Файл: Сборник статей по итогам Международной научно практической конференции 04 мая 2018.docx
ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 12.01.2024
Просмотров: 1229
Скачиваний: 1
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
СОДЕРЖАНИЕ
ДОСТОВЕРИЗАЦИЯ ДАННЫХ В АСУТП НА ПРЕДПРИЯТИЯХ ПЕРЕРАБОТКИ НЕФТИ
Список использованной литературы
Список использованной литературы
Научный руководитель: Апасов Т.К.
МЕТОДЫ БОРЬБЫ С АСПО ПРИ ЭКСПЛУАТАЦИИ СКВАЖИН, ОБОРУДОВАННЫХ УЭЦН,
В УСЛОВИЯХ ДРУЖНОГО МЕСТОРОЖДЕНИЯ
Список использованной литературы
АНАЛИЗ ТЕХНИЧЕСКОГО ОТЧЕТА В СТРОИТЕЛЬСТВЕ
Список использованной литературы:
ФУНКЦИОНАЛЬНАЯ АРХИТЕКТУРА СИСТЕМЫ ДЛЯ ПРОФЕССИОНАЛЬНЫХ ИТ СЕРВИСОВ
Список использованной литературы:
ОПТИМИЗАЦИЯ РЕЖИМОВ ДОБЫВАЮЩИХ СКВАЖИН НА КАЛЬЧИНСКОМ МЕСТОРОЖДЕНИИ
ЗАРЕЗКА БОКОВЫХ СТВОЛОВ НА КАЛЬЧИНСКОМ МЕСТОРОЖДЕНИИ
Список использованной литературы:
Список использованной литературы
Список использованной литературы
модели процесса, которая выступает в роли виртуального многопараметрического датчика для некоторого параметра [6]. Однако, в данных работах остались не рассмотренными методики разработки этих моделей и способы проверки их на адекватность. Также в настоящее время остаются нерешенными вопросы обоснования числа и мест установки измерительной аппаратуры для обеспечения однозначной идентификации причин дебалансов в условиях достоверизации данных в АСУТП при межцеховых перетоках. Кроме того, общепринятая методология моделирования «серый ящик» предполагает эвристическое выявление закономерностей процесса и взаимосвязи параметров и показателей качества продуктов, что в реальных условиях является труднодоступным.
Поскольку в данной задаче рассматривается сложная система с наличием большого количества взаимосвязанных подсистем различной природы, имеющей высокую динамичность, и обладающей нелинейностью характеристик ее элементов, для решения данной задачи предлагается методика разработки модели на основе когнитивного моделирования [7]. В основе когнитивного моделирования сложных систем используется понятие когнитивной карты, под которой понимается математическая модель системы
(объекта), представленная в виде ориентированного взвешенного графа и позволяющая описывать субъективное восприятие системы (объекта) человеком или группой людей [8].
В качестве объекта исследований рассматривается технологическая схема отбензинивающей колонны блока атмосферной перегонки
нефти установки ЭЛОУ - АВТ - 6 [9].
С целью установления взаимосвязей в программном пакете ASPEN HYSYS создается имитационная модель колонны, в которой устанавливаются недостающие измерители, необходимые для определения баланса. Данная система позволяет смоделировать технологический процесс частичного отбензинивания с целью установления взаимосвязей неизмеряемых потоков с косвенными параметрами. Это является концептуальным этапом моделирования, на котором определяются границы моделирования объекта, т.е. два множества: входных и выходных переменных [10].
По полученной прямой модели в HYSYS составляется когнитивная карта. Определяются внутренние переменные, характеризующие состояние объекта модели. Между концептами наносятся направленные дуги, отражающие причинно - следственные связи, на которых задаются структуры динамических операторов связей, после чего полученная когнитивная карта проверяется на адекватность [10].
На основе полученной когнитивной карты разрабатываются алгоритмы работы виртуального многопараметрического датчика для расчета неизмеряемых потоков по косвенным параметрам. Таким образом формируется модель, с помощью которой можно идентифицировать неизмеряемые потоки на основе результатов измерения других параметров многокомпонентной среды.
Результатом проделанной работы будет являться разработанная методика построения обратных моделей межцеховых перетоков на основе когнитивного моделирования с
оптимальным числом и расположением измерительных приборов, позволяющая по косвенным параметрам сводить балансы технологических жидкостей и выявлять дебалансы при аварийных утечках.
№ 6. С. 26–30.
VIII международной конференции. 2008. С. 149 - 153.
© Васильев А.Ю., 2018
Магистрант ИРНИТУ,
г. Иркутск, РФ Левина С.В. Студент ИРНИТУ, г. Иркутск, РФ Захаров С.В.
Зам. нач УНД ИРНИТУ,
г. Иркутск, РФ
Аннотация
В статье рассмотрено понятие распределенной генерации и проблемы присоединения к энергосистемам
Распределенная генерация, энергосистема, проблемы присоединения
Стремительное развитие современных технологий и применение их в жизнедеятельности человека привело к тому, что качеству электроэнергии стали уделять больше внимания. Во многих странах мира в настоящее время, наряду с развитием централизованного энергоснабжения, все более активно поддерживается тенденция широкомасштабного перехода к распределенной генерации энергии (РГЭ).
Распределенная генерация энергии понимается как производство энергии на уровне распределительной сети или на стороне потребителя, включенного
Поскольку в данной задаче рассматривается сложная система с наличием большого количества взаимосвязанных подсистем различной природы, имеющей высокую динамичность, и обладающей нелинейностью характеристик ее элементов, для решения данной задачи предлагается методика разработки модели на основе когнитивного моделирования [7]. В основе когнитивного моделирования сложных систем используется понятие когнитивной карты, под которой понимается математическая модель системы
(объекта), представленная в виде ориентированного взвешенного графа и позволяющая описывать субъективное восприятие системы (объекта) человеком или группой людей [8].
В качестве объекта исследований рассматривается технологическая схема отбензинивающей колонны блока атмосферной перегонки
нефти установки ЭЛОУ - АВТ - 6 [9].
С целью установления взаимосвязей в программном пакете ASPEN HYSYS создается имитационная модель колонны, в которой устанавливаются недостающие измерители, необходимые для определения баланса. Данная система позволяет смоделировать технологический процесс частичного отбензинивания с целью установления взаимосвязей неизмеряемых потоков с косвенными параметрами. Это является концептуальным этапом моделирования, на котором определяются границы моделирования объекта, т.е. два множества: входных и выходных переменных [10].
По полученной прямой модели в HYSYS составляется когнитивная карта. Определяются внутренние переменные, характеризующие состояние объекта модели. Между концептами наносятся направленные дуги, отражающие причинно - следственные связи, на которых задаются структуры динамических операторов связей, после чего полученная когнитивная карта проверяется на адекватность [10].
На основе полученной когнитивной карты разрабатываются алгоритмы работы виртуального многопараметрического датчика для расчета неизмеряемых потоков по косвенным параметрам. Таким образом формируется модель, с помощью которой можно идентифицировать неизмеряемые потоки на основе результатов измерения других параметров многокомпонентной среды.
Результатом проделанной работы будет являться разработанная методика построения обратных моделей межцеховых перетоков на основе когнитивного моделирования с
оптимальным числом и расположением измерительных приборов, позволяющая по косвенным параметрам сводить балансы технологических жидкостей и выявлять дебалансы при аварийных утечках.
Список использованной литературы
-
Веревкин А.П. Диагностика, верификация и достоверизация данных для автоматизированных систем управления // Нефтегазовое дело. 2016. №3(3). С. 239 - 254. -
Веревкин А.П., Саитгалиева Г.И. Обоснование выбора комплекса технических средств автоматизации для систем обеспечения безопасности // Территория Нефтегаз. 2015.
№ 6. С. 26–30.
-
Система оперативного диагностирования автоматизированного технологического комплекса трубчатой печи на основе продукционных правил / Д.С. Матвеев [и др.] // Электронный научный журнал «Нефтегазовое дело». 2011. №4. С. 4 - 13. -
Веревкин А.П., Матвеев Д.С., Хуснияров М.Х. Обеспечение безопасности трубчатых печей на основе оперативной диагностики аварийных состояний // Территория нефтегаз. 2010. №4. С. 14 - 17. -
Построение математической модели трубчатой печи пиролиза для целей оптимизации режимов и диагностики прогаров змеевика / А.П. Веревкин, [и др.] // Нефтегазовое дело. 2010. Т.8. №1. С. 70 - 73. -
Мусаев, А.А. Виртуальные анализаторы: концепция построения и применения в задачах управления непрерывными технологическими процессами // Автоматизация в промышленности. 2003. №8. С. 28–33. -
Васильев В.И., Ильясов Б.Г. Интеллектуальные системы управления. Теория и практика: учебное пособие. М.: Радиотехника, 2009. 392 с. -
Когнитивное моделирование программного проекта / М.Б. Гузаиров [и др.] // Труды
VIII международной конференции. 2008. С. 149 - 153.
-
Ахметов С.А. Технология, экономика и автоматизаций процессов переработки нефти и газа. М.: Химия, 2005. 736 с. -
Веревкин А.П. Интеллектуальные системы управления и обеспечения безопасности: учебное пособие. Уфа: УГНТУ, 2016. 57 с.
© Васильев А.Ю., 2018
Гладких А.М.
Магистрант ИРНИТУ,
г. Иркутск, РФ Левина С.В. Студент ИРНИТУ, г. Иркутск, РФ Захаров С.В.
Зам. нач УНД ИРНИТУ,
г. Иркутск, РФ
ПРОБЛЕМЫ ПРИСОЕДИНЕНИЯ РАСПРЕДЕЛЕННОЙ ГЕНЕРАЦИИ К ЭНЕРГОСИСТЕМАМ
Аннотация
В статье рассмотрено понятие распределенной генерации и проблемы присоединения к энергосистемам
Ключевые слова:
Распределенная генерация, энергосистема, проблемы присоединения
Стремительное развитие современных технологий и применение их в жизнедеятельности человека привело к тому, что качеству электроэнергии стали уделять больше внимания. Во многих странах мира в настоящее время, наряду с развитием централизованного энергоснабжения, все более активно поддерживается тенденция широкомасштабного перехода к распределенной генерации энергии (РГЭ).
Распределенная генерация энергии понимается как производство энергии на уровне распределительной сети или на стороне потребителя, включенного