимизацию и имитационное моделирование систем, получить результаты, позволяющие обеспечить взаимосвязь в иерархиях управления. Из-за необходимости исследования достаточно широкого круга задач большой размерности для определения рационального и (или) оптимального использования того или иного ресурса, будь то количество сырья, полуфабриката, энергоносителя и т. д., среди прочих особенно целесообразным видится применение декомпозиционно-интегральных методов оптимизации, методов линейного и нелинейного программирования. Подобный подход, основанный на классификации методов решения оптимизационных задач и ресурсов, может быть использован при управлении любыми большими системами. Однако применительно к рассматриваемым задачам управления объектами нефтепереработки математические зависимости, входящие в состав обобщенной модели, с точки зрения теории, становятся моделями НПЗ, моделями технологических установок переработки нефти, компаундирования нефтепродуктов, процессов разделения-смешения материальных ресурсов (сырья, катализата, денормализата и т. п.) и теплообменных систем.

Решение научных проблем, сформулированных в данной работе, позволяет осуществить построение оптимальной структуры нефтеперерабатывающего производства, разработать информационно-управляющую систему НПЗ и выполнить исследование и оптимизацию конкретных задач.

Целыо настоящей диссертационной работы является создание методологии оптимизации многоуровневых интегрированных нефтеперерабатывающих производственных систем для повышения эффективности управления промышленными предприятиями в современных условиях развития экономики России.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие научные проблемы:

- в результате всестороннего анализа теоретико-практических знаний в области управления и оптимизации химико-технологических систем НПЗ, классификации оптимизационных задач и ресурсов провести исследование путей повышения эффективности управления нефтеперерабатывающими предприятиями на базе разработки обобщенного критерия качества, осуществить постановку и решить задачу создания методологии оптимизации интегрированных нефтеперерабатывающих производственных систем для скоординированного управления всеми ресурсами предприятия;

- в соответствии с решением поставленной задачи на основании разработанной методологии для достижения цели оптимизации отдельных объектов и всей системы управления НПЗ ввиду большой ее размерности необходимо осуществить декомпозицию общей задачи исследования, найти оптимальные решения отдельных задач и выполнить интеграцию оптимальной системы;

- осуществить оптимизацию НПЗ на основании разработанного комплекса математических моделей и их исследования как объектов управления действующих, реконструируемых и проектируемых предприятий;

- для повышения выработки продукции, снижения издержек производства и уменьшения энергозатрат осуществить разработку концепции рационального использования материальных ресурсов НПЗ;

- для реализации оптимальной производительности НПЗ по каждому виду топлива осуществить оптимизацию технологической установки (на примере установки первичной переработки нефти), обеспечивающей минимизацию затрат на материальные и энергетические ресурсы;

- определить пути эффективного использования энергоресурсов и выполнить синтез теплообменных систем нефтеперерабатывающего производства.

- для интеграции задач стратегического и оперативного управления, управления технологическими процессами, управления развитием предприятия и его проектами разработать организационную структуру, функциональную схему системы управления НПЗ и соответствующую информационно-управляющую систему.

Более подробно перечисленные задачи обсуждаются в конкретных разделах диссертационной работы, состоящей из семи глав.

В первой главе, посвященной анализу научной проблемы оптимизации нефтеперерабатывающих систем и постановке задачи исследования, дается описание объекта оптимизации, приводятся экспериментальные данные, характеризующие параметры основных материальных потоков и выпускаемой продукции НПЗ, обсуждаются известные методы и способы управления химико-технологическими системами (ХТС) и предприятиями в целом, формулируются их недостатки. Здесь же достаточно подробно рассматриваются различные критерии качества, анализируются методы и задачи оптимизации, дается их классификация. Материал главы аргументированно свидетельствует о необходимости организации и проведения исследований для'интеграции различных ресурсов управления предприятием в единое целое, разработки концепции их оптимального использования.

Вторая глава представляет собой описание методологии оптимизации интегрированных систем.

Объект управления рассматривается в виде совокупности операций: финансовых, технологических, социальных и т. п., структурированный по горизонтали согласно назначения ресурса. Последовательность выполнения операций составляет известное упорядоченное множество, посредством которого описываются процессы выпуска продукции. Для каждой операции существует подмножество, которое структурирует объект по вертикали. Чтобы реализовать операцию, необходимо израсходовать материальные, энергетические, информационные и другого рода ресурсы, единая мера которых может быть представлена денежным эквивалентом и оценена в качестве затрат. Последние являются функциями производительности. Выполнение операций реализуется с помощью конкретных систем управления. Обобщенным критерием оптимальности систем является прибыль, полученная от продажи продукции за вычетом затрат на ее производство (как единой меры ресурсов). Чтобы операция могла удовлетворять требованию ее реализации, необходимо соблюдение условия, согласно которому суммарные затраты на проведение операции не должны превышать совокупности ресурсов, предоставляемых системой управления. Тогда задача оптимизации сводится к поиску вектора производительности по каждому продукту, при котором прибыль достигает наибольшего значения. Решение указанной задачи осуществляется с помощью методов линейного и нелинейного программирования, предложенного автором метода декомпозиции по уровням иерархии управления производственной системы НПЗ путем горизонтальной и вертикальной декомпозиции системы и соблюдения требования ограничений на ресурсы как согласующего решения.

Для обратной задачи оптимизации интегрированной системы производительности по продуктам предполагаются известными. Здесь уже требуется определить последовательно-параллельную структуру операций (или синтезировать систему управления) из некоторого множества, обеспечивающую заданные производительности при условии минимизации и другого критерия - суммарных затрат или(и) времени, например времени окупаемости, необходимых для производства и реализации продуктов.

Значимость предложенной методологии раскрывается в ходе оптимизации и математического моделирования конкретных нефтеперерабатывающих процессов и производств, чему посвящены третья, четвертая и частично пятая главы.

Оптимизация всего НПЗ рассматривается в третьей главе. Модель предприятия представляется в виде системы уравнений, параметрами состояния которой служат векторы входных и выходных потоков, управлениями — векторы ресурсов, а структуры задаются матрицами функциональных зависимостей, описывающих «элементарные» процессы в каждой отдельной структуре (технологической установке, аппарате и т. п.) и матрицей связей при известных ограничениях на ресурсы и показатели качества выпускаемой продукции. Расчет модели выполнен на основании экспериментальных данных, полученных с промышленного предприятия за три года его эксплуатации, и позволяет сделать вывод о ее адекватности с погрешностью не более 7,5 %. На базе разработанной модели решена задача структурно-параметрического синтеза НПЗ — определены матрицы связей и векторы управлений, при которых достигается максимум критерия оптимизации (прибыли) и обеспечивается решение практических задач, а именно: определения оптимальных производительностей по каждому виду выпускаемой продукции, анализа целесообразности включения в состав действующего производства установок изомеризации, гидрокрекинга и каталитического крекинга, а также анализа структур проектируемых заводов с глубокой и неглубокой переработкой нефти при различных ценах на сырье и нефтепродукты. Полученные результаты позволили сформулировать методику имитационного моделирования в процессе принятия решения для оценки эффективности проведения мероприятий по реконструкции действующих и проектированию новых НПЗ.

