Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Phương pháp lai cho việc phát triển các mô hình toán học của hệ thống kỹ thuật hóa học trong điều kiện không rõ ràng
Tóm tắt
Một phương pháp lai được đề xuất để phát triển một tập hợp có cấu trúc (phức tạp) các mô hình toán học cho một hệ thống kỹ thuật hóa học (CES) phức tạp của nhà máy lọc dầu trong những điều kiện không rõ ràng dựa trên nhiều loại thông tin khác nhau. Dựa trên kết quả nghiên cứu cho từng yếu tố CES, thông tin thu thập được và tiêu chí lựa chọn, một mô hình toán học của một yếu tố CES được xây dựng, sau đó các mô hình đã phát triển được kết hợp thành một mô hình duy nhất để mô phỏng hệ thống kỹ thuật hóa học như một thực thể toàn diện. Phương pháp phát triển được chứng minh là thành công khi xây dựng tập hợp mô hình cho các đơn vị chính của khối tái chế của đơn vị tái chế xúc tác của nhà máy lọc dầu Atyrau. Kết quả mô phỏng dựa trên phương pháp đề xuất được so sánh với các kết quả đã biết và các dữ liệu thực nghiệm từ đơn vị LG của nhà máy lọc dầu Atyrau. Câu hỏi về tối ưu hóa mờ dựa trên các mô hình cho các chế độ hoạt động của CES được chính thức hóa và một thuật toán giải pháp đã được đề xuất. Cấu trúc của hệ thống hỗ trợ máy tính để mô phỏng và tối ưu hóa các chế độ hoạt động của CES tại nhà máy lọc dầu nhằm đáp ứng các điều kiện đa tiêu chí và thông tin ban đầu không rõ ràng được tạo ra.
Từ khóa
#Hệ thống kỹ thuật hóa học #mô hình toán học #tối ưu hóa #nhà máy lọc dầu #điều kiện không rõ ràngTài liệu tham khảo
V. E. Gmurman, Fundamentals of Probability Theory and Mathematical Statistics (Vyssh. Obrazovanie, Moscow, 2006, 12th rus. ed.; American Elsevier, New York, 1968).
A. V. Bobylev, I. F. Potapenko, and S. A. Karpov, “Monte–Carlo method for two component plasmas,” Mat. Model. 24 (9), 35–49 (2012).
Zhi–Wen Zhao and De–Hui Wang, “Statistical inference for generalized random coefficient autoregressive model,” Math. Comput. Model. 56, 152–166 (2012).
L. A. Zadeh, “Fuzzy sets,” Inform. Control 8, 338–353 (1965).
B. B. Orazbaev, Theory and Practice of Methods of Fuzzy Sets, The School–Book for Higher School (Bastau, Almaty, 2014) [in Russian].
A. P. Ryzhov, Elements of the Theory of Fuzzy Sets and its Applications (Mosk. Gos. Univ., Moscow, 2003) [in Russian].
R. A. Aliev, A. E. Tserkovnyj, and G. A. Mamedova, Production Management in Terms of Indefinite Source Information (Energoatomizdat, Moscow, 1991) [in Russian].
A. Kaufmann, Introduction a la theorie des sous–ensembles flous (Masson, Paris, New York, Barselona, Milan, 1977).
D. Dubois, “The role of fuzzy sets indecision sciences: old techniques and new directions,” Fuzzy Sets Syst. 184 (5), 3–28 (2011).
A. S. Rykov, B. B. Orazbaev, and A. G. Kuznetsov, “A fuzzy sets application for modeling and control of rectification technology,” in Proceedings of the International Symposium ADCHEM 91 on Advanced Control of Chemical Processes, Toulouse, France, 1991, pp. 95–99.
K. N. Orazbaeva, “Algorithm for constructing models of oil and gas production facilities in conditions of uncertainty,” in Proceedings of the 5th Kazakhstan–Russia International Conference on Mathematical Modeling of Scientific and Technological and Environmental Problems in the Oil Industry, Almaty, 2005.
B. B. Orazbayev, K. N. Orazbayeva, and B. E. Utenova, “Development of mathematical models and modeling of chemical engineering systems under uncertainty,” Theor. Found. Chem. Eng. 48, 138–147 (2014).
K. N. Orazbaeva, B. E. Utenova, and L. T. Kurmangazieva, “Method of mathematical modeling of interconnected technological units of oil refining production under uncertainty,” Prom–st Kaz., No. 3 (84), 72–75 (2014).
A. A. Lyupa, D. N. Morozov, M. A. Trapeznikova, B. N. Chetverushkin, N. G. Churbanova, and S. V. Lemeshevsky, “Simulation of oil recovery processes with the employment of high–performance,” Math. Models Comput. Simul. 8, 129–134 (2016).
B. B. Orazbaev, K. N. Orazbaeva, and G. T. Serikova, “Research and construction of mathematical models of reactors of the reforming section for automated control of the plant for the production of benzene,” Avtom. Telemekh. Svyaz’ Neftyan. Prom–sti, No. 1, 33–36 (2011).
A. Leonenkov, Fuzzy Modeling in MATLAB and fuzzyTECH (BHV Peterburg, St. Petersburg, 2003) [in Russian].
V. M. Shumskii and L. A. Zyryanova, Engineering Tasks in Oil Refining and Petrochemistry (Khimiya, Moscow, 1981) [in Russian].
Yu. V. Sharikov and P. A. Petrov, “Universal model for catalytic reforming,” Chem. Pet. Eng. 43, 580–597 (2007).
B. B. Orazbayev, K. N. Orazbayeva, L. T. Kurmangaziyeva, and V. E. Makhatova, “Multi–criteria optimisation problems for chemical engineering systems and algorithms for their solution based on fuzzy mathematical methods,” EXCLI J. 14, 984–998 (2015).
S. A. Orlovsky, Problems of Decision–Making with Fuzzy Information (Moscow, 1981; IIASA, Laxenburg, Austria, 1983).
Yu. P. Zaichenko, Operations Research: Fuzzy Optimization (Vyshha Shkola, Kiev, 1991) [in Russian].
Yu. Pershin, “Pareto–optimal and lexicographic solutions of mixed–integer problems that are linear with respect to continuous variables,” Autom. Remote Control 55, 263–270 (1994).
B. B. Orazbaev and L. T. Kurmangazieva, Modeling, Optimization and Decision–Making in a Fuzzy Environment (Lambert Academic, Saarbrücken, Germany, 2015) [in Russian].