Оптимизация больших систем

Метод многоуровневой оптимизации позволяет провести декомпозицию большой задачи оптимизации на последовательность более мелких задач оптимизации. В основном метод осуществляется на двух уровнях. На первом уровне подсистемы (элементы) ХТС опти-мизирзтот независимо друг от друга. Второй уровень служит для согласования первых уровней оптимизации с целью достижения общего оптимума системы. Если оптимизация подсистемы ХТС сама выполняется посредством двухуровневого алгоритма, полный алгоритм оптимизации имеет многоуровневую иерархическую деревовидную структуру. [c.313]

Время жизни образовавшегося дихлоркарбена всегда крайне мало. В отсутствие реагирующего олефина он выдыхается . Например, хорошо изучены многостадийные и сложные реак-ци с дихлоркарбеном, полученным из трихлорацетата натрия [614]. Однако в случае реакции Макоши весь дихлоркарбен не образуется одновременно. Побочные реакции и гидролиз идут медленно, и система остается реакционноспособной в течение длительного времени даже в отсутствие хорошего акцептора карбена. Таким образом, находящийся в равновесии с исходным реагентом ССЬ может ждать субстрат, и поэтому становится возможной реакция даже с очень дезактивированными субстратами. На практике применяют 50%-ный (концентрированный) водный раствор гидроксида натрия в присутствии ТЭБА как катализатора и хлороформа в качестве растворителя. Общие тенденции к образованию, присоединению и гидролизу ССЬ приведены в табл. 3.18. В отсутствие олефина медленный гидролиз хлороформа ускоряется примерно в 6 раз под действием ТЭБА. Добавление олефина приводит к повышению расхода хлороформа, величина ускорения зависит от природы олефина. Гораздо большее значение имеет то, что соотношение скоростей присоединения карбена и гидролиза хлороформа зависит от нуклеофильности олефина и может изменяться в очень широких пределах [384]. Поэтому малореакционноспособные субстраты следует перемешивать с большим избытком основания и хлороформа длительное время. Из данных, приведенных в табл. 3.18, видно, что условий, оптимальных для всех олефинов, не существует. Тем не менее была проделана большая и успешная работа по оптимизации условий реакции [c.291]

Однако имеющимся разработкам присущи два крупных не- достатка. Во-первых, нет единой системы алгоритмов и программ для решения задач оптимизации на всех уровнях объектов (от- i дельный аппарат, теплообменник, система теплообменников, совокупность теплообменников предприятия, отраслевой парк теплообменников, общегосударственный парк теплообменников), поэтому оптимизация аппаратуры, выполняемая при решении каждой отдельной задачи, осуществляется без учета результатов оптимизации, полученных при решении других задач. Во-вторых, применяемые в проектировании алгоритмы и программы несовместимы по критериям оптимальности, полноте и точности элементов теплового, гидравлического, конструктивного и экономического расчетов. Они имеют недостаточную область приложения V по процессам теплообмена, конструкциям аппаратов, схемам тока сред в аппаратах и теплообменниках и по ряду других признаков Если исходить из ориентировочной цифры Ю " частных алгоритмов, требуемых для оценки эффективности работы всех возможных, в том числе и перспективных, вариантов теплообменников, то нетрудно определить, что сейчас имеется таких алгоритмов в триллион раз меньше. Поэтому идти по пути накопления большого числа частных алгоритмов по меньшей мере бесперспективно и связано с распылением сил и большими расходами. [c.309]

При использовании современных высокоэффективных колонок для анализа смесей не слишком сложного состава обычно требуется только один органический модификатор. Выбор его определяется в первую очередь физическими свойствами, стоимостью, доступностью, а иногда и личным вкусом экспериментатора. При этом выбор состава подвижной фазы сводится (если решен вопрос о необходимости специфических модификаторов) к выбору оптимальной концентрации органического растворителя (см. 5.2.1.4). Однако по мере усложнения анализируемой смеси нарастает вероятность того, что коэффициенты емкости некоторых компонентов будут слишком близки и разделить их не удастся. В то же время разделение других компонентов настолько хорошее, что между ними на хроматограмме можно было бы разместить еще несколько пиков. В таких случаях встает вопрос об оптимизации селективности системы за счет применения двух или большего числа органических растворителей. [c.115]