Решение задачи моделирования и оптимизации НПЗ предоставило возможность провести исследование материального баланса завода, осуществить моделирование и оптимизацию процессов компаундирования нефтепродуктов, оптимизацию комплексного использования материальных ресурсов (все - четвертая глава) и выполнить моделирование и оптимизацию технологической установки на примере установки первичной переработки нефти (пятая глава).

Основная проблема при расчете материального баланса нефтеперерабатывающего предприятия заключается в согласовании материальных потоков между различными переделами, что обусловлено объективными и субъективными факторами: наличием в структуре НПЗ значительного числа резервуарных парков установок и товарных производств, погрешностями измерения приборов, ошибками ввода информации и т. п. Для устранения указанных проблем разработана методика расчета материального баланса НПЗ, в соответствии с которой согласование потоков осуществляется как решение двухуровневой декомпозиционной задачи оптимизации, где на первом уровне рассчитывается материальный баланс получения светлых нефтепродуктов с учетом показателей качества, а на втором — решается задача минимизации невязок массовых расходов входных и выходных потоков каждой установки. По результатам расчета баланса НПЗ определяются истинные значения расходов вовлекаемых в смешение компонентов при приготовлении готовой продукции и устанавливаются источники потерь завода.

На основании достоверной информации о параметрах материальных потоков и исходя из структур и параметров предложенных моделей смешения нефтепродуктов разработана методика оптимального компаундирования топлив путем решения также двухуровневой задачи оптимизации - максимизации прибыли от реализации продукции посредством определения оптимального количества получаемых топлив, содержащих оптимальные доли исходных компонентов. Решение оптимизационной задачи компаундирования осуществляется системой оптимального управления процессом смешения нефтепродуктов, внедрение которой позволило значительно снизить запас по качеству готовой продукции и тем самым сэкономить материальные и энергетические ресурсы.

Отдельно проблема использования ресурсов, их комплексная оптимизация рассматриваются при исследовании особенностей балансовых отношений между процессами разделения и смешения как одними из основных технологических процессов НПЗ. Вообще говоря, задачи разделения — смешения изучаются в разных отраслях промышленности, там, где используется многокомпонентное сырье и в ходе его переработки получают полуфабрикаты для последующего их смешения с добавками и производством таким образом готовой продукции. В нефтепереработке исходное сырье — нефть - в процессе первоначального превращения разделяется на отдельные фракции, которые затем направляются на дальнейшую переработку и компаундирование в товарных парках. Очевидный способ получения требуемых продуктов путем разделения нефти на чистые вещества и(или) узкие фракции с последующим их смешением для выработки товара является гипотетическим, поскольку требует в случае промышленного производства колоссальных материальных и энергетических затрат. Поэтому выполняется не полное, а частичное разделение, при котором особенно актуальной становится задача оптимизации комплексного использования материальных ресурсов НПЗ — определения значений количеств продуктов, долей в них исходных компонентов и долей компонентов в нефти. При этом необходимо, чтобы удовлетворялись заданные концентрации соотношения количеств компонентов в продуктах, уравнения материального баланса продуктов и компонентов, а критерий оптимизации, характеризующий качество процессов разделения и смешения, достигал экстремума. В такой постановке — это концепция рационального использования материальных ресурсов НПЗ. Эффективность сформулированного решения, способствовавшего увеличению выработки продукции и снижению издержек ее производства, продемонстрирована на примере оптимизации приготовления дизельных топлив, а также на других примерах, связанных с процессами химической технологии — оптимизации разделения смеси пропана, бутана и изобутана и оптимизации производства циклогексана.

Совокупный итог применения рассмотренных процедур оптимизации ресурсов НПЗ гарантирует получение экономического эффекта в размере, не менее 10 млн. руб. в год на один вид топлива.

Первоначально разделение нефти осуществляется на установках первичной переработки — головных объектах любого нефтеперерабатывающего завода. По этой причине в качестве объекта оптимизации среди прочих технологических установок НПЗ выбрана именно установка первичной переработки нефти. Действительно, от эффективности управления процессами первоначального разделения нефти на фракции во многом зависит эффективность работы всего предприятия. Математическое моделирование установки выполнено не только с помощью уравнений материального баланса для каждого аппарата, уравнений связей, как в случае моделирования всего предприятия, но и уравнений теплового баланса и термодинамических соотношений, что позволяет более точно описать технологические процессы. Общее число уравнений составляет около 2000. Для повышения оперативности информации о составе нефти (долей компонент в составе) предложена методика построения кривой истинной температуры ее кипения, что предоставляет возможность определить фракционный состав сырья по косвенным измеряемым в потоке показателям: плотности и содержании серы. Контроль за этими возмущениями способствует улучшению качества управления технологической установкой. Вместе с тем, чтобы построить оптимальную систему управления таким сложным объектом, как установка первичной переработки нефти, знаний только о параметрах состояния, управляющих и возмущающих воздействиях недостаточно. Для синтеза оптимальной системы, согласно положениям разработанной методологии, необходимо провести декомпозицию объекта по горизонтали на материальные и энергетические ресурсы (например, соответственно — отбор нефтепродуктов и расходы теплоносителей) и по вертикали (установка, завод). Затем определить числовые значения параметров, входящих в обобщенный критерий качества, который учитывает все виды потребляемых ресурсов. Далее система структурируется на уровни управления, а потом с помощью оптимизационных методов осуществляется ее интеграция. Подобный подход к оптимизации рассматриваемого объекта управления позволяет сформулировать методику построения двухуровневой интегрированной системы, где на верхнем уровне управления — всем предприятием - путем определения производительности (отбора) по каждому виду топлива решается задача максимизации прибыли, а на нижнем уровне - управления установкой — минимизации затрат на материальные и энергетические ресурсы. Реализация разработанной системы в промышленности позволила увеличить выход светлых нефтепродуктов до 1 %.

Особенности оптимизации энергетических ресурсов установки первичной переработки нефти рассматриваются в шестой главе. Здесь на основании исходной информации о тепловых потоках и температурно-энтальпийных диаграмм показано, что для синтеза теплообменных систем исходя из топологии существующих технологических структур, следует использовать эвристико-комбинаторные методы с проведением структурной и параметрической оптимизации. Такое решение хотя и не обеспечивает нахождения точного экстремума функции цели, с точки зрения выполнения вычислений значительно более эффективно и способствует поиску оптимального значения целевой функции. Указанное положение подтверждено при синтезе оптимальных теплообменных систем установки первичной переработки нефти, а также при синтезе оптимальной тепловой системы производства ароматических веществ, что позволило провести обобщение и предложить методику синтеза теилообменных систем.

Сформулированные в настоящей работе идеи нашли свое применение при построении информационно-управляющей системы предприятия (седьмая глава), состоящей из автоматизированных интегрированных по горизонтали систем управления производством и реализацией продукции, экономикой и финансами, бухгалтерским и налоговым учетом, материально-техническим снабжением и комплектацией оборудования, социальным развитием, персоналом и административно-хозяйственным обеспечением, капитальным строительством, внешнеэкономической деятельностью, транспортом, безопасностью предприятия и технической подготовкой его производства. В совокупности с системами стратегического управления и управления технологическими процессами перечисленные выше системы оперативного управления образуют вертикально-интегрированную систему управления НПЗ, для которой предложены оригинальная, исключающая дублирование функций организационная структура и функциональная схема, учитывающая перспективы его развития.

На основании вышеизложенного на защиту выносятся следующие основные положения.

1. Математическое описание нефтеперерабатывающего предприятия как вертикально-интегрированной системы, позволяющее классифицировать и структурировать задачи оптимизации НПЗ по ресурсам и уровням управления.

2. Обобщенный критерий качества производственной системы НПЗ, объединяющий все виды потребляемых ресурсов и затрат и функционально связывающий рассматриваемый класс задач ее оптимизации.

3. Метод декомпозиции по уровням иерархии управления производственной системы НПЗ, позволяющий осуществить оптимизацию сложного многокритериального объекта управления большой размерности.

4. Определение последовательно-параллельной структуры объекта управления и вектора производительности по каждому нефтепродукту как структурная и параметрическая оптимизация нефтеперерабатывающего предприятия, обеспечивающая получение наибольшей прибыли для действующего, реконструируемого или нового НПЗ.

5. Создание комплекса математических моделей объектов управления НПЗ, позволяющих проводить исследование и многоуровневую оптимизацию технологических процессов компаундирования нефтепродуктов, первичной переработки нефти и предприятия в целом.

6. Повышение достоверности информации о параметрах материальных потоков вовлекаемых в смешение нефтепродуктов посредством расчета материального баланса НПЗ и установления источников его потерь.

7. Определение концепции рационального использования материальных ресурсов НПЗ и путей снижения запаса по качеству выпускаемых топлив, способствующих уменьшению издержек производства.

8. Методы синтеза систем оптимального управления и теплоинтеграции установки первичной переработки нефти, обеспечивающих значительное снижение энергетических затрат.

9. Определение эффективной организационной и функциональной структур системы управления НПЗ, направленных на реализацию миссии современного нефтеперерабатывающего предприятия, скоординированной и интегрированной по иерархии и ресурсам управления.

Ю.Разработка информационно-управляющей системы НПЗ, построенной на основании современных информационных технологий с использованием различных средств вычислительной техники и автоматизации.

11.Методология оптимизации интегрированных нефтеперерабатывающих производственных систем, структурированных по горизонтали и вертикали в соответствии с оптимизацией ресурсов и иерархией уровней управления, разрабатываемая на базе обобщенного критерия качества, комплекса моделей НПЗ и декомпозиционно-интегральных методов.

Диссертационная работа изложена на 372 стр., содержит в основном тексте 41 рис., 36 табл., список литературы насчитывает 246 наименований. В 11 приложениях к диссертации имеется 19 рис. и 19 таблиц.

Материалы работы докладывались и обсуждались на международном форуме «Топливно-энергетический комплекс: региональные аспекты», Санкт-Петербург, 2003 г.; XIII-XVI Международных научных конференциях «Математические методы в технике и технологиях», Санкт-Петербург, 2000 г.; Смоленск, 2001 г.; Тамбов, 2002 г., Ростов-на-Дону, 2003 г.; Санкт-Петербург, 2003 г.; II Международной научно-практической конференции «Оценочные технологии в экономических процессах», Санкт-Петербург, 2003 г.

Программное обеспечение интегрированной информационно-управляющей системы демонстрировалось на Международной выставке «Нефтепереработка и нефтехимия», Санкт-Петербург, 2003 г.

15. Результаты работы нашли свое практическое применение на нефтеперерабатывающих заводах нефтяных компаний Сургутнефтегаз: ООО «ПО «Киришинефтеоргсинтез», ЛУКОЙЛ: ОАО «ЛУКОЙЛ-Нижегороднефтеоргсинтез»; Славнефть: ОАО «Славнефть

Ярославнефтеоргсинтез» и в институте ОАО «Ленгипронефтехим», запланированы к внедрению на Одесском НПЗ.

1. Сомов В.Е., Садчиков И.Л., Шершун В.Г. и др. Стратегические приоритеты российских нефтеперерабатывающих предприятий. М.: ЦНИИТЭнефтехим, 2002. 292 с.

2. Сомов В.Е. Структура и тенденции развития рынка нефти и нефтепродуктов Российской Федерации. СПб: Санкт-Петербургский горный институт, 1999. 86 с.

3. Кореляков Л.В., Шершун В.Г. Российская нефтепереработка //Нефть и капитал. 2002. № 12. С. 18-24.

4. Кособокова Э.М., Березинец П.А. К разработке стратегии энергосбережения на предприятиях нефтепереработки //Химия и технология топлив и масел. 2001. № 1.С. 6-8.

5. Кузнецов В.Г., Кадыров Д.Б. Нефтеперерабатывающие заводы специфика развития //Химия и технология топлив и масел. 2003. № 3. С. 7-8.

6. Сомов В.Е., Злотников Л.Е. Нефтепереработка — важная составляющая ТЭК России //Нефтепереработка и нефтехимия. М.: ЦНИИТЭнефтехим. 2003. № 1. С. 3-8.

7. Соркин Л.Р. Информационные технологии управления в нефтеперерабатывающей промышленности. К 60-летию Института проблем управления РАН //Химия и технология топлив и масел. 2000. № 1. С. 3-7.

8. Ахундова Т.А., Горбачева Т.Л. и др. Промышленность России. 2002. М.: Госкомстат России, 2002. 453 с.

9. Мераньо-Пелисер Л.Б., Тарасенко Л.Ф. Диденко Т.В. и др. Практика внедрения современных методов управления //Нефть, газ и бизнес. 1998. № 4. С. 19-22.

10. Миловидов К.Н., Соломатин Д.А. Просто о сложном // Нефть, газ и бизнес. 1998. №4. С. 13-15.

11. И.Карибский А.В., Шестаков Н.В. Модели и методы управления бизнес-процессами развития технико-экономических систем //АиТ. 1999. №6. С. 17-129.

12. Глущенко В.В., Глушенко В.В. Исследование систем управления: социологические, экономические, прогнозные, плановые, экспериментальные, исследования, г. Железнодорожный, Моск. обл.: ООО НПЦ «Крылья», 2000. 416с.

13. Мовсум-заде М.Э. Экономико-математические модели в оптимизации управления хозяйственными потоками предприятий в условиях экстремальной экономики // Нефть, газ и бизнес. 2001. № 6. С. 23-26.

14. Кафаров В.В. Методы кибернетики в химии и химической технологии. М.: Химия, 1976. 464 с.

15. Кафаров В.В., Глебов М.Б. Математическое моделирование основных процессов химических производств. М: Высш. шк., 1991. 400 с.

16. Жоров Ю.М. Моделирование физико-химических процессов нефтепереработки и нефтехимии. М.: Химия, 1978. 376 с.

17. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. М.: Высш. шк., 1985. 271 с.

18. Шикин Е.В., Чхартишвили А.Г. Математические методы и модели в управлении. М.: Дело, 2000. 440 с.

19. Самарский А.А., Михайлов А.П. Математическое моделирование. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2002. 320 с.

20. Петров А.А., Поспелов И.Г., Шананин А.А. Опыт математического моделирования экономики. М.: Энергоиздат, 1996. 544 с.

21. Эндрюс Д., Мак-Лоун Р. Математическое моделирование. М.: Мир, 1979. 278 с.

22. Рапопорт Б.М. Скубченко А.И. Инжиниринг и моделирование. М.: Экмос, 2001.240 с.

23. Трахтенгерц Э.Л. Возможности и реализация компьютерных систем поддержки принятия решений //Известия РАН. Теория и системы управления. 2001. №3. С. 86-113.

24. Бояринов А.И., Кафаров В.В. Методы оптимизации в химической технологии. М: Химия, 1969. 578 с.

25. Островский Г.М., Бережинский Т.А. Оптимизация химико-технологических процессов. Теория и практика. М.: Химия, 1984. 240 с.

26. Балакирев B.C., Володин В.М., Цирлин A.M. Оптимальное управление процессами химической технологии. М.: Химия, 1978. 383 с.

27. Кафаров В.В., Мешалкин В.П. Анализ и синтез химико-технологических систем. М.: Химия, 1991. 432 с.

28. Химико-технологические системы. Синтез, оптимизация и управление /Под. ред. И.П. Мухленова. Л.: Химия, 1986. 424 с.

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

30. Островский Г.М., Волин Ю.М. Анализ гибкости химико-технологических процессов и многоэкстремальность //ТОХТ. 1998. Т. 32. № 4. С. 459-469.

31. Островский Г.М., Волин Ю.М. О новых проблемах в теории гибкости и оптимизации химико-технологических процессов при наличии неопределенности //ТОХТ. 1999. Т. 33. № 5. С. 578-590.

32. Rooney W.C., Biegler L.T. Optimal process design with model parameter uncertainty and process variability //Amer. Inst. Chem. Eng. Journal. 2003. V49. P. 438-449.

33. Островский Г.М., Зиятдинов H.H., Борисевич T.B. Синтез химико-технологических систем модифицированным методом структурных параметров //ТОХТ. 1997. Т. 31. № 1. С. 88-97.

34. Егоров С.В., Мешалкин В.П., Сельский Б.Е. Декомпозиционно-координационная концепция управления и оптимизации сложных химико-технологических систем //ТОХТ. 1998. Т. 32. № 1. С. 82-91.

35. Гордеев JI.C., Козлова М.А., Макаров В.В. Интегрированная экспертная система для организации многоассортиментных химических производств //ТОХТ. 1998. Т.32. № 5. С. 322-332.

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

37. Morris W., Smith W., Snee R. Interaction blending equations enhance reformulated gasoline profitability //Oil and Gas Journal. 1994. Jan. 17. P. 54-57.

38. Dash S., Venkatasubramanian V. Integrated framework for abnormal event management and process hazards analysis //Amer. Inst. Chem. Eng. Journal. 2003. V49. P. 124-139.

39. Ramsey J., Truesdale P. Blend optimization integrated into refinery — wide strategy //Oil and Gas Journal. 1990. Mar 19. P. 40-44.

40. Serpemen Y., Wenzel F., Hubel A. Blending technology key to making new gasolines//Oil and Gas Journal. 1991. Mar 18. P. 62-74.

41. Горяинов B.E., Скляр ЮЛ. Принципы разработки программного обеспечения АСУТП смешения бензинов на Рязанском нефтеперерабатывающем заводе //Нефтепереработка и нефтехимия. 1987. № 10. С. 25-28.

42. Астанов В.Н., Бакан Г.М., Воробьев Г.Г. и др. Техническая реализация адаптивной оптимизации процесса компаундирования нефтепродуктов. Киев: Наук, думка, 1991. 22 с.

43. Метт М.С., Арзангуляп В.В. Оценка точности реализации рецептов компаундирования при оперативном управлении технологическими процессами на НПЗ //Изв. вузов. Нефть и газ, 1988. № 7. С. 79-83.

44. Викторов В.К., Кузичкин Н.В., Вениаминова Г.Н. и др. Методы оптимизации химико-технологических систем: Учебное пособие. СПб: СПбГТИ, 1999. 166 с.

45. Кафаров В.В., Ветохин В.Н. Основы автоматизированного проектирования химических производств. М.: Наука, 1987. 623 с.

46. Лисицын Н.В. Оптимизация нефтеперерабатывающего производства. СПб: Химиздат, 2003. 184 с.

47. Ногин В.Д. Принятие решений в многокритериальной среде. М.: Физматгиз, 2002. 176 с.

48. Садчиков И.А., Сомов В.Е. Колесов М.Л. и др. Экономика химической отрасли. СПб: Химиздат, 2000. 384 с.

49. Садчиков И.А. Ускорение научно-технического прогресса в нефтехимической промышленности. Л.: Химия, 1990. 192 с.

50. Душошкина Р.Е., Смирнова Л.Г. Оценка эффективности деятельности нефтеперерабатывающих предприятий //Нефтепереработка и нефтехимия. М.: ЦНИИТЭнефтехим. 2003. № 5. С. 3-10.

51. Брагинский О.Б., Кричевский Н.Е., Щукин Е.П. Прогнозирование и планирование комплекса отраслей химической и нефтехимической промышленности. М.: Химия. 1988. 192 с.

52. Егоров В.Н., Злотникова Л.Г. Экономика нефтеперерабатывающей и нефтехимической промышленности. М.: Химия. 1982. 288 с.

53. Сунчелей И. Оптимизация технологических режимов по уровню экономического эффекта //Мир компьютерной автоматизации. 2002. № 1-2. С. 66-71.

54. Allen D.H. Economic evaluation of projects. IchemE, Rugby, England, 1991. 401 p.

55. Кибзун А.И., Кузнецов E.A. Оптимальное управление портфелем ценных бумаг//АиТ. 2001. № 9. С. 101-113.

56. Габасов Р.Ф., Габасова О.Р., Дмитрук Н.М. Синтез оптимальной политики для производственно-финансовой модели фирмы. I. Построение магистралей //АиТ. 1998. № 9. С. 100-117.

57. Габасов Р.Ф., Габасова О.Р., Дмитрук Н.М. Синтез оптимальной политики для производственно-финансовой модели фирмы. II. Программные и позиционные решения //АиТ. 1998. № 10. С. 95-112.

58. Габасова О.Р., Дмитрук Н.М. Оптимальная политика дивидендов, инвестиций и распределения капитала для динамической модели фирмы. //АиТ. 2001. № 8. С. 138-156.

59. Токарев В.В. Оптимальные и допустимые программы управления кредитом //АиТ. 2002. № 1.С. 3-18.

60. Карибский А.В., Шишорин Ю.Р., Юрченко С.С. Финансово-экономический анализ и оценка эффективности инвестиционных проектов и программ I //АиТ. 2003. № 6. С. 40-59.

61. Химмельблау Д. Прикладное нелинейное программирование. М.: Мир, 1975. 536 с.

62. Гилл Ф., Мюррей У., Райт М. Практическая оптимизация. М.: Мир, 1985. 509 с.

63. Реклейтис Г., Рейвиндран А., Рэгсдел К. Оптимизация в технике: в 2-х кн. Кн. 1. М.: Мир, 1986.352 с.

64. Реклейтис Г., Рейвиндран А., Рэгсдел К. Оптимизация в технике: в 2-х кн. Кн. 2. М.: Мир, 1986. 320 с.

65. Розенброк X., Стори С. Вычислительные методы для инженеров-химиков. М.: Мир, 1968.444 с.

