Сборник статей по итогам Международной научно практической конференции 04 мая 2018
 Скачать 2.25 Mb.
|
Ключевые слова:Нефтепеработка, дебалансы, верификация, достоверизация, когнитивное моделиование, имитационная модель Предприятие переработки нефти представляет собой большую структуру производственных подразделений (установок, цехов, блоков), связанных между собой сложной сетью технологических трубопроводов. В этой связи на нефтеперерабатывающих заводах исключительно высоки требования к уровню информационной безопасности и достоверизации данных [1]. При разработке балансных моделей движения технологических жидкостей между цехами в MES - системах возникает проблема верификации параметров, при которой не каждый технологический поток может быть измерен, вследствие чего в узлах межцеховых перетоков могут возникнуть дебалансы газожидкостных потоков. Дебаланс может возникать как из - за отсутствия данных о потоке, так и из - за потерь сырья в случае аварийных утечек. Возникает необходимость в идентификации неизмеряемых потоков с целью снижения экономических потерь и увеличению эффективности управления технологических процессов за счет оптимизации числа и места установки измерительной техники [2]. Методу решения проблемы достоверизации данных в АСУТП при нефтепереработке нефти не уделялось достаточного внимания. В некоторых работах рассматривались пути повышения уровня информационной безопасности за счет комплексной диагностики средств автоматизации, верификации и достоверизации данных [3 - 5]. В одной из работ предлагалось создание обратной 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. |