Методи побудови моделей та оптимізації режимів роботи хіміко-технологічної системи виробництва бензолу в нечіткому середовищі

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.226167

Ключові слова:

математичне моделювання, досить чітка інформація, хіміко-технологічна система, принципи оптимальності, евристичний алгоритм

Анотація

Об'єктом дослідження є хіміко-технологічна система виробництва бензолу та оптимізація режимів її роботи на основі моделювання. Запропоновано підхід до ефективного вирішення завдань оптимізації режимів роботи реальних хіміко-технологічних систем. Так як такі системи зазвичай є багатокритеріальними та характеризуються нечіткістю вихідної інформації, запропоновано підхід до розробки їх моделей та оптимізації їх режимів роботи в нечіткому середовищі. Сутність цього підходу полягає в побудові математичних моделей та оптимізації режимів роботи систем на основі методології системного аналізу з використанням доступної інформації детермінованого, статистичного та нечіткого характеру. Шляхом модифікації різних принципів оптимальності для роботи в нечіткому середовищі отримані постановки задач оптимізації хіміко-технологічними системами в нечіткому середовищі. На основі модифікації принципів максимина та Парето оптимальності запропонований евристичний алгоритм вирішення сформульованої задачі оптимізації, заснований на використанні знання та досвіду особи, яка приймає рішення. Запропонований метод побудови моделі та алгоритм оптимізації реалізовані на практиці при побудові моделей бензольної та ректифікаційної колон хіміко-технологічної системи виробництва бензолу, при постановці та вирішенні задачі оптимізації режимів їх роботи в нечіткому середовищі. Аналіз і порівняння результатів оптимізації дозволяють зробити висновок про ефективність запропонованого нечіткого підходу до вирішення завдань оптимізації в нечіткому середовищі. В результаті оптимізації процесу виробництва бензолу вихід збільшився на 1,45 тис. тонн або на 1,1 %, обсяг рафінаду на 0,4 тис. тонн, в умовах виконання нечітких обмежень на якість бензолу. Пропонований підхід дозволяє оцінити ступінь виконання нечітких обмежень

Біографії авторів

Batyr Orazbayev, L. N. Gumilyov Eurasian National University

Doctor of Technical Sciences, Professor

Department of System Analysis and Control

Kulman Orazbayeva, Kazakh University of Economics, Finance and International Trade

Doctor of Technical Sciences, Professor

Department of Management

Valentina Makhatova, Atyrau State University named after Kh. Dosmukhamedov

PhD, Professor

Department of Software Engineering

Raigul Tuleuova, Atyrau State University named after Kh. Dosmukhamedov

PhD, Professor

Department of Mathematics and Methods of Teaching Mathematic

Zhumazhan Kulmagambetova, K. Zhubanov Aktobe Regional University

PhD, Associate Professor

Department of Informatics and Information Technologies

Timur Toleuov, K. Zhubanov Aktobe Regional University

Senior Lecturer

Department of Informatics and Information Technologies

Nurlan Mukatayev, L. N. Gumilyov Eurasian National University

PhD

Department of System Analysis and Control

Yerbol Ospanov, Semey State University named after Shakarim

PhD

Department of Automation and Information Technologies

Посилання

  1. Giarratano, J. C., Riley, G. D. (2006). Expert Systems: Principles and Programming. Moscow: OOO «I.D. Vil'yams», 1152.
  2. Gronostajski, Z., Hawryluk, M., Kaszuba, M., Marciniak, M., Niechajowicz, A., Polak, S. et. al. (2015). The expert system supporting the assessment of the durability of forging tools. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 82 (9-12), 1973–1991. doi: https://doi.org/10.1007/s00170-015-7522-3
  3. Zamani Sabzi, H., King, J. P., Abudu, S. (2017). Developing an intelligent expert system for streamflow prediction, integrated in a dynamic decision support system for managing multiple reservoirs: A case study. Expert Systems with Applications, 83, 145–163. doi: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2017.04.039
  4. Gutsykova, S. (2017). Metod ekspertnyh otsenok. Teoriya i praktika. Moscow: Kogito-Tsentr, 509.
  5. Kahraman, C. (Ed.) (2008). Fuzzy Multi-Criteria Decision Making. Theory and Applications with Recent Developments. Springer, 590. doi: https://doi.org/10.1007/978-0-387-76813-7
  6. Dubois, D. (2011). The role of fuzzy sets in decision sciences: Old techniques and new directions. Fuzzy Sets and Systems, 184 (1), 3–28. doi: https://doi.org/10.1016/j.fss.2011.06.003
  7. Suleymenov, B. A. (2009). Intellektual'nye i gibridnye sistemy upravleniya tehnologicheskimi protsessami. Almaty: Izd-vo «Pikula i K», 304.
  8. Ryzhov, A. P. (2017). Teoriya nechetkih mnozhestv i ee prilozheniy. Moscow: Izd-vo MGU, 115.
  9. Orazbayev, B. B., Orazbayeva, K. N., Utenova, B. E. (2014). Development of mathematical models and modeling of chemical engineering systems under uncertainty. Theoretical Foundations of Chemical Engineering, 48 (2), 138–147. doi: https://doi.org/10.1134/s0040579514020092
  10. Volin, Yu. M., Ostrovskii, G. M. (2007). Multicriteria optimization of technological processes under uncertainty conditions. Automation and Remote Control, 68 (3), 523–538. doi: https://doi.org/10.1134/s0005117907030125
  11. Pavlov, S. Yu., Kulov, N. N., Kerimov, R. M. (2014). Improvement of chemical engineering processes using systems analysis. Theoretical Foundations of Chemical Engineering, 48 (2), 117–126. doi: https://doi.org/10.1134/s0040579514020109
  12. Zaychenko, Yu. P. (1991). Issledovanie operatsiy: nechetkaya optimizatsiya. Kyiv: Vyscha shkola, 191. Available at: https://ru.b-ok.as/book/2951666/3b81d7
  13. Orazbayev, B. B., Orazbayeva, K. N., Kurmangaziyeva, L. T., Makhatova, V. (2015). Multi-criteria optimisation problems for chemical engineering systems and algorithms for their solution based on fuzzy mathematical methods. EXCLI Journal, 14, 984–998. doi: https://doi.org/10.17179/excli2015-266
  14. Biegler, L. T., Lang, Y., Lin, W. (2014). Multi-scale optimization for process systems engineering. Computers & Chemical Engineering, 60, 17–30. doi: https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2013.07.009
  15. Wang, C., Chen, L., Xia, S., Sun, F. (2016). Maximum production rate optimization for sulphuric acid decomposition process in tubular plug-flow reactor. Energy, 99, 152–158. doi: https://doi.org/10.1016/j.energy.2016.01.040
  16. Li, P., Chen, L., Xia, S., Zhang, L. (2019). Maximum Hydrogen Production Rate Optimization for Tubular Steam Methane Reforming Reactor. International Journal of Chemical Reactor Engineering, 17 (9). doi: https://doi.org/10.1515/ijcre-2018-0191
  17. Sekretarev, Y. A., Myatezh, T. V., Moshkin, B. N. (2018). Mathematical model for controlling generation company functioning under modern conditions. Bulletin of the Tomsk Polytechnic University. Geo Аssets Engineering, 329 (2), 146–158. Available at: http://earchive.tpu.ru/bitstream/11683/46405/1/bulletin_tpu-2018-v329-i2-14.pdf
  18. Valiakhmetov, R. I., Yamaliev, V. U., Shubin, S. S., Alferov, A. V. (2018). Application of heuristic algorithms in analyzing data to solve the problem of detection of electric centrifugal pumping units. Bulletin of the Tomsk Polytechnic University. Geo Аssets Engineering, 329 (2), 159–167. Available at: http://earchive.tpu.ru/bitstream/11683/46406/1/bulletin_tpu-2018-v329-i2-15.pdf
  19. Fayaz, M., Ahmad, S., Ullah, I., Kim, D. (2018). A Blended Risk Index Modeling and Visualization Based on Hierarchical Fuzzy Logic for Water Supply Pipelines Assessment and Management. Processes, 6 (5), 61. doi: https://doi.org/10.3390/pr6050061
  20. Volkov, I., Gracheva, M. (1999). Analiz proektnyh riskov. Available at: https://www.cfin.ru/finanalysis/project_risk.shtml
  21. Ospanov, Y. A., Orazbayev, B. B., Orazbayeva, K. N., Gancarczyk, T., Shaikhanova, A. K. (2016). Control of fuzzy technological objects based on mathematical models. 2016 16th International Conference on Control, Automation and Systems (ICCAS). doi: https://doi.org/10.1109/iccas.2016.7832501