66. Карманов В.Г. Математическое программирование. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2001.264 с.

67. Козлов В.Н., Колесников Д.Н., Сиднев А.Г. Решение задач математического программирования. СПб: СПбГТУ, 1992. 112 с.

68. Калиткин Н.Н. Численные методы. М.: Наука. 1978. 512 с.

69. Воеводин В.В. Линейная алгебра. М.: Наука, 1980. 400 с.

70. Самарский А.А. Введение в численные методы. М.: Наука, 1980. 400 с.

71. Гордон М.Д., Митричев С.И. Новые программные средства технологических расчетов в нефтепереработке //http: //hiprotech.fromru.com/Refinary/article.htm, 7 с.

72. Викторов В.К. Оптимизация химико-технологических процессов. Учебное пособие. Л.: ЛТИ, 1977. 72 с.

73. Terlaky Т. Interior Point Methods of Mathematical Programming. Kluwer academic publishers. Dordrecht. 1996. 530 p.

74. Беллман P., Дрейфус С. Прикладные задачи динамического программирования. М.: Наука, 1965. 457 с.

75. Лэсдон Л.С. Оптимизация больших систем. М.: Наука, 1975. 431 с.

76. Рейнгольд Э., Нивергельт Ю., Део Н. Комбинаторные алгоритмы. М.: Мир, 1980. 477 с.

77. Романовский И.В. Алгоритмы решения экстремальных задач. М.: Наука, 1977. 352 с.

78. Кленков И.В., Викторов В.К. Вертикальная декомпозиция при синтезе ректификационных систем //ТОХТ. 2000. Т. 34. № 2. С. 170-177.

79. Болтянский В.Г. Оптимальное управление дискретными системами. М.: Наука, 1973.446 с.

80. Ichikawa A., Fan L.T. Optimal synthesis of process systems — necessary conditions for optimal system and its use in synthesis of systems Chem. Eng. Sci., 1973. V. 28. P. 357-371.

81. Каневец Г.Е., Зайцев И.Д., Головач И.И. Введение в автоматизированное проектирование теплообменного оборудования. Киев: Наук, думка, 1985. 229 с.

82. Lee K.F., Masso А.Н., Rudd D.F. Branch and bound synthesis of integrated process design. Ind. Eng. Chem., Fun., 1970. V. 9. P. 48.

83. Лисицын H.B. Синтез и оптимизация систем теплообмена //Химическая промышленность. 2003. Т. 80. № 1. С. 47-53.

84. Rathore R.N.S., Van-Wormer K.A., Powers C.J. Synthesis strategies for multicomponent separation systems with energy integration. AICHE J., V.20 1974. P . 940-953.

85. Little J.D.C. et. al. An algorithm for the traveling salesman problem. JORSA, 1963. V. 11. P. 972-989.

86. Кофман А. Введение в прикладную комбинаторику. М.: Наука, 1975. 479 с.

87. Нильеон Н. Искусственный интеллект. М.: Мир, 1973. 270 с.

88. Ахо А., Хопкрофт Дж., Ульман Дж. Построение и анализ вычислительных алгоритмов. М.: Мир, 1979. 536 с.

89. Кафаров В.В., Мешалкин В.П., Нгуен Суан Нгуен. Алгоритм синтеза теплообменных систем, использующий функцию Лагранжа и стратегию неявной декомпозиции //Докл. АН СССР. 1980. Т. 250. № 1. С. 150-154.

90. Westerberg A.W., Stephanopolous G. Branch and bound strategies with list techniques for the synthesis of separation schemes. Chem. Eng. Sci., 1975. V. 30. P. 963-978.

91. Morari M., Faith D.C. The synthesis of distillation trains with heat integration. AICHE J., 1980. V. 26. P. 916-929.

92. Hendry J.E., Hughes R.R. Generating process flowsheets. Chem. Eng. Progr., 1972. V.64. P. 69-79.

93. Кафаров B.B., Телков Ю.К., Петлюк Ф.Б. и др. Синтез оптимальных схем ректификации многокомпонентных смесей методом динамического программирования //ТОХТ. 1975. Т. 9. № 2. С. 262-269.

94. Викторов В.К. Метод синтеза больших систем оптимального теплообмена. //ТОХТ. 1984. Т. 18. № 5. С. 706-709.

95. ASPEN PLUS User's manual. Aspen Technology, Inc., Cambridge, Massachusets, 1998. 821 p.

96. Шестаков H.B. Использование компьютерных методов моделирования при инвестиционном планировании нефтехимических производств //Тезисыдокладов Международной научно-практической конференции «Управление большими системами». М.: ИПУ, 1997. С. 391.

97. PIMS User's manual. Bechtel Corp., Houston, Texas, 1995. 321 p.

98. Леньшин В., Синенко О. Интеграция на пути повышения эффективности предприятия //Мир компьютерной автоматизации. 2001. № 1. С. 12-16.

99. Славин Р. Единственный путь повышения эффективности производства — интеграция «снизу вверх» //Мир компьютерной автоматизации. 2001. № 1. С. 17-22.

100. Бослер У.Х., Лоренс П. Дж. Интеграция технологических данных на предприятиях нефтепереработки и нефтехимии //Мир компьютерной автоматизации. 2002. № 4. С. 6-12.

101. Сомов В.Е. Стратегическое управление нефтеперерабатывающими предприятиями. СПб: Химиздат, 1999. 264 с.

102. Садчиков И.А., Сомов В.Е. Киришинефтеоргсинтез — от ПО к .ПО. СПб: Химия, 1997. 272 с.

103. Захаров Г.Н., Лаптев II.В. Управление экономическими процессами предприятия //Нефтепереработка и нефтехимия. М.: ЦНИИТЭнефтехим. 2001. № 3. С. 13-15.

104. Захаров Г.Н. Согласование движения материальных и денежных потоков //Нефтепереработка и нефтехимия. М.: ЦНИИТЭнефтехим. 2002. № 4. С. 6-9.

105. Захаров Г.Н. Формирование экономического механизма устойчивого развития нефтехимического предприятия: Дис. . канд. экон. наук. Санкт-Петербургский государственный инженерно-экономический университет, 2002. 183 с.

106. Волкова В.Н., Денисов А.А. Основы теории систем и системного анализа. СПб: СПбГТУ, 2003. 520 с.

107. Лисицын Н.В. Методология оптимизации интегрированных нефтеперерабатывающих производственных систем //Химическая промышленность. 2003. Т. 80. № 3. С. 46-50.

108. Моисеев I I.I I. Математические задачи системного анализа. М.: Наука, 1981.488 с.

109. Мильнер Б.З., Евенко Л.И., Рапопорт B.C. Системный подход к организации управления. М.: Экономика, 1983. 224 с.

110. Вентцель Е.С. Исследование операций: задачи, принципы, методология. М.: Наука, 1988. 208 с.

111. Дегтярев Ю.И. Исследование операций. М.: Высш. шк., 1986. 320 с.

112. Юдицкий С.А. Целевое моделирование организационных систем //Приборы и системы управления. 1999. № 12. С. 62-66.

113. Юдицкий С.А., Жукова Г.Н., Кутанов А.Е. Разработка целевых сценариев для организационных систем //Приборы и системы управления. 2000. № 6. С. 82-86.

