ПОИСК Статьи Рисунки Таблицы Экспериментальные исследования в САПР из "Основы автоматизированного проектирования химических производств" Система обеспечения научно-технического прогресса в химической промышленности предусматривает научные исследования в качестве непременного элемента [4]. САПР в своем развитии должна ориентироваться на получение необходимых данных с помощью АСНИ, для чего последняя должна входить в структуру САПР в качестве подсистемы. В этом случае функции АСНИ весьма широкие — от выполнения экспресс-исследований для получения текущих значений параметров и до фундаментальных исследований по развитию теоретических основ процессов (рис. 3.3). [c.57] С позиций создания АСНИ комплекс задач можно разделить на два класса собственно исследование процессов и ХТС и исследование физико-химических свойств веществ и материалов. [c.57] Для снижения количества экспериментов при решении задачи оптимизации обычно применяются методы планирования эксперимента [5]. [c.58] Методологически задача выполнения научных исследований для оценки параметров (или выбора) модели процесса или ХТС состоит из нескольких этапов, а именно а) задания некоторого множества моделей объекта на основе фундаментальных законов (закономерностей) или априорной информации б) разработка структуры, состава, элементов, системы управления и изготовления экспериментальной установки в) планирования и проведения экспериментов на установке г) обработка экспериментальных данных для идентификации модели (определения параметров) д) выдачи модели процесса или ХТС на стадию проектирования. При неудачном выполнении одного из этапов в указанной последовательности цикл действий может повторяться с любого из этапов, т. е. длительность проведения эксперимента и обработки результатов зависит от четкости его постановки, корректности математического обеспечения и уровня автоматизации. [c.58] Вряд ли стоит выделять классы объектов, нуждающихся в немедленном применении АСНИ. Автоматизация эксперимента необходима там, где проводится эксперимент (или возникает необходимость в его проведении). Автоматизация научных исследований является одной из составляющих научно-технического прогресса, повышения технической культуры эксперимента, расширения интеллектуальных и технических возможностей экспериментатора. Сдерживающими факторами повсеместного внедрения этой идеологии являются отсутствие соответствующих вычислительных и измерительных средств (технической базы), программного обеспечения, да и неподготовленность самого экспериментатора. [c.58] В соответствии с этим выделяются и уровни экспериментальных исследований, выполняемых интегрированной или распределенной АСНИ. Так, при исследовании каталитического реактора стратегия выделения уровней исследования (и соответственно проведения экспериментов) приведена на рис. 3.4. [61. Всего выделяется шесть уровней иерархии элементы ХТС, аппаратов, слоя катализатора, зерна катализатора, поверхности зерна катализатора и молекулярный уровень. Эта структура является типичной при построении математических моделей процессов химической технологии. [c.60] Очевидно, псследования на отдельных уровнях требуют различного инструментального оснащения. Поэтому и АСНИ будут подразделяться по основным процессам ХТС. [c.60] Важным выводом из анализа последовательности построения модели процесса является то, что исходя пз ограниченного набора элементарных процессов (явлений) создается огромное количество различных технологических процессов. (аппаратов) и ХТС. Таким образом, с позиций создания АСНИ также можно исходить из ограниченного инструментального оснащения (например, приборов контроля параметров) для построения разнообразных специализированных комплексов АСНИ. [c.60] Экспериментальные установки по определению свойств веществ и соединений отличаются сложностью, а сам процесс получения необходимых свойств — длительностью во времени (и, следовательно, трудоемкостью), необходимостью поддержания задан- ных условий проведения эксперимента (по температуре, давлению и т. д.). К тому же во многих случаях анализ полученных результатов представляет собой сложную вычислительную задачу (например, расшифровка хроматограмм, ЯМР-спектров, молекулярных структур и т. д.). Получить достоверные данные традиционными методами в таких случаях практически невозможно. [c.60] Экспериментальные установки для определения свойств веществ обычно отличаются принципом действия, типом выходных данных, способами анализа и отбора выходных данных. Вряд ли целесообразно на базе каждой из установок создавать АСНИ. Система исследования свойств веществ должна строиться как совокупность отдельных приборов (возможно, различных типов для определения одних и тех же свойств). Это направление особенно эффективно в научно-информационных центрах по сбору и анализу свойств. [c.61] Создание систем, объединяющих и обеспечивающих проведение экспериментов на приборах различного типа, позволяет существенно повысить достоверность получаемых результатов, поскольку имеется возможность проводить сравнительный анализ данных, полученных различными способами, использовать комбинированные методы оценки, многоколонные и многодетекторные перенастраиваемые приборы (хроматографы, масс-спектрометры). Использование многоколонной и многодетекторной системы позволяет анализировать на одной и той же аппаратуре как входные смеси, так и выходные (например, при исследовании реакторов), что обеспечивает максимальную точность измерений (влияние ошибок измерений уменьшается за счет применения в моделях результатов измерений входов и выходов). [c.62] Ввиду сложного характера распространения ошибок, необходимо при разработке методик определения параметров и математических моделей стремиться к использованию результатов прямых измерений. Естественно, что измерительная аппаратура должна обладать высокими метрологическими характеристиками. [c.63] Полнота информации. Несмотря на значительные различия в качественном составе, объеме и условиях получения информации, необходимой для решения конкретной технологической задачи, можно отметить основные требования по полноте проведения экспериментов а) исследования должны охватывать по возможности широкую область изменения параметров, поскольку модели в большинстве случаев обладают плохими прогнозируюш,ими свойствами (особенно эмпирические) б) при определении составов продуктов химической реакции, ректификационной колонны, экстракции и т. д. необходимо по возможности идентифицировать каждый компонент смеси, поскольку это имеет принципиальное значение при проектировании химического производства и определяет структуру технологической схемы (выбор аппаратов, организацию рециклов, рекуперацию энергии и т. д.) объединение индивидуальных компонентов в групповые не должно производиться в эксперименте в) для повышения достоверности идентификации моделей необходимо иметь возможность прямого измерения промежуточных параметров процесса (например, концентрацию адсорбированных на поверхности катализатора веществ). Соответственно и методики обработки экспериментов должны учитывать эти возможности. [c.63] Вернуться к основной статье