  22. Tehnologicheskiy reglament tehnologicheskogo kompleksa po proizvodstvu benzola (2017). Atyrau: Atyrauskiy neftepererabatyvayuschiy zavod, 387.
  23. Ostreykovskiy, V. A., Karmanov, F. I. (2015). Statisticheskie metody obrabotki eksperimental'nyh dannyh s ispol'zovaniem paketa MathCad. Moscow: Infra-M, 208.
  24. Churakov, E. P. (2016). Vvedenie v mnogomernye statisticheskie metody. Sankt-Peterburg: Lan', 148.
  25. Shiryaev, A. N. (2014). Veroyatnostno-statisticheskie metody v teorii prinyatiya resheniy. Moscow: MTSNMO, 144.
  26. Orazbaev, B. B. (2016). Metody modelirovaniya i prinyatiya resheniy dlya upravleniya proizvodstvom v nechetkoy srede. Astana: Izd-vo Evraziyskiy natsional'nyy universitet imeni. L.N. Gumileva, 398.
  27. Linik, Yu. V. (2017). Metod naimen'shih kvadratov i osnovy matematiko-statisticheskoy teorii obrabotki nablyudeniy. Moscow: Nauka, 307.
  28. Orazbayev, B. B., Ospanov, E. A., Orazbayeva, K. N., Kurmangazieva, L. T. (2018). A Hybrid Method for the Development of Mathematical Models of a Chemical Engineering System in Ambiguous Conditions. Mathematical Models and Computer Simulations, 10 (6), 748–758. doi: https://doi.org/10.1134/s2070048219010125
  29. Fuzzy Logic Toolbox. Available at: https://exponenta.ru/fuzzy-logic-toolbox
  30. Leonenkov, A. (2003). Nechetkoe modelirovanie v srede MATLAB i fuzzyTECH. Sankt-Peterburg: BHV-Peterburg, 719.
  31. Ostrovsky, G. M., Ziyatdinov, N. N., Lapteva, T. V., Silvestrova, A. (2015). Optimization of Chemical Process Design with Chance Constraints by an Iterative Partitioning Approach. Industrial & Engineering Chemistry Research, 54 (13), 3412–3429. doi: https://doi.org/10.1021/ie5048016
  32. Ibrahim, D., Jobson, M., Li, J., Guillén-Gosálbez, G. (2018). Optimization-based design of crude oil distillation units using surrogate column models and a support vector machine. Chemical Engineering Research and Design, 134, 212–225. doi: https://doi.org/10.1016/j.cherd.2018.03.006
  33. Chen, Y., He, L., Li, J., Zhang, S. (2018). Multi-criteria design of shale-gas-water supply chains and production systems towards optimal life cycle economics and greenhouse gas emissions under uncertainty. Computers & Chemical Engineering, 109, 216–235. doi: https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2017.11.014
  34. Harinath, E., Biegler, L. T., Dumont, G. A. (2013). Predictive optimal control for thermo-mechanical pulping processes with multi-stage low consistency refining. Journal of Process Control, 23 (7), 1001–1011. doi: https://doi.org/10.1016/j.jprocont.2013.05.005
  35. Aggarwal, A., Mehra, A., Chandra, S., Khan, I. (2018). Solving Atanassov's I-fuzzy Linear Programming Problems Using Hurwicz's Criterion. Fuzzy Information and Engineering, 10 (3), 339–361. doi: https://doi.org/10.1080/16168658.2019.1644032
  36. Nasseri, S. H., Bavandi, S. (2018). Fuzzy Stochastic Linear Fractional Programming based on Fuzzy Mathematical Programming. Fuzzy Information and Engineering, 10 (3), 324–338. doi: https://doi.org/10.1080/16168658.2019.1612605
  37. Meshalkin, V. P., Gimarov, V. A., Zaytsevskiy, I. V. (2003). Lokal'nye matematicheskie modeli dlya upravleniya promyshlennym predpriyatiem. Moscow: Izd-vo fiziko-matematicheskoy literatury, 456.
  38. Grossmann, I. E. (2014). Challenges in the Application of Mathematical Programming in the Enterprise-wide Optimization of Process Industries. Teoreticheskie osnovy khimicheskoi tekhnologii, 48 (5), 500–517. doi: https://doi.org/10.7868/s0040357114050054
  39. Kenzhebaeva, T. S., Orazbayev, B. B., Abitova, G. A., Orazbayeva, K. N., Spichak, Y. V. (2017). Study and design of mathematical models for chemical-technological systems under conditions of uncertainty based on the system analysis. Proceedings of the 2017 International Conference on Industrial Engineering and Operations Management (IEOM). Bristol, 776–790. Available at: http://www.ieomsociety.org/ieomuk/papers/183.pdf
  40. Shukaev, D. N. (2017). Prikladnye metody optimizatsii. Moscow: Izdatel'skiy dom Akademii Estestvoznaniya, 212. Available at: https://www.monographies.ru/docs/2017/11/file_5a01c64e72d6f.pdf
  41. Shumskiy, V. M., Zyryanova, L. A. (1981). Inzhenernye zadachi v neftepererabotke i neftehimii. Reshenie na tsifrovyh vychislitel'nyh mashinah. Moscow: Izd-vo «Himiya», 254.
  42. Méndez, C. A., Cerdá, J., Grossmann, I. E., Harjunkoski, I., Fahl, M. (2006). State-of-the-art review of optimization methods for short-term scheduling of batch processes. Computers & Chemical Engineering, 30 (6-7), 913–946. doi: https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2006.02.008

##submission.downloads##

Опубліковано

2021-04-30

Як цитувати

Orazbayev, B., Orazbayeva, K., Makhatova, V., Tuleuova, R., Kulmagambetova, Z., Toleuov, T., Mukatayev, N., & Ospanov, Y. (2021). Методи побудови моделей та оптимізації режимів роботи хіміко-технологічної системи виробництва бензолу в нечіткому середовищі. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2(2 (110), 78–88. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.226167

Номер

Том 2 № 2 (110) (2021): Інформаційні технології. Системи управління в промисловості

Розділ

Системи управління в промисловості

Ліцензія

Авторське право (c) 2021 Batyr Orazbayev, Kulman Orazbayeva, Valentina Makhatova, Raigul Tuleuova, Zhumazhan Kulmagambetova, Timur Toleuov, Nurlan Mukatayev, Yerbol Ospanov

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.