114. Юдицкий С.А., Вукович И.Ю. Имитационно-схемная технология динамического моделирования сложных организационных систем //Приборы и системы управления. 1998. № 11. С. 81-91.

115. Юдицкий С.А. Технология целевого моделирования бизнес-систем //Приборы и системы управления. 2000. № 10. С. 76-81.

116. Юдицкий С.А. Сценарно-целевой подход к системному анализу //Автоматика и телемеханика. 2001. № 4. С. 163-175.

117. Марчук Г.И. Методы вычислительной математики. М.: Наука, 1989. 609 с.

118. Юдин Д.Б., Голыитейн Е.Г. Задачи и методы линейного программирования. М.: Советское радио, 1961. 264 с.

119. Лебедев Н.Н., Манаков М.Н., Швец В.Ф. Теория химических процессов основного органического и нефтехимического синтеза. М.: Химия, 1984. 376 с.

120. Брагинский О.Б., Шлихтер Э.Б., Шлихтер Т.Э. Будущее отрасли -нефтеперерабатывающие заводы средней мощности //Химия и технология топлив и масел. 1999. № 1. С. 3-5.

121. Баннов П.Г. Процессы переработки нефти. М.: ЦНИИТЭнефтехим, 2000. 224 с.

122. Справочник процессов нефтепереработки, 2002. Нефтегазовые технологии. 2003. №2. С. 77-107.

123. Справочник процессов нефтепереработки, 2002. Продолжение. Нефтегазовые технологии. 2003. № 2. С. 86-114.

124. Справочник процессов нефтепереработки, 2000. Нефтегазовые технологии. 2001. №3. С. 94-137.

125. Логинов С.А., Капустин В.М., Луговской А.И. и др. Промышленное производство высококачественных дизельных топлив с содержанием серы 0,035 и 0,05 //Нефтепереработка и нефтехимия. М.: ЦНИИТЭнефтехим. 2001. № 11. С. 57-61.

126. Косенков Р.А. Инновационные модели экономики (теория, методы и сферы применения). Волгоград: ВолгГТУ, 2000. 352 с.

127. Карибский А.В., Шишорин Ю.Р. Информационные технологии и особенности финансово-экономического анализа крупных инвестиционных проектов в нефтяной промышленности //Мир связи. 1998. № 7-8. С. 72—77.

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

129. Евдокимов М.В., Колбанов В.М., Медницкий В.Г. и др. Оптимальная реконструкция производственных систем со случайными параметрами //Известия РАН. Теория и системы управления. 2002. № 2. С. 86—113.

130. Барыкин Е.Е., Зайцев О.В., Косматов Э.М., Миролюбов А.А. Методы Анализа и прогнозирования производственно-хозяйственной деятельности энергетического объединения. СПб: Энергоатомиздат, 1994. 143 с.

131. Зайцева М.А., Иванова Е.А., Шахдннаров Г.М. Методы анализа инвестиционных проектов развития предприятия. СПб: СПбГТУ, 1995. 60 с.

132. Ягудин С.Ю. Алгоритм расчета экономического эффекта (дохода) от внедрения новых и усовершенствования технологических процессов и оборудования //Нефтепереработка и нефтехимия. М.: ЦНИИТЭнефтехим. 2003. №2. С. 6-10.

133. Макаренко М.В., Печников Г.А. Формирование ценовой политики в условиях реструктуризации химического предприятия //Нефтепереработка и нефтехимия. М.: ЦНИИТЭнефтехим. 2003. № 6. С. 5-11.

134. Первозванский А.А. Курс теории автоматического управления. М.: Наука, 1986.616 с.

135. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем. М.: Мир, 1978. 418 с.

136. Лисицын Н.В., Сотников В.В., Гурко А.В., Старцев Б.В. Имитационное моделирование в процессе принятия решений при управлении нефтеперерабатывающим заводом //Нефтепереработка и нефтехимия. М.: ЦНИИТЭнефтехим. 2003. № 1. С. 11-17.

137. Рудин М.Г., Драбкин А.Е. Краткий справочник нефтепереработчика. Л.: Химия, 1980. 328 с.

138. Лисицын Н.В., Дрогов С.В., Кузичкин Н.В. Расчет материального баланса нефтеперерабатывающего предприятия //Изв. вузов. Химия и хим. технология. 2003. Т. 46. Вып. 2. С. 63-66.

139. Аминев А., Зозуля Ю. Материальный баланс — и просто, и сложно //Мир компьютерной автоматизации. 2002. № 4. С. 44-48.

140. Левин И.А. Создание системы количественного учета на НПЗ //Нефтепереработка и нефтехимия. 2002. № 7. С. 3-5.

141. Van Winkle М. Hydrocarbon Proc. and Petroleum Refiner. 1964. V. 43. № 4. P. 139-142.

142. Расчеты основных процессов и аппаратов нефтепереработки. Справочник /Рабинович Г.Г., Рябых ГТ.М. и др. Под ред. Е.Н.Судакова М.: Химия, 1979. 178 с.

143. Кузменков Д.М., Чернецкий В.И. Алгоритмы и программы случайного поиска. Рига: Зинатне, 1969. 298 с.

144. Лисицын Н.В., Старцев Б.В., Кузичкин Н.В. Оптимальное компаундирование котельных топлив // Нефтепереработка и нефтехимия. М.: ЦНИИТЭнефтехим, 2003. № 5. С. 10-13.

145. Поздяев В.В., Сомов В.Е., Лисицын Н.В., Кузичкин Н.В. Оптимальное компаундирование бензинов //Нефтепереработка и нефтехимия. М.: ЦНИИТЭнефтехим, 2002. № 10. С. 53-57.

146. Залищевский Г.Д., Поздяев В.В., Лисицын Н.В., Кузичкин Н.В. Оптимальное компаундирование дизельных топлив //Нефтепереработка и нефтехимия. М.: ЦНИИТЭнефтехим, 2002. № 4. С. 10-14.

147. Лисицын Н.В., Поздяев В.В., Кузичкин Н.В. Оптимальное смешение дизельных топлив //Тезисы докладов конференции «Математические методы в технике и технологиях» ММТТ—15. Тамбов, 2002. Т. 6. С. 63-65.

148. Ladommatos N., Goacher J. Equations for predicting the cetane number of diesel fuels from their physical properties. Fuel, 1995. V.74. № 7. P. 1083-1092.

149. Злотникова Л.Г. Экономические проблемы повышения эффективности производства в нефтехимической промышленности. М.: Химия, 1977. 248 с.

150. Рыбаков Б.М. Анализ нефти и нефтепродуктов. М.: Гостоптехиздат, 1962. 889 с.

151. Гошкин В.П., Поздяев В.В., Дрогов С.В. и др. Моделирование смешения нефтепродуктов//Химическая промышленность. 2001. № 7. С. 49-52.

152. Лисицын Н.В., Кузичкин Н.В. Комплекс для получения топливных смесей //Свидетельство на полезную модель № 26350. Офиц. бюл. российского агенства по патентам и товарным знакам «Изобретения. Полезные модели». Москва. 2002. № 33. С.413.