Наконец, наиболее мощное средство повыщения производительности — оптимизация селективности системы. Представим, что при сохранении прежней элюирующей силы удалось подобрать подвижную фазу с большей селективностью по отношению к разделяемой паре веществ. На хроматограмме (рис. [c.231]

Оптимизация хроматографической системы. Если мы добьемся оптимальных значений коэффициента емкости и оптимизируем селективность, то для расчета числа теоретических тарелок, необходимого для разделения пиков до нулевой линии (/ 5=1,5), мы можем воспользоваться уравнением разрешения. В этой ситуации требуемое число тарелок в большей степени будет определять тип колонки и прибора, необходимых для осуществления разделения. Этот вопрос рассмотрен в гл. 7. [c.28]

Чтобы сложную газотранспортную систему с большим количеством переменных привести к более простой, создается однолинейная потоковая схема газотранспортной системы. Получившаяся потоковая схема уже не настолько сложная и дает возможность создать программный комплекс моделирования и оптимизации такой системы. [c.30]

Многоуровневая разветвленная структура. Такая структура имеет большое практическое значение и показана на рис. Х-7. Оптимизацию системы с такой структурой можно проводить так же, как и оптимизацию многоуровневой неразветвленной системы, с учетом того, что целевая функция данного объекта будет включать информацию о качественных показателях непосредственно подчиненных ему ступеней. [c.476]

Любое химическое производство представляет собой совокупность большого числа взаимосвязанных технологических аппаратов, предназначенных для выполнения требуемого физико-химического преобразования исходного сырья. Исследование и оптимизация не отдельных аппаратов, а всей совокупности аппаратов химического производства или технологического цеха позволяют получить наибольший экономический эффект, так как оптимальные значения критерия функционирования всего производства не являются аддитивными функциями оптимальных значений критериев функционирования каждого аппарата. Отдельные технологические цехи и химические производства представляют собой сложные химико-технологические системы. [c.11]

Учет факторов неопределенности информации вносит дополнительные сложности и в без того весьма трудоемкую задачу оптимального проектного расчета промышленного агрегата. В этом случае требуется выполнять значительно большее число расчетов (моделирований) системы при различных сочетаниях значений оптимизирующих переменных, поскольку критерий оптимизации должен вычисляться не для фиксированных в точке параметров, а для целой области делокализованных значений пере- [c.272]

Поскольку обычно математическое описание содержит большое число коэффициентов, требующих периодического уточнения из-за временного дрейфа качества сырья и технологического оборудования, то необходимы значительный объем точной информации и большие затраты машинного времени. Поэтому уточненное описание может характеризовать уже пройденное системой состояние и оказаться непригодным для текущей оптимизации. [c.142]

Поэтому при проектировании ГАПС необходимо ставить вопрос о минимальной избыточности аппаратов и обеспечении их максимальной универсальности. Разработка таких систем является сложной проблемой, связанной с решением комплекса задач, а именно выбором оборудования и трубопроводов, оптимизацией расписания работы отдельных аппаратов и системы в целом, синтезом маршрутов получения отдельных продуктов, разработкой системы управления, составлением оперативно-производственных планов. Выбор оборудования и трубопроводов представляет большие трудности при ориентации на минимальную избыточность, поскольку, во-первых, ГАПС имеет сложную систему трубопроводов, а транспортные процессы связаны с передачей веществ с различными физико-химическими свойствами и в различных агрегатных состояниях и, во-вторых, универсальность оборудования требует для его изготовления высококачественных конструкционных материалов. К тому же большие проблемы связаны с процессами очистки и переналадки оборудования. Отсюда следует важность выбора соответствующего критерия оценки эффективности работы ГАПС. [c.526]

VI-16. Промышленная установка для гидролиза вещества А, которое поступает в виде смеси, содержащей 0,6 кмоль/м основного компонента, вырабатывает продукт R в количестве 5- 10 кмоль/сек. Теоретически реакция является бимолекулярной, однако вследствие большого избытка воды в реакционной смеси ее можно рассматривать как реакцию первого порядка, т. е. считать, что А 2R. После выхода из реактора смесь подают в противоточную экстракционную колонну, в которой выделяют продукт R. Степень превращения вещества А в системе достигает 98%. Постоянные и переменные затраты в этом процессе равны 3-10" руб/сек стоимость исходного реагента составляет 1 руб/кмоль-, продукт можно реализовать по цене 660 руб/кмоль. Предполагается, что производство работает не в оптимальных условиях и требуется провести его исследование с целью оптимизации. [c.160]

