автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Оперативное управление процессом полимеризации этилена при высоком давлении

На правах рукописи

Рудакова Ирина Викторовна

У

ОПЕРАТИВНОЕ УПРАВЛЕНИЕ ПРОЦЕССОМ ПОЛИМЕРИЗАЦИИ ЭТИЛЕНА ПРИ ВЫСОКОМ ДАВЛЕНИИ

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

АВТОРЕФЕРАТ

ДИССЕРТАЦИИ НА СОИСКАНИЕ УЧЕНОЙ СТЕПЕНИ КАНДИДАТА ТЕХНИЧЕСКИХ НАУК

Санкт-Петербург- 2004г

Работа выполнена в Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования Санкт-Петербургском Государственном технологическом институте (техническом университете)

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор

Русинов Леон Абрамович Научный консультант: доктор технических наук, профессор Холодное Владислав Алексеевич

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор Зубарев Юрий Яковлевич

кандидат технических наук, доцент Рукин Владимир Львович

Ведущая организация: ООО «Клёкнер Пентапласт Россия»

Защита диссертации состоится «22» июня 2004 года в 13 часов в аудитории на заседании диссертационного совета Д 212.230.03 в Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования Санкт-Петербургском Государственном технологическом институте (техническом университете) по адресу: 190013, Санкт - Петербург, Московский пр., д.26.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования Санкт-Петербургского Государственного технологического института (технического университета).

Отзывы в одном экземпляре, заверенные печатью, просим направлять в адрес ученого совета института.

Автореферат разослан « 2! » 2004 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета Д 212.230.03 ' ^

К.Т.Н., доцент . -V, В. И. Халимон

з

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы.

Актуальность темы, раскрываемой в диссертационной работе, обусловлена повышенным вниманием к технической и экологической безопасности установки получения полиэтилена высокого давления (ПЭВД) в реакторе автоклавного типа. Востребованность на рынке сырья, а также широкое распространение ПЭВД подтверждает целесообразность модернизации уровня оперативного управления этим процессом.

Производственный процесс обладает повышенной степенью опасности, что вызвано особенностями технологии (взрыво- и пожароопасностью сырья, высоким давлением на стадии синтеза, возможностью экзотермического разложения этилена в реакторе, ведением процесса вблизи верхней границы устойчивости, двойным каскадом сжатия, двойной рециркуляцией потока газа) и аппаратного оформления. В режиме нормального функционирования установка синтеза ведет себя достаточно устойчиво, однако, в результате действия неучтенных факторов, а также вследствие физико-химических особенностей процесса могут возникать колебания качественных характеристик полиэтилена. Выход продукта из заданной группы плотности базовой марки приводит к дополнительным трудностям на стадиях гранулирования.

Современный уровень средств автоматизации позволяет осуществлять непрерывный мониторинг состояния процесса, однако особенности технологии накладывают существенные ограничения на расширение информационной базы за счет установки дополнительных средств контроля.

Существующая АСУ ТП процессом включает локальный уровень автоматизации, систему сбора и представления информации оператору с сигнализацией по основным режимным параметрам, а также автономную систему защиты. В связи с опасностью и подчас непредсказуемостью поведения процесса большинство мероприятий системы защиты сводятся к уходу с режима, что влияет на общую производительность установки.

На современном уровне технического обеспечения АСУ ТП появилась опорная база для внедрения новых подходов при решении проблемы выявления на ранних стадиях развития возможных существенных нарушений течения потенциально опасных процессов, что позволяет своевременно внести необходимые коррективы в ход процесса, не допуская срабатывания системы защиты. Однако, отсутствие адекватных математических моделей, описывающих поведение процесса при выходе его из регламентного режима, усложняет эту задачу. Использование в качестве недостающей информации знаний экспертов в области технологии и кинетики процесса предопределило привлечение интеллектуальной технологии экспертных систем, которой сейчас уделяется большое внимание.

НиС НАЦИОНАЛЬНАЯ БИБЛИОТЕКА

СПстербит £ГГг

ОЭ

Развитию этого подхода, связанного с непрерывной диагностикой состояния процесса, посвящена данная работа.

Таким образом, задача разработки системы оперативного управления и диагностики процесса получения ПЭВД является актуальной, т.к. позволит удерживать процесс в эксплуатационных пределах, не допуская срабатывания системы защиты и избежать экономических потерь.

Работа выполнена в рамках госбюджетной тематики по н/з 9.99.

Цель работы — разработка системы оперативного управления и диагностики (СОУД) потенциально опасного процесса получения ПЭВД, позволяющей обнаруживать, локализовать и идентифицировать возникающие на процессе нештатные ситуации и своевременно принимать меры по их устранению, не допуская перехода процесса в предаварийные зоны и не доводя до срабатывания системы автоматической защиты.

В рамках диссертационной работы рассмотрены и решены следующие задачи:

1. рассмотрены требования, функции и структура СОУД процесса получения ПЭВД;

2. проведен сбор, обработка и формализация теоретической и экспертной информации о состоянии процесса;

3. сформирована и идентифицирована диагностическая модель процесса;

4. разработан: алгоритм функционирования системы, обеспечивающий: непрерывный мониторинг и анализ состояния процесса, раннее обнаружение возможных нештатных ситуаций для принятия мер по предотвращению их нежелательного развития еще до точного выяснения причин возникновения, последующую идентификацию этих причин с выдачей рекомендаций по их устранению, архивирование всей значащей информации;

5. разработано программное обеспечение СОУД и выполнено исследование системы методом имитационного моделирования.

Методы исследования.

При разработке диагностической модели системы были применены методы искусственного интеллекта на этапе сбора и обработки экспертной информации, аппарат нечеткой логики на этапе составления алгоритма поиска и принятия решений и методы математического моделирования на этапе формирования упрощенной модели системы с двойным рециклом газа.

Научная новизна.

1. Сформирована фреймово-продукционная двухуровневая диагностическая модель системы оперативного управления и диагностики процесса получения ПЭВД на базе его декомпозиции по функционально территориальному признаку с расчетом неизмеряемых диагностических показателей по математической модели системы с двойным рециклом.

2. Разработан алгоритм работы системы оперативного управления и диагностики со следующими отличиями: раннее обнаружение группы нештатных ситуаций (макроситуации) по значимым диагностическим показателям до точного выяснения вызвавших ее причин, для принятия предварительных мер по ее устранению; идентификация конкретной нештатной ситуации (микроситуации) в случае дальнейшего ее развития с выдачей рекомендаций по возвращению процесса в регламентный режим.

3. Предложен модифицированный критерий для определения степени схожести реальной ситуации на процессе с декларированной в правилах базы знаний, с регулируемой чувствительностью, как к отдельным диагностическим показателям, так и к степени несоответствия наблюдаемого и декларированного векторов состояния процесса.

Практическая ценность и реализация.

Полученные результаты имеют прикладное значение в области формирования систем ситуационного управления процессами получения ПЭВД в нештатных ситуациях. Алгоритм и структура диагностической модели (при необходимой корректировке базы знаний системы) могут быть использованы для процессов получения сополимеров этилена, выполняющихся на том же оборудовании.

Методика построения СОУД может быть использована при синтезе аналогичных систем для других потенциально опасных процессов.

Материалы по разработанной системе переданы для использования в проектах ЗАО НПП «Центравтоматика» и института ИХФ РАН.

Апробация работы. Основные положения и результаты работы докладывались: на международной конференции «Математические методы в технике и технологиях» ММТТ-15 - Санкт-Петербург, 2002 и ММТТ-13 -Тамбов, 2001; на международной научно-практической конференции «Теория, методы и средства измерения, контроля и диагностики» - Новочеркасск, 2001 и 2000; на третьей научно-технической конференции аспирантов СПбГТЩТУ), посвященной памяти Юрия Николаевича Кукушкина - Санкт-Петербург, 2000; на межвузовской научной конференции «XXX юбилейная неделя науки СПбГТУ» - Санкт-Петербург, 2001 и«ХХ^П неделя науки СПбГТУ» - Санкт-Петербург, 1999.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 6 печатных работ.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, выводов, списка литературы и набора приложений. Результаты работы изложены на 160 страницах основного текста, содержит 33 рисунка, 35 таблиц, библиографический список включает 111 наименований.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы работы, сформулирована цель, представлены научные результаты и дано краткое описание основного ее содержания.

В первой главе дана краткая характеристика технологического процесса получения ПЭВД, приведены общие механизмы полимеризации этилена и отмечены причины потенциальной опасности данного процесса.

Газофазная полимеризация этилена методом высокого давления осуществляется по радикальному механизму в присутствии инициаторов под высоким давлением 155 МПа и температуре 255 °С. Для получения полиэтилена используется этилен высокой степени очистки (99,999%). Технологическое ограничение конверсии этилена (примерно около 15%) послужило толчком к организации возвращения непрореагировавшего этилена в цикл. Для достижения рабочего давления полимеризации используются многоступенчатые поршневые компрессоры. Сжатие этилена осуществляется в два этапа: на первом - до давления 25МПа, на втором - до реакциошюго давления. Причем с целью экономии энергии, затрачиваемой на сжатие, организованы две линии возврата непрореагиро-вавшего этилена в цикл, а именно двойная рециркуляция рабочего газа.

Непосредственно полимеризацию этилена методом высокого давления можно проводить в реакторах разного конструктивного оформления: в автоклавном реакторе с мешалкой или в трубчатом реакторе. Большинство научных работ последних десятилетий посвящено в основном вопросам получения ПЭВД в трубчатом реакторе. Однако на сегодняшний момент оба типа реакторов продолжают эксплуатироваться, а некоторые марки ПЭВД и его сополимеров даже проще получаются именно в автоклавных реакторах. Поэтому в данной работе внимание уделено линии с автоклавным реактором. Для получения более гибкой технологии в таких реакторах организуют двойной ввод рабочего газа и инициатора.

Отделение ПЭВД от непрореагировавшего этилена выполняется в две ступени (по давлению), непрерывно и не требует какой-либо сложной дополнительной очистки готового продукта.

На первой ступени после предварительного охлаждения в отделителе высокого давления, где выделяется около 95 % этилена, этилен с давлением до 25МПа подвергается ступенчатому охлаждению с промежуточной очисткой, а затем смешивается с рабочим газом перед этапом сжатия до рабочего давления. Таким образом, замыкается рецикл высокого давления.

На второй ступени осуществляется окончательное отделение газа от продукта в отделителе низкого давления. Расплав полиэтилена подается в гранулирующие агрегаты, а непрореагировавший этилен дожимается до давления свежего

этилена бустерным компрессором и направляется на смешение со свежим этиленом, замыкая линию рецикла низкого давления.

Анализ процесса получения ПЭВД, как объекта управления, показал, что в нормальном режиме работы этот процесс отличается устойчивым поведением. Однако особенности технологии и механизма синтеза приводят в производственных условиях к возникновению нештатных ситуаций (монотонному нарастанию температуры в реакторе, снижению проходимости между реактором и отделителем, ухудшению качества перемешивания и т.д.), которые могут привести к ухудшению качества готового продукта или отклонению процесса от нормального режима.

Литературный обзор показал, что существующие системы оперативного управления недостаточно справляются с выявлением нештатных ситуаций, хотя такие разработки ведутся, но в основном для полиэтилена низкого давления. В связи с этим была поставлена задача, разработать систему диагностики состояния процесса получения ПЭВД, его диагностическую модель и алгоритм оперативного управления.

Во второй главе даны основные теоретические положения для реализации СОУД, а именно определены основные функции системы, представлена ее архитектура, выбрана используемая информационная технология и обоснована форма представления нечеткой информации. Архитектура СОУД показана на рис. 1

Ядром системы является диагностическая модель процесса. Обосновано применение двухуровневой фреймово-продукционной структуры модели с нечеткими продукционными правилами на нижнем уровне.

С целью снижения размерности отдельных фреймов диагностической модели проведена декомпозиция процесса по функционально-территориальному признаку. Выделены следующие участки технологической линии: первый каскад сжатия, второй каскад сжатия, отделение полимеризации, рецикл высокого давления, рецикл низкого давления. С учетом функционального подхода, представленное декомпозиционное разбиение дополняется делением на комплекс технических средств и собственно технологическое оборудование.

Анализ информации о возможных путях нештатного развития процесса показал, что в некоторых случаях компенсация возмущения, вызванного группой причин, начинается одинаково. Это позволило провести дополнительную декомпозицию модели уже с учетом, сходных по проявлению и ликвидации причин (выделить макроситуации). Таким образом, для каждого участка декомпозиционного разбиения составлен список возможных макроситуаций, представляющих наборы микроситуаций.

В результате была сформирована диагностическая модель из пяти корневых фреймов на верхнем уровне и 10 дочерних фреймов с продукционными правилами, описывающими микроситуации - на нижнем уровне (рис. 2).

Типовой корневой фрейм-прототип макроситуаций можно представить следующим образом:

FrKs ={NKf, Atr, Spr, Mr, St, NDf, Next}, (i)

Слот NKf содержит наименование структурной единицы декомпозиционного разбиения, описываемой данным фреймом. При активизации FrKs по запросу из базы знаний извлекается информация, связанная с данным фреймом. Слоты Atr и Spr содержат исходную для оценки состояния объекта информацию. Причем слот Spr хранит нормированные и формализованные с позиции нечеткой логики диагностическими показателями. При анализе текущего состояния процесса на предмет наличия отклонения от регламента для разных нештатных ситуаций могут играть важную роль как отклонения в большую сторону, так и отклонения в меньшую стороны от регламентного диапазона. Па рис. 3 схематично показаны зоны ответственности СОУД.

Вектор наблюдаемых диагностических показателей и список возможных нарушений связаны причинно-следственными отношениями, сводная информация о которых может быть выражена в матричной форме — слот Mr. Такая матрица предназначена для предварительного быстрого поиска возможных отказов и отсева ненужной информации. Элементы матрицы (пороговые значения OSXyi^l) получены в результате анализа экспертной информации и характеризуют степень имеющихся связей между неисправностями и их проявлениями.

ЛМ верхнего vdobhh

ДМ нижнего vdobhh

Корневые фреймы

NKF

FrK,

NKF

AI

Nt

FrK,

Слоты Значение

NKf FrKj

Atr Atr3-{0,l

Spr Spr,= {s,}

Mr Mr,»(i,j|

ST St,

NDf FrDjy

Next FrlQ

NKF

FrK«

NKf FrK,

Atr Atrs

Spr Spr,

Mr Mrs

ST St,

NDf FrD,.,

Next FrK,

Дочерние фреймы

Слоты

NDF

NKF

SPR

PRS

ST

LF

KF

PR

Diag

Rec

Delay

Prog

Sp

Слоты

NDF

NKF

Atr

D,f

PM ST PRS PR AV Diag Next

Значение

FrDji

FrK,

SprDF„°(»i)

St, 2

KF,i = {тП

RL»n

Diagin

Timeu={tk}

Progjii

Spii={pk}

Значение

FrDji

FrK]

Atrj.i={a,}

Pif,.-{A,}

PM»= {SR,}

St3,_

PRS„°{Xk|)

Rio it_

AV,i={bM}

Piag3ik_

FrKj

Экспертные оценки

¡Матрицы пороговых значений: ¡1. для выявления возможности появления I нештатной ситуации; к для поиска конкретной причины нештатной ситуации

IБаза правил (Ях Ух к)

'' Еслн$|£з|^&...,то01а{&г.к«11ес$гк

Если А] 2: Хц & ...,то Ога^у к> <2^ = Ьц х. ______ _ ________________

{Уточняющие оценки

Весовые коэффициенты показателей

правил

¡2. Степень опаспости нарушения Б. Временные задержки на выполнение ¡_ _ ¿екоменда|]ий_____________

I Математическая модель процесса с двойным рециклом

Рис. 2. Структура диагностической модели СОУД процесса получения ПЭВД

Рис. 3. Зоны отвественности СОУД

Использование предельных значений «1» и «О» в качестве элементов матрицы позволяет в случае необходимости отсечь неучитываемые показатели, например, «0» устанавливается в случае проверки неравенства S, > XyJ5 а «1» - в случае S, < XrJ. Использование такой матрицы ускоряет процесс поиска решения, поскольку позволяет практически сразу определить направление поиска отказа, отбросив с помощью пороговых значений незначащие варианты. По результатам сравнения принимается решение о статусе данного корневого фрейма, если статус (слот St) принимает значение 1, то осуществляется обращение к ахтивизированным дочерним фреймам, иначе выполняется переход к следующему корневому фрейму. Нештатная ситуация возможна, если в строке вектора состояния, соответствующей данной ситуации, проявился хотя бы один атрибут. Слот NDf содержит имена дочерних фреймов нештатных ситуаций

наследующих информацию из данного корневого фрейма.

Фрейм-прототип, описывающий нештатную ситуацию FrDsy и принадлежащий корневому фрейму может быть представлен следующим

образом:

FrDs у ={NDf, NKf, Spr, PRS, St LF, KF, PR, Diag, Ree, Prog, Delay, Sp} (2)

Слот NDf по аналогии с корневым фреймом содержит наименование нештатной ситуации (макроситуации). NKfявляется указателем имени корневого фрейма, с которым связан данный фрейм и значения атрибутов которого он наследует. В слоте Spr приводится совокупность диагностических показателей, обуславливающих активизацию настоящего фрейма. Их значения передаются из слота Spr соответствующего корневого фрейма с помощью механизма

наследования. Кроме информации наследования вектор показателей SprDFsy пополняется периодически обновляемой информацией, а именно результатами лабораторных анализов (при активизации фрейма выдается необходимый запрос оператору), специально рассчитываемыми показателями (дрейф параметра, рассогласование, колебания и т.д.).