153. Лисицын Н.В., Кузичкин Н.В., Чалей И.В. Система для получения химических композиций //Свидетельство на полезную модель № 18710. Офиц. бюл. российского агенства по патентам и товарным знакам «Изобретения. Полезные модели». Москва. 2001. № 19. С. 375.

154. Лисицын Н.В., Кривоспицкий А.Н., Кузичкин Н.В. Оптимальное управление установкой первичной переработки нефти //ТОХТ. 2002. Т. 36. № 3. С. 303-308.

155. Викторов В.К. Разделение смесей на многокомпонентные части как задача о смешении //Тезисы докладов международной конференции "Математические методы в технике и технологиях" ММТТ-12. Владимир, 1998. Т. 1. С. 50.

156. Aggarwal A., Floudas С.A. Synthesis of heat integrated nonsharp distillation sequences. Computers Chem. Engng, 1992. V. 16. P. 89-108.

157. Лисицын Н.В. Оптимизация процессов разделения-смешения //ТОХТ. 2003. Т. 37. №3. С. 319-323.

158. Сельский Б.Е., Егоров С.В., Мешалкин В.П. Архитектура и основные принципы построения АСУТП установок первичной переработки нефти //Приборы и системы управления. 1996. № 9. С. 19.

159. Кривоспицкий А.Н. Интегрированная система оперативного управления производством первичной переработки нефти: Дис. . канд. техн. наук. Санкт-Петербургский технологический институт (Технический университет), 2002. 136 с.

160. Мовсумзаде А.Э., Ализаде М.Ф., Сарпрыкин A.M. Система автоматического регулирования технологического процесса установки АТ-5

161. Пермского НПЗ //Нефтепереработка и нефтехимия. М.: ЦНИИТЭнефтехим. 2002. № 2. С. 46-50.

162. Кузнецов В.Г., Тыщенко В.А., Занозина И.И. и др. Проблема наблюдаемости и управляемости процесса первичного разделения нефти //Нефтепереработка и нефтехимия. М.: ЦНИИТЭнефтехим. 2002. № 3. С. 7-12.

163. Мовсумзаде Н.Ч., Мовсумзаде А.Э. Автоматизация и анализ математической обработки в нефтепереработке и нефтехимии (на примере установки АТ-5) //Нефтепереработка и нефтехимия. М.: ЦНИИТЭнефтехим. 2002. № 11. С. 41-44.

164. Ямполяская М.Х., Малашкевич А.В., Киевский В.Я. и др. Способы повышения эффективности работы установок первичной переработки нефти //Нефтепереработка и нефтехимия. М.: ЦНИИТЭнефтехим. 2003. № 6. С. 27-34.

165. Лисицын Н.В., Кривоспицкий А.Н., Кузичкин Н.В. Методика экспрессной оценки качественных показателей нефти, поступающей на первичную переработку //Химическая промышленность. 2003. Т. 80. № 5. С. 50-54.

166. Шабалина Т.Н., Бадыштова К.М., Елашева О.М. и др. Прогнозирование потенциала светлых фракций и содержания в них серы //Химия и технология топлив и масел. 1999. № 3. С. 6-7.

167. Елашева О.М., Шабалина Т.Н., Бадыштова К.М. и др. Реологические свойства сырой русской нефти //Химия и технология топлив и масел. 2001. № 2. С. 24-33.

168. Елашева О.М., Устинова Т.А., Кадырова Н.А. и др. К созданию базы данных нефтяного сырья //Химия и технология топлив и масел. 2003. № 3. С. 9-11.

169. Елащева О.М., Олтырев А.Г., Шабалина Т.Н. и др. Исследование нефтяного сырья, перерабатываемого на ОАО «НК НПЗ» //Нефтепереработка и нефтехимия. М.: ЦНИИТЭнефтехим. 2002. № 7. С. 11-15.

170. Кузичкин Н.В., Саутин С.Н., Пунин А.Е. и др. Методы и средства автоматизированного расчета химико-технологических систем. JI.: Химия, 1987. 147 с.

171. Лисицын Н.В., Гошкин В.П., Поздяев В.В., Кузичкин Н.В. Методология построения системы оптимального компаундирования товарных нефтепродуктов //Химическая промышленность. 2003. Т. 80. № 8. С. 15-20.

172. Edmister W.C. Petroleum Refiner. 1960. № 9. V. 33. P. 293-302.

173. Александров И.А. Перегонка и ректификация в нефтепереработке. М.: Химия, 1981. 361 с.

174. Воронов А.А. Теория автоматического управления. М.: Энергия, 1986. Ч. 1. 367 е.; Ч. 2. 288 с.

175. Бесекерский В. А., Попов Е.П. Теория систем автоматического регулирования. М.: Наука, 1975. 767 с.

176. Попов Е.П. Теория линейных систем автоматического регулирования и управления. М.: Наука, 1978. 720 с.

177. Ерофеев А.А. Теория автоматического управления. СПб: Политехника, 2002. 302 с.

178. Методы классической и современной теории автоматического управления. Т. 2.: Синтез регуляторов и теория оптимизации систем автоматического управления /Под ред. Н.Д. Егунова. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана. 2000. 736 с.

179. Rathore R.N.S. Process resequencing for energy conservation. Chem. Eng. Progr., 1982. V. 78. № 12. P. 75-86.

180. Hwa C.S. Mathematical formulation and optimization of heat exchanger networks using separable programming. AICHE-Intern. Chem. Eng. Symp. Series, 1965. №4. P. 101-111.

181. Викторов В.К., Кузичкин Н.В., Холоднов В.Л. Методы синтеза подсистем теплообмена химико-технологических систем: Учебное пособие. JI.: ЛТИ им. Ленсовета, 1986. 49 с.

182. Linnhoff В., Flower J.R. et. al. A user guide on process integration for the efficient use of energy. IchemE, 1983. Rugby. CV21 3HQ. England. 523 c.

183. Heydweiller J.C., Fan L.T. Process synthesis using structural parameters. AICHEJ., 1982. V. 28. P. 166-178.

184. Kelahan R.C., Gaddy G.L. Synthesis of heat exchanger networks by mixed integer optimization. AICHE J., 1977. V. 23. P. 816-827.

185. Cerda J., Westerberg A.W. Minimum utility usage in heat exchanger network synthesis-a transportation problem. Chem. Eng. Sci., 1983. V. 38. P. 373-387.

186. Koboyashi S., Umeda T. Ichikawa A. Synthesis of optimal heat exchanger systems. An approach by the optimal assignment in linear programming Chem. Eng. Sci., 1971. V. 26. P. 3167-3181.

187. Кафаров В.В., Мешалкин В.П. Формализация задачи синтеза теплообменных систем как задачи о назначениях, отображаемой двудольным графом //Докл. АН СССР. 1979. Т. 246. № 6. С. 1435-1437.

188. Кормен Т., Лейзерсон Ч., Ривест Р. Алгоритмы: построение и анализ. М.: МЦНМО, 2000. 960 с.

189. Grossman I.E., Sargent R.W.H. Optimum design of heat exchanger networks. Computers and Chem. Eng. 1978. V. 2. P. 1-21.

190. Victorov V.K. New combinatorial method for synthesis of heat exchanger networks / TrasIChemE, 1995. V. 73. Part A. November. P. 915-919.

191. Викторов B.K. Комбинаторно-оценочный метод синтеза оптимальных систем теплообмена по энтальпийно-температурной диаграмме //ТОХТ. М.: РАН, 1993. Т. 22. № 3. С. 331-335.

192. Викторов В.К. Сравнение pinch-методов и комбинаторно-оценочных методов синтеза систем теплообмена //ТОХТ. М.: РАН, 1996. Т. 30. № 1. С.100-104.

193. ADVENT Software tool for process designing to minimize cost. Aspen Tech. Inc., Cambridge, 1991. 101 c.

194. Викторов В.К., Рудин М.Г., Зимина Т. А., Маркелова В. А. Автоматизированная система проектирования энергосберегающих систем теплообмена //Нефтепереработка и нефтехимия. М.: ЦНИИТЭнефтехим, 1991. № 12. С. 40-45.

195. Polley G.T., Panjeh Shahi М.Н. Interfacing heat exchanger network synthesis and detailed heat exchanger design. Trans IchemE, V. 69, Part A, November, 1991. P. 445-457.

196. Сомов В.E., Лисицын Н.В., Кузичкин Н.В., Ануфриев А.В. Повышение эффективности функционирования систем теплообмена установки первичной переработки нефти //Нефтепереработка и нефтехимия. М.: ЦНИИТЭнефтехим, 2002. № 1.С. 10-17.

197. Кузичкин Н.В., Викторов В.К. Метод синтеза оптимальных тепловых систем с использованием термодинамических эвристик //ТОХТ. М.: РАН, 1998. Т. 32. № 6. С. 634-640.

198. Соколицын С.А., Дуболазов В.А., Домченко Ю.Н. Многоуровневая система оперативного управления ГПС. Л.: Политехника, 1991. 208 с.

199. Лисицын Н.В., Чалей И.В. Информационно-управляющая система //Свидетельство на полезную модель № 20796. Офиц. бюл. российского агенства по патентам и товарным знакам «Изобретения. Полезные модели». Москва. 2001. №33, С. 371.

200. Безручко О.А. Организация сети АСУТП верхнего уровня в ООО «ПО «Киришинефтеоргсинтез» //Мир компьютерной автоматизации. 2002. № 4. С. 67-69.

201. Амосов С.В., Лисицын Н.В., Чистякова Т.Б. АРМ диспетчера сетей водоснабжения и коммуникаций //Тезисы докладов конференции «Математические методы в технике и технологиях» ММТТ—14. Смоленск, 2001. Т. 6. С. 226-227.

202. Чистякова Т.Б., Романов Н.В., Лисицын Н.В. Гибридная экспертная система для управления процессом квазинепрерывной адсорбции //Тезисы докладов конференции «Математические методы в технике и технологиях» ММТТ-15. Тамбов, 2002. Т. 5. С. 96-97.

203. Амосов С.В., Лисицын Н.В., Чистякова Т.Б. Модель представления знаний для системы мониторинга и обучения диспетчеров //Тезисы докладовконференции «Математические методы в технике и технологиях» ММТТ—15. Тамбов, 2002. Т. 9. С. 46-48.

204. Романов Н.В., Чистякова Т.Б., Лисицын Н.В. Математическая модель адсорбции для интеллектуальной обучающей системы операторов //Тезисы докладов конференции «Математические методы в технике и технологиях» ММТТ-14. Смоленск, 2001. Т. 6. С. 124-126.

205. Чистякова Т.Б., Романов Н.В., Лисицын Н.В., Гизлер С.В. Исследование процесса изотермической адсорбции на установке квазинепрерывного действия как объекта проектирования и управления: Учебное пособие. СПбГТИ(ТУ), 2002. 23 с.

206. Лисицын Н.В., Сотников В.В., Сомов В.Е. Имитационное моделирование в стратегическом управлении нефтеперерабатывающим предприятием //Нефтепереработка и нефтехимия. М.: ЦНИИТЭнефтехим, 2003. № 3. С. 3-6.

207. Лисицын Н.В. Организация управления нефтеперерабатывающим предприятием //Нефтепереработка и нефтехимия. М.: ЦНИИТЭнефтехим, 2002. №9. С. 11-15.

208. Дункан Р. Путеводитель в мир управления проектами /Пер. с англ. Екатеринбург: УГТУ, 1998. 191 с.

209. Алешин А.В., Воропаев В.И., Любкин С.М. и др. Управление проектами. М.: КУБС Групп-Кооперация, Бизнес-Сервис, 2001. 265 с.

210. Воропаев В.И. Управление проектами в России. М.: Алане, 1995. 225 с.

211. Лисицын Н.В., Григорьев Г.В. Проектный институт в инвестиционном проекте //САПР и графика. 2002. № 11. С. 98-101.

212. Open Plan User's Guide. Welcom. Houston. 1998. 531 p.

213. Кутыркин С.Б., Волчков C.A., Балахонова H.B. Повышение качества предприятия с помощью информационных систем класса ERP. Методы менеджмента качества. 2000. № 4. С. 8.

214. Никитин В.А. Управление качеством на базе стандартов ИСО 9000 : 2000. СПб.: Питер, 2002. 272 с.

215. Баев В.А. Моделирование сложных вертикально-интегрированных производственных систем в нефтегазовой отрасли, //http: //cfin.ru/press/afa/2000-4/51baev.shtml.

216. Перцовский М.И., Белышев П.А. Комплексная автоматизация промышленного предприятия на примере системы учета и контроля ресурсов нефтедобывающего и нефтеперерабатывающего предприятий //Мир компьютерной автоматизации. 2002. № 6. С. 44-49.

217. Алекперов В.Ю. Вертикально интегрированные нефтяные компании России. М: АУТОПАМ, 1996. 217 с.

218. Алекперов В.Ю. Формирование условий и обеспечение устойчивого развития вертикально интегрированных нефтяных компаний (па примере ОАО "ЛУКОЙЛ"): Автореф. дис. д-ра экон. наук. М., 1998. 32 с.

219. Черный Ю.И. Построение системы управления вертикально интегрированной нефтяной компанией в современных экономических условиях //Нефтепереработка и нефтехимия. М.: ЦНИИТЭнефтехим. 2002. № 1. С. 3-10.

220. Гершберг А.Ф. Интеграция и интеллектуализация автоматизированных систем управления технологическими процессами нефтеперерабатывающего предприятия. СПб: Петербургская новая школа, 2001. 52 с.

221. Гершберг А.Ф., Мусаев А.А., Нозик А.А. и др. Концептуальные основы информационной интеграции АСУТП нефтеперерабатывающего предприятия. СПб: СПИК СЗМА, 2002. 128 с.

222. Соболев О.С. Прогресс в области SCADA-систем и проблемы пользователей //Мир компьютерной автоматизации. 1999. № 3. С. 20-24.

223. Леньшин В.Н., Куминов В.В. Производственные исполнительные системы (MES) путь к эффективному предприятию //Мир компьютерной автоматизации. 2002. № 1-2. С. 53-59.

224. Лаптев Н.В. Корпоративная информационная система КИНЕФ //Нефтепереработка и нефтехимия. М.: ЦНИИТЭнефтехим. 2001. № 3. С. 50-52.

225. Стулов А. Особенности построения информационных хранилищ //Открытые системы. СУБД. 2003. № 4. С. 76 -79.