На первый взгляд кажется, что использование этого метода позволяет достаточно просто решать задачу определения оптимума нелинейной функции многих переменных. Однако это не так. Существует ряд трудностей при его реализации и ограничений по сфере его применения. Во-первых, при большом числе оптимизируемых параметров рассматриваемый метод становится весьма сложным в части решения системы уравнений (3.1.1). Задача решения системы уравнений (3.1.1) только в простейших случаях оказывается легко разрешимой. В практических задачах оптимизации адсорбционных установок число переменных Х1, как правило, велико. Во-вторых, условие определения экстремума, выраженное зависимостью (3.1.1), является необходимым, но недостаточным для решения задачи. В самом деле, выражение (3.1.1) определяет положение стационарных точек внутри области, среди которых кроме экстремальных могут быть особые точки типа седла . Учет достаточных условий нахождения экстремумов функции многих переменных является весьма сложным как в алгоритмическом, так и в вычислительном плане [51—53]. В-третьих, рассматриваемый метод дает возможность найти экстремум только в том случае, если он лежит внутри, а не на границе области возможных значений аргументов. Между тем, как показывает соответствующий анализ, многие параметры и характеристики адсорбционных установок имеют свои оптимальные значения именно на границах допустимой области их изменения. Следовательно, требуется дополнительный анализ значений минимизируемой функции 3(х, х2.....х ) на границах допустимой области изменения параметров хи Х2,. . Наконец, четвертый недостаток рассматриваемого метода состоит в ограниченности его применения классом задач, в которых оптимизируемые параметры, определяющие значение минимума или максимума функции, независимы, т. е. хи Х2,. .., х [c.123]

Основной метод исследования ХТС — математическое моделирование, опирающееся на широкое использование ЭВМ. Оно открыло перед исследователями большие возможности в деле разработки математических описаний химико-технологических процессов и применения их для расчета и оптимизации ХТС. При моделировании ХТС наряду с моделями отдельных аппаратов используют модель всей системы. Необходимость последней обусловлена тем, что процессы, протекающие в отдельных аппаратах, влияют друг на друга. В силу этого оптимизация отдельно взятого аппарата без учета его связей с остальными аппаратами может привести к тому, что весь технологический процесс в целом будет протекать не в оптимальном режиме. [c.3]

Вследствие внутренней связности процессов массо- и теплообмена, больших расходов сырья, значительных капитальных затрат на сооружение установки и т. д. ХТС характеризуются множеством различных свойств, большинство из которых должны быть выражены либо в высокой степени (положительные свойства), либо в малой степени (отрицательные свойства). Для количественной оценки того, в какой степени данная система обладает тем или иным свойством, используют методы оценки свойств ХТС. Носитель оценки того или иного свойства ХТС называется параметром качества или свойства, критерием качества ХТС, а в связи с оптимизацией — критерием оптимальности. [c.35]

Отметим, что при сложных целевых функциях и значительном числе параметров, заданных неопределенно, решение задачи оптимизации может потребовать слишком больших затрат машинного времени счета. Поэтому переходят к оптимизации системы по упрощенным критериям. [c.334]

Степень влияния отдельных составляющих затрат на их сумму обуславливает важность соответствующих параметров в системе управления процессом. Степень влияния комплекса затрат, определяющих технологический режим отдельной стадии процесса, на общую сумму затрат характеризует воздействие подсистемы на экономику производства. Вклад стадии или отдельного параметра оценивается сравнением его значения с номинальным. Если первое больше второго, стадия включается в систему оптимизации, в противном случае — не включается. Режим работы отдельной стадии процесса управляется средствами локального автоматического регулирования с учетом координации нагрузок на данную стадию. [c.387]

