Управление оптимизации процессов

Изучение скоростей реакций позволяет выяснить истинный механизм протекания сложных химических превращений. Это в свою очередь создает перспективы для нахождения путей управления химическим процессом, т. е. его скоростью и направлением. Выяснение кинетики реакций позволяет осуществить математическое моделирование реакций, происходящ 1х в химических аппаратах, и с помощью электронно-вычислительной техники задачи оптимизации и автоматизации химико-технологических процессов. [c.192]

В книге описываются современные методы оптимизации отдельных аппаратов и химико-технологических систем (ХТС). В ней рассмотрены два класса оптимизационных задач химической технологии к первому классу относятся задачи оптимизации ХТС фиксированной структуры, ко второму — задачи выбора оптимальной структуры ХТС (синтез ХТС). Эти задачи возникают как при интенсификации действующих, так и при создании новых химико-технологических процессов, в том числе при разработке автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУ ТП). Несмотря на то, что методы решения задач синтеза ХТС начали развиваться в самое последнее время, их разработка стала одной их важнейших проблем математического моделирования химико-технологических процессов. Решение задач обоих классов должно стать неотъемлемой частью создания высокоэффективных химико-технологических процессов. [c.5]

Более сложная задача возникает при использовании метода динамического программирования для оптимизации процессов с байпасными потоками. Поскольку направление расчета противоположно направлению такого потока, при выборе оптимального управления на стадии, к которой он подводится, состояние этого потока, так же как и состояние выхода предшествующей стадии, необходимо исследовать во всем возможном диапазоне изменения его параметров. Другими словами, размерность задачи выбора оптимального управления изданной стадии увеличивается на размерность состояния байпасного потока. [c.297]

В последние годы уровень автоматизации процессов в нефтепереработке и нефтехимии значительно возрос. Разработаны и внедрены анализаторы качества продукции в потоке, уровнемеры, индикаторы составов, хроматографы, газоанализаторы, на многих предприятиях функционируют товарные парки с полной автоматизацией замера уровня и дистанционным управлением переключения, автоматизированы слив и налив сырья и продукции, разработаны и внедрены локальные системы автоматического регулирования различного назначения (системы автоматизации переключения контактных печей с контактирования на регенерацию, автоматического регулирования состава углеводородной шихты, оптимизации процессов дегидрирования бутана в бутилен и бутилена в бутадиен, автоматического управления процессом эмульсационной полимеризации и др.). [c.109]

Вьиие уже была рассмотрена вычислительная процедура метода динамического программирования при оптимизации процесса, в котором размерность векторов состояния п управления < > на каждой стадии равна 1. Очевидно, что решение задачи может усложниться, если размерность вектора состояния гп или векторов управления г [c.259]

Основой методов оптимизации химико-технологических процессов служит достаточно подготовленный сейчас математический аппарат, средством реализации которого являются электронные вычислительные машины. На современном этапе важнейшая задача химической технологии заключается в составлении и использовании двух алгоритмов оптимального проектирования процесса и оптимального управления данным процессом. [c.9]

В главе XII было показано, что анализ процессов управления при помощи вычислительных машин оказался столь перспективным, что его можно использовать для стационарного анализа повторяющейся или непрерывной экономической оптимизации технологических процессов. Машинное управление займет достойное место в управлении химическими процессами только тогда, когда его можно будет применить к главным динамическим задачам, решение которых не под силу современным средствам автоматизации. [c.184]

Проблема оптимизации управления многостадийным процессом заключается в следующем. Пусть имеется математическое описание каждой стадии [c.222]

ОПТИМИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ ЭЛЕМЕНТАМИ ПРОЦЕССА [c.351]

Г Значения технологических переменных 1)" , . Ор, оптимальных по отношению к состоянию могут быть неоптимальными по отношению к состоянию. Однако с помощью какого-либо подходящего метода оптимизации можно определить систему значений. . ., для произвольного состояния и рассматривать ее как примерную для управления элементом процесса. [c.352]

Оптимизация управления нестационарным процессом заключается в том, что независимые технологические переменные, соответствующие неустановившемуся состоянию главного потока, коррелируются так, чтобы целевая функция в каждый момент принимала экстремаль- [c.352]

Упрощающие допущения не оказывают особого влияния на экономическую оптимизацию процесса в установившихся условиях, однако к ним нужно относиться весьма критически при рассмотрении проблем автоматического управления процессом. [c.92]

Системы управления конкретным процессом могут отличаться по своим возможностям и по степени сложности. Нет необходимости повторять, что степень сложности применяемого математического аппарата сильно меняется при переходе от простой системы регулирования к более сложной. Различают следующие уровни автоматизации в порядке возрастания сложности стабилизация входных параметров, динамическое регулирование выходных параметров, статическая оптимизация как основа настройки систем управления, самонастраивающееся управление и, наконец, динамическая оптимизация. [c.110]

Оценки параметров кинетических моделей обычно должны удовлетворять необходимым требованиям точности, для того чтобы создаваемая модель обладала достаточными прогнозирующими возможностями, делающими ее пригодной для использования в целях проектирования, оптимизации и управления промышленными процессами. [c.189]

Современная автоматизированная система управления установкой каталитического крекинга представляет собой совокупность развитой подсистемы информационного обеспечения и подсистемы управления, обеспечивающей оптимизацию процесса в замкнутом контуре в режиме реального времени. [c.143]

Разработана теория оптимального управления каталитическими процессами на основе принципа максимума Понтрягина и прямых вариационных методов. Для каталитических реакций с падающей активностью катализатора проведено качественное исследование оптимальных управлений, разработаны эффективные численные алгоритмы оптимизации и решен ряд промышленно важных задач. [c.4]

Третья задача связана с развитием математической теории нестационарных процессов — качественным и численным анализом математических моделей процессов, а также с постановкой и разработкой теории оптимизации и управления нестационарных процессов. [c.227]

Сегодня существует ряд объектов химической технологии, для которых многолетние попытки автоматизированного управления с применением ЭВМ не дают существенного повышения эффективности функционирования. Примером таких объектов являются газотранспортные системы (ГТС) и химические предприятия. Существующие АСУ ТП транспорта газа выполняют в основном функции контроля, сбора и хранения информации, поступающей с объекта, лишь иногда осуществляя отдельные функции планирования и оптимизации процессов транспорта газа. В то же время разрабатываемые методы и алгоритмы оптимального управления ГТС оказываются непригодными для оперативного управления, которое по-прежнему осуществляется диспетчером-ЛПР на основе интуиции, практического опыта эксплуатации и разнообразных инструкций. Одной из основных причин малой эффективности и практической значимости существующих АСУ является абстрагирование от важнейших особенностей функционирования ГТС при разработке алгоритмов управления и представление ГТС как традиционного объекта автоматического управления (ОАУ). [c.41]

Исследование динамических свойств управляемых объектов важно для оптимизации процессов пуска и остановки оборудования, создания систем автоматической защиты, разработки локальных систем автоматического управления и АСУ ТП. В табл. Vni.l приведен перечень объектов, динамическое поведение которых изучено достаточно подробно. Из нее можно сделать следующие выводы [c.294]

При построении алгоритма оптимального управления процессом хлорирования парафина необходимо выбрать локальный критерий оптимизации, согласуя его с возможностями модели, режимами эксплуатации промышленной установки, и выявить участие данной подсистемы в глобальном критерии оптимизации процесса производства сульфонола. [c.393]

Оптимальное управление комплексом процессов по глобальному критерию может быть реализовано с помощью пакета программ, содержащего модели всех стадий и процедуры поиска экстремальных значений функций п переменных известными методами оптимизации. При расчете оптимальных значений управляющих воздействий и в процессе производства сульфонола можно, например, использовать метод динамического программирования. [c.393]

Задача локального управления процессом — поиск оптимального режима секций хлоратора Хл для достижения максимума превращения парафина при ограничениях на расход хлора и температуру в секциях реактора. Оптимизация процесса производилась методом Розенброка [84]. Были испытаны два варианта алгоритма управления XI и Х2 [227, 234]. В варианте XI в качестве управляющих воздействий использовались расход хлора на секцию и температура секции. [c.394]

Задача оценки переменных состояния химико-технологического процесса, к которым можно отнести температуру, дав.ттение, составы фаз, расходы жидких и газообразных среди т. д., состоит в том, чтобы по показаниям измерительных приборов, функционирующих в условиях случайных помех, восстановить значения переменных состояния системы, наиболее близкие в смысле заданного критерия к истинным значениям. Применительно к химико-технологическим процессам важность решения задач оценки переменных состояния и определения неизвестных параметров модели объекта имеет три аспекта открывается возможность получать непрерывно информацию о тех переменных состояния слон<-ного объекта, непосредственное измерение которых невозможно по технологическим причинам (например, концентрации промежуточных веществ, параметры состояния межфазной поверхности, доля свободных активных мест катализатора и т. п.) реализация непрерывной (в темпе с процессом) оценки переменных состояния и поиска неизвестных параметров модели создает предпосылки для прямого цифрового оптимального управления технологическим процессом решение задач идентификации решает проблему непрерывной оптимальной адаптации нелинейной математической модели к моделируемому процессу в условиях случайных помех и дрейфа технологических характеристик последнего, что необходимо для осуществления статической и динамической оптимизации. [c.283]

С целью создания математических моделей и оптимизации управления стадиями процесса получения нефтяного углерода (формированием ассоциатов, переходом их в комплексы, кинетикой расслоения НДС на фазы) необходимо рассмотреть сущность протекающих явлений. [c.12]

Система управлений и решение задачи оптимизации процесса. Общим и необходимым условием математической модели является ее изоморфность объекту. Математические модели, полученные в виде системы интегро-дифференци-альных уравнений, отражают физические, химические, энергетические и другие процессы, протекающие в объекте. В то же время получение таких моделей, особенно на промышленных объектах, весьма затруднительно. Поэтому наиболее часто применяются вероятностно-статистические методы, изоморфность которых относительно объекта в общем случае наблюдается только по входам и выходам, что в ряде случаев является недостаточным для построения системы уравнений. [c.147]

Книга посвящена проблеме оптимизации, имико-технологических процессов, возникающей при проектировании новых процессов и интенсификации действующих производств, а также при разработке автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУ ТП). Б ней рассматриваются основные этапы этой задачи (расчет стационарных режимов химико-технологических систем, методы безусловной минимизации, алгоритмы учета ограничений), приводятся многочисленные примеры использования описанных методов при решении тестовых и реальных задач оптимизации химико-технологиче-ских процессов. Большое внимание уделено проблеме синтеза хнмико-технологических систем — новому и быстро развивающемуся разделу теории математического моделирования. [c.2]

Решение общей задачи оптимизации процесса. Выше были даны обоснования выбора вероятностно-статистического метода, разработка математической модели, разработка системы управления и решение частной задачи оптимизации для этиленового режима. [c.151]

Методы математического моделирования процессов позволяют существенно уменьшить объем и продолжительность проектных разработок и могут быть использованы как для решения проектных задач при создании новых промышленных объектов, так и для оптимизации уже осуществленных технологических режимов. Математическое описание содержит необходимые исходные данные для автоматизации управления технологическими процессами описывающие уравнения вводят в ЭЦВМ, которая на их основе выдает команды для постоянного поддержания оптимального технологического режима. [c.100]

Принцип максимума (см. главу УП) применяют для решения задач оптимизации процессов, описываемых спстемами дифференциальных уравнений. Достоинством математического аппарата принципа максимума является то, что решение может определяться в виде разрывных функций это свойственно многим задачам оптимального управления, если, например, объект описывается ли-иейиымп дифференциальными уравнениями. [c.32]

Процесс конструирования и оптимизации оболочек ЭС в гетерогенном катализе наглядно проявляется в том, что совершенствуются автоматизированные системы научных исследований (АСНИ), автоматизированные системы подготовки модулей промышленных аппаратов (АСПМ), системы машинной обработки кинетической информации (СМОКИ), системы автоматизированного проектирования (САПР), автоматизированные системы управления технологическими процессами (АСУТП), гибкие автоматизированные системы экспериментальных и производственных комплексов (ГАПС) и т. п. По существу, каждая из названных автоматизированных систем представляет собой отдельную составляющую в глобальной многофункциональной системе искусственного интеллекта в области решения проблем гетерогенного катализа. [c.8]

II концентрация. Для оптимизации процесса было решено использовать эволюционное управление на основе планирования 2 . Центральной точкой плана служил тот режим № 1, в котором работала установка (этот режим в расчетах не используют). Процесс характеризуют три критерия стоимость продукцпп — (нужно мпнпмизпровать) содержание примесей в продукте — г/2 (следует поддерживать нпже 0,5) текучесть (должна составлять от 55 до 80). [c.73]

Конечная цель системного анализа на уровне отдельного химико-технологического процесса — построение функционального оператора (модуля химико-технологического процесса), который используется в дальнейшем для решения задач оптимизации, управления, проектирования процессов, а также для решения задач выс-щих ступеней иерархии химического производства. Необходимость применения системного подхода особенно остро стоит при анализе сложных ФХС, т. е. систем, для которых характерны многообразие явлений, совмещенность и взаимодействие явлений различной физико-химической природы. К таким системам можно отнести процессы массовой кристаллизации из растворов и газовой фазы. [c.3]

Степень автоматизации адсорбционных установок различна от использования локальных регуляторов невзаимосвязанных параметров до управляющих вычислительных машин, т. е. работы проводятся до заранее намеченного уровня без предварительного обоснования экономической эффективности работы на этом уровне. Известны и отдельные попытки применения прямого цифрового управления, однако реализация этого направления сдерживается высокими требованиями, предъявляемыми к надежности и другим характеристикам управляющих вычислительных машин. Поэтому наиболее распространенной является каскадная система управления, состоящая из двух подсистем. Старшая подсистема осуществляет функции оптимизации процессов при помощи управляющих вычислительных машин, а младшая подсистема поддерживает заданные оптимальные значения управляющих режимных параметров при помощи автоматических регуляторов. При определенных условиях применение систем автоматического управления может оказаться эффективнее применения систем автоматического управления с использованием УВМ, поэтому вопрос о реализации старшей подсистемы может быть решен только после сравнения ожидаемого экономического эффекта от применения системы автоматической оптимизации и системы регулирования при заданных настройках регуляторов с экономическим эффектом, установленным по результатам оптимизационных расчетов [69]. Для определения [c.183]

Определение оптимальных конструкций аппаратов, оптимальных условий проведения ХТП является конечной целью любых работ по их моделированию. Эти задачи решаются как при проектировании новых производств, так и для интенсификации действующих, в том числе при разработке автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУТП). Естественно поэтому, что проблемы оптимизации всегда находились в круге интересов специалистов но моделированию ХТП и в настоящее время стали составной частью общей теории математического моделирования химико-технологических процессов. [c.7]

В-третьих, обязательна автоматизация процессов производства продукции и их оптимизация по одному нз основных технико-экономических критериев — технологической себестоимости, т. е. исггользование автоматизированной системы управления технологическим процессом (АСУТП). [c.16]

В книге излагаются вопросы математического моделирования, оптимизации и управления ректификационными установками для разделения бинарных и многокомпонентных смесей. Особое внимание уделено вопросам построения автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУТП), II частности выбору экономически обоснованного уровня управления. Большинство алгоритмов реализовано в виде программ па языке .4ЛГ0Л . [c.4]

Начиная с 1965 г., многие разделы книги читаются авторами в лекционных курсах Математическое моделирование процессов химической технологии для студентов технологических сие-циа. шпостей, Математическое моделирование и оптимизация процессов химической технологии для студентов, специализирующихся в химической кибернетике в Казанском химико-тех нологнческом институте им. С. М. Кирова, в курсе Автоматизация химических производств , в Московском и Тамбовском инстичугах химического машинострос-ния для студентов, специализирующихся в автоматизации химических производств. Учитывая ограниченный объем книги, авторы сознательно не прибегали к детальному изложению всех полученных результатов. Так, не рассматриваются вопросы идентификации математических моделей [60, 72], алгоритмы обработки результатов промышленных экспериментов [53, 72], связь оптимального проектирования (с учетом динамических свойств объектов) и задач управления [73], вопросы динамической оптимизации [68]. [c.8]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология