Вибір каталізаторів процесу окислювальної конденсації метану із використанням інтелектуальної системи підтримки прийняття рішень
DOI:
https://doi.org/10.15587/2312-8372.2020.198335Ключові слова:
селективність каталізатору, екологічна ефективність, інтелектуальний аналіз даних, метод аналізу ієрархій, дерева рішень, комп’ютерне моделюванняАнотація
Оскільки більшість хімічних процесів є каталітичними, то проблема вибору каталізаторів традиційно розглядається в багатьох публікаціях та висвітлюється на багатьох інтернет сайтах. В даній роботі як об'єкт дослідження розглядається каталітичний процес окислювальної конденсації метану та інтелектуальні технології аналізу та прийняття рішень задля вибору найкращого варіанту каталізатора. В результаті вивчення численних джерел було визначено, що задачі, пов’язані із вибором найкращого в кожному конкретному випадку каталізатора, часто дуже неоднозначні та складні. Тому будь-яка інформаційна підтримка при рішенні задач, пов’язаних із вибором каталізаторів, буде корисною. Велика кількість інформації, залучення сучасних комп’ютерних технологій та знань кваліфікованих експертів – все це робить створення інтелектуальної системи підтримки прийняття рішень важливою та реальною задачею.
Дана робота направлена на розробку інтелектуальної системи підтримки прийняття рішень для вибору найбільш ефективного каталізатору процесу окислювальної конденсації метану.
Методи, що обрані в системі для прийняття рішень, – це метод аналізу ієрархій та інтелектуальний аналіз даних на базі дерев рішень. Перший з них потребує участі людини-експерта, другий виконує інтелектуальний аналіз даних без участі фахівця. Слід зауважити, що вибір останнього був обумовлений ще тим, що методи на основі дерев рішень входять до першої десятки за своєю ефективністю для інтелектуального аналізу даних.
Для комп’ютерної реалізації системи було використано об’єктно-орієнтовне програмування на базі Microsoft Visual Studio.
В ході виконання дослідження крім вибору каталізаторів із використанням розробленої системи прийняття рішень, проводилось комп’ютерне моделювання процесу окислювальної конденсації метану з використанням обраних каталізаторів та було обрано кращий варіант схеми. Отримані результати можуть бути корисними на етапах проектування та впровадження відповідного виробництва, а також застосовуватися операторами-технологами для аналізу протікання виробничого процесу.
Посилання
- Shagan, D. V., Bugaieva L. M. (2018). Intelligent decision support system for selecting catalyst of the oxidative coupling of methane process. Modeling and simulation for chemistry and technologies and sustainable development systems – MSCT-2018. Kyiv: Kyiv Polytechnic Institute, 70-72.
- Van der Grift (2017). How to select the best refinery catalyst for your process. Catalyst Specialist. Available at: http://www.catalyst-intelligence.com/blog/how-to-select-the-best-catalyst-for-your-process
- Thomas, S. J. M., Leary, R. K. (2016). On choosing the most appropriate catalysts for the conversion of carbon dioxide to fuels and other commodities, and on the environmentally benign processing of renewable and nonrenewable feedstocks. Applied Petrochemical Research, 6 (3), 167–182. doi: http://doi.org/10.1007/s13203-016-0167-9
- Eletsky, P. M., Mironenko, O. O., Selishcheva, S. A., Yakovlev, V. A. (2016). Investigation of the Process of Catalytic Steam Cracking of Heavy Oil in the Presence of Disperse Catalysts. Part 1. The Choice of Optimal Operation Conditions for Steam Reforming in the Absence of the Catalyst. Kataliz v Promyshlennosti, 16 (1), 50–56. doi: http://doi.org/10.18412/1816-0387-2016-1-50-56
- Chandler, D. L. (2011). How to choose a catalyst. MIT News. Available at: http://news.mit.edu/2011/battery-principle-0613
- Catalysts Selection Guide (2014). Anco Catalysts Ltd. Available at: http://ancocatalysts.com/catalyst_selection_guide.html
- Krylov, О. V. (2014). Geterogennii kataliz. Moscow: Akademkniga, 679.
- Dedov, А. G., Loktev, А. S., Telpukhovskaia, N. О., Parkhomenko, K. V., Gerashchenko, M. V., Moiseev, I. I. (2010). Oxidative Condensation of Methane in the Presence of Lanthanum-Cerium Catalysts: The Fundamental Character of the Effect of Nonadditivity. Chemistry and Technology of Fuels and Oils, 2 (558), 43-46.
- Dedov, A. G., Loktev, A. S., Golikov, S. D., Spesivtsev, N. A., Moiseev, I. I., Nipan, G. D., Dorokhov, S. N. (2015). Oxidative coupling of methane to form ethylene: Effect of the preparation method on the phase composition and catalytic properties of Li-W-Mn-O-SiO2 composite materials. Petroleum Chemistry, 55, 2, 163–168. doi: http://doi.org/10.7868/s0028242115020069
- Fini, T., Patz, C., Wentzel, R. (2014). Oxidative Coupling of Methane to Ethylene. Senior Design Reports, 268.
- Thybaut, J. W., Marin, G. B., Mirodatos, C., Schuurman, Y., van Veen, A. C., Sadykov, V. A. et. al. (2014). A Novel Technology for Natural Gas Conversion by Means of Integrated Oxidative Coupling and Dry Reforming of Methane. Chemie Ingenieur Technik, 86 (11), 1855–1870. doi: http://doi.org/10.1002/cite.201400068
- Alexiadis, V. I., Chaar, M., van Veen, A., Muhler, M., Thybaut, J. W., Marin, G. B. (2016). Quantitative screening of an extended oxidative coupling of methane catalyst library. Applied Catalysis B: Environmental, 199, 252–259. doi: http://doi.org/10.1016/j.apcatb.2016.06.019
- Son, N. X. (2014). Ethylene Production by Oxidative Coupling of Methane: New Process Flow Diagram Based on Adsorptive Separation. Berlin, 142.
- Zakharchuk, Y., Beznosyk, Y., Bugaieva, L. (2018). Mathematical model of obtaining a hydrocarbon fuel based on the fischertropsch pathway in a stationary layer of the cobaltbased catalyst. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3 (6 (93)), 60–70. doi: http://doi.org/10.15587/1729-4061.2018.134165
- Siluria Announces One Year of Successful Operations of its Disruptive Ethylene Technology. Available at: http://www.prnewswire.com/news-releases/siluria-announces-one-year-of-successful-operations-of-its-disruptive-ethylene-technology-300266816.html
- Bullis, K. (2014). Chasing the Dream of Half-Price Gasoline from Natural Gas. Available at: https://www.technologyreview.com/s/523146/chasing-the-dream-of-half-price-gasoline-from-natural-gas/
- Decision support system. Available at: https://en.wikipedia.org/wiki/Decision_support_system
- Saati T. (1993). Prinyatie resheniy. Metod analiza ierarkhiy. Moscow: Radio i svyaz, 278
- Bugaieva, L. М., Bojko, Т. V., Beznosyk, Yu. О. (2017). Systemnyi analiz chimiko-tekhnologichnykh kompleksiv. Kyiv: Interservis, 254.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2020 Liudmyla Bugaieva, Dmytriy Shahan, Yurii Beznosyk
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.