Увеличение надежности АСР и ТО обычно связано с большими экономическими затратами. Пспользование же АСЗ, выступающей как резерв по отношению к АСР и ТО, приводит к технологическим потерям, вызываемым необходимыми и напрасными остановками процесса из-за отказов системы регулирования или технологического оборудования, а также ложных срабатываний АСЗ. Стоимость технологических потерь определяется себестоимостью целевого продукта и при частых срабатываниях АСЗ может существенно возрасти. Поэтому выбор той или иной структуры АСУ и определение соотношения между надежностью АСЗ, с одной стороны, АСР и ТО, с другой стороны, требует тщательного анализа надежностно-экономических предпосылок и, в конечном счете, сводится к решению задачи экономической оптимизации, т. е. к достижению необходимого значения безаварийности путем наименьших экономических затрат (потерь). Количественное требование безаварийности (вероятность аварии или вероятность отсутствия аварии) должно выдвигаться таким, при котором авария в течение намеченного срока эксплуатации оказалась бы практически невозможной. [c.20]

Оптимизация накладывает большие требования на расчет целевой функции, т. е. на расчет схемы. Все итерационные процессы, необходимые для вычисления критерия Р [в нашем случав решение уравнений (11,115) и системы (11,116)1, желательно выполнять с высокой точностью. Последнее становится особенно важным при вычислении производных разностным методом. [c.61]

Реальные задачи оптимизации химико-технологических процессов обычно достаточно сложны, когда для определения / при данных значениях управляющих переменных приходится решать системы обыкновенных дифференциальных уравнений либо систему дифференциальных уравнений в частных производных, либо, наконец, некоторые совокупности таких систем. Поэтому применение первого метода для вычисления необходимых производных в ряде случаев может привести к очень большим временам счета. [c.83]

Можно предположить, что и для нелинейных систем число итераций будет расти с увеличением размерности задачи. Поэтому решение системы (П, 1), (II, 3) может потребовать много времени. Особенно это касается случая, когда при оптимизации ХТС приходится многократно рассчитывать ее стационарные режимы для различных значений управляющих переменных. В связи с этим большое значение приобретает разработка эффективных методов решения систем нелинейных уравнений большой размерности. [c.60]

Декомпозиция исходной задачи оптимизации резервирования системы также осуществляется на каждом уровне ветвления и заключается в следующем. Фиксируемые переменные Х1 (/ = = 1,Л ) в активных вершинах дерева вариантов решений выбираются таким образом, чтобы как можно больше исключить из рассмотрения (отсеить) вершин дерева вариантов решений и снизить при этом размерность решаемых задач оптимизации. В связи с этим рекомендуют [241] фиксировать переменные XI 1=, М) в порядке возрастания разности как между верхними целыми значениями, так и между нижними целыми значениями переменных хю Х (1=1,N). Однако в предложенном методе выбора фиксируемых переменных [241] не учитывается их влияние на удельное повышение показателя надежности системы в целом. [c.224]

При расчете ХТС методом PRIT решение было получено примерно за 1000 итераций, что составляло около 30 минут машинного времени ЭВМ ЕС-1033. При столь больших затратах машинного времени на расчет одного стационарного режима ни о какой оптимизации режимов говорить не приходится. Поскольку в моделях ректификации при расчете одной итерации основное время затрачивается на вычисление расхода по уравнению (II, 157), для сокращения времени счета был применен следующий прием. До полного сведения материального и теплового балансов системы в моделях ректификации рассчитывались отборы дистиллята D и кубового продукта W. В точке решения по уравнению (II, 157) вычислялось значение V", соответствующее заданному качеству продуктов разделения. Аналогичным образом, расходы теплого теплоносителя в рекуператор 1 и холодного в холодильник 16, [рассчитываемые итерационно по уравнениям (II, 151)—(11,154) ], обеспечивающие заданные температуры, также рассчитывались только после сведения" материального и теплового балансов. Значение неизвестной выходной температуры теплого теплоносителя в рекуператоре 1 до полного расчета схемы не играет роли, так как в уравнении (II, 156) модели ректификации, используемом на каждой итерации, агрегатное состояние Питания не учитывается. Описанный подход позволил сократить время расчета схемы более чем на 30 %. [c.58]

В общей структуре химического производства ГАПС является лишь отдельной подсистемой, и поэтому ее эффективность и гибкость должны обеспечиваться в рамках всей системы. Иначе частный выигрыш может обернуться существенными потерями для большой системы. В простейшем случае гибкую автоматизированную химико-технологическую систему можно представить состоящей из двух частей процессно-аппаратурной и информа-ционно-управляющей (АСУТП), функционирующих совместно. При этом технологическая гибкость ХТС обеспечивается аппаратурным подобием разных технологических стадий в совокупности с периодическим способом организации технологических процессов при наличии гибких коммуникаций между аппаратами и аппаратурными стадиями. Гибкость управления заключается в том, что при переходе к производству иной продукции изменяется информационное обеспечение при минимальных изменениях программно-алгоритмического обеспечения. Свойство гибкости придается системе уже на стадии ее структурно-параметрического синтеза, включающего следующие этапы предварительное определение минимального аппаратурного состава проектируемой ХТС, классификацию продуктов по признаку использования одинакового оборудования, определение допустимых и оптимальной технологических структур, оптимизацию аппаратурного оформления. [c.530]

Для задач, возникающих прп оптимизации нестационарного состояния катализатора, принцип максимума лишь в редких случаях допускает аналитическое решение. Иногда удается показать, что х, являющийся решением задачи (2.15) — (2.18), не удовлетворяет необходимым условиям оптимальности, что означает / >/ [43]. Чаще всего необходимые условия оптимальности позволяют лишь качественно характеризовать оптимальное решение и (или) построить численные алгоритмы оптимизации. В связи с этпм целесообразно использовать методы, основанные на анализе предельных случаев, и сформулировать достаточные условпя эффективности периодических режимов. Так, чтобы показать эффективность циклического процесса, часто достаточно проанализировать поведение системы при очень больших и очень малых по сравнению с характерным временем системы значениях периода, которым соответствуют, как уже обсуждалось, квазистационарный и скользящий режимы. При квазистационарном ре киме в силу большой продолжительности цикла система будет удовлетворять уравнению (2.15) нри всех 0единственность стационарных состояний, значение управления и t) однозначно определяет состояние [c.50]

В больших системах управления химико-технологическими комплексами часть вычислительного времени в УВМ отводится для решения задач автоматизированной оптимизации. Как видно нз вышеизложенного, обычно имеется несколько задач автоматической оп тимизации и, тем самым, несколько алгоритмов оптимизации. Между этими алгоритмами нужно распределить имеющийся запас вычислительного времени, для чего применяется алгоритм координирования. В дальнейшем рассмотрим синтез такого алгоритма. [c.373]

Исследование диффузионной кинетики встречает ряд осложнений в связи с трудностями зкспериментального определения диффузионных параметров системы сырье-катализатор. Однако в последние годы зтот подход находит все большее оснешение в литературе. Применение методов диффузионной кинетики для обработки результатов испытания различных катализаторов позволяет более обоснованно выбирать катализаторы, носители для них, размеры зерна и ряд других важных технологических показателей, связанных с оценкой эффективности процесса. При решении проблем моделирования реактора и оптимизации процесса наиболее правильным считается использование диффузионных моделей. [c.71]

Алгоритмически задача выбора технологической схемы состоит в разработке или выборе методов ее анализа, оценки, оптимизации и синтеза. На этапе анализа составляются уравнения математического описания, задаются переменные процесса и схемы, и в результате решения получается информация о потоках, температурах, давлении, составах, размерах и т. д. Оценка состоит в совмест-ном использовании информации с предыдущего этапа и экономических данных для определения целевой функции. Оптимизация состоит в поиске наилучшего набора переменных процессов. Традиционно разработка технологических схем проводится на основании итерационного выполнения указанных этапов, и лишь в последнее время стало уделяться внимание этапу синтеза, который призван объединить в себе все предыдущие этапы на основе некоторого метода. Известно большое число методов синтеза [4, 52], основанных на различных подходах, и многим из них присуща необходимость использования некоторого метода решения систем нелинейных уравнений или метода оптимизации. Последние используются для сведения материального и теплового баланса схем. Задачи решения систем уравнений и минимизации некоторого функционала взаимосвязаны и могут быть сведены одна к другой. Например, условием минимума функции Р х) является равенство нулю частных производных дР1дх1 = О, 1 = 1, 2,. . ., п, а система уравнений f х) = О, I = 1, 2,. . ., п, может быть решена путем минимизации соответствующим образом подобранного функциона- [c.142]

Синтез реакторных систем. В практике исследований синтез реакторных систем в основном ограничивается вопросами распределения нагрузок на параллельно работаюш ие системы, распределения времени пребывания в каскадах реакторов и как самостоятельная проблема не получил достаточного развития. Большое число оптимизационных задач химических реакторов решается для исследования распределения температур, времени пребывания, старения катализатора, его регенерации и так далее, т. е. частным вопросам повышения эффективности единичных реакторов. Большое внимание уделяется также исследованию гидродинамической структуры потоков одно- и многофазных ре акторов. Вместе с тем стадия химического превращения является лишь частью химического производства и связана по крайней мере материальными потоками с другими стадиями. Подход, используемый при оптимизации технологдческой схемы на основе аддитивности критерия, не может обеспечить глобального оптимума. Большой интерес с точки зрения интегрального подхода к синтезу технологической схемы представляют реакторы с рециклами, с тепловым объединением. Очевидно, решение этих задач следует проводить совместно с синтезом схем химического превращения, так же как и с последующей стадией — выделением продуктов реакции. [c.452]

Наиболее универсальная система представляет собой идеальный трубчатый реактор с бесконечно большим числом загрузочных (плп разгрузочных) точек. Назовем такую систему идеализированным реактором с поперечным потоком. Распределение части загрузки (или разгрузки) по всей длине реактора, конечно, невозможно осуществить на практике, но такой идеализированный реактор может служить общей моделью при разработке проблем оптимизации. Это показано ван де Вуссе и Воеттером и рассмотрено подробнее ниже. [c.58]

Разработана структура гибридной экспертной системы исходя из особенностей процесса как объекта управления и экспертного анализа. Выбран перечень задач, подлежащих решению в процессе функционирования системы определены информационные и логические связи между ними определены категории лиц, взаимодействующих с системой в процессе разработки и эксплуатации. Большое значение при получении истинного семантического решения в системах, основанных на знаниях, играет достоверность исходной информации, полученной от экспертов и заполняющей базу знаний. При решении задач оперативного управления в условиях возникновения нештатной ситуации на процессе лицо, принимающее решения, получает консультацию в режиме естественного языка-, вследствие высокой психологической нагрузки в составе системы реализован интеллектуальный советчик оператора. Для удобств пользователя и в соответствии с эргономическими требованиями результать работы системы отображены в виде динамически изменяющейся мнемосхемь процесса. В состав Г для управления процессами коксования входят маши на логического вывода, математическая модель, блок оптимизации, базы зна НИИ, правил, данных, редактор базы знаний, блок оценки достоверности экс пертных знаний, блок объяснения решений, интеллектуальный интерфейс [c.60]

Достоинство работ Р. Ариса заключается в том, что он с единых позиций подошел к решению большого числа задач оптимизации химических реакторов. Однако применение методов динамического программирования встречает большие трудности, что отмечает и сам Арис, в том случае, если процессы в реакторе описываются системой уравнений порядка ге зг 3. При этом могут потребоваться очрнь большие объемы памяти вычислительной машины. [c.10]

В связи с этим возникает важный вопрос как разбивать схему на блоки. Самый простой путь — считать каждый аппарат блоком. Однако в сложной схеме с большим числом блоков число М будет велико и нри решении системы (VIII,13) могут встретиться серьезные трудности. Поэтому может оказаться целесообразным объединять аппараты в блоки. Чем больше аппаратов объединятся в один блок, тем меньше будет М, но оптимизация одного блока усложнится. [c.180]

В силу важности производства аммиака его расчету и оптимизации посвящено большое число работ например [53]. Здесь описан расчет отделения синтеза аммиака с помощью автоматизированной системы технологических расчетов (АСТР) [54]. Система АСТР построена по иерархическому принципу и имеет три уровня. На верхнем уровне используются проблемно-ориентированные языки со средствами структурного анализа для автоматического определения порядка расчета язык СХТС модульного подхода к расчету схемы и язык СОЛВЕК, ориентированный на уравнения [48] на среднем уровне — ПЛ/1-АСТР — язык ПЛ/1, расширенный специальными синтаксическими и вычислительными средствами ускорения сходимости, оптимизации режимно-конструктивных параметров, печати таблиц материально-тепловых балансов для проектных документов и т. д. на нижнем уровне — комплексы программ конкретных технологических расчетов, к которым проектировщик обращается с помощью стандартных бланков. Один из таких комплексов — СИНТАМ [54] служит для многовариантных расчетов отделения синтеза аммиака. [c.76]