БАЯУ КОКСТЕУ ҚОНДЫРҒЫСЫ НЕГІЗГІ РЕКТИФИКАЦИЯЛЫҚ КОЛОННАСЫ ЖҰМЫС РЕЖИМІН БАСҚАРУ БОЙЫНША АЙҚЫН ЕМЕС ОРТАДА ШЕШІМ ҚАБЫЛДАУ ТӘСІЛДЕМЕСІ

Бактыгул Асанова; Батырбай Оразбаев; Zhanna Shangitova

doi:10.32523/2616-7182/bulmathenu.2024/4.3

Авторлар

Бактыгул Асанова Х. Досмұхамедов атындағы Атырау университеті https://orcid.org/0000-0003-1029-6266
Батырбай Оразбаев Л.Н.Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университеті https://orcid.org/0000-0003-2109-6999
Zhanna Shangitova Kh. Dosmukhamedov Atyrau University https://orcid.org/0000-0001-7494-5208

DOI:

https://doi.org/10.32523/2616-7182/bulmathenu.2024/4.3

Кілт сөздер:

{ректификациялау колоннасы, шешім қабылдау, айқын емес шектеулер, оптимималдық принциптері, эвристикалық тәсіл

Аңдатпа

Баяу кокстеу қондырғысының негізгі ректификациялық колоннасы мысалында күрделі формализацияланатын, айқынсыздықпен сипатталатын технологиялық нысандардың жұмыс режимдерін басқару бойынша шешім қабылдау есебінің математикалық қойылымы тұжырымдалған. Бұл ректификациялық колоннаның жұмыс сапасын бағалайтын критерийлер мен оларға әсер ететін колоннаның кіріс, режимдік параметрлері және оның өнімдерінің сапа көрсеткіштеріне қойылатын айқын емес шектеулер анықталған. Квазимаксимин және идеалды нүкте оптималдық принциптері комбинациясын айқынсыздыққа модификациялау арқылы айқын емес ортада шешім қабылдау есебі тұжырымдалып, оны шешу үшін эвристикалық тәсіл ұсынылған. Бұл тәсілдеме негізінде бастапқы ақпараттың қолжетімдігі мен өндірісте орын алған жағдайға байланысты басқа оптималдық принциптері мен олардың комбинациясын айқынсыздыққа бейімдеп, шешім қабылдау есептерін тұжырымдауға, оларды шешу эвристикалық тәсілдерін жасақтауға болатыны негізделген. Ұсынылған тәсіл айқынсыздықта өндірістік есептердің тиімді және адекваттығы жоғары шешімдерді қабылдауға мүмкіндік береді. Айқын емес шектеулері бар шешім қабылдау есебін шешуге ұсынылған эвристикалық тәсілі адам-оператор-компьютер арасында ақпарат алмасу арқылы шешімді жақсартуға негізделген итеративті тәсіл болып табылады. Соңғы тиімді шешімді шешім қабылдаушы тұлғамен өндірісте және нысан өндіретін өнімдер нарығындағы жағдайға байланысты қабылданады.

Автор өмірбаяндары

Бактыгул Асанова, Х. Досмұхамедов атындағы Атырау университеті

PhD, Физика, математика және ақпараттық технологиялар факультетінің деканы

Батырбай Оразбаев, Л.Н.Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университеті

Техника ғылымдарының докторы, Қазақстан Республикасы Инженерлік академиясының академигі, Жүйелік талдау және басқару кафедрасының профессоры

Zhanna Shangitova, Kh. Dosmukhamedov Atyrau University

PhD, "Бағдарламалық инженерия" кафедрасының қауымдастырылған профессоры

Әдебиеттер тізімі

Borodin E.V., Lavrova A.S., Golovachev V.A., Petin A.A., Demin A.M., Kleymenov A.V., Vedernikov O.S. Modeling of the Process of Rectification of Delayed Coking Products in the Production of Petroleum Cokes. OilGasChemistry, 2023. Vol. 37. N. 2. P. 20-26. https://doi.org/10.24412/2310-8266-2023-2-20-26.

Assanova B., Orazbayev B., Shangitova Zh., Moldasheva Zh., Orazbayeva K. Development of Coke Chambers Models of Delayed Coking Unit under uncertain initial. International Symposium on Innovative Approaches in Smart Technologies, Ankara, Turkey. 2023. P. 1-7.

Anisimov I.V., Bodrov V.I., Pokrovsky V.B. Mathematical modeling and optimization of distillation units. Chemistry, 2017. 3rd ed. 225 p.

Palancz B. Mathematical Models for Rectification Processes. Hungarian Journal of Industry and Chemistry, 2022. Vol.27. N. 1. P. 247–270.

Duyfjes G., Grinten P.M. Application of a mathematical model for the control and optimization of a distillation plant. Automatica, 2019. Vol. 9. N. 5. P. 537-547. https://doi.org/10.1016/0005-1098(73)90040-X.

Khazeev A.А., Cherepanova M.V. Mathematical Modeling of the Basic Rectification of the Methanol-Raw. Perm National Research Polytechnic University: Chemical Technology and Biotechnology, 2022. N. 2. P. 23–42.

Savelyev M.Yu. Optimization of the operation of a rectification plant: review of the state of the issue. Bulletin of Omsk State Technical University, 2022. Vol. 330. N. 7. P. 25–28.

Anikin A.V. Modeling the rectification process using freely available software. Trends in the development of science and education, 2019. Vol. 48. N. 6. P. 55–58. DOI: 10.18411/lj-03-2019-129.

Shakeri Z, Benfriha Kh., Shirinbayan M., Ahmadifar M., Tcharkhtchi A. Mathematical Modeling and Optimization of Fused Filament Fabrication (FFF) Process Parameters for Shape Deviation Control of Polyamide 6 Using Taguchi Method. Polymers, 2021. Vol. 13. N. 21. P.36-57. https://doi.org/10.3390/polym13213697

Tuleuov Zh.N., Suleimenov D. Tekhnologicheskie reglamenty dlya ustanovki zamedlennogo koksovaniya ANPZ DCU 21–10/6. [Tuleuov Zh.N., Suleimenov D. Technological regulations for the delayed coking unit DCU 21–10/6 of the Atyrau Refinery]. Atyrau: Atyrauskii Universitet Nefti I Gaza [Atyrau: Atyrau University of Oil and Gas], 2018. 217 p.

Pavlov, S.Yu., Kulov, N.N., Kerimov, R.M. Improvement of Chemical Engineering Processes Using Systems Analysis. Theoretical Foundations of Chemical Engineering, 2019. Vol. 53. N. 2. P. 117–133.

Assanova B., Orazbayev B., Moldasheva Zh., Makhatova V., Tuleuova R. A fuzzy decision-making method for controlling operation modes of a hard-to-formalise rectification column of a delayed coking unit. News of the National Academy of Sciences of the Republic of Kazakhstan, 2024. Vol 1. N. 463. P. 17-30.

Bochkarev V.V. Optimization of chemical technological processes. Publishing House Yurayt, 2017. 337 p.

Gutsykova S.V. Metod ekspertnykh ocenok. Teoriya I praktika. [Method of expert assessments. Theory and practice]. Moskva: Izdatelskii Dom RAN [Moskow: RAS Publishing House], 2011. 278 p. ISBN: 978-5-9270-0209-2.

Jorgensen, M. A Review of Studies on Expert Estimation of Software Development Effort. Journal of Systems and Software, 2019. V.70. Р. 37-60.

Ryzhov A.P. Elementy teorii nechetkikh mnozhestv I ee prilozheni [Fuzzy set theory and its applications]. Moskva: Moskovskii Gosudarstvennyi Universitet [Moskow.: Moscow State University], 2017. 278 p. ISBN: {978-3-540-70777-.

Zimmermann H.J. Fuzzy Set Theory and Its Applications. Springer Science+Business Media, 2018. 525 p. ISBN: 978-94-010-3870-6.

Volin Yu.M., Ostrovsky G.M. Multicriteria optimization of technological processes in conditions of uncertainty. Automation and Remote Control, 2017. Vol. 53. N. 3. Р. 165–178.

Kahraman C. Fuzzy Multi-Criteria Decision Making. Theories and Applications with Recent Developments, 2018. Р. 592–608.

Ostrovsky G.M., Ziyatdinov N.N., Lapteva T.V., Silvestrova A. Optimization of Chemical Process Design with Chance Constraints by an Iterative Partitioning Approach. Journal of Industrial and Engineering Chemistry, 2019. Vol. 54. N. 13. P. 3412–3437.

Dieter M.I., Pfenninger S. Introduction to Systems Analysis. Mathematically Modeling Natural Systems. Springer Link, 2018. 267 p. ISBN : 978-3-642-30638-9.

Ibrahim D., Jobson M., Li J., Guillen-Gosalbez G. -- Optimization-based design of crude oil distillation units using surrogate column models and a support vector machine. Chemical engineering research & design, 2018. Vol. 134. P. 212–225.

Karmanov F.I. Ostreykovsky V.A. Statisticheskie metody obrabotki eksperimental’nykh dannykh [Statistical methods for processing experimental data using the MathCad package]. Moskva: Radio i kommunikacii, [Moscow: Radio and Communications], 2019. 187 p. ISBN: 978-5-905554-96-4.

Radin B.A. Beyond Machiavelli: policy analysis comes of age. Washington: Georgetown University Press, 2017. 378 p. ISBN 0878407731.

Sheikus A., Kovalenko V., Kotok V., Levchuk I., Darovskih L. Optimization of Rectification Process Using Mobile Control Action with Account for Criterion of Maximizing Separation Quality. EUREKA: Physics and Engineering, 2020. Vol. 17. N. 6. P. 33–40. DOI: 10.21303/2461-4262.2020.00150

Melnikova I.V., Sakulina V.P. Math statistics. Graduate School, 2022. 132 p. ISBN 978-5-7638-4595-2.

Nadir N., Ziyatdinov D., Emelyanov I., Ryzhova A., Chernakov P. Algorithm and software for the optimal technological design of a system of simple distillation columns. Fine Chemical Technologies, 2021. Vol. 16. N. 5. P. 379–389. https://doi.org/10.32362/2410-6593-2021-16-5-379-389.