Для обеспечения большей гибкости СОУД каждому показателю присваивается степень значимости в правиле (вес), и таким образом, формируется вектор весовых коэффициентов диагностических показателей (слот LF) Вектор диагно-

стических показателей последовательно сопоставляется с условными частями продукционных правил. Для более наглядного представления составляется матрица PRS, вид которой аналогичен матрице Мг. Она содержит значения показателей, по мнению экспертов четко определяющих проявление именно описываемой конкретным правилом причины нештатной ситуации.

Слот St несет информацию о статусе рассматриваемой нештатной ситуации, который определяется по результатам ревизии матрицы PRS. Слот имеет следующие значения: если проявилась хотя бы одна причина;

=0,5, если проявление нештатной ситуации зафиксировано четко, но ни одна из причин еще не подтверждается.

Слот PR содержит совокупность диагностических продукционных правил для идентификации конкретных нарушений, вызвавших нештатную ситуацию. Каждому правилу ставится в соответствие значение критерия схожести [0,1] наблюдаемой и декларированной в правиле ситуаций. Выполнение условий в левой части правила активизирует его правую часть. Последняя указывает на адреса в списках слотов, где содержится информация о названии нарушения (слот~ Diag), являющегося причиной возникновения нештатной ситуации, и действиях (слот Rec), которые необходимо выполнять для ее устранения. Слот Prog заполняется информацией по прогнозированию развития ситуации, например, «текущее нарушение может спровоцировать изменения свойств готового продукта».

Содержимое слота Sp предоставляет оператору информацию о степени опасности каждого из нарушений. Совокупное рассмотрение степени опасности и значение критерия схожести позволяет расставить приоритеты при разборе конфликтных ситуаций. А именно, при выявлении двух или более причин выхода процесса из регламентного режима работы внимание оператора обращается сначала на нарушения, вероятность проявления которого больше, но если при этом степень опасности такого нарушения меньше, то приоритет отдается наиболее опасному. Все результаты выдаются оператору: список выявленных неисправностей, ранжированных по степеням уверенности в них, и необходимые рекомендации по их устранению.

Технологическая установка синтеза, вследствие двойной циркуляции газа, обладает запаздыванием, поэтому реакция на внесенное компенсирующее воздействие последует не сразу. В структурах дочерних фреймов вводится слот Delay, содержащий минимальное время отклика рецикла. В течение этого времени оператору не выдается повторное сообщение, но постоянно ведется мониторинг состояния процесса и определяются значения критерия схожести векторов наблюдаемого состояния с декларированными в правилах базы знаний. Если развитие нештатной ситуации продолжается то выдается дополнительное сообщение.

Необходимая проверка комплекса технических средств выполняется на этапе подготовки вектора показателей ЗРЯ в корневом фрейме. Фрейм-прототип анализа состояния комплекса технических средств показан на примере оценки датчиков температуры реактора:

РгБз 1 ={ N0^ N1^, Ай", Ш, РМ РЯБ, РК, ЛУ, В'тё, Ыех1} (3)

Для получения более достоверной информации о текущем значении параметров в ректоре в каждой из четырех точек измерения температуры установлено по 3 термопары. Общая структура фрейма посторяет предыдущий. В слоте А1г собирается информация с 12 датчиков. Слот заполняется значениями рассогласований между парами термопар. Средние значения температуры в каждой точке ректора заносятся в слот РМ. Матрица пороговых значений для выявления отказа термопар в соответствие со списком правил из слота РЯ находится в слоте РИЗ. Если по результатам проверки в левых частях правил выявятся отказы датчиков, то статус фрейма принимает значение 1 и среднее значение температуры в точке с отказавшим датчиком рассчитывается по формуле из слота АУ. В противном случае за текущее значение температуры принимается среднее значение из слота РМ. Если выявлен отказ всех трех термопар в одной точке измерения, то возврат выполняется в корневой фрейм, где в слоте ЗРЯ блокируется доступ к показателям, рассчитанным по показаниям отказавших датчиков, в противном случае - переход к слоту Мг.

Сортировка полученных результатов при выявлении нештатных ситуации на процессе осуществляется по степени схожести векторов диагностических показателей соответствующих реальной ситуации и ситуации декларированной в правилах. Выбор измерительной оценки степеней схожести ситуаций потребовал их сравнительного анализа. Были рассмотрены три группы критериев: оценки близости ситуаций по коэффициентам уверенности, на основании теоретико-множественных операций нечеткой логики, на основе мер расстояния. В результате их сравнительного анализа было выбрано 6 критериев, наиболее удобных для использования в разрабатываемой СОУД (табл. 1). Анализ работы при имитации ситуаций близких к декларированной показал, что наиболее подходящим является предлагаемый модифицированный критерий 5, позволяющий настраивать окно чувствительности и легко реализуемый (рис. 3).

На рис. 3 использованы критерии, данные в табл. 1 и рассмотрены ситуации: 1 - совпадение декларированной и текущей ситуаций; 2 - неполное совпадение с установкой значений 2 симптомов меньше декларированных в правиле; 3 - неполное совпадение с установкой значений одной симптома меньше, а другого больше декларированного в правиле; 4 — неполное совпадение с установкой значений 2 симптомов больше декларированных в правиле.

I 1

1 2 ^Текшая ситуация4

Рис. 3. Диаграмма расчета степеней близости БМ^тА) без учета весовых коэффициентов показателей.

Таблица 1. Перечень исследованных критериев сходства.

№ Наименование критерия Выражение

1 Критерий оценки степени пересечения ситуаций

2 Критерий- на основе нормированного расстояния Хемминга ¿.(^Д) = п-'Еа.фцтОО-Ыи,)!)

3 Модифицированный критерий на основе нормированного расстояния Хемминга ^Д^п-'Г.а.АМи.ЬМи,)!)

4 Критерий на основе нормированного Евклидова расстояния

5 Модифицированный критерий на основе нормированного Евклидова расстояния ¿¡(ЭтА) - ^''Е.Ч'СмэтОО-Ра. (»,))*

6 Критерий оценки эквивалентности на базе скалярного произведения векторов SKSr.Sk) =-^ шах^а^М^-оад

0.7

Для повышения крутизны спада характеристики чувствительности выбранного критерия в зоне малых степеней несоответствия ситуаций предложено воспользоваться его квадратичной формой. Для исключения обратного влияния на общий вывод показателей преодолевших пороговое значение, заложенное в декларированной ситуации, на критерий накладывается дополнительное условие

8М(8х,8к>=1, если1^ е Бт <= Бк хву, (4)

где знак > используется для ситуаций с диагностическим показателем, возрастающим с развитием ситуации, а знак < - с уменьшающимся.

ч

Третья глава посвящена идентификации диагностической модели. Предварительное ознакомление с предметной областью позволило выделить основной набор диагностических показателей, часть из которых можно было определить непосредственно по показаниям датчиков, часть требовала набора статистики, а часть основывалась на результатах лабораторного анализа или визуального контроля. Отсутствие средств измерения для определения некоторых последних показателей стало предпосылкой для оценки их косвенным путем, а именно по математической модели. Т.к. последняя предназначена для оценки дополнительных показателей, призванных уточнить, а не выявить диагноз, то для моделирования достаточной признана упрощенная модель реактора.

где - весовые доли мономера на входе и выходе из реактора; -

весовые доли инициатора на входе и выходе из реактора; G - массовый расход, кг/ч; V - объем реактора, м*; ро, р - плотность реакционной смеси на входе и выходе из реактора, кг/м3; Км, К1 - константы скоростей реакций, м3/кг с (Км°, К10 - константы скоростей реакций при стандартных условиях, М3/кг с; Ем, Е; -энергии активации, кДж/моль; ДУм, ДУ1 - объемы активации, м3/моль; R -универсальная газовая постоянная Дж/моль - давление на входе в реактор,

Па.); Хм И Х[ степени превращения мономера и инициатора: Ум, Уре -удельные объемы этилена и полиэтилена; Т - температура в реакторе, °К; Р - давление в реакторе, Па.

Неопределенность в значениях коэффициентов модели (энергии и объема активации) снижает степень ее адекватности. Это может привести к некоторому изменению определяемых пороговых значений, что может быть учтено при их выборе. По модели (5) определяются значения следующих проказателей: расход полиэтилена после реактора, содержание примесей в рециркулирующем газе и некоторых других (рис. 4).

Из возможных вариантов представления лингвистических переменных, которыми оперировали эксперты для реализации принят метод порядковых шкал. Фаззификация показателей с использованием данного метода позволяет каждой нечеткой персметюй поставить в соответствие только одно числовое

значение, тогда каждая нештатная ситуация описывается нечетким множеством первого уровня, что облегчает оценку близости реального и декларированного множества и сокращает размерность базы данных диагностических показателей.

Рис. 4 . Динамика процесса накопления примесей в рецикле, где в точках а, б, в по указанию СОУД производится вывод части газа из рецикла.

Далее сбор экспертных знаний осуществлялся методом анкетирования. Была сформирована группа экспертов, в которую вошли технологи, сотрудники отдела КИП и представители научно-исследовательского института. Для устранения противоречий в случае выявления несогласованности мнений экспертов использовался метод обратной связи с интервью, а также проверка полученных результатов методом направленных сигнальных графов, составленных для реакторного узла. Все это позволило повысить достоверность информации и получить конкретные значения слотов во фреймах.

Проведена оценка влияния отдельных показателей на общий вывод для каждого продукционного правила и составлены матрицы нормированных весовых коэффициентов. Составлены вектора степеней опасности микроситуаций для каждой макроситуации, что позволяет привлекать внимание оператора к наиболее весомым причинам при прочих равных условиях.

В четвертой главе рассматриваются вопросы практической реализации предложенной СОУД. Рассмотрено техническое, информационное, алгоритмическое и программное обеспечение Блок-схема алгоритма приведена на рис. 5.

Стратегия оперативного управления основана на мониторинге процесса и обнаружении нештатных макроситуаций по ограниченной совокупности диагностических показателей, к которым они наиболее чувствительны с предоставлением оператору общих рекомендаций по устранению нарушений до выявления конкретной первопричины. Идентификация этих причин, т.е. конкретных микроситуаций, производится уже по полному набору диагностических показателей.

Рис. 5 Алгоритм функционирования СОУД.

Другой отличительной особенностью данного алгоритма является возможность выбора скорректированной под получаемый индекс расплава и режим работы реактора базы знаний, и наличие возможности систематической коррекции эксплуатационного порога для основных показателей процесса, например, на основе контрольных карт Шьюхарта. Процесс диагностики осуществляется непрерывно по замкнутому циклу.

Программный продукт реализован в системе программирования C++ и может работать под операционной системой MS Windows версии 95 и более поздних. Все виды экранных сообщений реализованы в графической среде штатными средствами программирования C++. Для быстрой адаптации программного продукта алгоритмического обеспечение интерпретатора выполнено в виде самостоятельной программы monitor.exe. В описании программного обеспечения даны результаты исследования работы системы в режиме пошагового тестирования, т.е. проведены исследования системы на все нарушения, заложенные в базу знаний СОУД. При этом программа обнаружила моделируемые нарушения с указанием степени схожести идентифицируемых ситуаций.

Приложения содержат результаты формализации лингвистических переменных, используемых в качестве диапютических показателей. Представлен набор разработанных фреймов макро и микроситуаций для единицы декомпозации «Синтез ПЭВД», копии документов о практической значимости работы.

ВЫВОДЫ

В условиях повышенных требований к безопасности, экологичности и экономичности процесса получения ПЭВД обосновано применение СОУД, позволяющей обнаруживать и идентифицировать различные отклонения процесса от регламентного режима и принимать меры по устранению возникающих нештатных ситуаций на ранних стадиях их развития, не доводя до срабатывания систем защиты.

1. Разработана СОУД на базе диагностической модели процесса получения ПЭВД, осуществляющая непрерывный мониторинг состояния процесса, обнаруживающая нарушения и определяющая причины их вызвавшие. Система работает в режиме советчика, выдавая оператору рекомендации по устранению нарушений.

2. Идентифицирована двухуровневая фреймово-продукционная диагностическая модель процесса получения ПЭВД, в которой фреймы верхнего уровня содержат списки и атрибуты групп ситуаций, имеющих общие основные диагностические показатели и требующих аналогичных действий по устранению - макроситуации. Фреймы нижнего уровня (дочерние) сгруппированы для

каждой макроситуации и содержат нечеткие продукционные правила, описывающие конкретные нарушения (микроситуации).

3. С целью сокращения размерности диагностической модели проведена декомпозиция объекта диагностирования по функционально-территориальному признаку и выделены 5 основных структурных единиц: первый каскад сжатия, второй каскад сжатия, отделение синтеза, рецикл высокого давления, рецикл низкого давления.

4. Для проведения экспертного опроса и получения информации для синтеза диагностической модели были разработаны комплект опросных листов, сформирована группа экспертов и проведено анкетирование, в результате которого сформированы деревья отказов, выявлены нештатные макро- и микроситуации. Определены степени важности показателей в каждом описании микроситуаций, степени опасности, значения показателей в декларированных ситуациях, а также составлены рекомендации по устранению нарушений. При этом для повышения достоверности информации проверка согласованности мнений экспертов дополнялась контролем результатов с помощью направленных сигнальных графов.

5. Для определения значений диагностических показателей, не оснащенных средствами измерения, синтезирована математическая модель. Внутренняя неопределенность ряда коэффициентов, преодолена посредством поиска их значений в известных интервалах на основе экспериментальных данных

6. Проведен сравнительный анализ характеристик различных критериев степеней близости векторов диагностических показателей. Предложен модифицированный критерий на основе Евклидова расстояния, имеющий узкую настраиваемую полосу чувствительности в зоне непосредственной близости векторов и диапазон изменения [0,1].

7. Разработан алгоритм работы СОУД, обеспечивающий мониторинг процесса, раннее обнаружение макроситуации по значимым диагностическим показателям, что позволяет принять предварительные меры по ее устранению еще до точного выяснения вызвавших ее причин; идентификацию конкретной микроситуации в случае дальнейшего ее развития с выдачей рекомендаций по возвращению процесса в регламентный режим. Кроме того, обеспечивается задержка повторной выдачи тревожного сообщения после внесения рекомендованных действий и отслеживания их эффективности, блокировка неисправных каналов измерения и управления, коррекция эксплуатационных порогов при длительной работе установки.

8. СОУД реализована в виде интегрируемого в АСУ ТП программного модуля, использующего для своей работы существующую на предприятии систему сбора информации и базы данных. Результаты работы приняты для использования в проектах ЗЛО НПП «Центравтоматика» и института ИХФ РАН.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ

1. Русинов Л. А., Рудакова И. В. Диагностика нештатных ситуаций в управлении установкой синтеза полиэтилена высокого давления// Теория, методы и средства измерения, контроля и диагностики: Тез. докл. междунар. научно-практическая конф.- Новочеркасск, 2000.-С.53-54.

2. Русинов Л. А., Рудакова И. В. Система диагностики состояния процесса полимеризации этилена при высоком давлении// Теория, методы и средства измерения, контроля и диагностики: Тез. докл. второй междунар. научно-практическая конф.- Новочеркасск: ЮРГТУ, 2001.-С.57-58.

3. Холоднов В. А., Рудакова И. В., Полякова Е. В., Русинов Л. А. Анализ схемы получения полиэтилена высокого давления с учётом неопределённости исходной информации// Тез. докл. междунар. конф. ММТТ-13.-С-П6., 2001.- С. 22.

4. Русинов Л.А., Рудакова И.В., Холоднов В. А. Модель рециркуляции газа при синтезе полиэтилена для определения доли модификатора// Математические методы в технике и технологиях ММТТ-15: Тез. докл. XV междунар. науч. конф. 4-6 июня 2002г.- Тамбов, 2002.-С.24-26.

5. Рудакова И.В., Куркина В.В., Русинов Л.А. Алгоритмическое обеспечение систем диагностики для режима обнаружения нештатных ситуаций на контролируемом объекте/ Ред. ж. прикл. химии РАН. - СПб., 2003. - 17с. - Деп. в ВИНИТИ г. СПб 06.02.03, № 237-В2003.

6. Русинов Л.А, Рудакова И.В. Оперативное управление процессом получения полиэтилена высокого давления//Автоматизация и современные технологии. - 2003.-№7.-С. 30-36.

18.05.04 г. Зак.105-75 РШ ИК «Синтез» Московский пр., 26

Список принятых сокращений.

Введение.

1. Описание технологического процесса.

1.1. Характеристика и анализ процесса получения полиэтилена. высокого давления в автоклавном реакторе.

1.1.1. Основные положения реализации процесса полимеризации этилена при высоком давлении в автоклавном реакторе.

1.1.2. Описание технологического процесса.

1.2. Анализ процесса получения ПЭВД, как объекта управления.

1.3. Аналитический обзор систем диагностики и оперативного управления.

1.3.1. Текущий уровень автоматизации установки получения ПЭВД.

1.3.2. Развитие систем управления установкой получения ПЭВД.

1.3.3. Обзор систем оперативного управления процессов полимеризации.

Выводы и постановка задачи исследования.

2. СОУД процессом получения ПЭВД.

2.1. Основы функции и структура СОУД.

2.1.1. Задачи и функции СОУД.

2.1.2. Выбор информационной технологии.

2.2. Построение ДМ.

2.2.1. Форма представления знаний в ДМ.

2.2.2. Формализация нечеткой экспертной информации.

2.2.3. Декомпозиция объекта диагностирования.

2.2.4. Структура ДМ.

2.3. Методика обнаружения нештатной ситуации.

2.4. Сравнительная оценка критериев схожести ситуаций.

Выводы к главе 2.

3. Синтез диагностической модели.

3.1. Формирование математического описания процесса для ДМ.

3.1.1. Математическое моделирование автоклавного реактора. щ 3.1.2. Моделирование поведения установки синтеза ПЭВД с автоклавным реактором в динамике.

3.2. Идентификация ДМ СОУ.

3.2.1. Приобретение экспертных знаний о предметной области.

3.2.2. Формализация нечеткой исходной информации.

3.2.3. Сбор и промежуточная обработка экспертной информации.

3.3. Формализация экспертной информации для реакторного узла.

Выводы к главе 3.

4. Исследование СОУД.

4.1. Техническая реализация СОУД установкой получения ПЭВД.

4.2. Информационное обеспечение СОУД.

4.3. Алгоритмическое обеспечение СОУД.

4.4. Программное обеспечение СОУ.

Выводы к главе 4.

Производство синтетических полимеров относится к наиболее динамично развивающимся областям народного хозяйства, как по темпам роста производства, так и по степени обновления ассортимента продукции. Высокие темпы роста объемов производства и быстрое изменение требований к качеству материалов привели к тому, что доля технологий, эксплуатируемых более 25 лет, стала относительно большой [1].

Самым распространенным методом синтеза высокомолекулярных соединений является полимеризация мономеров с кратными связями. Из всего многообразия полимеров одними из самых распространенных можно считать полиофелины, а среди них, полиэтилен.

Низкомолекулярный полимер этилена был синтезирован в России методом газофазной полимеризации одним из первых в 1884 году. Технология синтеза полиэтилена оказалась поистине уникальной - давление 150 МПа и температура 200°С. При более мягких условиях высокомолекулярный продукт не получался. Реактор полимеризации конструировали из пушечной стали, капитальные затраты по этой технологии оказались весьма велики [2]. Однако, такие ценные технические свойства полиэтилена как высокая механическая прочность, низкая плотность, гибкость при низкой температуре, высокая ударная прочность, отличные электроизоляционные свойства, химическая стойкость ко многим агрессивным средам, влагостойкость, а также легкость переработки в различные изделия вызвали бурный рост производства полиэтилена во всем мире [3]. Процесс и сегодня остается высокорентабельным. Это объясняется рядом его особенностей [2]:

1. высокой производительностью, т.е. большим количеством продукта, получаемым в единицу времени с единицы реакционного объема;

2. экономичностью процесса из-за отсутствия стадии промывки и сушки полимера, а также высокой удельной скоростью реакции.

В настоящее время существует три основных промышленных способа производства полиэтилена газофазным методом [4]. при высоком давлении (ПЭВД) - радикальная полимеризация этилена в присутствии инициаторов (органических перекисей) под давлением 120-300 МПа и температуре 200 - 280 °С; при низком давлении (ПЭНД) - ионная полимеризация этилена в присутствии катализаторов Циглера-Натта под давлением 0,2 - 0,5 МПа и температуре 80°С; при среднем давлении (ПЭСД) - ионная полимеризация этилена в присутствии окислов металлов переменной валентности под давлением 3,5 - 4,0 МПа и температуре 125 - 150 °С (способ Филлипса).

Все три способа обеспечивают получение ценных продуктов. Однако от способа получения полиэтилена зависят его структура (особенности строения полимерной цепи - степень разветвленности и длина макромолекул полимера), физико-механические и химические свойства (плотность, степень кристалличности, молеку-лярно-массовое распределение) и соответственно способность перерабатываться в изделия [5].

Вопреки предсказаниям, что ПЭНД в скором времени вытеснит с рынка ПЭВД, последний продолжает удерживаться на рынке полимерных материалов. Сравнительный анализ ПЭВД, ПЭСД и ПЭНД позволяет кратко характеризовать основные отличительные свойства ПЭВД.

Полимеры, полученные методом низкого или среднего давления (при ионном механизме полимеризации) имеют в основном линейное строение и высокую степень кристалличности, в то время как полимеры, полученные методом высокого давления (при радикальном механизме полимеризации) содержат значительное число разветвленных звеньев и макромолекул. Таким образом, при производстве ПЭНД (полиэтилена высокой плотности) можно получить полимер с более широким диапазоном плотности и с большей возможностью регулирования молекулярно-массового распределения. Поэтому из ПЭНД, обладающего по сравнению с ПЭВД большей жесткостью (прочностью), лучшими механическими свойствами (модуль упругости и ударную вязкость) и теплостойкостью, изготовляют главным образом литьевые и объемные изделия, а также значительное количество этого полиэтилена используется и для производства труб. ПЭВД (полиэтилен низкой плотности) отличается рядом других свойств и применяется, в тех областях, где требуется высокая прозрачность и чистота материала, поскольку не содержит остатков катализатора [5], например, для изготовления пленок или толстостенных эластичных изделий. Кроме того, только методом высокого давления можно получить сополимеры этилена с полярными мономерами (с винилацетатом, акриловыми соединениями и др.).

Таким образом, несмотря на длительность периода эксплуатации технологии получения ПЭВД, интерес к этому процессу не исчезает, работы, связанные с усовершенствованием процесса, продолжаются, а значит можно считать актуальным привлечение современных методов к решению вопросов управления процессом.

Промышленная реализация технологической линии представлена двумя типами промышленных установок, различающихся конструкцией реактора. Реакторы представляют собой либо трубчатые аппараты змеевикового типа, либо вертикальные цилиндрические аппараты с перемешивающим устройством (автоклавы) [5]. Оба типа реакторов конструируют в мировой практике уже около 30 лет, но ни одна из конструкций не достигла существенного экономического перевеса над другой [2]. Процессы полимеризации в трубчатом реакторе и в автоклаве различаются температурным режимом и временем пребывания реакционной массы в аппарате. Раньше наблюдалось повальное внедрение трубчатых реакторов, однако на сегодняшний момент многие крупные фирмы-производители ПЭВД эксплуатируются также автоклавные реактора.

В течение последних 10-ти лет основное внимание уделялось исследованию и анализу систем жидкофазной и эмульсионной полимеризации. Исследования в области газофазной полимеризации выполнялись в основном по трубчатым реакторам, дающим большую производительность. Однако в погоне за количеством было упущено следующее обстоятельство, а именно, некоторые марки полиэтилена получаются достаточно просто на реакторах автоклавного типа, в то время как с помощью трубчатых реакторов эти марки либо нельзя получить в принципе, либо для этого требуется затратить гораздо больше средств и усилий.

За последние десятилетия возросли объемы производства и мощности технологических линий (мощность единичного реактора возросла более чем в 30 раз). Специалисты полагают, что экономически выгодная производительность полимерных реакторов, рассчитанных для производства крупнотоннажных полимеров, лежит в пределе 100-1500 тыс. т/г. Одной из особенностей полимерных материалов является возможность варьировать их свойства в ходе синтеза. Именно необходимость получения различных марок продукта и приводит к логическому ограничению мощности установок [6].

Сейчас усовершенствование технологического процесса направлено на повышение производительности, стабилизацию качества продукции и снижение производственных затрат [2].

Повышения производительности технологической линии ПЭВД можно достичь двумя путями:

1. Модернизацией оборудования, т. е. применением более производительных машин и аппаратов, реакторов и вспомогательного оборудования больших объемов, улучшением условий массо- и теплообмена, устранением узких мест производства, лимитирующих производительность в целом и т. п.

2. Ускорением собственно химического процесса за счет повышения концентрации реагирующих веществ, повышения температуры реакции, использования более активных каталитических и инициирующих систем, добавок или более полного использования реакционного объема.

Возможен, конечно, комбинированный подход, использующий одновременно оба пути, а кроме того, воздействующий и на качество продукта, но любые изменения в технологической схеме полимеризационного процесса способны повлечь за собой изменения в структуре, а следовательно, и в свойствах полимерных материалов.

Снижение затрат на выпуск продукции - еще одна задача, требующая непрерывного усовершенствования производства. Чаще всего положительные результаты удается получить путем небольших улучшений, касающихся дозировки реагентов, сокращения времени остановок для профилактического ремонта и т.п.

Таким образом, рост мощностей химического производства, повышение требований к качеству выпускаемой продукции, ограничение сырьевых и энергетических ресурсов требует развития и совершенствования систем управления.

Управление процессом получения ПЭВД в основном базируется на поддержании теплового и материального балансов реактора и системы двойного рецикла [7, 8, 9, 10, 11]. Технологические процессы получения полимерных соединений характеризуются повышенной энергоемкостью; они потенциально опасны и подвержены несанкционированным возмущениям, связанным с суточными и сезонными изменениями температуры, энергетическими потерями в магистралях и оборудовании, а также с несоблюдением чистоты исходного этилена и накоплением примесей в составе циркулирующего газа [3, 5, 12].

При получении ПЭВД в автоклавном реакторе, благодаря высокому давлению и температуре, обеспечивается значительная скорость радикальной полимеризации этилена. Процесс ведется буквально на верхнем температурном пределе устойчивости и грозит взрывом газовой смеси при малейших нарушениях режима. Отделение расплавленной массы полимера от непрореагировавшего этилена достигается при сбрасывании давления. Готовый материал непосредственно поступает на грануляцию. Сложность технологической схемы, основного технологического оборудования и взаимосвязь параметров управления приводят к возникновению множества неожиданных, нештатных ситуаций, способных привести к развитию аварийных состояний на процессе.

На сегодняшний момент в нормальном режиме функционирования процессом управляет система автоматического регулирования (управления), в то время как для управления в аварийном режиме используется автоматическая система защиты.

Отсутствие модели поведения процесса в нештатных ситуациях, а также введение новых специальных добавок, растворителей, модификаторов приводит к необходимости непрерывного мониторинга процесса. Управление процессом в этих условиях осуществляется эмпирическими методами, т.е. на основании опыта технологов и операторов. Следует отметить, что различные нештатные ситуации, особенно связанные с режимами работы оборудования, часто имеют сходные условия проявления. Условия информационной перегрузки способствуют несвоевременному обнаружению предпосылок аварий обслуживающим персоналом и причиною ошибочных решений по управлению процессом. Действие системы защиты в таких условиях сводятся в основном к отключению оборудования и к уходу с режима при активизации основных алармов схемы, что ведет к экономическим потерям предприятия.

В этих условиях важной и актуальной становится проблема разработки автоматизированной системы оперативного управления на основе непрерывной диагностики (мониторинга) технологического процесса и режимов работы оборудования, способной по результатам контроля объекта выявить возникновение неисправности или нарушения режима, а главное выдавать рекомендации по их устранению оператору до явного проявления нештатной ситуации. Такая система базируется на комбинации принципов ситуационного управления и диагностики. Диагностическая модель системы строится на основе эмпирической и теоретической информации о процессе, при этом используются теоретические знания о предметной области и экспертные знания о конкретном технологическом процессе. В законченном варианте система управления и диагностики представляет собой подсистему АСУ ТП и реализует функции управления в нештатных ситуациях. В иерархии управления процессом она занимает промежуточное положение между системой регулирования и системой защиты, логично дополняя или предваряя действия последней.

В рамках диссертационной работы рассмотрены и решены следующие задачи:

1. рассмотрены функции и структура системы оперативного управления и диагностики (СОУД) процесса получения ПЭВД;

2. проведен сбор, обработка и формализация теоретической и экспертной информации о состоянии процесса;

3. сформирована и идентифицирована диагностическая модель процесса;

4. разработан алгоритм функционирования системы, обеспечивающий: непрерывный мониторинг и анализ состояния процесса, раннее обнаружение возможных нештатных ситуаций для принятия мер по предотвращению их нежелательного развития еще до точного выяснения причин возникновения, последующую идентификацию этих причин с выдачей рекомендаций по их устранению, архивирование всей значащей информации;

5. разработано программное обеспечение СОУД и выполнено исследование системы методом имитационного моделирования.

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, выводов по работе, списка литературы и приложений.

ВЫВОДЫ

В условиях повышенных требований к безопасности, экологической безопасности и экономичности процесса получения ПЭВД обосновано применение СОУД, позволяющей обнаруживать и идентифицировать различные отклонения процесса от регламентного режима и принимать меры по устранению возникающих нештатных ситуаций на ранних стадиях их развития, не доводя до срабатывания систем защиты.

1. Разработана СОУД на базе диагностической модели процесса получения ПЭВД, осуществляющая непрерывный мониторинг состояния процесса, обнаруживающая нарушения и определяющая причины их вызвавшие. Система работает в режиме советчика, выдавая оператору рекомендации по устранению нарушений.

2. Идентифицирована двухуровневая фреймово-продукционная диагностическая модель процесса получения ПЭВД, в которой фреймы верхнего уровня содержат списки и атрибуты групп ситуаций, имеющих общие основные диагностические показатели и требующих аналогичных действий по устранению - макроситуации. Фреймы нижнего уровня (дочерние) сгруппированы для каждой макроситуации и содержат нечеткие продукционные правила, описывающие конкретные нарушения (микроситуации).

3. С целью сокращения размерности диагностической модели проведена декомпозиция объекта диагностирования по функционально-территориальному признаку и выделены 5 основных структурных единиц: первый каскад сжатия, второй каскад сжатия, отделение полимеризации, рецикл высокого давления, рецикл низкого давления.

4. Для проведения экспертного опроса и получения информации для синтеза диагностической модели были разработаны комплект опросных листов, сформирована группа экспертов и проведено анкетирование, в результате которого сформированы деревья отказов, выявлены нештатные макро- и микроситуации. Определены степени важности показателей в каждом описании микроситуаций, степени опасности, значения показателей в декларированных ситуациях, а также составлены рекомендации по устранению нарушений. При этом для повышения достоверности информации проверка согласованности мнений экспертов дополнялась контролем результатов с помощью направленных сигнальных графов.

5. Для определения значений диагностических показателей, не оснащенных средствами измерения, синтезирована математическая модель. Внутренняя неопределенность ряда коэффициентов, преодолена посредством поиска их значений в известных интервалах на основе экспериментальных данных.

6. Проведен сравнительный анализ характеристик различных критериев степеней близости векторов диагностических показателей. Предложен модифицированный критерий на основе Евклидова расстояния, имеющий узкую настраиваемую полосу чувствительности в зоне непосредственной близости векторов и диапазон изменения [0, 1].

7. Разработан алгоритм работы СОУД, обеспечивающий мониторинг процесса, раннее обнаружение макроситуации по значимым диагностическим показателям, что позволяет принять предварительные меры по ее устранению еще до точного выяснения вызвавших ее причин; идентификацию конкретной микроситуации в случае дальнейшего ее развития с выдачей рекомендаций по возвращению процесса в регламентный режим. Кроме того, обеспечивается задержка повторной выдачи тревожного сообщения после внесения рекомендованных действий и отслеживания их эффективности, блокировка неисправных каналов измерения и управления, коррекция эксплуатационных порогов при длительной работе установки.

8. СОУД реализована в виде интегрируемого в АСУ ТП программного модуля, использующего для своей работы существующую на предприятии систему сбора информации и базы данных. Результаты работы приняты для использования в проектах ЗАО НПП «Центравтоматика» и института ИХФ РАН.

1. Вольфсон С.А. Основы создания технологического процесса получения полимеров. - М.: Химия, 1987. - 261 с.

2. Надежность и безопасность производств полиэтилена высокого давления. Сб. науч. тр. / Ох. науч.-произ. Объединение «Пластполимер».; Под ред. Платонова А.Г. -Л.:Б. И., 1983 . 101 с.

3. Миндлин С.С. Технология производства полимеров и пластических масс на их основе. Л.: Химия, 1973. - 352 с.

4. Филимошкин Н.И., Воронин Н.И. и др. Химическая реакция полимеров пропилена и этилена / под ред. Сироткиной Е. Е. Томск: изд. Томского университета, 1990. -217 с.

5. Поляков А. В., Дунтов Ф. И., Софиев А. Э. и др. Полиэтилен высокого давления. Научно-технические основы промышленного синтеза.- Л.: Химия, 1988. 200 с.

6. Вольфсон С.А., Файдель Г.И. Основные направления развития технологии полимерных материалов. М.: Знание, 1980 . - 60 с.

7. Кафаров В.В., Ветохин В.Н. Основы автоматизированного проектирования химишческих производств. М.: Наука, 1987. - 231 с.

8. Вольтер Б. В. Исследование и автоматизация производства полиэтилена при высоком давлении// Тез. докл. П. междунар. конф. ИФАК 27 августа 4 сентября 1963 г. -Базель, Швейцария, 1963. - С. 10-33.

9. Вольтер Б.В., Сальников И.Е., Софиев А.Э. Шатхан Ф.А. Теоретические основы автоматического управления полимеризационными реакторами// Третьего Всесоюз. совещания по автоматическому управлению: Тез. докл. М.: Наука, 1967. - Т. 4. - С. 392-398.

10. Ш Ю.Вольтер Б.В., Софиев А.Э., Матхан Ф.А. Автоматизация производства полиэтилена. М.:ЦНИИТЭИ приборостроение, 1968. - 150 с.

11. Дождев В.А, Любачевский Б.Д., Перлин Б.А. и др. Адаптивное управление поли-меризационным реактором// Приборы и системы управления,- 1977.- №2,- С. 18-21.

12. Кафаров В.В., Дорохов И.Н., Дранишников Л.В. Системный анализ процессов химической технологии. Процессы полимеризации. М.: Наука, 1991. - 350 с.т

13. Берлин А.А., Вольфсон С.А., Ениколопян Н.С. Кинематика полимеризационных процессов. М.: Химия, 1973. - 185 с.

14. Вольтер Б. В., Софиев А. Э., Савельев А. М. Математическое моделирование получения полиэтилена с учетом параметров молекулярной структуры полимера // Тео-рет. основы хим. технологии. 1980. - Т. 14, № 6 - С. 894-902.

15. Вольфсон С.А., Ениколопян Н.С. Расчеты высокоэффективных полимеризационных процессов. М.:Химия, 1980. - 170 с.

16. Иванчев С.С. Радикальная полимеризация. Л.: Химия, 1985. - 280 с.

17. Коган С.И. Моделирование кинетики процесса получения и структуры хаотически разветвленных макромолекул: Автореф. дис. . канд. физ.-мат. наук/ ИВС АН СССР, Л., 1986.- 19 с.

18. Рафиков С.Р., Будтов В.П., Монаков Ю.Б. Введение в физико-химию растворов полимеров. М.: Наука, 1978. - 328 с.

19. Голосов А.П., Динцес А.И. Технология производства полиэтилена и полипропилена. М.: Химия, 1978. - 214 с.

20. Технология пластических масс. Под ред. Коршака В.В.- М.: Москва, 1976. 608 с.

21. Савада X. Термодинамики полимеризации. М.: Химия, 1979. - 312 с.

22. Шифрина B.C. Самосатский Н.Н. и др. Полиэтилена (получение и свойства). Л.: Госхимиздат, 1961. - 175 с.

23. ОАО «Ангарский завод полимеров» Технологический регламент производства углеводородных соединений (полиэтилен высокого давления). Отделение компрессии и полимеризации. ОАО АНХК

24. Глейзер Р.Г., Файдель Г.И., Шахтан Ф.А. Множественность стационарных состояний и устойчивость реактора при полимеризации// Пласт. Массы. 1976. - № 10. - С. 64-65.

25. Вольтер Б.В., Сальников И.Е., Софиев А.Э. Режимы работы реакторов полимеризации этилена под высоким давлением// Тез. докл. Второй всесоюз. конф. по хим. реакторам. Новосибирск: Наука, 1965. - Т. 1. - С. 268-274.

26. Вольтер Б.В., Сальников И.Е. Устойчивость режимов работы реакторов. М.: Химия, 1972. - 192 с.

27. Кирик А.Ф. Управление технологическими процессами полимеризации с помощью ЭВМ: Автореф. дис. . канд. техн. наук. -М., 1978. 178 с.

28. Стефани Е.П. Основы построения АСУТП: Учеб. пособие для вузов. М.: Энерго-издат, 1982. - 352 с.

29. Тучинский М.Р., Родных Ю.В. Автоматизированные системы управления производствами полиофинов. М.: Химия, 1985. - 304 с.

30. Шишлянников Д.И., Дорохов И.Н., Пеганов Е.И. АСУ ТП производства полиэтилена газофазным методом// Автоматизация химических производств. 1984. - №10. -С. 1-3.

31. Шишлянников Д.И., Дорохов И.Н., Родных Ю.В. Автоматическая стабилизация качества полиэтилена// Пласт. Массы. 1985. - №9. - С. 52-53.

32. Шульгин О.Н., Гутин Б.Л., Викторов В. К. Анализ технологических систем реакторного узла производства полиэтилена методом высокого давления с помощью ЭВМ// Пласт. Массы,- 1979. №10. - С. 43-45.

33. Вольтер Б.В., Райбман Н.С., Касавин А.Д. Разработка адаптивной системы управления качеством полиэтилена // Приборы и системы управления. 1978. - №10. - С. 17-19.

34. Кафаров В.В, Жерновская И.М. Моделирование химических реакторов// Итоги науки и техники. Процессы и аппараты химической технологии. М.: ВИНИТИ, 1980.-Т.8.-С. 3-76.

35. Кинетика полимеризации и молекулярные характеристики: Сб. науч. тр./ Под ред. Баулина А. А., Павлюченко В. Н. Л.:ОНПО «Пластполимер», 1982 . - 148 с.

36. Вольтер Б.В., Сальников И.Е., Софиев А.Э. Исследование математической модели реактора полимеризации этилена при высоком давлении// Всесоюз. конф. по химическим реакторам: Тез. докл. Новосибиркс: Наука, 1965. - С. 5-11.

37. Лапин А.А., Софиев А.Э., Целинский А.М. Пути совершенствования и интенсификации производства синтеза полимеров// Теоретические основы химической технологии. 1979. - Т. 13, № 8. - С. 448-450.

38. Бесчастнов М.В. Промышленные взрывы. Оценка и предупреждение. М.: Химия, 1991.-432 с.

39. Обновленский П.А., Мусяков Л.А., Чельцов А.В. Системы защиты потенциально опасных процессов химической технологии. Л.: Химия, 1978. - 224 с.

40. Вольтер Б.В., Дахно A.M., Софиев А.Э. Алгоритмизация управления пусковыми режимами реакторов полимеризации // Приборы и системы управления,- 1977.- № 3.- С. 5-7.

41. Кобяков В.М., Зернов B.C. Синтез, свойства, переработка полиолефинов. Л.: ОНПО «Пластполимер», 1984. - 60 с.

42. Новиков И.И, Смирнов Б.Е., Кисиг К. Создание и усовершенствование оборудования технологических линий типа «Полимир»// Пласт. Массы. 1980. - №5. - С. 1-45.

43. Саввина Е.А., Пурганде Ю., Розе А.-М., Ильина Г.К. Некоторые аспекты эффективности сотрудничества в области создания крупнотоннажного производства полиэтилена методом высокого давления// Пласт. Массы. 1980. - №7. - С. 53-54.

44. Pat. US N 3636326. Control systems for polymerization reactors/ D.E.Smith, W.S.Stewart. 1972.

45. Подвальный С.Л., Кирчевская И.А., Сафронов H.M. Влияние типа реактора на ММР полимера// Автоматика, автоматизация измерений. Воронеж: ВПИ.- 1973,-Вып.1- С. 55-59.

46. Силинг М.И., Ревер А.Е., Булгакова М.А. Моделирование кинетики процесса и молекулярно-массового распределения продуктов радикальной полимеризации// Пласт. Массы. 1980. - №7. - С. 9-11.

47. Савельева A.M., Софиев А.Э., Кондратьев Ю.И. Математическая модель ПТР для управления процессом получения ПЭВД// Полиофины. Л.ЮНПО «Пластполимер».- 1980. С. 28-36.

48. Перлин Б.А. Исследование ни модели системы адаптивного управления процессом полимеризации в аппарате с мешалкой// Полимеризационные процессы. Аппратно-технол. оформление и мат. Моделирование. Л.: ОНПО Пластполимер. - 1974. - С. 201-205.

49. Полиэтилен и другие полиолефины: Пер. с англ./ Под ред. П.В. Козлова, Н. Э. Платэ. М.: Мир, 1964. - 594 с.

50. Поспелов Д.А. Ситуационное управление // Изв. РАН: Сер. Теория и системы управления. 1995. - № 5. - С. 152-159.

51. Дудников Е.Е., Цодиков Ю.М. Типовые задачи оперативного управления непрерывным производством. М.: Энергия, 1979. - 272 с.

52. Ицкович Э.Л., Соркин Л.Р. Оперативное управление непрерывным производством: задачи, методы, модели. М.: Наука, 1988. - 160 с.

53. Диагностирование технологического оборудования. Задачи, методы и средства диагностирования (классификация)/ Скорынин Ю.В., Наследышев Ю.К., Какаудзе Г.Г., Панич Л.А.; Институт проблем диагностики и долговечности машин. Минск, 1989.50 с.

54. Глазунов Л.П., Смирнов А. Н. Проектирование технических систем диагностирования. Л.: Энергоатомиздат, 1982. - 168 с.

55. Кафаров В.В., Мешалкин В.П., Грун Г., Нойманн В. Обеспечение и методы оптимизации надежности химических и нефтехимических производств. М.: Химия, 1987. - 272 с.

56. Технические средства диагностирования: Справочник; Под ред. В.В. Клюева. М.: Машиностроение, 1989. - 672 с.

57. Anyakora S.N. and Lees F.P. Principles of the detection of malfunction using a process computer//Inst. Chem. Engrs. Symp. Series, № 35, 1972, p. 7-33.

58. Химмельблау Д. Обнаружение и диагностика неполадок в химических и нефтехимических процессах. Л.: Химия, 1983 - 352 с.

59. Мешалкин В.П. Экспертные системы в химической технологии. Основы теории, опыт разработки и применение. М.: Химия, 1995. - 368 с.

60. Kramer М.А. Fault diagnosis and computer-aided diagnostic advisors// AIChE, 1996. v.92, № 312. p. 12-24

61. Zarzycki J.N. Fault tree analysis as a managerial tool for production loss control, AD-768 146, July. 1971. Available from Nat. Tech. Info. Service, Springfield, Va.

62. Ramesh T.S. Plant monitor an on-line advisory system for monitoring polyethylene plants//AIChE Symposium Serres. 1996., v.92, №312, p. 247-251.

63. Фролов А.Б. Модели и методы технической диагностики.- М.: Знание, 1990,- 48 с.

64. Рубцова И.А., Козлова Г.И. Вопросы масштабирования процессов гетерофазной полимеризации в аппаратах с мешалкой// Полимеризационные процессы: Аппратнотехнол. оформление и мат. Моделирование. JL: ОНПО Пластполимер. - 1974. - С. 105-109.

65. Тучинский М.Р., Родных Ю.В. Автоматизированные системы управления производствами полиофинов. М.: Химия, 1985. - 304 с.

66. Брыль В.Н. Разработка и исследование методов и средств построения адаптивных диагностических систем. Автореф. дис. канд. техн. наук. М, 1996. - 20 с.

67. Коростиль Ю.М. Некоторые особенности решения задач диагностирования сложных технологических объектов. Киев.: Наук, думка, 1994. - 54 с.

68. Беляев С.И. Теоретические основы структурного диагностирования и обеспечения контролепригодности сложных технических и программных объектов. Автореф. дис. д-ра техн. наук. Ниж. Новгород, 1991. - 34 с.

69. Лучук М.А. Исследование методов и инструментальных средств диагностирования автоматизированных объектов и комплексов. Автореф. дис. канд. техн. наук -Киев, 1991. 16с.

70. Будгов В.П., Земскова А.П., Кислов Е.П. Математическое моделирование хаотически разветвленных полимеров// Полимеризационные процессы: Аппаратно-технол. оформление и мат моделирование. Л.: ОНПО Пластполимер. - 1974. - С. 154-157.

71. Уотерман Д. Руководство по экспертным системам: Пер. с англ. М.: Мир, 1989. 388 с.

72. Представление и использование знаний: Пер. с япон. / Под ред. X. Уэно, М. Исид-зука. М.: Мир, 1990,- 220 с.74.3митрович А.И. Интеллектуальные информационные системы. Мн.: НТООО «ТетраСистеммс», 1997. - 368 с.

73. Представление знаний о времени и пространстве в интеллектуальных системах./ Под ред. Поспелова. М.: Наука, 1989. 326 с.

74. База знаний интеллектуальной системы диагностирования и прогнозирования состояния химико-технологического комплекса/ Аскеров А.Т., СаламовА.Р.// Тез. докл. Экспертные системы. Всесоюзное совещание, декабрь 1990г. Суздаль, 1990. -С. 124-125.

75. Брукинг А., Джонс Ф., Кокс Ф. Экспертные системы. Принципы работы и примеры. М.: Радио и связь, 1987. - 223 с.

76. Экспертные системы. Сборник/ Под ред. Васильева Б. М. М.: Знание, 1990. 47с.

77. Корчемный А.Л., Цыков П.В. Экспертные диагностические системы. М.: Наука, 1989. 44 с.

78. Кравченко Т. К., Перминов Г. И. Экспертная система принятия решений; Учеб. метод. Пособ. М.: ВШЭ, 1998 . - 209 с.

79. Лобанов Ю. Экспертно-обучающие системы. М.: Мир, 1991. -57с.

80. Нейлор К. Как построить свою экспертную систему. М.: Энергоатомиздат, 1991. -288 с.

81. Черноруцкий И.Г. Методы оптимизации и принятия решений: Учеб. пособие. СПб.: Изд «Лань», 2001.- 384 с.

82. Брукинг А., Джонс П., Кокс Ф. И др. Экспертные системы. Принципы работы и примеры.- М.: Радио и связь, 1987. 180 с.

83. Рудакова И.В., Куркина В.В., Русинов Л.А. Алгоритмическое обеспечение систем диагностики для режима обнаружения нештатных ситуаций на контролируемом объ-екте/Ред. Ж. прикл. Химии РАН. СПб., 2003. - 17с. - Деп. в ВИНИТИ г. СПб 06.02.03, № 237-В2003.

84. Козин И.О. Элементы теории выбора и принятия решений Обнинск: Ин-т атомной энергетики, 1991 - 74 с.

85. Turksen I.B., Zhong Z. An approximate analogical reasoning schema based on similarity measures and interval valued fuzzy sets // Fuzzy sets and systems, 1990. Vol.34. P. 323346.

86. Yeung D.S., Tsang E.C. Weighted fuzzy production rules // Fuzzy sets and systems, 1997. Vol. 88. P. 299-313.

87. Chen S. M. A new approach to handling fuzzy decision-making problems // IEEE trans. On systems, man and cybernetics, 1988. Vol. SMC-18, N6. P. 1012 1016.

88. Yeung D.S., Tsang E.C. Improved fuzzy knowledge representation and rule evaluation using fuzzy Petty nets and degree of subsethood // Int. J. Of intelligent systems, 1994. Vol.9. P. 1083-1100.

89. Qian Yn., Li X., Jiang Y, Wen Y. An expert system for real-time fault diagnosis of complex chemical process// Expert systems with applications, 2003. v.24. p. 425-432

90. Малышев Н.Г., Берштейн Л.С., Боженюк A.B. Нечеткие модели для экспертных систем.- М.: Энергоатомиздат, 1991. 136 с.

91. Young V.R. Fuzzy subsethoot // Fuzzy sets and systems, 1996. v. 77, p. 371-384.

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

93. Асаи К., Ватада Д., Иваи С. и др. Прикладные нечеткие системы: Пер. с япон. -М.: Мир, 1993. 368с

94. Диагностика и мониторинг процессов химических технологий / J1.A. Русинов, В.В. Куркина, М.В. Севергин и др. // Экологическая химия. 1996, - Т.5, №3. - С.210-216.

95. Русинов JI.A, Рудакова И.В. Оперативное управление процессом получения полиэтилена высокого давления//Автоматизация и современные технологии. 2003. - № 7. - С. 30 -36.

96. Dexter A.L., Benouarets М. Model-based fault diagnosis using fuzzy matching // IEEE trans. On Systems, man and cybernetics Pt.A . 1997. Vol.27 N5. P. 673 - 680.

97. R. Steiner, I. Thies. Kostenoptimierung eines Polymerisationsverfahrens mit Ruhrkes-selreaktor. Chemiker Zeitung /Chemische Apparatur, 1968. V.92. №18. 665-675.

98. Sugimoto M. etal // J.Appl. Polym. Sci. Appl. Symp. 1981 v. 36. 21-40p.

99. Логический подход к искусственному интеллекту. / Под ред. Гаврилова Г.П. М.: Мир, - 1990.- 150 с.

100. Рыченкова А.Ю., Разработка и исследование методов и средств построения адаптивных диагностических систем. Автореф. дис. . канд. техн. наук./ СПбГТИ. СПб., 2000. 20 с.

101. Севергин М.В. Автоматизированная система управления компрессорной холодильной установкой на основе диагностики режимов работы оборудования. Автореф. дис. . канд. техн. наук./ СПбГТИ. СПб, 1998. - 20с.

102. Элти Дж., Кумбс М. Экспертные системы: концепции и примеры/ Пер. с англ. Б.И.Шитикова.- М.: Финансы и статистика, 1987.-191 с.

103. Попова JL, Николова М. Приобретение экспертных знаний: Проблемы и методология// Прикладные системы искуссвтеиного интеллекта/Под ред. Поспелова. -Кишинёв.: Штиинца, 1991, № 123, С. 98-100.

104. Батыршин И.З. Методы представления и обработки нечёткой информации в интеллектуальных системах/ Новости искусственного интеллекта. 1996. №2. - С.9-65.

105. Осуга С. Обработка знаний: Пер .с япон. М.: Мир, 1989 - 278 с.

106. Мелихов А.Н., Бернштейн Л.С., Коровин С .Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. М.: Наука, 1990. - 210 с.

107. Алиев Рафик Азиз-Оглы, А.Э. Церковный, Г.А. Мамедова и др. Управление производством при нечеткой исходной информации. М.: Эрегоатомиздат, 1991. — 240 с.

108. Вольтер Б.В., Софиев А.Э. Опыт эксплуатации и пути модернизации АСУ «По-лимир» для крупнотоннажной установки производства ПЭВД // Вопросы промыш. Кибернетики. М.: Энергия, 1981. - Вып. 66. - С.14-17.

109. Александрова Н.А. Оперативное управление процессом получения пероксида водорода. Автореф. дис. . канд. техн. наук./ СПбГТИ. СПб, 2003. - 20с.