20 мая 2018г.
Рабочим параметрам технологических процессов время от времени необходима настройка – производственные процессы имеют свойство отклонятся от нормального рабочего режима. Работа технологической установки поддерживается как за счет общих параметров процесса, так и за счет состава потоков, неизменность свойств которых важно поддерживать. Свойства целевых продуктов производственного процесса, как правило, определяются с помощью лабораторного анализа. Для определения показателей качества продукции на потоке в автоматических системах управления применяются поточные промышленные анализаторы, широкое применение которых ограничено их высокой стоимостью и недостаточным уровнем полноты и оперативности.
Как альтернатива поточным промышленным анализаторам предложено применение виртуальных анализаторов (ВА), представляющих собой программно-алгоритмические комплексы, которые оценивают текущие свойства исходного сырья и целевого продукта по математической модели.
Контролируемые технологические параметры подаются на ВА, которые рассчитывают показатели качества продукции по заложенным математическим моделям. Это дает возможность управления технологическим процессом по показателям качества продукции с коррекцией в случае изменения параметров технологического объекта [1].
В качестве примера такого технологического процесса рассматривается селективная очистка — массообменный экстракционный процесс, основанный на избирательном растворении отдельных групп углеводородов, входящих в состав масел. Разделение фаз происходит вследствие разности их плотностей, обусловленной различием плотностей растворителя и сырья [2]. Целевым продуктом процесса является рафинат, т.е. масляный погон, освобожденный от значительной части нежелательных компонентов. Смолистые вещества концентрируются в экстракте – побочном продукте селективной очистки масел.
В ходе работы ставилась задача получения модели виртуального анализатора, определяющей температуру вспышки и вязкость рафината; в качестве технологических параметров взяты температуры верха и низа экстракционной колонны, расход сырья и растворителя, расход рафината:
Твсп.=f (Fсыр., Fр-ля, Тсыр., Тр-ля, Тверха,Тниза, Fраф.),
υ = f (Fсыр., Fр-ля, Тсыр., Тр-ля, Тверха,Тниза, Fраф.).
Здесь обозначены выходные параметры виртуального анализатора: температура вспышки (Твсп.) и вязкость (υ), то есть вектор выходных параметров имеет вид V = {Тв сп. ,u}. Входные параметры (аргументы функций): расход сырья (Fсыр.), расход растворителя (Fр-ля), температура сырья (Тсыр.), температура растворителя (Тр-ля), температуры верха (Тверха) и низа (Тниза) колонны К-8, расход рафината (Fраф.), то есть имеем вектор входных параметров
Y={ Fсыр., Fр-ля, Тсыр., Тр-ля, Тверха,Тниза, Fраф.}.
Концептуальная модель ВА изображена на рисунке.
В процессе разработки анализатора использованы лабораторные данные с экстракционной колонны. С целью выяснения статической взаимосвязи между величинами, рассчитывались коэффициенты корреляции между всеми параметрами (входными и выходными). Результат оформлялся в виде квадратной матрицы. Если коэффициент корреляции между входным и выходным параметром близок или равен нулю, то делается вывод, что данный входной параметр не влияет на выходной параметр и в функции (υ) виртуального анализатора не учитывается. Если коэффициент равен или близок к единице (𝑟𝑖𝑗 ∈ [0,9; 1]), делается вывод, что параметры сильно коррелируют между собой, значение одного вычисляется через значение другого. В таком случае, в функции виртуального анализатора один из параметров не используется во избежание избыточности.
Составляется аппроксимирующее выражение в виде полинома 1-й степени:
Vрасч= ΣКi*Yi,
где Кi – коэффициенты полинома, Vрасч – вектор расчетных значений выходных параметров, Yi– вектор входных параметров. То есть,
𝜗расч = 𝐾11 ∗ 𝐹сыр + 𝐾21 ∗ 𝐹р−ля + 𝐾31 ∗ 𝑇сыр + 𝐾41 ∗ 𝑇р−ля + 𝐾51 ∗ 𝑇верх + + 𝐾61 ∗ 𝑇низ + 𝐾71 ∗ 𝐹раф,
Твсп расч = 𝐾12 ∗ 𝐹сыр + 𝐾22 ∗ 𝐹р−ля + 𝐾32 ∗ 𝑇сыр + 𝐾42 ∗ 𝑇р−ля + 𝐾52 ∗ 𝑇верх + + 𝐾62 ∗ 𝑇низ + 𝐾72 ∗ 𝐹раф.
Следующим шагом рассчитывались коэффициенты функции виртуального анализатора.
Аппроксимация табличных данных проводилась в программе Approx.
Таким образом, подставляя полученные коэффициенты в указанное выше выражение, получены следующие аппроксимирующие выражения:
для вязкости:Следующим шагом рассчитывались коэффициенты функции виртуального анализатора.
Аппроксимация табличных данных проводилась в программе Approx.
Таким образом, подставляя полученные коэффициенты в указанное выше выражение, получены
следующие аппроксимирующие выражения:
- для вязкости:
𝜗 = 0,002565 ∗ 𝐹сыр + 0,060755 ∗ 𝐹р−ля + 0,091986 ∗ 𝑇сыр + 0,120597 ∗ 𝑇р−ля − 0,026158 ∗ 𝑇верх + 0,002315 ∗ 𝑇низ − 0,121984 ∗ 𝐹раф,
- для температуры вспышки:
𝑇всп = 03,055209 ∗ 𝐹сыр + 0,217154 ∗ 𝐹р−ля + 0,014863 ∗ 𝑇сыр + 0,959100 ∗ 𝑇р−ля − 0,075486 ∗ 𝑇верх + 0,190067 ∗ 𝑇низ − 0,266680 ∗ 𝐹раф.
Средняя относительная погрешность для вязкости составила 2,69 %, для температуры вспышки 1,23 %.
Исходя из результатов аппроксимации, можно сделать вывод о том, что погрешность
для каждого из показателей качества не превышает 5%, то есть точность аппроксимации делает возможным использовать эту модель для оперативной оценки показателей качества продукции.
Полученные соотношения позволяют ускорить процесс получения управляющих воздействий, повысить качество продукции, так как в данном случае не требуется лабораторный анализ качества рафината.
Список литературы
1
Кирюшин О.В. Разработка виртуального анализатора на основе регрессионного анализатора экспериментальных данных: Методические указания по выполнению лабораторной работы. – Уфа: УГНТУ, 2015. – 13 с.
2
Хорошко С.И., Хорошко А.Н. Сборник задач по химии и технологии нефти и газа: Учебное пособие для сред. спец. учеб. Заведений. – Мн.: Выш. шк., 1989 –С. 99.
