Математическое моделирование производств

Стратегия применения метода математического моделирования для решения задач проектирования и эксплуатации химических производств [c.41]

За последние годы стремительно развивается и совершенствуется теория математического моделирования химико-технологических процессов (ХТП) и химико-технологических систем (ХТС). Значительные успехи в области математического моделирования ХТП, разработки методов синтеза, анализа и оптимизации ХТС, появление мощных быстродействующих ЭВМ третьего и четвертого поколений позволили в настоящее время создать целый ряд автоматизированных систем проектирования (АСП) химических производств. [c.8]

Фиг. 13.1. Схематическое представление стратегии математического моделирования производства.

Метод математического моделирования как при решении задачи проектирования, та.к н задачи эксплуатации химических производств, позволяет разработать математическую модель ХТС в целом в виде некоторого функционального оператора, осуществляющего нелинейные преобразования вида [c.42]

В настоящее время в системе химико-технологического образования студентам читается курс Математическое моделирование химико-технологических процессов , представляющий собой количественный анализ с помощью математических моделей типовых процессов химической технологии (гидродинамических, тепловых, диффузионных и химических). Курс лекций, в котором рассматриваются принципы соединения отдельных типовых процессов, т. е. принципы построения технологических схем и агрегатов любых производств химических и нефтехимических предприятий, впервые начал читаться немногим более 10 лет назад при подготовке инженеров по кибернетике химико-технологических процессов в МХТИ им. Д. И. Менделеева. [c.7]

Специальное программно-математическое обеспечение АСП, позволяющее решать задачи технологического и конструкционного проектирования химических производств, может быть создано только под руководством и при участии инженеров химиков-техно-логов на основе использования методов математического моделирования ХТП, методов синтеза, анализа и оптимизации ХТС, методов теории эвристических решений, а также в результате глубокого изучения и формализации богатого опыта высококвалифицированных инженеров-проектировщиков. [c.12]

ПРИНЦИПЫ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОИЗВОДСТВА [c.312]

В сборнике приведены результаты исследований по аппаратурно-технологическому оформлению и математическому моделированию производств мономеров на основе этилена, пропилена, ацетилена, проведенных ОНПО "Пластполимер" совместно с рядом других научно-исследовательских институтов, вузов и предприятий страны. [c.3]

Казалось бы, наличие математической модели позволяет непосредственно приступить к проектированию промышленного производства, однако создаваемые модели редко обладают требуемой для этого надежностью и, кроме того, некоторые процессы и оборудование не поддаются математическому моделированию вообще. [c.236]

В книге рассмотрены методы физического и математического моделирования процессов нефтепереработки и нефтехимии, приведен анализ данных, характеризующих свойства нефтепродуктов изложено решение конкретных задач оптимального компаундирования нефтепродуктов, исследования и оптимизации ряда процессов производства топлив, масел и нефтехимических продуктов. [c.4]

Кафаров В. В., Мешалкин В. П., Перов В. Л. Декомпозиционно-эвристический метод синтеза оптимальных технологических схем тепловых систем химических производств. — В кн. Труды второго советско-французского семинара по математическому моделированию каталитических процессов и реакторов. Новосибирск, СО АН СССР, Институт катализа, 1976, с. 163—179. [c.311]

Кроу К- и др. Математическое моделирование химических производств. М., Мир, 1973. [c.311]

Научно-исследовательские институты, подключаемые в качестве соисполнителей при разработке проекта, формируют исходные данные на проектирование. Эти данные непосредственно связаны с организацией технологического процесса получения целевых продуктов на проектируемом производстве и характеризуют принятые технологические решения по способам реализации процессов, используемому оборудованию, сырью, режимным параметрам и т.д. Источниками данных обычно являются результаты математического моделирования и экспериментальных исследований на лабораторных, пилотных или полупромышленных уста- [c.13]

Современные вычислительные средства и метод математического моделирования позволили перейти от интуитивной системности исследований к количественному системному анализу химических производств. В соответствии с методологией системного анализа выделяются уровни иерархической структуры рассматриваемой системы начиная с молекулярного и до интегральных оценок с учетом взаимосвязей между отдельными уровнями. Каждый из уровней характеризуется соответствующим математическим описанием. С теоретической точки зрения такой подход позволяет познать явления, начиная с молекулярного уровня, а с практической — получать более адекватное представление о производстве по математическому описанию, выявлять более рациональные способы ведения процесса и решать задачи оптимизации на уровне технологической схемы. [c.74]

Ядром математического моделирования является понятие модели — математически формализованного представления знаний об объекте (математического описания), снабженного алгоритмом решения и реализованного в виде программы на некотором алгоритмическом языке. Важным является то, что, понимая явление (процесс), исследователь имеет возможность сконцентрировать внимание на доминирующих факторах явления (процесса), т. е. анализировать последнее как бы в чистом виде, исключая фоновые эффекты путем принятия соответствующих допущений. ...Может показаться, что чем ближе модель к действительности, тем точнее ее прогнозы и тем эффективнее, следовательно, управление. К сожалению, это не так. Реальный мир настолько обилен деталями, что, попытавшись построить математическую модель, очень близкую к действительности, мы очень скоро запутываемся в погоне за сложнейшими уравнениями, которые содержат неизвестные величины и неизвестные функции. Определение же этих функций ведет к еще более сложным уравнениям, с еще большим числом величин и функций — и так до бесконечности [Ц. Возможность описания объекта с необходимой точностью при сохранении качественного соответствия является замечательным свойством модели, позволяющим применять последнюю на различных (по степени детализации) уровнях исследования процесса (микро- и макроуровнях, на уровне отдельного аппарата и химического производства). [c.255]

Кроу К. Математическое моделирование химических производств. М. Мир, 1973. 392 с. [c.417]

Указанная система знаний составила самостоятельный курс Принципы математического моделирования химико-технологических систем ( Введение в системотехнику химических производств ), читаемый в МХТИ им. Д. И. Менделеева. [c.7]

В предлагаемой книге впервые сделана попытка систематизировать методы моделирования, анализа и оптимизации химических производств на основе использования топологических моделей и ЦВМ. Однако следует отметить, что в данной книге почти не рассмотрены некоторые методы математического моделирования сложных систем (эволюционные, семантические, эвристические и др.), поскольку они не нашли пока применения в химической технологии. [c.7]

При решении задач анализа и синтеза ХТС этап разработки математических моделей ТО, входящих в систему, является одним из наименее формализованных и наиболее трудоемких. Так, например, в общем бюджете времени на математическое моделирование и оптимизацию ХТС производства серной кислоты затраты времени на разработку математических моделей ТО системы и проверку их адекватности составляют около 55%. [c.82]

Подробное описание программы см. в кн. К р о у К. и др. Математическое моделирование химических производств. Пер. с англ., М., Мир , 1973, с. 392. [c.330]

Использует математический аппарат моделирования больших систем [13] при построении математических моделей производства и его организации, руководствуясь при этом следующими положениями [c.17]

V Настоящая "и две последующие главы посвящены математическому описанию и построению моделирующего алгоритма макрокинетики некоторых стадий производства ионообменных смол с использованием принципов системного анализа математического моделирования процессов химической технологии [1, 2]. В частности, исследуются а) процесс предварительного набухания, характеризующийся изменением реологических свойств полимерной системы (системы сополимер — растворитель ) б) процессы химического превращения сополимеров, осложненные изменяющимися условиями транспорта исходных веществ в зону реакции в) процесс отмывки (гидратации) ионита после сульфирования. [c.295]

Совершенствование средств вычислительной техники позволило качественно по-новому подойти к исследованию объектов химической технологии. Развитие же методов математического моделирования и системного анализа позволило изменить также методологию исследования диффузионных процессов, происходящих в аппарате, что нашло выражение в раскрытии причинно-следственных связей явлений через уровни иерархической структуры аппарата и производства в целом. Технологический процесс анализируют, начиная с оценки протекающих в нем физико-химических явлений до интегральных оценок с учетом взаимосвязей между отдельными уровнями. Полученное в такой форме описание характеризует наиболее общие признаки процесса и может рассматриваться как математическая модель процесса. Наложение начальных и граничных условий сужает задачу, ограничивая ее конкретными условиями протекания процесса в некотором аппарате. [c.7]

Почти все технологические схемы для производства жидких или газообразных продуктов включают многостадийные операции разделения. Поэтому усилия многих исследователей направлены на разработку новых и усовершенствование существующих методов математического моделирования в этой области технологии. [c.233]

Таким образом, изучение процесса не в сложной совокупности, а по частям — основное требование построения математической модели, позволяющее применять метод математического моделирования, что особенно важно при организации исследований и решении научно-технических задач по созданию производств нефтеперерабатывающей, нефтехимической и химической промышленности. Именно такой подход дает возможность сокращать сроки разработок и улучшать их качество. [c.464]

Следующим этапом математического моделирования является определение оптимальных условий проведения процесса. Критерий оптимизации отражает технико-экономические показатели производства. Поэтому полная задача по оптимизации хими-490 [c.490]

В некоторых случаях высказывают мнение о том, что применение метода математического моделирования полностью исключает испытания новых процессов в укрупненных установках. На наш взгляд, это неправильное утверждение. Опытная установка может понадобиться для производства небольших партий продукта, проверки стабильности катализатора и прочности материалов аппаратуры, уточнения отдельных коэффициентов модели. Однако все принципиальные решения об оптимальных режиме и типе химического реактора, основных размерах зерен и количестве катализатора можно найти математическим моделированием на основе правильно поставленных и проведенных лабораторных исследований. Если для решения какой-либо специальной задачи необходима укрупненная установка, то и ее нужно создавать на базе метода математического моделирования в соответствии с перечисленными выше этапами, которые тесно связаны между собой. В зависимости от результатов анализа иногда приходится возвращаться к предыдущим этапам и снова уточнять выбранные условия и параметры. Последовательное приближение обеспечивает разработку аппарата, наилучшим образом удовлетворяющего всем требованиям. [c.521]

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ВЫСОКОТЕМПЕРАТУРНЫХ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ В ПРОИЗВОДСТВЕ ЗАГОТОВОК СВЕТОВОДОВ [c.204]

С развитием математического моделирования и системного анализа народнохозяйственное значение приобрела проблема создания современных систем расчета и оптимизации гехноло-гического, энергетического и транспортного оборудования, что объясняется колоссальными обт,емами его выпуска. Например, объем выпуска только теплообменных аппаратов в СССР сейчас оценивается сотнями миллионов рублей в год. Не менее масштабны цифры капиталовложений в различные виды оборудования химико-технологических производств. Каждые 5 лет объем производства этого оборудования практически удваивается. При 20%-ной норме экономического эффекта только оптимизация теплооб.менннков в стране может привести к экономии не менее 100 млн, руб ежегодно. [c.308]

В книге рассмотрены общие принципы построения и аппаратурной реализации автоматизированных систем проектирования объектов химической промышленности. Предложена общая стратегия применения метода математического моделирования для решения задач проектирования и эксплуатации химических производств, приведены математи,-ческие модели типовых процессов химической технологии как основъ автоматизированного проектирования подробно изложены принципы, методы и алгоритмы синтеза оптимальных технологических схем химических производств, приведены примеры проектирования крупнотон нажных агрегатов с использованием ЭВМ. [c.4]

Когда головной промышленный образец ХТС вводится в эксплуатацию, существует некоторый период времени между пробным пуском производства и выходом его на оптимальный режим. В течение этого времени инженеры-технологи устраняют епред-виденные затруднения, а операторы и аппаратчики изучают технологические процессы и учатся управлять ими. Вооруженные математическим моделированием— методом, позволяющим быстро оценивать различные режимы эксплуатации ХТС — инженеры, операторы и техники овладевают х имическимн производствами быстрее, чем при классическом способе их пуска без использования математической модели ХТС, когда процесс обучения больше напоминает метод проб и ошибок. [c.52]

П р о е к т н ы й анализ — связан с явным (физическим) или модельным анализом предложенной схемы получения продукции. Здесь требуется точное определение топологии объекта, параметров сырья и выходной продукции, источников энергии и т. д. Чаще всего физическая реализуемость идеи проверяется на основании аналогов производства или экспериментальных лабораторных исследований. Эти данные являются базовыми для формирования технологической (принцппиальной) схемы производства. Однако многовариантность ее реализации не позволяет априори сделать оптимальный выбор без использования ЭВМ. Дороговизна и сложность экспериментального обследования диктуют настоятельную необходимость выбора технологической схемы методом математического моделирования. На этом этапе во многих случаях эффективным является наличие возможности непосредственного изменения схемы в интерактивном режиме, так как исключается анализ заведомо нереализуемых вариантов. Этот этап можно интерпретировать как предварительную проработку проекта. [c.32]

На современном этапе развития метода математического моделирования и системного анализа использование отдельных моделей не характерно для решения задач расчета и проектирования как технологических процессов, так и производств. Даже в простейшем случае математическая модель связана с операционной системой соответствующей ЭВМ и включает, помимо прикладных программ, системные сервисные программы, средства обеспечения диалога, представления входных и выходных данных, информационное обеспечение. Организация взаимодействия элементов пакета производится с помощью управляющей программы чаще всего с произвольной структурой, что позволяет генерировать необходимую последовательность модулей в зависимости от задания. Наличие локальных управляющих программ пакетов повышает эффективность автомномного использования данного пакета и, вообще говоря, упрощает его разработку. Ниже приведены примеры таких пакетов программ, которые в общей системе проектирования могут выступать в качестве подсистем. [c.387]

Как и любое химическое производство с непрерывным циклом, малотоннажные производства предназначены для выполнения полного технологического цикла от подготовки сырья и до получения готового продукта. Им также свойственно использование основных процессов большой химии , таких, как реакторные, выделения продуктов и т. д. Поэтому все проблемы, присущие многотопнажным производствам и связанные с выбором способов ведения процесса, синтезом технологических схем, оптимизацией, обеспечением надежности и энергосбережения, повышением производительности и качества продуктов и т. д., имеют место и при разработке многоассортиментных производств малой химии . Известные успехи в области математического моделирования процессов и ХТС на методологической основе системного анализа приложимы как к исследованию и проектированию отдельных аппаратов, так и технологических линий малотоннажных производств. [c.524]

Принципы математического моделирования химико-тех-нологпческих систем (Введение в системотехнику химических производств). М., Химия , 1974. (Серия Химическая кибернетика ). [c.4]

Людмирский М. И., Математическое моделирование неустановившихся режимов работы некоторых типов реакторов с циркуляцией части потока в сб. Автоматизация химических и нефтехимических производств , ОКБА вып. 4, 1965, стр. 10. [c.533]

Технический прогресс в химической промышленности в значительной степени определяется разработкой новых высокоэффективных крупнотоннажных производств, усовершенствованием действующих технологических схем. Важнейший фактор, способствующий ускорению технического прогресса,— сокращение сро ков внедрения достижений пауки в производство. Последнее, в частности, определяется методами, на основании которых можно предсказать протекание физико-химических процессов в аппаратах любой конструкции и размеров. Теоретической основой и методом решения проблем, связанных с разработкой химического процесса, сооружением контактных аппаратов, определением оптимальных режимов пх работы, созданием систем автоматического управления, является метод математического моделирования, основы которого были, заложены в работах Вореско-ва [1—5], Зельдовича 16], Франк-Каменецкого [ ], Слинько [3, [c.6]

Электролиз щироко применяется при промышленном получении fнoгиx металлов (К, N3, Са, Mg, А1). В промьшшенных электролизерах под воздействием подводимого электрического тока на одном из электродов выделяются газовые образования. В результате электролитической диссоциации молекул на электродах происходит рост газовых пузырьков, которые изолируют часть поверхности элеюрода. Это приводит к перераспределению потенциала на электроде и изменяет скорость протекания химической реакции. Вследствие этого происходит увеличение разности потенциалов, что ведет к повьппению энергозатрат. Для эффективного управления производством необходим учет влияния пузырьков на распределение электрического поля. Математическое моделирование позволяет провести расчет и анализ электрического поля [1]. [c.118]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология