автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Управление технологическим процессом каталитической очистки газов на основе оценки индекса риска

На правах рукописи

004616596

Морозов Иван Николаевич

УПРАВЛЕНИЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМ ПРОЦЕССОМ КАТАЛИТИЧЕСКОЙ ОЧИСТКИ ГАЗОВ НА ОСНОВЕ ОЦЕНКИ ИНДЕКСА РИСКА

Специальность 05.13.06 -

Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (в промышленности)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

- 3 ЛЕИ 2т

Тверь 2010

004616596

На правах рукописи

Морозов Иван Николаевич

УПРАВЛЕНИЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМ ПРОЦЕССОМ КАТАЛИТИЧЕСКОЙ ОЧИСТКИ ГАЗОВ НА ОСНОВЕ ОЦЕНКИ ИНДЕКСА РИСКА

Специальность 05.13.06 —

Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (в промышленности)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации па соискание ученой степени кандидата технических наук

Тверь 2010

Работа выполнена в Институте информатики и математического моделирования технологических процессов Кольского научного центра РАН (г. Апатиты)

Научный руководитель

д.т.н., профессор Богатиков Валерий Николаевич

Научный консультант

Официальные оппоненты:

д.т.н., профессор Григорьев Вадим Алексеевич

к.т.н,, доцент Тарасов Валерий Борисович

Ведущая организация: Российский химико-технологического университет им. Д.И. Менделеева

Защита состоится "21" декабря 2010г. в 16 часов на заседании диссертационного совета Д212.262.04 в Тверском государственном техническом университете (адрес: 170026, г. Тверь, наб. А. Никитина, 22, ауд. Ц-208).

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Тверского государственного технического университета.

Автореферат разослан "

№

_" ноября 2010 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

д.т.н., профессор Филатова Н.Н.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. В настоящее время повышение эффективности правления химико-технологическими процессами (ХТП) неуклонно связывают с овышением их безопасности. Это связано с тем, что цена аварий на подобных бъектах, как правило, имеет катастрофический масштаб. Наличие множества остоянно действующих и потенциально аварийных источников опасностей редставляет реальную угрозу нарушению состояний окружающей среды и несет щерб здоровью человека.

Много внимания в последние десятилетия отечественные и зарубежные ученые деляют проблеме учета рисков в управлении безопасностью ХТП. Развитие ;нформационных технологий в середине 90-х годов открыло широкие возможности недрению методов, основанных на знаниях, и давших толчок к созданию систем юдцержки принятия решений. Теоретические основы создания таких систем были аложены в трудах академика В.В. Кафарова и развиты в работах его учеников: профессоров Б.В. Палюха, А.Ф. Егорова, Т.В. Савицкой, В.П. Мешалкина и др.

Для создания таких систем необходимо дальнейшее развитие математических моделей, используемых в решении задач определения состояний технологических процессов и позволяющих учесть риск принимаемых решений, методов прогноза состояний с учетом неопределенности функционирования процесса, а также разработка соответствующих систем поддержки принятия решений на основс применения современных информационных технологий.

Диссертационная работа проводилась в рамках научно-исследовательских работ ИИММ КНЦ РАН «Информационные технологии ситуационного управления технологическими процессами и безопасностью в промышленно-природных комплексах", Гос. per. № 01.2.003 03819. 2003-2007 гг., «Модели и методы координации решений по управлению региональным промышленно-природным комплексом", Гос. per. № 01-209-51-211. 2009-2011 гг., «Информационные технологии управления развитием регионального научно-образовательного комплекса", Гос. per. № 0120.0 850591. 2008-2010 гг.

Цель работы и задачи исследования. Целью работы является исследование и развитие основных теоретических и прикладных подходов к повышению эффективности управления технологической безопасностью на основе использования индекса риска.

Для достижения цели работы решались следующие задачи:

• анализ современных подходов в принятии решений при управлении сложным динамическим объектом в условиях неопределенности;

• анализ математических моделей, используемых в задачах оценки состояний технологических процессов;

• обоснование применения нечетко-логических моделей для оценки состояний объектов управления в условиях неопределенности процессов принятия решений;

• разработка алгоритмов анализа состояния технологического процесса и принятия решений в условиях неопределенности на основе индекса риска;

• разработка комплекса программ для управления технологической

безопасностью процесса каталитической очистки газов; • апробация разработанной системы управления на примере системы ситуационного управления технологическим процессом каталитической очистки газов.

Объектом исследования является система управления технологическим процессом каталитической очистки газов.

Предмет исследования: структура и алгоритмы функционирования системы управления технологическим процессом каталитической очистки газов.

Методы исследования. При решении перечисленных задач использовались следующие методы и подходы: методы исследования операций и системного анализа, методы нечетких множеств, методы математического моделирования и оптимизации ХИТ, методы проектирования информационных систем.

Положения, выносимые на защиту:

1. Методика оценки ущербов при нечеткой исходной информации о параметрических возмущениях в объекте управления.

2. Методика оценки текущей нечеткой ситуации при определении индекса риска.

3. Методика количественной оценки риска ведения технологического процесса.

4. Система оценки параметров модели процесса каталитической очистки газов.

5. Модель регулирования технологического процесса каталитической очистки газов с использованием нейросетевых подходов.

Научная новизна работы: разработана методика построения нечетко-определенных моделей, включающих идентифицирующую, прогнозную и нечеткую составляющие; предложено в качестве критерия управления технологическим процессом использовать индекс риска; разработаны модели, алгоритмы и функциональная структура системы ситуационного управления технологическим процессом в условиях неопределенности; разработаны алгоритмы и программы управления, учитывающие неопределенность информации о параметрах технологического процесса.

Практическая ценность и реализация работы в промышленности. Проведенные в работе теоретические исследования представляют собой методические основы для построения автоматизированных систем управления технологической безопасностью (АСУТБ) химических производств, что позволяет повысить безопасность их работы за счет сокращения числа незапланированных остановов и уменьшения времени на поиск неисправности.

Разработаны и экспериментально проверены методики построения дискретных моделей управления технологической безопасностью химико-технологических процессов (ХТП) на примере процесса каталитической очистки газов агрегата производства неконцентрированной азотной кислоты. Разработано алгоритмическое и программное обеспечение системы управления технологической безопасностью. Решены задачи построения программных модулей, реализующих механизмы определения состояний ХТП. Сформулированы и решены задачи построения системы поддержки принятия решений для реактора каталитической очистки газов в рамках АСУ ТП производства неконцентрированной азотной кислоты.

Правильность построенных моделей подтверждена экспериментальными результатами. Разработанные алгоритмы рекомендованы к внедрению в производство. Полученные в работе теоретические и практические результаты использованы при

разработке систем управления ХТП на ОАО «Новомосковская акционерная компания «АЗОТ». Методические и теоретические результаты работы использованы в учебных курсах в Кольском филиале Петрозаводского государственного университета.

Апробация работы. Основные результаты диссертации были доложены и обсуждены на следующих конференциях и школах семинарах: VII Всероссийская школа-семинар "Прикладные проблемы управления макросистемами" (Апатиты, 2008); III Всероссийской научной конференции «Теория и практика системной динамики" (Апатиты, 2009); VIII Всероссийской школа-семинар "Прикладные проблемы управления макросистемами" (Апатиты, 2010); XXIII Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-23» (Саратов, 2010).

Публикации. Результаты, отражающие основное содержание диссертационной работы, изложены в десяти публикациях, одна из которых входят в список рекомендованный ВАК.

Структура и объем работы. Структура диссертации определена поставленными целями и последовательностью решения поставленных задач. Работа состоит из введения, четырех глав и примера решения поставленных задач, изложенных на 196 страницах машинописного текста с 73 иллюстрациями и 59 таблицами, содержит список литературы из 160 наименований.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность, научная новизна и практическая значимость диссертационной работы и положения, выносимые на защиту, сформулированы основные цели, задачи исследования, представлены методы их решения. Кратко излагается содержание диссертации.

В первой главе дана общая характеристика технологической безопасности, исследован теоретико-множественный подход к определению понятия технологической безопасности, рассматриваются основные проблемы и подходы к решению задачи безаварийной работы непрерывных технологических процессов промышленного производства, анализируются математические модем и инструментальные средства, используемые в задачах моделирования безопасности технологических систем, рассмотрена технология производства неконцентрированной кислоты и сформулированы задачи, решаемые в данной работе.

В работе под технологической безопасностью понимается свойство технологической системы (ТС) выполнять свои функции без нанесения ущерба: окружающей среде; здоровью людей работающих в сфере производства; оборудованию и системе управления (СУ); вызывать какие - либо нарушения регламента ведения промышленного процесса по технологическим причинам, способные повлечь за собой выше названные составляющие ущерба.

Большинство современных работ по технологической безопасности основываются на так называемых риск - показателях, опирающихся на вероятностные показатели безотказной работы технологических систем. Однако существует ряд работ, в которых технологическая безопасность рассматривается с более общих, концептуальных позиций, что позволяет использовать для исследования безопасности базовые математические понятия теории множеств и соответствий. :

В данной работе используется следующее концептуальное представление технологической безопасности - Тб: Тб =<0, и, Л, В, А>, здесь: О - множество опасностей; и - множество управлений, направленных на нейтрализацию опасности; Я с О хО - отношение на множестве опасностей; В - множество оценок уровня безопасности, (например, это может быть интервалом [0,1]). А - семейство алгебраических операций;

Для реального технологического процесса множества О и и конечные и счетные.

Вторая глава посвящена разработке модели управления химико-технологическим процессом.

В качестве критерия управления технологическим процессом в условиях неопределенности статистической и не статистической природы предлагается использовать критерий технологической безопасности функционирования процесса. В работе под технологической безопасностью понимается свойство технологической системы выполнять свои функции без нанесения ущерба: окружающей среде; здоровью людей работающих в сфере производства; оборудованию и системе управления; вызывать какие-либо нарушения регламента ведения промышленного процесса по технологическим причинам, способные повлечь за собой выше названные составляющие ущерба.

Функционирование любого технологического процесса как системы можно рассматривать как некоторую последовательность смены состояний, полученных в результате действия на процесс как возмущающих, так и управляющих воздействий. Состояние системы характеризуется набором параметров X =<РпР2,К ,Рп>.

Изменение значений технологических параметров рп / = \,п приводит к изменению состояния системы х. Как правило, функционирование технологического процесса протекает в определенных режимах, характеризующихся определенным диапазоном изменения параметров процесса Ар,, г = I, п. То есть на состояние технологического процесса накладываются ограничения. Выход за рамки этих ограничений означает

появление внештатной ситуации, связанное с нарушениями технологического регламента. Таким образом, данные ограничения выделяют в пространство возможных

состояний подмножество

регламентных (безопасных)

состояний процесса б, бсХ.

Рис.1. Геометрическая интерпретация выделения области технологической безопасности.

Во множестве регламентных состояний процесса С можно выделить некоторую область О, в которой функционирование технологического процесса является наиболее благоприятным, т.е. достигается наибольшая эффективность протекания процесса, оборудование подвергается наименьшему износу, ущерб, наносимый окружающей среде - минимален. Такую область

Щ • область регламентных состояний процесса {Щ - область возможных состояний процесса

функционирования техно-логического процесса будем называть областью технологической безопасности процесса. На рис. 1 представлена геометрическая интерпретация выделения области технологической безопасности, для процесса, состояние которого описывается значениями двух параметров Р\ и Р? .В результате действия не компенсируемых возмущений (например, изменение качества сырья) диапазон значений параметров у'а, определяющий область технологической

безопасности может измениться, образуя тем самым новую область технологической безопасности (области О1,02,01 на рис. 1).

Для определения области технологической безопасности функционирования процесса использовалась методика, которая основывается на том, что информация о состояниях процесса, на основе которой принимается решение о выборе области безопасности, представляется в виде нечеткого отношения предпочтения во множестве альтернатив.

Для количественной оценки технологической безопасности функционирования процесса необходимо дать определение центра технологической безопасности.

Пусть состояние технологического процесса описывается множеством технологических параметров X = {1\, 1\ ,К ,Р„]. Набор значений параметров, описывающих состояние в некоторый момент времени, назовем ситуацией.

При описании возможных ситуаций, эксперту наиболее удобно пользоваться словесными значениями параметров. Для формализации такого представления: используется понятие лингвистической переменной.

Значение параметра р'0 из интервала у'0> соответствующего области технологической безопасности процесса, для которого (р„)= тах//£ (/?,)

' Р.еУ'о '

называется /'-ой координатой центра технологической безопасности.

Набор координат по всем параметрам процесса, заданных таким образом, определяет точку в области технологической безопасности, называемой центром технологической безопасности процесса (ЦТБ).

В работе количественная оценка, характеризующая удаленность текущей рабочей точки процесса Б' от центра безопасности 5'0, учитывающая как параметры технологического процесса, так и ущербы определена как индекс риска.

В работе под индексом риска принята следующая двойка:

(*?')= {4?;} 41')}

Дадим формальное определение «нечеткой» ситуации. Пусть X =< /рК, Р, I), ,К, Бт > - множество параметров и ущербов. Каждые параметр Р1 и ущерб О описываются соответствующими лингвистическими переменными

Нечеткой ситуацией 5 в данном случае назовем нечеткое множество:

5 = {< /лц{х)1X >}, хе((.РиД)|/?( в Р, / = 1...п;</у е Д ] = 1...«). (1)

Для определения индекса риска текущего состояния процесса необходимо сравнить на нечеткое равенство входную нечетсую ситуацию Я'с нечеткой

ситуацией, которая характеризует центр безопасности Б0. При этом степень их нечеткого равенства будем называть индексом риска технологического процесса:

/и^И^'.^Мй.?')» (2)

где 1птк (&") - индекс риска текущего состояния технологического процесса.

Заметим, что индекс риска достигает своего минимального значения при совпадении рабочей точки процесса с центром технологической безопасности в(§0)= 0. При удалении рабочей точки процесса от ЦГБ индекс риска увеличивается. При выходе рабочей точки из области регламентного (безопасного) состояния, либо при достижении одной из границ этой области 1пы (,!>')= 1.

При такой оценке безопасности процесса в области регламентного (безопасного) состояния можно выделить область технологической безопасности следующим образом.

Процесс протекает в области технологической безопасности, если его индекс риска не выходит за пределы некоторой величины 1 (/ е [0,1]) называемой границей технологической безопасности процесса по технологическим параметрам и ущербам.

Ч„ (£•)</ (3)

Таким образом, для организации управления технологической безопасностью необходимо сформировать процесс получения достоверных сведений о технологическим параметрах и ущербах в условиях неопределенности. С целью снижения ее влияния следует объединить всю располагаемую информацию, представленную как накопленной статистикой, так и экспертными оценками.

Рассмотрим технологический процесс каталитической очистки газов, для которого определен центр технологической безопасности ?0 находящийся в области технологической безопасности, т.е. области функционирования процесса, в которой значения технологических параметров процесса и ущербов р:ис11&Х находятся в заданном диапазоне.

Пусть в начальный момент времени /0 рабочей точке процесса соответствует ситуация характеризуемая состоянием процесса р° и ущербом й°

рис! еХ. И пусть имеем однозначное отображение / :Х*и X - модель объекта управления.

Где 5 - множество возможных ситуаций; X - множество возможных состояний процесса; V - множество возможных значений управляющих параметров.

Вектор управления г7 =<,и„, > переводит технологический процесс из одного состояния в другое. Причем такое функционирование системы, т.е. ее переходы из состояния в состояние, описывается системой уравнений состояния

Состоянию процесса (т.е. определенному набору технологических параметров и ущербов) в любой момент времени = 0Д,К,*х будет соответствовать нечеткая ситуация 3"'.

При таком подходе задача управления технологическим процессом будет заключаться в том, чтобы определить такой вектор управления процессом й0,

торый переводит рабочую точку процесса s' в область технологической ^опасности.

Другими словами, задача управления технологическим процессом заключается выборе вектора управления й0, осуществляющего переход к ситуации, имеющей :инимальный индекс риска InRhk (s).

Задача принятия оптимального решения но управлению технологическим роцессом может быть сведена к задаче минимизации целевой функции вида

при заданном ограничении на вектор управления

анным процессом, зависящем от технологии производства Е{ик,р,,с^) —» min при ик где - минимальное допустимое значение управления; и"" -

максимальное допустимое значение управления.

Для решения поставленной задачи будем использовать итеративный градиентный метод.

Для начальной точки спуска независимые переменные uw задаются нулевыми значениями для первого пуска технологического процесса или текущими значениями в процессе его работы.

Таким образом, задав начальную точку, можно приступать к поиску оптимума.

Формула спуска градиента целевой функции имеет следующий вид:

(4)

где p'r\d^") - градиент целевой функции Е(ик, р,,d.) на r-ом шаге

итерации.

Далее была составлена модель управления технологическим процессом.

Третья глава посвящена математическому моделированию узла каталитической очистки газов в агрегате производства неконцентрированной азотной кислоты.

С точки зрения задачи управления в узле имеются две регулируемые переменные: температура на выходе из реактора каталитической очистки (Твых); температура газа на входе в реактор каталитической очистки (Твх).

Управляющими факторами могут быть: подача топливной смеси (Gra) в камеру сгорания перед реактором (определяет температуру газов перед реактором); подача природного газа (Gnr) в реактор (определяет количество восстановителя в реакторе очистки); подача добавочного воздуха (вдв) в колонну абсорбции (определяет концентрацию кислорода перед реактором очистки, и следовательно, степень конверсии природного газа в реакторе).

Подачу природного газа на реакцию и добавочного воздуха в колонну абсорбции, следует осуществлять в определенном соотношении. Это обычно достигается введением регулятора соотношения на этих потоках. Отсюда следует, что реально существуют лишь два независимых управляющих воздействия - подача топливной смеси в камеру сгорания реактора и подача природного газа и воздуха в определенном соотношении для получения восстановителя.

Таким образом, в задаче управления имеется две управляемых и две управляющих переменных, оказывающих друг на друга взаимное влияние.

Анализ свойств описанного объекта управления позволил сделать вывод, что температуру газов на выходе из реактора целесообразно стабилизировать с

помощью изменения подачи топливной смеси в камеру сгорания реактора. Поддержание необходимой температуры газа на входе в реактор, позволяющее максимизировать разность температур газа на входе и выходе реактора, рационально осуществлять с помощью изменения количества подаваемого на реакцию природного газа и воздуха.

Моделирование существующей системы управления проводилось в среде МаНаЬ 7.0.1. Проверка адекватности модели выполнена с использованием статистических данных работы узла каталитической очистки газов ОАО «Новомосковская акционерная компания «АЗОТ». Математическое ожидание и дисперсия величины «температура на выходе из реактора каталитической очистки»: а). По экспериментальным данным: М{Х) = 713, 0(Х) = 3&,5; б). По результатам моделирования: М{Х) = 713, О(Х) = 43,5.

Учитывая то, что существующая модель системы регулирования температурного режима узла каталитической очистки косвенно оценивает концентрацию вредных веществ на выходе реактора, предлагается произвести ее модернизацию. Выходными параметрами данной модели будут температура очищенных газов на выходе из реактора каталитической очистки Тш и концентрация N0 и N02 Qvo.no,. На данные параметры накладываются ограничения, связанные с санитарными нормами, конструктивными особешюстями оборудования, а также с технологией ведения производства: <0.005%,

700°С<Г0"'<730°С. На основании проведенных в действующем цехе экспериментов были получены кривые разгона по всем интересующим каналам рассматриваемой части технологической схемы. Их обработка позволила получить передаточные функции этих каналов.

Управляющими параметрами предлагаемой системы регулирования будут:

• расход природного газа (7ЯГ;

• расход смеси газ-воздух (7га.

В качестве возмущающих параметров предлагаемой системы регулирования можно выделить:

• концентрацию N0 и Ы02 на выходе из абсорбционной колонны С',.0+ЛТЛ;

• концентрацию О2 на выходе из абсорбционной колонны С^;

• температуру хвостовых газов на входе в реактор каталитической очистки Т •

• расход хвостовых газов на выходе из абсорбционной колонны Охг.

Так как управляющие параметры оказывают взаимное влияние друг на друга, и данное влияние не представляется возможным в полной мере изучить, то в работе предлагается в качестве регулятора использовать регулятор, построенный на аппарате нечеткой логики (Рих/у-регулятор). Структурная схема модернизированной системы регулирования узла каталитической очистки газов приведена на рисунке 2.

очистки газов.

Математическая модель процесса каталитической очистки газов должна рошозировать температуру очищенных газов и концентрацию N0 и N02 с учетом зменений физико-химических свойств катализатора, а также состояния гхнологических аппаратов. Изменение физико-химических свойств катализатора и остояния оборудования приводит к изменению параметров модели. Задачей, ешаемой разработанной системой оценки параметров модели процесса аталитической очистки газов, является прогнозирование постоянных времени нтегрирования Ти передаточных функций Ц\ (р) - (р), которые могут существенно изменяться, в то время как коэффициенты усиления остаются практически неизменными на всем протяжении работы узла. Для подстройки постоянных времени интегрирования к изменениям параметров на входе и выходе реактора каталитической очистки газов предлагается использовать аппарат нейро-фаззи сетей (НФС), в котором выводы делаются на основе аппарата нечеткой логики.

Структура модели технологического процесса каталитической очистки газов с системой оценки постоянных времени интегрирования представлена на рис. 3. Проверка адекватности модели проводилась также в среде Ма^аЬ. Математическое ожидание и дисперсия величины «температура на выходе из реактора каталитической очистки»:

а). По экспериментальным данным: М{Х) ~ 713, П(Х) = 38,5;

б). По результатам моделирования: М{Х) = 714.75, О(Х) - 26,19.

Математическое ожидание и дисперсия величины «концентрация нитрозных

газов на выходе из реактора каталитической очистки:

а). По экспериментальным данным: М(Х) = 0.00449, О(Х) = 5.79-10"8;

б). По результатам моделирования: М(Х) = 0.00422 , ДХ) = 3.56-10 \

Анализируя полученные данные был сделан вывод, что разработанная модель

технологического процесса каталитической очистки газов полностью отражает динамические свойства реального объекта.

Рис. 3. Математическая модель технологического процесса каталитической очистки газов.

В Четвертой главе представлены результаты практического использования системы ситуационного управления технологическим процессом на примере узла каталитической очистки газов агрегата производства неконцентрированной азотной кислоты.

Состояние процесса управления будем оценивать по следующим технологическим параметрам и ущербам: X - {т"Л",,В(СМНЩ),ЦХ,ЦУ1,

где Тш - температура очищенных газов на выходе из реактора каталитической ' очистки; У0 - концентрация окислов азота на выходе из реактора ,

каталитической очистки; О(СЫ0^К1к) - ущерб от выброса нитрозных газов в I атмосферу; Оод - ущерб, наносимый оборудованию в результате его эксплуатации; 0( У - ущерб, наносимый системе управления в результате ее эксплуатации.

Для оценки состояния процесса введем лингвистические переменные, определим их терм-множества и зададим функции принадлежности каждому терм-множеству лингвистической переменной.

Итак, имеем пять лингвистических переменных: «температура очищенных газов на выходе из реактора каталитической очистки»; «концентрация окислов азота на выходе из реактора каталитической очистки»; «ущерб от выброса нитрозных газов в атмосферу»; «ущерб, наносимый оборудованию»; «ущерб, наносимый системе управления».

В результате проведенной формализации лингвистических переменных " ..-стояние технологического процесса будет записано в виде, показанном в таблицах 1-3.

Таблица 1

Форма записи состояния технологического процесса каталитической очистки газов по

с

Т1 Т 1 2 Т3 с, с2 С3 С4

лег*")

Таблица 2

Форма записи состояния технологического процесса каталитической очистки газов по

^КС/ю+нО,)

N0, X -^(Сдю*ю, )з

иМс^щ)) Сдач)) Дз(ДСпщУ) ИМС-шщ))

Таблица 3

Форма записи состояния технологического процесса каталитической очистки газов по

А* ОСУ

О0бг Осе, Ос.уг &СУ1 ^СУ 4

А.СВД «.ад МАу) «>(Агу)

где / - номер состояния технологического процесса каталитической очистки

газов.

Также был составлен алгоритм управления технологическим процессом каталитической очистки газов (рис.4).

Рис. 4. Блок-схема алгоритма управления технологическим процессом каталитической очистки г азов.

На рисунке 5 представлена функциональная схема разработанной системы ситуационного управления технологическим процессом

каталитической очистки газов.

По измеренным входным параметрам модель управления процессом каталитической очистки газов формирует оптимальный с точки зрения технологической безопасности вектор управления. Координаты данного вектора являются уставками задания при расчете изменения соответствующих управляющих параметров процесса. Нечеткий регулятор отрабатывает уставки на изменение подачи природного газа и смеси «газ-воздух» в камеру сгорания реактора каталитической очистки газов.

Рис. 5. Функциональная схема системы ситуационного управления

Проверка адекватности и качества модели проводилась также в среде МаЙаЬ (рис. 6). По статистическим данным с действующего производства составлялись функции распределения входных параметров и подавались на вход математической модели. За временной интервал расчета параметров был принят интервал, равный одной десятой минимального времени передаточных функций разработанной

Рис. б. Модель системы ситуационного управления узла каталитической очистки в среде МаИаЬ 7.0.1.

Для оценки точности разработанной системы управления вычислялись значения ошибок существующей системы и разработанной системы. Для этого вычислялись

максимальные значения ошибок для каждой из вышеуказанных систем: 1. для существующей системы управления значение ошибки составляет £ = 4,25%; 2. для разработанной системы управления значение ошибки составляет е =3,12%. Для разработанной системы управления значение ошибки меньше, что характеризует не только точность, но косвенно оценивает и качество данной системы.

Сравнительные характеристики переходных процессов в модели системы ситуационного управления и в модели существующей на ОАО «АЗОТ» системы управления узла каталитической очистки газов приведены в таблице 4.

Программная реализация разработанной системы ситуационного управления выполнена с использованием языка программирования С++.

структурной схемы объекта управления.

ЛЬ

в

■ШЕу

I

•Дцп

I_

в-

Ю-*

а ь

лЗД

Таблица 4

Сводная таблица прямой оценки качества каждой из характеристик_

Параметры оценки Для температуры на выходе ш peaicropa каталитической очистки Для концентрации нитрозных газов на выходе из реактора каталитической очистки Для существующей системы по температуре хвостовых газов на выходе из реактора каталитической очистки

>емя регулирования 1.81с („= 2.35с «,=5с

гререгулирование ст = 10% а = 7% (Т = 15%

астота колебаний 0) = 523.3с"' га = 628с"1 <0 = 785 с"1

я ело колебаний п = 2 п = 3 п = 5

ремя достижения первого »ксимума 'ш = 1 С <тах=1'5е

ремя нарастания :реходного процесса t„ = 0.8с t, =0.87 с 1„ — 0.9 С

екремент затухания ¿ = 1.66 7-1.43 Z-0.83

Основные результаты работы:

1. Проанализировано состояние дел в области управления безопасностью типовых технологических процессов работающих в условиях неопределенности.

2. Проведено исследование теоретических и прикладных вопросов оценки свойств безопасности сложных промышленных производств, для целей создания системы ситуационного управления технологическим процессом.

3. Разработана методика построения нечетко-определенных моделей, включающих идентифицирующую, прогнозную и нечеткую составляющие.

4. Предложено в качестве критерия управления технологическим процессом использовать индекс риска.

5. Разработаны алгоритмы и программы управления, учитывающие неопределенность информации о параметрах технологического процесса.

6. Разработан комплекс программ для управления технологической безопасностью процесса каталитической очистки газов;

7. Проведена апробация разработанной системы управления на примере системы ситуационного управления технологическим процессом каталитической очистки газов.

8. Проведена оценка точности и качества разработанной системы управления.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ: Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК России

1. Морозов И.Н., Кулаков А.Г., Колесник А.Е. Итеративный алгоритм ситуационного управления технологическим процессом //Прикладные проблемы управления макросистемами: Труды Института системного анализа Российской академии наук (ИСА PAII) /Под ред. Ю.С. Попкова, В.А. Путилова. Т. 39-М.:Книжный дом "ЛИБРОКОМ",2008. - С.353-361.

Другие статьи и материалы конференций

2. Морозов И.Н., Соболева Ю.В., Богатиков В.Н., Кириченко А.Э. Компьютерное моделирование переходных процессов в детерминированной и нечеткой системах регулирования //Информационные технологии в региональном развитии: Сб. науч. трудов ИИММ КНЦ РАН, вып. IX.-Апатиты: Изд-во КНЦ РАН, 2009. - С.84-87.

3. Морозов И.Н., Соболева Ю.В., Богатиков В.Н., Пророков А.Е. Управление технологической безопасностью процессов на основе оценки рисков принимаемых

решений //Информационные технологии в региональном развитии: Сб. научных трудов ИИММ КНЦ РАН, вып. IX.-Апатиты: Изд-во КНЦ РАН, 2009. - С.87-90.

4. Морозов И.Н., Соболева Ю.В., Богатиков В.Н., Пророков А.Е., Кулаков А.Г. Модель управления безопасностью функционирования технологического процесса //Информационные технологии в региональном развитии: Сб. научных трудов ИИММ КНЦ РАН, вып. IX,-Апатита: Изд-во КНЦ РАН, 2009. - С.90-94.

5. Морозов И.Н., Вент Д.П., Богатиков В.Н., Кулаков А.Г. Формализация основных технологических процессов в узле каталитической очистки газов агрегата производства неконцентрированной азотной кислоты //Информационные технологии в региональном развитии: Сборник научных трудов ИИММ КНЦ РАН, вып. IX.-Апатшы: Изд-во КНЦ РАН, 2009. - С.94-98.

6. Морозов И.Н., Соболева Ю.В., Богатиков В.Н., Вент Д.П., Кулакова О.Ю. Компьютерное моделирование процесса каталитической очистки газов агрегата производства неконцентрированной азотной кислоты //Информационные технологии в региональном развитии: Сборник научных трудов ИИММ КНЦ РАН, вып. IX.-Апатшы: Изд-во КНЦ РАН, 2009. - С.98-103.

7. Морозов И.Н., Кулаков А.Г. , Колесник А.Е. Итеративный алгоритм ситуационного управления технологическим процессом // Материалы докладов VII Всероссийской школы-семинара "Прикладные проблемы управления макросистемами"; Апатиты, 2008. - С.72-74.

8. Морозов И.Н., Кулаков А.Г., Богатиков В.Н. Использование нейросетевых методов в имитационном моделировании сложных динамических объектов // Материалы докладов Ш Всероссийской научной конференции «Теория и практика системной динамики"; Апатиты, 2009. - С.61-63.

9. Морозов И.Н., Кулаков А.Г. , Богатиков В.Н. Оценка текущего состояния технологического процесса при нечетко определенных параметрах его функционирования для целей управления // Материалы докладов VIII Всероссийской школы-семинара "Прикладные проблемы управления макросистемами"; Апатиты, 2010.-С.47-49.

10. Морозов И.Н., Кулаков А.Г. , Богатиков В.Н. Математическая модель управления безопасностью функционирования технологического процесса // Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-23 [текст]: сб. трудов XXIII Междунар. науч. конф.: в 12 т. Т.9 Секция 10 / под общ. ред. В.С.Балакирева.-Саратов:Сарат. гос. техн. ун-т, 2010. - С.227-230.

Технический редактор И.И. Рогова

Подписано в печать 16.11.10 Заказ № 86

Физ.печ.л. 1,0_Усл.печл. 0,93_Уч.изд.л. 0,87

РИЦТГТУ 170026, г. Тверь, наб. А. Никитина, 22

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ПРОБЛЕМЫ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ И УПРАВЛЕНИЯ ХИМИКО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ.

1.1. общее определение технологической безопасности.

1 2. Задачи и проблемы управления безопасностью химических производств.

1.3. Современные математические модели химико-технологических'систем.

1 4. Концептуальная модель технологической безопасности.

1.5. Анализ инструментальных программных средств моделирования химико-технологических систем

1.6. Технология производства неконцентрированной азотной кислоты.

1.7. Постановка задачи исследования.

ГЛАВА 2. МОДЕЛЬ УПРАВЛЕНИЯ ХИМИКО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМ ПРОЦЕССОМ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИНДЕКСА РИСКА.

2.1. Проблемы принятия решений при управлении технологическим процессом в условиях неопределенности.

2.1.1. Принятие решений при нечеткой исходной информации.

2.1.2. Принятие решений при нечетком отношении предпочтения на множестве альтернатив.

2.1.3. Недоминируемые альтернативы в общей задаче нечеткого математического программирования.

2.2. Область безопасности функционирования технологического процесса.

2.3. Методика определения области безопасности функционирования технологического процесса.

2.4. Понятие центра технологической безопасности процесса.

2.5. Индекс технологической безопасности процесса.

2.6. Ущерб от текущего состояния технологического процесса.

2.6.1. Порядок определения ущерба.

2.6.2. Структура определения ущерба.

2.6.3. Расчет ущербов в зависимости от состояния технологического оборудования.

2.6 4 Индекс ущерба от состояния технологического процесса.

2.7. Индекс риска технологического процесса.

2.8. Алгоритм оценки текущей нечеткой ситуации.

2.7. Градиентный метод управления химико-технологическим процессом с использованием индекса риска .!.

4.6.3. Используемые контроллеры телеуправления.182

4.6.4. Характеристика объекта.183

4.6.5. Построение подсистемы нижнего уровня.184

4.6.6. Построение подсистемы верхнего уровня.185

Заключение.187

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ.188

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ.189

Введение

Актуальность темы. Одно из важнейших направлений организации промышленного производства является обеспечение безопасности функционирования технологических процессов. Решение этой проблемы в данной работе осуществляется путем создания информационной системы промышленной безопасности. Современные информационные системы технологической безопасности являются сложными иерархическр! организованными человеко-машинными системами. В этих системах можно выделить подсистему оценки состояний технологии и организационно-технологическую подсистему управления безопасностью. Ядром таких информационных систем является система анализа зарождения и развитая опасностей. Создание таких систем требует дальнейшее развитие методов прогноза состояний с учетом неопределенности функционирования технологического процесса, алгоритмов поиска источников нарушений, математических моделей используемых в решении задач определения состояний, а также разработки новых систем поддержки принятия решений на основе применения новых информационных технологий.

Сложность систем управления технологической безопасностью объясняется сложностью организации производственных комплексов, сложностью современных технологий. Вследствие этого постоянно повышается сложность выполнения диагностических процедур, возрастает время и трудозатраты поиска источника возникающих нарушений, что в заключении приводит к ухудшению качества принимаемых решений. Это вызывает необходимость создания специальной системы оценки состояний и диагностики нарушений для целей прогйозирования внештатных и предаварийных ситуаций.

Актуальность и значимость проблемы обеспечение безопасности подтверждается значительным числом посвященных ей работ. Основополагающими работами, посвященными данной проблеме являются исследования академиков В.В. Кафарова, И.Д. Зайцева, К.В. Фролова профессоров Б.В. Палюха, А.Ф. Егорова, В.П. Мешалкина, Т.В. Савицкой, H.A. Северцева, В.И.Тихонова, В.И. Мищенко, A.B. Мозголевского, Е.И. Сычева, H.A. Скляревича, В.К. Дедкова и др.

Решение проблемы обеспечения технологической безопасности промышленных процессов находится в состоянии поиска новых и усовершенствования зарекомендовавших себя на практике подходов и методов. При этом необходимо решить ряд теоретических и практических задач, специфичных для данной области деятельности - области обеспечения технологической безопасности промышленных предприятий.

Многочисленные исследования показывают, что основная тяжесть затрат ложится на период эксплуатации технологических процессов. В этот период особенно опасно возникновение внештатных и аварийных состояний в технологических системах. Большую роль в процессе обслуживания таких систем играет умение предвидеть возможность возникновения различных нарушений' в технологическом процессе. В связи с этим подход, основанный на построении информационных систем, в настоящее время играет определяющую роль в создании систем обеспечения технологической безопасности.

Данная работа посвящена рассмотрению вопросов исследования технологической безопасности на основе нечетко определенных моделей.

Диссертационная работа проводйлась в рамках научно-исследовательских работ ЙИММ КНЦ РАН «Информационные технологии ситуационного управления технологическими процессами и безопасностью в ггромышленно-природных комплексах", Гос. per. № 01.2.003 03819. 2003-2007 гг., «Модели и методы координации решений по управлению региональным промышленно-природным комплексом", Гос. per. № 01-209-51-211. 2009-2011 гг., «Информационные технологии управления развитием регионального научно-образовательного комплекса", Гос. per. № 0120.0 850591. 2008-2010 гг.

Цель работы и задачи исследования. Исследование основных положений теоретических и прикладных вопросов оценки свойств безопасности сложных промышленных производств для создания информационной системы безопасных технологических процессов для поддержки принятия решений по управлению технологической безопасностью.

Для реализации выше поставленной цели были поставлены и решены следующие задачи:

• анализ современных подходов-в принятии решений при управлении сложным с динамическим объектом в условиях неопределенности;

• анализ математических моделей, используемых в задачах оценки состояний технологических процессов;

• обоснование применения нечетко-логических моделей для оценки состояний объектов управления в условиях неопределенности процессов принятия решений;

• разработка алгоритмов анализа состояния технологического процесса и принятия решений в условиях неопределенности на основе индекса риска;

• разработка комплекса программ для управления технологической безопасностью процесса каталитической очистки газов;

• апробация разработанной системы управления на примере системы ситуационного управления технологическим процессом каталитической очистки газов.

Методы исследования. При решении перечисленных задач использовались следующие методы и подходы: методы исследования операций и системного анализа, методы нечетких множеств, методы математического моделирования и оптимизации ХТП, методы проектирования информационных систем.

Научная новизна работы:

• разработана методика построения нечетко-определенных моделей, включающих идентифицирующую, прогнозную и нечеткую составляющие;

• предложено в качестве критерия управления технологическим процессом использовать индекс риска;

• разработаны модели, алгоритмы и функциональная структура системы ситуационного управления технологическим процессом в условиях неопределенности;

• разработаны алгоритмы и программы управления, учитывающие неопределенность информации о параметрах технологического процесса.

Обоснованность научных результатов. Достоверность и новизна основных научных положений, выводов и рекомендаций подтверждена с помощью методов системного анализа.

В работе использовались и развиты различные разделы системного анализа, теории исследования операций и искусственного интеллекта, современной теории управления, методов математического моделирования и химической кибернетики.

Практическая ценность и реализация работы в промышленности. Проведенные в работе теоретические исследования представляют собой методические основы для построения автоматизированных систем управления технологической безопасностью (АСУТБ) химических производств, что позволяет повысить безопасность их работы за счет сокращения числа незапланированных остановов и уменьшения времени на поиск неисправности.

В работе проведена разработка и экспериментальная проверка методики построения дискретных моделей управления технологической безопасностью химико-технологических процессов (ХТП) на примере процесса каталитической очистки газов агрегата производства неконцентрированной азотной кислоты. Выполнена разработка алгоритмического и программного обеспечения системы диагностики состояний и принятия решений по управлению технологической безопасностью. Решены задачи построения программных модулей, реализующих механизмы определения состояний ХТП. Сформулированы и решены задачи системы поддержки принятия решений для многокорпусных выпарных установок в рамках АСУ ТП каталитической очистки газов.

Правильность построенных моделей подтверждена экспериментальными данными. Разработанные алгоритмы рекомендованы к внедрению в производство.

Научные „.положения и „ выводы диссертационной работы имеют практическую реализацию и апробацию в виде приложений разработанных для систем управления технологической безопасностью процесса каталитической очистки газов- производства, неконцентрированной азотной кислоты и были использованы при разработке систем диагностики и управления ХТП на ОАО «Новомосковская акционерная компания «АЗОТ». Соответствующий акт о внедрений имеется. .

Основные положения, выносимые на защиту.

• Методика оценки ущербов при нечеткой исходной информации о параметрических возмущениях в объекте управления: Методика оценки текущей нечеткой ситуации при определении индекса риска.

• Методика количественной оценки риска ведения! технологического процесса:

• Система оценки параметров модели процесса каталитической очистки, газов.

• Модель регулирования технологического процесса каталитической очистки газов с использованием нейросетевых подходов.

Апробация работы. Основные результаты диссертации были доложены и обсуждены на следующих конференциях и школах семинарах:

• VII Всероссийская школа-семинар- "Прикладные: проблемы управления макросистемами" (Апатиты, 2008);

• III Всероссийской научной* конференции «Теория: и практика системной динамики" (Апатиты, 2009);.

• VIII Всероссийской: школа-семинар "Прикладные проблемы управления: макросистемами" (Апатиты, 2010);:

• XXIII Международнойшаучной конференции «Математические.методы в технике и технологиях -ММТТ-23» (Саратов, 2010).

Публикации; Результаты, отражающие основное содержание диссертационной; работы, изложены в десяти публикациях, одна из которых входит в список рекомендованный, ВАК.

Структура и объем работы. Структура диссертации определена поставленными целями и последовательностью решения поставленных задач. Работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка используемой литературы (160 наименований). Работа изложена на 196 страницах машинописного текста с 73 рисунками и 59 таблицами.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Проанализировано состояние дел в области управления безопасностью типовых технологических процессов работающих в условиях неопределенности. Проведено 1 исследование теоретических и прикладных вопросов оценки свойств безопасности сложных промышленных производств, для целей создания системы ситуационного управления технологическим процессом.

2. Разработана методика построения нечетко-определенных моделей с обоснованием их применения для оценки состояний объектов управления в условиях неопределенности процессов принятия решений.

3. Предложено в качестве критерия управления технологическим процессом использовать индекс риска, который позволяет учитывать ущербы от ведения технологического производства, а также учитывать безопасность функционирования данного производства.

4. Разработаны модели, алгоритмы и функциональная структура системы ситуационного управления технологическим процессом в условиях неопределенности.

5. Разработаны алгоритмы и программы управления, учитывающие неопределенность информации о параметрах технологического процесса.

6. Разработанная система управления апробирована на примере системы ситуационного управления технологическим процессом каталитической очистки газов. В результате была проведена оценка точности и качества регулирования разработанной системы управления, по результатам которой был сделан вывод, что предложенная система ситуационного управления адекватна и обладает требуемой точностью.

Заключение

В четвертой главе представлены результаты практического использования системы ситуационного управления технологическим процессом на примере каталитической очистки газов. Дано обоснование использования двух технологических параметров в оценке состояния процесса каталитической очистки газов: температура очищенных газов на выходе из реактора о каталитическои очистки, С; концентрация окислов азота на выходе из реактора каталитической очистки, %; а также трех ущербов, зависящих от вероятности наработки различного оборудования и систем управления: ущерб от выброса нитрозных газов в атмосферу; ущерб, наносимый оборудованию в результате его эксплуатации; ущерб, наносимый системе управления в результате ее эксплуатации.

Также представлены алгоритмы расчета центра технологической безопасности процесса. Разработана модель и алгоритмы управления технологическим процессом каталитической очистки газов. Дана оценка качества разработанной системы управления. Также приведена техническая реализация данной системы.

1. Куперман В.Г. Разработка гибридных автоматизированных систем технической диагностики непрерывных химических производств, (на примере производства азотной кислоты). Дис. . кан. техн. наук. М., МХТИ, 1991. - 167 с.

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

3. Богатиков В.Н. Диагностика состояний и управление технологической безопасностью- непрерывных химико-технологических процессов1 на основе дискретных моделей. Дис. . докт. техн. наук (05.13.06). Апатиты, 2002. - 352 с.

4. Егоров А.Ф., Савитская Т.В. Управление безопасностью химических производств на основе новых информационных технологий. — М.: КолосС, 2004. 497 е.: ил. (Учебники и учебные пособия для высш. учеб. заведений).

5. Федеральный закон РФ «О промышленной безопасности опасных производственных объектов». №416-ФЗ: 21.07.1997.

6. Кафаров В.В. Принципы создания безотходных химических производств. М.: Химия, 1982. - 288 с.

7. Kharbanda O.P., Stallworty Е.А. Planning for Emergencies Lessons From Chemical Industry // Long Range Planning. 1989. Vol.22. - pp. 83-89.

8. Хенли Э.Дж., Кумамото X. Надежность технических систем и оценка риска.: М.: Машиностроение,1984. - 528 с.

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

10. ГОСТ 27.00289: Надежность в технике. Основные понятия. Термины и определения. М.: Изд-во стандартов, 1989. - 37 с.

11. Палюх Б.В. Основы построения и разработки автоматизированной системы управления эксплуатационной надежностью химических производств: Дис. . докт. техн. наук (05.13.06).-М., 1991.-360 с.

12. Производство азотной кислоты в агрегатах большой единичной мощности/Под ред. В. М. Олевского. М.: Химия,1985. - 400 с.

13. Бесчастнов М.В., Соколов В.М. Предупреждение аварий в химических производствах: М.: Химия, 1979. - 392с.

14. Семенов В.П. и др. Производство аммиака. М: Химия, 1985. - 368 с.

15. Маршалл В. Основные опасности химических производств.- М.: Мир, 1989. 672 с.

16. Бесчастнов М.В. Взрывоопасность и противоаварийная защита процессов. М.: Химия, 1979. - 472 с.

17. Обновленский П.А., Мусяков Л.А., Чельцов A.B. Системы защиты потенциальноопасных процессов химической технологии. Л.: Химия, 1978. - 244 с.189

18. Перлов Е.И., Багдасарян B.C. Оптимизация производства азотной кислоты. М.: Химия, 1983. - 208 с.

19. Целыковский В.П., Палюх Б.В. Комбинированные методы управления и защиты потенциально опасных процессов химических производств»// Методы кибернетики химико-технологических процессов: Всес. научн. конф. М., 1989. - С.120.

20. Воронин В.В., Констанди Г.Г., Январев Ю.Э. Диагностирование динамических объектов непрерывного типа. Л.: ЦНИИ Румб, 1986. - 137 с.

21. Карибский В.В., Пархоменко П.П., Согмонян Е.С., Халчев В.Ф. Основы технической диагностики. Модели объекта, методы и алгоритмы диагноза. М.: Энергия, 1976. - 496с.

22. Пархоменко П.П., Согомонян Е.С. Основы технической диагностики. Оптимизация алгоритмов диагностирования, аппаратурные средства. М.: Энергоатомиздат. 1981. - 320с.

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

24. Гольдман Р.С Логические модели диагноза непрерывных объектов // Автомат, и телемех. 1979. № 5. - С. 149-156.

25. Шаршумов С.Г //Автомат, и телемех. 1973. №12. - С. 161-168.

26. Чикулис В.П. Методы минимизации разрешающей способности диагноза и диагностической информации //Автомат, и телемех. 1975. № 3. - С. 133-141.

27. Гарковенко С.Н., Сагунов В.И О доопределении минимальной совокупности точек контроля с целью поиска неисправности произвольной кратности в непрерывных объектах диагностирования //Автомат, и телемех. 1977. № 7. - С. 175-179.

28. Kramer М.А. Í/IFAC Workshop: Fault detection andsafety in chemical plants, Kyoto.1986.

29. Pattipati K.R., Alexandridis M.G. //IEEE Trans.Syst. Man Cybern. -1990. 20, №4. - pp. 872 - 887.

30. Berenblut B.J., Whitehouse H.B. //Chem. Eng. 1977. -318. - pp. 175-181.

31. Salem S.L., Apostolakis G.e., Okrent D. //Annalis of Nucl. Energy. 1977. - 4. - pp. 417-433.

32. Salem S.L., Wu J.S., Apostolakis G.e. //Nucl. Technol. 1979. - 42. - pp. 51-64.

33. Worrel R.B. //IEEE Trans. Reliab. -1981. R-30, № 2. - pp. 98-100.

34. Pollack S.L. Decision Table: Theory and Practice. New York: Wiley Intersience, 1971.275 p.

35. Гуляев B.A., Бугаев A.E. Логико-лингвистические методы в задачах диагностирования сложных объектов. Киев: Ин-т пробл. моделир. в энерг., 1989. Вып. 20.28 с.

36. Kramer М.А. //AIChE J. 1987. - 33, № 1. - рр.130-140.

37. Tong R.M. //Automática. 1977. 13, № 6. - pp. 559-569.

38. Рябинин И.А. Надежность и безопасность структурно-сложных систехМ. // СПб.: Политехника, 2000.-248 с.

39. Рябинин И.А. Концепция логико-вероятностной теории безопасности // Приборы и системы управления. — 1993. № Ю. — С.- 3 — 22

40. Кафаров В. В., Дорохов И. Н., Марков Е. П. Системный анализ процессов химической технологии. Применение метода нечетких множеств. — М.: Наука, 1986. 360с.

41. Черкесов Г.Н., Можаев A.C. Логико-вероятностные методы расчета надежности структурно-сложных систем. // В сб. Качество и надежность изделий. Вып.3(15) М.: Знание, 1991.

42. Можаев A.C. Учет временной последовательности отказов элементов в логико-вероятностных моделях надежности. // Межвузовский сборник: Надежность систем энергетики. Новочеркасск: НПИ, 1990, с. 94-103.

43. Можаев A.C., Алексеев А.О. Громов В.Н. Автоматизированное логико-вероятностное моделирование технических систем. // Руководство пользователя ПК АСМ, версия 5.0. СПб.: Военный Инженерно Технический Университет, 1999.

44. Можаев A.C. Общий логико-вероятностный метод анализа надежности структурно-сложных систем. // Л.:ВМА, 1988.

45. Можаев A.C. Theory and practice of automated structural-logical simulation of system. International Conference on Informatics and Control (ICI&C97). Tom 3. St.Petersburg: SPIIRAS, 1997, p.l 109-1118.

46. Umeda Т., Kuryama Т., O'Shima E.O, Matsuyama H.//Chem. Eng. Sei. -1980. 35. -pp. 2379-2384.

47. Tsuge Y., Shiozaki J., O'Shima E., Matsuyama H.//I. Chem. Eng. Symp. Ser. 1985. 92. -pp. 133-144.

48. Shiozaki J., Shibata В.,O'Shima E., Matsuyama H.//Proc. Int. Workshop Artif. Intell. Ind. Appl., HitachiCity. 1988. - pp. 461-466.

49. Kokawa M., Miyazaki S., Shingai S. //Automatica. 1983. - 19. - pp. 729-738.

50. Plamping K., Andow P.K. //Trans. Inst. Contr.- 1983. 5, № 3. - pp. 161-166.

51. Sun S.S., Hsu J.P. //J. Chin. Inst. Chem. Eng. 1989. - 20, № 2. - pp. 109-112.

52. H.A. Watson and Bell Telephone Labs, Launch control safety study, Bell Telephone Laboratories, 1961.

53. US. Atomik Energy Commission, Reactor Safety Study. An assessment of accident rises in US commerical nuclear power plants. Rep. WASH1400. Washington, 1975. -31 lp.

54. Lee W., Grosh DlL., Tillman F.A., Lie C.H.//IEEE Trans. Reliab. 1985. - R34, № 3. -pp. 194-203".

55. Chunning Y. //Microelectron. Reliab. 1990. 30, № 5. - pp. 891-895

56. Lees F.P., Andow P.K., Murphy C.P. //Reliab.Eng. 1980. - 1. - pp. 149-156.

57. Andow P.K. //IEEE Trans. Reliab. 1980. - R29, - pp. 2-9.

58. Andow P.K. //Microelectron. Reliab. 1983. - 23, №2. - pp. 325-328.

59. Bechta D.J. //IEEE Trans. Reliab. 1989. - 38, №2. - pp. 177-185.

60. Salter B.B., Goodwin E.F. //Proc. 8th Trien.IFAC World Congr., Kyoto. 1981. - 3. - pp. 1799-1904.

61. Hessian R.T., Salter B.B., Goodwin E.F. //IEEETrans. Reliab. 1990. - 39, № 1. - pp.87.91.

62. Fussel J.B. // Nucl. Eng. Des. 1973. - 52. - pp.337-360.

63. MartinSolis G.A., Andow P.K., Lees F.P.V/Trans. I. Chem. Eng. 1982. - 60: - pp. 14-20.

64. Andow P.K., Lees F.P. //Trans. I. Chem. Eng. 1975. - 54. - pp. 195-199.

65. Andow P.K. //Comput. Chem. Eng. 1980. - 4. - pp.143-153.

66. O. Coudert, J.C. Madre, "MetaPrime: An interactive fault-tree analyzer", IEEE Transactions on Reliability, vol 43, 1994 March, pp 121-127.

67. J.B. Dugan, K.J. Sullivan, D. Coppit, "Developing a lowcost high-quality software tool for dynamic fault-tree analysis", IEEE Transactions on Reliability, vol 49, March 2000, pp 49-59.

68. R. Gulati, J.B. Dugan, "A modular approach for analyzing static and dynamic fault trees", Reliability and1 Maintainability Symposium, 1997, pp 57-63.

69. Neilsen D. //Ibid. pp. 849-894.

70. Taylor J.R., Hollo E. //Nucl. Syst. Reliab.Eng. and Risk Assessment, SIAM. 1977.

71. Camarda P.,Corsi F. //IEEE Trans. Reliab.* 1978. - R-27. - pp. 215-221.

72. Powers G.J., Tompkings F.C. //AIChE J. 1974. - 20, № 2. - pp. 376-384.

73. Powers G.J., Lapp S.A. //Chem. Eng. Prog. 1976. - 72, № 4. - pp. 89-93.

74. Powers G J., Lapp S.A. //IEEE Trans. Reliab. 1977. - R-26. - pp. 2-13.

75. DE Vries R.C. //IEEE Trans. Reliab. 1990. - 39, № 1. - pp: 76-86.

76. Andrews J., Breunan G. //Reliab. Eng. Syst.Saf. 1990. - 28, № 3. - pp. 357-384.

77. Guarro S.B. //Reliab. Eng. Syst. Saf. 1990.-30, № 1/3. - pp. 21-50.

78. Andow P.K. //Trans. Inst. Chem. Eng. 1981. - 59. - pp. 125-128.

79. Kumamoto H., Henley E.J. //AIChE J. 1979. - 25. - pp. 108-113.

80. Suprasad Amari, Glenn Dill, Eileen Howald, "A New Approach To Solve Dynamic Fault1. Trees",

81. J.B. Dugan, S.J. Bavuso, and M.A. Boyd, "Dynamic faulttree models for fault-tolerant computer system", IEEE Transactions on Reliability, vol 41, pp 363-377, 1992.

82. J.B. Dugan, K.J. Sullivan, D. Coppit, "Developing a lowcost high-quality software tool for dynamic fault-tree analysis", IEEE Transactions on Reliability, vol 49, March 2000, pp 49-59.

83. Relex Fault Tree: http://www.relexsoftware.com/products/faulttree.asp

84. Dugan, Venkataraman, and Gulati, "DIFtree: A software package for the analysis of dynamic fault tree models," Proceedings of the 1997 Reliability and Maintainability Symposium, January 1997.

85. Mark A. Boyd, Dynamic Fault tree models: Techniques for Analysis of Advanced Fault Tolerant Computer Systems, Ph.D: thesis, Department of Computer Science, Duke University. 1990.

86. Rohit Gulati and Joanne Bechta Dugan, "A modular approach for analyzing static and dynamic fault trees," in Proceedings of the Reliability and Maintainability Symposium, January 1997.

87. Joanne Bechta Dugan, Salvatore J. Bavuso and Mark A. Boyd, "Dynamic fault tree models for fault tolerant computer systems," ШЕЕ Transactions on Reliability, Volume 41, Number 3, "pages 363-377, September 1992.

88. Kevin J. Sullivan, Joanne Bechta Dugan, and David Coppit. The Galileo fault tree analysis tool. In Proceedings of the 29th Annual International Symposium on Fault-Tolerant Computing, pages 232-5, Madison, Wisconsin, 15-18 June 1999

89. Kevin J. Sullivan, "Galileo: An advanced fault tree analysis tool," URL:http://www.cs.virginia.edu/~ftree/index.html

90. Andrews JD, Dunnet SJ, "Event Tree Analysis using Binary Decision Diagrams", IEEE Trans. Reliability, Vol 49,2000 Jun, pp 230 238.

91. Ливанов Ю.В. //Изд. АН СССР. Сер. Техн: киберн. 1990, № 6. С. 178-184.

92. William1 R. Dunn, "Practical Design of Safety-Critical Computer Systems", Reliability Press 2002, pp 166-176.

93. Knowlton R.E. An Introduction to Hazar and Operabiliuty Studies. Vancouver: Chemetics Int. Company, 1987. -328 p.

94. Guidelines for Hazard Evaluation Procedures /AChI, Center for Chem. Process Safety. New York, 1985.-128 p.

95. Guidelines for Chem. Process Quantitative Risk Analisys. /AChI, Center for Chem. Process Safety. NewYork, 1989. -Ill p.

96. Garmody T.W. //Reliab. Eng. Syst. Saf. 1990. - 29, № 1. - pp. 5-14.

97. Elliot D.M., Owen J.M. //Chem. Eng. 1968.-223. CE 377.

98. Sinnamon, R.M. and Andrews, J.D., "Quantitative Fault Tree Analysis Using Binary Decision Diagrams", European Journal of Automation, Vol 30, No.8, 1996.

99. Hong Xu and Joanne Bechta Dugan. Combining Dynamic Fault Trees and Event Trees for Probabilistic Risk Assessment. In Annual Reliability and Maintainability Symposium 2004 Proceedings, LA, January 2004.

100. Gulati, R. and JB Dugan, "A Modular Approach for Analyzing Static and Dynamic Fault Trees," 1997 Proceedings of the Annual Reliability and Maintainability Symposium, Philadelphia, Pennsylvania, Jan. 1997, pp 57 63.

101. Y. Dutuit and A. Rauzy, "Alinear time Algorithm to find Modules of Fault Trees," IEEE Transactions on Reliability, Vol. 45, No. 3, September 1996, pp.422-425.

102. Дубравский Н.Г., Мокроус М.Ф. Параметрические методы диагностического контроля состояния авиадвигателей //Труды ЦИАМ, М.,1981. - № 964. - 29 с.

103. Lees F.P. //Comput. Chem. Eng. 1984. - 8, №2. - pp. 91-103'.

104. Rakic P., Pavlovic Z.//Proc7 7th Symp.Reliab.Electron., Budapest.-1988. -1. -pp. 339346.

105. Willems J.C.//Ric: Aut. -1979. 10. - pp. 71-106.

106. Виллемс Я.К.// Теория систем. Математические методы и- моделирование. Сб. статей (Сер. Математика Новое в зарубежной науке. Вып.44). Пер. с англ. - М.: Мир, 1989.С. 81-91.

107. Ван дер Шафт А. // Теория систем. Математические методы и моделирование. Сб. статей (Сер. Математика Новое в зарубежной науке. Вып.44). Пер. с англ. С. 192-237.

108. Getier J. IEEE Contr. Syst. Mag: 1988. - 8, № 6. - pp. 3-11.

109. Ricker L.//Ind. Eng. Chem. Res. 1990. - 29. -pp. 374-392.

110. Siebert H.,Klaiber T. //Process Aut. 1980.' -1. pp. 91-96.

111. Stafanov S.Z. //Int. J. Syst. Sei. 1989. - 26, № 5. - pp. 865-888.

112. Арнольд В.И. Теория катастроф. М.: Наука,1990. -128 с.

113. Биргер И.А. Техническая диагностика. М.: Высшая школа, 1978. -240 с.

114. Постон Т., Стюарт Й. Теория катастроф и ее приложения. М.: Мир, 1980. -608 с.

115. Томпсон Дж. Неустойчивости и катастрофы в науке и в технике. М.: Мир, 1985.256 с.

116. Kasumasa Н., Masataka I., Toshimitnu U. //IEEETrans. Auto. Contr. -1981. AC-26, №«2. - pp. 601-603.

117. Casti J. //IEEE Trans. Auto. Contr. 1980. - AC2-5, № 5. - pp. 1008-1011.

118. Корноушенко E.K., Пылаев H.K. Передаточные числа и диагностирование линейных систем// Докл. АН СССР.1988. 300, № 3. С. 559-561.

119. Корноушенко Е.К., Пылаев Н.К. Новый подход к диагностированию линейных диагностических систем // Автомат, и телемех. 1989. № 5. С. 148-159.

120. Герасимов В.В., Корноушенко Е.К. Диагностирование динамических систем, заданных структурными схемами с нелинейными и нестационарными элементами // Автомат, и телемех. 1990. № 4. С. 133-144.

121. Парамонова Г.Г. Обнаружение неисправных звеньев в линейных системах с учетом погрешности идентификации // Автомат, и телемех. № 2. С. 152-160.

122. Кассандрова О.Н., Лебедев В.В. Обработка результатов наблюдений. М.: Наука, 1970,- 104 с.

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

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

125. Кафаров В.В., Палюх Б.В., Перов В.Л. Решение задачи технической диагностики непрерывного производства с помощью интервального анализа //Докл. АН СССР.1990.-Т.311, N 3. С.677-680.

126. Шлеер С., Меллор С. Объектно-ориентированный анализ: моделирование мира в состояниях. Киев, Диалектика, 1993. - 240 с.

127. Трифонов А. Д. Разработка оптимальной энергосберегающей системы автоматического регулирования процесса каталитической очистки в агрегате неконцентрированной азотной кислоты. Дис. . кан. техн. наук. М., МХТИ, 1983. - 167 с.

128. Теория выбора и принятия решений/И. М. Макаров, Т. М. Виноградская, А. А. Рубчинский, В. Б. Соколов. М.: Наука, 1982. - 327 с.

129. Трухаев Р. И. Модели принятия решений» в условиях неопределенности. М.: Наука, 198Г. — 258 с.

130. Орловский С. А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. — М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1981, 208 с.

131. Фишборн П. Теория полезности для принятия решений. М.: Наука, 1978.

132. Zadeh L.A., Bellman R.E. Decision-making in a fuzzy environment. -Managem. Sci., 1970,17, p.141-164.

133. Negoita C.V., Minou S., Stan E. On considering imprecision in dynamic linear programming. -ECEESR, 1976, 3, p. 83-95

134. Negoita C.V., Sularia M. On Fuzzy mathematical programming and tolerances in planning. ECEESR, 1,1976, p. 3-14

135. Negoita C.V., Ralescu D.A. Application of fuzzy sets to systems analysis. Basel: Birkhauser Verlag, 1975.

136. Zimmermann H.-J. Fuzzy programming with several objective functions. Fuzzy Sets and Systems, 1978,1, p. 46-55.

137. Hamacher H., Leberling H., Zimmermann H.-J. Sensititivy analysis in fuzzy linear programming. Fuzzy Sets and Systems, 1978, 1, p. 269-281.

138. Zadeh L.A. Fuzzy algorithms. Inf. Contr., 1968, 12, p. 94-102.

139. Орловский С.А. Об одной задаче принятия решений в нечетко определенной обстановке. — В сб.: «Проблемы прикладной математики». Иркутск, 1976.

140. Orlovsky S.A. Decision-making with a fuzzy preference relation. — Fuzzy Sets and Systems, 1978,1, 3, p. 155-167.

141. Кофман Ф. Введение в теорию нечетких множеств. М.: Радио и связь, 1982.433с.

142. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Под ред. Д.А.Поспелова. М.: Наука, 1986. - 396 с.

143. Мелихов А. Н., Бернштейн JI.C., Коровин С.Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. М.: Наука, 1990. 272 с.

144. Методические рекомендации по оценке ущерба от аварий на опасных производственных объектах РД 03-496-02.

145. Кафаров В.В., Перов В.Л., Мешалкин В.П. Принципы математического моделирования химико-технологических систем. М.: "Химия", 1974. 345 с.

146. Кафаров В. В. Методы кибернетики в химии и химической технологии. М.: Химия, 1971.-496 с.

147. Волощук В.М. Кинетическая теория коагуляции: Л., Гидрометеоиздат. 1984. 283 с.

148. Демидович Б.П., Марон И.А. Основы вычислительной математики- М., Физматгиз, 1963. 659 с.

149. Ротач В.Я. Расчет динамики промышленных автоматических систем регулирования. М., Энергия, 1973, 440с.

150. Справочник азотчика. т.2. М., Химия, 1969, 444с.

151. Оссовский С. Нейронные сети для обработки информации / Пер. с польского И.Д. Рудинского. — М.: Финансы и статистика, 2002. 304 с.

152. Гмурман, В. Е. Теория вероятностей и математическая статистика: Учеб. пособие для вузов/В. Е. Гмурман. 9-е изд., стер. — М.: Высш. шк., 2003. — 479 с: ил.

153. От НАК"АЗОТ" Зам.начальника отдела промышленной автоматизации , ^ и^етрологии1. Tf/U^"^ А.Н. Чистяков

154. От НИРХТУ Зав. каф. АПП д.т.н;, проф.

155. От ИИММТП КНЦ РАН От ИИММТП КНЦ РАН в.н.с., д.т.н., проф. аспирант1. Д.П. Вент1. В.Н. Богатиков1. И.Н. Морозов: