Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических
наук
Специальность: 05.13.06 – «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (промышленность)
ИАПУ ДВО РАН, Владивосток, 2016, 133 с. На промышленных предприятиях, в том числе и на нефтеперерабатывающих заводах, контроль и управление качеством получаемых продуктов в режиме реального времени является одной из важных задач. Как правило, оценка качества выходного продукта осуществляется на основе результатов лабораторных анализов и данных поточных анализаторов. Данные заводской лаборатории и поточных анализаторов не позволяют своевременно оценить качество товарной продукции, а задержка информации о характеристиках выходного продукта приводит к излишним материальным и энергетическим затратам, получению производственного брака, либо к получению меньшего объема целевых продуктов с большим запасом по качеству.
Широкое распространение для прогнозирования качества выпускаемой продукции и контроля технологического режима в реальном времени получили виртуальные анализаторы (ВА). Они представляют собой программно-алгоритмические комплексы, содержащие в себе модели, связывающие оперативно измеряемые показания контрольно-измерительных приборов (КИП) с данными лабораторного контроля.
Эффективность технологического процесса зависит от качества полученной модели ВА, показания которого используются в системе управления технологическим процессом для формирования управляющего воздействия. Для ситуации пуско-наладочных работ на установке, в условиях наличия малого объема выборки данных, когда на один оцениваемый параметр модели приходится до пяти измерений выхода модели ВА и малого диапазона изменчивости входов модели ВА, зачастую неверно оцениваются параметры модели.
В диссертационной работе разработаны методы идентификации моделей ВА с учетом ограничений на коэффициенты модели. Данные методы включает в себя алгоритм определения входов модели ВА. Полученные результаты работы апробированы в промышленных условиях на установке первичной переработки нефти.
Специальность: 05.13.06 – «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (промышленность)
ИАПУ ДВО РАН, Владивосток, 2016, 133 с. На промышленных предприятиях, в том числе и на нефтеперерабатывающих заводах, контроль и управление качеством получаемых продуктов в режиме реального времени является одной из важных задач. Как правило, оценка качества выходного продукта осуществляется на основе результатов лабораторных анализов и данных поточных анализаторов. Данные заводской лаборатории и поточных анализаторов не позволяют своевременно оценить качество товарной продукции, а задержка информации о характеристиках выходного продукта приводит к излишним материальным и энергетическим затратам, получению производственного брака, либо к получению меньшего объема целевых продуктов с большим запасом по качеству.
Широкое распространение для прогнозирования качества выпускаемой продукции и контроля технологического режима в реальном времени получили виртуальные анализаторы (ВА). Они представляют собой программно-алгоритмические комплексы, содержащие в себе модели, связывающие оперативно измеряемые показания контрольно-измерительных приборов (КИП) с данными лабораторного контроля.
Эффективность технологического процесса зависит от качества полученной модели ВА, показания которого используются в системе управления технологическим процессом для формирования управляющего воздействия. Для ситуации пуско-наладочных работ на установке, в условиях наличия малого объема выборки данных, когда на один оцениваемый параметр модели приходится до пяти измерений выхода модели ВА и малого диапазона изменчивости входов модели ВА, зачастую неверно оцениваются параметры модели.
В диссертационной работе разработаны методы идентификации моделей ВА с учетом ограничений на коэффициенты модели. Данные методы включает в себя алгоритм определения входов модели ВА. Полученные результаты работы апробированы в промышленных условиях на установке первичной переработки нефти.