ПЕРСПЕКТИВЫ И ЦЕЛИ РЕАЛИЗАЦИИ СИСТЕМ АДАПТИВНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ НЕФТЕХИМИЧЕСКИХ УСТАНОВОК, ОСНОВАННЫХ НА КОГНИТИВНЫХ КАРТАХ

К. Ю. Устюжанин

Аннотация


Во время сопровождения функционирования нефтехимических установок, большинство обязанностей управления и мониторинга, связанных с безопасностью процесса возложены на систему управления. В соответствии с федеральным законом о безопасности опасных производственных объектов, система автоматизации должна обеспечивать достаточный уровень предсказуемости поведения системы. На сегодняшний день, активно развивается теория продвинутого, усовершенствованного управления с использованием точных моделей динамики процесса. До сих пор, проблема адаптивного моделирования технологических установок, моделирования в реальном времени (онлайн), без участия персонала, являлась основным препятствием для применения техник продвинутого управления и обеспечения безопасности на сложных, плохо предсказуемых установках. Исследования в этой области позволили определить структуру системы адаптивного управления, которая применима для описания необходимых функций. Было найдено решение, предоставляющее возможность использовать адаптивные когнитивные карты в качестве динамических моделей. Преимуществом этой техники является гибкость в применении и легкая обучаемость персонала нефтеперерабатывающего или нефтехимического предприятия. Самоорганизующиеся, адаптивные когнитивные карты, основанные на эвристическом знании о процессе, являются лучшим выбором для повышения экономической эффективности автоматизированного управления. Перспективным инструментом для их создания, разрабатываемым в Уфимском государственном нефтяном техническом университете, является программный комплекс «Cognitive Map Builder». Это решение наиболее предпочтительно для решения проблемы адаптивного моделирования с минимальным бюджетом.


Ключевые слова


adaptive modeling;adaptive systems;advanced process control and safety;cognitive maps;heuristic models;online modeling;self-organizing systems;адаптивное моделирование;адаптивные системы;когнитивные карты;моделирование в реальном времени;самоорганизующиеся системы;системы продвинутого управления и обеспечения безопасности;эвристические модели

Полный текст:

PDF

Литература


Aguilar J. Adaptive random fuzzy cognitive maps //Advances in Artificial Intelligence-IBERAMIA 2002. 2002, рp. 402-410.

Holland J. H., Reitman J. S. Cognitive systems based on adaptive algorithms //ACM SIGART Bulletin. 1977. №. 63. pр. 49-49.

Ioannov P., Fidan B. Adaptive control tutorial // Society for Industrial and Applied Mathematics Philadelphia.: SIAM, 2006.

Verevkin A. P. Advanced» control systems engineering // Problemy avtomatizacii tehnologicheskih processov dobychi, transporta i pererabotki nefti i gaza: sb. tr. IV Vseros. zaoch. nauch.-prakt.internet-konf. 2016. S. 21-33.

Verevkin A. P. Improving industrial safety based prediction models one xamplet hepolymerization of ethylenein at ubular reactor // Problemy avtomatizacii tehnologicheskih processov dobychi, transporta i pererabotki nefti i gaza: sb. tr. IV Vseros. zaoch. nauch.-prakt.internet-konf. 2016. S. 13-21.

Veryevkin A. P., Kirushin O. V., Urazmetov Sh. F. Managing the process of copolymerization of ethylene propylene rubber in terms of product quality//Oil and gas business/ USPTY. 2012. Vol. 10, № 3. рр.121 - 124.

Optimization of process control of oil refining in terms of technical and economic efficiency /A. P. Veryevkin, T. M. Murtazin, R. M. Linetskiy, M. H. Khusniyarov //Problems of production automation, transportation and oil and gas refining: Materials of All-Russian scientific-practical conf./editors Veryevkin, A.P., Ishinbaev, N.A. Ufa: USPTY, 2013. рр. 69-73.

Vasil'ev V. I., Il'jasov B. G. Intellektual'nye sistemy upravle-nija. Teorija i praktika: ucheb. posobie. M.: Izd-vo «Radiotehnika», 2009. 392 s. [in Russian].

Metod adaptacii modelej operativnoj ocenki pokazatelej kachestva neftehimicheskih proizvodstv (na primere proizvodstva jetilenpropilenovyh kauchukov) /A. P. Verevkin, O. V. Kirjushin, T. M. Murtazin, Sh. F. Urazmetov // Neftegazovoe delo. 2013. T.11, №4. URL: http://ngdelo.ru/files/old_ngdelo/2013/4/ngdelo-4-2013-p127-132.pdf (data obrashhenija 21.11.2016). [in Russian].

Verevkin A. P., Ustjuzhanin K. Ju. Obzor podhodov k adaptacii dinamicheskih modelej v real'nom vremeni // Molodezh' v nauke: Novye argumenty: sb. nauch. rabot II-j Mezhdunar. molodezh. konkursa; Otv. red. A.V. Gorbenko. Lipeck: Nauchnoe partnerstvo «Argument», 2015. Ch. 1. S. 198-203. [in Russian].

Sistema operativnogo diagnostirovanija avtomatizirovannogo tehnologicheskogo kompleksa trubchatoj pechi na osnove produkcionnyh pravil /D. S. Matveev,A. V. Chikurov, M. H. Husnijarov, R. N. Bahtizin, A. P. Verjovkin // Neftegazovoe delo: jelektron. nauch. zhurn. /UGNTU. 2011. №4. S.4-13. URL: http://ogbus.ru/authors/Matveev/Matveev_1.pdf (data obrashhenija 21.11.2016). [in Russian].

Ustjuzhanin K. Ju. Podhod k ocenke pokazatelej kachestva razrabotki i funkcionirovanija adaptivnyh matematicheskih modelej s ispol'zovaniem nechetkih kognitivnyh kart // Molodezh' v nauke: Novye argumenty: Sbornik nauchnyh rabot III Mezhdunar. molodezh. konkursa. / Otv. red. A.V. Gorbenko. Lipeck: Nauchnoe partnerstvo «Argument», 2016. Ch. 2. S. 136-141. [in Russian].

Ustjuzhanin K. Ju. Razrabotka adaptivnoj modeli processa piroliza benzinovoj frakcii na osnove kognitivnyh kart // Molodezh' v nauke: Novye argumenty: Sbornik nauchnyh rabot III Mezhdunar. molodezh. konkursa / Otv. red. A.V. Gorbenko. Lipeck: Nauchnoe partnerstvo «Argument», 2016. Ch. 2. S.63-69. [in Russian].




DOI: http://dx.doi.org/10.17122/ogbus-2016-6-198-225

Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.